본 연구는 각주형 금형부품을 절삭가공할때 부품의 설계데이터로부터 부품의 형상적인 특징을 추출하여 공정설계시스템인 MOLDCAPP과 작업설계시스템인 COPS에서 사용할 수 있는 정보를 생성함으로써 CAD/CAM의 연결을 자동화할 수 있는 특징형상 인식 시스템을 개발하는 연구로, 특징형상 인식기법의 창안보다는, 가용한 기술의 장 점을 사용하여 각주형 공작물의 기계 절삭가공으로 생성될 수 있는 형상을 특징형상으 로 정의하고 ACIS로 설계된 CAD데이터로부터 정의된 특징형상을 추출하여 각 특징형상 들의 형상 데이터를 결정함으로써 MOLDCAPP, COPS 등의 공절설계시스템의 입력데이터 를 생성할 수 있도록 Fig.1과 같이 설계하였다. 특히 PART시스템과 같이 인식대상이 포괄적이지 않으나, 금형부품상의 특징형상으로 범위를 축소하고 금형부품의 가공특징 을 고려하여 인식규칙을 단순화함으로써 금형가공공정의 CAD/CAM연결에 이용될 수 있도록 하였다.
본 연구의 목적은 물리적 메모리 할당이 어려운 대용량 BIM(Building Information Modeling) 형상 데이터를 처리하기 위한 캐쉬(cache) 구조를 제안한다. 조달청 등 공공기관에서 BIM 발주가 많아짐에 따라 대용량 BIM 형상 데이터를 가시화하고, 계산해야 하는 경우가 많아지고 있다. 규모가 크고 복합적인 시설물의 경우, 렌더링 및 계산해야하는 형상 수가 많아 사용자가 BIM 모델을 검토하고, 단면을 확인하는 데 어려움을 겪는 경우가 있다. 예를 들어, 설계, 검토 협업 시, 대용량 BIM 데이터를 네트워크를 통해 전달받아야 할 경우, 다운로드에 많은 시간이 걸릴 수 있고, 물리적 여유 메모리 한계를 넘어가면, 에러로 가시화나 형상정보 추출이 불가능할 수도 있다. 물리적 메모리가 부족하거나 대역폭이 적은 네트워크 상에서 대용량 BIM 데이터를 활용하기 위해서는, BIM 형상 렌더링 및 계산 시점에 필요한 데이터만 메모리로 캐쉬(cache) 처리하는 것이 유리하다. 이 연구는 물리적 메모리 할당이 어려운 대용량 BIM 형상 데이터를 효과적으로 렌더링하고 계산하기 위한 BIM 형상 캐쉬 구조를 제안한다.
3차원 스캔 데이터는 물체의 형상정보를 표현하는 Euclidian 공간상의 점데이터의 집합으로 정의될 수 있으며. 복잡한 3D 컨텐츠 및 모델을 사실적이고 효율적으로 생성하기 위한 기초 정보로 사용된다 최근 3차원 스캐닝기술의 발전으로 고정밀도의 형상정보뿐만 아니라 색상정보의 획득이 가능해 졌으며, 데이터의 용량이 비약적으로 증가하였다. 본 논문에서는 기존의 형상기반 점데이터 감소 방법의 한계를 극복하기 위해 색상이 동시에 고려되는 효율적인 점데이터 감소방법을 제안한다.
