건물의 3차원 모델링은 3차원 공간정보를 구축하는데 있어서 매우 중요한 요소이다. 기존의 3차원 건물 모델링은 대부분 항공사진측량기술을 이용하여 수동으로 진행되어 많은 시간과 비용이 소요된다. 이러한 한계를 극복하기 위한 방안으로 최근에는 항공라이다(LiDAR) 데이터를 이용한 건물모델링 방법에 대한 많은 연구가 활발히 진행되고 있다. 항공라이다 데이터를 이용한 대부분의 3차원 건물모델링 연구는 보간과정을 통하여 격자구조로 변환하거나 수치지도 또는 항공영상 등의 이종 데이터간의 융합을 통하여 건물을 모델링하는 방안 등을 제시하였다. 본 논문에서는 점 데이터의 격자구조로의 변환 및 이종 데이터간의 융합 등의 방법을 배제하고 항공라이다 데이터만을 이용한 건물의 자동 모델링 방법을 제안하였다. 건물로 분류된 항공라이다 데이터를 옥트리 분할을 기반으로 3차원 공간상에서 재귀적으로 분할하여 패치(patch)를 구성하고, 동일한 속성을 갖는 패치들을 병합하여 건물의 구성요소를 추출한다. 추출되어진 건물의 구성요소를 대표하는 모델을 생성하여 전체적인 건물의 3차원 모델을 구성한다. 항공라이다 데이터를 이용하여 제안된 방법으로 실험한 결과, 다양한 형태의 건물 모델을 자동으로 구성할 수 있었다.
단일 영상을 이용하여 구성한 3차원 환경 모델은 고정된 해상도로 인해 발생하는 흐려짐 현상과 가리움에 의해 환경맵에서 없는 정보가 나타날 시 발생하는 구성된 3차원 환경 모델의 늘어짐 현상이나 정보의 부족으로 인한 영상의 구멍이 발생한다. 본 본문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 다중 영상들을 이용한 일치 및 통합 방법을 제안한다. 본 연구에서는 세밀한 환경 모델링을 통한 시차 표현과 주변 환경의 자유로운 확장을 위해 대응선에 기반으로 하는 환경 모델 일치 및 통합 방법을 사용한다. 다중 영상에 의한 환경 모델링 방법은 렌더링에 적합한 해상도를 갖는 상세한 환경 모델을 생성할 수가 있어 시점이 자유로운 고화질의 탐색 영상 생성이 가능하다.
3 차원 공간 모델링을 하기 위한 스케치 시스템의 경우, 3 차원 공간상의 입력 장치를 이용하는 것이 디자이너의 의도를 가장 정확하게 표현할 수 있다. 하지만, 3 차원 공간상의 스케치는 공간 입력 장치의 디자이너 사용에 따라 오차가 방생할 수 있다. 이러한 오차를 줄이기 위하여 디자이너가 일반적으로 사용해 온 드로잉 방식인 다중의 스트로크를 데이터로 사용하여 의도한 모델링을 수행하게 된다. 다중의 스트로크를 실시간으로 처리하기 위해 공간상에 정의된 격자를 이용한 모델링 방식을 사용하였다. 곡면을 구성하기 위한 격자간의 관계 및 다중의 스트로크를 처리하기 위한 주변 격자간의 관계를 정리하고, 이를 이용한 스케치 시스템을 구현하였다.
본 연구에서는 연구지역을 대상으로 항공사진과 수치지형도를 이용하여 3차원 지형 모델링을 제작하였고 이를 이용하여 가시권 분석과 동아대학교에 대한 Web GIS를 구현하였다. 연구지역은 부산광역시 사하구 하단동 일대를 지정하였으며, 축척 1:20,000의 항공사진과 축척 1:5,000의 수치지형도를 사용하였다. 항공사진은 GCP선정과 영상정합을 통하여 보정된 영상을 추출하고 영상재배열 과정과 정밀미분편위수정을 거쳐 최종 정사보정된 영상을 제작하였다. 그리고 ArcView 프로그램을 이용하여 수치지형도에서 DEM을 생성하였고, 도로 레이어와 건물 레이어를 추출하여 3차원 지형 모델링을 제작함과 동시에 동아대학교에 대한 Web GIS를 구현하였다.
