본 연구에서는 소재의 3차원 변형, 즉 평면변형(sidewise spread)과 벌징변형 을 동시에 고려할 수 있는 간단한 동적가용 속도장을 제안하고 이를 클로버(clover) 시편의 업세팅 단조 해석에 적용해보기로 한다. 상계이론에 의한 전체 에너지 소비 율을 최소화시키면서 그때 그때의 높이 감소에 따른 단조 하중과 변형 형상을 구한다. 실험은 SM15C 탄소강을 이용하여 시편의 형상과 윤활조건을 바꿔가면서 상온에서 수행 한다.
특징 형상의 조합으로 표현될 수 없는 자유 형상을 가진 제품이 늘어남에 따라 자유형상을 효율적으로 변형시키는 기법이 필요하다. 여러 가지 자유형상 변형기법(FFD) 가운데에서 자유 형상을 파라메트릭하게 컨트롤하기 위해서는 조정 다각형 기반의 형상 변형 기법이 적합하다. 이에 따라 본 연구에서는 FFD 기법을 적용하여 자유형상 모델을 파라메트릭하게 컨트롤하기 위해 입력 모델에 대한 조정 다각형을 자동으로 생성하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 크게 기본 조정 다각형 생성과 조정 다각형 최적화 단계로 나누어진다. 기본 다각형 생성에서는 1)입력모델을 직교 3방향에 투영, 2)투영된 결과에 대해 2차원 조정 다각형을 생성, 3)2차원 조정 다각형을 조합하여 3차원 기본 조정 다각형 생성의 단계를 거친다. 조정 다각형 최적화 단계에서는 기본 조정 다각형에 에지 및 면 연산자를 적용하여 입력 모델에 더욱 근사하는 최종 조정 다각형을 생성한다. 예제에서는 제안된 알고리즘을 통해 자동으로 생성된 조정다각형을 자동차 모델에 적용하여 모델의 형상을 변화시킨 결과를 보였다.
3차원 인체 스캐너로부터 얻어진 인체형상데이터는 여러 인체에 대한 3차원 평균 모델을 만들어 내는 등의 통계적 분석이나 자세 변경을 위해 필요한 내부 골격 구조와 골격과 피부조직 사이의 관계 등을 계산해 내기 어렵다. 또, 이러한 통계적 분석을 위해서는 각 모델 간의 상응 관계가 확립되어야 하지만 스캐너로부터 얻어진 인체 형상 데이터들은 측정 환경이나 대상에 따라 각각이 서로 상이한 기하학적 구조로 이루어져 있다. 본 논문에서는 템플릿 모델을 3차원 인체데이터에 맞도록 변형함으로써 다수의 인체 형상에 대하여 토폴로지를 일치시키도록 한다. 3차원 인체 데이터에 대해 템플릿 모델이 가장 근사한 형상이 되도록 하는 변형을 자동으로 찾아내기 위해서 표면 위에 정의된 특징점들을 사용한다. 또한, 기존에 찾아둔 특징점군 및 변형정보 데이터가 충분히 많다면 새로운 변형을 계산하는 데 유용하게 사용될 수 있음을 보인다. 이렇게 상응 관계가 확립된 모델들은 삼차원 벡터 공간의 점들의 집합으로 표현 및 통계적 분석이 가능하게 된다.
본 논문은 3차원 발 자세를 추정하기 위한 효과적 형상 기술자를 제안하였다. 처리 시간을 단축시키기 위하여 특수 제작된 3차원 발 모형을 2차원 투영하여 발 형상 데이터베이스를 구축하고, 3차원 자세 요약정보를 메타 정보로 추가한 2.5차원 영상 데이터베이스를 구성하였다. 그리고 특징 공간 크기가 작고 다른 형상 기술자에 비하여 자세 추정 성능이 뛰어난 수정된 Centroid Contour Distance를 제안하였다. 제안된 기술자의 성능을 분석하기 위하여, 검색 정확도와 시공간 복잡도를 계산하고 기존의 방식들과 비교하였다. 실험 결과를 통하여 제안된 기술자는 특징 추출 시간과 자세 추정 정확도면에서 기존의 방식들보다 효과적인 것으로 나타났다.
3차원 관상동맥처럼 위상 구조가 중요한 객체의 형상을 분석하기 위해서는 혈관의 분기점, 극단점, 혈관의 계층적 구조 관계 등의 정보를 함축적으로 표현할 수 있는 골격 추출이 매우 중요하다 본 논문에서는 3차원 CT 혈관조영술(3D CT Angiography)로 촬영된 영상으로부터 관상동맥의 3차원 골격을 추출하는 방법을 개발하였다. 먼저, CT 혈관조영술부터 획득한 슬라이스 이미지로부터 3차원 조작 및 수술 시뮬레이션 등을 위하여 혈관의 3차원 표면에 대한 메쉬 모델을 생성한다. 생성된 메쉬 모델이 임의로 변형된 후에도 자동으로 골격을 쉽게 추출할 수 있도록 메쉬 모델을 복셀화하는 단계를 거친다. 이렇게 얻어진 복셀모델로부터 유클리디언 거리 맵을 구성하여 discrete medial surface (DMS)을 생성하고 최종적으로 골격을 추출하게 된다. 이렇게 추출된 3차원 골격은 관상동맥 수술 시뮬레이션 등에서 다양한 형상 분석에 유용하게 사용될 수 있다.
