• 한국광물학회지
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• 제32권3호
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• pp.151-162
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• 2019

토도로카이트(todorokite)는 $3{\times}3$ 망간 팔면체로 이루어진 상대적으로 큰 나노공극(nanopore)을 가지는 터널구조의 산화망간광물로 나노공극에 다양한 양이온 함유가 가능하기 때문에 금속이온 거동에 큰 역할을 할 수 있다. 주로 결정도가 낮고 다른 산화망간광물들과 함께 집합체로 발견되어 나노 공극 내부 양이온의 배위(coordination)구조는 실험만으로 여전히 규명하기 매우 어렵다. 이번 논문에서는 고전분자동력학(classical molecular dynamics, MD) 시뮬레이션을 이용하여 토도로카이트 터널에 함유된 $Mg^{2+}$ 이온의 배위구조에 대한 연구결과를 처음으로 소개한다. 기존 실험에서는 토도로카이트 내부에 함유된 $Mg^{2+}$가 공극의 중앙에 우세하게 자리한다고 알려져 있다. MD 시뮬레이션 결과, $Mg^{2+}$ 이온의 약 60 %가 나노공극의 중앙에 위치하지만, 약 40 %의 $Mg^{2+}$는 광물의 표면에 해당하는 공극의 코너에 위치하였다. 공극 중앙의 $Mg^{2+}$는 수용액에서처럼 물 분자와 6배위수를 보였다. 공극 코너의 $Mg^{2+}$ 역시 6배위수를 보였는데, 물 분자 이외에도 망간 팔면체 표면 산소와 배위를 보였다. $Mg^{2+}$ 이온의 동적 거동을 파악하기 위해 계산한 평균 제곱 변위(mean squared displacement) 결과에서는, 수용액 벌크(bulk) 상태에서 갖는 물 분자와 양이온의 동적 성질이 토도로카이트 1D 나노공극에서는 유지되지 못하고 잃어버리는 것을 확인할 수 있었다.

• 지질공학
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• 제25권4호
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• pp.613-621
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• 2015

건축 구조물 붕괴 사고가 발생했을 때, 건물 내에 있는 사람들의 긴급구호를 위해 가장 먼저 해야 할 일은 인명이 매몰되어 있는 위치(이하 매몰 공동이라 칭함)를 찾는 일이다. 그러나 붕괴된 건물의 잔해물 내에 위치한 매몰 공동을 일반적인 탐색 방법으로 찾는 것은 불가능하다. 이에 대한 해결방법으로 본 연구에서는, 붕괴시뮬레이션을 통하여 건축 구조물 붕괴 시 지하층에 형성되는 매몰 공동을 평가하였다. 붕괴 시뮬레이션에 사용되는 매몰 공동 유형에 영향을 미치는 인자로는 건축 구조물 층고, 내부 벽체의 유/무로 설정하였다. 시뮬레이션 결과, 지하벽체가 없고 고층 건물일수록 동일한 지진하중에서 큰 면적으로 붕괴가 발생하여 매몰 공동 형성에 불리한 것으로 나타났다. 또한, 매몰 공동이 형성될 경우 건물 외벽 부근이나 코너 부분에 형성될 가능성이 높은 것으로 나타났다.

• 해양환경안전학회지
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• 제18권5호
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• pp.488-495
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• 2012

전파를 이용한 실내 위치인식 기술은 현재 다양한 환경에서 연구되고 있다. 그 중 철골구조로 이루어진 선박은 전파의 반사에 의해 수신율은 높지만 레인징 오차가 크게 발생한다. 이러한 환경에서 발생하는 위치측정 오차를 줄이기 위하여 본 연구에서는 IEEE 802.15.4a의 CSS 기반으로 변형 이변측위와 초전센서를 이용한 선내 위치인식보정 알고리즘을 제안한다. 제안한 시스템은 선내 복도와 같은 좁은 통로에서 CSS의 특성분석을 통하여 이동노드와 고정노드 사이의 적합한 수신거리를 추정하여 고정노드의 수를 줄이고 또한 전파의 반사와 회절에 의한 레인징 오차가 크게 변동하는 코너영역에서 제안한 변형 이변측위기법과 초전센서를 이용하여 이동구간을 추적하여 위치를 인식하였다. 실험결과 제안한 알고리즘이 일반적인 방법 대비 86.2 %의 선내 위치인식 정확도와 효율이 향상됨을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권11호
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• pp.1543-1550
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• 2004

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.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권1호
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• pp.29-38
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• 2010

