특징 형상의 조합으로 표현될 수 없는 자유 형상을 가진 제품이 늘어남에 따라 자유형상을 효율적으로 변형시키는 기법이 필요하다. 여러 가지 자유형상 변형기법(FFD) 가운데에서 자유 형상을 파라메트릭하게 컨트롤하기 위해서는 조정 다각형 기반의 형상 변형 기법이 적합하다. 이에 따라 본 연구에서는 FFD 기법을 적용하여 자유형상 모델을 파라메트릭하게 컨트롤하기 위해 입력 모델에 대한 조정 다각형을 자동으로 생성하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 크게 기본 조정 다각형 생성과 조정 다각형 최적화 단계로 나누어진다. 기본 다각형 생성에서는 1)입력모델을 직교 3방향에 투영, 2)투영된 결과에 대해 2차원 조정 다각형을 생성, 3)2차원 조정 다각형을 조합하여 3차원 기본 조정 다각형 생성의 단계를 거친다. 조정 다각형 최적화 단계에서는 기본 조정 다각형에 에지 및 면 연산자를 적용하여 입력 모델에 더욱 근사하는 최종 조정 다각형을 생성한다. 예제에서는 제안된 알고리즘을 통해 자동으로 생성된 조정다각형을 자동차 모델에 적용하여 모델의 형상을 변화시킨 결과를 보였다.
3차원 형상정보 추출기술은 3D스캐너에 활용되어 실물의부터 3차원 모델을 생성하는데 사용되고 있다. 현재까지 주로 사용되는 기술은 레이저광을 이용하여 3차원 모델을 만드는 기술과 스테레오기법에 의한 방법들이 사용되고 있었다. 본 논문에서는 모아레기법을 사용하여 영상정보를 프레임단위로 해석함으로써 3차원 형상 정보를 빠른 시간내에 추출하고, 수평 360도 방향에 대해서는 3∼4프레임을 해석하여 형상정보를 통합하였고, 이로부터 3차원 모델을 생성하였다. 모아레기법의 장점은 3차원 정보를 레이저기법보다 정밀하게 추출할 수가 있었다. 본 논문에서는 모아레영상을 해석하여 3차원 형상정보를 추출하는 방법, 추출된 3차원 형상으로부터 메쉬최적화와 텍스춰매핑(Texture Mapping)을 사용하여 3차원 모델을 형성하는 방법들을 제안한다.
대공간 스페이스 프레임 구조물은 구조물의 목적 및 설계자의 의도와 함께 다양한 형상으로 구성될 수 있으며, 다양한 구조물 형식에 적용될 수 있다. 그러나 이러한 대공간 스페이스 프레임 구조물의 최적의 부재크기나 형상은 구조 엔지니어의 경험과 반복적인 해석 그리고 시행착오적인 방법 때문에 그 결정이 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 설계자가 구조물의 최적 형상을 선택할 수 있는 방안을 제시하기 위해 먼저 타원형 및 볼트복합형과 같은 다양한 유형의 스페이스 프레임 구조물이 선정되며, 절점, 좌표 및 부재 생성을 위한 형상생성방법이 고려된다. 또한 스페이스 프레임 구조의 최적설계 절차에서 각 절점 좌표는 높이 변화나 링의 개수에 따라 변하게 되므로 최적설계 과정에서 절점파 부재의 자동생성기법이 적용된다. 다음으로 형상생성방법을 기반으로 한 형상생성모듈은 구조물의 최적화 단계에 앞서 설계자가 원하는 형상을 생성해주는 모듈이며, 최적화 단계에서는 해석 모듈과 최적화모듈이 연계된다. 마지막으로 예제 모델을 통해 형상생성방안 및 최적설계 방안의 효율성을 검토한다.
본 논문에서는 Face-offsetting 기법을 적용하여 형상 내부의 중립면을 생성하고 영역을 분할한 후 육면체 요소망을 자동 생성하는 기법을 제안하였다. 제안된 기법이 육면체 요소망 생성을 위한 영역 분할에 사용될 수 있음을 검증하기 위하여 2종의 모델에 대한 요소망을 생성하고, 이의 형상비와 Jacobian 값을 기존의 방법들과 비교하여 품질을 평가하였다. 이를 통하여 Face-offsetting 기법을 이용한 중립면 생성과 영역 분할이 육면체 요소망 자동 생성에 효과적으로 사용될 수 있음을 확인하였다.
영상 기반 3차원 모델링은 카메라로부터 획득된 영상을 입력으로 하여 3차원 그래픽 모델을 생성하는 기술로 고가형 3D 스캐너의 대체 기술로 연구되어지고 있다. 본 논문에서는 피라미드 볼륨 교차기법을 이용한 영상 기반 3차원 모델링 시스템을 제안한다. 3차원 모델을 생성하기 위한 제안 알고리즘은 카메라 보정 단계, 3차원 형상 복원단계, 3차원 표면 생성 단계로 이루어진다. 카메라 보정 단계에서는 영상 획득용 카메라에 대한 카메라 행렬을 계산하며 3차원 형상 복원 단계에서는 실루엣 기반 피라미드 볼륨 교차 기법에 의해 실 3차원 형상을 생성한다. 3차원 표면 생성 단계에서는 3차원 형상 복원 단계의 결과인 복원 복셀 공간을 그물망 형태의 3차원 표면을 생성시킨다. 실험 결과 제안 알고리즘이 비교적 정확하게 3차원 모델을 생성함을 확인하였다.
