애니메이션은 끈임 없는 리얼리티의 변형을 시도하며 발전해 왔다. 애니메이션의 그러한 시도가 사회문화현상 중 하나인 포스트모더니즘이란 문화적 특징 속에서 어떻게 리얼리티를 표현하고 변화되며 발전되었는가를 연구하게 될 필요가 있었다. 그 연구를 위해 애니메이션 매체의 특성과 포스트모더니즘의 특징을 알아보고자 하였다. 또한, 그것을 근거로 포스트 모더니즘의 특징이 애니메이션에 나타난 리얼리티와 어떻게 연관되는지를 알아보고 그 특징을 애니메이션작품을 통해 분석하고 적절히 표현되어지고 있는지를 연구하였다. 그리하여, 자연스럽게 포스트모더니즘의 영향을 받은 애니메이션은 리얼리티를 표현하기 위해서 다음과 같은 특징을 유추할 수 있었다. 첫째, 장 보드리야르의 이론을 바탕으로 한 애니메이션에 나타난 시뮬라시옹 이론이다. 둘째와 셋째는 포스트모더니즘의 일반적 특징을 바탕으로 한 마스터 나레이션의 붕괴에 의한 절대적인 선과 악의 관계에 대한 이분법적 결말의 해체이다. 그리고 장르의 통합으로 인한 기술적 리얼리티의 극사실주의(Hyper-Reality)이다. 이러한 이론적 바탕과 특징을 가지고 본 연구는 극장용 애니메이션 중 애니매트릭스의 작품분석을 통해 어떻게 포스트모던 리얼리티가 표현되어지고 재해석되어지는지를 논의해보고자 한다.
연직 2차원 평면을 대상으로 하는 연속방정식을 수심방향으로 이중적분 하여 수평1차원 파랑방정식을 구하였다. 새 방정식은 복소수 포텐셜 함수로 구성되어 있으며, 파랑의 진폭과 위상경사함수를 도입하여 한 세트의 실수방정식으로도 변형되었다. 파랑진폭과 위상경사함수를 포함한 한 세트의 식은 각각 1차, 2차 상미분방정식이며, 한쪽 경계에서 경계조건을 적절히 지정하여 전 영역에서의 해를 한 방향으로 진행하면서 구할 수 있다. 이때 경계조건으로는 파랑진폭 값, 파랑진폭의 경사, 위상 경사 값이다. 단순한 중앙차분식을 이용하여 식을 차분화 하였다. 새 방정식을 Booij의 경사판, Massel의 부드러운 저면, Bragg의 싸인 함수의 저면에 대하여 적용하여 보았다. 본 방정식은 Massel의 수정완경사방정식, Berkhoff의 완경사방정식, 완전 선형방정식과 비교하여 유사한 결과를 나타내었으며, 유용함을 보였다.
최근 지형공간정보의 활용분야가 증가하면서 건축물 내부 공간구축에 있어서 더욱 현실화된 다양한 정보의 필요성이 증대되고 있으며, 건축물 대장 및 설계도면은 효과적인 건축물의 공간 모델링에 활용되고 있다. 건축물의 실감적 3차원 시각화는 컴퓨터 그래픽 분야에 속하는 기술이지만, 시각화와 더불어 건축물의 외부 및 내부에 대한 정보생성과 공간분석을 위해서는 GIS의 다양한 기능이 요구된다. GIS에서 건축물 내부의 3차원 시각화 및 공간분석을 위해서 데이터베이스(database) 구축과정에 많은 작업이 요구되며, 건축물 설계 CAD 도면의 레이어(layer)를 편집하는 등의 전처리 과정과 CAD 도면의 좌표를 지상좌표로 변환하는 georeferencing 과정이 필요하다. 본 연구에서는 건축물 내부공간을 상세하게 구축하기 위하여 CAD 도면을 이용하였고, CAD 도면을 효율적으로 편집하기 위하여 AutoCAD VBA를 이용하여 자동화를 추구하였다. 또한, GIS의 주요기능인 공간분석을 위하여 topology를 생성하였으며, CAD 도면상의 건축물을 지상좌표로 변환하기 위하여 georeferencing을 수행하였다. 3차원 건축물 데이터베이스 구축공정을 제시하고, Georferencing 결과의 정확도를 분석하기 위하여 수치지도와 GPS 측량 자료를 이용하였다. 이와 같이 구축된 건축물 모델을 이용하여 3차원 시각화 모델을 생성하였으며, 수치지도를 기준으로 georeferencing 결과를 이용하여 건축물 내부와 건축물 간의 이동경로 설정을 위한 네트워크 모델을 생성하였다.
