본 논문에서는 별도의 센서를 부착하지 않고 영상만을 이용하여 실시간으로 손 형상을 인식하는 알고리즘에 대해 기술한다. 손은 형상이 매우 복잡하기 때문에 2차원 형상의 불변량에 해당하는 에지의 방향성 히스토그램을 이용하여 인식을 행한다. 이 방법은 복잡한 배경에서 색상정보를 이용하여 손 영역이 정확히 추출되면 계산량이 적고 조명변화에 덜 민감하기 때문에 실시간 손 형상 인식에 적합하다. 본 논문에서는 손의 형상제시 방향이 변하는 경우에도 인식을 가능하게 하기 위해 주성분 분석법을 사용하여 인식오차를 줄이는 방법을 기술한다. 이 방법을 사용함으로써 손 형상이 3차원적으로 회전에 의해 변하는 경우도 인식가능하게 되었다. 실험부분에서 제안하는 방법을 이용하여 가정용 가전제품이나 게임을 제어하는 실시간 휴먼 인터페이스 시스템 제작기술로 활용될 수 있음을 보인다.
예망어업의 혼돈행동 이론이 의한 어획 시뮬레이션 결과는 수중 어구의 3차원 형상과 아울러 어류의 반응행동이 가시화 되어야 할 것이다. 본 연구는 시뮬레이션 결과인 데이터를 기반으로 하여, 예망 어구의 3차원 수중형상 그래픽(김 등,2000), 어업계측 정보 디스플레이, 어군의 이동 현상 등을3차원 애니메이션하여 실시간으로 구현하였다. (중략)
지금까지 선체구조 설계 관련 정보는 주로 도면을 통해서 전해져 왔으나 최신의 컴퓨터 관련 기술인 CAD 시스템이나 DBMS등을 이용하면 설계과정에서의 중복작업을 없앰으로서 설계생산성을 크게 높일 수 있다. 본연구에서는 선체구조 설계 관련 정보를 데이터 베이스관리시스템을 통하여 일관화하기 위해서 선체 중앙부 구조부재들의 배치형상과 속성정보들에 대한 데이터 모델링을 시도하였으며, 그 적용예로서 산적화물선의 중앙부 구조형상을 컴퓨터 그래픽을 이용하여 가시화 하였다. 데이터모델의 구조는 관계형으로 하였으며 선체구조의 접속관계정보를 이용하여 구조부재의 배치형상처리를 용이하게 하였다. 결과로서 나온 데이타 관계형 데이터베이스 관리시스템 'ORACLE'을 통해 저장되고 질의어를 통해 다른 시스템에서 직접 사용될 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 mass heating에 적용되는 고주파 유도가열 코일의 형상설계에 대한 내용을 기술하였다. 고주파 전류가 흐르는 가운데, workpiece가 가장 고른 열분포 특성을 가질 수 있도록 가열시킬 수 있는 코일의 형태를 결정하는 과정을 나타내고 있다. 이를 설명하기 위해 유한요소법을 이용하여 와전류와 열전도 등의 결과를 데이터화하고 각 결과들의 순환적 재입력으로 수치들의 변화를 시각적으로 나타내어 제안된 코일 형상에 대한 효율성을 입증한다. 연구의 과정은 3차원 유한 요소 프로그램인 ANSYS로 이루어진다.
본 논문은 EDISON_CFD를 활용하여 화성에서 운용 가능한 풍력터빈에 대해 실험 및 개선 설계하였다. 본 연구에서는 화성의 중력 및 공기밀도 등 화성의 환경 데이터를 적용함으로써 풍력터빈의 형상을 새롭게 설계 하였다. 개선 설계는 기존의 풍력발전기 형상을 변형시키며 해석을 진행하였으며, 받음각과 형상에 따라 생성되는 토크를 확인하였다. 개선설계한 풍력터빈 모델은 단위 미터 당 약 8 W의 전력생산이 가능한 것을 확인하였다.