본 연구에서는 프리폼(free form)을 가지는 공간구조물의 유한요소망을 자동으로 생성하는 기법을 개발하고 그 배경이론과 수치실험 결과 그리고 이용방안에 대하여 기술하였다. 본 연구를 통하여 제시한 유한요소망 생성기법은 공간구조물의 해석을 위해 전통적으로 이용하던 형태별 자동생성기법의 한계를 극복하기 위하여 개발 되었다. 개발된 자동 생성기법은 최근 연속체 쉘 구조물의 형태를 정확히 구현하기 위해 활발히 이용되고 있는 CAGD기법을 도입하였다. 본 연구에서 제시된 자동생성기법은 두 단계의 생성과정을 거치는데 첫 번째가 구조물의 형태를 기하학적인 모델로 표현하는 단계이며 두 번째가 표현된 기하학적인 모델에 이산화된 공간구조물을 생성하는 단계이다. 수치실험을 통하여 본 연구에서 개발된 자동생성기법이 임의의 형상을 가지는 이산화된 공간구조물을 표현하기 용이할 뿐만이 아니라 기존의 자동생성기법을 수정 이용할 수 있는 장점이 있으며 특히 이산화된 공간구조물의 형상최적화에도 효과적으로 이용될 수 있을 것으로 나타났다.
본 논문은 3차원구조물의 유한요소해석을 위한 자동 유한요소 생성에 관한 것으로 퍼지이론과 버블요소 생성기법, 상용 솔리드모델러로 구성되어진다. 새로운 요소생성과정은 (a) 해석모델인 형상모델링 정의, (b) 버블생성, 그리고 (c) 요소생성으로 이루어진다. 형상모델링에는 상용 솔리드모델러를 이용하였으며 버블은 각 지점에서의 버블간격함수에 의해 생성되어진다. 버블간격 함수는 지식처리수법에 의해 조절되어 진다. 요소생성을 위해서는 기본적으로 데로우니방법을 도입하였다. 이러한 3차원 구조물에 대한 유한요소의 자동생성은 해석을 위해 큰 잇점이 있다. 실제적인 현 시스템의 효용성을 검증하기위해 3차원 형상에 대한 예를 제시하였다.
본 논문에서는 MR 영상에서 중간형상정보를 이용한 활성형상모델 기반의 반월상 연골 자동 분할 기법을 제안한다. 첫째, 훈련집합 내의 형상 변형을 반영하기 위해 반월상 연골 통계형상모델을 생성한다. 둘째, 큰 변형을 갖는 반월상 연골의 견고한 분할을 위해 유사도에 따른 가중치 기법을 이용하여 중간형상정보 생성 기법을 제안한다. 마지막으로 활성형상모탤 적합을 통해 반월상 연골 자동 분할을 수행한다. 제안 방법의 평가를 위하여 육안평가와 정확성 평가 그리고 수행시간을 측정하였다. 정확성 평가는 자동 분할과 반자동 분할 결과간의 평균거리차이를 측정하였고 이를 컬러맵으로 표현하였다. 실험 결과 평균거리차이는 내측 반월상 연골은 $0.54{\pm}0.16mm$, 외측 반월상 연골은 $0.73{\pm}0.39mm$으로 측정되었고, 수행시간은 평균 4.87초로 측정되었다.
본 논문은 나뭇가지 패턴을 의자의 골격에 임의로 합성하는(Tree-Inspired Chair) 모델링 기법을 제안한다. 여러 개의 입력모델을 합성하는 기존 기법과 다르게, 제안 기법은 하나의 메쉬만 사용하여, 사용자가 원하는 부분의 contour mesh로부터 나무 성장 시뮬레이션으로 생성된 패턴을 갖는 의자 모델링이 가능하다. 우리는 나뭇가지 패턴을 생성시킬 영역 contour mesh를 효율적으로 추출하기 위하여 새로운 기법을 제안한다. 우선, 입력된 모델의 face 면적에 기반한 contour mesh를 생성하고, 그 메쉬의 앞뒷면 정보를 이용하여 연결정보가 복원된 skeleton mesh를 생성한다. 또한, 입력 모델의 형상과 유사하게 나뭇가지 패턴을 생성하기 위해 형상 표면의 tangent vector를 고려하는 3-way 나무성장 시뮬레이션 기법을 제안한다. 제안기법은 기존의 가구 모델을 이용하여 간단한 파라미터의 조작만으로 나뭇가지 형상과 가구 모델의 골격을 결합하는 새로운 형태의 가구 모델링을 보여준다. 우리는 실험을 통하여 제안 기법의 성능과 유효성을 보여주었다.
본 논문은 시점에 따른 형상의 변화를 이용하여 물체의 특성을 나타내는 기법을 제안한다. 구체적으로, 3차원 물체의 여러 시점별 형상을 추출한 후, 이를 지역적 선형 사상을 통해 차원 축소하여 저차원 분포를 생성하고, 이를 이용하여 물체의 특성을 나타낸다. 또한, 생성된 점집합들에 반복적 최근접점 기법 및 푸리에 변환을 적용하여 유사한 모델을 검색하는 기법과 그 결과를 제시한다. 제안하는 기법은 다양한 시점에서의 형상 자체만이 아니라 시점에 따른 형상의 변화도 물체의 특성을 표현한다는 것을 보여주며, 검색 등 물체 특성을 표현하는데 적용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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