본 논문에서는 전산화된 인체 해부도의 필수 기능인 3차원 볼륨 가시화 기법을 제시한다. 오브젝트순서에 기반한 광선 추적과 런-길이 인코딩의 장점을 이용한 이진 볼륨 렌더링 기법은 경계 추출된 칼라 슬라이스로 구성된 볼륨 데이터를 이용하여, 특정 하드웨어의 도움없이 일반 PC에서 대화식 수준의 속도로 3차원 가시화를 수행한다. 이 방법은 이진 볼륨 렌더링을 위해 필요한 이진 깊이 화상의 구성을 간소화하고 새루운 법선 벡터 계산 방법을 적용하여 렌더링 시간의 향상을 꾀하였다. 이와 함께 화질의 손실 없이 관련 데이터의 양을 줄이는 3D경계 인코딩 방법도 제시한다. 본 논문에서 제시한 렌더링 방법의 대화식 수준의 속도와 인코딩 방법의 정보 저장면에서의 효율성은 PC에서 운용될 수 있는 의학 해부도 응용 프로그램의 개발을 보다 가속화할 것이다.
시뮬레이터의 목적은 새로운 기술의 검증방법을 제공하거나 새로운 기술을 특정 응용분야에 적용시키기 위한 효율적인 방법을 제공하는 것이다. 무인잠수정의 개발 과정에 있어, 시뮬레이션은 고비용과 위험성을 내포하는 현장 시험의 효율적인 대안으로 제시될 수 있다. 본 논문에서는 RVC 지능시스템 모델에 기반을 두어 개발된, 무인잠수정을 위한 자율운항시스템의 성능검증을 위해 3D 시뮬레이터를 설계 및 구현한다. 제안하는 시뮬레이터는 환경관리자(Environment Manager), 객체(Object), 그리고 3차원 뷰어(3D Viewer)로 구성된다. 구성요소 중 객체는 운항환경을 구성하는 지형, 장애물, 무인잠수정과 같은 물리적인 요소를 모델링한 것이다. 이러한 객체들은 환경 관리자에서 표현하는 대상에 맞게 생성하고 초기화된다. 환경 관리자는 생성된 객체들이 상호 작용할 수 있도록 중개자 역할을 수행하고 3차원 뷰어에게 3차원 표현에 필요한 정보를 전달한다. 3차원 뷰어는 전달받은 정보를 바탕으로 OpenGL의 프리미티브를 조합하여 3차원적으로 시각화한다.
3차원 가상 공간에서의 네비게이션은 복잡한 인지 과정을 이해하고 미리 면밀히 설정되어야 하는 과정이다. 상호작용적 3차원 영상의 대중화 시대를 맞아 현재의 다양한 데스크 탑 소프트웨어는 개발자에게 보다 쉬운 저작 환경을 제공하고 있지만 사실 그동안의 체계적 개념 연구는 여건이 갖추어진 특정 기관에 국한되어 이루어져 온 것이 현실이다. 따라서 본 논고에서는 그 간에 대학 및 업체에서 연구 발표한 가상현실 연구의 사례들을 중심으로 보다 창의적인 네비게이션 구현에 근간이 되는 주요 개념들과 네비게이션의 구체적 구현을 지원 해줄 수 있는 직접적 및 간접적 요소들을 분석 및 고찰하고 있다.
본 논문에서는 대표적인 3차원 일인칭 액션 게임(first-person action game)인 Unreal Tournament 게임과 이것에 기초한 Gamebots시스템을 소개하고, 이러한 환경에서 효과적으로 동작하는 지능형 NPC인 KGBot의 설계와 구현에 대해 설명한다. KGBot는 Gamebots시스템에서 하나의 보트 클라이언트(bot client)로 동작하면서 지형이 복잡한 3차원 가상환경 안에서 적들에 대항해 아군과 연합하여 특정 목표 지점(domination point)들을 찾아 점령하는 자율 NPC이다. KGBot는 BDI기반의 범용 에이전트 구조인 UM-PRS를 제어엔진으로 채용하고 있으며, 복잡한 행위들을 효과적으로 구현하기 위해 계충화된 지식베이스를 가지고 있다. 본 논문에서는 특히 제한적인 센서정보와 이동점(waypoint)에 기초하여 자신이 놓여진 월드의 전체지도를 작성하고 임의의 목적지까지 효율적인 이동경로를 계획할 수 있는 KGBot의 행위의 구현과 실험에 대해 설명한다.
