본 연구는 제주도 서측 해역의 현지 파랑관측 자료를 기초로 해양파의 비선형 특성을 조사한 것으로서, 실제 해역에서 Freak wave 예보의 토대를 마련하기 위한 기초 연구이다. 관측된 파랑자료의 비선형 특성을 조사하기 위해 파형의 상하 비대칭성, 전후 비대칭성, 빈도 분포의 첨예도, 파랑 스펙트럼의 대역폭 파라미터 등을 추출하고 이들 자료를 유의파고 최대파고 등의 파랑 특성치들과의 상관관계를 분석하였다. 그 결과, 제시된 파랑의 비선형 파라미터들은 계측된 파랑 스펙트럼의 전반적인 비선형적 특징을 묘사하긴 하지만, 돌발적 고파랑이라고 할 수 있는 $H_{max}$와의 상관은 미약하여 Freak wave 의 발생을 단적으로 예측하기에는 부족한 것으로 나타났으나, 스펙트럼의 첨예도를 나타내는 $K_t$의 경우는 타 비선형 파라미터에 비해 다소 개선된 상관을 보여주고 있음을 알 수 있었다.
본 연구는 제주도 서측 해역의 현지 파랑관측 자료를 기초로 해양파의 비선형 특성을 조사한 것으로서, 실제 해역에서의 Freak wave 예보의 토대를 마련하기 위한 기초 연구이다. 관측된 파랑자료의 비선형 특성을 조사하기 위해 파형의 상하 비대칭성, 전후비대칭성, 빈도 분포의 첨예도, 파랑 스펙트럼의 대역폭 파라미터 등을 추출하고 이를 자료를 유의파고, 최대파고 등의 파랑 특성치들과의 상관관계를 분석하였다.
본 논문에서는 3D 메쉬 모델의 텍스쳐 매핑, 단순화, 모핑, 압축, 형상정합 등 다양한 분야에 응용될 수 있는 메쉬분할 문제를 다룬다. 메쉬 분할은 주어진 메쉬를 서로 떨어진 집합(disjoint sets)으로 나누는 과정으로서, 본 논문에서는 메쉬의 전역적 및 국부적 기하 특성을 동시에 반영하여 메쉬를 분할하는 방법을 제시하고자 한다. 먼저 주어진 메쉬의 국부적 기하 특성인 곡률 정보와 전역적 기하 특성인 볼록성을 이용하여 메쉬 정점들 중 첨예정점(sharp vertex)을 추출하고, 모든 첨예정점들 간의 유클리디언 거리에 기반한 $\kappa$-평균군집화 기법[26]을 적용하여 첨예 정점들을 분할한다. 분할된 첨예정점에 속하지 않는 나머지 정점들에 대해서는 유클리디언 거리상 가까운 군집으로 병합하여 최종적인 메쉬분할이 이루어진다. 또한 본 논문에서 제안한 메쉬분할 방법을 구현하여 여러 메쉬 모델에 대해 실험 결과를 보여준다.
본 논문에서는 주어진 3차원 메쉬의 분할에 $\kappa$-평균군집화 기법을 적용한다. 국부적인 최적의 수렴을 피하고 계산시간을 빠르게 하기 위하여 먼저 주어진 메쉬에 대한 첨예정점들을 인지과학적 측면에서 각각 국부적 전역적 기하 특성을 반영하는 곡률과 볼록성을 분석하여 추출한다. 다음에 추출된 첨예정점들은 그들간의 유클리디언 거리대신 측지거리에 기반한 $\kappa$-평균군집화 기법의 반복 수렴으로 $\kappa$ 개의 군집으로 분할된다. $\kappa$-평균군집화의 효과성에 매우 중요한 요인은 적절한 $\kappa$의 초기값을 부여하는 것이다. 따라서 본 논문에서는 $\kappa$의 초기값으로 합리적인 군집 개수를 자동으로 계산한다. 최종적으로 첨예정점들에 속하지 않는 메쉬의 나머지 정점들은 측지거리로 가장 가까이 존재하는 $\kappa$개의 군집에 병합함으로써 메쉬분할이 완성된다.
