무인항공사진측량(UAV Photogrammetry)의 대표적인 성과물인 DSM(Digital Surface Model)과 정사영상은 고품질 공간정보 데이터로써 최근 공간정보산업 여러 분야에서 다양하게 활용되고 있다. 하지만 무인항공사진측량은 무인항공기체의 촬영고도, 촬영 카메라의 캘리브레이션, 촬영 당시의 기상조건, 기체에 사용된 GPS/IMU의 성능, 지상기준점의 개수 등 여러 가지 요인으로 인해 성과물의 품질이 저하되는 문제점을 가지고 있다. 이에 본 연구에서는 지상기준점 개수 변화에 따른 무인항공사진측량 성과물의 위치정확도를 분석하고자 하였다. 실험에 사용한 기체는 고정익 기체이며, 촬영고도는 130m와 260m로 설정하였다. 사용한 지상기준점은 총 9개이며 각각 9, 8, 5, 4개를 사용하였다. 검사점은 연구 대상지에 골고루 분포된 총 10개의 검사점을 사용하였으며, RMSE 분석방법을 사용하여, 정사영상에서는 XY RMSE를 DSM에서는 Z RMSE를 비교 분석하였다. 또한, 정사영상의 해상도가 평면위치 정확도 검증시 작업자의 판단에 영향을 미친다고 판단하여 Siemens star 타겟을 이용하여 시각적해상도를 분석하였다. 분석결과, 지상기준점의 개수가 달라지는 경우 평면위치 정확도의 변화량보다 수직위치 정확도의 변화량이 더 큰 결과를 나타내었으며 촬영고도가 높을수록 지상기준점의 개수의 변화가 위치 정확도에 미치는 영향이 큰 결과를 나타내었다.
본 논문에서는 한 대의 카메라와 푸르킨예 영상을 이용한 간편한 2차원 시선 추적 시스템을 제안한다. 이 시스템은 사용자의 한쪽 눈 영상을 얻기 위해 적외선 필터가 장착된 카메라와, 사용자가 모니터 상에 바라보고 있는 응시 점을 알아내기 위해 각 막의 표면에 반사점을 만들기 위한 두 개의 적외선 광원이 사용되었다. 카메라나 적외선 광원, 사용자의 머리는 자유롭게 움직일 수 있다. 따라서 본 시스템은 여타 불편한 고정된 장치나 사용자의 머리 고정이 필요 없는 간단하고 유연성 있는 시스템이다. 본 시스템은 또한 간편하고 정확한 사용자 캘리브레이션 과정을 포함하고 있다. 시스템을 사용하기에 앞서, 각 사용자는 각 사용자는 시스템이 시선 추적 알고리즘 상의 개인 요소들을 초기화할 수 있도록 두 개의 점을 잠시 바라보기만 하면 된다. 제안된 시스템은 XGA $(1024{\sim}768)$ 해상도에서 10 fps 이상 실시간으로 동작된다. 3명의 피 실험자와 9개의 실험 물체로 진행된 실험 결과는 시스템이 평균 l도의 시선 추적 오차를 보여 주고 있다.
본 논문에서는 300~3800MHz 주파수 대역에서 150mW~150W의 평균전력과 피크 전력을 검출할 수 있는 무선전력 검출센서의 개발에 대하여 기술하고 있다. 제안된 무선전력 센서는 기본적으로 전력의 크기를 검출하는 기능 외에 입력 신호의 주파수를 알아낼 수 있는 기능과 VSWR 측정 기능을 가지고 있다. 본 논문의 검출 센서는 듀얼 방향성 결합기의 설계, 입력 전력을 검출하여 DC 데이터로 분석할 수 있는 전력 검출부의 설계, 정확한 캘리브레이션 데이터 추출 방법 등의 세부 과정을 통하여 개발이 완성된다. 개발된 듀얼 방향성 결합기는 300~3800MHz 대역에서 0.085dB의 삽입손실과 3.8GHz에서 최소 30dB의 directivity 성능을 가지고 있다. 개발된 무선전력 센서는 주파수 결정능력과 함께 순방향 입력전력의 크기를 0.25dB 이내의 오차로 분석할 수 있고, 300~3800MHz의 주파수에서 150W의 고출력 동작에서도 1.17~1.96의 VSWR을 측정할 수 있는 성능을 지닌다.
