고해상도 컬러 위성 영상 촬영을 위한 다중분광 센서를 탑재한 위성의 영상은, 탑재체에 장착된 센서의 위치에 따라, 동일 지역에 대해 센서 간의 촬영시각의 차이가 발생한다. 만약 이동하는 구름이 촬영될 경우, 센서별 촬영 영상간에는 구름과 지상과의 상대적 위치가 달라진다. 고해상도 컬러 위성 영상을 생성하기 위해, 영상 정합(image registration) 기법이 사용되는 데, 일반적인 영상 정합 알고리즘은 촬영 영상에서의 특징점(feature point)이 움직이지 않는 것을 전제로 수행한다. 그 결과 이동하는 구름 경계부에서 정합점(matching point)이 추출될 경우, 지상 영역에서의 정합품질이 좋지 않다. 따라서, 본 연구에서는 구름 경계부에서 정합점이 추출되지 않는 알고리즘을 제안하였다. 실험 영상으로 구름이 존재하는 아리랑2호 영상을 사용하였고, 제안된 영상 정합 알고리즘은 지상 영역에서의 정합 품질이 높였음을 보였다.
구름접촉 피로는 반복적인 구름 접촉에 의해 나타나는 것으로서 피로의 원인이 되는 반복 하중이 두 물체의 반복적인 접촉에 의해서 일어난다는 점 때문에 일반적으로 피로연구 분야에서 다루 어지지 않고 마멸, 마찰 연구 분야에서 다루어지고 있다 구름접촉 피로현상이 나타나는 실제 예로서 베어링, 철도레일 등이 있다.
2008년 12월에 우리나라 최초의 통신해양기상위성(Communications, Oceanography and Meteorology Satellite, COMS)이 발사될 예정이다. 통신해양기상위성의 영상데이터의 기하보정을 위하여 다음과 같은 연구를 수행하였다. 기상위성은 정지궤도상에 위치하여 전지구적인 영상을 얻는다. 영상의 전지구적인 해안선은 구름 등으로 가려져서 명확한 정보를 제공할 수 없게 된다. 구름 등으로 방해되지 않는 명확한 해안선 정보를 얻기 위하여 구름 추출을 한다. 실시간으로 기상정보를 얻는 기상위성의 특성상 정합에 전체 영상을 사용하면 수행시간이 다소 소요된다. 정합시 전체 영상에서 정합을 위한 후보점 추출을 위하여 GSHHS(Global Self-consistent Hierarchical High-resolution Shoreline)의 해안선 데이터베이스를 사용하여 211 개 의 랜드마크 칩들을 구축하였다. 이때 구축된 랜드마크 칩은 실험에 사용한 GOES-9의 위치 동경 155도를 반영하여 구축하였다. 전체 영상에서 구축된 랜드마크 칩들의 위치를 중심으로 구름추출을 수행한다. 전체 211 개의 후보점 중 구름이 제거된 나머지 후보점에 대하여 정합을 수행한다. 랜드마크 칩과 위성영상 간의 정합 중 참정합과 오정합이 존재하는데 자동으로 오정합을 검출하기 위하여 강인추정기법 (RANSAC, Random Sample Consensus)을 사용한다. 이때 자동으로 판별되어 오정합이 제거된 정합결과로 최종적인 기하보정을 수행한다. 기하보정을 위한 센서모델은 GOES-9 위성의 센서특정을 고려하여 개발되었다. 정합 및 RANSAC결과로 얻어진 기준점으로 정밀 센서모델을 수립하여 기하보정을 실시하였다. 이때 일련의 수행과정을 통신해양기상위성의 실시간 처리요구사항에 맞도록 속도를 최적화하여 진행되도록 개발하였다.
본 논문에서는 증강현실에서 객체 증강 시, 특징점과 GPS를 이용하여 증강 위치를 효율적으로 보간할 수 있는 ICP(Iterative closest point) 매칭 기법을 제안한다. 다양한 환경에서 제한받지 않고 객체를 증강하기 위해 일반적으로 마커리스(Markerless) 방식을 사용하며, 대표적으로 평면 검출과 페이스 검출을 사용한다. 이는 현실과 자연스러운 동기화를 위한 것으로 계산은 작지만, 인식의 범위가 넓기 때문에 증강 위치에 대한 오차가 존재한다. 이러한 작은 오차는 특정 산업에서는 치명적일 수 있으며, 특히 건설이나 의료시설에서 발생하면 큰 사고로 이어진다. 객체를 증강 시킬 때 해당 환경에 대한 점 구름(Point cloud)을 수집하여 데이터베이스에 저장한다. 본 논문에서는 관측되는 점 구름과의 오차를 줄이기 위해 ICP 매칭 기법을 사용하며, 실린더 기반의 각도 보간을 이용하여 계산량을 줄인다. 결과적으로 특징점과 GPS를 이용하여 ICP 매칭 기법을 통해 효율적으로 처리함으로써, 증강 위치에 대한 정확도가 개선된 증강 방식을 보여준다.
