직물의 질감을 객관화시키는 연구는 고부가가치의 의류제품을 생산하고 판매하는데 매우 중요한 요소이다. 질감은 직물의 역학적 성질과 표면상태에 따라 좌우되며, 이의 측정방법 중에서 KES-F system이 가장 객관화되어 있다. KES-F system을 이용한 표면 거칠기 측정방법은 피아노선을 굴곡 시켜 일정한 힘을 가한 상태에서 직물의 표면을 문질러 측정하므로 직물의 표면을 문질러 측정하므로 직물 표면의 잔털이 눌려진 상태여서 질감해석을 위한 정확한 측정이 어렵다. 따라서 우리는 기하학적인 직물 표면의 거칠기를 표면의 변형없이 측정 가능한 레이저 센서를 사용하였다. 한편 직물의 주로 경사ㆍ위사로 짜여져 있어 이방성 성질을 가지고 있으므로 직물을 3방향으로 측정하여 해석하였다. 측정된 신호는 FET를 이용하여 일정한 주기의 표면형태를 구하고, 표면 높낮이의 평균, 최저값과 최고값을 구하여 표면의 특성을 얻었다. 직물 표면에 존재하는 잔털은 영상처리장치를 이용하여 양을 측정하였으며 표면의 거칠기 측정결과와 비교 분석하여 레이저 센서를 이용한 비접촉식 측정방법의 오차분석 및 표면 특징을 해석하였다.
인간은 접촉을 통해 여러 가지 정보를 받아들이고 있으며 피부와 물체표면과의 접촉에 의한 느낌은 인간의 감성을 유발하는 중요한 요소이다. 이와 같은 질감에 대한 느낌을 측정하여 객관적인 값으로 표현된다면 의류, 종이, 자동차등 대부분의 산업분야에서 제풀을 디자인하는데 응용이 가능할 것이다. 인간이 촉감을 느낄 때의 Mechanism과 촉감에 가장 큰 관계를 가지는 마찰력에 대해 조사하여, 이를 응용한 표면 특성 측정장치를 설계 제작하였다. 또한 인간이 제품의 표면질감을 느낄 때의 주관적인 표현을 직물을 대상으로 하여 설문조사를 통해 대표형용사로 표현하도록 하였다. 이러한 주관적인 질감 표현과 같은 직물을 표면 특성 측정장치를 이용하여 얻어낸 측정값과 상관관계를 조사하여 질감의 객관적인 표현을 연구하는데 이용하였다.
인간은 시각으로 판단할 수 없는 경우 촉감을 이용하여 정보를 받아들이며 피부와 대상체 표면과의 접촉에 의해서 질감을 느낀다. 피부는 대뇌의 체성감각 피질과 관련이 있다. 피부에는 여러 가지 감각 수용체들이 산재되어 있어 손끝이 대상체 표면과 접촉했을 때 손끝의 압력변화에 의해 부드러움, 매끄러움, 딱딱함 들의 질감을 느끼게 된다. 따라서 손끝에서의 접촉 반응은 질감을 느끼는데 있어서 중요하므로 기본적인 접촉 이론에 의한 현상을 해석하여 질감 메카니즘 현상을 분석하였다. (중략)
현재까지 제품의 표면 질감을 얻기 위해 단순히 도장과 인쇄 같은 방법으로 2차원적인 표면처리 공정을 이용해 왔다. 그러나 밀리 스케일의 자연물 표면에 마이크로 스케일의 3차원 표면 구조를 성형해야만 보다 자연물과 유사한 질감을 얻을 수 있을 것이다. 본 논문에서는 이와 같은 3차원 표면 구조를 가지는 사출성형품을 제작하기 위해 전주 기술을 이용한 자연물 표면 복제 기술, 전주에 의해 제작된 평면 stamper를 제품 표면 형상과 같은 곡면으로 제작하는 프레스 기술, 곡면의 stamper를 장착하여 사출 성형할 수 있는 금형 및 성형 기술을 개발하여 3차원 질감을 가지는 스마트폰 케이스를 제작하였다.
본 논문에서는 합성곱 신경망과 트랜스포머의 장점을 결합한 Conformer 모델을 이용하여 물체 표면의 질감특성을 나타내는 햅틱 가속도 신호로부터 질감 인식 성능을 향상시키는 방식을 제안한다. 제안한 방식에서는 사람이 스타일러스와 같은 도구를 이용하여 물체 표면과 접촉하는 동안 충격음과 진동에 의해 발생한 3축 가속도 신호를 1차원 가속도 데이터로 결합하고, 오디오 신호와 유사성을 갖는 햅틱 가속도 신호로부터 로그 멜-스펙트로그램을 추출한다. 그리고 추출된 로그 멜-스펙트로그램에 Conformer 모델을 적용하여 다양한 물체의 질감을 인식하는 데 있어 주요한 지역적 및 전역적인 주파수 특징을 학습한다. 제안된 모델의 성능 평가를 위해 60개의 재질로 구성된 Lehrstuhl für Medientechnik(LMT) 햅틱 질감 데이터세트를 실험한 결과 제안된 방식이 기존 방식들보다 물체 표면 재료의 질감을 효과적으로 잘 인식할 수 있음을 보였다.
