본 논문에서는 집적영상에서 가상광학과 혼돈 수열(chaos sequence)을 결합하여 3차원 물체 영상을 암호화는 새로운 방법을 제안한다. 먼저 가상 핀홀 배열(virtual pinhole array)을 통하여 2차원 요소영상 배열(EIA)을 생성한 후, 이를 이용해 3차원 물체를 디지털로 만든다. 그 후 혼돈 수열의 논리적 연산을 통해 최종 암호화 영상을 만든다. 이러한 방법은 영상 데이터를 시각화하기 위한 영상의 기본 정보인 픽셀의 값을 변환시키기 때문에 기존의 암호화 방법보다 향상된 암호화 결과를 얻을 수 있다. 실험을 통해 본 암호화 방법의 유효성과 안정성을 검증한다.
본 논문은 미래의 초고속 통신망의 환경에서 멀티미디어 기술을 이용하는 차세대 의료 진단 시스템을 구축하는 것이 목적이다. 이 시스템에서 원격지의 의사는 환자에 관한 정보의 MRK, CT, CR, Angio 같은 2차원 환부 의료 영상으로 부터 재 구성된 3차 원 의료 영상을 통신망을 통해 공유하며 공동 진단을 하게 된다. 이 진단화의 시스템 에서는 음성, 환자의 정보, 지시점(Hand Position), 3차원 의료 영상, 제어 데이터를 주고 받으며 진다회의를 제어한다. 3차원 의료 영상은 분석적 적분 계산을 이용한 광선 추적법에 의해 재구성 된다. 의료 데이터 베이스는 환자의 기본 정보, 의료 영상 정보, 사용자, 진단 결과 등으로 구성한다.
수평적 변화가 심한 국내 지반에서는 지반의 2차원 전단파 속도를 비관입적인 방법에 의해 도출하는 것이 중요하며 많은 연구가 수행되어 왔다. 본 연구에서는 속도 도출에 있어 기존의 표면파 탐사법의 단점을 극복한 HWAW(harmonic wavelet analysis of wave) 기법을 적용성을 평가하였다. 이 기법은 하모닉 웨이블릿 변환을 이용하여 파의 그룹(위상)속도를 결정하는 기법으로, 2개의 감지기로 구성된 단일한 실험구성을 사용한다. 주변 잡음의 영향을 효과적으로 제거하기 위해 신호 대 잡음비의 최대 부분을 이용하며 단일 어레이 역산을 사용한다. 또한 짧은 감지기 간격을 이용하여 지반의 국부적인 특성을 파악할 수 있다. 따라서 기존 방법에 비해 간단하고 빠른 현장 시험을 수행하며 신뢰성 있는 지반의 2차원 영상화를 도출 할 수 있다. 제안된 기법으로 구한 2차원 영상화의 적용성을 확인하기 위하여 2곳의 부지에서 시험을 수행하였고, 시추결과 및 다른 기법들의 비교 분석을 통해 제안된 기법의 적용성을 검증하였다.
본 논문에서는 동적 객체의 3 차원 정보를 표현하는 깊이 영상의 노이즈 필터링 방법을 제안한다. 실제 객체의 동적인 3 차원 정보는 적외선 깊이 센서가 장착된 깊이 비디오 카메라를 이용하여 실시간으로 획득되며, 일련의 깊이 영상, 즉 깊이 비디오(depth video)로 표현될 수 있다. 하지만 측정환경의 조명조건, 객체의 반사속성, 카메라의 시스템 오차 등으로 인해 깊이 영상에는 고주파 성분의 노이즈가 발생하게 된다. 이를 효과적으로 제거하기 위해 깊이 영상기반의 모델링 기법(depth image-based modeling)을 이용한 3 차원 메쉬 모델링을 수행한다. 생성된 3 차원 메쉬 모델은 깊이 영상의 노이즈로 인해 경계 영역과 형상 내부 영역에 심각한 형상 오차를 가진다. 경계 영역의 오차를 제거하기 위해 깊이 영상으로부터 경계 영역을 추출하고, 가까운 순서로 정렬한 후 angular deviation 을 이용하여 불필요하게 중복된 점들을 제거한다. 그리고 나서 2 차원 가우시안 스무딩 기법을 적용하여 부드러운 경계영역을 생성한다. 형상 내부에 대해서는 경계영역에 제약조건을 주고 3 차원 가우시안 스무딩 기법을 적용하여 전체적으로 부드러운 형상을 생성한다. 최종적으로 스무딩된 3 차원 메쉬모델을 렌더링할 때, 깊이 버퍼에 있는 정규화된 깊이 값들을 추출하여 원래 깊이 영상과 동일한 깊이 영역을 가지도록 저장함으로서 전역적으로 연속적이면서 부드러운 깊이 영상을 생성할 수 있다. 제안된 방법에 의해 노이즈가 제거된 깊이 영상을 이용하여 고품질의 영상기반 렌더링이나 깊이 비디오 기반의 햅틱 렌더링에 적용할 수 있다.
