광결정(photonic crystal)은 빛의 파장 크기 정도의 격자 상수를 지닌 1차원, 2차원, 또는 3차원의 주기적인 구조이다. 광결정에는 광밴드갭(photonic bandgap)이라는 빛의 자발 방출이 억제된 진동수의 영역이 존재하는데, 이 영역을 이용하여 빛의 자발 방출을 조절하고 빛의 흐름을 제어할 수 있다. $^{[1]}$ 지난 10여년간 2차원, 3차원의 광결정 구조에 대한 연구가 많이 이루어져 왔는데, 최근에는 슬랩 도파관(slab waveguide)에 2차원 광결정을 만든 구조에 대한 연구가 활발하게 진행중이다. 이 구조는 평면 방향으로는 광밴드갭 효과로 광모드를 가둘 수 있고 수직 방향으로는 전반사를 이용하여 모드를 가둘 수 있어서 3차원적인 모드 confinement 효과를 얻을 수 있다. [그림 1]의 (a)에 air-bridge 형태의 2차원 광결정 슬랩(photonic crystal slab) 구조를 도식적으로 나타내었고, (b)에는 본 연구실에서 제작한 구조 표면의 scanning electron micrograph을 나타내었다. 현재 몇몇 연구 그룹에서 이와 같은 광결정 슬랩 구조를 이용한 반도체 레이저를 실현하는데 성공하였다.$^{[2,3]}$ (중략)
본 연구에서는 여러가지 해석해를 이용하여 균열암반 대수층에서 얻어진 양수시험자료를 해석하였다. 균열암반 대수층의 수리적 특성을 연구해 본 결과, 1.3차원에서 2.9차원까지 다양한 분포 차원을 나타나며, 양수시험 자료중 52%에 해당하는 자료가 1차원과 2차원 사이의 분할 유동차원을 보여준다. 이에 대하여 6.3%만이 Theis 이론에 맞는 2차원의 방사상 흐름을 보여준다 2∼3차원의 대수층이 암반대수층에서 나타나기는 어려우며, 만약 2차원 이상으로 해석되는 경우는 다른 방향으로 해석하는 것도 검토해야 한다. 즉, Leaky, constant head boundary, no flow boundary 등을 고려해야 한다.
기존의 표정인식 연구는 Ekman의 기본정서모형의 특에 의하여 표정인식이 이루어져왔다. 그러나 이러한 6가지 기본정서(행복, 놀람, 공포, 분노, 혐오, 슬픔)에 의한 표정인식은 6개 정서 중에서 선택하는 간제 선택법이 아닌 자유응답방식을 택했을때는 훨씬 인식률이 떨어진다. 이는 표정이 기본정서이외에도 여러 가지 미묘한 마음상태를 표현하고 있기 때문이다. 본 연구는 섬세한 표정인식을 우한 방법으로, 차원모형을 근거로 MLP를 적용한 표정인식을 수행하였다. 차원 모형에 의한 표정은 3가지 차원으로 하나의 표정을 이룬다. 3가지 차원은 쾌-불쾌, 각성-수면과 외부지향-내부지향이다. 3가지 차원을 갖는 각각의 표정은 MLP에 의하여 쾌-불쾌차원 68%, 각성-수면차원 60%, 외부지향-내부지향차원 76%의 인식률을 보였다. 연구결과에서 차원모형에 근거한 표정인식을 통하여 기존의 표정인식을 통하여 기존의 기본정서모형의 한계성을 극복하고 섬세한 표정인식을 수행할 수 있었다.
