다시점 비디오는 3차원 정보를 표현하기 위한 영상으로 하나의 3차원 장면을 여러 시점에서 다수의 카메라로 촬영한 동영상이다. 영상들 사이에 존재하는 시간적 상관성과 화면간 상관성을 이용하는 다시점 비디오 부호화는 카메라의 수에 비례하여 데이터의 양이 늘어나기 때문에 계산량을 줄일 수 있는 다시점 비디오 부호화 기술이 필요하다. 본 논문에서는 다시점 비디오의 부호화 성능을 향상시키기 위한 효율적인 예측구조를 제안한다. 제안한 예측 구조는 다시점 비디오의 부호화 효율을 높이기 위하여 부호화되는 현재 화면과 현재 화면이 참조하는 참조 화면들과의 평균 거리, B계층 최대 인덱스 그리고 각 B계층의 화면 수를 고려하였다. 제안한 예측 구조의 성능을 참조 예측 구조의 성능과 비교하였을 때 영상 화질 면에 있어서 제안한 예측 구조가 참조 예측 구조보다 약 0.07~0.13 (dB) 성능 향상을 보였다. 발생되는 평균 초당 비트량에 있어서 제안한 예측 구조가 참조 예측 구조보다약 +3 ~ -6.5(Kbps) 감소하였다.
본 논문에서는 다시점 카메라를 이용하여 실내환경의 3D 복원을 위한 새로운 방법을 제안한다. 지금까지 다양한 양안차 추정 알고리즘이 제안되었으며, 이는 활용 가능한 깊이 영상이 다양함을 의미한다. 따라서 본 논문에서는 일반화된 다시점 카메라로 여러 방향에서 획득된 3D 점군을 이용한 실내환경 복원 방법을 다룬다. 첫 번째, 3D 점군들의 시간적 특성을 기반으로 변화량이 큰 3D 점들을 제거하고, 공간적 특성을 기반으로 주변의 3D 점을 참조하여 빈 영역을 채움으로써 깊이 영상 정제 과정을 수행한다. 두 번째, 연속된 두 시점에서의 3D 점군을 동일한 영상평면으로 투영하고 수정된 KLT (Kanade-Lucas-Tomasi) 특징 추적기를 사용하여 대응점을 찾는다. 그리고 대응점간의 거리 오차를 최소화함으로써 정밀한 정합을 수행한다. 마지막으로, 여러 시점에서 획득된 3D 점군과 한 쌍의 2D 영상을 동시에 이용하여 3D 점들의 위치를 세밀하게 조절함으로써 최종적인 3D 모델을 생성한다. 제안된 방법은 대응점을 2D 영상 평면에서 찾음으로써 계산의 복잡도를 줄였으며, 3D 데이터의 정밀도가 낮은 경우에도 주변화소와의 상관관계를 이용함으로써 효과적으로 동작한다. 또한, 다시점 카메라를 이용함으로써 수 시점에서의 깊이 영상과 컬러 영상만으로도 실내환경에 대한 3D 복원이 가능하다. 제안된 방법은 네비게이션 뿐만 아니라 상호작용을 위한 가상 환경 생성 및 Mediated Reality (MR) 응용 분야에 활용될 수 있다.
본 논문에서는 움직임 추정 (motion estimation, ME), 컬러 라벨링(labeling) 그리고 Non-local mean 필터를 이용하여 2D 영상을 3D 업체 영상으로 변환하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 먼저 프레임 간의 움직임을 추정하여 객체의 움직임 벡터를 추출하고 주어진 영상에 대해 컬러 라벨링 작업을 수행하여 영상을 분리한다. 움직임 추정 결과와 컬러 라벨링 결과를 비교 분석하여 영상내의 객체를 추출하고 추출된 객체를 이동하여 우 영상을 생성하게 되는데 이때 우 영상을 생성하는 과정에서 채워지지 않은 가려짐 영역이 발생하며 전체 화소간의 상관도를 고려하는 Non-local mean 필터를 사용하여 보상한다. 이후 원본 영상인 좌 영상과 생성된 우 영상으로 비윌 주사하여 최종 3D 업체 영상을 재현한다. 실험 결과를 통해 제안된 기법으로 생성된 3D 업체 영상에서 객체위주의 안정된 업체 변환이 수행되는 것을 확인할 수 있었다.