2차원 영상으로부터 3차원 모델을 형성할 때, 계산량을 줄이거나 비선형 알고리즘의 초기화를 위해서 선형 알고리즘이 종종 사용된다. 하지만 기존의 선형 알고리즘은 표면적으로는 선형구조의 형태를 갖지만, 실제적으로는 SVD (Singular Value Decomposition)을 사용하여 문제를 풀어야 하는데, 이 SVD 역시 초기화를 필요로 하는 수치해석 알고리즘을 통해 구현된다. 또한 SVD 분해를 사용하는 형태의 해는 닫힌 형태의 해 보다 분석이 어렵다. 이러한 기존 방법의 사용이 불편한 수치해석적인 알고리즘을 피하고, 해의 분석이 편리하도록 본 논문에서는 닫힌 형태의 해석적인 해를 제공하는 편리한 선형방법을 제안한다.
종래에 사용되어 왔던 1 차원 바코드가 정보를 포함하고 있는 데이터베이스에 접근하는 데이터 키 역할을 주로 해온 것에 비해, 2 차원 바코드는 다량의 데이터를 포함할 수 있고 고밀도의 데이터 표현이 가능하여, 호스트 컴퓨터의 데이터 베이스에 온라인 연결할 필요 없이 확인하고자 하는 사람이나 대상물에 대한 정보를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 가장 널리 사용되는 2 차원 바코드 체계인 PDF417 을 중심으로, 디지털 카메라를 통하며 입력한 영상을 이진화하여 시작 심볼 또는 정지 심볼을 검색함으로써 2 차원 바코드 영역을 추출한 다음, 추출된 영역으로부터 바코드의 행과 열의 수, 오류수정 정도 등의 헤더정보를 검출하고 이를 바탕으로 코드정보를 추출하는 알고리즘을 제안한다.
본 논문에서는 2 대의 카메라로부터 입력된 스테레오 영상을 이용하여 가상캐릭터의 동작을 실시간으로 생성하는 방법에 대해 기술한다. 이 시스템은 동작자의 움직임을 캡쳐하기 위해 동작자의 좌, 우 전방에 동기화된 2 대의 컬러 CCD 카메라를 위치시킨다. 카메라로부터 입력된 스테레오 영상을 분석하여 신체의 중심이 되는 루트와 머리, 손, 발과 같은 end-effector의 2차원 특징점을 추출하고, 추출된 특징점들은 카메라의 사영행렬과 추적 알고리즘을 통해 3차원 위치를 생성한다. 생성된 루트와 end-effector 의 3 차원 위치정보는 노이즈 제거를 위한 필터링을 거친 후 역운동학 알고리듬에 적용하고, 인체 관절의 해부학적인 제약조건과 관절간의 상호 연관성 및 전 후 프레임간의 부드러운 연결 동작 생성을 고려하여 중간관절의 위치를 정밀하게 계산한다. 중간관절의 위치를 생성하므로 서 임의 동작자의 움직임에 대한 모든 관절의 정보를 획득할 수 있으며, 획득된 동작 데이터를 가상 캐릭터에 적용하므로 서 캐릭터의 움직임을 실시간으로 생성할 수 있다.