GIS 분야에서 다루는 공간 데이터는 대부분 2차원의 데이터이다. 현실 공간에 존재하는 3차원 객체의 2차원 정보만을 취하거나 혹은 2차원 공간으로 투영하는 등의 방법으로 데이터를 저장한다. 이러한 방법은 정보의 손실로 인한 데이터 활용범위가 축소되고, 현실 공간을 정확하게 반영하지 못하는 문제가 있다. 최근 3차원 공간 데이터를 저장, 관리 가능한 DBMS가 개발되고, 3차원 데이터에 대한 관심과 요구가 높아가고 있다. 하지만 3차원 데이터를 단순 저장만 가능할 뿐 공간 연산에 대한 연구가 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 3차원 공간 모델을 이용하여 공간 데이터베이스 표준에서 정의하고 있는 공간 관계 연산을 설계하였다. 공간 데이터 모델로는 OGC에서 제시한 GML3에서 정의하는 모델을 사용하였고, 공간 관계 연산에 대한 설계 도구로는 공간 관계를 연산하는데 가장 좋은 방법으로 알려진 DE-9IM을 이용하였다.
오늘날 정부기관, 지자체 그리고 민간 기업 에서 3차원 지리정보데이터에 대한 필요성이 증가하고 있어 그에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이러한 연구의 결과로 국내에서 3차원 지리정보 데이터 포맷인 3DF-GML(3DFeature-GML)이 개발되었다. 하지만 3DF-GML의 데이터는 기존의 Shape 파일만을 사용하여 구축되기 때문에 활용성에 제한을 받고 있다. 또한 제작 및 수정 시에는 제한된 애플리케이션 활용만이 허용된다. 이에 따라 3DF-GML의 활용성을 높이기 위해 국내의 데이터뿐 만이 아니라 국외에서 제작되어진 3차원 지리정보 데이터 포맷의 데이터를 활용할 수 있는 방안이 필요하다. 본 논문에서는 국내의 3차원 지리정보 포맷(3DF-GML)과 국외의 3차원 지리정보 포맷들간의 데이터 포맷을 비교 및 분석한다. 이러한 분석은 국외 3차원 지리정보 포맷의 데이터 활용 및 호환을 유도하는 것이 가능하다. 따라서 본 논문에서는 국내 3차원 지리 정보데이터(3DF-GML)와 국외 3차원 지리정보 데이터 간의 변환 규칙 및 방법을 제시한다.
대비 강화는 컴퓨터 비젼, 영상 처리, 패턴인식에서 전처리 과정으로 이용되며 그 역할이 중요하다. 2차원 히스토그램을 이용한 대비 강화 방법은 인접 픽셀 간의 정보를 이용해 대비를 강화시키기 때문에 1차원 히스토그램을 이용한 대비 강화 방법보다 우수하다. 2차원 히스토그램 기반 알고리즘에서 2차원 히스토그램의 인접픽셀 간의 화소값 차이에 따라 가중치를 주는 커널 (kernel)이 사용된다. 이러한 커널은 영상 마다 같은 가중치를 곱해주기 때문에 원하는 대비를 시켜주지 못하는 단점이 있다. 이에 본 논문은 2차원 히스토그램을 1차원 히스토그램으로 정사영을 시켜 평균값과 표준편차를 통해 2차원 히스토그램을 통계학적으로 분석한다. 그리고 선형회귀법을 이용하여 2차원 히스토그램의 통계적 정보에 따른 적응적 가중치 커널을 제안하고, 이를 이용하여 효율적 대비 강화를 한다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 기존의 알고리즘에 비해 대비 향상 성능이 더 우수한 방법임을 확인하였다.
기존 연구에서 3차원 공간 위상 관계 연산자를 정의하는 방법은 2차원 공간 위상 관계 정의를 위해 주로 사용되는 공간 교차 방법을 단순히 3차원으로 확장해서 정의하는 방식이다. 그러나 기존의 방법에 의해 정의된 3차원 위상 관계 연산자로는 3차원 데이터베이스를 이용한 실제 응용시스템에서 고려되어야 하는 특수한 위상 관계 분석을 수행하기 어렵다. 따라서 이 논문에서는 실제 응용에서 적용 될 수 있는 특수한 3차원 위상 관계를 정의하기 위하여 x,y 좌표와 z좌표를 분리해서 고려하는 새로운 기법을 제안한다. 또한 제안한 방법을 이용하여 새로운 3차원 공간 위상 관계 연산자들을 정의하고 구체적인 알고리즘을 제시한다.