본 연구는 실험처치방법을 사용해 프레젠스의 요인들을 측정하기 위한 연구이다. 본 연구의 디자인은 새로운 기술 기반의 콘텐츠를 사용하는 온라인 강의 플랫폼을 위한 에이전트의 차원들(자막, 음성, 2D, 3D, 실사, 캐릭터 성별)을 통해 제시되는 프레젠스 분석에 있다. 이를 위해 232명에게 실험을 실시하였고, 에이전트 차원과 이용자 유형에 의한 프레젠스 인지적 의식을 측정하였다. 연구 결과, 이용자 유형과 프레젠스의 상관관계는 유의미한 것으로 나타났지만, 차원에 대해서는 통계적으로 유의미한 결과가 나타나지 않았다. 그러나 응답자의 성별에 따라 캐릭터의 성별, 음성 여부, 자막 여부, 캐릭터의 차원에서 어느 정도 유의미한 차이가 나타났다.
본 연구에서는 반응표면분석법을 활용하여 균질 조건, 저장 온도, 저장 기간 등이 유지방의 크림화와 상층부와 하층부의 지방 함량 변화 등에 대해 미치는 영향을 분석하고, 최적의 균질 효율을 갖는 조건들을 예측하고자 실시하였다. 반응표면분석법의 독립변수로는 균질압, 저장 온도, 저장 기간을 설정하였고, -1, 0, 1의 3수준으로 20개의 실험구를 설계하여 종속변수인 creaming, USPHS code, 상층부의 $D_{4,3}$, 하층부의 $D_{4,3}$에 대해 실험을 실시하였다. 반응표면분석과 회귀분석 결과, 균질한 우유의 실험 데이터와 RSM에 의해 예측된 값들간의 상관계수는 0.8 이상의 상관성을 보였다. 반응표면분석의 최적화 결과, $10^{\circ}C$에서 15일의 저장 기간 동안 3 mm 이하의 크림화를 유지하기 위해서는 14 MPa 이상의 균질압이 요구되고, $20^{\circ}C$에서 15일의 저장 기간 동안 3 mm 이하의 크림화를 유지하기 위해서는 17 MPa 이상의 균질압이 요구된다. $10^{\circ}C$에서 15일의 저장 기간 동안 USPHS code를 10% 미만으로 유지하기 위해서는 16.8 MPa의 균질압이 요구되며, $20^{\circ}C$에서 15일 동안의 저장 기간을 유지하기 위해서는 23.1 MPa의 균질압이 요구된다.
본 연구의 목적은 20대 표준체형 여성을 대상으로 하여, 소재에 따른 플레어 스커트의 실제착의와 가상착의에 따른 시각적 이미지를 비교 분석하고, 시각적 이미지와 역학적 특성간의 상관관계를 분석하는 데에 있다. 본 연구는 드레이프 특성이 확연히 다른 5종류의 소재를 사용하였다. 실험에 사용되어진 플레어 스커트의 실제착의와 가상착의의 이미지는 사진으로 제공되었으며, 피설문자는 20대의 의류학 전공의 여성이었다. 자료의 분석은 SPSS Ver.12.0 프로그램을 사용하여 통계 처리하였으며, 연구 문제별로 요인분석, 일원변량분석(One way ANOVA), T 검정(t-test), 던컨테스트(Duncan test)를 실시하였다. 시각적 이미지에 대한 요인분석 결과 '드레이프성', '매력성', '신체 보정성', '부피감', '활동성' 의 총 5 가지 요인이 분석되었다. 시각적 이미지중 '부피감'의 경우 G, 무게, 두께와 같은 역학적 특성들과 밀접한 상관관계를 나타냈으며, 3차원 의복 시뮬레이션과 실제착의간의 시각적 이미지는 소재에 따라 유의한 차이점을 나타냈는데, 실크나 폴리에스터 소재와 면, 린넨, 양모소재간 이미지 차이는 소재의 무게와 두께에 따라 영향을 많이 받는 것으로 나타났다.
