본 논문에서는 잡음이 내포된 관측행렬에서 손실 데이터를 보정하는 방법과 그 잠재적 잡음에 대한 불확실성 분석에 대해서 다룰 것이다. 관측행렬에 잡음과 손실 데이터가 없을 경우는 SVD 행렬인수분해 방법에 의해 정확한 복원 결과를 얻을 수 있다. 그렇지만 일반적으로 관측행렬의 일부 요소는 손실되거나 잡음 영향을 받게 된다. 이러한 경우는 3차원 복원 오차를 유발시킬 뿐만 아니라 그 해결책 또한 찾기가 쉽지 않은 문제가 있다. 따라서 3차원 복원 오차를 최소화하기 위해서는 무엇보다도 잡음 환경에서 손실 데이터를 신뢰성 있게 보정하고, 그 보정된 결과를 정량적으로 평가를 해줄 필요가 있다. 본 논문은 2차원 투영 객체와 3차원 복원 형상 사이의 기하학적 특성을 이용해 손실 데이터를 보정 하는 방법을 소개하고, 그 보정 성능을 정량적으로 평가할 수 있는 SVD rank이론을 이용한 관측행렬의 잡음 레벨 추정 방법에 대해서 제안할 것이다.
The authors have realized reconstruction of 3D shape using contacting method with pins and TCP/IP communication. In this paper, the working principal of the mechanism is proposed and tested. A special sensor system is designed as 148 matrix form to measure 3D shape. When contact occurs between pin and the plate of the sensor matrix, the position information of pins is sent to computer and raised height data of the pin is obtained by counter which accumlates encoder signal. So, all datum which contain 3-dimensional coordinate, is transferred using TCP/IP communication. Finally, 3D shape is reconstructured by Web browser of remote computer. The measuring result shows that the proposed mechanism is reliable and promising as a remote measuring device through Internet.
2차원 밝기 영상에서 3차원 정보를 얻는 문제는 컴퓨터 시각 연구에서 매우 중요한 분야를 차지하고 있다. 이러한 목적을 위해 먼저 2차원 영상을 취득할 때 카메라의 위치, 광원의 방향, 영상내 물체의 반사특성 등 본질적인 정보를 이용한다. 이중에서 물체의 표면 반사특성은 매우 중요한 단서가 된다. 과거에는 물체의 반사특성을 Lambertian 반사만을 전제하여 연구를 진행했지만 실세계의 물체는 대부분 Non-Lambertian 반사특성을 갖는다. 본 논문에서는 2차원 밝기 영상에서 물체의 반사특성을 해석하고, 반사특성 파라미터를 추정하여 물체의 형상을 복구하는 새로운 방법과 반사특성을 모르는 상황에서 신경회로망 학습에 의해 형상을 복구하는 방법을 제안한다. 물체의 반사특성은 전반사 성분과 난반사 성분을 함께 갖는 Non-Lambertian 면을 그 대상으로 하며, 이러한 반사특성은 전반사(Torrance-Sparrow) 모델과 난반사(Lambertian) 모델의 선형적인 합으로 설명될 수 있다. 본 논문에서 제안한 Photometric Matching은 주변 화소의 밝기 분포를 고려하여 참조영상과의 매칭을 통한 형상복구 알고리듬으로써 기존의 Photometric Stereo에 근본을 두고 있지만, 잡음 및 오차의 누적 정도가 향상되었다. 또한 물체의 반사특성을 모르는 상황에서 신경회로망 학습에 의한 형상복구방법을 제안한다. 이 방법은 역전파 학습알고리듬을 이용해 광원 방향에 따른 밝기값에 대해 면법선을 교사하여 형상을 결정한다.