유한요소법은 다양한 공학문제에 대해 수치적으로 해를 구하는 방법으로, 유한개의 요소를 이용하여 모형의 형상을 자유롭게 설정할 수 있기 때문에 3차원 모델링에 많이 적용된다. 공학에서 모델링은 해의 정확도와 계산시간이 중요한 의미를 가지므로, 유한요소법을 이용할 경우 주어진 공간에 대해 물리적인 연속성을 가지며 간단한 방법으로 요소를 구성하는 것이 효율적이다. 그러나 기존의 유한요소법에서는 구조적으로 복잡한 대상에 대해서 체계적인 요소 구성방식이 존재하나, 기하학적으로 단순한 원통형 물체에 대해서는 원통의 중심부에 대한 묘사가 자유롭지 못하다. 이 연구에서는 기존의 좌표변환식에서 처리할 수 없었던 좌표계의 원점을 수학적으로 정의하여 완전한 원통 좌표계에서의 유한요소법을 구성하고자 한다. 원통 좌표계에서는 모든 영역을 육면체 요소로 구성하여 유한요소법을 적용할 수 있으므로 원통형 물체나 공간으로 표현되는 시스템의 구조해석에 효율적이다. 한편, 이 방법은 단일 시추공과 지표의 탐사선으로 구성된 새로운 방식의 시추공-지표간 전기비저항 탐사법을 수행할 수 있는 기초를 제공하며, 이를 이용할 경우 전기비저항탐사의 환경 분야에 대한 적용성을 높일 것으로 판단한다.
시선 위치 추적이란 현재 사용자가 응시하고 있는 위치를 컴퓨터 시각 인식 방법에 의해 파악하는 연구이다. 이러한 시선 위치 추적 기술은 많은 응용 분야를 가지고 있는데, 그 대표적인 예로는 양 손을 사용하지 못하는 심신 장애자를 위한 컴퓨터 인터페이스 및 3차원 시뮬레이터 프로그램에서 사용자의 시선 위치에 따른 화면 제어 등이 있다. 이 논문에서는 적외선 조명이 부착된 단일 카메라를 이용한 컴퓨터 비전 시스템으로 시선 위치 추적 연구를 수행하였다. 사용자의 시선 위치를 파악하기 위해서는 얼굴 특징점의 위치를 추적해야하는데, 이를 위하여 이 논문에서는 적외선 기반 카메라와 SVM(Support Vector Machine) 알고리즘을 사용하였다. 사용자가 모니터상의 임의의 지점을 쳐다볼 때 얼굴 특징점의 3차원 위치는 3차원 움식임량 추정(3D motion estimation) 및 아핀 변환(affine transformation)에 의해 계산되어 질 수 있다. 얼굴 특징점의 변화된 3차원 위치가 계산되면, 이로부터 3개 이상의 얼굴 특징점으로부터 생성되는 얼굴 평면 및 얼굴 평면의 법선 벡터가 구해지게 되며, 이러한 법선 벡터가 모니터 스크린과 만나는 위치가 사용자의 시선위치가 된다. 또한, 이 논문에서는 보다 정확한 시선 위치를 파악하기 위하여 사용자의 눈동자 움직임을 추적하였으면 이를 위하여 신경망(다층 퍼셉트론)을 사용하였다. 실험 결과, 얼굴 및 눈동자 움직임에 의한 모니터상의 시선 위치 정확도는 약 4.8㎝의 최소 자승 에러성능을 나타냈다.
