본(本) 논문(論文)에서는 전단변형(剪斷變形) 효과(效果)가 고려되는 평면(平面)뼈대 구조물(構造物)의 기하적(幾何的)인 비선형(非線形) 해석(解析)을 수행하기 위한 두 가지 방법 즉, 유한분절법(有限分節法)과 유한요소법(有限要素法)을 제시한다. 유한분절법(有限分節法)의 경우에는 평형방정식(平衡方程式)을 직접(直接) 적분(積分)하므로써 엄밀(嚴密)한 접선강도(接線剛度) 매트릭스가 유되되는 반면에 유한요소법(有限要素法)의 경우에는 전단변형(剪斷變形)을 고려하는 Hermitian 다항식(多項式)을 형상함수(形狀函數)로 사용하므로써 탄성(彈性) 및 기하적(幾何的)인 강도(剛度)매트릭스가 산정된다. 선택된 예제(例題)들을 해석(解析)한 결과들과 다른 문헌(文獻)의 결과들을 비교, 검토하므로써 본(本) 논문(論文)에서 제시된 이론(理論)의 정당성(正當性)을 입증(立證)한다.
본 논문에서는 개선된 챔퍼매칭(Chamfer Matching)으로 2차원 평면 객체 모델을 추적하는 방법을 제시한다. 기존 챔퍼매칭은 배경이 복잡할 경우 객체와 영상간의 유사도를 계산하기 어려운 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 챔퍼매칭을 에지와 코너특징을 사용해 복잡한 배경에서도 유사도를 계산할 수 있도록 개선한다. 개선된 챔퍼매칭은 기하(Geometric) 모델을 추적하는 파티클 필터(Particle Filter)의 우도함수로 사용된다. 기하모델은 2차원 평면 객체를 에지 및 코너 특징점과 포즈로 모델링하며, 색상 변화에 안정적인 객체서술자이다. 파티클 필터는 칼만필터 보다 더 비선형적인 추적 방법이다. 따라서 제안된 방법은 복잡한 환경에서 객체를 추적하기 위해 기하모델 및 파티클 필터, 개선된 챔퍼 매칭을 사용한다. 실험 결과에서는 제안 방법의 강건함을 기존 방법의 비교를 통해 나타낸다.
보존력(保存力) 및 비보존력(非保存力)을 받는 평면(平面) 뼈대 구조물(構造物)의 기하적(幾何的) 비선형(非線形) 거동(擧動)을 파악하기 위하여 기존의 하중증분법(荷重增分法)과 변위증분법(變位增分法)을 효율적으로 결합시킨 기하적(幾何的)인 비선형(非線形) 유한요소법(有限要素法)을 제시한다. 본(本) 논문(論文)에서 제안한 알고리즘은 보존력(保存力)뿐만 아니라 비보존력(非保存力)을 받는 경우에도 평면(平面) 뼈대의 Snap-Through, Turning-Back과 같은 강한 비선형(非線形) 거동(擧動)을 추적할 수 있다. 여러가지 예제(例題)들을 통하여 다른 문헌(文獻)들의 결과(結果)와 본(本) 연구(硏究)에 의한 결과(結果)를 비교 분석하므로써 제시된 이론(理論)의 정당성(正當性)을 입증(立證)한다.
본 논문에서는 유클리드 평면상에 도로망이 주어져 있어서 여행자들이 그 도로들을 이용하여 더욱 빠르게 이동할 수 있을 경우를 가정한다. 이 때, 두 점 사이의 거리는 기하학적 직선거리가 아닌 주어진 도로들을 이용하여 두 점 사이를 이동할 때 필요한 최소시간으로 측정한다. 본 논문에서는 이러한 새로운 거리 척도를 고려할 때에 보로노이 다이어그램이 어떤 특성을 갖는 가를 연구하며 그것을 이용하여 보로노이 다이어그램을 효율적으로 계산하는 알고리즘을 제시한다. 이알고리즘은 O(nm$^2$logn+m$^3$logm)의 시간과 O(m(n + m))의 공간을 필요로 한다. 이 때, n은 주어진 싸이트의 개수이고 m은 주어 진 도로의 개수이다.
본 논문은 이산 곡률을 확장된 QEM(Quadric Error Metrics)으로 변환한 새로운 메쉬 간략화 알고리즘을 제안한다. 이산 곡률이란 이산적인 표면으로 구성된 메쉬 표면의 곡률이며, 기하학 정보만을 이용하여 계산 가능하다. QEM은 간략화 오차를 평면과 한 점과의 거리 제곱의 합인 이차식으로 표현함으로써 빠른 간략화를 수행한다. 본 논문은 모서리 간략화 수행 시의 새로운 점과 주변 평면과의 거리 뿐만 아니라, 그 점에서의 이산 곡률을 계산한다. 즉, 간략화 오차에 거리와 곡률을 함께 고려하여 이차식으로 표현함으로써 빠르고 높은 품질의 간략화가 수행 가능하다.
본 논문에서는 평면 다항식 피타고리안 호도그라프 곡선을 그 근들의 관점에서 특별한 기하학적 재 매개화하는 것에 관하여 연구한다. 피타고라스 호도그라프 곡선들은 그 호도그라프의 근들에 의하여 완전히 결정된다. 피타고라스 호도그라프 곡선들의 근들의 자취는 아주 흥미로운 기하학적 성질들을 만족함을 보인다.
4차원 지리정보시스템은 기존의 2차원 공간정보의 평면적인 정보구조가 가지는 한계를 극복하기위해 확장된 좌표계를 가진다. 추가된 좌표축은 공간 객체들의 높이 정보축과 시간 정보축을 포함한다. 이 연구에서는 OGC에서 제안하는 2차원 기하 클래스 구조를 수용하고 추가된 시공간 정보를 다룰 수 있는 4차원 기하 객체 모델을 정의하였다. 또한. 시간 일 공간 데이터에 대한 인덱스를 구성하였으며 4차린 지리정보시스템의 공간데이터 제공 서비스를 위하여 3차원과 4차원 시공간 연산 및 분석 기능을 구현하였다.
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.
평면 대 평면 간 기하 변환에 기반을 두는 기존 영상처리 기술들은 구면 파노라마 영상에서의 픽셀 좌표에는 적용될 수 없다. 본 논문에서는 평면 영상을 전제로 개발된 표본 기반 영상 인페인팅 기술을 구면 파노라마 영상에 적용할 수 있는 방법을 제안한다. 구면 영상에서 위도에 따라 다른 표본을 추출하는 방법을 이용하여 평면 영상에서의 표본 기반 인페인팅을 구면 파노라마 영상에서도 동일하게 사용할 수 있도록 하는 것이 본 논문에서 제안하는 방법의 목적이다. 기존의 표본 기반 영상 인페인팅은 정사각형 표본을 그대로 사용하기 때문에 좌표계가 다른 구면 파노라마 영상에서는 사용할 수 없다. 본 논문에서는 구면 파노라마 영상의 위도에 따른 각기 다른 모양의 표본을 취득한 후 이를 정사각형으로 균일화하는 방법을 사용한다. 이후 균일화된 표본을 이용하여 표본 기반 영상 인페인팅을 수행하는 방법으로 영상을 복원한다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 방법은 구면 파노라마 영상에서 표본 기반 영상 인페인팅을 성공적으로 수행함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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