직물의 질감을 객관화시키는 연구는 고부가가치의 의류제품을 생산하고 판매하는데 매우 중요한 요소이다. 섬유제품의 표면 거칠기에 대한 연구를 통해, 인간이 섬유제품에서 느끼는 촉감과 그러한 촉각을 느끼게 하는 여러 물리적, 기계적 요인들과의 관계를 조사하고, 인간이 제품을 만질 때 느끼는 감성을 객관화 하여 감성적인 제품의 생산에 응용할 수 있는 자료를 마련해 보고자 한다. 질감은 직물의 역학적 성질과 표면 상태에 따라 좌우되는데 직물은 경사와 위사가 서로 엮어지고 짜여져 표면굴곡과 이방성을 가지게 된다. (중략)
본 논문에서는 옷감의 결이 보이는 정도의 자세함을 가지는 옷감의 표면 질감 모델을 제안한다. 촬영한 옷감 이미지에서 "Shape from Shading" 기법을 이용하여 표면의 노말맵과 반사 계수 맵을 추출하고, 이 맵을 짜깁기(tiling)하였을 때 연결자리(Seam)가 보이는 것을 방지하기 위하여 주파수 성분 분석에 의해 맵의 오류 성분을 제거한다. 이 방법을 통하여 다양한 종류의 옷감을 짧은 시간 안에 렌더링 할 수 있게 된다.
주관적인 질감을 표현하는 형용사는 매끄럽기-껄끄럽기, 편편하기-우둘두둘하기, 부드럽기-뻣뻣하기, 폭신하기-딱딱하기로 4개의 상반된 쌍으로 정리 분류할 수 있었다. 직물을 7점 척도에 의해 표현되는 질감을 조사하고, 동일직물의 마찰계수, 표면 거칠기, 마찰력, 밀도, 중량, 두께 등의 역학적, 물리적 값을 객관적으로 측정한 후 상호 상관관계를 구하고 Fuzzy 이론을 이용하여 객관적 등급을 예측하는 모델을 확립하였다.(중략)
뉴럴 네트워크 구조를 이용하여 새로운 햅틱 질감 모델링 방법을 제시하고, 실제 측정한 데이터를 이용해 이 방법을 검증하였다. 제시된 방법은 높은 주파수의 가속도 성분까지 성공적으로 모델링 하기 위해서 여러 개의 뉴럴 네트워크를 병렬적으로 이용하여 구현되었으며, 기존 방법에 비해서 새로운 물체의 질감을 모델링 하기가 간편하였다. 실제로 측정한 데이터로 교차 검증을 실시한 결과 물체의 표면에서 생성되는 가속도를 약 75 %의 correlation으로 재생하는 결과를 얻을 수 있었다.
여러 시점에서 계측한 3차원 데이터의 통합은 3차원 모델링에 매우 중요한 기술이다. 기존의 표면통합 방법은 잡음에 민감하고 표면을 구성하는 정점들을 수정하기 때문에 응용에 따라 적합하지 않다. 본 논문에서는 표면의 지역적 지형을 이용하는 표면통합 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 인접한 표면사이에서 일정 지형적 조건을 만족하는 외곽 정점의 쌍 즉, 대응정점들을 찾는다. 모든 대응정점들을 찾은 후 각 대응정점 별로 해당지역에 적합한 2차원평면을 구하여 대응정점과 그 주변 외곽정점들을 투영한다. 투영된 정점들을 연결하여 얻은 다각형을 삼각형 단위로 분할하여 인접한 표면 사이에 삽입함으로써 표면을 통합한다. 제안하는 방법은 지역적 지형을 이용하기 때문에 강건하고 표면의 정점을 수정하지 않기 때문에 간단하다. 본 논문에서는 또한 질감통합을 위해 원통투영(cylinder projection)을 통해 얻은 질감영상들을 얼굴 객체의 특성을 고려하여 구한 구분선을 따라 통합한다. 제안하는 질감통합 방법은 빠르다는 장점을 갖는다. 실세계 얼굴 객체에 대한 실험과 기존방법과의 비교를 통해 제안하는 방법의 간단함과 강건성을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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