본 논문에서는 물체의 3차원 모델을 복원하기 위하여 거리영상 카메라에서 획득한 다시점 3차원 거리영상을 온라인으로 정합(registration)하는 기술을 제안한다. 3차원 모델 복원을 위하여 거리영상 카메라를 복원하고자하는 물체 주위로 이동하여 연속된 다시점 거리영상과 사진영상을 획득하고 물체와 배경을 분리한다. 분리된 다시점 거리영상의 정합을 위하여 이미 등록된 거리영상의 변환정보 그리고 두 거리영상 사이의 기하정보를 이용하여 정합을 초기화한다. 위 과정을 통해 서로 인접한 거리영상에서 영상 특징점을 선택하고 특징점에 해당하는 거리영상의 3차원 점군을 이용하여 투영 기반(projection-based) 정합을 실시한다. 기하정합이 완료되면 사진영상 간의 대응점을 추적하여 정합을 정제(refinement)하는 과정을 거치는데 KLT (Kanade-Lucas-Tomasi) 추적기를 수정하여 대응점 탐색의 속도와 성공률을 증가시켰다. 영상 특징점과 추적된 대응점에 해당하는 3차원 점군을 이용하여 거리영상을 정제하였다. 정합과 정제의 결과를 통해 추정된 변환 행렬과 정합된 대응점들 사이의 거리를 계산하여 정합 결과를 검증하고 거리영상의 사용 여부를 결정한다. 만약 정합이 실패하더라도 경우에도 거리영상을 실시간으로 계속 획득하고 정합을 다시 시도한다. 위와 같은 과정을 반복하여 충분한 거리 영상을 획득하고 정합이 완료되면 오프라인에서 3차원 모델을 합성하였다. 실험 결과들을 통해 제안한 방법이 3차원 모델을 성공적으로 복원할 수 있음을 확인 할 수 있었고 오차 분석을 통해 모델 복원의 정확도를 검증하였다.는 효과 또한 얻게 된다. 제안하는 분기 예측기는 하드웨어 오버헤드나 예측 정확도의 감소 없이 전력 소모를 줄일 수 있다는 장점을 가진다. 실험 결과에 따르면, 제안하는 분기 예측기는 기존의 분기 예측기와 비교하여 $35{sim}48%$의 전력 소모를 줄이는 결과를 보인다.다는 처리농도가 더 중요한 변인인 것으로 나타났다. 본 연구에서 5 ppm의 이산화염소는 브로콜리에 부착된 식중독균을 효과적으로 제거하지 못하는 것으로 나타나 이산화염소를 생채소 세척제로 사용할 경우에는 세척농도를 높여 사용함이 효과적이겠다. 또한 본 연구를 토대로 급식소와 외식업체에서 제공되는 샐러드용 채소에 대한 미생물적 안전성 보장을 위하여 다양한 채소에 대해 이산화염소 처리에 따른 식중독균의 증식 억제 효과에 대한 세밀한 검토가 이루어질 필요가 있겠다. 아울러 과일이나 채소에 이산화염소 처리 시 산화작용으로 인해 색깔이나 맛이 변할 수 있으므로 관능검사에 대한 연구도 수행되어야 하겠다.摩?????楮?瑨??????????????慣整??物????????????????渠捨???浹敬??????敭楡?敬????????祭?佩??佰??????倭????????特??????敬??????잖?