본 논문에서는 텍스춰매핑, 재메쉬화, 메쉬의 단순화와 모핑 및 압축 등 다양한 분야에 적용되는 메쉬분할 문제를 다룬다. 메쉬분할은 주어진 삼차원 메쉬를 서로 떨어진 집합(disjoint sets)으로 분할하는 것으로서 여러 연구자들에 의해 많은 연구 결과들이 제시되어 왔다. 본 논문에서는 삼차원 메쉬가 가지고 있는 기하학적 특성을 고려하여 메쉬를 분할하는 방법을 제시하고자 한다. 먼저 메쉬의 국부적 기하 특성인 곡률 정보와 전역적 기하 특성인 볼록성을 이용하여 삼차원 메쉬를 구성하는 첨예정점을 추출하였고, 이들간의 거리 정보를 이용하여 이 첨예정점들을 군집화(clustering)하였다. 최종 메쉬분할을 위해 분할된 첨예정점에 속하지 않는 나머지 정점들에 대해 거리 정보를 이용하여 군집화를 수행하였다. 본 논문에서 제안한 메쉬분할 방법을 검증하기 위해 벤치마크로 공개된 여러 메쉬 모델에 대해 실험하여 그 결과를 보여주었다.
본 논문에서는 카메라 플랫홈의 흔들림 등으로 인한 외부 영향으로 출렁이는 비디오를 전자적으로 안정화시키는 방법을 제안한다. LOG operator〔1〕을 이용하여 특징점을 잡고 그 특징점을 중심으로 일정크기의 subblock에 대해서만 correlation을 구한다. Least Square를 이용하여 모션 파라메타를 측정하고 모션 보상을 행하는데 현재의 영상을 기준 좌표계로 변환하고 명암값 보간을 하게된다. 이 때 기존 연구에서 많이 사용한 bilinear 보간법의 단점인 대비가 첨예한 곳에서의 averaging 효과를 없애기 위해 본 연구에서는 대비가 첨예한 곳에서는 nearest neighbor 보간을 사용하고 그렇지 않은 곳에서는 bilinear 보간을 사용하는 hybrid한 방법을 채택하였다. 그 결과 사람이 카메라를 손에 들고 움직일 때 생기는 출렁이는 비디오에 대해 대부분의 카메라 움직임을 안정화시킬 수 있었다.
불규칙 파랑의 파향스펙트럼 추정법에 대하여 고찰하였다. 파향스펙트럼 추정이론의 근간은 Longuet-Higgins et al.(1963)이 제시한 방법으로 현재 많이 이용되고 있으나 추정정도가 매우 낮은 것으로 나타났다. 그리고 파향스펙트럼을 [0, 2$\pi$]에서의 확률밀도함수로 간주하고 Entropy 법칙을 응용한 Kobune et al.(1986)의 최대 엔트로피법 (MEM)은 Longuet-Higgins et al.의 방법 (LHM)에 비해 파향의 분석능이 매우 좋은 것으로 나타났다. 특히 MEM은 파향스펙트럼이 Delta 함수민 경과에는 그 파향스펙트럼을 정확하게 추정하며, 단봉형 스펙트럼의 경과에도 Mitsuyasu의 방향분산계수(spreading coefficient)가 5 이상이면 정도가 매우 좋은 것으로 나타났다. 또한, 쌍봉형 파향스펙트럼의 경과에는 두 peak를 이루는 파향의 각도차가 클수록 분해능이 양호하며, peak의 첨예도(peakedness)가 큰 쪽이 평활화(smoothing)되어 이 부분의 에너지 일부가 첨예도가 작은 peak쪽으로 이동하는 것을 알 수 있었다. 한편 LHM은 쌍봉형의 경과에도 단봉형으로 추정하는 경향이 뚜렷하며, 계산시간이 빠른 점을 제외하면 MEM에 비해 분해능이 매우 뒤떨어지는 방법이라 할 수 있다.
설계홍수량의 유도를 위해 일차적으로 극치계열인 금강, 영산강 및 석진강 수개 3개 유역의 연최고치계열을 중심으로 하여 SMEMAX법, 역변환(Power Transformation) 및 2단계역변환(Two step Power Transformation, TSPT)법에 의해 척도분포의 정규화를 위한 변환법의 효율성 검정과 설계홍수량의 유도 및 비교분석을 수행한 결과 SMEMAX 법과 Power 변환법에서는 정규분포화를 왜곡도계수의 영으로의 접근 시도는 가능하나 소설도, 3으로의 조건을 충족시킬 수 없었던 반면 2단계역변환법에서는 소설도, 3에 매우 근접된 결과를 가져오므로서 척도분포의 정규화를 기할 수 있었고 각각의 변환법에 유도된 설계홍수량간의 비교분석에서는 SMEMAX 및 Power 변환법에 비해 2단계역변환방법에 의한 설계 홍수량이 재현기간 10년 이상 실측치에 보다 접근된 좋은 결과를 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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