• 제목/요약/키워드: Skeleton Matching

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벤더엘리먼트 시험의 원리와 고려사항 (Principles and Considerations of Bender Element Tests)

  • 이종섭;이창호
    • 한국지반공학회논문집
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    • 제22권5호
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    • pp.47-57
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    • 2006
  • 전단파는 흙 입자의 강성과 밀도에 연관된다. 흡 입자의 전단 강성은 물의 존재 여부에 영향을 받지 않는다. 벤더 엘리먼트는 흙과 트랜스듀서 간의 뛰어난 결합 효과를 보여 토질 시험 장치에 적용하기에 편리한 전단파 트랜스듀서이다. 본 논문은 전단파의 기본 원리를 살펴본 뒤, 전자기 커플링 방지, 지향성(directivity), 공진주파수, 초동 추정, 근접장 효과 등을 포함하여 벤더 엘리먼트의 설계와 설치에 대하여 다루었다. 전해질 용액 속에서의 전기적 간섭(cross-talk)현상은 병렬 타입의 벤더 엘리먼트를 사용함으로써 최소화할 수 있다. 캔틸레버 보 형식의 벤더 엘리먼트는 전단파의 지향성은 원형에 가깝게 나타났다. 벤더 엘리먼트의 공진주파수는 벤더 엘리먼트 자체의 특성, 흡의강성 및 엥커 특성에 의존적인 것으로 나타났다. 벤더 엘리멘트 시험에서 가장 어려운 부분 중의 하나는 전단파의 도착시간에 영향을 주는 근접장 효과이다. 근접장 내에서 전단파의 도착시간 산정은 다중반사법(multiple reflection method)과 signal matching 기술을 적용하여 해결할 수 있다. 여러 가지 고려사항이 요구되는 벤더 엘리먼트는 전단파를 이용한 지반 동적 특성 파악에 매우 효과적인 방법이 될 수 있을 것이다.

MR 기반 3차원 생체 객체 인식 및 정합을 위한 방법 설계와 해석 연구 (A Study on Design and Analysis of Method for MR-based 3D Biological Object Recognition and Matching)

  • 조진표;정용배
    • Journal of Platform Technology
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    • 제12권2호
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    • pp.23-33
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    • 2024
  • 혼합 현실(MR : Mixed Reality) 기술의 발전은 의료 지원 장비 연구와 개발에 큰 영향을 주고 있다. 특히 현장에서 발생하는 응급 상황에 효과적으로 대응할 수 있도록 지원한다. MR 기술은 가상 정보를 실세계에 결합시켜 사용자가 실세계에서 가상 객체를 볼 수 있게 함으로써 응급 처치 및 현장 지원의 접근을 가능하게 한다. 그러나 장비의 특성 상 가상 객체를 사용자 시각 기준으로 정확히 일치시키는 것은 한계가 있다. 이러한 한계를 개선하기 위해 본 논문은 MR 환경에서의 3차원 생체 객체 인식 및 정합 알고리즘을 제안한다. 실험 결과, 사용자 측면에서 광학 기반 HMD를 장착한 상태에서 가상 오브젝트가 렌더링되어 가시화될 때 사용자의 시야인지 오차를 줄일 수 있었고 스켈레톤 인식 중 관절-Loss 현상을 없앨 수 있었다. 제안 방법은 실제 사용자 시야와 가상 이미지 사이의 오차를 줄이며, 가상 객체 인식 및 정합 과정에서 발생하는 오차를 감소시키는 기초를 제공할 수 있다. 본 연구를 활용하여 응급 처치를 위한 원격 의료 지원 시스템의 정확도를 개선하는 데 이바지할 것으로 기대된다.

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Attributed Relational Graph를 이용한 영상 패턴의 인식에 관한 연구 (A Study on Image Pattern Recognition using Attributed Relational Graph)

  • 이광기;전중남;이창한;이한욱;박규태
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 1988년도 전기.전자공학 학술대회 논문집
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    • pp.687-690
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    • 1988
  • Algorithms that represent given pattern in the form of an ARG (Attributed relational graph) using not only structural relations but also symbolic or numerical attributes, and then recognize that pattern by graph matching process are presented in this paper. Based on definitions of pattern deformational models, algorithms that can find GPECI(Graph preserved error correcting isomorphism). SGECI(subgraph ECI) and DSECI(Double subgraph ECI) are proposed and comparisons among these algorithms are described. To be useful in performig practical tasks, efficient schemes for extraction of ARG representation fron raw image are needed. In this study, given patterns are restricted within objects having distinct skeleton, and then the information which is necessary for recognition and analysis is successfully extracted.

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이미지 변형 기법을 이용한 가상 드레스업 시스템 (Virtual DressUp system by using image deformation method)

  • 김나리;윤종철;이인권
    • 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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    • 제15권2호
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    • pp.1-8
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    • 2009
  • 본 논문에서는 사용자가 입력한 사람의 신체 모델과 모델에 입혀질 옷의 두 이미지를 입력으로 하여 2D상에서 옷과 모델이 잘 어울리게 입혀지는 가상의 드레스 업(Dress up)시스템을 제안한다. 첫 번째 단계에서는 골격 구조의 조인트 정보를 이용하여 옷 이미지를 크게 변형시킨다. 다음으로 옷의 경계에 있는 점들을 샘플링 하여 모델의 경계에 있는 점과 매칭 시키고 그 점들을 이용해 최적화 단계를 거쳐 최종적인 피팅 결과를 도출해 낸다. 두 단계를 거쳐 피팅 된 옷의 경우 평면적으로 보이기 때문에 부자연스러운 결과를 보이게 되므로 자연스러운 렌더링 결과를 위해서 이를 3D로 재구성 (reconstruction)시킨다. 재구성된 3D구조로부터 쉐이딩 정보를 가져와 다시 2D상에서 렌더링을 함으로써 최종적인 결과를 도출하게 된다. 본 연구에서 제안된 시스템을 통해 2D 기반의 가상 옷 시뮬레이션 결과를 얻을 수 있게된다.

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