본 연구는 교정치료를 시행함에 있어 전치부 crowding을 해결하기 위한 견치의 단독견인 방법중 새로운 segmented TMA T-loop spring으로 견치 후방견인시 치근단과 그 주위 치조골에서의 응력상태를 알아보기 위해 시행되었다. PL-3 epoxy resin으로 광탄성 모형을 제작하여 B/L ratio가 0.25, 0.5, 0.75인 위치로 T-loop을 위치시키고 각 위치에서 5mm, 3mm, 1mm activation하였다. 이후 광탄성 응력 해석장치를 이용하여 견치견인시 치근단과 그 주위 치조골에서의 초기 응력 상태를 광탄성법으로 분석한 바, 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. T-looP 위치에 상관없이 activation량이 감소할수록 상악 1소구치 발치부위에 응력이 감소하였고 상악 1대구치의 함입응력은 증가하였다. 2. 5mm activation시 T-loop위치가 구치부쪽으로 이동할수록 상악 1소구치 발치부위에 응력이 증가하였다. 3. 3mm activation시 T-loop위치가 구치부쪽으로 이동할수록 상악 1소구치 발치부위와 상악 1대구치 협측 근심치근 근심면하방 1/2부위에 응력이 증가하였다. 4. 1mm activation시 T-loop위치가 견치쪽으로 이동할수록 상악 견치의 근심치근면 상방과 치근첨 하방의 응력이 증가하였다. 5. B/L ratio가 0.25이고 3mm activation시 상악견치의 치체이동이 나타났다. 이상의 결과를 종합해볼 때 segmented T-loop spring의 근, 원심 위치 와 activation량을 조절하여 원하는 치아이동과 고정원 조절이 가능하다고 사료된다.
주성분분석(Principal component analysis, PCA)은 고차원 변수들 사이의 복잡한 상관성 구조를 더 낮은 차원으로 단순화하여 상관성의 구조를 쉽게 설명하기 위한 다변량분석기법으로 뇌영상 분석에서 자주 사용되는 방법이다. 주성분분석의 기본개념은 서로 직교하는 변수들의 선형결합을 통해서 원래의 뇌영상 자료가 가지고 있는 전체정보를 최대한 설명할 수 있는 서로 독립적인 새로운 변수들을 유도하는 것이다. 뇌영상분석에서 주성분분석의 효율성과 유용성을 알아보기 위해서 C[11]-PIB 영상을 이용하여 분석하였다. 대상 및 방법으로는 평균나이가 같은 9명의 정상인, 10명의 알츠하이머/경도인지장애환자들의 C[11]-PIB 영상을 이용하였다. PET-CT 장비로는 Biograph 6 Hi-Rez (Siemens-CTI, Knoxville, TN)를 영상을 획득하였고 9.6 MBq/kg C[11]-PIB를 정맥주사 한 후 40분 후에 20분 동안 3D acquisition mode로 방출영상을 얻었다. Attenuation map은 X-ray CT scan을 이용하여 재구성하였다(130 kVp, 240 mA). PIB template을 만들기 위해서 정상인에서 3T MRI T1-weighted 영상을 동시에 얻었다. 주성분분석을 위한전처리과정으로서 공간정규화 및 공간편평화를 SPM8을 이용하여 실시하였고 주성분분석은 Matlab2012b를 이용하여 분석하다. 결과는 주성분분석을 통해서 서로 독립적인 주성분영상들을 얻을 수 있었다. 주성분분석을 통해서 얻어진주성분영상은 C[11]-PIB brain PET 영상의 패턴을 몇 개의 주성분으로 단순화 할 수 있었으며 주로는 neocortex를 변동 나타내는 영상, white matter의 변동을 나타내는 영상 그리고 pons등 deep brain의 변동을 나타내는 영상 등으로 단순화되었다. 결론으로는 주성분분석은 C[11]-PIB brain 영상을 단순화하여 영상의 패턴을 해석하는데 매우 유용하였다. 이러한 주성분분석은C[11]-PIB영상 분석뿐만 아니라 뇌의 포도당 대사를 측정하는 FDG-PET 또는 뇌기능영상등의 다변량분석 방법으로서 그 적용범위가 클 것으로 기대된다.
