멀티미디어 기술과 콘텐츠의 발달로 3차원 데이터의 사용 범위가 넓어지고, 이를 보다 효율적으로 관리하고 검색하기 위한 시스템이 필요하다. 본 논문은 효율적인 3차원 모델의 형상 기반 검색을 하기위해 모델의 특징을 추출하는 단면 형상 영상 방법을 제안한다. 3차원 모델의 특징 기술자는 모델에 대한 위치, 회전, 크기에 불변해야 하므로 모델을 정규화 시키는 작업이 필요하다. 본 논문에서는 주성분 분석 방법을 이용하여 정규화하였다. 제안한 알고리즘은 주성분 분석을 통해 각 축의 방향 성분을 찾고, 각 축에 직교하는 n 개의 평면을 생성한다. 이 평면은 각 축의 방향과 직교 성분을 갖으며 단면 형상 영상을 구하는데 사용된다. 단면 형상 영상은 3차원 모델과 각 평면이 교차해서 생기는 2차원 평면 영상이다. 제안한 3차원 모델의 특징 기술자는 단면 형상 영상의 중심점과 2차원 형상(shape)을 이루는 직선까지의 유클리디안 거리(distance)값들의 분포도이다. 검색 성능 평가는 MPEG-7에서 제시한 표준 평가 방법인 표준화된 수정 검색 순위의 평균(ANMRR)을 이용하였고 제안한 방법의 우수성을 실험 결과를 통해 입증하였다.
본 논문에서는 동적 객체의 3 차원 정보를 표현하는 깊이 영상의 노이즈 필터링 방법을 제안한다. 실제 객체의 동적인 3 차원 정보는 적외선 깊이 센서가 장착된 깊이 비디오 카메라를 이용하여 실시간으로 획득되며, 일련의 깊이 영상, 즉 깊이 비디오(depth video)로 표현될 수 있다. 하지만 측정환경의 조명조건, 객체의 반사속성, 카메라의 시스템 오차 등으로 인해 깊이 영상에는 고주파 성분의 노이즈가 발생하게 된다. 이를 효과적으로 제거하기 위해 깊이 영상기반의 모델링 기법(depth image-based modeling)을 이용한 3 차원 메쉬 모델링을 수행한다. 생성된 3 차원 메쉬 모델은 깊이 영상의 노이즈로 인해 경계 영역과 형상 내부 영역에 심각한 형상 오차를 가진다. 경계 영역의 오차를 제거하기 위해 깊이 영상으로부터 경계 영역을 추출하고, 가까운 순서로 정렬한 후 angular deviation 을 이용하여 불필요하게 중복된 점들을 제거한다. 그리고 나서 2 차원 가우시안 스무딩 기법을 적용하여 부드러운 경계영역을 생성한다. 형상 내부에 대해서는 경계영역에 제약조건을 주고 3 차원 가우시안 스무딩 기법을 적용하여 전체적으로 부드러운 형상을 생성한다. 최종적으로 스무딩된 3 차원 메쉬모델을 렌더링할 때, 깊이 버퍼에 있는 정규화된 깊이 값들을 추출하여 원래 깊이 영상과 동일한 깊이 영역을 가지도록 저장함으로서 전역적으로 연속적이면서 부드러운 깊이 영상을 생성할 수 있다. 제안된 방법에 의해 노이즈가 제거된 깊이 영상을 이용하여 고품질의 영상기반 렌더링이나 깊이 비디오 기반의 햅틱 렌더링에 적용할 수 있다.
본 논문은 마이크로 BGA(Ball Grid Array)의 3차원 형상 검사를 위한 광학적 방법에 관한 것으로, 특히, LED를 공간적으로 배치한 광원과 경면반사특성을 이용하였다. 이를 위해 비전시스템을 구성하여 BGA의 반사영상을 취득한 후, 영상처리를 통하여 반사된 LED 점광원의 위치를 추출하여 형상검사에 이용하였다. 또한, 영상에 포함된 복수개의 BGA에 대한 상대적 위치의 통계치를 이용하여 BGA 3차원 형상의 결함을 판단하는 방법을 제안하였고, 실험을 통하여 제안된 방법의 효용성을 보였다.
3 차원 형상측정기술(3-D Profile Measurement Method)은 가공품의 치수검사 및 형상측정 등의 공학분야뿐만 아니라 최근에는 의류산업 및 의학산업은 물론 오락산업의 가상현실 구현 등 여러 분야로 점차 사용이 확대되고 있다. 이러한 요구를 만족시킬 수 있는 광학을 바탕으로 한 비접촉 3 차원 형상측정방법(Non-contacting 3-D Profile Measuring Method)은 고속, 고정밀도 측정이 가능하기 때문에 활발히 연구되고 있다. 광학을 이용한 대표적인 3 차원 비접촉 측정방법의 하나인 영사식 무아레는 그림자식 무아레의 단점인 격자의 크기가 측정물체보다 커야 한다는 점과 측정물체와 격자사이의 거리 제한 문제를 해결하였으며, 위상이동법을 사용함으로서, 무아레 무늬 형태의 영향을 받지 않고 측정이 가능해졌다.(중략)
모아레토포그라피를 이용한 금형제작을 위한 클레이모형(clay model)의 3차원 형상측정을 위한 방법이 제시되었다. 그리고 모아레무늬를 해석하는 방법이 제시되어 클레이모형의 형상을 측정 하였고 디지털영상처리기법을 사용하는 일련의 과정을 통해 3차원 형상을 재현하였다. IBM PC/386과 CCD 카메라를 사용하여 실험한 결과 0.005mm의 분해능을 가지며 측정속도가 5분 가량이 소요되었다. 따라서 광학적방법이 접촉식 디지타이징을 이용하였을 경우 발생하는 많은 문제점 등을 효율적으로 보완할 수 있다. 그리고 품질검사를 자동화할 수 있는 방법을 제시하 였고 기존의 모아레토포그라피가 가지는 어려움을 극복하기 위하여 새로운 방법인 주사식 모아 레토포그라피를 제시하였다.