거창지역의 쥬라기 화강암에서 발달하는 결과 평행한 압열인장강도(σt)의 특성을 분석하였다. 여섯 방향의 결에 대한 평가는 미세균열의 길이와 위의 강도에 대한 파라미터의 값을 이용하여 수행하였다. 각 방향에 속하는 다섯 시험편의 강도값은 다섯 그룹으로 분류하였다. 이들 다섯 그룹의 강도값은 그룹 A < B < C < D < E의 순으로 증가한다. 위의 미세균열과 강도 사이의 밀접한 상관성을 도출하였다. 이 연구의 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 3개 결 사이의 강도의 변화 및 특성을 보여 주는 도면을 작성하였다. 위의 도면에서는, 각 그룹에 속하는 여섯 방향의 강도값을 1번 결(리프트 1 및 리프트 2), 2번 결(그레인 1 및 그레인 2) 그리고 3번 결(하드웨이 1 및 하드웨이 2)의 순으로 배열하였다. 다섯 그룹의 강도분포선은 R1의 방향에 집중한다. 그래서 강도차(Δσt)를 지시하는 위의 다섯 선 사이의 폭은 R1 방향에서 가장 협소하다. 관련 도면으로부터, 각 결을 형성하는 두 방향 사이의 변화 특성을 도출하였다. 그레인 2(2)-시험편은 그레인 1(1)-시험편에 비하여 보다 높은 강도값 그리고 보다 낮은 강도차값을 보여 준다. 이러한 현상은 시험편 H2(2)와 H1(1) 사이의 사례와 부합한다. 위의 시험편 (2)의 강도 특성은 시험편 (1)에 비하여 보다 낮은 미세균열의 밀도 그리고 하중 방향에 평행 배열하는 미세균열의 분포에 있어서의 보다 높은 균일도를 시사한다. 위의 도면에서는 각 그룹에 속하는 여섯 강도값이 증가하는 순으로 배열하였다. 그룹 D 및 E 양쪽에 속하는 시험편의 강도값은 R1 < R2 < G1 < H1 < G2 < H2의 순으로 나타난다. 따라서, 그룹 D 및 E의 강도값은 여섯 방향의 결의 평가를 위한 지시자값이 될 수 있다. 둘째, 경사각(θ)과 강도차 사이의 상관도를 작성하였다. 위의 두 파라미터의 값은 두 방향 사이를 연결하는 다섯 강도분포선을 통하여 획득하였다. 일번 면(그레인 1-하드웨이 1, R'), 2번 면(리프트 1-하드웨이 2, G') 및 3번 면(리프트 2-그레인 2, H')과 관련된 도면으로부터, 일차함수의 기울기값은 R'(0.391) < G'(0.470) < H'(0.485)의 순으로 증가한다. 3개 면 중에서, 3번 면과 관련된 도면은 다섯 그룹 사이의 가장 높은 분포밀도를 보여 준다. 1번 결(리프트 1-리프트 2, R), 2번 결(그레인 1-그레인 2, G) 및 3번 결(하드웨이 1-하드웨이 2, H)과 관련된 도면으로부터, 일차함수의 기울기값은 R(0.407) < H(0.453) < G(0.460)의 순으로 증가한다. 3개 결 중에서, 일번 결과 관련된 도면은 하부 구간에 속하는 그룹의 가장 높은 빈도수를 보여 준다. 종합하면, 3개 면 · 3개 결 사이의 경사각의 분포 폭은 H' < G < R' < R < G' < H의 순으로 증가한다. 섯째, 미세균열의 길이와 관련된 파라미터 그리고 인장강도 사이의 상관성 분석을 수행하였다. 이들 파라미터는 빈도수(N), 총 길이(Lt), 평균 길이(Lm), 중앙 길이(Lmed) 및 밀도(ρ)를 포함할 수 있다. 위의 미세균열에 대한 개개 파라미터(X) 그리고 다섯 그룹에 해당하는 다섯 수준의 인장강도(Y) 사이의 상관도를 작성하였다. 다섯 종류의 상관도로부터, 상관계수의 값(R2)은 다섯 수준의 강도와 함께 증가한다. 각 도면으로부터 도출한 다섯 상관계수의 평균값은 0.22(N) < 0.34(Lt) < 0.38(ρ) < 0.57(Lmed) < 0.58(Lm)의 순으로 증가한다. 넷째, 그룹 E에 해당하는 최대강도(X) 그리고 위의 다섯 파라미터(Y) 사이의 상관도를 작성하였다. 관련 도면으로부터, 상관계수의 값은 0.61(N) < 0.81(Lt) < 0.87(ρ) < 0.93(Lm) < 0.96(Lmed)의 순으로 증가한다. 가장 높은 상관성을 갖는 두 파라미터는 최대 강도와 함께 중앙 길이이다. 미세균열과 강도 사이의 상기 상관성 분석을 통하여, 이 연구에서 도출한 결과물에 대한 신뢰성을 제고할 수 있다.
