형상모델링(Geometric Modeling)은 컴퓨터 기술의 발전과 더불어 실제 3차원 물체를 정확하게 표현하려는 형태로발전하였다. 와이어프레임 모델링(Wireframe Modeling) 기술은 3차원 형상을 빠르게 모델링하고 이로 부터 치수 기입이 된 정확한 2차원 도면의 생성을 가능하게 하였다. 그러나, 면을 표현할 수 없기 때문에 모델의 표현이 모호해질 수 있다. 1960년대에 자유곡면의 가공을 위해 개발된 곡면 모델링(Surface Modeling) 기법은 NC 가공과 컴퓨터를 이용한 금형의 제작을 가능하게 했고 와이어프레임 모델링보다는 더 상세하게 모델 을 표현할 수 있게 되었다. 본 연구의 목적은 개방형 구조를 갖는 복합다양체 모델러에서의 불리안 작업을 구현하고 이의 결과를 가시화 하는데 있으며 개략적인 개방형 형상 모델링 시스템 Fig.1과 같다
실세계 객체의 정보는 공간상에서 위치 또는 영역을 가지고 있으며 시간에 따라 변한다. 또한 여러 분야의 응용 업무들 또한 시간과 공간 개념을 합께 포함하고 있으므로 시간 데이터와 공간 데이터에 대한 동시 지원의 필요성이 부각되었으며 시공간 데이터베이스(spatiotemporal databases)의 필요성이 제기 되었다. 그러나, 지금까지 제안된 시공간 객체 모델은 2 차원 공간 데이터로 제한되어 있었으나, 이 논문에서는 3 차원 공간에 시간 영역을 확장하여 시공간 데이터를 제공하기 위한 통합데이터 모델을 제시한다. 여기서 제안된 3 차원 시공간 객체 모델은 이력 객체(discretely moving object)의 표현에 중점을 두었고, 이동 객체(continuously moving object)에 대한 모델은 연속적인 위치의 변화를 표현하기 위한 객체의 모델링에 초점을 맞추고 있다.
최근에 선박의 도킹해석은 3차원 전선 구조 해석을 통해 수행되어 왔으나 도킹해석 모델을 구성하는데 많은 시간과 노력이 필요하였다. 전선구조해석 모벨을 만들기 위해 필요한 선박구조 도면이 완성되기 전인 초기 설계단계에서 도킹시 반목배치를 조기에 확정하고, 구조 안정성을 확보하기 위한 노력이 요구되어 왔기 때문에 간이화된 도킹 해석 프로그램을 개발하게 되었다. 2차원 격자구조를 이용한 도킹해석기법을 통해 얻은 반목에서의 지지력이 3차원 전선해석모델을 사용하여 얻은 반목에서의 반력 결과와 비교해 타당한 결과를 보여 주고 있음을 확인하였다. 간이화된 도킹용 해석 프로그램을 개발하였으며, 다음과 같은 기능을 갖추어 사용자가 쉽게 격자 구조 모델을 생생하고 해석을 수행할 수 있도록 구성하였다. 향후 각 요소의 단면 특성치를 자동으로 산정하는 기능이 추가되어야 한다. 그리고 부유식 도크(Floating dock)에서의 도킹해석은 본 개발의 대상이 된 건식 도크(Dry dock)에서의 경우와 다른 고려사항이 추가되어야 하기 때문에 향후 추가적인 연구와 개발을 통해 새로운 기능으로 포함될 것이다.
대부분의 3차원 모델을 가시화해주기 위한 시스템들은 삼각 메쉬를 기반으로 한 모델 표현법을 사용하고 있다. 이러한 시스템들은 복잡한 3차원 모델을 원격 엑세스할 때에는 모델을 가공하지 않으면 전송 및 랜더링시에 많은 제약이 따른다. 이러한 전송 시간과 랜더링 시간, 저장공간을 줄이기 위해 모델을 간략화하거나 압축하는 많은 기법들이 소개되어져 왔다. 본 논문에서는 메쉬 간략화를 위해 소개되어진 많은 다른 방법에서 사용한 에지 축약(Edge Collapse) 기반의 간략화 알고리즘을 제시한다. 기본적인 접근 방법으로는 기하학적인 메쉬 구성요소들 중에서 에지의 특성에 따라 제거 기준을 설정한 후 간략화해 나간다. 에지 축약을 위한 우선순위와 축약 이후 새로운 정점의 위치는 원본 모델을 참조하지 않고 간략화 단계의 모델에서 삼각형의 연결성(connectivity)과 정점의 위치만을 이용하여 계산하였다. 실제 이 방법은 방대한 다각형 메쉬를 간략화할 경우 메모리를 효율적으로 이용할 수 있으며, 처리 속도를 개선할 수 있다. 또한, 간략화이후에도 원본 모델의 위상(topology)을 유지할 수 있는 기법을 제시하고 있다. 세가지 모델에 대한 실험 결과에서 기하학적 에러(geometric error)를 최소화하였고, Heckbert가 제안한 방법(QSlim V2.0)과의 비교에서는 처리 속도가 개선되었다.
