본 논문에서는 자유 시점 텔레비전에서 시점 합성 영상 획득을 위해 시공간적 배경 정보 추정 기반 홀 채움 방식을 제안한다. 신뢰할 수 있는 시간적 배경 정보를 획득하기 위해 새로운 배경 코드북의 구성 및 갱신하는 과정을 수행한다. 더불어, 공간적인 국부 배경 정보 추정을 위해 홀 영역의 배경 및 전경 영역의 구별 및 갱신 과정을 수행한다. 추정된 시공간 배경 정보를 조합하여 홀 채움 과정을 수행하고, 잔여 홀 채움을 수행하기 위해 깊이 배경 정보를 이용한 우선순위 함수를 결정하여 표본 기반 인페인팅 기법을 적용한다. 실험 결과를 통해 제안 방식은 기존방식들과 비교하여 평균 0.3~0.6dB의 성능 향상이 있음을 확인하였으며, 동영상 특성 및 홀 형태에 관계없이 제안된 방식이 새로운 시점 영상을 효과적으로 합성할 수 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 지반함몰이 발생한 현장에 긴급복구를 위한 팽창기능제의 개발에 대한 내용이다. 현재 유동화토에 대한 기준이 없어 공동에 채워지는 채움재와 비슷한 압축강도인 0.3MPa을 기준으로 하여 흙의 일축압축시험 방법을 이용하여 실험을 진행하였다. 팽창기능제의 최적배합 실험과 팽창률에 따른 압축강도를 측정하여 뒤채움재로써의 기능 특성을 평가하였다. 실험결과, 팽창기능제 A의 경우 팽창률 750%이하에서 팽창기능제 B의 경우는 모든 실험체에서 목표 강도를 만족하였다.
본 논문에서는 추정된 시공간 배경 정보를 이용하여 자유 시점에서 합성영상을 생성하기 위한 홀채움 방식을 제안한다. 시간적 배경 정보를 추정하기 위해 비겹침 패치 기반의 배경 코드북을 이용한 새로운 시간적 배경 모델을 소개한다. 더불어, 공간적 배경 후보의 하한 및 상한 값의 제약 조건을 설정하는 깊이영상 기반 공간적 국부 배경 예측 방식에 대해 제안한다. 추정된 시간적 배경 정보와 공간적 배경 정보의 유사도를 비교하여 가려짐 배경 영역의 홀채움 과정을 수행한다. 또한 3-D 워핑 후 발생하는 컬러영상과 깊이영상간의 불일치 문제를 해결하기 위해 깊이영상 기반의 고스트 제거 필터를 기술한다. 마지막으로 잔여 홀을 채우기 위해 새로운 깊이 항을 포함한 우선순위 함수를 이용하여 인페인팅 방식이 적용된다. 실험 결과를 통해 기존의 홀채움 방식들과 비교하여 제안하는 방식의 객관적, 주관적 성능의 우수성을 확인할 수 있었다.
연구목적: 지표투과레이더 탐사에 의해 발견된 공동의 경우, 정확히 예측된 공동의 체적에 상응하도록 주입재를 충분히 채우고 강도를 발휘하게 함으로써 안정성을 확보하여 지반함몰을 예방하여야 한다. 연구방법: 지표투과레이더 탐사에 의한 공동파형 분석 방법과 공동형상 촬영장비를 이용한 방법을 바탕으로, 공동의 규모와 형상이 불규칙한 실제 공동을 실측하여 긴급복구시 주입재의 공동채움량을 산정하였다. 연구결과: 지표투과레이더 탐사에 의한 방법과 공동형상화 장비를 활용한 공동 규모 산정을 통하여 공동규모 및 토피에 따른 주입재 채움량과의 상관관계를 분석하여 예상 채움량을 제시하였다. 결론: 공동형상화 장비에 의해 실측된 공동체적은 지표투과레이더 탐사에 의한 공동 체적의 20% ~ 40% 범위로 나타났다. 또한, GPR탐사에 의해 예측된 공동규모 대비 주입재 채움량은 약 60% ~ 140% 범위였으며, 공동 형상화 장비에 의한 공동규모 대비 주입재 채움량은 약 260% ~ 320%로 확인되었다.