본 연구에서는 영상을 대형으로 디스플레이 함과 동시에 사용자가 보다 세밀하게 관찰하고자하는 관심영역을 이동 프로젝터로 투사함으로써 개선된 해상도와 밝기로 디스플레이 하는 인터랙티브 투사 기법을 제안한다. 사용자는 이동 프로젝터를 들고 움직이며 관심영역의 위치를 변경하게 되는데 이 때 적절히 투사영상을 업데이트하기 위해 폐회로(closed-loop) 기반 추적 방법을 제안한다. 먼저 대형 디스플레이 영상에 이동 프로젝터의 위치를 나타내는 표시자를 삽입하고 이를 이동 프로젝터에 부착된 카메라로 획득한 연속영상에서 추출한다. 표시자의 중심이 항상 카메라 영상의 중심과 일치하도록 하는 제약조건 하에서 이를 만족시키기 위해 대형 디스플레이 상에서 표시자의 위치를 지속적으로 업데이트 한다. 이렇게 계산된 표시자의 위치에 해당하는 사각형 영역을 이동 프로젝터가 투사하게 되며 이때 카메라와 이동 프로젝터 사이의 투사변환을 적용하여 와핑한다. 표시자 분할은 총 네 단계로 이루어지며 카메라 영상에 대해 HSI 기반 전처리, 직선 탐지, 사각형 조건 검사, 교차비(cross-ratio) 검사를 거쳐 최종 네 개의 코너점이 결정된다. 제안된 투사 기법을 적용하여 구현한 인터랙티브 투사 시스템은 약 24fps의 처리속도를 지원하며 사용자 평가 결과 높은 유용성을 나타냈다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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• pp.431-436
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• 2006

외곽선 추적 알고리즘은 영상 인식 및 표현에 있어서 물체의 기본 성질을 파악하는데 중요하다. 따라서 많은 알고리즘들이 연구되어 왔으며, 이중에는 간단한 경계선 추적자 알고리즘(SBF: Simple Boundary Follower)이다. 이외에도 수정된 간단한 경계선 추적자 알고리즘 (MSBF: Modified Simple Boundary Follower), 개선된 간단한 경계선 추적자 알고리즘(ISBF: Improved Simple Boundary Follower), 무어-네이버 추적 알고리즘(MNT: Moore-Neighbor Tracer), 방사형 탐색 알고리즘(RSA: Radial Sweep Algorithm), 그리고 Theo Pavlidis 알고리즘(TPA)이 있다. 이러한 알고리즘들은 추적 경로 특성들이 다르며 각기 장점과 제약성이 있다.외곽선 알고리즘들의 제약성은 크게 두 가지로 나눌 수 있다. 하나는 알고리즘 특성에 따라 외곽선 픽셀간 인접 형태에 따라 추적하지 못하는 경우가 존재할 수 있다는 것이다. 또 다른 하나는 외곽선 추적 알고리즘의 시작과 종료 조건에 따라서 특정 위치 픽셀들을 찾지 못하는 경우도 존재한다는 점이다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 중심으로 외곽선 추적 알고리즘들의 성능을 분석하였다. 또한, ISBF의 시작 조건과 TPA의 인너코너 추적을 개선하는 기법들을 제안하여 이를 해결토록 하였다. 실험 결과 제안한 기법들은 외곽선 추적 성능을 개선하는데 효과적이었다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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• pp.165-168
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• 2001

본 논문에서는 카메라 또는 카메라 플랫폼의 흔들림 등 외부 영향과 비디오 시퀀스내의 모션이 함께 존재할 경우 출렁이는 비디오를 전자적으로 안정화하는 방법을 제안한다. 일반적인 영상 안정 시스템은 모션 측정과 모션 보상의 두 과정으로 구성되는데 모션 측정에서는 프레임간 모션 모델을 가정하고 파라메타를 측정하며 모션 보상에서는 측정된 파라메타를 이용하여 모션을 보상한다. 영상 내에 카메라 모션 이외의 움직임이 있을 경우 파라메타의 측정을 일관성 없게 만들 수 있으므로 이를 해결하기 위해 MVSD(Motion Vector Scatter Diagram)에 기반한 영상 안정 방법이 제안되었다. 그러나 이 방법은 최적화 파라메타를 정량화 하는데 한계가 있고 또한 계산 시간이 오래 걸리는 단점이 있어 이의 해결을 위해 본 논문에서는 선 기반(Line-based) 영상 안정 방법을 제안한다. 이 방법은 먼저 기준 영상에서 median filter를 이용해 영상 내의 코너를 검출하고 특징적인 두 점을 선택하여 이를 선으로 연결한다. 현재 영상에서 correlation을 이용하여 상응하는 두 특징점을 찾고 subpixel 방법으로 정확한 위치를 계산하여 선을 구한다. 이 두 선을 일치시키는 과정에서 모션 파라메타를 구하는데 먼저 평행 이동을 통해 한쪽 글을 일치시키고 이 과정에서 translation x, y 파라메타를 구한다. 다음 단계에서 한 쪽 끝이 일치된 두 선이 이루는 각을 계산하여 rotation 파라메타를 구한다. 이 방법으로 구해진 파라메타를 이용하여 모션 보상을 함으로서 영상 안정을 이를 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.67-70
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• 2015

