본 논문에서는 야지 환경에서 동작하는 무인이동로봇에서 획득한 3차원 LIDAR (Light Detection and Ranging) 센서 정보와 로봇이 이동하는 지형의 3차원 DSM (Digital Surface Map)에서 정사윤곽선(Ortho-edge) 특징영상을 생성하고 정합하여 로봇의 현재 위치를 추정하는 기술을 제안한다. 최근의 무인이동로봇의 위치 인식에 대한연구는 GPS (Global Positioning System), IMU (Inertial Measurement Unit), LIDAR 등의 위치인식 센서를 융합하는 경우가 많아지고 있다. 특히 LIDAR에서 획득한 거리정보를 ICP(Iterative Closest Point) 기반의 기하정합으로 로봇의 위치를 추정하는 기술이 개발되고 있다. 그러나 이동로봇에서 획득한 센서 정보는 DSM의 센싱 방향과 큰 차이차이가 있어 기존의 기하정합 기술을 사용하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 서로 다른 센싱 방향에서 획득한 3차원 LIDAR 거리정보와 DSM에서 정사윤곽선이라는 특징 영상을 생성하고 이들을 정합하여 로봇의 위치를 추정하는 새로운 기술을 제안한다. DSM으로부터 현재 시점의 정사윤곽선 영상을 생성하는 방법, 전방향 LIDAR 거리센서에서 정사윤곽선 영상을 생성하는 방법, 그리고 정사윤곽선 영상의 정합 기술을 설명하였다. 실험에서는 다양한 주행 경로에 대한 위치 추정의 오차를 분석하고 제안 기술의 성능의 우수성을 보였다.
위성 영상 촬영 후 지상국에 전송된 영상을 이용하여 최종 위성 영상을 획득하기 위해 많은 영상 전/후 처리 과정이 수반된다. 전/후처리 과정 중 레벨 1R 영상에서 레벨 1G 영상으로 변환 시 기하 보정은 필수적으로 요구된다. 기하 보정 알고리즘에서는 보간 기법을 필연적으로 사용하게 되며, 보간 기법의 정확도에 따라서 레벨 1G 영상의 품질이 결정된다. 또한, 레벨 프로세서에서 수행되는 보간 알고리즘의 고속화 역시 매우 중요하다. 본 논문에서는 레벨 1R에서 레벨 1G로 변환 시 기하 보정에 필요한 경량화된 심층 컨볼루션 신경망 기반 보간 기법에 대해 제안하였다. 제안한 기법은 위성 영상의 해상도를 2배 향상하며, 빠른 처리 속도를 위해 경량화된 심층 컨볼루션 신경망으로 딥러닝 네트워크를 구성하였다. 또한, panchromatic (PAN) 밴드 정보를 활용하여 multispectral (MS) 밴드의 영상 품질 개선이 가능한 피처 맵 융합 방법을 제안하였다. 제안된 보간 기술을 통해 획득한 영상은 기존의 딥러닝 기반 보간 기법에 비해 정량적인 peak signal-to-noise ratio (PSNR) 지표에서 PAN 영상은 약 0.4 dB, MS 영상은 약 4.9 dB 개선된 결과를 보여주었으며, PAN 영상 크기 기준 36,500×36,500 입력 영상의 해상도를 2배 향상된 영상 획득 시 기존 딥러닝 기반 보간 기법 대비 처리 속도가 약 1.6배 향상됨을 확인하였다.
본 논문은 2차원 이미지상에서 사용자 의도에 따른 에지를 효과적으로 찾기 위한 다양한 알고리즘 (인공 가위 기법, 라이브 와이어 기법, 라이브 레인 기법, 인헨스드레인 기법)들을 3 차윈 삼각형 매쉬상에서 기하학적 특정을 추출하기 위해 적용할 때 주요하게 고려해야 할 사항을 논의하고 이들 사항을 고려한 수정된 알고리즘들을 제안한다. 제안된 이들 알고리즘들을 사용하여 주어진 3차원 삼각형 메쉬상의 기하학적 특정을 사용자 의도대로 찾은 결과를 가시적으로 보여준다.
