원격 및 가상환경에서 사용자의 동작에 따른 3D 모델을 제공하기 위해 light detection and range (LiDAR)로 측정된 3D point cloud로 사용자의 3D 모델이 생성되어 원격 및 가상환경에 사용자의 모습이 제공된다. 하지만 3D 모델을 생성하기 위해서는 사용자의 신체 전부가 측정된 3D point cloud가 필요하다. 사용자의 신체 전체를 측정하기 위해서는 적어도 두 개 이상의 LiDAR가 필요하다. 두 개 이상의 LiDAR을 사용할 경우에는 LiDAR을 사용할 공간과 LiDAR를 구비하기 위한 비용이 발생한다. 단일 LiDAR로 3D 모델을 생성하는 방법이 요구된다. 본 논문에서는 단일 LiDAR에서 측정된 3D point cloud를 이용하여 3D 모델을 생성하는 방법이 제안된다. End-to-End 기반 Convolutional Neural Network (CNN) 모델로 측정된 3D point cloud를 분석하여 사용자의 체형과 자세를 예측하도록 학습한다. 기본자세를 취하는 동안 수집된 3D point cloud로 기본이 되는 사용자의 3D 모델을 생성한다. 학습된 CNN 모델을 통하여 측정된 3D point cloud로 사용자의 자세를 예측하여 기본이 되는 3D 모델을 수정하여 3D 모델을 제공한다.
직접 측정방법을 기반으로 3차원 스캔 데이터에서 유방의 자동측정을 위한 유방과 관련된 측정점 설정과 이상적인 3차원 스캔 자세를 제안하였다. 특히 직접 측정법에서의 유방 바깥쪽점은 체형과 자세에 따라 변동되기 쉬우므로 3차원 측정법에서는 유방에서 찾는 새로운 방법을 제안하였다. 유방의 윤곽선이 뚜렷하지 않은 유방 위쪽의 유방 위쪽점은 겨드랑접힘점을 기준으로 설정되는데 직접측정법에서의 유방 위쪽점이 3차원 스캔데이터에서 측정된 유방위쪽점보다 높게 설정됨을 알 수 있었다. 그러므로 직접 측정치와 3차원 측정치 간의 오차를 줄이기 위해서는 유방 위쪽점 설정에 관여되는 겨드랑앞접힘점 위치가 명확해야 할 것이다. 유방과 관련된 깊이 항목에서는 유방 바깥쪽점을 제외한 모든 깊이에서 직접 측정치가 높게 나타났는데 이는 피부 눌림에 의한 것으로 판단된다. 또 유방의 굴곡이 심한 유방아래길이와 유방아래 접힘선길이, 유방 안쪽점사이 간격은 굴곡에 의해 3차원 측정치가 직접 측정치보다 높게 나타나 유방에 대한 3차원 측정법이 일반화되기 위해서는 다양한 유방유형에 따른 측정치의 변화를 연구할 필요가 있다.
기존 절리측정 방법은 크게 시추공을 이용한 측정방법과 수치사진측량을 이용한 측정 방법으로 나눌 수 있다. 그러나 이러한 측정방법은 공간적 제약과 국한된 구간에서의 자료의 획득, 측정시의 오차로 전반적 인 절리 자료의 획득에는 한계를 가질 수밖에 없었으며, 객관적이고 정확한 결과를 얻기엔 무리가 있었다. 이러한 기존 절리측정 방법의 난점을 극복하고 정확도 및 효율성을 극대화 할 수 있는 방안으로 3차원 레이저 스캐너를 이용한 측정방법을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 암반사면을 대상으로 3차원 레이저 스캐너를 이용한 절리측정의 정확성 및 활용 가능성을 연구하였다. 이를 위하여 레이저 스캐너와 클리노미터를 이용하여 대상사면의 절리를 측정하였으며, 이를 비교 분석하였다. 레이저 스캐너와 클리노미터로 측정한 절리 분포 및 절리군의 방향성을 비교한 결과, 절리의 분포는 거의 동일하게 투영되었으며, 3차원 스캐너를 이용한 결과에서는 다수 절리의 획득으로 클리노미터로 측정한 부분보다 더 많은 절리 데이터를 얻을 수 있었다. 따라서 암반사면조사 자료의 객관화, 조사기간의 단축, 조사 경비 절감 등의 효과가 있으며, 암반사면의 근접조사가 어려운 경우에도 조사가 가능하고 조사자의 안정성도 확보할 수 있어 절리측정에 매우 효과적인 방법임을 알 수 있었다.