본 논문에서는 FDG-PET 영상을 사용하는 딥러닝 네트워크를 이용하여 직장암 환자의 치료 후 완치를 예측하는 연구를 수행하였다. 직장암은 흔한 악성 종양 중 하나이지만 병리학적으로 완전하게 치료되는 가능성이 매우 낮아, 치료 후의 반응을 예측하고 적절한 치료 방법을 선택하는 것이 중요하다. 따라서 본 연구에서는 FDG-PET 영상에 합성곱 신경망(CNN)모델을 활용하여 딥러닝 네트워크를 구축하고 직장암 환자의 치료반응을 예측하는 연구를 진행하였다. 116명의 직장암 환자의 FDG-PET 영상을 획득하였다. 대상군은 2cm 이상의 종양 크기를 가지는 환자를 대상으로 하였으며 치료 후 완치된 환자는 21명이었다. FDG-PET 영상은 전신 영역과 종양 영역으로 나누어 평가하였다. 딥러닝 네트워크는 2차원 및 3차원 영상입력에 대한 CNN 모델로 구성되었다. 학습된 CNN 모델을 사용하여 직장암의 치료 후 완치를 예측하는 성능을 평가하였다. 학습 결과에서 평균 정확도와 정밀도는 각각 0.854와 0.905로 나타났으며, 모든 CNN 모델과 영상 영역에 따른 성능을 보였다. 테스트 결과에서는 3차원 CNN 모델과 종양 영역만을 이용한 네트워크에서 정확도가 높게 평가됨을 확인하였다. 본 연구에서는 CNN 모델의 입력 영상에 따른 차이와 영상 영역에 따른 딥러닝 네트워크의 성능을 평가하였으며 딥러닝 네트워크 모델을 통해 직장암 치료반응을 예측하고 적절한 치료 방향 결정에 도움이 될 것으로 기대한다.
본 논문에서는 실감 있는 3차원 얼굴모델 생성에 필요한 얼굴 텍스쳐를 생성하기 위해 실린더형 원형모델의 가변적 블록크기를 기반으로 하는 영상정렬 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 실린더형 3차원 모델에 대한 2차원 영상을 영상의 상관관계를 이용하는 블록 정합 알고리즘을 사용해서 정렬하는 방법으로서 블록 정합을 수행 할 때 동일한 블록 크기를 사용하는 기존 방법과는 달리 모델의 곡률을 고려해 가변적인 크기의 블록을 사용한다. 그리고 영상 모자익 기법을 사용해서 정렬된 영상을 하나의 텍스쳐 영상으로 생성한다. 이 때 중첩된 영역에 따라 선형적인 가중치를 부여하면서 크로스디졸브 기법을 이용해 영상을 스티칭한다.
균열 암반내 지하수 흐름은 공간적으로 불규칙하게 분포하는 균열 발달 상태에 영향을 받으므로 균질의 등방성 피압 대수층에 적용이 가능한 Theis식으로는 균열 암반 대수층의 수리지질학적 특성을 똑바로 이해할 수 없다. 본 연구에서는 지하수 흐름의 프락탈(Fractal)모델을 발전시킨 누수를 포함하는 프락탈모델의 이론적은 배경 및 수리상수 산출 방법을 제시하고,개발된 모델을 야외자료에 적용시켰다. 상기 모델은 홍천과 유성지역에서 수행된 양수시험 자료에 적용시킨 결과, 동일한 수리상수 값으로 양수정과 관측정에서의 관측된 수위하강 곡선과 이론적인 수위하강 곡선이 잘 일치하는 결과를 얻었다. 홍천 지역과 유성 지역의 시험공 주위의 프락탈 차원은 1.9로 구해졌으며, 이것은 이들 지역의 지하수 흐름이 2차원보다 약간 작은 프락탈 차원을 보인다는 것을 지시한다.