1989 년 10 월 12 일부터 일주일간 실시한 답사과정에서 발견한 107점의 표본과 1990년 8월 6일부터 닷새간 실시한 답사과정에서 발견한 68점을 포함하여 도합 175점의 표본이 울릉도에서 채집되었다 . 이들 중에서 62점이 주로 평탄한 자실층 주조를 갖는 배착성 균류들이었으며, 그중 일부 고약버섯류, 꽃구름버섯류, 및 소나무비늘버섯류가 최종적으로 동정되어 8종으로 확인되었다. 그 중 7종은 국내 미기록종으로서 우리나라의 균류분포목록에 새로이 추가되었다. 이들 8종의 균류들을 과별로 이름을 나열하면 고약버섯과의 Gloeocystidiellum karstenii (틈굳은고약버섯, 신칭(新稱)), Peniophora lilacea(자색껍질고약버섯, 신칭(新稱)), Phlebia cremeo-alutacea (황아교고약버섯, 신칭(新稱)), P. deflectens (큰아교고약버섯, 신칭(新稱)), P. livida (금아교고약버섯, 신칭(新稱)), 및 Resinicium bicolor (수지고약버섯, 신칭(新稱)), 꽃구름버섯과의 Xylobolus frustulatus (거북꽃구름버섯), 그리고 소나무비늘버섯과의 Hymenochaete corrugata (민소나무비늘버섯, 신칭(新稱))이다. 울릉도는 지면의 경사가 심하고 지형의 변화가 크며 산림의 조성이 풍부하지만 울릉도의 배착성 균류는 침엽수의 제한된 분포로 육지에 비교하여 제한된 종류의 균류상을 보이고 있으며, 주로 계곡과 등산로를 따라 그늘과 습기가 잘 유지된 지역의 딱총나무속(屬)(Sambucus), 오리나무속(屬)(Alnus), 및 너도밤나무속(屬)(Fagus) 의 죽은 나무와 나무 가지에서 다수의 균류들이 채집되었으며, 섬의 환경에 잘 적응된 일부 균류들, 특히 제1보 (정학성, 1991)에서 언급한 흰부후고약버섯(Athelia epiphylla)과 목재고약버섯(Hyphoderma setigerum) 그리고 본보에 기재 한 금아교고약버섯(Phlebia livida)과 거북꽃구름버섯(Xylobolus frustulatus)이 섬의 활엽수림지역에서 우점종으로 자라고 있었다.
컴퓨터 그래픽스 분야에서 저가의 RGB-D 카메라로 촬영된 색상 및 깊이 영상을 이용한 사람 및 사물을 3차원 모델로 복원하는 문제는 오랫동안 이를 해결하기 위하여 다양한 연구들이 진행되어왔다. 저가의 RGB-D 카메라로 촬영된 색상 및 깊이 영상은 3차원 공간에서 점 구름 형태로 다루어지며, 이는 연속적인 3차원 공간상에 이산적인 값을 대응시키기 때문에 다면체 모델을 이용한 렌더링에 비해 추가적인 표면 재구성 과정이 필요하다. 본 논문에서는 다면체 모델이 아닌 점 구름을 시각화하기 위한 효과적인 광선 추적 기반 렌더링 기법을 제안한다. 특히 프로세서의 발열과 배터리 문제로 인한 모바일 환경에서의 제한적인 성능에서도 효과적인 렌더링 기법으로서의 가능성을 보인다.