본 논문에서는 풍력 블레이드와 같이 세장비가 크고 초기 비틀림이 존재하는 복합재료로 구성된 블레이드에 대한 이차원 단면의 차원축소와 복원관계를 이론적으로 기술하였다. 그리고 VABS 이용한 보의 차원축소모델에 대한 유효성을 검증하기 위해 선행연구 모델을 활용하여 기존 연구결과를 수치적으로 비교하였다. 실물과 가장 가까운 날개 구조물 2차원 형상에 단면해석을 적용하여 정밀한 단면의 이산화를 수행하고 VABS를 이용하여 블레이드의 특성(질량행렬, 강성행렬)을 포함한 1차원 보 모델링을 수행하였다. 1차원 보 모델을 통해 세장비가 큰 날개 구조물의 거동을 확인하고 내부하중을 계산하여 단면위치에서 변형률 복원을 수치적으로 계산하고 이산화된 단면에 수치적으로 매핑하여 시각적으로 확인하고 여유마진을 계산하였다.
본 논문에서는 라인스캔 카메라를 통해 모든 영역의 영상을 획득하는 연구를 제안한다. 이 방법은 기존의 면적 카메라를 이용했던 방법에 비해 투영격자의 이동 횟수를 획기적으로 줄일 수 있으며, 그로 인해 측정시간이 매우 빠르고 측정정밀도도 뛰어난 장점을 가진다. 본 논문의 스캐닝 모아레 측정 방법은 넓은 영역의 3차원 형상 정보를 얻는데 매우 유익하며, 대면적의 대상물 측정 시 일반적으로 사용하는 stitching 기법을 사용할 필요가 없으므로 한번에 전 영역의 3차원 형상의 복원이 가능하여 보다 빠른 속도로 3차원 형상 정보를 얻을 수 있는 효과가 있다. 또한, 투영격자 하나만을 이용한 영사식 모아레 방식을 이용하여 작은 높이 단차를 갖는 물체의 3차원 형상을 복원하고 그 높이를 용이하게 측정 할 수 있다. 본 연구는 양산환경(Mass production)의 웨이퍼 범프 높이 검사 및 FC-CSP나 FC-BGA 범프 높이 검사 등에 활용 할 수 있으며, 실험을 통해 기존의 방법에 비해 투영격자의 이동횟수 및 측정 속도가 향상되었음을 확인하였다.
문화기순(CT)은 좁은 의미로 문화콘텐츠를 만들어내는 데 기본이 되는 기술로 각 국은 세계적 문화 공감대를 형성할 수 있는 콘텐츠를 창출하기 위한 노력을 기울이고 있다. 우리 고유의 문화유산을 응용하는 다양한 콘텐츠가 생성될 때 창의적이고 세계적인 경쟁력을 갖추게 되며, 이를 위해 문화원형 복원기술은 필수적인 핵심 기술이다. 본 논문에서는 찬란한 문화유산을 가진 백제시대 유물인 금동용봉환두대도를 3차원 형상정보 처리기술과 고고학적, 과학적 분석 자료를 토대로 디지털의 원형복원한다. 먼저, 3차원 스캐닝 작업을 통해 취득된 데이터는 샘플링과 특징추출 및 정합과정 후 홀 채움 및 스무딩을 이용하여 보정하고, NURBS와 B-Spline 방법을 이용하여 곡면으로 모델링한다. 그런 다음, 환두대도 구성요소의 색상과 재질을 추정하여 텍스쳐를 편집한 후 맵핑한다. 제작되어진 원형 모델은 전문가의 검증을 거쳐 수정 보완되었다. 디지털 복원된 환두대도는 IT기술과 결합하여 디지털 박물관 구축 및 시대별 지역별, 유형별 환두대도의 정형화 된 데이터베이스를 구축하여 손실 유물의 원형 추정에 활용할 수 있다. 또한 고고학이나 보존과학의 교육 컨텐츠 및 영화, 방송, 게임, 애니메이션 등의 문화 콘텐츠로 활용할 수 있다.
