본 논문에서는 2차원 영상의 단일 프레임을 이용한 실시간 입체 영상 변환 방법을 제안하였다. 2차원 영상의 단일 프레임에서 객체의 수직 위치 정보에 기반하여 깊이 지도를 생성하고, 시차 처리를 통해 입체 영상으로 변환한다. 입체 영상 변환의 실시간 처리와 하드웨어 구현에 따른 복잡도 감소를 위해 영상 샘플링과 표준 휘도화를 통한 객체 분할, 그리고 경계 스캔을 통한 깊이 지도 생성을 수행한다. 제안한 방법은 단일 프레임만을 이용하므로 운동 방향과 속도, 장면 전환에 상관없이 3차원 효과를 제공하며, 동영상뿐만 아니라 정지 영상에도 적용 가능하다. 단일 프레임만을 이용하여 영상 내 객체들의 수직 위치 정보에 의한 차등 깊이감을 제시하기 때문에 본 논문에서 가정한 영상의 구도 조건에 적합한 원거리 촬영 영상이나 풍경, 파노라마 사진과 같은 영상에서 효과적인 입체 영상 변환 효과를 제시한다. 제안한 방법의 성능 평가를 위해 시각적 검증과 APD(Absolute Parallax Difference)를 도입하여 기존의 MTD 방식과의 비교를 수행하였다. 제안한 방법에 의한 입체 변환 영상이 영상의 운동 방향이나 속도에 상관없이 입체 변환 효과를 나타냄을 확인하였다.
제조업과 같은 산업체에서는 현장을 이해하고 문서를 확인하는 과정에서 시간, 비용이 많이 소요되기 때문에 해석하기 용이한 3차원 형태의 데이터로 미리 제작하고 온라인으로 모델을 공유하고 수정하는 것은 작업 효율을 향상시킬 수 있다. 작업물을 3D 객체 형태로 분석하거나 수정 보완을 위한 가상 목업(mock-up)으로 활용할 경우, 3D 모델링을 빠르고 정확하게 생성하는 기술에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 2D CAD 이미지를 분석하여 도형 형태와 수치 정보를 각각 인식하고 3D 객체를 자동 생성하는 방법의 설계를 제안한다. 제안한 방식을 통해서 2D 이미지 파일의 별도 변환 없이 3D 객체로 자동 생성할 수 있다. 빠르게 자동 생성된 3D 객체는 XR 등의 다양한 플랫폼에서 정확하고 세밀한 형태를 가상 공간에서 공유할 수 있어 작업자 간 협업 효율성을 높일 수 있다.
본 논문은 대형구조물의 형상관리를 위해 3D 레이저 스캐닝을 이용하여 옥트리기반 구조물 형상정보 가시화를 진행하였다. 이를 위해 3D스캔데이터를 옥트리 데이터 구조로 변환할 수 있는 프로세스를 정립하고, 메쉬기법과 래스터/백터변환 처리를 통해 점(point) 데이터가 2차원 면 형태를 거처 3D객체로 생성되는 프로세스를 진행하였다. 생성된 3D객체는 옥트리 데이터 구조로 전달할 수 있는 형식인 Binary file type로 변환하는 작업이 진행되었고, 변환된 Binary file을 옥트리 최상의 노드인 Root노드로 전달하였다. Root 노드를 시작으로 옥트리 내부에서의 세부분할 작업 후 내부노드 데이터 저장과 비어있는 영역제거를 통해 옥트리기반 구조물 형상정보모델을 구축하였다. 본 연구가 수행된 Test-bed는 성균관대학교 내에 위치한 강교량 구조물로, 구축된 옥트리기반 형상정보는 스캔데이터를 89.3% 압축하였으며 독일의 사무용빌딩, 대학캠퍼스와 미국 소재 단과대학건물 스캔데이터와의 비교를 통하여 옥트리 데이터 압축률을 확인하였다. 본 연구를 통해 대형구조물 및 복층터널의 내부형상정보관리를 위한 형상정보 가시화의 기반을 마련하였으며, 형상정보 가시화를 통해 구조물 모니터링 및 유지관리 효율을 높일 수 있을 것이라 기대한다.
본 논문에서는 V/UHF 대역인 $20{\sim}500\;MHz$에서 동작하는 광대역 2분기 전력 분배기를 제안하고 페라이트를 이용하여 구현하였다. 4분기 전력 분배기에서 보편적으로 사용되는 4:1 임피던스 변환기 대신 본 논문의 2분기 전력 분배기에서는 2:1 임피던스 변환기를 사용하였다. 구현된 2분기 전력 분배기는 요구 대역 내에서 약 3.5 dB의 삽입 손실, -10 dB 이하의 격리도, -10 dB 이하의 반사 손실 특성을 갖는 것으로 측정되었다.
