• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권12호
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• pp.322-332
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• 2007

프랙탈의 특성에 알맞은 변형 방법을 고려하였다. IFS 프랙탈에서 점의 위치 특성은 공간적 좌표뿐만 아니라 코드에 의해서도 표현된다. 코드는 프랙탈 내에서의 점의 주소로 볼 수 있는데, 코드값을 바꾸어 생기는 점의 이동에 프랙탈적 특성이 있으므로, 코드의 정보를 이용한 세 가지 변형 방법을 제안하였다. 즉, 한점의 이동에 사용될 벡터로서 1) 코드 변환을 통해 얻어지는 다른 점에서의 벡터장 값을 이용하는 방법과 2) 코드 정보를 활용하여 변위 벡터를 정하는 방법을 구현하여 본 결과, 연속적 변형의 특징과 프랙탈적 특징을 모두 갖는 변형을 얻을 수 있었다. 또한 3) 변형이 가해질 영역을 코드를 활용하여 제한함으로써, 고사리의 경우, 보다 자연물에 적합한 변형을 얻을 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제36권5호
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• pp.404-411
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• 2009

본 논문은 Von Funck 외가 제안한 벡터장 기반 변형기술에 기반한 새로운 텍스쳐 이미지의 와핑 방법을 제안한다. 사용자는 텍스척 이미지와 텍스쳐매핑이 될 3차원 물체 표면에 두 가지 방법으로 제한조건을 지정할 수 있다: 위치 제한조건은 이미지 상의 특징점의 위치를 특정위치 (물체 표면의 대응하는 특징점 위치)로 제한하는 데 사용하며, 그라디언트 제한조건을 사용하려는 특징점 이미지의 일부분에 대한 방향과 스케일에 대해 제어가 가능하다. 이러한 제한조건으로부터 그에 대응하는 C1 연속인 속도벡터장을 이미지 공간 상에 구축하고, 구축된 벡터장을 따라 텍스쳐 이미지 상의 모든 픽셀들을 이동시킨 결과로써 최종 텍스쳐 이미지를 획득한다. 본 연구에서 구현한 텍스쳐 매핑 애플리케이션에서는 우선 대상 3차원 메쉬를 최소제곱 등각매핑(Least Squares Conformal Mapping) 방법을 사용하여 2차원 평면에 임베딩시킨다. 다음으로, 제안하는 이미지 와핑 방법을 적용하여 텍스쳐 이미지 상의 특징점이 임베딩된 메쉬의 대응하는 특징점과 일치되도록 하여 최종 텍스쳐맵을 획득한다. 이와 같은 벡터장기반 방법을 통해 기존의 텍스쳐매핑 방법보다 더욱 부드러운 이미지 와핑결과를 얻을 수 있었으며, 왜곡이 많이 생기는 요구조건을 만족하면서도 자기 오버랩이 생기지 않는 좋은 성질을 보임을 확인하였다.

• 소성∙가공
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• 제21권7호
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• pp.441-446
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• 2012

A sequential coupled field analysis of electromagnetic free bulging was performed by using FEM. A 2D axi-symmetric electromagnetic model based on the magnetic vector potential is proposed for the calculation of magnetic field and Lorentz's forces. The Newmark integration method is used to calculate the transient dynamic plastic deformation of sheet during free bulging. In the finite element model, the effect of sheet deformation on the electromagnetic field analysis is taken into consideration. In order to confirm the sequential electromagnetic-mechanical coupling analysis, an experiment with an electromagnetic forming apparatus was conducted. The results showed that the final bulge height of the sheet predicted from the proposed method is in good agreement with experimentally measured height.

• 한국강구조학회 논문집
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• 제25권5호
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• pp.497-507
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• 2013

횡하중을 받는 고층건물에서의 인장역이 형성될 때 강판전단벽의 앵글 변화한다. 본 연구에서는 강판전단벽을 갖는 3층, 9층, 14층 및 20층의 4개 구조물에 대한 유한요소해석 연구를 하였다. 유한요소해석 결과와 각 모델들의 이론식으로 계산된 결과를 비교하여 전단변형 모드와 휨변형 모드로 분류하였다. 전단변형 모드의 모델에서는 주응력 벡터가 일정한 경사각을 이루며 인장역을 발생시킨 반면 휨변형 모델에서는 인장역의 변화는 기존의 이론식과 차이를 보였다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.64-74
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• 2019

