최근 들어 전 세계적인 기상이변으로 인해 홍수재해의 발생빈도가 증가하고 있다. 이러한 홍수재해에 대비하기 위해서는 구조적 비구조적 방법이 있으며, 홍수위험지도의 제작과 활용은 비구조적 방법 중 하나이다. 홍수 위험지도는 홍수에 의한 인명 및 재산피해를 최소화하기 위해 홍수발생 시 여러 가지 정보들을 지도상에 나타낸 것으로서, 본 연구에서는 기존의 홍수위험지도의 활용성을 증가시키고 정보의 직관성을 개선하고자 공간정보기반 3차원 가상현실을 이용하여 홍수위험지도를 제작하고, 그 활용성을 평가하였다. 특히, 디지털기기를 이용하여 언제 어디서나 온라인 정보에 접근이 가능한 시대에 본 연구에서 제시한 홍수위험지도는 그 활용성이 매우 높다고 판단된다.
본 논문에서는 모바일폰 카메라를 이용하여 취득한 스테레오 영상으로부터 3차원 정보를 산출하고 이를 통해 3차원 정확도를 분석하고자 한다. 3차원 정확도 분석을 위해 스테레오 모델의 수렴각 변화에 따른 정확도 결과를 비교하였다. 본 논문에서는 내부 파라미터 산출과 영상의 왜곡보정 그리고 종속적 상대표정을 이용한 스테레오 영상의 기하구조 추정을 통해 모델 공간 상의 3차원 좌표를 계산하였으며, 이를 객체 공간 상의 좌표계로 변환함으로써 정량적인 3차원 정확도 분석을 수행하였다. 실험결과에서는 스테레오 모델의 수렴각이 약 $17^{\circ}$ 이상일 때, 상대적으로 높은 정확도를 갖는 3차원 정보가 생성됨을 확인하였다. 결과적으로 정확도 높은 3차원 정보 생성을 위해서는 촬영거리 및 기선거리를 고려하여 적절한 수렴각을 이루는 스테레오 모델 수립이 필요하다. 본 논문의 결과가 향후 모바일폰의 스테레오 영상을 이용한 입체영상 제작 및 3차원 객체 복원 등 관련 연구에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
현실감 있는 얼굴 모델을 생성하기 위한 방법은 70년대부터 계속되었지만, 얼굴 구조의 복잡성, 색상과 텍스처의 다양한 분포, 잔주름과 같은 미세한 부분을 표현하기 어렵다는 정들로 인해 아직까지도 계속 연구되어지고 있다. 본 논문은 기존의 하드웨어 의존적인 3차원 얼굴 모델을 생성 방법이 아닌 2차원 얼굴 영상만으로 얼굴 모델을 생성하는 방법을 제시한다. 연구 수행 단계는 크게 얼굴 영역 검출 과정과 얼굴 모델링 과정으로 나뉘어지며, 얼굴 영역 검출을 위해 정규화된 TS 색상값과 얼굴의 피부색에 대한 평균과 공분산을 이용한 마할라노비스 거리 측정법을 이용한다. 얼굴 모델링 과정에서는 2차원 영상으로부터 3차원 정보를 추출한 뒤 일반 얼굴 모델에 변형을 주어 모델을 생성한다. 보다 현실감 있는 모델을 생성하기 위해 텍스쳐 매핑 기법을 추가한다. 본 연구를 통해 생성되는 얼굴 모델은 아바타 생성, 화상회의, 인증 시스템과 같은 분야에 적용 가능하며, 입력 영상에 대한 제약점을 줄이고 또한 사람의 손이 거치지 않고 전체적으로 자동화되어 처리할 수 있는 시스템을 제안한다.
최근 실세계를 재현하기 위한 3차원 기술개발의 필요성과 요구가 증가하게 되어 이러한 요구를 충족하기 위해 실세계 재현에 대한 연구가 국내외적으로 활발히 진행되고 있다. 기존에 구축된 공간분석을 위한 데이터는 2차원을 목적으로 제작되었으며 이는 3차원의 현실세계를 반영하는데 한계성이 있다. 또한 데이터 활용성이 제한적이며 데이터 재생산은 비용과 시간의 측면에서 비효율적이므로 기존의 데이터를 활용하여 효과적으로 3차원의 현실세계를 재현할 수 있는 방법에 대한 연구의 필요성이 증대되었다. DEM(Digital Elevation Model: 수치표고모델)은 활용 분야별로 다양한 요구조건을 만족하는 개별적인 방법으로 제작되어 활용되며 기존의 DEM 제작은 일률적인 보간법과 해상도로 제작되므로 데이터의 효율성이 떨어진다. 이는 실세계를 반영하기 위한 정확성에서의 한계성을 가지므로 다양한 데이터를 포함하면 효율성을 높일 수 있다. 본 연구에서는 지형분석을 통해 산악지, 구릉지, 평지로 분류 하여 서로 상이한 보간법과 해상도로 다중 해상도 DEM을 생성하였고 지형의 특성을 대표하는 model keypoint 데이터를 생성하여 포함하였다. 또한 3차원 공간정보를 포함하는 데이터 융합을 위해 도화원도와 통합하여 포괄적, 적응적 및 융통적 지형공간 데이터 모델링을 방안을 제안하였다.