최근 댐 저수지 주변의 3차원 공간정보 구축은 퇴사량 조사와 같은 댐 관리 업무에 매우 중요한 부분이나 기존에는 지형측량을 위해 토탈스테이션과 단빔음향측심기(SBES)를 사용한 관계로 정밀한 지형자료 취득이 어려웠다. 본 연구에서는 LiDAR와 멀티빔음향측심기(MBES)를 이용하여 댐 저수지 주변의 정밀 지형자료를 구축하는 기법을 제시하였다. 먼저, 육상부에 대해 LiDAR 측량을 수행한 후 지상기준점을 이용한 캘리브레이션을 수행하였으며 건물이나 수목을 제거하는 알고리즘을 통해 육상부의 DEM 자료를 구축하였다. 구축된 LiDAR DEM을 GPS 지형측량과 검측한 결과 표준오차는 0.108m로 나타났으며, 따라서 LiDAR 허용오차를 만족하는 3차원 지형자료를 구축할 수 있었다. 또한 저수지에 대해서는 MBES를 수행한 후 지형측량과의 검측과정을 통해 IHO의 수심측량 허용오차 기준을 만족하는 지형정보를 구축할 수 있었다. 그리고 LiDAR와 MBES 측량자료를 통합한 후 고해상도 정사영상지도와의 연계를 통해 퇴사량 예측 및 지형변화 모니터링 등과 같은 댐 관리 업무에 활용 가능한 3차원 공간영상정보를 구축할 수 있었다.
영상 열을 이용한 3차원 구조 복원 기법은 기하학 기반의 전통적인 3차원 모델링 기법의 대안으로 복잡한 대규모 장면을 쉽고 빠르게 모델링 할 수 있는 효과적인 수단이다. 이러한 모델은 모션을 통한 구조 복원기법을 통해 주로 얻어진다. 그러나 모션을 통한 구조복원 기법은 매우 복잡한 기하학 구조와 현란한 컬러를 포함한 물체의 경우, 적용하기에 어려움이 있다. 이러한 어려움을 해결하기 위해, 본 논문에서는 움직이는 평면거울 기반의 새로운 물체 복원 기법을 제안한다. 본 기법은 장면에 포함된 기하구조의 암묵적인 단서를 이용하는 대신 장면 속에 기하학적 단서 즉, 거울의 위치 정보를 강제로 삽입하여 가상 카메라의 위치 정보를 추출한다 구해진 가상 카메라의 위치 정보를 통해 장면의 복잡도에 무관한 3차원 기하 구조를 복원할 수 있다. 이를 위해 먼저 복원하고자 하는 장면을 포함한 평면거울의 영상 열을 포착한다. 다음으로 거울의 위치 정보를 이용하여 가상 카메라의 내, 외부 파라미터를 추정한다. 구해진 카메라 파라미터는 거울의 위치 정보 추출 시 발생하는 에러를 포함하고 있기 때문에 영상 열에 존재하는 코너점들의 대응관계를 이용하여 재 보정한다 마지막으로 구해진 가상 카메라의 내부 및 외부 파라미터 정보를 통해 3차원의 구조를 복원한다 본 논문에서 제안한 알고리즘을 다양한 영상을 통해 실험한 결과 신뢰할만한 구조 복원이 가능하였다.