목적: 친수성 콘택트렌즈 정점굴절력 측정 방식중 하나인 wet cell 측정법을 활용한 국산화 측정 홀더와 프로그램 개발에 관한 연구를 위해 현재 사용되어지고 있는 Poster wet cell 홀더와 함수율별 굴절력의 측정값을 비교 분석하였다. 방법: 안경원에서 사용 중인 기존 제품과 새롭게 개발된 국산제품에 식염수를 채워 넣고 소프트콘택트렌즈의 굴절력을 측정하였다. 실험에 사용한 친수성 콘택트렌즈는 안경원에서 많이 사용되고 있는 국내산 렌즈를 사용하였으며, 함수율별과, 구면굴절력별로 분류하여 각각 실험하였다. 결과: wet cell 방식으로 콘택트렌즈 굴절력 측정 시 새롭게 개발한 홀더의 경우 자동렌즈미터를 사용하여 굴절력을 측정한 결과 -3.00 D에서 함수율 38%는 -3.01 D, 함수율 45%는 -3.00 D, 함수율 58%는 -2.98 D로 측정되었으며, Poster wet cell 홀더를 사용하여 렌즈를 측정한 결과 -3.00 D에서 함수율 38%는 -3.60 D, 45%는 -3.06 D, 58%는 -2.46 D로 각각 측정되었다. 결론 : 고함수율에서 굴절력 측정값은 wet cell 방식의 두 홀더 모두 낮게 나타났으며, 새롭게 개발된 홀더와 프로그램을 통한 자동렌즈미터의 측정값이 기존의 Poster soft contact lens wet cell 측정방식에 비해 더 정확한 굴절력 측정 결과를 나타내었다.
최근 들어 S3D 콘텐츠가 광범위하게 대중화되고 있다. 하지만, 일부의 사람들은 3D 정보를 정확하게 인지하지 못하고 있다. 기존의 입체시 검사 도구는 입체의 인지 여부를 판단하는 테스트만 수행하고, 피험자가 인지하는 정확한 깊이 정보를 측정할 수 없다. 따라서 정확하게 측정할 수 있는 검사도구가 필요하다. 본 논문에서는 3D 콘텐츠 깊이 측정기 및 측정기에 적합한 3D 콘텐츠를 제작하고, 3D 오브젝트의 양안시차(disparity)에 대한 피험자가 인지하는 3D 오브젝트의 돌출거리를 측정하고, 이론값(예측값)과 측정값을 비교 및 관계를 분석하였다. 그 결과 측정값은 이론값보다 약간 크게 나타났으며, 돌출거리가 클수록 편차가 크게 나타났다.
최근 2D 와 3D 콘텐츠의 급격한 수요 증가로 인하여 2D 와 3D 공간에서 사람이 인지하는 물체의 시각적 정보량을 정량화할 필요성이 대두되었다. 본 논문에서는 정보이론에 기초하여 엔트로피 관점에서 2D 와 3D 영상의 시각적 정보량을 측정하는 방법을 제시한다. 시각적 정보량을 측정할 때, 기존의 연구에서는 고려되지 않았던 집중영역(saliency), 시각세포의 불균형으로 인한 주변영역 흐림현상인 포비에이션(foveation), 양안합성(binocular fusion)등 인간의 시각적 특성을 반영하였다는 점에서 기존의 연구들과 차이를 둔다. 2D 콘텐츠의 시각적 엔트로피는 단안시에 근거한 질감(texture) 엔트로피와 깊이 엔트로피로 구성되어 있다. 그리고 3D 콘텐츠의 시각적 엔트로피는 2D 에서의 시각적 엔트로피와 양안시에 의한 깊이 엔트로피를 포함한다. 본 논문의 시각적 엔트로피는 2D 와 3D 영상의 시각적 피로도를 측정할 때 사용될 수 있다.
