• EDISON SW 활용 경진대회 논문집
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• 제2회(2013년)
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• pp.167-177
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• 2013

원자 힘 현미경(Atomic Force Microscopy, AFM) 탐침과 표면 사이의 좁은 틈에서 형성되는 나노미터 크기의 물 메니스커스는 AFM을 사용하여 측정하는 이미지에 영향을 주는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 격자 기체 기반의 몬테카를로 시뮬레이션을 이용하여 탐침의 곡률과 결합 에너지 특성이 메니스커스의 형상과 그로 인해 발생하는 모세관 힘에 어떠한 영향을 미치는지 알아보았다. 일반적으로 탐침의 곡률이 커질수록, 친수성이 작아질수록 메니스커스 폭은 좁아지고 모세관 힘이 줄어드는 것을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.34-45
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• 2005

본 논문은 3차원 얼굴 영상으로부터 추출된 표면 곡률에 대 하여, 깊이 값을 가중치로 하는 Hausdorff 거리를 이용한 얼굴 인식 알고리즘을 제안한다. Hausdorff 거리 방법은 두 개의 점 집합에 대한 일치성을 측정하는 방법이다. 먼저 객체와 배경을 분리하여 얼굴을 추출한 후 얼굴에서 가장 두드러진 형태인 코끝을 찾고, 회전에 대한 정규화를 실시한다. 3차원 얼굴 영상으로부터 표면 특성의 정보인 주 곡률, 평균 곡률 그리고 가우시안 곡률 값을 추출한다. 입력 영상과 데이터베이스 영상과의 유사도 비교를 위해 두 영상에 대하여 문턱치 값에 의한 이진 영상을 추출하여 각 점에 대한 깊이 값을 가중치로 하는 깊이 가중치 Hausdoff 거리(DWHD)를 이용하여 비교하였다. 제안된 방법으로 수행한 결과, 인식률은 픽셀의 분포가 가장 적은 주 곡률의 최소 곡률이 98%로 가장 높게 나타났다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.650-652
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• 1998

본 논문은 mesh 간략화를 위한 새로운 Gaussian 곡률 오차 추정 방법을 제안한다. Gaussian 곡률은 임의의 형상을 갖는 삼각화 된 단면체 표면에 대하여 위상과 기하학적 정보를 angle 과 face 의 관계로 정형화하여, vertex에 관한 곡률로 근사하여 표현한다. 간략화 방법은 지역적 형상으로부터 전체적인 형상을 추정한 후, 적절한 curvature criteria 로 간략화가 될 vertex를 선택하고 제거한다. 제거된 vertex에 의해 생성된 hole은 곡률에 기반하여 삼각화하고 곡률이 변화되는 vertex들의 Gaussian 곡률 오차를 계산한다. 각 간략화 level마다 최대 Gaussian 곡률 오차를 계산하므로, 사용자는 Gaussian 곡률 오차 추정으로 원하는 간략화 level을 지정할 수 있다. 또한 주어진 오차 안에서 vertex뿐만 아니라 edge나 face의 제거로, 간략화 되는 영역을 확산시켜 필요한 위상과 기하학적 정보를 유지하는 간략화를 할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제27권3호
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• pp.245-254
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• 2000

본 논문은 LOD 메쉬 생성을 위한 이산 곡률을 이용한 새로운 오차 척도를 제안한다. 메쉬의 간략화를 위한 이산 곡률은, 부드러운 곡면 추정의 과정 없이 꼭지점 중심의 표면각과 표면적, 이면각 등 의 기하학적 속성만을 이용하여 계산되는 곡률로서, 표면의 특징을 잘 표현하고 있다. 그러므로 이산 곡률에 기반한 새로운 이산 곡률 오차 척도는 원래 모델의 기하학적 형상을 최대로 유지하여 간략화 모델의 정확성을 증가 시키고, 전역 오차 척도로 사용될 수 있다. 또한, 본 논문에서는 LOD 모델을 간략화 비율이 아닌, 오차 척도를 기준으로 생성할 것을 제안한다. 왜냐 하면 LOD는 원래 모델과 각 단계의 간략화된 모델 사이의 근접도에 따라 나누어진 단계를 뜻하기 때문이다. 따라서 이산 곡률 오차 척도는 기존의 오차 척도에 비해 비교적 많은 수학적 연산이 필요하나, 각 단계의 LOD 모델이 원래 모델의 형상을 잘 유지하면서 간략화 비율이 아닌 상세도의 차이를 가지도록 효과적으로 LOD를 생성, 제어할 수 있다.

• 한국전산유체공학회지
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• 제2권2호
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• pp.73-79
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• 1997

VOF 방법에 의한 자유표면 유동계산의 정확성을 개선하기 위해 이차정도 모델을 개발하였다. 개발된 이차원 모델의 정확성을 비교하기 위하여 여러 가지 크기의 원형 및 Solitary wave형상의 자유표면 유동을 통하여 기존에 개발된 두 가지의 일차정도 모델과 비교하였다. 비교결과 반경이 큰 원과 같이 곡률이 작은 형상의 경우에는 일차정도 모델도 비교적 정확한 결과를 보여주고 있으나 작은 반경의 원형이나 Solitary wave와 같이 곡률이 큰 형상의 경우 일차정도 모델은 많은 오차를 보여주는 반면에 이차정도 모델은 어느 경우에나 매우 정확한 결과를 보여준다.