보증 데이터를 통해 제품의 수명 및 형상모수를 추정할 때 최우추정법과 같은 전통적인 통계 분석방법(Classical Statistical Method)을 많이 사용하였다. 그러나 전통적인 통계 분석방법을 통해 수명과 형상모수의 추정 시 표본의 크기가 작거나 불완전한 경우 추정량의 신뢰성이 떨어진다는 단점이 있고 또 누적된 경험과 과거자료를 충분히 이용하지 못하는 단점도 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 모수의 사전분포를 가정하는 베이지안(Bayesian) 기법의 적용이 필요하다. 하지만 보증 데이터분석에 있어서 베이지안 기법을 이용한 연구는 아직 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 수명분포가 와이블 분포를 갖는 보증데이터를 활용하여 모수 추정의 효율성을 비교 분석하고자 한다. 이를 위해 와이블 분포의 모수가 대수정규분포를 따르는 사전분포를 갖는 베이지안 기법과 전통적 통계기법인 생명표법(Actuarial method)을 활용하여 추정량을 도출하고 비교 분석하였다. 이를 통해 충분한 관측 데이터를 확보할 수 없는 경우에 베이지안 기법을 이용한 보증 데이터 분석방법의 성능을 확인하고자 한다.
구조요소의 설계에서 유한요소해석은 매우 효과적인 방법이다. 이 방법은 시험 수행에 드는 시간과 비용을 줄여준다. 그러나 공정 과정과 환경에 의하여 생기는 입력 물성치들의 변화 때문에 우리는 유한요소해석의 결과를 전적으로 믿어서는 안 된다. 따라서 유한요소해석의 신뢰성을 증명하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 현장에 축적된 피로 수명 시험 데이터를 바탕으로 유한요소해석을 이용하여 피로수명 파라미터를 역 추정 하는 연구를 수행하였다. 베이지안 접근법을 이용하여 불확실성 피로 수명 파라미터의 사후분포를 구하였고, 마코프체인몬테카를로(Markov Chain Monte Carlo) 기법을 이용하여 역 추정된 파라미터의 샘플 데이터를 생성하였다. 얻어진 샘플 데이터를 기반으로 새로운 형상의 스프링에 대한 피로 수명을 예측한다. 신뢰성 기반 형상 최적화(RBDO)는 서스펜션 코일 스프링의 요구수명을 만족시키기 위하여 수행된다. 또한 크리깅 근사 모델은 유한요소해석의 연산 량 감소를 위해 이용한다.
본 연구는 컴퓨터그래픽스 분야에서 3차원 객체를 사실적으로 표현하기 위해 사용되고 있는 주요 데이터 측정, 모델링, 렌더링 기술을 소개한다. 객체의 최종 외관은 객체의 형상과 표면 재질, 그리고 주변 광 조건에 크게 영향을 받는다. 따라서 임의 가상공간(디스플레이)에서 3차원 객체를 사질적으로 표현하기 위해서는 주요 영향 인자에 대한 정보가 확보되어야 한다. 최근 컴퓨터그래픽스 분야에서는 객체 형상 및 재질 정보 획득을 위한 다양한 기술 및 장비와 객체 가시화를 위한 다양한 기법을 제시하고 있다. 효과적인 객체 가시화하기 위해서는 각 객체의 구성 재질에 대한 광학 특성에 대한 선행 분석을 토대로, 적절한 측정 및 모델링, 렌더링 기법 적용이 필요하다. 본 연구는 측정 데이터 기반의 재질 렌더링 기법에 중심으로 다양한 재질에 적합한 요소 기술과 그 결과를 설명하고, 재질 렌더링 기법을 활용한 건설분야의 향후 연구 계획을 제시한다.
본 논문에서는 비디오로부터 추출된 프레임에서 3D 인체 모델의 복원하고 이를 부드럽게 재생될 수 있도록 보정하는 기법을 제안한다. 매개변수 기반의 모델을 사용하여 자세 및 체형을 복원하도록 접근하고 있다. 매개변수 기반의 인체 모델은 다양한 인체 데이터의 학습을 통해 만들어지며 입력 영상으로부터 최적의 자세와 체형 매개변수 값을 찾아 복원하게 된다. 자세 복원은 CNN 을 사용하여 영상으로부터 인체의 관절 위치를 추정하고 3D 모델로부터 2D 로 투영을 통해 관절 간의 거리가 최소화되는 매개변수 값을 찾아 복원한다. 형상 복원은 2D 영상으로부터 취득된 사람의 윤곽 데이터와 3D 모델의 윤곽 데이터 간의 매칭을 통해 복원된다. 이러한 단일 입력 영상에서 비디오와 같은 다중 입력 영상으로 확장하여 칼만 필터를 적용하여 오류 프레임을 검출하고 이전, 이후 프레임의 매개변수와의 보간을 통해 보다 자연스럽고 정확한 모델을 생성한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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