• Title/Summary/Keyword: 단면 데이터

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3D Image Scan Data-based Sweeping Shape Reconstruction Algorithm (3D 이미지 스캔 데이터 기반 SWEEPING 형상 역설계 알고리즘)

  • Kang, Tae-Wook
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2015.04a
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    • pp.896-897
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    • 2015
  • 본 연구는 3D 이미지 스캔 데이터 기반으로, SWEEPING 형상을 효과적으로 역설계하는 기술에 관한 것이다. 사용자가 미리 정의한 형상 단면 모델 데이터베이스를 이용해, 3차원 SWEEPING 형상을 자동으로 역설계하는 알고리즘을 제안한다. 이를 위해, 3D 이미지 스캔 데이터인 포인트 클라우드에서 자동으로 추출한 단면 포인트들을 처리해, 파라메터 정보를 추출하고, 미리 정의된 형상 단면들과 상호간 유사도를 비교한 후, 가장 유사한 형상 단면을 획득한다. 이러한 기술은 SWEEPING 형상 모델의 역설계 과정을 자동화하는 데 도움을 줄 것이다.

A Study on The Method of Formation & Expression from A Road Information System to An Auto-Road Sectional View (도로 정보 시스템에서 자동 도로 단면도의 생성과 표현 방법에 관한 고찰)

  • 조선구
    • KSCI Review
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    • v.2 no.2
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    • pp.77-82
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    • 1996
  • 도로 정보 시스템은 현재 경찰서 등의 국가 공공 기관 등에서 사용중이며 점차적으로 수도국이나 전기, 전화 등의 사회 공익 단체에서도 사용되어질 전망이다. 본 논문은 도로 정보 시스템의 기본 데이터와 시스템을 이용하여 도로관리에 필수적인 도로 단면도를 생성하기 위한 도로 단면도의 전체적인 디스플레이 구성과 관로나 맨홀 등 지하 매설물의 표현 방법, 각 매설물이 갖고 있는 수치 표현 방법, 각 매설물을 화면에 표현하기 위한 심볼화 작업을 통한 단면도 생성 방법을 제시한다. 또한 매설물의 속성 데이타 표현 방법을 포함하여 도로 단면도 생성에 의한 기대 효과를 고찰한다.

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Vehicle Detection Method Based on Object-Based Point Cloud Analysis Using Vertical Elevation Data (OBPCA 기반의 수직단면 이용 차량 추출 기법)

  • Jeon, Junbeom;Lee, Heezin;Oh, Sangyoon;Lee, Minsu
    • KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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    • v.5 no.8
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    • pp.369-376
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    • 2016
  • Among various vehicle extraction techniques, OBPCA (Object-Based Point Cloud Analysis) calculates features quickly by coarse-grained rectangles from top-view of the vehicle candidates. However, it uses only a top-view rectangle to detect a vehicle. Thus, it is hard to extract rectangular objects with similar size. For this reason, accuracy issue has raised on the OBPCA method which influences on DEM generation and traffic monitoring tasks. In this paper, we propose a novel method which uses the most distinguishing vertical elevations to calculate additional features. Our proposed method uses same features with top-view, determines new thresholds, and decides whether the candidate is vehicle or not. We compared the accuracy and execution time between original OBPCA and the proposed one. The experiment result shows that our method produces 6.61% increase of precision and 13.96% decrease of false positive rate despite with marginal increase of execution time. We can see that the proposed method can reduce misclassification.

A management system for plural viewing coordinates of multiplanar reformation (의료영상 시스템의 다중 단면 재구성을 위한 좌표계 제어 시스템)

  • Kim, Jun-Ho;Kye, Hee-Won
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.15 no.2
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    • pp.163-170
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    • 2010
  • Multi-planar reformatting(MPR) is a volume rendering technique which generates images of sectional planes users define, so that it is essential for medical imaging system. Due to the recent advances of medical imaging system, users require to place plural planes on a single dataset and to enable an individual and easy control for each plane. In this paper, we enumerate various user operations for recent MPR and analyze user requirements to update the plane equation. For the effective control of coordinate system, each plane is considered in a separated coordinate system and all informations which form a coordinate system are grouped into two components: the individual components and the common components. The proposed system is implemented on a graphics hardware, so that it smoothly performs MPR including recent requirements.