쾌속조형 기술은 3차원 CAD 데이터를 일정한 두께 간격으로 슬라이싱한 각 층을 다양한 방법으로 만들고, 이러한 층을 한층씩 적층하여 원하는 3차원 형상을 신속하게 제작하는 기술이다. 쾌속 조형법은 초기에는 광(beam)에 의해 형상이 만들어진다고 하여 광조형법이라고 불렸다. 그 후 시작품(Prototype)을 신속(Rapid)하게 제작할 수 있다는 사실로부터 'Rapid Prototyping' 또는 '쾌속 조형법' 이라고 불려지게 되었다.(중략)
본 논문에서는 SVM (Support Vector Machine)을 기반으로 하여 인체의 뇌 하부구조인 해마에 대한 지능적 형상분석 방법을 제공한다. 일반적으로 의료 영상으로부터 해마의 형상 분석을 하기 위해서는 충분한 임상 데이터를 필요로 한다. 하지만 현실적으로 많은 양의 표본들을 얻는 것이 쉽지 않기 때문에 전문가의 지식을 기반으로 한 작업이 수반되어야 한다. 결국 이러한 요소들이 분석 작업을 어렵게 한다. 의학 기술이 복잡해 지면서 최근의 형상 분석 연구는 점차 통계적 모델을 기반으로 진행되고 있다. 본 연구에서는 해마로부터 고해상도의 매개변수형 모델을 만들어 형상 표현으로 이용하고, 집단간 분류 작업에 SVM 알고리즘을 적용하는 지능적 분석 방법을 구현한다. 우선 메쉬 데이터로부터 물리변형모델 기반의 매개변수 모델을 구축하고, PDM (point distribution model) 방법을 적용하여 두 집단을 대표하는 평균 모델을 생성한다. 마지막으로 SVM 기반의 이진 분류기를 구축하여 집단간 분류 작업을 수행한다. 구현한 모델링 방법과 분류기의 성능을 평가하기 위하여 본 연구에서는 네 가지 커널 함수 (linear, radial basis function, polynomial, sigmoid)들을 적용한다. 본 논문에서 제시한 매개변수형 모델은 다양한 형태의 의료 데이터로부터 보편적인 3차원 모델을 생성하고, 또한 모델의 전역적, 국부적인 특징들을 복합적으로 표현할 수 있기 때문에 통계적 형상분석에 적합하다. 그리고 SVM 기반의 분류기는 적은 수의 학습 데이터로부터 정상인 해마 집단과 간질 환자 집단간의 정확한 분류를 가능하게 한다.
3차원 스캔 데이터는 물체의 형상정보를 표현하는 Euclidian 공간상의 점데이터의 집합으로 정의될 수 있으며. 복잡한 3D 컨텐츠 및 모델을 사실적이고 효율적으로 생성하기 위한 기초 정보로 사용된다 최근 3차원 스캐닝기술의 발전으로 고정밀도의 형상정보뿐만 아니라 색상정보의 획득이 가능해 졌으며, 데이터의 용량이 비약적으로 증가하였다. 본 논문에서는 기존의 형상기반 점데이터 감소 방법의 한계를 극복하기 위해 색상이 동시에 고려되는 효율적인 점데이터 감소방법을 제안한다.
초기 화재 진압을 위해 사용되는 스프링클러(sprinkler) 설비는 스프링클러헤드의 형태에 따라 살수 분포가 달라진다. 화점의 발생 위치는 특정하기 어려우므로 스프링클러의 살수범위(spray coverage)가 넓게 퍼지는 형태가 되는 것이 확률적으로 가장 큰 효율성을 가진다. 본 연구에서는 EDISON_전산열유체 시스템의 다상유동 해석자를 활용하여 스프링클러헤드의 형태에 따라 살수각과 국부 유동장을 분석하였다. 3차원 형상을 가지는 스프링클러헤드 형상을 2차원 단면으로 나누어 해석하였으며 프레임(frame)과 반사판(deflector)의 형상에 따른 유동장의 변화를 살펴보았고 살수각(spray angle)을 정량적으로 나타내었다. 최종적으로 최대 최소의 살수각을 갖는 2차원 스프링클러헤드를 형상화하였고 이를 중첩하여 살수 범위를 넓게 갖는 스프링클러헤드를 3차원 모델링하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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