본 논문은 2차 다항식을 이용하여 3차원 물체의 표면 특징을 추출하고 표현하는 방법을 제안한다. 본 연구는 수정된 스캔 라인 기법을 이용하여 에지 맵을 얻는다. 에지 맵으로부터 3차원 물체의 각 면들을 분리하기 위해 레이블링 연산을 하고 각 면에서 중심점과 모서리 점들을 추출한다. 그 다음에, 평면 방정식으로부터 각 면이 평면인지 곡면인지를 판단한다. 3차원 물체를 표현하기 위해 각 면의 평면 또는 곡면의 계수 및 특징들을 추출한다. 합성영상과 실측영상을 통해서 제안된 기법의 성능을 알아보았고, 또한 제안된 기법으로 3차원 물체를 재구성하였다.
본 논문에서는 기존 VectorBoost기반 분류기의 문제점이었던 다중 분할 노드에서의 오판단 발생을 해결하기 위해, LDA를 이용해 학습 샘플들을 가장 잘 분리할 수 있는 최적의 초평면을 구하고, 이 초평면을 이용해 Positive샘플에서 VectorBoost의 판단율을 향상시키는 방법을 제안한다. 이러한 방법을 적용했을 때 Positive샘플들의 오판단율이 감소하는 효과를 보였으며, 불필요한 연산의 감소로 약 30%의 속도향상을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 깊이 카메라로 받아들인 입력 영상의 3차원 공간 내에서 벽면을 분리하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 벽면이 구분된 영상은 벽면에 프로젝터를 투사하는 등의 3차원 공간 활용에 용이하다. 입력 영상에서의 좌표 점을 이용하여 법선 벡터를 검출하고, 법선 벡터를 통해 평면을 분리한다. 분리된 평면들을 실내 환경에서 알 수 있는 도메인 지식들에 기반하여 벽면으로 구분 된다.
이차원 평면에 직교다각형이 주어져 있을 때, 직교다각형 위에 45도 각도로 기울어진 면들로 구성된 지형 구조인 지붕(roof)을 정의할 수 있다. 본 논문에서는 직교다각형에 대한 지붕의 다양한 기하학적 성질을 살펴본다. 이것은 인공위성으로부터 얻은 건물의 평면도 이미지로부터 3차원 지붕구조를 획득하여 출력함으로써 사실감있는 영상을 제공하는 데 활용될 수 있다.
본 논문은 평면 디스플레이 패널 외관 검사의 무인 자동화를 위한 전처리 단계의 알고리즘으로 패널 외관 검사 영역의 정합성 향상 및 자동 설정하는 알고리즘 기술에 관한 것이다. 평면디스플레이 패널의 제조 공정 중, 점등 검사 공정 단계에서는 Line 불량, Point 불량, 얼룩 불량, 외관 불량, Pol 불량 등 다양한 불량들을 검출한다. 이중 외관 불량 검사를 자동화하기 위한 전처리 단계로써 획득한 영상 내에서의 검사 영역을 설정함에 있어서 영상에서의 패널 위치의 변화, 패널의 Rotation/tilt, 패널 에지에 불량이 결부될 경우에도 실제 절단면을 정확하게 추출하여 불량 측정 오차를 최소화하는 알고리즘 을 제안한다.
평면변형조건에서 성형한계를 빠르고 정확하게 측정할 수 있는 방법을 개발하는 것도 중요하다. 평면변형조건에서의 성형한계를 구하는 데에는 펀치 스트레칭이 주로 이용되지만 그 외에도 여러 가지 방법들이 시도되고 있다. 평면변형조건에서 펀치스트레칭 시험을 행하여 파단이 일 어날 때까지의 펀치 행정거리를 한계 돔 높이(limiting dome height)라 하여 선진 제국에서는 박판금속의 성형성에 대한 품질관리 수단으로서 이용하고 있다. 우리나라의 박판금속의 성형 업계에서도 새로운 공정의 개발에 있어서 성형한계도와 변형측정법을 이용하므로서 시행착오를 줄이고, 한계돔 높이에 의한 품질관리기법을 이용하므로서 불량율저감 및 생산성 향상을 기할 필요가 있다 하겠다. 각종 재료에 대하여 측정한 성형한계에 관한 자료는 그 대표적인 값(예를 들면, 평면변형에서의 성형한계 값)으로서 컴퓨터에 저장하여두면 성형성에 대한 CAE에 의한 분석시에 편리하게 이용될 수 있다.
인체에 대한 거부, 인체의 부재의 다양한 의미를 평면화된 의상으로 전달하고자 한 세 작품을 분석한 결과, 1) 손으로 가공한 종이 / 코트 평범한 / 평범하지 않은, 의도적인 / 우연히, 자연적인 / 인위적인 요소들의 대립을 통해 전통과 현대의 대림과 조화의 의미를 전달하고 있다. 2) 입체 /평면, 벽면 / 바닥, 상체 / 하체 둥의 요소들의 대립을 통해 인체에 대한 냉소적인 태도를 엿 볼 수 있다. 3) 안 / 밖, 하나의 드레스 / 덧입은 드레스, 완전한 평면/ 불일치의 공간은 전통적인 옷입기에 대해 새로운 방식의 옷입기를 제시하고 있다.
렌즈의 초점이 맞지 않아 흐려지고 잡음으로 훼손된 영상을 복원하는 경우에 일반적으로 정칙화 반복복원방법이 사용된다. 기존의 방법은 영상의 국부적인 특성을 고려하지 않고 영상전체에 일률적으로 정칙화를 행함으로써 윤곽부분에서는 리플잡음을 초래하고 평면부분에서도 잡음중폭을 피할 수 없으며, 또한 시각적으로 효율적이지 못한 면이 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여, 본 논문에서는 영상을 방향이 없는 평면영역과 4가지 방향을 갖는 윤곽영역으로 나누어, 윤곽방향을 고려한 방향성 정칙화 연산자를 사용하여 평면영역과 윤곽영역의 방향특성에 따라 적응적으로 처리하는 반복복원방법을 제안한다. 제안한 방법은 기존의 방법과 비교하여 평면영역에서의 잡음 평활화가 개선되고 시각적으로 중요한 윤곽부분 복원에 효율적임을 실험결과를 통해 알 수 있었으며 ISNR 면에서도 우수하였다.
이 논문의 목적은 육방형 핵연료집합체로 구성된 3차원 노심을 해석하기 위한 다항식전개법을 개발하는 것이다. 이를 위해 3차원 육방형 핵연료 집합체를 6개의 3차원 프리즘노드로 분할하였다. 그리고 각 꼭지점에서의 점중성자속, 프리즘 각면의 면중성자속과 노드평균중성자속을 미지변수로 하여 다항식전개법에 의해 프리즘노드내의 중성자속분포를 근사하였다. 각 중성자속간의 관계식으로서 프리즘노드내에서의 노달중성자평형식, 두 노드사이의 면에서의 중성자류 연속관계식, 각 꼭지점에서의 중성자누설평형식을 사용하였다. 다항식전개법은 해석함수 전개법에 비해 약 3배정도 빠르며 4군확산방정식에도 훌륭이 적용되었다. 그리고 VVBR-1000 3차원 벤치마크 문제에서 최대출력오차 2.6%, VVER-440 3차원 벤치마크 문제에서 12 평면과 24평면으로 나눈 경우 각각 최대출력오차 15%와 6.6%, SNR 3차원 문제에서 8 평면과 16 평면으로 나눈 경우 각각 최대오차 5.4%와 2,6%를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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