비강체 정합은 임상적 필요성은 높으나 계산 복잡도가 높고, 정합의 정확성 및 강건성을 확보하기 어려운 분야이다. 본 논문은 비지도 학습 환경에서 3차원 뇌 자기공명 영상 데이터에 딥러닝 네트워크를 이용한 비강체 정합 기법을 제안한다. 서로 다른 환자의 두 영상을 입력받아 네트워크를 통하여 두 영상 간의 특징 벡터를 생성하고, 변위 벡터장을 만들어 기준 영상에 맞추어 다른 쪽 영상을 변형시킨다. 네트워크는 U-Net 형태를 기반으로 설계하여 정합 시 두 영상의 전역적, 지역적인 차이를 모두 고려한 특징 벡터를 만들 수 있고, 손실함수에 균일화 항을 추가하여 3차원 선형보간법 적용 후에 실제 뇌의 움직임과 유사한 변형 결과를 얻을 수 있다. 본 방법은 비지도 학습을 통해 임의의 두 영상만을 입력으로 받아 단일 패스 변형으로 비강체 정합을 수행한다. 이는 반복적인 최적화 과정을 거치는 비학습 기반의 정합 방법들보다 빠르게 수행할 수 있다. 실험은 50명의 뇌를 촬영한 3차원 자기공명 영상을 가지고 수행하였고, 정합 전·후의 Dice Similarity Coefficient 측정 결과 평균 0.690으로 정합 전과 비교하여 약 16% 정도의 유사도 향상을 확인하였다. 또한, 비학습 기반 방법과 비교하여 유사한 성능을 보여주면서 약 10,000배 정도의 속도 향상을 보여주었다. 제안 기법은 다양한 종류의 의료 영상 데이터의 비강체 정합에 활용이 가능하다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제22권7호
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• pp.5-12
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• 2006

본 연구는 사질토 지반에서의 얕은 터널굴착으로 인한 지반변형 거동을 규명하기 위해 연속체 사질토 지반을 모사 하는 알루미늄 봉과 근거리 사진계측기법을 이용하여 2차원 실내모형실험을 실시하였다. 실험결과에 근거하는 수치해석으로부터 생성된 변위벡터의 방향과 크기는 모형실험 결과와 거의 일치하였다. 특히, 벡터의 방향은 터널의 인버트 아래 어느 한 점을 향하는 것으로 나타났다. 좁은 "굴뚝 또는 튜울립" 형태의 수직변위는 수치해석 및 모형실험 결과에서 확인할 수 있었다. 이러한 양상은 현장에서 측정한 결과와 잘 일치된다. 정성적인 비교와 더불어 지중에서의 2차원 지반손실에 따른 정량적인 침하량 비교 결과, 모형실험에서 측정된 지중침하량이 수치해석 결과 잘 일치됨을 보여주었다. 따라서 본 모형실험에 적용된 근거리 사진계측기법은 수치해석 결과를 검증하는데 유용하게 사용될 수 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권2호
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• pp.411-417
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• 2021

인간과 컴퓨터의 상호작용을 연구하는 분야를 HCI(Human-computer interaction)라고 한다. 이 분야는 인간과 컴퓨터 간에 서로 소통하면서 정보를 인식하는 방법에 대해 연구하는 학문 분야이다. 본 연구는 사람과의 상호작용을 위한 손동작 인식에 대한 연구로써 기존 인식방법의 문제점을 살펴보고 인식률을 개선하기 위한 알고리즘을 제시한다. 사람의 손 모양이 포함된 영상을 대상으로 피부색 정보를 바탕으로 손 영역을 추출하고, 주성분 분석을 이용하여 무게중심 프로필을 계산한다. 이렇게 얻은 정보를 미리 정의된 형상들과 비교하여 손동작을 인식률을 높이는 방법을 제안하였다. 기존의 무게중심 프로필은 회전으로 인한 손의 변형에 대해 잘못된 손동작 인식을 결과를 보여주었으나, 본 연구에서는 무게중심 프로필을 이용하고 모든 윤곽선의 점들과 무게중심 사이의 거리가 가장 긴 점을 시작점으로 하여 무게중심 프로필을 다시 개선함으로써 강건한 알고리즘을 제시하였다. 손동작 인식을 위하여 센서가 부착된 장갑이나 특별한 마커를 사용하지 않으며, 별도의 청색 스크린을 설치하지도 않는다. 이 결과에 대해 가장 가까운 거리의 특징벡터를 찾아 잘못된 인식을 해결하고, 적당한 경계치를 구하여 성공과 실패를 구분한다.