건조토 지반에 근입된 지반-말뚝 시스템의 동적 거동을 정확히 예측하기 위해 3차원 수치 모델링을 수행하였다. 제안된 모델은 강진 시 지반의 비선형 거동을 적절하게 모사하기 위해 상용 유한 차분 프로그램인 FLAC3D를 이용하여 시간 영역에서 해석이 수행되었다. 모델링 방법론으로써 지반 구성 모델은 Mohr-Coulomb 탄소성 모델을 적용하였으며 지반 전단 탄성 계수의 비선형적인 감소를 모사할 수 있는 이력 감쇠 모델을 적용하였다. 진동 시 지반-말뚝 간의 완전 접촉, 미끄러짐, 분리 현상을 모두 모사하는 경계요소 모델을 적용하였으며 경계요소 모델을 구성하는 스프링 계수는 탄성이론에 기초하여 결정되어, 내장 함수인 FISH를 통해 깊이에 따라 연속적으로 입력되었다. 경계 조건의 경우, 지반-말뚝 상호작용의 영향을 받는 근역 지반만 메쉬를 생성하고 근역 지반의 경계부에 원역 지반의 가속도-시간 이력을 입력하는 방식인 단순화 연속체 모델링 기법(Kim et al., 2012)을 적용함으로써 해석 효율을 증가 시키고자 하였으며 적절한 최대지반탄성계수와 항복 깊이의 설정으로 지반의 비선형 거동을 더욱 정확히 모사하고자 하였다. 수치 해석의 오차를 최소화하고 모델의 신뢰성을 확보하기 위해, Yoo(2013)이 수행한 원심모형시험 결과와 수치 해석 결과와의 비교를 통해 제안된 기법의 캘리브레이션을 수행하였으며, 말뚝 최대 휨 모멘트와 말뚝 횡방향 최대 변위의 깊이 별 분포가 다양한 입력 하중 조건에서 실험 결과를 적절히 모사하고 있는 것을 확인하였다. 또한, 제안된 수치 모델의 적용성 평가를 위해 다른 실험 결과와의 비교 검증을 수행하였다.
본 논문은 실시간으로 3차원 공간상에서의 움직임 정보를 추출할 수 있는 입력 장치를 제안한다. 제안하는 3차원 입력 장치는 스테레오 카메라의 기하학적 구조와 색상, 움직임, 형태상의 특성을 이용하여 복잡한 환경에서 사전 카메라 캘리브레이션 없이 3차원 움직임 정보를 추출할 수 있다. 움직임 추출을 위해서 perspepctive projection 행렬과 perspective distortion 행렬을 이용한 스테레오 카메라의 기하학적 특성을 이용하며, 효과적인 좌우 영상의 특징점 추적 및 추출을 위해 색상 변환(Color transform)과 UPC(Unmatched Pixel Count) 및 이산 칼만 필터(Discrete Kalman Filter)의 효과적인 결합으로 이루어진 MAWUPC(Motion Adaptive Weighted Pixel Count)과 PCA(Principal Component Analysis)로 구성된 알고리즘을 제안한다. 추출된 3차원 공간상에서의 움직임은 가상환경에서의 가상 물체를 제어하거나 사용자 시점의 이동을 나타내는 인터페이스로 사용한다. 스테레오 비전을 이용한 입력 장치는 선으로 연결되지 않기 때문에 사용자가 가상환경에서 작업하기가 편리하며 몰입감을 높일 수 있는 등 보다 효율적인 상호작용을 가능하게 해준다.