A Study on Cross-section Extraction Method based on 3D Point Cloud Data (3차원 포인트클라우드 기반 단면 정보 추출 기술 개발)

  • Kim, Hoe-Min;Chun, Sungkuk;Kim, Un-Yong;Yun, Jeongrok
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2022.11a
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    • pp.277-278
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    • 2022
  • 본 연구는 3차원 포인트클라우드로부터 단면 정보를 자동으로 추출할 수 있는 알고리즘에 관한 것이다. 3차원 스캐너로부터 획득한 포인트클라우드 데이터는 다양한 제조 공정의 결과물인 산업 제품의 접합 상태를 파악하는데 자주 사용된다. 하지만 많은 노이즈를 포함하는 포인트클라우드 데이터로부터 제조 상태에 대한 수치적인 결과를 반복적으로 획득하기에는 많은 비용이 수반된다. 따라서 본 연구는 산업 제품의 접합부에 대한 포인트클라우드로부터 단면 정보를 자동으로 추출할 수 있는 알고리즘을 소개하고자 한다.

Cross-Sectional Structural Stiffness Prediction Model for Rotor Blade Based on Deep Neural Network (심층신경망 기반 회전익 블레이드의 단면 구조 강성 예측 모델)

  • Byeongju Kang;Seongwoo Cheon;Haeseong Cho;Youngjung Kee;Taeseong Kim
    • Journal of Aerospace System Engineering
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    • v.18 no.1
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    • pp.21-28
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    • 2024
  • In this paper, two prediction models based on deep neural network that could predict cross-sectional stiffness of a rotor blade were proposed. Herein, we employed structural and material information of cross-section. In the case of a prediction model that used material properties as the input of the network, it was designed to predict the cross-sectional stiffness by considering elastic modulus of each cross-sectional member. In the case of the prediction model that used structural information as a network input, it was designed to predict the cross-sectional stiffness by considering the location and thickness of cross-sectional members as network input. Both prediction models based on a deep neural network were realized using data obtained by cross-sectional analysis with KSAC2D (Konkuk section analysis code - two-dimensional).

A Study on Cross-sectioning Methods for Measured Point Data (측정 점데이터로부터 단면 데이터 추출에 관한 연구)

  • 우혁제;강의철;이관행
    • Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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    • 2000.11a
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    • pp.272-276
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    • 2000
  • Reverse engineering refers to the process that creates a physical part from acquiring the surface data of an existing part using a scanning device. In recent years, as the non-contact type scanning devices become more popular, the huge amount of point data can be obtained with high speed. The point data handling process, therefore, becomes more important since the scan data need to be refined for the efficiency of subsequent tasks such as mesh generation and surface fitting. As one of point handling functions, the cross-sectioning function is still frequently used for extracting the necessary data from the point cloud. The commercial reverse engineering software supports cross-sectioning functions, however, these are only for cross-sectioning the point cloud with the constant spacing and direction. In this paper, adaptive cross-sectioning point cloud which allow the changes of the spacing and directions of cross-sections according to the constant spacing and direction. In this paper, adaptive cross-sectioning algorithms which allow the changes of the spacing and directions of cross-sections according to the curvature difference of the point cloud data are proposed.