프랑스에 있는 Malpasset Dam은 1959년에 일어난 아치댐의 첫 번째 붕괴사례로 토목, 지반 및 지질공학적으로 중요한 의미를 가진다. 근거리 사진 측량 기법을 이용하여 댐의 3차원 재구성 모델을 만들었으며 모델을 통해 댐의 붕괴 형상을 관찰하고 붕괴면의 수치측정 및 기반암에 발달한 엽리면의 배향을 측정하였다. 모델과 측정결과 모두 높은 정확도를 보여주었으며, 이 연구의 결과물은 추후 붕괴시뮬레이션 해석 및 지질공학조사 등에 활용할 수 있다.
본 논문에서는 지능형 로봇의 구현을 위한 효율적인 제스처 인식 방법에 대하여 기술한다. 기존의 2차원 기반 제스처 인식 방법들은 제스처의 3차원 특성을 정확하게 표현할 수 없으며, 3차원 정보를 추가로 사용하는 경우 3차원 데이터의 에러와 시스템의 복잡성 때문에 그 활용에 제약이 따랐다. 본 논문에서는 이들 단점을 보완하기 위하여, 3차원 공간에서의 제스처를 효율적으로 정량화하는 방법으로 2차원 형상 정보와 3차원 깊이 정보를 동시에 포함하는 제스처 캡처링 모델 APM(active plane mode)을 제안한다. APM은 외관 특성 및 영상의 노이즈에 덜 민감한 특징이 있으며, 행위자의 변화에도 보다 안정적인 인식을 수행할 수 있는 장점이 있다. 이렇게 추출된 제스처 특징은 주성분 분석법(PCA)과 은닉 마르코프 모델(HMM)을 이용하여 분석되고, 최종적으로 제스처를 인식하게 된다. 본 방법은 서로 다른 15명의 제스처에 대해 실험한 결과 $90\%$ 이상의 인식 결과를 보였으며, 지능형 로봇뿐만 아니라 지적 인터페이스 시스템과 같은 여러 응용 시스템에 적용될 수 있을 것이다.
ADCP는 매우 상세한 유속 및 하상자료를 측정할 수 있어 하천의 수리학적 계측에 많은 가능성을 열어주고 있다. 하지만 현재까지 대부분 하천 단면에서의 유량 측정에 국한되어 운영되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 ADCP가 제공하는 원자료인 3차원 유속과 하상자료를 유량 외의 평균유속장 및 하상 계측에 활용될 수 있도록 하는 후처리 소프트웨어 개발을 통해 ADCP가 하천의 흐름해석 및 2차원 및 3차원 수치모델의 검보정 등에 활용될 수 있는 가능성을 보이고자 한다. 따라서 계측 방식도 하천의 단면뿐만 아니라 하도에 따른 지그재그 방식의 자료를 포괄한다. ADCP 자료의 후처리는 제작사에서 제공하는 소프트웨어가 유량 제공에 초점을 맞춰 다른 분야에의 활용을 위해 별도의 후처리 소프트웨어의 제작이 필요하나 자료구조가 까다롭고 수십에서 수백 개의 파일을 동시에 처리할 수 있는 툴의 개발은 용이하지 않아 ADCP를 흐름분석 등에 활용하고자하는 연구자나 관계 기관종사자들에 한계로 작용하였다. 또한 제작사 (RDI, SonTek)에 따라 원자료의 구조가 완전히 달라 한꺼번에 처리하는 데 많은 문제가 있어왔다. 본 연구를 통해 개발된 툴은 두 제작사의 ADCP 원자료 포맷으로 구성된 다수의 관측 파일도 동시에 처리할 수 있다. 또한 GIS 기반에서 ADCP 자료의 위치를 표출할 수 있어 지형정보와 결부된 흐름장 해석이 가능하게 한다. ADCP 3차원 속도자료는 매우 정밀한 공간에서 측정되는 부분이 장점인 반면에 지나치게 정밀하고 또한 난류 등이 포함되어 원자료 만으로 흐름장을 분석하는 데 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 다양한 공간평균방법을 제공하여 2차원 및 3차원 공간에서의 공간보간된 평균유속장을 볼 수 있게 하였다. 이러한 방식은 2,3차원 수치모델의 격자에 ADCP 유속자료를 보간할 수 있어 모델 검보정에도 활용될 수 있다. ADCP 원자료 및 후처리된 결과는 GIS, Excel, Google Earth 파일 형태 등으로 제공될 수 있어 추후 활용가능성을 높였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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