본 논문은 카메라를 통해 입력받은 컬러 영상에서 손동작을 인식하여 실제 컴퓨팅 환경에 적용하는 방법으로, 입력받은 영상을 YCbCr 색상모델을 기반으로 영상을 이진화하여 레이블링 한 후 각각의 레이블 영역 내에서 Voronoi Diagram을 활용한 최대 내접원(Maximum Inscribed Circle)을 탐색하여 손의 중심점을 찾는다. 이때 탐색된 최대 내접원과 인접한 타원 성분을 분석하여 손 영역을 추출할 수 있다. 본 연구에서 찾아진 최대 내접원과 타원 성분을 손동작 인식의 특징점으로 사용하여 원거리에서 프리젠테이션을 제어하는 시스템을 제안한다. 본 알고리즘은 다양한 환경에서 손을 인식할 때 문제가 되는 배경에서의 유사한 색상을 가진 물체를 효과적으로 제거할 수 있는 장점이 있다.
To customize individual characteristics of HRTF, a spherical model has been used for structural modeling technique. A pseudo-code of prolate spheroidal HRTF caused by incident acoustic point source is already developed, and it can be used a head shadow filter for structural modeling of HRTF. In this research, to see the necessity and efficiency of spheroidal head modeling, ITD optimization is performed on CIPIC HRTF database. From given cost function, ITD-optimized spheroidal head model, whose ITD information is the most matched version of measured ITD information, is found by varying head parameters subject by subject. By comparing results of ITD-optimized spheroids and ITD-optimized spheres, we concluded that a spherical head model is more efficient way of generating head shadow effect than a spheroidal head model does.
흙의 응력-변형률 거동을 더욱 근사적으로 예측하기 위하여,소성 증분이론에 한계상태 토질역학의 개념을 도입한 것이 항복-경계면 소성 모델이다. 이 모텔은 등방 압밀 흙의 거동을 묘사하기 위하여 두개의 타원과 하나의 쌍곡선으로 구성되었다. 따라서 사용된 여러가지 매개변수로 인하여 이 모델은 매우 복잡하다. 그러므로,실제 지반 문제에 이 모델을 적용하기 위하여는 이론의 정확한 이해와 숙련이 요구된다. 본 논문에서는,이 모델에 사용된 여러 매개변수들 중항복-경계면 형상 매개변수 R과 A, 투영 중심 매개변수 C를 변화시켜 그 결과를 수치해석하였다. 최종적으로 단조하중과 주기하중에 대한 각각의 민감도를 분석하였고 각 매개변수 값의 범위를 제안하였다.
본 연구는 GPS위성측량의 기준좌표계로 채택된 세계측지계(WGS-84)와 현재 우리나라에서 사용되고 있는 베셀타원체에 근거한 측지계와 좌표변환을 위하여 Bursa-Wolf모델, Molodensky-Badekas모델과 Veis모델의 3가지 7-매개변수 좌표변환 방법을 수행하고 좌표변환 정밀도를 비교하였다. 본 연구의 결과, 우리나라에서는 Bursa-Wolf 모델이 7-매개변수 결정모델로 적합하다는 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 실내에서 액티브 카메라를 사용하여 다중 인물의 얼굴의 위치를 검출하고. 추적할 수 있으며 조명과 배경 등의 영향에 강인한 추적 알고리즘을 제시하고자 한다. 알고리즘은 얼굴영역 검출, 추적의 2단계로 구성되며, 빠르고 효율적인 얼굴영역 검출은 추적 알고리즘의 성능향상으로 이어지므로, 이를 위해 독특한 색상영역 분포를 갖는 피부 색상 특징을 이용하였다. 표본영상에서 추출된 피부색상 픽셀들을 바탕으로 YCbCr 색상계를 사용하여 얼굴 색상모델을 구축한 후, Gaussian 함수를 사용하여 입력 영상의 픽셀과 얼굴색상모델과의 유사도를 결정하였다. 최종 얼굴 영역은 추출된 영역에 대한 얼굴의 타원특징, 해부학적 특징을 이용하여 결정된다. 추적은 추출된 얼굴영역과 temporal Gaussian 필터를 적용한 움직임 추정을 통한 움직임 검출의 조합으로 이루어진다. 또한, 예측버퍼의 사용으로 탐색영역의 축소로 인한 계산량 감소와 처리 속도의 증가시켰으며, pan/tilt가 가능한 카메라를 사용하여 상호 피드백이 가능하도록 하였다. 제시된 알고리즘은 PC 상에서 시뮬레이션되었으며, 좋은 결과를 얻을 수 있었다.
