비접근지역이나 넓은 지역의 3차원 위치정보를 취득하기 위하여 본 연구에서는 KOMPSAT-1호 EOC 스트립 영상과 헤더자료를 이용한 3차원 기하모델링 기법을 개발하고 오차특성을 분석하였다. ECEF 좌표계로 제공되는 위성 헤더자료를 위성궤도 모델링에서 일반적으로 사용되는 ECI 좌표계로 모델링하는 경우와 ECEF 좌표계로 모델링하는 경우에 대해 비교 분석하고 단영상으로 제공되는 KOMPSAT-1호 EOC 영상을 스트립영상으로 재구성한 후 기준점 배치에 따른 오차보정기법을 제시하고 오차특성을 분석하였다.
고중복도 비디오카메라 영상을 이용하여 GPS/INS 및 지상기준점 자료 없이 제작되는 자유 입체 모자이크 영상은 기준 프레임 영상의 3차원 모델좌표계로 표현되는 상호표정요소를 이용하여 제작될 수 있다. 이와같이 제작된 자유 입체 모자이크 영상으로부터 결정되는 3차원 좌표는 3차원 모델좌표계로 나타내게 된다. 따라서 자유 입체 모자이크 영상을 이용하여 절대좌표를 결정하기 위해서는 모델좌표계를 절대좌표계로 변환하기 위한 방법이 필요하다. 일반적으로 서로 다른 두 개의 3차원 직각 좌표계간의 좌표변환은 3차원 상사변환(similarity transformation)이 사용된다. 하지만 자유 입체 모자이크 영상의 3차원 모델좌표는 원점으로부터 떨어질수록 오차가 누적되어 선형변환을 이용한 좌표변환을 수행하기 어렵다. 따라서 이러한 자유 입체 모자이크 영상의 모델좌표를 절대좌표로 변환하기 위한 3차원 비선형 변환 방법이 필요하다. 또한 절대좌표계로 표현된 수치지도와 입체 모자이크 영상을 중첩하여 사용하기 위해서는 자유 입체 모자이크 영상을 실좌표 입체 모자이크 영상으로 변환하기 위한 방법이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 자유 입체 모자이크 영상의 3차원 모델좌표를 3차원 절대좌표로 변환하기 위한 3차원 비선형 변환 방법과 이 방법을 기반으로 자유 입체 모자이크 영상을 실좌표 입체 모자이크 영상으로 제작하기 위한 2차원 비선형 변환방법을 제안하였다.
본 논문에서는 구면 좌표계 기반에서 3차원 모델을 검색하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 3차원 모델 위의 임의의 점들의 좌표(x, y, z)를 구하고, 이 좌표들을 구면좌표계의 좌표로 변환한다. 이 샘플들의 위도(zenith)의 분포를 3차원 모델의 특징으로 정의한다. 임의의 샘플 좌표를 구하기 위해 우리는 Osada가 제안한 방법을 사용하였고, 좌표축을 정규화하기 위하여 PCA 알고리즘을 사용하였다. 데이터는 프린스턴 대학의 벤치마크 데이터를 사용하였으며 Vranic이 제안한 depth buffer-based feature vector 알고리즘과 비교하였고, 본 논문에서 제안한 방법이 정확도에서 12.6% 더 정확하게 모델을 검색하였다.
본 연구에서는 ${\sigma}$-좌표계를 기반으로 하는 3차원의 이송확산 모형과 depth-integrated eddy simulation 모형을 결합한 효율적인 3차원 근역 (near-field) 해석모형을 제시하였다. 흐름 모형은 Boussinesq-type equations과 stochastic backscatter model을 기본으로 하고 있다. 이 흐름 모형은 수면의 변화와 바닥으로부터 발생하는 전단력과 파랑의 유동으로부터 발행하는 수심방향의 유속분포를 예측할 수 있다. 이와 같은 흐름 정보를 3차원 ${\sigma}$-좌표계의 이송확산모형에 제공하고 scalar의 이송과 확산에 대한 거동을 계산한다. 기본적인 이송과 이송-확산에 대한 검증 및 개수로에서 정량적 검증과 정성적 검증을 수행하였다. 전반적으로 타당한 결과가 도출되어 모형의 적합성이 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 평면상에 존재하는 물체까지의 거리를 카메라시스템을 이용하여 실제 거리를 계측하는 알고기즘을 제안하였다. 계측 시스템을 교정하기 위해, 우선 3차인 실세계 좌표계와 2차원의 카메라 좌표계의 관계를 해석하고, 카메라의 변수들을 포함하는 카메라 좌표계의 변수들을 구하였다. 한편, 3파원 공간에서 계측면을 평면으로 가정하고 평면의 방정식과 좌표계 변환 방정식으로부터 뉴턴-랩슨법을 이용하여 최소값에 대응하는 근사치를 구함으로써 물체까지의 거리 정보를 추출하였다. 실제의 계측 실험에서, 도로에 표준 물체인 Ca]ibration 시트를 두고 승용차의 백미러 위치에 카메라를 설치하고 영상을 획득하였다. 계측 거리는 4m부터 lOm까지는 1m간격으로 계측하고, 10m부터 30m까지는 10m간격으로 계측하였다. 그 결과 4m에서는 약 1.4mm의 오차가 발생하였고, 30m의 거리에서는 3.5m의 오차를 보였는데 계측 거리가 길어질수록 오차가 지수함수적으로 증가함을 알 수 있었다.
