• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.20 no.3
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• pp.513-518
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• 2016

This paper presents a fast 3D mesh generation method using projection for line laser-based 3D scanners. The well-known method for 3D mesh generation utilizes convex hulls for 4D vertices that is converted from the input 3D vertices. This 3D mesh generation for a large set of vertices requires a lot of time. To overcome this problem, the proposed method takes (${\theta}-y$) 2D depth map into account. The 2D depth map is a projection version of 3D data with a form of (${\theta}$, y, z) which are intermediately acquired by line laser-based 3D scanners. Thus, our 2D-based method is a very fast 3D mesh generation method. To evaluate our method, we conduct experiments with intermediate 3D vertex data from line-laser scanners. Experimental results show that the proposed method is superior to the existing method in terms of mesh generation speed.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.497-497
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• 2022

홍수위험지도는 홍수발생시 예방되는 침수범위와 침수깊이를 나타내는 지도로 2009년 영산강수계(237.53 km), 2016년에 섬진강수계(251.06 km) 국가하천의 홍수위험지도가 제작되었고, 2021년 영산·섬진강권역 지방하천(4521.31 km) 홍수위험지도가 제작됨으로써 영산·섬진강권역 홍수위험지도 제작이 모두 완료되었다. 홍수위험지도 제작은 GIS 범람해석, 1차원 및 2차원 수치모형으로 구분할 수 있따. GIS 범람해석은 제내지의 지형 수치표고모델(DEM) 등을 활용하여 지형자료를 구축하고, 측점별 홍수위를 이용한 홍수위 DEM을 작성한 후 각 DEM의 고도차를 계산하여 홍수범람구역을 도시하는 방법이다. 도심지 또는 주거지를 관류하는 하천에 대해서는 제방의 편안 파제를 가정하여 FLUMEN모형을 이용한 2차원 범람분석 또는 HEC-RAS모형을 이용한 1차원 범람분석 방법 적용한다. 위와 같은 분석 방법으로 도출된 침수 결과는 제방 월류 및 제방 유실 등의 극한 상황을 가정한 것으로, 2020년 섬진강 대홍수 홍수피해 침수구역과 홍수위험지도의 침수구역의 겨의 일치하는 것으로 나타났다. 즉 하천홍수로 발생할 수 있는 피해의 규모를 예측할 수 있으며, 이러한 예측정보는 방재계획 수립 및 홍수대응에 활용도가 높을 것이다. 홍수위험지도는 홍수위험지도정보시스템(www.floodmap.go.kr)에서 누구나 확인이 가능하며, 지자체 방재담당자는 회원가입을 통해 홍수위험지도 전산파일 및 보고서 등을 받을 수 있다. 방재담당자는 홍수위험지도의 침수구역을 바탕으로 대피계획을 수립하고, 집중호우로 인한 하천수위 상승 시 홍수위험지도의 침수구역을 중심으로 방재활동을 하여 인명피해를 최소화할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2011.12b
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• pp.441-444
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• 2011

본 논문은 2D/3D 영상 처리에서 깊이지도 생성을 위한 Optical flow에서 레벨을 간소화하여 연산량을 감소시키고 객체의 고유벡터를 이용하여 영상의 잡음을 제거하는 연구이다. Optical flow는 움직임추정 알고리즘의 하나로 두 프레임간의 픽셀의 변화 벡터 값을 나타내며 블록 매칭과 같은 알고리즘에 비해 정확도가 높다. 그러나 기존의 Optical flow는 긴 연산 시간과 카메라의 이동이나 조명의 변화에 민감한 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 연산 시간의 단축을 위한 레벨 간소화 과정을 거치고 영상에서 고유벡터를 갖는 영역에 한해 Optical flow를 적용하여 잡음을 제거하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법으로 2차원 영상을 3차원 입체 영상으로 변환하였고 SSIM(Structural SIMilarity Index)으로 최종 생성된 영상의 오차율을 분석하였다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.53 no.5
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• pp.132-140
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• 2016

In this paper, we propose boundary-preserving stereo matching method based on adaptive disparity adjustment using confidence region detection. To find the initial disparity map, we compute data cost using the color space (CIE Lab) combined with the gradient space and apply double cost aggregation. We perform left/right consistency checking to sort out the mismatched region. This consistency check typically fails for occluded and mismatched pixels. We mark a pixel in the left disparity map as "inconsistent", if the disparity value of its counterpart pixel differs by a value larger than one pixel. In order to distinguish errors caused by the disparity discontinuity, we first detect the confidence map using the Mean-shift segmentation in the initial disparity map. Using this confidence map, we then adjust the disparity map to reduce the errors in initial disparity map. Experimental results demonstrate that the proposed method produces higher quality disparity maps by successfully preserving disparity discontinuities compared to existing methods.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.27 no.2
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• pp.182-189
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• 2023

Depth estimation is a key technology in 3D map generation for autonomous driving of vehicles, robots, and drones. The existing sensor-based method has high accuracy but is expensive and has low resolution, while the camera-based method is more affordable with higher resolution. In this study, we propose self-attention-based unsupervised monocular depth estimation for UAV camera system. Self-Attention operation is applied to the network to improve the global feature extraction performance. In addition, we reduce the weight size of the self-attention operation for a low computational amount. The estimated depth and camera pose are transformed into point cloud. The point cloud is mapped into 3D map using the occupancy grid of Octree structure. The proposed network is evaluated using synthesized images and depth sequences from the Mid-Air dataset. Our network demonstrates a 7.69% reduction in error compared to prior studies.