2차원 시스템과는 달리 3차원 의복 CAD 시스템을 이용하면, 직접 재단 봉제 과정을 거치지 않고도, 만들어진 의복의 형상과 착장 상태를 확인해볼 수 있다는 장점이 있다. 이러한 3차원 시스템에서는 의복의 자연스런 처짐, 이른바 드레이프(drape)를 잘 표현하여야만 실제에 최대한 가까운 의복의 형상을 보여줄 수 있다.(중략)
5 축 기반 3 차원 금속 프린팅에서는 파트형상에 overhang/undercut 형상이 존재하여도 tilting과 rotating의 2 축을 이용하여 파트형상의 조형 방향을 자유롭게 바꾸어 지지구조물(support structure) 형상피처의 추가 없이 3-D 적층(3DL: 3-D layering)이 가능하게 된다. 이를 위해서는 overhang/undercut의 형상근처에서 국부적으로 tilting과 rotating 정보에 맞는 조형 층 적층 정보를 제공하는 새로운 전처리기(preprocessor) 기능이 필요하게 된다. 본 논문에서는 overhang/undercut 과 같은 형상들을 자동으로 진단하고 검출하여 3 차원 layering 이 가능할 수 있도록 방사형 기울기 측정법(calculation of radial gradient: CRG)과 은유적 자동 분할 알고리듬(implicit auto-partitioning algorithm: IAP)을 통해 다중 적층 알고리듬(Multi-part Layering Algorithm: MPL)을 구현함을 제시하고 이를 실제 STL 형상파일에 적용하여 제시된 이론을 검증하고자 하였다.
측정점으로부터의 3차원 객체 자동인식은 컴퓨터비전, 지능형로봇 등의 분야에서 주요 연구주제이다. 본 논문에서 저자는 측정오차가 포함되어 있으며 정렬되지 않은 대용량 3차원 측정점으로부터 객체를 자동적으로 추출하며 그 형상계수를 추정하는 소프트웨어 기술에 대한 소개를 하고자 한다. 해당 소프트웨어는 기능적으로 상호 연결된 형상모델 제시, 측정점 분할, 형상모델 맞춤의 세 부분으로 이루어졌으며 최단거리 최소제곱법(ODF)이 핵심요소이다. ODF는 형상모델과 측정점 사이의 최단거리의 제곱합을 최소화하는 형상모델 계수를 추정한다. 무작위로 선정된 부분 측정점에 대한 임시 형상모델로서 이차 곡면이 ODF에 의하여 구하여지면 우리는 이로부터 3차원 객체를 자동적으로 추출하는 과정인 최종 형상모델 제시, 측정점 분할, 형상모델 맞춤에 필요한 초기값을 제공할 수 있다. 소개된 소프트웨어 기술을 실제 3차원 측정점에 적용함으로써 그의 성능을 확인하고자 한다.
지형공간정보 분야에서 대상물의 3차원 형상에 대한 자료는 기본 자료로 취급되고 있다. 특히, 공간에 관련하여 계획, 유지, 관리 등을 업무를 수행하기 위해서는 다양한 물리적 형상 정보가 필요하다. 종래의 사진측량은 고가의 측량용 카메라와 숙달된 전문가가 운용하는 해석도화기를 이용하여 수행되어 왔으나 최근에는 수치사진측량의 발달로 인하여 저가의 비측량용 디지털 카메라를 이용해 컴퓨터 환경에서 수행하는 것이 가능해졌다. 본 연구에서는 비측량용 디지털 카메라를 이용한 근거리 사진측량에 의해 신속하게 3차원 형상정보를 생성하기 위한 기술을 연구하고, 이를 지형공간정보 분야에 적용할 수 있도록 함으로써, 지형공간정보 분야에서 필요로 하는 3차원 형상에 대한 정보의 취득을 원활하게 하는 것을 목적하였다. 비측량용 카메라 중에서 보급형 컴팩트 디지털 카메라를 사용하고 대상물 내의 단 하나의 길이 성분만을 관측하여 대상물의 3차원 형상을 해석한 결과 1화소 이하의 정확도로 대상물의 크기를 해석할 수 있었다.
본 논문에서는 비디오에서의 특징점 추적을 통해 얻은 2차원 좌표를 이용하여 3차원 구조를 계산하고 부분적으로 복원된 형상들을 점진적으로 융합하여 전체 형상을 생성하는 기법을 제안한다. 영상의 각 프레임에서 공통적으로 추적된 특징점들을 이용하여 형상을 추정한다. 3차원 좌표 추정 방법으로 개선된 직교분해기법을 사용하였다. 개선된 직교분해기법에서는 3차원 좌표를 복원함과 동시에 카메라의 위치와 방향을 계산할 수 있다. 복원된 부분 형상의 융합을 통해 입체적인 전체 형상을 만든다. 복원된 부분 데이터들의 서로 다른 좌표계를 기준 좌표계로 변환하여 하나의 전체 형상으로 융합한다. 형상 추정 과정과 융합 과정이 통합적으로 수행되며 반복적 최적화 작업을 수행하지 않고 선형적으로 이루어진다. 이는 기존 융합 방법인 ICP(Iterative Closest Point) 방법보다 융합 속도를 향상시켜 빠른 형상 복원이 가능하다. 융합 시간은 평균 0.01초 이내의 수행 속도를 보이며 융합의 오차는 평균 1.0mm 이하의 오차를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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