볼륨프로는 일반 PC상에서도 실시간 볼륨렌더링이 가능하도록 고안된 하드웨어이다. 그러나 볼륨프로는 직교투영(orthographic projection) 기능만 제공하기 때문에 가상 내시경과 같이 투시투영 (perspective projection)이 필요한 분야에는 이용할 수 없다. 이런 문제를 해결하기 위해 볼륨 데이터를 여러 개의 슬랩(slab)으로 분할하여 투시투영을 근사 하는 방법이 소개되었으나 이 방법은 시각 절두체에 포함되지 않은 부분까지 렌더링 하기 때문에 처리시간이 길어지는 문제가 있다. 본 논문에서는 볼륨프로의 크로핑(cropping) 기능을 이용하여 볼륨 데이타를 여러 개의 서브볼륨으로 분할함으로써 효율적인 투시투영이 가능하도록 하는 방법을 제안한다. 이 방법은 시각 절두체(view frustum)에 포함되는 부분만 렌더링하므로 슬랩을 이용하는 기존 방법과 동일한 화질을 가지면서 처리시간을 단축시킨다.
볼륨렌더링(volume rendering)은 3차원의 물체 내부를 가시화하기 위한 기법이다. 여기서는 물체를 복셀(voxel)이라 불리는 미소한 입방체나 미립자의 집합으로 표현하며 의료영상 등 다양한 분야에 이용된다. 볼륨렌더링은 전통적인 렌더링 방법으로 표현할 수 없는 물체의 내부나 반투명한 물체를 표현할 수 있는 장점이 있다. 하지만 방대한 데이터를 다루기 때문에 컴퓨터의 성능이 좋아야 하고 처리시간이 오래 걸린다. 미츠비시사는 PC에서 쉬어-웝(shear-warf) 방법을 기반으로 실시간 볼륨렌더링을 할 수 있는 전용 하드웨어인 볼륨프로(VolumePro)를 발표했다. 하지만 볼륨프로는 직교투영만을 하기 때문에 투시투영을 하지 못한다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 볼륨프로의 크로핑(Cropping)을 이용한 서브볼륨(Subvo1ume)을 활용하여 투시투영에 근접한 효과를 보여주는 방법을 제안한다.
지표면상에 존재하는 삼각점의 수평위치를 보시하는 방법으로써 투영법이 이용되어 왔다. 우리나라에서는 가우스 상사이중투영법에 의해 삼각점의 평면직교좌표를 계산하였으나 경위도차에 따른 오차가 많은 것으로 나타났다. 따라서 본 연구에서는 적용범위내에서 가우스 상사이중투영법보다 오차가 작은 것으로 알려져 있는 횡메르카토르 투영법을 도입하여 두 투영법에 의해 계산된 결과 값과 실용성과를 비교분석하였으며 현재 3계로 되어 있는 평면직교좌표계에 새로운 평면직교좌표계를 추가 설정할 경우 최적의 위치를 제시하고자 하는데 그 목적이 있다.
In this paper, orthogonal projection of a point onto a 2D planar curve is discussed. The problem is formulated as finding a point on a curve where the tangent of the curve is perpendicular to the vector connecting the point on the curve and a point in the space. Existing methods are compared and novel approaches to solve the problem are presented. The proposed methods are tested with examples.
지형 및 공간에 관한 많은 양의 정보들은 축척 또는 활용목적 등에 따라 분류되어 다양한 형태의 지도로 만들어지고 있다. 그러나 단일 투영법을 근거로 생산되는 지도가 축척 및 활용목적 등의 다양한 요구조건을 만족시키는 데에는 적합하다고 할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 중 대 축척인 1/50,000, 1/25,000, 1/5,000, 1/1,000 지도를 제작하는데 활용되고 있는 기존의 TM 투영법에 대해서 다면체 투영법과 비교 분석하여 다면체 투영법의 활용가능성을 확인해 보고자 하였다. 연구의 수행방식은 타원체면에서 자오선 호장, 평행권 호장 그리고 타원체 면적을 계산하고, 이들 값을 TM과 다면체투영법을 활용하여 직교 평면에 투영하고 타원체 및 투영평면에서 투영 왜곡량을 산출하였다. 또한 지도의 축척별 오차의 허용범위를 규정하고, 두 가지의 투영법에 따른 왜곡량을 지도의 축척별 오차의 허용범위를 결정하였다.