목적: 본 연구는 안경렌즈홀더와 콘택트렌즈홀더를 사용하여 다양한 디옵터와 함수율을 가진 소프트 콘택트렌즈의 굴절력을 측정하고 정확도를 평가하여 그 차이를 비교하였다. 방법: 실험에 사용한 소프트 콘택트렌즈의 함수율은 각각 38%, 43% 및 58%이었으며, 굴절력에 따라 -3.000 D, -7.000 D 및 -10.000 D로 분류하여 각각 실험하였다. 또한 망원경식 렌즈미터를 사용하여 안경렌즈홀더 및 콘택트렌즈홀더로 각각의 정점굴절력을 측정하여 정확도를 분석하였다. 결과: 안경렌즈홀더를 사용한 경우 -3.0000 D는 -3.3273 D로 측정되었으며, -7.0000 D는 -7.1306 D, -10.0000 D는 -10.2944D로 각각 측정되었다. 또한 콘택트렌즈홀더를 사용한 경우 -3.0000 D는 -3.1060 D로 측정되었으며, -7.0000 D는 -7.0028 D, -10.0000 D는 -10.2611 D로 각각 측정되었다. 모든 종류의 콘택트렌즈에서 콘택트렌즈홀더를 사용한 방법이 안경렌즈홀더를 사용한 방법보다 더 정확한 측정값을 나타내었다. 결론: 위 결과로 볼 때, 망원경식 렌즈미터를 사용한 소프트 콘택트렌즈의 굴절력 측정에 있어 콘택트렌즈홀더를 사용한 방법이 안경렌즈홀더를 사용한 방법보다 더 높은 정확도를 가진 것으로 판단된다.
자연 3D 환경에서와 달리 3D 디스플레이를 통해 제시되는 대상의 깊이와 모양은 관찰거리에 따라서 체계적으로 왜곡되어 지각된다. 동일한 3D 디스플레이를 시청하는 다수의 시청자가 상이한 3D 깊이감과 모양감을 지각하는 것은 바람직하지 않은데, 이와 같은 3D 깊이감/모양감 왜곡 문제를 해결하기 위해서는 3D 깊이감과 모양감의 왜곡정도를 측정하는 정교한 도구가 필요하다. 본 연구는 3D 깊이감과 모양감 왜곡의 문제를 해결하기 위한 기반연구로서 3D 깊이감과 모양감 왜곡정도를 측정할 수 있는 깊이감/모양감 왜곡 측정도구를 제안한다.
최근 산업의 여러 분야에서 자동화 시스템이 발전함에 따라 3D 측정에 의한 물체의 높이 검사의 필요성이 점차 대두되고 있다. 여러 3D 측정 방법 중에서 본 논문에서 다루는 방법은 위상 측정법으로, 위상 측정법이란 프린지 패턴의 위상값을 이용하여 물체의 높이를 구하는 방법이다. 위상 측정법은 연산량이 많이 필요한 알고리즘이기 때문에 이를 효율적으로 해결할 방법이 필요하다. 본 논문에서는 이를 위해 NVIDIA에서 나온 CUDA를 사용할 것을 제안했다. 또 CUDA에서 제공하는 Pinned memory와 Stream을 사용할 것을 제안하였다. 이를 통해 정확도를 유지하면서 측정 속도는 크게 향상시킬 수 있었고 실험을 통해 성능을 입증하였다.
암석 절리면의 거칠기를 측정하는 수많은 방법이 제시되었지만 측정간격과 측정방법 때문에 항상 원래의 거칠기를 완벽하게 나타낼 수 없다는 한계가 있었다. 이와 같은 이유로, 현재 사용되고 있는 측정방법에서는 사각지대가 발생하며 거칠기를 왜곡시킨다. 이 연구에서는 현재 널리 사용되고 있는 방식의 대안으로써 카메라 방식의 3D 스캐너를 이용한 새로운 거칠기 측정법을 제시하려고 하였다. 먼저 인공 거칠기의 과소평가 문제를 레이저 프로파일러와 같은 기존의 방법에 의해 해석하였다. 또한, 8개의 시편을 2종의 암석 절리면에서 복제하고 3D 스캐너로 측정하였고, 얻어진 8개의 3D 표면 자료와 320개의 2D 프로파일 자료에 대한 거칠기 계수 값을 기존의 측정방법과 새로운 측정방법을 사용하여 분석 하였다. 해석결과 측정간격이 거칠기 왜곡현상의 원인이 될 수 있다는 것을 확인시켜 주었으며 만곡의 기울기는 기존의 방법으로는 고려할 수 없음을 알 수 있었다. 카메라 방식의 3D 스캐너를 측정방법으로 사용하면 기존의 방법에서 보다 거칠기가 10% 정도 더 크게 평가된 값을 얻을 수 있으며, 실제 프로파일의 형태를 좀 더 명확히 파악할 수 있는 것으로 나타났다. 따라서 새로운 방법이 빠르고 정밀하면서도 정확한 거칠기 측정방법이 될 수 있음을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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