SEASAT 위성 고도계 자료의 세 지상궤도자료에 대한 자세한 검토로서 동지나해의 등포텐셜면을 구하기 위한 초기노력이 서술되었다. 참조타원상 해수위로 제시된 고도계자료의 총갱정은 해양조석, 해남, body tide 및 전도해면기압의 영향갱정의 화로서 구성된다. 수행된 갱정 결과는 GEM l0B 중력지오이드모델과 SS3 평균해수면모델과 정성적인 일치를 보이고 있어 고도계 자료의 광범위하고도 철저한 분석이 이 해역의 등포텐셜면의 결정에 크게 기여할 것으로 추정된다.
정위적방사선수술과 같은 경우 치료계획 수립 시 병변의 정확한 위치뿐만 아니라 정확한 부피와 모양을 아는 것도 매우 중요하다. 병변의 확인을 위해서 때로는 혈관조영영상이 이용되기도 하는데 동정맥 기형과 같은 경우 이 방법이 병변의 구별을 위하여 가장 좋은 방법이기 때문이다. 병변의 정확한 위치는 두개의 투사영상으로부터 얻을 수 있지만 두 개의 투사영상 만으로는 병변을 3차원적으로 재구성하는 것은 불가능하다고 여겨지고 있다. 본 연구의 목적은 다수의 투사 영상들을 이용하여 병변을 3차원적으로 재구성하는 것이다. 이때 병변의 위치는 기존에 제안된 방법에 의하여 이미 알고 있다고 가정하였으며 모든 과정은 병변의 중심을 원점으로 하는 표적좌표계에서 수행되었다. 본 연구에서는 6개의 투사영상이 이용되었는데 정면과 측면 투사영상은 체적소(voxel)로 구성된 재구성상자를 구하기 위하여 이용되었으며 나머지 네 개의 투사영상은 역투사 방법(back-projection method)에 의하여 재구성 상자(Reconstruction Box) 내에서 3차원적으로 재구성하는데 이용되었다. 이 방법의 정확도와 해상도는 병변의 크기와 모양에 따라 달라질 수 있다. 본 연구에서 제안된 알고리듬의 검증을 위하여 C 언어와 Matlab을 이용하여 타원체 모델과 말굽형 모델에 대하여 투사영상을 얻고 그 영상을 이용하여 재구성해보았다. 타원체모델의 경우에는 원래의 모델보다 약간 크게 재구성되었지만 모양과 방향, 위치가 정확함을 확인할 수 있었다. 말굽형 모델은 재구성된 모양이 원래의 모양과 차이가 많이 났지만 기존 방법에 비하여 실제 모양에 근접하게 재구성할 수 있었으므로 병변을 확인하는 경우에는 도움이 될 것으로 사료된다.
