본 논문에서 구현한 메쉬 편집기는 편집할 메쉬의 몇몇 점을 편집할 경우, 편집 정보가 그 점에 이웃한 점들에게도 영향을 미치게 되어, 편집 결과가 근사된 부드러운 곡면으로 표현하도록 하는 데 있다. 그러기 위해서는 3차원의 메쉬를 2차원 평면으로 매핑할 때, 매핑되는 원래의 메쉬의 모양이 크게 변형되지 않도록 하여야 하는데, 여기에 모양 유지 매개 변수화 방법을 사용하고 있다. 편집에 사용된 점의 편집 정보는 2차원 평면 다각형 안에 있는 서로 대응되는 점으로 매핑 되고, B-스플라인 보간으로 편집 정보는 2차 평면 안에 있는 다른 점들에게도 영향을 주게 된다. 이런 결과는 3차원 메쉬로 환원되어 부드럽게 근사된 곡면으로 표현된다.
본 논문에서는 영상기반 모델링에서 3차원의 기하학적 제약을 이용한 모델링을 다루고 있다. 기존에 이러한 연구가 많이 진행되어져 왔으나, 여기에서는 새로운 방법에 의한 모델링을 시도하였다. 이러한 접근방법은 이해하기가 쉽고, 편리하며, 간단한 모델링에 적용이 용이하다. 또한, 영상평면 정보와 3차원의 정보를 가지고 있기 때문에 기존의 3차원 복원 이론과 혼합하여 적용할 수 있다. 영상기반 모델링(IBM, Image Based Modeling)의 핵심은 2차원 영상에서 사라진 깊이 정보를 어떻게 찾는가에 있다. 기존에는 3차원 복원을 위하여 투영된 영상평면의 점을 이용하거나, 이미지 상에서의 소실점을 찾거나, 2차원의 벡터와 3차원의 공간 좌표의 특정한 평면에 놓여있는 벡터와의 관계를 이용하여 깊이 정보를 복원하였다. 이러한 접근 방법은 사용자가 선택한 2차원 좌표로부터 3차원 좌표를 구하는 것이다. 본 논문에서는 기존의 방법과 다르게 3차원 원시 기하모델의 제약을 이용하여 사용자가 3차원 원시 기하모델을 2차원 영상에 투영하고, 그 정보를 이용하여 영상의 3차원 정보를 찾아 나가는 방법을 소개한다. 또한, 선형적인 최적화 기능을 넣어 관사 모델을 구하였다.
본 논문은 2차 다항식을 이용하여 3차원 물체의 표면 특징을 추출하고 표현하는 방법을 제안한다. 본 연구는 수정된 스캔 라인 기법을 이용하여 에지 맵을 얻는다. 에지 맵으로부터 3차원 물체의 각 면들을 분리하기 위해 레이블링 연산을 하고 각 면에서 중심점과 모서리 점들을 추출한다. 그 다음에, 평면 방정식으로부터 각 면이 평면인지 곡면인지를 판단한다. 3차원 물체를 표현하기 위해 각 면의 평면 또는 곡면의 계수 및 특징들을 추출한다. 합성영상과 실측영상을 통해서 제안된 기법의 성능을 알아보았고, 또한 제안된 기법으로 3차원 물체를 재구성하였다.
이 논문의 목적은 육방형 핵연료집합체로 구성된 3차원 노심을 해석하기 위한 다항식전개법을 개발하는 것이다. 이를 위해 3차원 육방형 핵연료 집합체를 6개의 3차원 프리즘노드로 분할하였다. 그리고 각 꼭지점에서의 점중성자속, 프리즘 각면의 면중성자속과 노드평균중성자속을 미지변수로 하여 다항식전개법에 의해 프리즘노드내의 중성자속분포를 근사하였다. 각 중성자속간의 관계식으로서 프리즘노드내에서의 노달중성자평형식, 두 노드사이의 면에서의 중성자류 연속관계식, 각 꼭지점에서의 중성자누설평형식을 사용하였다. 다항식전개법은 해석함수 전개법에 비해 약 3배정도 빠르며 4군확산방정식에도 훌륭이 적용되었다. 그리고 VVBR-1000 3차원 벤치마크 문제에서 최대출력오차 2.6%, VVER-440 3차원 벤치마크 문제에서 12 평면과 24평면으로 나눈 경우 각각 최대출력오차 15%와 6.6%, SNR 3차원 문제에서 8 평면과 16 평면으로 나눈 경우 각각 최대오차 5.4%와 2,6%를 보였다.