최근 복잡한 3차원 모델의 활용 범위가 확대됨에 따라 메쉬 모델의 간략화에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 기존의 모델 간략화 과정에서 널리 사용되는 모델의 정점에 대한 위치 정보에 근거한 기하 정보 기반의 간략화 방법에 모델의 속성 정보를 동시에 이용한 새로운 간략화 방법을 제시한다. 대부분의 3차원 메쉬 모델의 정보에는 기하 정보뿐만 아니라 모델의 색상, 질감, 그리고 곡률 등과 같은 속성 정보가 포함되며, 기존의 간략화 방법은 통상적으로 기하학적 정보나 속성 정보를 개별적으로 적용하여 메쉬를 간략화 한다. 본 논문에서 제시된 간략화 방법은 모델의 기하학 정보와 속성 정보를 동시에 적용하여 메쉬 간략화를 수행하였다. 특히 본 논문에서는 메쉬의 간략화에 상대적으로 수행 시간과 충실도에 장점을 지닌 이차 오차 척도(quadric error metric)를 확장하여 일반적인 기하학적 정보에 속성 정보를 추가하였다. 따라서, 제안된 메쉬 간략화 방법은 기하 정보기반으로 간략화를 수행하는 이차 오차 척도에 속성 정보가 추가된 간단한 이차식으로 확장하여 표현할 수 있다. 이는 기하 정보만을 이용하였을 때의 이차식의 공간 차수를 m=0으로 두었을 때 추가된 속성 정보의 특성에 따라 차수를 확장 함(m>0)으로서 계산이 가능하다. 실험 결과, 제안된 방법에 의한 모델의 간략화 결과를 원 모델과 비교 시 기하 정보만을 이용한 기존의 간략화 방법의 수행 결과에 비하여 모델의 전체적인 외형 등 특성 정보의 충실도가 높다는 것을 입증할 수 있었다.
컴퓨터 하드웨어 고성능화와 함께 실시간 컴퓨터그래픽스를 활용하는 응용 시스템이 많이 출현하고 있다. 이 논문에서는 3차원 컴퓨터그래픽스에서 모델 내에 애니메이션 동영상이 재생되고 있는 상황에서 반사효과를 효율적으로 구현하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 동영상이 재생영역이 특정 반사평면의 어느 위치에 어떤 형태로 반사되는지 기하학적으로 계산한 다음, 텍스쳐 매핑하는 방법으로 반사효과를 구현하는 것이다. 제안한 방법이 기존의 스텐실 버퍼를 이용한 반사평면 효과 기법에 비하여 동영상과 반사평면의 영상이 함께 나타나는 경우에 처리 속도에는 큰 영향이 없고, 최소 30%에서 최대 127% 정도의 처리율이 개선되는 것을 실험 데이터에서 확인하였다.
본 논문에서는 스테레오 카메라 추적을 이용한 모바일 3차원 디스플레이 상의 실시간 증강현실 프레임웍에 대하여 기술한다. 모델 기반 추적 방법에 기초하여 카메라 포즈는 스테레오 카메라 간의 기하 관계를 만족하도록 동시 추정된다. 동시 추정된 카메라 포즈를 통해 가상 콘텐츠는 교정된 스테레오 영상에 올바르게 증강된다. 스테레오 카메라 추적과 스테레오 영상 교정은 서로 다른 쓰레드에서 수행하고, 영상 형식 변환 및 스테레오 영상 교정은 GPU로 고속으로 처리함으로써 실시간으로 수행된다. 제안된 프레임웍은 스테레오 카메라와 3차원 디스플레이가 장착된 스마트폰에서 구현되었다.