본 논문에서는 세종시 우주측지관측센터에 위치한 VLBI 안테나를 대상으로 모바일폰 카메라의 캘리브레이션을 수행하고, 촬영된 스테레오 영상으로부터 3차원 위치좌표를 산출하였다. 모바일폰에 탑재된 카메라의 캘리브레이션을 위한 초기값으로 DLT방법과 상용 수치사진측량시스템인 PhotoModeler $Scanner^{(R)}$ ver. 6.0을 활용하였다. DLT와 PhotoModeler방법으로 산출한 표정결과를 초기값으로 사용하여 광속조정을 통해 카메라 내 외부 표정요소를 계산하고, 두 결과의 정확도를 비교하였다. 두 가지 방법으로 산출한 표정결과는 상당한 편차가 발생하지만, 비선형의 공선조건식을 이용한 광속조정계산으로 두 가지 방법의 최종 표정결과가 거의 일치함을 알 수 있었다. 또한, 두 가지 방법으로 결정된 카메라 내 외부 표정요소들을 이용하여 VLBI 안테나 특징점에 대한 3차원 좌표를 계산하고 토탈스테이션을 통해 측정된 기준좌표들과 비교하였다. 그 결과, 두 가지 방법 모두 표준편차가 $X=0.004{\pm}0.010m$, $Y=0.001{\pm}0.015m$, $Z=0.009{\pm}0.017m$로서, cm급의 높은 정확도를 나타내었다. 이러한 결과를 통해 정밀 사진측량의 목적이 아닌 허용오차의 범위가 상대적으로 큰 다양한 사진측량 분야에 모바일폰 카메라를 활용할 수 있을 것이라 판단된다.
Although the Radar-AWS Rainrate (RAR) calculation system operated by Korea Meteorological Administration estimated precipitation using 2-dimensional composite components of single polarization radars, this system has several limitations in estimating the precipitation accurately. To to overcome limitations of the RAR system, the Korea Meteorological Administration developed and operated the RMQ (Radar-based Multi-sensor Quantitative Precipitation Estimation) system, the improved version of NMQ (National Mosaic and Multi-sensor Quantitative Precipitation Estimation) system of NSSL (National Severe Storms Laboratory) for the Korean Peninsula. This study introduced the RMQ system domestically for the first time and verified the precipitation estimation performance of the RMQ system. The RMQ system consists of 4 main parts as the process of handling the single radar data, merging 3D reflectivity, QPE, and displaying result images. The first process (handling of the single radar data) has the pre-process of a radar data (transformation of data format and quality control), the production of a vertical profile of reflectivity and the correction of bright-band, and the conduction of hydrid scan reflectivity. The next process (merger of 3D reflectivity) produces the 3D composite reflectivity field after correcting the quality controlled single radar reflectivity. The QPE process classifies the precipitation types using multi-sensor information and estimates quantitative precipitation using several Z-R relationships which are proper for precipitation types. This process also corrects the precipitation using the AWS position with local gauge correction technique. The last process displays the final results transformed into images in the web-site. This study also estimated the accuracy of the RMQ system with five events in 2012 summer season and compared the results of the RAR (Radar-AWS Rainrate) and RMQ systems. The RMQ system ($2.36mm\;hr^{-1}$ in RMSE on average) is superior to the RAR system ($8.33mm\;hr^{-1}$ in RMSE) and improved by 73.25% in RMSE and 25.56% in correlation coefficient on average. The precipitation composite field images produced by the RMQ system are almost identical to the AWS (Automatic Weather Statioin) images. Therefore, the RMQ system has contributed to improve the accuracy of precipitation estimation using weather radars and operation of the RMQ system in the work field in future enables to cope with the extreme weather conditions actively.
In this paper, a feature-based registration technique is proposed for pre-contrast and post-contrast lung CT images. It utilizes three dimensional(3-D) features with their descriptors and estimates feature correspondences by nearest neighborhood matching in the feature space. We design a transformation model between the input image pairs using a free form deformation(FFD) which is based on B-splines. Registration is achieved by minimizing an energy function incorporating the smoothness of FFD and the correspondence information through a non-linear gradient conjugate method. To deal with outliers in feature matching, our energy model integrates a robust estimator which discards outliers effectively by iteratively reducing a radius of confidence in the minimization process. Performance evaluation was carried out in terms of accuracy and efficiency using seven pairs of lung CT images of clinical practice. For a quantitative assessment, a radiologist specialized in thorax manually placed landmarks on each CT image pair. In comparative evaluation to a conventional feature-based registration method, our algorithm showed improved performances in both accuracy and efficiency.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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