2차원 이미지는 오래전부터 발전되어온 훌륭한 표현 방법 중 한가지 이다. 하지만 단순한 2차원 이미지만을 가지고 보정과 편집을 통해 다양한 효과를 표현하는데 있어 여러 가지 한계가 있다. 본 논문에서는 2차원의 평면 이미지인 나비와 춘란의 이미지를 사용하여 나비의 날개짓과 춘란의 생장을 표현함으로써 단순한 2차원 평면 이미지를 사용하여 3차원 공간상에서 움직임과 동적인 느낌을 강조한 3차원 영상 제작기법을 구현하고자 한다. 이러한 영상제작기법은 동적인 효과를 가진 고품질의 영상을 쉽게 제작할 수 있기 때문에 개인 뿐만 아니라 전문 방송과 영상 매체에 효율적으로 적용할 수 있다는 장점을 가지고 있다.
무장 비행 궤적 간 간섭을 식별하여 아군 무장간 충돌을 방지함으로써 단위 시간 당 교전 효과를 극대화하는 것은 다무장 대지 무기체계 운용에 있어서 필수적이다. 기존 연구에서는 연산 부하의 최소화를 목표로 3차원 무장 비행 궤적을 2차원 평면의 사격선으로 변환하여 간섭을 식별하는 알고리즘을 제안하였다. 그러나 기존 연구는 2차원 평면에서 사격선간 교차점이 발생할 경우 간섭으로 식별하고, 이에 대한 무장 할당을 해제함으로써 무장 활용도를 감소시키는 문제가 있었다. 이를 고려하여 본 논문에서는 교전 효과 최대화를 위한 효율적인 무장 궤적 간 간섭 식별 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 2차원 평면에서 사격선간 교차점이 발생할 경우, 해당 사격선을 3차원 평면에서 비행 궤적 간 비교 연산을 수행하여 실제 간섭 여부를 식별함으로써 무장 활용도를 최대화하는 것이 가능하다. 성능 평가 결과, 제안하는 기법은 기존 기법에 비해 궤적 교차수는 최대 52.1% 감소하였으며, 그에 따른 표적 할당율은 최대 6.9% 향상됨을 보임으로써 그 우수성을 확인하였다.
본 논문은 3차원 데이터의 다중 부호화(multiple description coding, MDC) 기법을 제안한다. 우선 다수의 평면으로 구성된 3차원 데이터를 그래프 컬러링(graph coloring)을 통해 3차원 데이터 복원 시 동일한 기여도를 제공하는 2개 평면 부분집합(subset)들로 분할한다. 다음으로 복원된 3차원 데이터의 화질을 최대화하기 위해 각 평면 부분집합의 평면 정보를 채널 오류 환경(channel error condition)에 따라 적응적으로 변형시킨다. 변형된 평면 부분집합들은 각각 압축되고 개별 채널을 통해 복호기로 전송된다. 복호기에서 전송된 2개 평면 부분집합 정보가 모두 복호되었을 경우, 복원된 3차원 부분 정보들을 결합하여 고화질 3차원 데이터를 복원한다. 만약 단일 채널만 유효하여 3차원 영상의 부분 정보만 복원될 경우, 3차원 손상부 복구 알고리듬을 적용하여 영상 표면의 손상을 복원함으로써 부드러운 3차원 표면을 재생한다. 따라서 제안하는 기법은 전송 오류 환경이 열악하여 하나의 채널이 완전히 손실된 경우에도 최소한의 3차원 영상 복원 화질을 보장한다.