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Applicability Assessment of the Automatic Multi-segmented Rating Curve (자동구간분할 수위-유량관계 곡선식의 적용성 평가)

  • Kim, Yeonsu;Kim, Jeongyup;An, Hyunuk;Jung, Kwansue;Oh, Sungryul
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2016.05a
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    • pp.548-548
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    • 2016
  • 수위-유량관계 곡선식은 시계열 수위자료를 유량자료로 변환해줄 수 있는 회귀식으로 측정단면의 형태, 단면 상 하류의 지형요인 등으로 인하여 영향을 고려하기 위하여 기간분할 혹은 구간분할을 수행한다. 구간분할을 위하여 측정단면의 변화를 고려한 관계자의 주관적인 판단이 주요 근거로 이용되고 있다. 따라서 본 연구에서는 기존에 개발된 수위-유량관계 곡선식의 자동구 구간분할방법에 대한 적용성 검토를 수행하였다. 객관화된 분할근거의 제시를 위하여 주관성을 배제하고 관측데이터를 기반으로 수위 증가에 따른 변동계수를 계산하였고, 변동계수가 정규분포를 따르는 것으로 가정 하에 계산된 변동계수가 전 단계에서 계산된 95% 신뢰구간 이내에 존재하지 않는 경우 구간을 분할하였다. 즉, 변동계수를 이용하여 집단 간의 특성을 비교하였으며, 변동 계수의 분포를 이용하여 분할을 위한 기준 값을 제시하였다. 방법론의 추정능력 검토를 위하여 가상의 곡선으로부터 생성된 데이터에 제안된 방법론을 적용하였고, 실제 유역에 적용성 검토를 위하여 금강에 위치한 무주 및 산계교 수위관측소 지점에 적용하였다. 결과적으로 자동으로 분할된 관계곡선식을 사용하여 추정의 정확도를 높일 수 있을 뿐만 아니라 외삽을 하는 경우 역시 그 정확도를 향상할 수 있음을 확인하였다. 마지막으로 실측값을 활용한 수위-유량관계 곡선식의 구축 시 구간 분할 전 후의 잔차데이터에 대하여 Shapiro-wilk 정규성 검정을 수행하였으며, 구간분할 후 잔차가 정규성을 갖게 되는 것으로 나타났다.

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Evaluation of Practicality of Growth Models for Pinus densiflora in Buan and Larix leptolepis in Jinan, Jeollabukdo (전라북도 부안 지역 소나무와 진안 지역 낙엽송 생장 모형의 실용성 평가)

  • Seo, Byung-Soo;Lim, Ho-Sub;Lee, Sang-Hyun
    • Journal of Korean Society of Forest Science
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    • v.97 no.4
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    • pp.368-373
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    • 2008
  • The objectives of this study were to validate existing growth models of Pinus densiflora and Larix leptolepis grown in Chonbuk regions, and to examine suitability of models to different regions using spatially varied data set. In the valuating model predicted of Pinus densiflora, except to DBH growth model, basal area and height prediction models were biased to fit to different region. And in the valuating predicted height, basal area and DBH model of Larix leptolepis, they were adequate to new data set acquired from different region. Therefore, existing prediction models, except DBH model, of Pinus densiflora have the limitation of practicality that could not be suitable for application to different region. However, owing to high compatibility shown predicted DBH, basal area and height models of Larix leptolepis, they will be adequate to use as the prediction models where data are available around eastern mountain areas of Jeollabukdo.

A Voxelization for Geometrically Defined Objects Using Cutting Surfaces of Cubes (큐브의 단면을 이용한 기하학적인 물체의 복셀화)

  • Gwun, Ou-Bong
    • The KIPS Transactions:PartA
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    • v.10A no.2
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    • pp.157-164
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    • 2003
  • Volume graphics have received a lot of attention as a medical image analysis tool nowadays. In the visualization based on volume graphics, there is a process called voxelization which transforms the geometrically defined objects into the volumetric objects. It enables us to volume render the geometrically defined data with sampling data. This paper suggests a voxeliration method using the cutting surfaces of cubes, implements the method on a PC, and evaluates it with simple geometric modeling data to explore propriety of the method. This method features the ability of calculating the exact normal vector from a voxel, having no hole among voxels, having multi-resolution representation.