사용자에게 친근감 있는 인터페이스를 제공하는 얼굴 모델링에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 본 논문에서는 기존 방법인 3차원 스캐너가 카메라를 이용하지 않고 얼굴의 정면상과 측면상의 사진을 이용하여 크기와 배경의 복잡성에 상관없이 일반적인 특징점을 추출하여 삼각형 메쉬로 구성된 표준 모델을 생성하고 이를 이용해서 3차원 얼굴의 형태를 생성하는 시스템을 제안한다. 추출된 특징점은 각개인의 얼굴 형태에 맞게 변형함으로서 좀더 현실적인 3차원 얼굴 모델링을 제공한다.
치과용 핸드피스에서 발산하는 고주파수의 진동에 의한 일시적 진동감각역치 변화를 관찰하고자 치과위생병 28명을 대상으로 34,000rpm의 low-speed handpiece를 진동기구로 사용하였다. 진동에 폭로시키기 전과 후, 치과의사가 스케일링시 취하는 작업자세에 5분간 폭로시킨 후의 진동감각역치를 청력계기의 골전도진동기를 사용하여 250 Hz에서 그들이 주로 사용하는 손의 제2지두수에서 측정한 결과, 각각 $23.5{\pm}3.5dB,\;30.8{\pm}4.2dB,\;23.7{\pm}4.6dB$로 진동에 5분간 폭로시킨 후의 역치가 폭로 전에 비해 7.3dB의 유의한 증가가 있었다(p<0.001). 진동폭로 전후의 차이에 따른 분포를 보면, 10 dB 내외로 증가한 사람이 71.4%로 대부분이었고 16 dB의 증가가 가장 높았다. 진동 폭로 전의 진동감각역치와 신장, 체중, 체질량 지수와의 상관관계는 각각의 상관계수가 0.0360, -0.1657, -0.2641로 통계적 유의성은 없었으며, 흡연에 따른 차이도 흡연군(N=20)과 비흡연군(N=8)의 진동감 각역치가 각각 23.1 dB, 24.6 dB로 그 차이 가 없었다. 본 연구 결과로 볼 때 핸드피스와 같은 고주파-진동기구를 사용하는 치과의사 및 치과위생사에게서 진동감각역치의 변화가 예상되며, 말초신경병증의 원인이 될 수 있는 작업자세에 의한 장기간의 영향 및 아말감 충전시 사용하는 수은의 영향에 대해서도 연구가 필요할 것으로 생각된다.
관계분석형 R&D 포트폴리오 방법은 중점기술의 선정기준이 독립적일 경우 각 선정기준의 고유한 목적과 특성을 반영하여 중점기술을 선정하는 방법이다. 본 연구는 중점기술을 도출하기 위한 방법으로 관계분석형 R&D 포트폴리오 방법을 제시하고 선정기준과 분석지표간의 상관관계 분석하는 1단계, 각 선정기준에 최적으로 부합하는 포트폴리오 매트릭스를 구성하는 2단계, 중점기술을 도출하는 3단계로 나누어 방법론을 적용하는 과정을 서술하였다. 본 연구에서는 중점기술을 선정하기 위한 4대 선정기준과 기술수준, 경제성, 기술성을 파악하기 위한 분석지표간의 상관관계를 HoQ를 응용한 표로 작성하였다. 상관관계표를 바탕으로 각 선정기준을 최적으로 만족하기 위해 고려해야 할 분석지표를 도출하였으며, 도출된 분석지표와 선정기술을 두 축으로 포트폴리오 매트릭스를 구성하였다. 4대 기준을 모두 충족하는 충족형 포트폴리오 P0와 4대 선정기준의 고유한 특성을 반영하여 각 선정기준을 효과적으로 충족하는 포트폴리오 P1~P4를 구성하여 중점기술을 도출하였다. 선정된 중점기술은 명세기반의 키워드 분석 등의 과정을 거쳐 미래 안보환경에 대응하기 위한 중점분야 선정에 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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