• 대한기계학회논문집
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• 제13권6호
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• pp.1257-1268
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• 1989

본 연구에서는 이에 천이와 난류모델을 첨가하여 층류 경계층이 천이를 거쳐 난류 경계층으로 발달해가는 전과정을 해석하려고 한다. 또, 이러한 부분 면파의 특성을 needle contact법에 의하여 측정 포물형이나 완전 Navier-Stokes 방정식을 사용함에 있어서 표면곡률항의 중요성을 보이며, 익형의 선단등 표면곡률이 중요한 영역에서도 적용가능한 수치적 방법을 제시한다.

• 대한화학회지
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• 제16권6호
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• pp.341-348
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• 1972

질소의 흡착 등온곡선을 이용하여 흡착체의 동공부피 분포를 계산하는 과정에서 표면장력의 곡률 의존도 고려 효과를 조사하였다. 즉, 장세헌 등에 의한 표면장력의 곡률 의존도식과 캘빈 식으로부터 주어진 압력에서의 캘빈반경을 구하고, 이것으로부터 흡착체의 동공부피 분포를 계산하였다. 이와 같이하여 얻은 계산 결과를 표면장력의 곡률 의존도를 고려하지 아니한 종래방법에 의한 계산 결과와 비교하였다. 일반적으로 곡률 의존도를 고려해주면 동공부피 분포 곡선의 극대부분이 큰 동공 쪽으로 이동한다. 또한 모세관 응축이 일어나는 상대압력이 종래까지 생각했던 것보다 훨씬 낮아지고 있다. 이러한 효과들은 흡착체의 동공들이 미세해 질수록 더욱 현저하게 일어난다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제33권10호
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• pp.768-776
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• 2006

연결 정보가 없는 포인트 데이타가 주어졌을 때, 본 논문은 MLS(moving least-squares) 근사화 기법을 이용하여 포인트 데이타에 대해 근사화된 표면을 생성한다. 근사화된 표면에서의 각 포인트에 대해 지역적인 곡률과 곡률 미분 값을 측정 한 후, 딜러니 삼각화(Delaunay tessellation)를 통해 이웃간의 정보를 생성하게 되고, 연결된 포인트들 간의 제로-클로싱(zero-crossing)을 측정하여 특징 포인트들을 추출하고, 곡률 방향으로 추출 된 포인트들을 연결한다. 본 방법은 기존의 메쉬 데이타에서 특징 선을 찾는 방법과 비슷한 복잡도를 갖는다. 몇 개의 포인트-샘플 된 모델에 대해 특징 선 추출을 수행하며, 곡률의 크기에 따라 특징선의 두께를 조절하고 포인트-스플릿팅 방법에 의해 렌더링 한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권6호
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• pp.1616-1623
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• 1996

일반적으로 3차원 물체의 인식이나 모델링을 하기 위해서는 물체의 모양을 표현 하는 방법이 필요하다. 실루엣이미지와 같은 2차원인 경우 물체의 모양을 나타내는 경계선상의 정점 추출은 2차원 곡률함수를 이용하지만, 3차원의 경우는 물체표면의 곡률을 계산할 수 있는 3차원 곡률함수가 없기 때문에 어려운 점이 있다. 따라서 본 논문에서는 2차원 곡률원리와 최소자승법을 이용하여 근사화된 3차원 물체의 표면 곡 률값과 장점을 효과적으로 구할 수 있는 새로운 방법을 제시하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.423-433
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• 2008

얼굴 표면에 대한 곡률의 특성은 사람의 특징을 나타내는 중요 요소 중의 하나이며, 깊이 간에 따른 얼굴의 형상 또한 사람마다 다른 모양을 가지고 있으므로 중요한 특징의 하나로 간주 될 수 있다. 본 논문은 3차원 얼굴 영상으로부터 추출된 표면 곡률을 얼굴의 등고선 값에 따라 추출된 영역에 대하여 퍼지적분을 이용한 얼굴 인식 알고리즘을 제안한다. 먼저 객체와 배경을 분리하여 얼굴을 추출한 후 얼굴에서 가장 두드러진 형태인 코끝을 찾고, 회전에 대한 정규화를 실시한다. 얼굴의 등고선 영역은 코끝을 기준으로 깊이 값에 따라 영역이 추출되며 사람마다 서로 다른 형상 특징을 가지게 된다. 등고선에 따라 획득된 3차원 얼굴 영상으로부터 얼굴의 표면 특성 정보인 주 곡률, 평균 곡률 그리고 가우시안 곡률 값을 추출한다. 각각의 등고선 영역에 대해 차원의 감소를 위하여 고유 얼굴 추출과 특징 공간상에서 클래스간의 분리를 최대화시키기 위해 선형판별분석 알고리즘을 이용하여 유사도를 비교하였다. 그리고 클래스간의 분별 정보를 등고선 영역들에 대해 퍼지적분 방법을 사용하여 인식률을 향상 시켰다. 제안된 방법으로 수행한 결과, 코끝으로부터 깊이 값 40 (DT 40)인 등고선 영역이 가장 높은 인식률을 나타내었으며, 퍼지적분을 사용한 방법이 다른 알고리즘보다 놀은 인식률을 나타내었으며, 곡률은 주 곡률의 최대 곡률이 98%의 높은 인식률을 나타내었다.