본 논문에서는 SVM (Support Vector Machine)을 기반으로 하여 인체의 뇌 하부구조인 해마에 대한 지능적 형상분석 방법을 제공한다. 일반적으로 의료 영상으로부터 해마의 형상 분석을 하기 위해서는 충분한 임상 데이터를 필요로 한다. 하지만 현실적으로 많은 양의 표본들을 얻는 것이 쉽지 않기 때문에 전문가의 지식을 기반으로 한 작업이 수반되어야 한다. 결국 이러한 요소들이 분석 작업을 어렵게 한다. 의학 기술이 복잡해 지면서 최근의 형상 분석 연구는 점차 통계적 모델을 기반으로 진행되고 있다. 본 연구에서는 해마로부터 고해상도의 매개변수형 모델을 만들어 형상 표현으로 이용하고, 집단간 분류 작업에 SVM 알고리즘을 적용하는 지능적 분석 방법을 구현한다. 우선 메쉬 데이터로부터 물리변형모델 기반의 매개변수 모델을 구축하고, PDM (point distribution model) 방법을 적용하여 두 집단을 대표하는 평균 모델을 생성한다. 마지막으로 SVM 기반의 이진 분류기를 구축하여 집단간 분류 작업을 수행한다. 구현한 모델링 방법과 분류기의 성능을 평가하기 위하여 본 연구에서는 네 가지 커널 함수 (linear, radial basis function, polynomial, sigmoid)들을 적용한다. 본 논문에서 제시한 매개변수형 모델은 다양한 형태의 의료 데이터로부터 보편적인 3차원 모델을 생성하고, 또한 모델의 전역적, 국부적인 특징들을 복합적으로 표현할 수 있기 때문에 통계적 형상분석에 적합하다. 그리고 SVM 기반의 분류기는 적은 수의 학습 데이터로부터 정상인 해마 집단과 간질 환자 집단간의 정확한 분류를 가능하게 한다.
3차원 인체 스캐너로부터 얻어진 인체형상데이터는 여러 인체에 대한 3차원 평균 모델을 만들어 내는 등의 통계적 분석이나 자세 변경을 위해 필요한 내부 골격 구조와 골격과 피부조직 사이의 관계 등을 계산해 내기 어렵다. 또, 이러한 통계적 분석을 위해서는 각 모델 간의 상응 관계가 확립되어야 하지만 스캐너로부터 얻어진 인체 형상 데이터들은 측정 환경이나 대상에 따라 각각이 서로 상이한 기하학적 구조로 이루어져 있다. 본 논문에서는 템플릿 모델을 3차원 인체데이터에 맞도록 변형함으로써 다수의 인체 형상에 대하여 토폴로지를 일치시키도록 한다. 3차원 인체 데이터에 대해 템플릿 모델이 가장 근사한 형상이 되도록 하는 변형을 자동으로 찾아내기 위해서 표면 위에 정의된 특징점들을 사용한다. 또한, 기존에 찾아둔 특징점군 및 변형정보 데이터가 충분히 많다면 새로운 변형을 계산하는 데 유용하게 사용될 수 있음을 보인다. 이렇게 상응 관계가 확립된 모델들은 삼차원 벡터 공간의 점들의 집합으로 표현 및 통계적 분석이 가능하게 된다.
기계부품의 설계공정에 3차원 CAD 시스템이사용되어 널리 보급중에 있으며, 그중에서도 시설설계 의 경우 CAD형상 데이터의 급속입체표현법, 즉 3차원 입체모형에 의한 프로토타입 모델의 표현기술 개발에 관한 연구개발이 현재 세계적으로 널리 진행되고 있다. 이 연구개발의 첫단계는 3차원 CAD 의 형상데이터를 어떻게 처리하여 실제 원하는 형상을 가공해낼 것인가를 해결하는 것으로 3차원 CAD의 변환파일중 한가지안 STI 파일을 이용하여 이것의 해결방법에 대해 논한다. 본 연구에서 사용한 3차원 CAD는 Pro-Engineer이며, 이것을 PC로 down load 받아서 PC 상에서의 형상이입작업은 AutoCAD를 사용하였다.
데이터에 대한 신뢰도는 측정결과의 전반적인 일관성을 의미한다. 이러한 신뢰도는 분석결과에 영향을 미치므로 측정된 데이터에 대한 신뢰도를 평가하는 방법은 지속적으로 연구되고 있으며, 일반적으로 크론바흐의 알파 계수(Cronbach's ${\alpha}$ coefficient)나 급내상관계수(intraclass correlation coefficient; ICC) 등이 신뢰도 평가에 주로 이용되고 있다. 그러나 특정 개체를 입체적으로 표현하기 위해 3차원 좌표로 구성되는 데이터에 대해서는 기존의 신뢰도 평가 척도를 적용할 수 없다. 따라서 본 연구에서는 통계적 형상분석을 이용하여 측정된 3차원 좌표로부터 개체들의 형상정보를 추출하고 그들의 형상변동을 분해하여, 3차원 형상에 대한 신뢰도를 평가할 수 있는 측도를 제안하고자 한다.