본 논문에서는 기상 위성으로부터 수신된 2차원 영상들을 구름 모델링 기법을 이용하여 3차원 입체 영상으로 재구성하는 구름 애니메이션 방법을 제안한다. 먼저 위성 영상들에 다수의 제어점을 분포시킨 후, 박판 스플라인 워핑 해석을 통하여 구름의 움직임을 모델링한다. 이에 더하여 가시채널과 적외채널 영상으로부터 구름의 양과 높낮이 정보를 추출하여 입체감을 가진 3차원 구름을 모델링한다. 구름 가시화를 위하여 적은 수의 볼륨데이터 슬라이스로도 우수한 품질의 영상을 빠르게 얻을 수 있는 선적분 볼륨 렌더링 방식을 사용한다. 제안 기법으로 2차원 위성 영상으로부터 적절한 속도와 화질을 갖는 3차원 구름 애니메이션이 가능하다.
일반적으로 상용화되고 있는 고해상도 위성영상에는 좌표가 부여되어 있지만, 촬영 당시 센서의 자세나 지표면 특성 등에 따라서 영상 간의 지역적인 위치차이가 발생한다. 따라서 좌표를 일치시켜주는 영상 간 상호등록 과정이 필수적으로 적용되어야 한다. 하지만 영상 내에 구름이 분포할 경우 두 영상 간의 정합쌍을 추출하는데 어려움을 주며, 오정합쌍을 다수 추출하는 경향을 보인다. 이에 본 연구에서는 구름이 포함된 고해상도 KOMPSAT-2 영상간의 자동 기하보정을 수행하기 위한 방법론을 제안한다. 대표적인 특징기반 정합쌍 추출 기법인 SIFT 기법을 이용하였고, 기준영상의 특징점을 기준으로 원형 버퍼를 생성하여, 오직 버퍼 내에 존재하는 대상영상의 특징점만을 후보정합쌍으로 선정하여 정합률을 높이고자 하였다. 제안 기법을 구름이 포함된 다양한 실험지역에 적용한 결과, SIFT 기법에 비해 높은 정합률을 보였고, 상호등록 정확도를 향상시킴을 확인할 수 있었다.
탄성유체윤활 (elastohydrodynamic lubrication : EHL)이론은 구름 베어링, 기어 및 캠기구 등과 같이 집중 하중을 받는 기계 요소에서의 윤활 현상을 설명하는 이론으로서, 윤활부분에서 금속 접촉이 발생하지 않도록 기계요소를 설계하기 위하여 필요한 최소유막두께를 결정하는 데 사용된다. 그리이스는 대표적인 윤활제로서 구름 베어링의 윤활에 있어서 중요한 위치를 점하고 있다. 현재 집중 하중을 받는 기계 요소의 윤활에는 윤활 구조의 간편화, 보수의 용이성, 먼지나 이물의 침입 방지 등에 유리한 그리이스 윤활의 사용이 확대되고 있다. 현재 전동기, 가정용 전기기기, 측정기 등에 쓰이는 구름 베어링의 경우는 거의 전량 그리이스 윤활이 사용되고 있다. 지금까지의 연구는 유동특성상의 복잡성 때문에 무한장 선접촉 등온 EHL 문제에 대한 해석이었고, 아직까지는 그리이스 윤활 TEHL 해석에 관한 연구는 발표된 바 없다. 본 연구에는 Herschel-Bulkley 모델 그리이스 EHL문제를 열탄성유체윤활해석하여 보다 정확한 접촉부의 압력분포와 유막형상을 예측하고자 한다.
한국의 십자화과 꽃다지속 식물 우수리꽃다지 (Draba ussuriensis Pohle)를 백두산에서 새로이 발견하여 보고한다. 본종의 특징은 꽃이 흰색이고 다년생인 점이 구름꽃다지(Draba mongolica Turczaninow)와 유사하지만, 줄기와 과경에 털이 없고 경엽의 수가 작은 점이 구름꽃다지와 다르다. 국명은 학명의 종소명에서 유래한 이름을 사용하였다. 또한 과거 백두산 및 관모봉 지역에서 자라는 구름꽃다지는 D. incana L., D. glabella Pursh, D. nipponica Makino, D. daurica DC. 등으로 혼돈하여 알려졌다. 그러나 백두산 및 관모봉에서 채집한 표본들을 조사하고 유연종들과 비교분석한 결과 D. mogolica로 밝혀져 그간 잘못 사용된 학명을 바로 잡았다. 따라서 한국산 꽃다지속 식물은 흰꽃 피는 두 종과, 노란색 꽃이 피는 꽃다지를 포함하여 총 3종이 분포한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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