관계절의 공백과 채움어의 의존관계(gap-filler dependencies)가 어떻게 해결되는지에 대한 가설은 '채움어촉발 처리전략(filler-driven parsing strategy)'과 '공백촉발 처리전략(gap-driven parsing strategy)'으로 요약할 수 있다. 두 가설의 언어보편적 타당성을 알아보기 위해, 본 연구는 안구이동추적법(eyetracking)을 이용하여, 한국어 화자들이 후핵언어(head-final language)인 한국어의 주격관계절과 여격관계절을 실시간으로 처리하는 과정을 살펴보았다. 그 결과, 피험자들이 관계절 내 공백의 위치에서 채움어에 상응하는 그림을 거의 응시하지 않았으나, 관계사와 결합한 관계절동사를 들은 시점부터는 채움어 그림을 응시하는 비율이 큰 폭으로 증가하기 시작하여 머리어를 들은 시점에서 가장 많이, 가장 오래 채움어 그림을 응시하였다. 이 결과는 공백이 관계절의 처리를 촉발하는 것이 아니라, 관계사와 결합한 관계절 동사에서 관계절의 통사처리가 시작되어 채움어가 인지된 시점에서 완성됨을 보여주는 것이다. 또한 주격관계절과 여격관계절 간의 상이한 안구이동 양상은 관계절 내의 논항과 결합한 격조사의 통사정보에 기인하는 것으로 보여서, 한국어의 관계절은 채움어촉발 처리전략을 따르기는 하지만 영어와 같은 선핵언어와는 다른 처리전략이 사용됨을 알 수 있다.
최근 깊이 영상 기반 합성 방법을 이용한 가상시점 합성 방법이 3차원 영상의 적용 분야에서 많이 사용되고 있다. 가상 시점 영상은 기존에 알고 있는 영상과 이와 관련된 깊이 영상 정보를 이용하여 카메라로 촬영 하지 않은 가상시점 영상을 생성하게 된다. 하지만 깊이 영상 기반 합성 방법을 이용해 가상시점 영상을 생성할 경우, 깊이 영상을 기반으로 합성하기 때문에 이미지 워핑 과정에서 폐색 영역이 발생하게 된다. 이러한 폐색 영역을 제거하기 위해 지금까지 다양한 홀 채움 방법들이 제안되어 왔다. 동일 색상영역 검색, 수평방향 보간 방법, 수평방향 보외 방법 그리고 다양한 인페인팅 방법들이 홀 채움 방법들로 제안되었다. 하지만 이러한 방법들을 사용하여 텍스쳐 영역의 홀을 제거할 경우 다른 종류의 간섭 현상이 발생하는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 다양한 방향성을 고려한 홀 채움 방법을 새롭게 제안하여 확장된 홀 영역을 효율적으로 채우는 방법을 설명한다. 제안된 방법들은 복잡한 텍스쳐들이 있는 배경부분에서 발생하는 홀 영역을 채울 때 성능 효율성을 나타낸다. 방향성을 고려한 홀 채움 방법은 픽셀 단위로 홀 채움 영역 값을 측정하는 과정에서 홀 영역의 주변 텍스쳐 픽셀 값들을 사용하게 된다. 제안한 방법을 이용해 가상시점 영상 합성 결과 발생하는 홀 영역을 기존의 홀 채움 방법보다 보다 더 효율적으로 채울 수 있는 것을 확인할 수 있었다.