역사적인 지도제작법에 나타난 좌표계와 수학적 직교좌표계의 발전 과정을 비교하면서 위치를 표시하는 직교좌표계는 수학의 해석기하학과는 상관없이 인간 본연에 내재되어 있었던 공간지각능력의 일환으로 발전되어 왔음을 주장한다. 지도제작법의 발전이 해석기하학의 발명 전후 삼각함수, 로그, 기하학, 미적분학, 통계학 등 수학의 여러 분야와 상호 영향을 미치지만 원점의 표시나 음수 좌표의 사용과 같은 수학적 직교좌표계 자체에 대한 발전은 데카르트의 논문 발표 후 100여년 이상 지난 후에 이루어지는 점, 해석기하학을 발명하는데 공헌한 대부분의 수학자들이 당대의 문제 해결에 집중하면서 직교좌표계에 대한 수학적 설명없이 자연스럽게 사용하였던 점을 바탕으로 이런 결론을 얻는다.
특징 형상의 조합으로 표현될 수 없는 자유 형상을 가진 제품이 늘어남에 따라 자유형상을 효율적으로 변형시키는 기법이 필요하다. 여러 가지 자유형상 변형기법(FFD) 가운데에서 자유 형상을 파라메트릭하게 컨트롤하기 위해서는 조정 다각형 기반의 형상 변형 기법이 적합하다. 이에 따라 본 연구에서는 FFD 기법을 적용하여 자유형상 모델을 파라메트릭하게 컨트롤하기 위해 입력 모델에 대한 조정 다각형을 자동으로 생성하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 크게 기본 조정 다각형 생성과 조정 다각형 최적화 단계로 나누어진다. 기본 다각형 생성에서는 1)입력모델을 직교 3방향에 투영, 2)투영된 결과에 대해 2차원 조정 다각형을 생성, 3)2차원 조정 다각형을 조합하여 3차원 기본 조정 다각형 생성의 단계를 거친다. 조정 다각형 최적화 단계에서는 기본 조정 다각형에 에지 및 면 연산자를 적용하여 입력 모델에 더욱 근사하는 최종 조정 다각형을 생성한다. 예제에서는 제안된 알고리즘을 통해 자동으로 생성된 조정다각형을 자동차 모델에 적용하여 모델의 형상을 변화시킨 결과를 보였다.
본 논문에서는 3차원 재구성에 있어서 필수 불가결한 기술인 카메라 교정 방법에 있어서 특정 교정 물체나 또는 영상에서의 제약 조건 등을 요구하지 않고 영상 내에 산재되어 있는 기하학 정보를 이용하여 카메라 내부 파라미터를 추출하고 영상간의 카메라 움직임을 계산하여 3차원 재구성하는 알고리즘을 제안한다. 공간에서의 직교하는 평행선들의 집합이 만들어 낸 자 축 방향으로의 3개의 소실 점을 이용하면 그 투영 영상에 대한 카메라 내부 파라미터를 얻을 수 있게 된다. 또 한 영상간의 대응점 관계를 이용하면 두 영상 사이의 상대적인 카메라의 회진 및 이동 성분을 얻어 낼 수 있다. 따라서 카메라의 내부, 외부 성분을 추출함으로써 사영 행렬을 계산하고 역 투영 방법에 의해서 3차원 재구성을 구현하게 된다.
템플릿 정합을 사용하는 영상인식 방법은 사용이 편리한 장점이 있지만, 템플릿과 정합 영상의 자세가 맞지 않으면 좋은 결과를 기대하기 어렵다. 이와 같은 단점을 보완하기 위해서 본 논문에서는 템플릿과 정합 영상 사이에 2 차원 방향과 크기에 차이기 있어도 성능이 유지될 수 있는 방안을 제시한다. 사용의 편의성을 고려하여, 템플릿 이외의 추가정보, 예를 들어 직교투영상의 거리 정보가 없어도 사용 가능하도록 알고리즘을 설계하는데 주력한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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