Digital light processing three-dimensional (3D) printing technique is a powerful tool to rapidly manufacture plastic scintillators of almost any shape or geometric features. In our previous study, the main properties of light output and transmission were analyzed. However, a more detailed study of the other properties is required to develop 3D printed plastic scintillators with expectable and reproducible properties. The 3D printed plastic scintillator displayed an average decay time constants of 15.6 ns, intrinsic energy resolution of 13.2%, and intrinsic detection efficiency of 6.81% for 477 keV Compton electrons from the 137Cs γ-ray source. The 3D printed plastic scintillator showed a similar decay time and intrinsic detection efficiency as that of a commercial plastic scintillator BC408. Furthermore, the presented estimates for the properties showed good agreement with the analyzed data.
This study aimed to develop a modern textile design based on the formability of Frank Stella's paintings and to develop and present a fashion design that combines modern sensibility as a 3D virtual clothing program. The formative characteristics of Frank Stella's work were 'unity due to regular stripes', 'asymmetry due to geometric surface division', and 'decorabilitydue to colorful use'. Based on this, costume patterns and textiles based on Frank Stella's paintings were developed and six 3D virtual fashion design works were produced. The conclusion was as follows. First, it was confirmed that Frank Stella's work has a very wide range of applications to fashion products as abstract expression and minimal simplicity coexist visually. Second, various colors and forms of Frank Stella's paintings could be developed using textiles with visual formability, and originality as a fashion work applied with paintings could be maximized. Third, the development of 3D fashion using virtual programs had the ease of time efficiency, cost reduction, and spatiotemporal expansion of work processing compared to the actual costume production process. In addition, the simulation of 3D virtual wear made it easy to modify and recover the position of the textile to be applied to the costume and create a new design in the process of transforming the position of various textiles. It is expected that this study results will be used as basic data for the future conversion content industry in the painting and fashion industries.
In this paper, the image modelling of road's lane markings is established using view frustum(VF) modeling. This algorithm also involve the real time processing of the 3D position coordinate and the distance data from the camera to the points on the 3D world coordinate by the camera calibration. In order to reduce their measurement error, an useful algorithm for which analyze the geometric variations clue to traveling vehicle's fluctuation using VF model is proposed. In experiments, without correction, for instance, the $0.4^{\circ}$ of pitching rotation gives the error of $0.4^{\sim}0.6m$ at the distance of 10m, but the more far distance cause exponentially the more error. We confirmed that this algorithm can be reduced less than 0.1m of error at the same condition.
말초신경병증의 진단을 위해 MR neurography의 사용이 점차 증가하고 있다. 고대조도와 고해상도로 말초신경을 직접 영상화한 MR 영상을 MR neurography라고 하고, 지방억제 T2 강조영상과 확산강조영상이 흔히 사용되는 시퀀스이다. 작은 직경, 복잡한 해부학적 구조를 가진 말초신경을 합리적 시간 안에 영상화하기 위해서 최신의 isotropic 3차원 기법, 다양한 고속영상기법, post-processing 영상 기법 등이 사용된다. 이런 발전들로 인해 MR neurography가 유용하게 사용되지만 항상 적절한 MR neurography 영상을 얻을 수 있는 것은 아니다. 적절한 MR neurography 영상을 얻기 위해 영상의학과 의사가 고려해야 할 다음의 몇 가지 쟁점들이 있다. 이에는 적절한 표준 프로토콜의 선책, 지방억제 기법의 선택, 해상도와 field of view와 slice thickness 간의 상호 관계의 이해, 적절한 post-processing 영상 기법의 적용, 2차원 영상획득 기법과 3차원 영상획득 기법의 장단점, 근위부 말초신경과 말단부 말초신경의 T2 대조도의 차이, 말초신경에 인접한 정맥이 MR neurography에 미치는 영향, 확산강조영상에서 기하학적 왜곡의 발생과 적절한 b value의 선택 등이다. 이런 쟁점들을 잘 이해하는 것이 경험이 적은 영상의학과 의사가 적절한 MR neurography 영상을 얻고, 말초신경병증을 정확히 평가하는 데 많은 도움이 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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