3차원 형상과 모션을 추정하기 위한 통계학적 최적화 알고리즘들이 다양하게 개발되고 있다. 그렇지만 통계적 접근은 카메라의 기하학적 위치나 관측시야각 등의 설정에 따른 SfM(Shape form Motion)의 민감한 영향을 분석하는데는 한계가 있다. 본 논문은 SfM의 모호성을 예측하기 위해 카메라 촬영 구성 요소를 이용하여 관측행렬의 불확실성을 정량적으로 추정할 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 SfM 알고리즘의 최종적인 복원 성능을 예측하는데도 매우 효과적인 방법이다. 또한 합리적인 복원 결과를 기대할 수 있도록 카메라 촬영 구성을 설정하기 위한 직접적인 가이드라인을 제공할 수 있다는 점에서 중요하다. 실험결과는 이러한 카메라 촬영 구성을 이용하여 관측행렬의 불확실성에 대한 정량적 추정을 실험적으로 검증하고 본 알고리즘의 효율성을 확인한다.
본 논문에서는 정확한 깊이를 추출하기 위해 고차 통계기반 초점 척도를 이용한 SFF(shape from focus) 알고리즘을 제시한다. 기존의 SFF기반 3차원 깊이 복원 기법들은 초점 척도로 SML(sum of modified Laplacian)을 사용하기 때문에, 성능이 영상의 특성에 크게 의존하여 초점이 정밀하거나 질감이 풍부한 영상에서만 효율적이다. 그러므로, 본 논문에서는 비교적 질감과 초점이 빈약한 영상에서도 초점 값을 추출할 수 있도록 고차 통계(HOS:higher order statistics)를 이용한 알고리즘을 제안한다. 이 초점 척도에 의해 초점 영역 맵이 생성되고 국부적으로 최적의 초점 값을 갖는 화소를 추출하기 위해 영역개선, 세선화, 모서리 검출과정이 순서적으로 적용된다. 최종적으로 추출된 점에 대해서 Delaunay 삼각화를 사용하여 3차원 모델정보를 생성한다.
Markov Random Fields(MRF) 모델은 영상 분할 및 복원 등에 주로 사용되는 확률적 영상모델이다. 본 논문에서는 MRF 모델을 3차원으로 확장하여 분할을 위한 선 필드 모델(Line Field Model)과 움직임 검출을 위한 움직임 필드 모델(Motion Field Model)을 도입하여 동영상 내에서 움직이는 물체의 형상과 움직임을 추정한다. 제안된 방법을 이용하여 한국어 수화 동작에서 손의 형상과 이동방향을 검출하였다. 그 결과 optical flow를 사용하는 방법에 비해서 이동 방향이 왜곡되는 것을 방지하여 보다 정확한 이동 방향을 검출할 수 있었다. 또한 영상 추출의 경우에 있어서도 형상의 윤곽면과 내부가 하나의 라벨(label)로 묶이기 때문에 보다 깨끗한 영상을 추출할 수 있었다.
본 논문에서는 NURBS(Non-Uniform Rational B-Splines)로 표현된 3차원 곡면을 복원하기 위한 영상 기반 곡면 모델링 기법을 제안한다. 카메라 보정이 수행된 복수의 영상으로부터 사용자가 대응곡선을 지정하면 카메라의 정보를 이용하여 대응 곡선의 3차원 복원을 수행한다. 사용자 인터페이스에 의해 각 영상에서 곡선을 지정하기 위하여 본 논문에서는 NURBS 곡선을 이용하였으며 bilinear surface, ruled surface, generalized cylinder, surface of revolution등의 기본 곡면뿐 아니라 skinned surface, swept surface, boundary patch등의 고급 곡면 생성을 지원하여 다양한 모양의 곡면 물체를 모델링 할 수 있다. 또한 영상을 기반으로 view-dependent 텍스처 생성방법을 지원하여 좀더 사실적인 곡면의 복원을 수행한다. 생성된 3차원 곡선 또는 곡면은 VRML과 같은 표준 형식으로 출력하여 재사용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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