본 논문에서는 지능형 무인 운송 시스템의 위치 인식 문제를 풀기 위한 방법으로, 실외 환경에서 보이는 건물 혹은 건물 입구의 상대적 위치와 자세 추정이 가능한 파티클 필터 기반 3 차원 물체 인식 방법을 제안한다. 제안하는 파티클 필터에 기반한 인식 시스템은 다양한 인식 증거들을 연속 영상에서 융합 및 모델 매칭을 함으로써 강인한 3 차원 물체 인식 및 자세 추정이 가능하다. 제안하는 방법은, 적합한 인식 증거들을 수집/선택하고, 다양한 인식 증거들로 부터 나타나는 인식 대상의 자세를 3 차원 공간상의 확률적인 파티클로 표현하며, 파티클 필터링을 통하여 연속 영상 상의 다양한 인식 증거들을 융합하는 것을 특징으로 한다. 스테레오 카메라를 이용한 실험을 통하여, 제안하는 방법이 실외 건물의 기하학적 특정을 인식 증거로 활용한 효율적인 3 차원 인식 및 자세 추정을 수행하는 것은 보여준다.
이 논문은 3차원 정수 웨이브릿 변환을 이용한 손실 의료 영상 압축에 대한 방법을 보여준다. 의료영상에 3차원 웨이브릿 분할법과 3차원 spatial dependence tree를 이용한 Set Partitioning in Hierarchical Trees(SPIHT) algorithm을 제공한다. 또한 3차원 웨이브릿 분할법에서 정수 웨이브릿 필터들을 이용한 lifting방법을 이용하고, unitary 변환을 만들기 위하여 정확한 scaling을 이용한다. 압축률이 증가하면 할수록 인접한 coding unit사이에선 boundary effect가 생긴다. Video와 같지 않아서 인접한 coding unit사이에서의 boundary artifact는 보여서는 안 된다. 이러한 현상을 제거하기 위해서 인접한 coding unit사이에 axial domain으로 overlapping방법을 사용한다. 또한 코딩 할 때 여러 종류의 정수 필터들을 사용한다. 결과로 어떤 특정한 필터를 사용할 때 좋은 결과를 얻었고 overlapping방법을 사용했기 때문에 ringing artifacts는 거의 찾아 볼 수가 없게 되었다. 그리고 어두운 면을 코딩 할 때도 좋은 결과를 얻었다.
In this paper, the tilted image sequence, which is obtained the transmission electron microscopy (TEM) for a 3D reconstruction, is aligned based on the fiducial marker method. A direct correlation method is also conducted between adjacent tilted images for the performance comparison. Using real TEM tilted images, we can successfully perform the alignment.
키넥트(Kinect) 센서를 이용한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 특히, 키넥트 센서는 2차원 칼라 영상 뿐만 아니라 2차원의 깊이(depth) 정보를 제공하므로 그 활용가치가 높다고 볼 수 있다. 현재 주목받고 있는 분야는 제어시스템 분야를 들 수 있으며, 인체 모션을 이용하여 특정 명령을 수행하거나 기계의 움직임을 제어할 수 있도록 하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 키넥트 센서를 이용하여 윈도우즈 운영체제의 키보드와 마우스를 하나로 통합하고 Window7 기반의 응용프로그램을 제어할 수 프로그램을 설계하여 다양한 입력 모션에 대한 패턴인식을 통하여 3차원 입력장치의 구현을 키넥트 기반으로 실현 가능한 것을 제시하고자 한다.
레이더 안테나에서 송신된 전파가 표적에 맞으면 표적의 전기적 특성, 외형 등에 따라 특정한 형태의 전계가 형성되는데, 이를 RCS 패턴이라 한다. 표적의 RCS를 계산하여 RCS 패턴을 플로팅 하는 다양한 상용 프로그램이 있으며, 군함이나 선박과 같은 큰 표적의 해석을 위해서는 저주파 해석기법 보다는 계산 속도가 빠른 고주파 해석기법이 적용된 프로그램이 적합하다. 고주파 해석 프로그램인 XGTD는 표적의 360도 전 방위에 대한 2차원 RCS 패턴을 빠른 시간에 플로팅 가능하나, 3차원 RCS 패턴은 구할 수 없다. 본 논문에서는 XGTD를 이용하여 다양한 각도에서 표적의 2차원 RCS 패턴을 플로팅하고, 이를 이용하여 3차원 RCS 패턴을 생성한 후 3차원 안테나 패턴 파일로 변환하여 활용하는 방안을 제안하였다.
본 논문 단일영상 내에 존재하는 피사체의 정보를 객관적인 수치로 구현하는 데 목적이 있다. 이러한 연구를 위해서 2차원의 단일영상이 가진 소실점을 기초로 하였으며, 3D 프로그램을 이용하여 단일영상을 3차원으로 재구성하였다. 또한, 3차원 재구성에 필요한 촬영카메라의 축 설정을 위해서 이미지가 가진 렌즈 화각 및 바닥 패턴을 활용하였다. 이렇게 완성된 3차원 영상은 하나의 기준이 되는 특정 피사체의 크기 값을 안다면 바닥패턴에 있는 모든 피사체의 크기 및 거리 측정이 가능하며 이를 통해 CCTV 또는 기타 범죄 사건의 영상에서 범인 및 단서가 되는 피사체의 기초정보를 획득할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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