정밀한 3차원 좌표측정을 위한 삼차원좌표측정기(Coordinate Measuring Machine)는 광학 스케일이나 헤테로다인 레이저 간섭계를 이용해서 x, y, z 축의 좌표를 측정한다. 이 경우 측정 정밀도에 가장 큰 영향을 주는 요인은 아베 오차(Abbe's error)이다. 인공위성용 광학계를 비롯해서 첨단 산업부품에 이르기까지 현재의 3차원 좌표측정은, 높은 정밀도와 대영역 측정을 동시에 요구하는 추세이다. 대영역으로 갈수록 _아베 오차의 영향은 더 커지므로 보다 근본적인 해결책이 필요하다.(중략)
본 논문은 3차원 공간상에 존재하는 타원형 물체의 위치 및 자세 추정 기법을 다룬다. 영상에 투영된 타원특징을 해석하여 원래의 타원에 대한 3차원 자세정보를 구하는 것은 어려운 문제이다. 본 논문은 타원특징의 3차원 정보를 추출하기 위하여, 두개의 공면점을 도입한 위치 및 자세 추정 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 모델과 영상좌표계에서 각각 정의되는 타원-공면점에 대한 대응쌍이 주어질 때 두 좌표계에 대한 동차변환행렬의 유일해를 결정한다. 타원-공면점은 폴라리티를 기반으로 원근변환에 불변하는 한 쌍의 삼각특징으로 변환되며, 삼각특징들로부터 평면 호모그래피가 추정된다. 카메라 좌표계에 대한 물체 좌표계의 3차원 위치 및 자세 파라미터들은 호모그래피 분해를 통해 계산된다. 제안된 방법은 3차원 자세 및 위치 추정 오차의 분석과 공면점의 위치에 따른 민감도의 분석을 통해 평가된다.
최근들어 문화산업이 발전함에 따라 애니메이션 콘텐츠가 급속히 보급되고 있다. 본 논문에서는 사람의 얼굴 영상 대신 2차원의 애니메이션 캐릭터 영상을 효과적으로 분석하여 캐릭터의 얼굴을 추출한 후, 3차원적인 얼굴의 회전정보를 측정하고, 이를 3차원 얼굴 모델로 표현하는 방법을 제안한다. 제안된 시스템은 처음으로 입력되는 애니메이션 캐릭터 얼굴을 받아들여 얼굴과 얼굴의 주요 구성요소들의 주요 색상을 학습하고, 이를 주색상 모델로 생성한다. 그런 다음, 생성된 주색상 모델을 이용하여 새롭게 입력되는 애니메이션 캐릭터의 얼굴영역과 눈영역을 추출한 후, 추출된 영역으로부터 기준 좌표계와 대상 좌표계를 설정한다. 그리고 이 두 좌표계의 기하학적인 관계를 이용하여 애니메이션 캐릭터 얼굴이 3차원적으로 회전한 정보를 추출한다. 마지막으로, 추출된 3차원 회전정보를 시각적으로 용이하게 확인하기 위해서 3차원의 얼굴 모델에 회전정보를 반영하여 화면에 표현한다. 본 논문의 실험에서는 제안된 애니메이션 캐릭터 얼굴의 3차원 회전 정보 추출 방법의 성능을 평가하기 위한 실험결과를 보인다.
덕트유동에서 재료입자의 변형은 그 입자의 초기위치와 방향에 의존한다. 이러한 변 형과정을 이해하기 위하여 변형구배텐서를 덕트 전단면에 걸쳐 초기위치와 시간의 함수로 계산할수 있어야한다. 따라서 본 논문은 입자궤적 궤도에 접하는 직교좌표계를 선택하여 3 차원 덕트유동에서의 변형구배텐서를 덕트 전단면에 걸처 초기위치와 시간의 함수로 계산할 수 있어야한다. 따라서 본 논문은 입자궤적 궤도에 접하는 직교좌표계를 선택하여 3차원 덕 트 유동에서의 변형구배텐서를 효과적으로 계산할수 있는 간단한 방법을 제안한다. 이러한 특수 좌표계로부터 구해진 변형구배텐서가 덕트유동에서의 변형척도를 이해하는데에 매우 중요함을 알수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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