본 논문에서는 지능로봇. 지능형자동차. 지능형빌딩 등에 다양하게 활용될 수 있는 3차원 환경과 여기에 포함된 물체의 실시간 인식을 위한 새로운 접근 방법을 제안한다. 본 논문에서는 먼저 사람이 환경을 인식하고 상호작용하는 데 사용하는 3가지 기본 원칙을 설정하고, 이 기본 원칙들을 이용하여 실시간 3차원 환경 및 물체 인식을 위한 통합된 방법을 제시한다. 이들 3가지 기본 원칙은 다음과 같다. 첫째, 전역 적인 평면 특징들을 인식함으로써 작업환경의 기하학적 구조에 대한 개략적 특성화를 고속으로 진행한다. 둘째, 작업환경 속에서 기존에 알려진 물체를 먼저 빠르게 인식하고 이를 데이터베이스 내에 저장되어 있는 물체의 모델로 교체한다. 셋째, 다중 해상도 Octree 표현 방법을 이용하여 기타 영역을 주어진 작업의 필요에 따라 적응적으로 실시간 모델링 한다. 본 논문에서는 3차원 SIFT로 언급되는 3차원 좌표를 가지는 SIFT특징들을 3차원 좌표정보와 함께 확장하여 사용함으로서 전역적 평면 특징의 빠른 추출, 고속의 물체 인식, 빠른 장면 정합 등의 기능에 활용하고 이와 동시에 스테레오 카메라로부터 입력되는 3차원 좌표의 잡음과 불완전성을 극복한다.
시선 위치 추적이란 사용자가 모니터 상의 어느 지점을 쳐다보고 있는 지를 파악해 내는 기술이다. 시선 위치를 파악하기 위해 본 논문에서는 2차원 카메라 영상으로부터 얼굴 영역 및 얼굴 특징점을 추출한다. 초기에 모니터상의 3 지점을 쳐다볼 때 얼굴 특징점들은 움직임의 변화를 나타내며, 이로부터 카메라 보정 및 매개변수 추정 방법을 이용하여 얼굴특징점의 3차원 위치를 추정한다. 이후 사용자가 모니터 상의 또 다른 지점을 쳐다볼 때 얼굴 특징점의 변화된 3차원 위치는 3차원 움직임 추정방법 및 아핀변환을 이용하여 구해낸다. 이로부터 변화된 얼굴 특징점 및 이러한 얼굴 특징점으로 구성된 얼굴평면이 구해지며, 이러한 평면의 법선으로부터 모니터 상의 시선위치를 구할 수 있다. 실험 결과 19인치 모니터를 사용하여 모니터와 사용자까지의 거리를 50∼70cm정도 유지하였을 때 약 2.08인치의 시선위치에러 성능을 얻었다. 이 결과는 Rikert의 논문에서 나타낸 시선위치추적 성능(5.08cm 에러)과 비슷한 결과를 나타낸다. 그러나 Rikert의 방법은 모니터와 사용자 얼굴까지의 거리는 항상 고정시켜야 한다는 단점이 있으며, 얼굴의 자연스러운 움직임(회전 및 이동)이 발생하는 경우 시선위치추적 에러가 증가되는 문제점이 있다. 동시에 그들의 방법은 사용자 얼굴의 뒤 배경에 복잡한 물체가 없는 것으로 제한조건을 두고 있으며 처리 시간이 상당히 오래 걸리는 문제점이 있다. 그러나 본 논문에서 제안하는 시선 위치 추적 방법은 배경이 복잡한 사무실 환경에서도 사용가능하며, 약 3초 이내의 처리 시간(200MHz Pentium PC)이 소요됨을 알 수 있었다.
기존의 종이지도를 수치지도 처리과정으로 얻어진 등고선(contour line) 데이터는 원격탐사(Remote Sensing)와 지리정보시스템(GIS)의 응용분야에서 주로 사용되어지는 데이터이다. 이러한 등고선은 해당 지역의 DTM(Digital Terrain Model) 데이터 생성을 위해 보간(interpolation)하여 생성하는 데 연구가 집중되어 왔다. 본 논문에서는 DEM(Digital levation Model)으로부터 얻어진 등고선 데이터를 이용하여 사용자에게 3차원으로 가시화 해 줄 수 있는 기법을 소개한다. 등고선 추출을 위한 방법으로는 기존의 소개되어진 Marching Square 알고리즘을 적용하였고, 지역적인 최고점(local minimum)과 최소점(maximum)을 구하기 위해 등고선을 열린 등고선(open contour)과 닫힌 등고선(closed contour)으로 분류하게 된다. 지역적 최고, 최소점을 찾기 위한 탐색공간을 줄이기 위해 닫힌 등고선만을 닫힌 등고만을 대상으로 등고선 트리를 생성하였으며, 생성된 트리의 리프노드에 대해서 최고, 최소점에 대한 근사(approximation)를 수행하게 된다. 이렇게 구해진 근사된 장점들과 등고선 데이털 입력으로 하여 제한된 딜로니 삼각분할(Constrained Delaunay Triangulation)을 수행함으로써, 3차원 지형을 재구성할 수 있다. 실험에서 간단한 그리드 샘플데이터와 USGS로 획득한 데이터를 이용하여 속도 측정을 하였다. 결과적으로 저장공간 측면에서 적은 량의 데이터를 가지면서 등고선을 표현할 수 있는 3차원 지형을 랜더링할 수가 있음을 알 수 있다.