디지털 홀로그래픽 현미경이나 정량적 위상 현미경(quantitative phase microscopy)과 같은 기존의 간섭현미경은 3차원 이미징 기술로 분류되는데, 이는 획득한 이미지의 복소장(complex field)을 계산을 통해 다른 깊이로 전파시킬 수 있기 때문이다. 그러나 엄밀한 의미에서는 하나의 복소장 이미지는 단지 2차원 맵이기 때문에 근본적으로는 샘플의 2차원 정보만을 가지고, 물체의 3차원 구조의 일부분을 측정하는 것에 지나지 않는다. 본 논문에서는 1969년에 Wolf가 제안한[1,2] 홀로그래픽 회절 토모그래피(Optical Diffraction Tomography: ODT)를 실험적으로 구현한 3차원 위상 현미경(Tomographic Phase Microscopy: TPM)을 소개하고자 한다. TPM은 샘플을 다양한 각도로 조명하여 서로 다른 입사각에 대해 복소장 이미지를 얻고, ODT를 통해서 샘플의 3차원 구조를 복원해내는 기술이다. 보다 구체적으로는 다양하고 독립적인 2차원 이미지들을 샘플의 3차원 푸리에 공간에 맵핑함으로써 샘플 단면의 흡수율과 굴절률을 복원할 수 있다. 굴절률은 분자 농도와 비례하기 때문에, 살아있는 세포에 대한 굴절률의 3차원 맵을 얻을 수 있으면 세포 내부의 분자 구성을 연구할 수 있고, 이를 통해 다양한 생의학적 응용을 연구할 수 있다.
지리정보시스템(GIS) 분야에서 3차원 가시화에 대한 요구는 점점 높아져가고 있다. 3차원으로 표현되는 GIS 정보는 현재 제공되고 있는 2차원 GIS 데이터 정보 표현의 한계를 극복할 수 있을 뿐만 아니라 더 높은 가독성과 함께 표현할 수 있는 정보의 양과 형식이 다양하여 GIS의 효용가치를 더욱 증대시킬 수 있다. 따라서 공간자료(Spatial Data)의 오차한계를 극복하고, 정밀한 3차원 데이터를 효율성 있게 구축하여 유지 및 관리할 수 있는 3차원 지리정보시스템(3D GIS)의 다양한 모델들이 요구되고 있다. 본 연구는 부산광역시 해운대구 전역을 대상으로 3차원 수치지도를 제작하고 이를 기반으로 국내 최초의 도시 3차원 지리정보시스템(3D GIS) 구축을 목적으로 진행되며 클라이언트/서버 환경의 지리정보시스템 구조를 기반으로 하여 3차원 지리정보시스템(3D GIS)을 설계하고 구현한다.
2차원 영상을 3차원 모델 영상으로 변환하는 방식이 다양하게 발전해오고 있다. 딥러닝의 발전 중 특히 GAN의 다양한 연구는 2차원 영상의 생성뿐만 아니라 다양한 3차원 영상의 생성에도 진전을 보였다. 본 고에서는 2차원 영상을 3차원 영상으로 변환하는 연구의 필요성을 바탕으로 관련 연구의 내용과 동향을 분석하였다. 주요 내용으로는 딥러닝 기반의 3차원 객체인식, 2D로부터 3D 변환을 위한 신경망에 대한 연구, 생성적 기법을 적용한 연구, 3D 모델링 도구 등이 포함된다. 관련 연구의 전반적인 흐름을 고려했을 때 향후 3D 모델링의 정교한 표현력 향상, 고속의 고해상도 렌더링, 편리한 온라인 접근성 등을 예상하게 된다. 관련 산업 종사자들에게는 생성시간의 단축을 가져올 수 있고 일반인은 전문적인 3D 기술이 없어도 우수한 3D 모델을 생성하고 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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