• Electric Engineers Magazine
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• s.308
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• pp.25-28
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• 2008

그동안 2007년 6월호부터 꾸준히 태양광발전시스템에 대하여 계획에서부터 설계에 이르기 까지 새로운 자료들을 소개했었다. 그러는 동안 많은 분들께서 깊은 관심으로 독려해 주신데 대하여 지면을 통하여 깊이 감사드립니다. 그러나 소수이지만 몇몇 분들의 경우 태양광발전시스템에 대하여 아직까지도 비현실적인 에너지라고 생각하시는 분들이 있어서 이번호에서는 신.재생에너지에 대한 세계적인 흐름과 국내 현실에 대하여 우리 전력기술인들이 꼭 알아야 할 사항을 중심으로 설명해 보기로 하겠다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.87-90
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• 2012

본 논문에서는 깊이 변화에 강인한 스테레오 비디오의 변이 탐색 범위 추정 방법을 제안한다. 정확한 스테레오 비디오의 변이 탐색 범위는 3D 영상 분야에서 다양한 응용으로 사용되는 변이 지도를 보다 정확하게 추정하는데 도움이 된다. 기존의 변이 탐색 범위 추정 방법은 인접한 프레임 간의 변이 히스토그램의 유사도를 이용함으로써 보다 안정적인 변이 탐색 범위를 추정할 수 있었지만, 시간의 흐름에 따라 깊이가 변하는 부분에서는 상당히 취약한 문제점을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 기존 방법의 이러한 문제점을 개선한 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 변이 히스토그램의 유사도뿐만 아니라 프레임 간의 시간적 유사도를 고려하며, 비디오의 장면 전환에 의한 급격한 깊이 변화 또한 고려한다. 이에 추가적으로 변이 히스토그램의 유사도를 계산하기 위해 기존의 방법과는 달리 히스토그램 확산 거리를 이용하였으며, 서로 다른 개수의 대응점을 가지고 있는 프레임간의 변이 히스토그램이 대응점의 개수에 영향을 받지 않고 균일한 중요도를 갖도록 하였다. 실험 결과로 기존 방법과 제안한 방법의 변이 탐색 범위 추정 결과를 비교하였으며, 비교한 결과는 제안한 방법이 기존 방법에 비해 스테레오 비디오의 깊이 변화에 강인함을 보여준다.

• Journal of the Korean Society of Groundwater Environment
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• v.6 no.3
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• pp.133-139
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• 1999

The geostatistical method Kriging is used to estimate the areal distributions of the depth to the water table and the altitude of the water table measured from the sea level. A northern part of the city of Pohang, Kyeong-Buk, Korea has been chosen and the digital map of the area with 1:5,000 scale from the National Geographic Information System (NGIS) project by National Geographic Institute has bun used to reproduce the ground surface distribution. The water table depth appears to be in the range between 7 m and 9.5 m except a few localities where mountain tops exist and the use of groundwater for agicultural purposes is believed to be heavy. The overall distribution of the water table altitude shows a monotonic gradual decrease from the west to the east (seaward direction from the inland) and to the south with maximum rate approximately at 90 m over 6 km in horizontal distance and indicates that the groundwater is moving several meters per day there.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2022.10a
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• pp.466-468
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• 2022

3D reconstruction is important issue in many applications such as Augmented Reality (AR), eXtended Reality (XR), and Metaverse. For 3D reconstruction, depth map can be acquired by stereo camera and time-of-flight (ToF) sensor. We used both sensors complementarily to improve the accuracy of 3D information of the data. First, we applied general multi-camera calibration technique which uses both color and depth information. Next, the depth map of the two sensors are fused by 3D registration and reprojection approach. The fused data is compared with the ground truth data which is reconstructed using RTC360 sensor. We used Geomagic Wrap to analysis the average RMSE of the two data. The proposed procedure was implemented and tested with real-world data.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.49 no.9
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• pp.347-352
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• 2012

In this paper, an 2D spatial-map construction for workers identification and avoidance of AGV using the detection scheme of the spatial coordinates based on stereo camera is proposed. In the proposed system, face area of a moving person is detected from a left image among the stereo image pairs by using the YCbCr color model and its center coordinates are computed by using the centroid method and then using these data, the stereo camera embedded on the mobile robot can be controlled for tracking the moving target in real-time. Moreover, using the disparity map obtained from the left and right images captured by the tracking-controlled stereo camera system and the perspective transformation between a 3-D scene and an image plane, depth map can be detected. From some experiments on AGV driving with 240 frames of the stereo images, it is analyzed that error ratio between the calculated and measured values of the worker's width is found to be very low value of 2.19% and 1.52% on average.