과학교육에서 효과적인 과학 수업을 위하여 과학사 도입의 중요성이 계속 강조되어 왔다. 이에 따라 과학 교과서에는 많은 과학사 자료가 사용되고 있다. 하지만 과학 교과서에 사용된 과학사 자료가 어떤 유형과 맥락에서 어떠한 역할을 하고 있는 지에 대한 면밀한 분석은 이루어지지 못한 실정이다. 이에 본 연구에서는 선행 연구와 관련 문헌 분석을 통해 과학 교과서에 사용된 과학사 자료를 분석하기 위한 3차원 틀을 개발하고, 이를 제 7차 교육과정의 과학 교과서 지구과학 내용을 대상으로 적용하였다. 개발된 분석틀은 수업맥락, 역할, 제시유형의 3개 차원으로 구성된다. 수업맥락 차원은 흥미, 사회-문화적, 인식론적, 개념적 맥락의 4가지 영역으로 세분되며, 제시유형 차원은 에피소드/일화, 발견/고안, 선형적인 발전, 역사적 실험의 4가지 영역으로 세분된다. 역할 차원은 기본적, 보충적, 탐구적의 3가지 영역으로 세분된다. 개발된 3차원 분석틀을 적용하여 과학 교과서의 지구과학사 자료들을 분석한 결과, 수업맥락 차원에서는 개념적 맥락의 과학사 자료가 모든 학년별 과학 교과서에서 가장 많았다. 역할 차원에서는 기본적 역할이 압도적으로 많았으며, 탐구적 역할의 경우에는 매우 적었다. 제시유형 차원에서는 발견/고안과 선형적인 발전 유형이 대부분이었고, 에피소드/일화 유형의 자료는 주로 흥미 맥락과 연계되어 극히 일부만 사용되고 있었다. 3차원 각 영역들을 48개의 조합으로 분석한 결과, '개념적 수업맥락-기본적 역할-발견/고안 유형'과 '개념적 수업맥락-기본적 역할-선형적 발전 유형' 2개 조합에 집중되었으며, 나머지 조합들의 빈도는 매우 낮았다. 전체적으로 3차원 분석틀 각 영역에 부합하는 과학사 자료가 과학 교과서에 다양하게 포함되지 못하고 일부 영역에만 집중되는 것으로 나타났으며, 이러한 연구 결과는 앞으로 다양한 수업맥락, 역할, 그리고 유형으로 과학사 자료들이 개발될 필요가 있음을 시사한다.
동판 생산량의 증가와 수요의 활성화로 더욱 동판에 대한 자동 검사 시스템이 필요하게 되었다. 본 연구에서는 동판의 3차원 표면형상 및 결함 검출을 하기 위한 3차원 영상 분석 시스템 및 GUI를 개발했다. 2차원 영상을 통해 분석을 할 수 있으나 오류가 많이 발생하기 쉽고, 작업자가 분석하기에는 무리가 따르기 때문에 3차원 영상으로 분석하여 살펴보고 자동으로 판정을 내리므로 작업자가 사용하기 쉽다. 동판 제작 공정에서 발생되는 검사 방법에서 사람에 의한 육안 검사가 주로 행해지고 있는데, 여기서 자동 검사를 통해 정확한 검사율과 비용 발생을 감소를 할 수 있다. 동판에 대한 결함을 정의하고, 동판 결함 검사 측정을 위한 시스템을 개발한다. 그리고 분석 알고리즘과 3차원 영상 분석 프로그램을 개발하여 동판에 결함을 자동 검출한다.
사진스캐닝 기술은 여러 장의 사진정보를 조합하여 대상물을 3차원으로 재구성하는 기술로 3D 스캐너처럼 포인트 클라우드를 생성하고 폴리곤 모델을 생성할 수 있다. 생성된 데이터로는 매장문화재의 3차원 형상뿐만 아니라 2차원 실측에 필요한 평면과 단면 형상정보를 얻을 수 있다. 야외조사 현장에서 이루어지는 매장문화재의 기록은 많은 시간이 필요한데 사진스캐닝 기술은 별도의 장비와 인력이 이중으로 투입될 필요가 없이 조사 직후 유구 정리가 가장 양호한 상태에서 바로 작업을 진행할 수 있다. 또한 사진촬영을 통해 획득된 이미지를 활용하여 3차원 데이터를 구축할 수 있어 경제적인 부담이 적으면서도, 최적의 상태에서 빠르고 간편하게 3차원의 입체형상 정보를 기록화 할 수 있는 기록방법이라고 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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