영상에서 배경을 제거하고 손을 분리하는 기술은 손 인식 연구에서 가장 먼저 수행되는 기술이며, 분리된 결과 영상의 성능에 따라 이후의 인식 단계의 성능이 결정되는 중요한 기술이다. 기존의 연구는 조명 및 배경의 변화에 취약하거나 다수의 사용자와 상호작용에 한계가 있었다. 본 논문에서는 컬러 영상과 깊이 영상을 혼용하여 손을 분리하는 기술을 제안한다. 먼저 입력된 컬러 영상을 이용하여 복잡한 환경에서도 정확하게 영역 채움을 위한 초기 위치를 설정하였다. 이 위치를 기준으로 영역 채움 연산을 위한 한계 영역을 재설정하여 조명 변화로 침식된 영역을 포함하도록 하고, 깊이 영상에서 영역 채움 연산을 수행함으로써 조명과 환경의 변화에도 강인하게 손의 영역을 분리하도록 하였다. 또한, 이렇게 분리된 손의 영역을 이용하여 실시간으로 피부 모델을 학습함으로써 조명 환경에 적응적으로 피부 모델을 갱신하여 보다 강인한 인식 성능을 얻을 수 있었다. 이를 다양한 조명 및 배경 환경에서 기존의 알고리즘과 비교 실험을 수행하여 강인한 인식 성능을 확인할 수 있었으며, 특히 역광 환경과 같이 조명 변화가 극심한 환경에서 강인한 성능을 보여주었다.
흙막이 가시설 공사에 사용되는 H-pile은 철거의 어려움으로 공사 완료 후 그대로 지중에 사장되거나 사용 후 인발된다. 이때 H-pile 외부에 공동이 있을 경우 지반 변형을 일으키게 된다. 본 연구의 목적은 H-pile을 이용한 흙막이 구조물 조성 시 천공 후 공동 충진을 용이하게 할 수 있고, H-pile 회수 시 마찰을 최소화하는 채움재 개발에 있다. 일차시험에서는 연구 목적을 만족하는 배합비를 선정하기 위해 수행되었고, 이차시험에서는 사용재료와 철판의 전단시험으로 인발 시 적용성을, 압밀시험을 통해 공동 충진 시 적용성을 평가하였다. 시험결과 유동화 채움재로서 우수한 성질을 보이는 배합은 벤토나이트를 기준으로 물 350%~450%, 시멘트 70%~100%, 모래 70%~100%가 포함된 배합으로 나타났다.
본 논문에서는 3개의 정점으로 표현된 삼각형을 화면 좌표, 깊이 좌표, 색 등의 픽셀 정보로 바꾸는 스캔 변환 프로세서를 설계하였다. 설계된 스캔 변환 회로는 삼각형 변을 따라 스팬 라인을 생성한 후, 스팬 라인을 픽셀로 변환하는 스캔 라인 방식을 사용하였다. 그리고 좌변-상변 픽셀 채움 규칙을 지원함에 의해서 인접한 삼각형의 공유 변에 대한 픽셀이 중복 처리와 미처리 되는 것을 방지한다. 스캔 변환 프로세서 는 약 21,400개의 게이트로 구성되며, $0.35{\mu}m$ CMOS 공정 조건에서 약 80 Mhz의 동작 주파수를 가진다. 스캔 변환 프로세서는 최대 80 Mpixels/sec의 픽셀 생성 율을 갖고 있어 3차원 모바일 그래픽 분야에 적용 가능하다.
공간 질의 크기에 대한 근사치를 구하기 위해서는 입력 데이터 공간을 분할한 후 분할된 영역에 대하여 질의 결과 크기를 추정한다. 본 논문에서는 데이터 편재가 심한 공간 데이터에 대한 질의 크기 추정의 문제를 논의한다. 공간을 분할하는 기법으로 관계 데이터베이스에서 많이 사용되는 너비 균등, 높이 균등 히스토그램에 해당되는 면적 균등, 개수 균등 분할에 대한 방법을 검토하고 공간 인덱싱에 기초한 공간 분할방법에 대해서 알아본다. 본 논문에서는 공간 순서화 기법인 힐버트 공간 채움 곡선을 이용한 공간 분할을 제안한다. 제안한 방법과 기존의 방법을 실제 데이터와 인위 데이터를 사용하여 편재된 공간 데이터에 대한 질의 결과 크기의 추정에 대한 정확도를 비교한다. 본 실험에서 힐버트 채움 곡선에 의한 공간 분할이 공간 질의 크기 버켓 수의 변화, 데이터 위치 편재도의 변화, 데이터 크기의 변화에 대해서 기존의 분할 방법보다 질의 결과 크기 추정에 대해서 우수한 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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