발 고유 변인 측정 및 데이터의 수집은 소비자의 발 건강을 위한 신발 제작을 위하여 필요하다. 신발의 설계 지표 또한 개정의 필요성이 제시되고 있어 발 고유 변인 측정의 및 데이터 획득에 관한 연구의 필요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 발 형태의 데이터 값을 산출하여 사용자에게 적합한 맞춤형 인솔 및 신발을 제작하고, 신발의 설계 지표를 산출하기 위하여 발 고유 변인의 데이터 값을 자동으로 측정이 가능한 발 고유 변인 산출이 가능한 발 형상 추출 시스템에 대해 서술한다. 이를 위해 사용자의 발 고유 변인 측정을위한 스캐닝 스테이지를 설계 및 제작하고, 3대의 깊이 카메라를 설치하였다. 잡음 및 배경을 제거하기 위해 가우시안 배경 모델링으로 전경 영역을 분리하여 발 점군 데이터를 획득 한 후, Euclidean transformation을 통해 각 점군 데이터를 정합한다. 실험 결과에서는 획득된 발 형상 점군 데이터와 접지면 형상 및 발 변인 추출 결과를 보여준다.
본 연구에서는 공용 중인 현수교에서 측량된 데이터를 이용하여 현수교의 형상오차 원인을 추정하는 방법을 제시하였다. 주케이블의 여러 점에서 측량된 데이터와 설계시의 형상과의 차이를 형상오차로 정의하고, 현수교의 형상오차 원인으로 보강형 자중의 변동과 지반의 크리프로 인한 앵커리지 기초의 변형으로 가정하였다. 보강형 자중의 변동 및 앵커리지 기초의 변형에 대한 현수교 구조계의 영향행렬을 이용하여 주케이블의 형상오차를 유발한 자중의 변동량 및 기초의 변형량을 추정하였다. 공용 중인 광안대교를 대상으로 본 기법의 타당성을 검토한 후 실제 측량 데이터를 이용하여 동 교량의 형상오차 원인 분석에 적용하였다.
본 논문은 제품을 설계하는데 있어서 고객의 감성을 구체적인 디자인 요소로 변환하는 감성공학적 디자인 요소변환 지원 시스템을 설계하는데 목적이 있다. 감성공학적 디자인 요소변환 지원 시스템은 감성 데이터 처리 서브시스템, 디자인 요소변환 서브시스템, 형상 데이터 처리 서브시스템 등 크게 세 가지의 서브시스템으로구성된다. 감성 데이터 처리 서브시스템은 고객의 제품에 대한 정성적 감성을 분석하여 디지인 요소와 상관성을 나타내기 위한 시스템으로서, 제품을 표현하는 감성어휘를 추출하고 이를 분석하여 디자인 요소로 변환할 수 있게 해주는 데이터베이스를 구축하는 것이다. 디자인 요소변 환 서브시스템은 고객이 원하는 제품의 이미지를 구체적인 디자인 요소와 연결하는 추론 시스템으로서 감성 데이터베이스에 저장되어 있는 어휘 중에서 고객이 선택한 감성어휘에 대해 퍼지 추론을 이용하 여 디자인 요소와의 연결관계를 형성하게 된다. 형상 데이터 처리 서브시스템은 제품의 아이템/카테고 리에 대한 형상을 데이터베이스로 가지고 있으며, 디자인 요소변환 서브시스템에의해선정된 제품정보와 데이터베이스를 연결하여고객이 원하는 제품이 구체적으로 어떠한 형상을 가지게 되는가를 보여주게 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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