차량에 부착된 CCD 카메라를 이용하여 취득된 도로 주변의 영상에 존재하는 사람의 얼굴을 추출하여 제거하는 처리를 할 경우, 사생활 침해의 문제 없이 사용자들에게 원하는 지역의 도로영상의 제공이 가능해진다. 이 실험의 목적은 차량에서 취득된 도로 주변의 칼라 영상에서 사람의 얼굴을 자동으로 추출하는 기술을 개발하는데에 있다. 도로 주변의 CCD영상에서의 얼굴 추출을 위해, HSI(색상, 채도, 명도) 칼라 모델과 YCrCb 칼라 모델을 사용하여 이들 모델에 임계값을 적용하여 피부색을 검출하였으며, 두 개의 모델을 사용한 결과 효과적인 피부색의 검출이 가능함을 확인할 수 있었다. 검출된 피부색 영역을 연결성과 밝기 차이를 이용하여 클러스터링을 실행하고 이렇게 나뉘어진 각각의 구역들에 구역의 면적, 구역내 존재하는 화소의 개수, 구역의 가로와 세로 비율 그리고 타원조건을 적용하여 얼굴 후보 구역을 결정하였다. 그리고 최종적으로 남겨진 구역을 이진화 하고, 이진화 된 영상 중 검은 부분이 5% 이상일 때 이들을 눈, 코, 입 등으로 간주하여 최종적인 얼굴로 결정하였다. 실험 결과 추출되지 않은 얼굴과 잘못 추출된 구역이 발생했으나, 얼굴에 해당하는 임계값등의 조건을 약화시킬 경우 대부분의 얼굴의 추출이 가능할 것으로 여겨지며, 추출된 구역을 흐리게 처리할 경우 오인식된 부분에 대한 사용자의 거부감도 줄일 수 있을 것 으로 예상된다.
자유표면을 고려하지 않은 경우 선체주위의 3차원 점성유동을 수치해석하는 전산프로그램을 작성하였다. 복잡한 선체를 합리적으로 처리할 수 있는 body-fitted 좌표계를 사용하고, 난류모델은 $k-\varepsilon$모델을 채택하였다. Reynolds 방정식의 준 3차원 형태를 수치해석하도록 하였다. 작성된 전산프로그램의 합리성과 수치해석적 성능을 파악하기 위하여 단면이 3:1 타원단면의 모델과 SSPA-720 콘테이너 선형을 이용하여 수치해석의 결과와 실험데이터를 비교하였다. 평균속도분포와 압력의 분포는 위 모델의 풍동시험결과와 전반적으로 잘 일치하고 있으나, 난류운동에너지는 선미 부근에서 실제보다 많이 예측되고 있다.
Unified State Model(이후 USM)은 Altman(1972)에 의해 처음 제안된 이후 Chodas(1981), Raol & Sinha(1985), Vittaldev et al.(2012) 등을 거치며 연구 발전되어 왔다. 이 모델은 공간상 6개 성분의 위치, 속도 벡터를 이용해 위성의 운동을 기술하는 기존 계산 방법과 달리 4개의 Quaternion 변수를 도입하여 위성의 위치를, 3개의 Hodograph 변수를 도입하여 위성의 속도를 각각 기술한다. USM의 장점은 직교좌표계로 표현된 위성의 위치, 속도 변수에 비해 USM 변수의 변화량이 상대적으로 작기 때문에 수치 계산 시 계산의 안정도가 높다. 또한 원궤도(${\omega}$ : undefined)와 적도면 궤도(i = 0, ${\Omega}$ : undefined) 계산 시에 나타나는 특이성(singularity) 문제가 발생하지 않는다. 본 연구에서는 USM 계산방법과 기존 방법에 의한 위성궤도 계산결과의 차이를 비교 분석하였다. 지구궤도 위성의 정밀계산을 위해 이체항 이외에 지구타원체 섭동항과 대기 항력에 의한 섭동항을 추가 적용하였다. 비구형 지구 중력 포텐셜에 의한 섭동은 J4항까지 고려하였으며, 대기 항력은 간단한 exponential 모델을 적용하였다. 또한 수치계산 시 적분 간격과 정밀도 차수를 조절하여 각 모델의 계산 안정성을 테스트하였다. 본 연구의 궤도계산 결과 USM 모델을 이용한 계산방법은 그 정밀성과 계산효율성이 매우 우수한 것으로 검증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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