공정 플라즈마에서 가장 중요한 요소 중 하나는 챔버 내 균일도 제어이다. 챔버 내 플라즈마 상태가 공간적으로 불균일한 경우 과에칭, 미증착 등의 문제가 웨이퍼의 특정 영역에 나타나게 되어 공정 수율이 감소된다. 이 연구에서는 2차원 평면 탐침을 챔버 내에 삽입하여 플라즈마 전자온도, 밀도, 이온 전류량 등의 상태변수를 측정 가능한 방법을 연구하였다. 기존의 2차원 평면 탐침과 달리, 측정 회로와 계산 모듈을 모두 삽입하여 외부의 컨트롤러가 필요 없어 반도체나 디스플레이의 플라즈마 공정의 사이사이에 삽입되어서 플라즈마 상태변수를 측정할 수 있는 장점을 가지고 있다. 본 임베디드 2차원 평면 탐침은 측정회로가 외부와 단절되어 전기적으로 절연되어 있어, 측정 방법으로 이중 탐침법을 응용하였다. 이중탐침에 정현파 전압을 인가하고 이 경우 들어오는 전류의 제 1 고조파와 제 3 고조파를 크기를 측정하는 방법으로 플라즈마 변수 계산이 가능하다. 이 측정 방법은 플라즈마 공정에서 쉽게 관찰할 수 없었던 공간적인 상태변수의 분포를 알 수 있고 플라즈마 균일도 제어에 기여할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 3차원 선소로부터 건물의 rooftop 평면을 추정하는 새로운 기법이 제안되었다. 3차원 rooftop 평면 추정은 3차원 선소의 계층적 grouping에 기반한 것으로, 끊어진 3차원 선소의 병합으로부터 시작된다. 병합된 3차원 선소는 평면 추정기법에 의해 rooftop 검출에 적용되는데, 평면 추정을 위해 T자형 모서리 및 L자형 모서리 검출을 통해서 신뢰성 있는 접속점이 구해진다. 구해진 접속점에 의해 가정된 rooftop 평면이 발생될 수 있으며, 건물 평면의 속성에 의해 최종적으로 검증되어, 건물의 rooftop 모델이 결정된다. Avenches 항공영상 데이터로부터 구해진 모의영상에 의해 실험이 수행되었는데, 실험 결과 0.4 - 1.3 meter의 오차를 가진 rooftop 평면 모델이 구해졌으며, 이는 종래의 영역기반 스테레오에 의해 구해진 고도에 비해 정확도가 2.5배 정도 향상되었음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 동적 프로젝션 맵핑을 구현하기 위하여 3차원 공간의 깊이 정보와 대상 객체의 색상영상에서의 특징점을 추출하여 3차원 공간상에서 움직이는 2차원 평면 객체의 자세를 안정적으로 추정하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 타겟 이미지를 출력하여 타겟 이미지 보다 큰 평면 패널에 부착하고, 이 평면 패널을 3차원 공간상에서 움직이는 환경에서 타겟 이미지의 자세를 안정적으로 추정하기 위하여 고안되었다. 제안 기법에서는 우선 패널이 움직일 수 있는 깊이 영역을 지정하여 해당 깊이 영역에 존재하는 2차원 패널을 추출하고, 패널의 사각영역을 추출한다. 또한, 색상 영상에 SURF 알고리즘을 적용하여 2차원 평면상에 부착된 타겟 이미지의 영역을 색상 특징을 기반으로 함께 추출하여 패널의 사각 영역과 타겟 이미지의 상대적인 위치 정보를 추출한다. 셋업 단계에서 추출된 타겟 이미지의 상대적인 위치 정보를 이용하여, 조명의 변화에 의하여 순간적으로 타겟 이미지의 특징점 추적에 실패한 경우, 패널의 사각 영역에 의해 계산된 타겟 이미지의 상대적 위치 정보를 계산하여 자세 추정에 사용함으로써 움직이는 타겟 이미지의 3차원 자세를 안정적으로 추정할 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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