최근의 코로나 팬데믹과 같은 사회적 요구로 주목을 받고 있는 가상공간은 가상의 환경에서 사용자에게 존재하지 않지만 존재한 것처럼 믿게 만드는 시각적 공간이라 할 수 있다. 본 연구는 언리얼 엔진의 'HDRI backdrop'과 'Paper 2D' 기능을 활용하여 2D 이미지들로 가상공간을 제작한 작품을 서술한 글이다. 작품에서 배경은 HDRI backdrop을 이용하여 4K HDR 사진 이미지를 3D 공간에 설정하여 제작하고 캐릭터는 Paper 2D를 활용하여 책 표지에 등장하는 캐릭터 이미지를 포토샵 편집 후 스프라이트로 변환하여 배치하였다. 2D 이미지를 활용하여 가상공간을 제작한 작품을 계기로 2D 콘텐츠와 3D 가상공간의 융합으로 새로운 방향의 활용가능성을 발견하고 다양한 표현방식과 아이디어로 발전할 수 있을 것이다.
FPGA를 사용하여 실시간 응용 가능한 다시점 3차원 비디오 프로세서를 설계 및 구현하였다. 본 연구에서 설계된 3차원 비디오 프로세서는 최대 16시점으로부터의 2차원 비디오 신호를 입력받아 공간분할방식의 3차원 비디오 신호로 변환해주는 역할을 한다. 3차원 카메라 시스템의 다양한 구조에 대응이 가능하며, 또한 다양한 해상도의 3차원 디스플레이 장치에 대응이 가능하도록 설계하였다. 5개의 FPGA를 사용한 검증보드를 제작하여 3차원 비디오 프로세서의 기능을 검증하였다.
8진트리 모델은 3차원 물체를 계층적으로 모델링할 수 있는 기법으로 임의의 시각 방향에서 투영영상을 생성할 수 있으므로 3차원 물체인식 등 다양한 분야에서 효율적인 데이터 베이스로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 8진트리 모델을 사용해 투영 영상을 만들어 보고 Multi level boundary search 알고리즘을 사용해 표면 영상을 생성해 본다. 또한 2D 영상과 3D 영상의 특징점을 구하는 방법과 2D 특징점, 3D 특징점의 기하학적 변환을 통하여 유사 특징점을 찾는 방법에 대하여 언급한다. 이 방법들은 3D 물체 모델링을 위한 효율적인 데이터 베이스 구축과 물체 특징점 응용을 위한 기본 자료로 활용될 수 있다.
본 논문에서는 밀리미터파 센서 응용을 위한 낮은 변환손실 및 높은 LO-RF 격리도 특성의 W-band MMIC 믹서 모듈을 설계 및 제작하였다. MMIC 믹서는 $0.1{\mu}m$ MHEMT를 이용하여 설계 및 제작되었다. MMIC 믹서는 낮은 변환손실과 높은 LO-RF 격리도 특성을 얻기 위해 RF 입력단에 MHEMT를 추가하여 설계하였다. 제작된 MMIC 칩을 모듈화 하기 위해 CPW-도파관 변환기를 설계 및 제작하였으며, 최종적으로 MMIC 믹서 모듈을 개발하였다. MMIC 믹서 모듈의 측정결과 변환손실 특성은 94 GHz에서 MMIC 칩은 6.3 dB, MMIC 모듈은 9.5 dB의 양호한 특성을 나타내었다. MMIC 믹서 모듈의 LO-RF 격리도는 94 GHz에서 30.4 dB의 양호한 측정 결과를 얻었다. 본 논문에서 개발된 W-band MMIC 믹서모듈은 기존의 발표된 W-band(75-110 GHz) MMIC 믹서와 비교하여 우수한 성능을 나타내었다.
본 논문은 2D/3D 변환 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 2차원 영상의 단일 프레임을 이용한 것으로 실시간 처리가 가능한 알고리즘이다. 제안된 알고리즘은 하나의 프레임에서 객체의 수직 위치 정보를 이용하여 깊이 지도를 생성한다. 실시간 처리와 하드웨어 복잡도를 개선하기 위해 영상 샘플링, 표준 휘도화를 이용한 객체 분할, 그리고 경계 스캔을 이용한 깊이지도 생성 등을 수행하였다. 동영상, 정지영상 모두 적용이 가능하며, 수직 위치 정보를 이용하므로 원거리 영상 혹은 풍경, 파노라마 사진과 같은 영상도 효과적인 입체 효과를 보여줄 수 있다. 제안된 알고리즘은 객체의 움직임 방향 혹은 속도 또는 장면 전환 등에 제약 없이 입체 효과가 가능하다. 제안 알고리즘 검증은 시각적인 방법과 APD(Absolute Parallax Difference)를 이용하여 MTD (Modified Time Difference)방식과의 비교를 수행하였다.
본 논문에서는 일반적인 2차원 영상에서 운동 시차론 이용하여 서로 다른 원근 깊이를 갖는 입체 영상을 생성하고, 2차원 영상에서 운동 물체의 운동 방향과 속도에 상관없이 3차원 효과를 제공할 수 있는 입체 영상 변환 방법을 제안하고자 한다. 입체 영상은 제안한 움직임 검출, 영역 분할, 그리고 깊이 지도 생성 방법을 이용하여 인접한 2차원 영상 사이에서 운동 시차를 계산하여 생성된다. 제안한 방법은 다양한 영상원에 대해서 실시간으로 입체 영상 변환이 가능하며, MTD 방식과의 성능 비교를 통하여 제안한 방법의 성능 평가를 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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