본 논문에서는 곡률을 이용한 3차원 영상의 에지 기반 표면 분할 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 표면 분할의 중요한 특징 요소인 에지 검출의 과정에서 3차원 영상의 깊이 정보를 스캔라인별로 2차 곡선으로 근사화하고, 각 곡선의 구분점에 대하여 곡률 계산을 적용하여 에지를 결정한 후, 영역을 그룹화 한다. 기존의 알고리즘은 jump 에지와 crease 에지로 구분하는 다른 처리 과정으로 에지를 검출하고, 특히 crease 에지에 대해서 면 방향의 불연속정도를 결정하는데 어려움이 많았다. 제안한 알고리즘은 기하학적인 접근방법으로 근사화된 곡률 계산을 이용한 단일 처리 과정의 적용과 곡률의 불연속정도를 결정하는데 보다 용이한 방법을 제시한다. 이러한 효율적인 에지 검출을 기반으로 여러 가지 3차원 영상에 대한 실험을 통하여 제안한 방법의 성능이 기존의 방법보다 우수함을 확인하였다.
이 논문은 2007년 9월에 발생한 태풍이 동반한 폭우 후에 일본 사이타마현의 아라강 유역의 제방근처 지형변형 지역에서 실시된 3차원 GPR 탐사에 관하여 기술하였다. 폭우에 의해 생긴 포장된 도로 위의 수직균열 주변에 근접한 4방향의 2차원 탐사들로 이루어진 고밀도의 3차원 GPR 탐사가 수행되었다. 2차원 탐사의 방향은 각각 도로에 대해 $0^{\circ}$, $90^{\circ}$. $45^{\circ}$ 그리고 $-45^{\circ}$로, 측선 사이의 간격은 0.5 m 이하로 설정하였다. 3차원적인 지하구조가 3차원 Kirchhoff 형태의 구조보정 자료처리 기법을 통하여 정밀하게 영상화 되었다. 그 결과 포장포로 밑의 폭우로 인해 발생된 균연들의 위치와 수직 연결성 등을 명확하게 확인 할 수 있었다. 이 영상은 균열 형성과정의 매커니즘을 이해하는데 큰 도움을 줄것으로 기대된다. 또한 3차원 GPR 탐사 결과 공기로 채워진 공동이 존재하지 않는 것으로 확인되어 2차적인 피해가 발생될 가능성은 매우 낮은 것으로 판명되었다.
최근 컴퓨터 그래픽 기술의 발전으로 현실의 객체를 더욱 사실적인 가상의 그래픽으로 표현하는 기술의 연구가 활발히 진행되고 있다. 포인트 클라우드는 3차원 공간 좌표와 색 정보 등을 포함하는 수많은 점을 사용해 3차원 객체를 표현하는 기술로 기존의 2차원 영상보다 많은 데이터를 사용하고 데이터 처리에 더욱 복잡한 연산이 필요하므로 포인트 클라우드를 사용한 서비스를 제공하기 위해서는 거대한 데이터 저장 공간과 높은 성능의 연산 장치가 필요하다. 현재 국제 표준기구인 MPEG에서 포인트 클라우드를 2차원 평면에 투영한 다음 비디오 코덱을 사용해 압축하는 Video-based Point Cloud Compression (V-PCC) 기술이 연구되고 있다. V-PCC 기술은 포인트 클라우드를 점유 맵 (Occupancy map), 기하 영상 (Geometry image), 속성 영상 (Attribute image) 등의 2차원 영상과 2차원 영상과 3차원 공간 사이의 관계를 알려주는 보조 정보를 사용해 압축한다. 복호화된 포인트 클라우드의 밀도를 높이거나 객체를 확대할 때, 일반적으로 3차원 연산을 사용하지만 연산 방식이 복잡하고 많은 시간을 소모하며 새로운 포인트의 정확한 생성 위치를 결정하기 힘들다는 한계가 존재한다. 이에 본 논문은 V-PCC의 포인트 클라우드가 투영된 영상에 2차원 보간 (Interpolation) 기술을 적용해 적은 연산으로 보다 정확한 추가 포인트 클라우드를 생성하는 방안을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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