최근 깊이 영상 기반 렌더링 방법을 이용하여 제작된 3차원 컨텐츠가 우리의 눈을 즐겁게 해주고 있다. 이러한 깊이 영상 기반 렌더링에서는 필연적으로 색상 카메라와 깊이 카메라 간의 시점 차이가 발생한다. 따라서 두 시점을 일치시키는 전처리 과정으로서 카메라 파라미터가 중요한 역할을 수행한다. 카메라 파라미터를 획득하는 과정으로 카메라 캘리브레이션이 수행된다. 널리 사용되는 기존의 카메라 캘리브레이션 방법은 평면의 체스보드 패턴을 여러 자세로 촬영한 다음 패턴 특징점을 손으로 직접 선택해야하는 불편함이 따른다. 따라서 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 원형 샘플 화소 검사와 호모그래피 예측을 이용한 반자동 카메라 캘리브레이션을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 FAST 코너 검출 알고리즘을 이용하여 패턴 특징점의 후보를 영상으로부터 추출한다. 다음으로 원형 샘플 화소를 검사하여 후보군의 크기를 줄인다. 그리고 호모그래피 예측을 통해 손실된 패턴 특징점을 보완하는 완전한 패턴 특징점군을 획득한다. 마지막으로 화소 정확성 향상을 통해 실수 단위의 정확성을 가지는 패턴 특징점의 위치를 획득한다. 실험을 통해 제안하는 방법이 기존의 방법과 비교하여 카메라 파라미터의 정확성은 유지하고 수작업의 불편함을 해소할 수 있음을 확인했다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.755-758
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• 2002

스테레오스코픽 영상은 스테레오스코픽 카메라를 이용하여 좌 영상(left image)과 우 영상(right image)을 동시에 획득하는 것으로 사람의 눈으로 보는 것과 같은 입체감을 얻을 수 있는 것을 특징으로 한다. 스테레오스코픽 영상에서 객체의 깊이값을 구하기 위해서는 영상의 정합점을 찾는 것이 중요한데, 본 논문에서는 일반화 대칭변환(generalized symmetry transform) 알고리즘을 적용하여 스테레오스코픽(stereoscopic) 영상의 정합점(correspond points)을 찾는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 먼저 좌 영상과 우 영상에 대해 에지(edge), 코너 검출 방법을 통해 특징점(feature point)을 검출하고 각 특징점들을 중심으로 사각 영역을 설정하고 이 범위내의 에지들이 갖는 대칭도(symmetry magnitude)를 특징점의 위치에 누적 시킨다. 좌영상의 대칭도를 구한 결과를 우 영상의 에지들의 대칭도와 비교를 수행해 임계치(threshold) 이하의 값을 가진 점들을 정합 후보로 선택한다. 이 정합 후보들을 영역내의 반지름 단위의 대칭도 비교를 통해 더욱 세분화된 비교를 수행하고 만약 이와 같은 과정을 통해서도 정합점을 찾지 못한다면 정합 후보들에 대해 칼라 정합도를 측정하여 최종적으로 정합점을 검출한다. 제안한 알고리즘을 이용한다면 특징점만을 이용하여 검색을 수행했을 때보다 더욱 정확한 정합점을 구할 수 있다.

• 한국전자거래학회지
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• 제26권2호
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• pp.83-94
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• 2021

컴퓨터 비전 적용 분야에서 부분적으로 가려진 물체 인식의 필요성은 증가하고 있다. 물체를 확인하고 위치를 지정하는 데에 물체가 가려진 것은 심각한 문제를 야기한다. 이 논문은 여행자 소지 수하물에서 위험 물건을 발견하기 위하여 어닐드 홉필드 네트워크를 제안한다. 어닐드홉필드 네트워크는 하이브리드 홉필드 네트워크와 어닐링 이론에 기초한 확정적 근사방법이다. 하이브리드 홉필드 네트워크는 위험 물체의 이미지에서 발췌한 경계 점들과 코너 점들을 이용한다. 또한 어닐드 홉필드 네트워크의 런타임을 줄이기 위해 임계 온도를 조사하였다. 어닐드 홉필드 네트워크와 하이브리드 홉필드 네트워크의 성능을 비교하기 위하여 광범위한 컴퓨터 실험이 실행되었다.