퇴적암반에서의 암석 강도는 시추공 굴착 과정에서 동반될 수 있는 시추공 불안정이나 효율적인 모래 생산 평가, 또는 시추공 압축 파쇄대를 이용한 지반 응력장 추정 문제 등 다양한 범위의 지질 역학적 문제들에 있어서 선결적으로 규명되어야 할 요소 중 하나이다. 본 연구에서는 여러 종류의 퇴적암(사암, 셰일, 석회암, 방해석 등)에서의 일축 압축 강도와 기타 물성(속도, 탄성계수, 공극률)을 관계 짓는 경험식들을 수집하여 검토하였다. 이들 경험식들은 시추공 물리검층을 통해 측정 가능한 파라미터들로 암석 강도를 추정하는데 이용될 수 있다. 일부 관계식들(예를 들어 사암이나 셰일의 강도-공극률 관계식)은 일정정도 만족스러운 강도 추정 도구로 이용될 수도 있지만, 각각의 물성 측정치에 대한 암석 강도가 상당히 분산되어 있어 모든 자료를 만족스럽게 예측하기에는 충분히 일반화 시킬 수 없다는 문제점이 있다. 따라서 이들 경험식들을 이용하기 전에 해당 지역에 대한 강도-물성 관계 캘리브레이션의 중요성이 강조된다. 그럼에도 불구하고 현장 암석 강도의 최저 한계 정보를 제공할 수 있는 몇몇 경험식들은 시추공 불안정 분석과 관련하여 유용하게 이용될 수 있다.
본 논문에서는 저온-진공 흑체시스템의 설계 및 구성과 함께 흑체시스템의 수학 모델을 이용한 열해석 평가 방법과 그 결과를 제시하였으며 적외선 카메라를 이용한 흑체시스템의 평가 방안 및 결과를 명시하였다. 개발된 흑체시스템은 기존의 시스템에 비해 상대적으로 규모가 소형이며 273 K이하의 저온에서 수증기가 응결될 수 있는 현상을 방지하기 위하여 흑체시스템 내부를 진공 ($2.67{\times}10^{-2}$ Pa) 상태로 유지되도록 제작되었다. 또한 흑체시스템 내부의 열손실로 인한 성능 저하를 막기 위하여 radiator가 설치되는 부위에는 heat sink, heat shield 및 cold shield를 설계하였다. 흑체시스템의 수학 모델에 대한 열 해석을 위해서 변형된 스테판-볼츠만의 정리를 이용하여 radiator의 성능을 검증하였고 실제 흑체시스템에서 방사되는 적외선 신호에 대해서는 적외선 카메라를 이용하여 신호전달함수 및 온도분해능을 측정, 분석하였다. 제안된 설계와 해석 및 실험 결과에 근거하여, 개발된 저온-진공 흑체시스템은 적용온도범위인 268~333 K 구간에서 적외선 측정장치의 캘리브레이션을 위한 기준장치로서 성능이 안정적이고 적용이 적합한 것으로 확인되었다.
본 논문은 얼굴 모션 데이터를 벡터 기반 캐리커처의 얼굴에 적용하여 캐리커처 얼굴 표정 애니메이션을 생성할 수 있도록 하는 방법론을 기술한다. 본 방법은 일러스트레이터의 플러그인 형식으로 구현하였으며, 별도의 사용자 인터페이스를 갖추고 있다. 실험에 사용된 얼굴 모션 데이터는 28개의 소형 마커를 배우 얼굴의 주 근육 부분에 부착하고 다양한 다수 개의 표정을 Facial Tracker로 캡처한 것이다. 캐리커처는 모션데이터와의 연결을 위해 모션 캡처를 할 때 배우의 얼굴에 부착된 주요 마커의 위치와 동일한 부위에 각각의 제어점을 가진 베지어 곡선 형태로 제작되었다. 그러나 얼굴 모션 데이터는 캐리커처에 비하여 공간적인 규모가 너무 크기 때문에 모션 캘리브레이션 과정을 거쳤으며, 사용자로 하여금 수시로 조절이 가능하게 하였다. 또한 캐리커처와 마커들을 연결시키기 위해서는 사용자가 얼굴 부위의 각 명칭을 메뉴에서 선택한 다음, 캐리커처의 해당 부위를 클릭함으로써 가능하게 하였다. 결국 본 논문은 일러스트레이터의 사용자 인터페이스를 통하여 벡터 기반 캐리커처에 얼굴 모션 데이터를 적용한 캐리커처 얼굴 표정 애니메이션 생성이 가능하도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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