본 논문에서는 2차원 X-ray 영상을 이용하여 3차원 영상을 얻기 위한 전처리 과정으로 2차원 X-ray 영상에서 원하는 뼈 영상을 분할하기 위한 능동적 대퇴골 분할 기법에 대해 제안하고 구현하였다. X-ray 영상의 주된 화질 저하 요인인 잡음을 제거하고 에지 및 밝기 검출을 통하여 정확하고 빠른 뼈 영상 분할 기법을 구현하였고 대퇴골 영상을 통해 검증하였다. 이를 통해 최소한의 2차원 X-ray 영상을 이용하여 3차원 뼈 모델링을 구현하는데 필요한 뼈 영상을 획득하였다.
본 논문에서는 삼각형 구조로 구성된 3차원 메쉬(Mesh)에서 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)의 정확도를 개선시킬 수 있는 새로운 학습 표현 기법을 제시한다. 우리는 메쉬를 구성하고 있는 삼각형의 넓이와 그 로컬 특징을 기반으로 학습을 진행한다. 일반적으로 딥러닝은 인공신경망을 수많은 계층 형태로 연결한 기법을 말하며, 주요 처리 대상은 오디오 파일과 이미지이었다. 인공지능에 대한 연구가 지속되면서 3차원 딥러닝이 도입되었지만, 기존의 학습과는 달리 3차원 학습은 데이터의 확보가 쉽지 않다. 혼합현실과 메타버스 시장으로 인해 3차원 모델링 시장이 증가가 하면서 기술의 발전으로 데이터를 획득할 수 있는 방법이 생겼지만, 3차원 데이터를 직접적으로 학습 표현하는 방식으로 적용하는 것은 쉽지 않다. 그렇기 때문에 본 논문에서는 산업 현장에서 사용되는 데이터인 삼각형 메쉬 구조를 바탕으로 기존 방법보다 정확도가 높은 학습 기법을 제안한다.
본 연구에서는 3차원 개별요소해석 코드인 Particle Flow Code, $PFC^{3D}$(Itasca)를 이용, 조립재료의 실내 삼축압축시험에 대한 개별요소 수치 모델링을 수행하였으며, 해석 모델과 개별요소를 대상으로 다양한 상사 조건에 대한 개별요소 수치 모델링을 수행, 그 결과를 통해 각각의 스케일 조건이 최종 수치 모델링 결과에 미치는 영향을 분석하였다. 3차원 개별요소 수치 모델링은 기존 2차원 모델링 대비 별도의 간극률 환산 없이 정확한 초기 조건 구현이 가능했으며, 응력-변형 및 체적변화 거동, 강도정수등에 있어 실내시험 결과와 유사한 수치 해석적 예측이 가능하였다. 해석 모델과 개별요소에 대한 다양한 상사비 조건별 수치 모델링 결과, 3차원 해석 시의 안정적 예측결과 도출 및 수치 시험실 활용에 대한 적정성을 확보하되, 해석시간 단축 및 해석 효율성 확보를 위해서는 해석 모델과 개별요소에 대한 적정 상사비 결정이 필요함을 알 수 있었다. 해석 모델의 크기와 개별요소의 입경크기를 변화시켜 개별요소 수치모델링을 수행한 결과, 대부분의 경우 전체적인 응력-변형 거동에 차이가 발생하였지만, 점착력과 내부 마찰각의 강도정수는 $D_{mod}/D_{gmax}$ < 10 조건에 유사한 결과를 보였으며, 개별요소 방법이 수치 시험실 기법을 이용한 강도정수 산정에 효과적으로 적용될 수 있음을 확인할 수 있었다.
층상대지속에 있는 3차원 물체에 의한 지자기 지전류 (MT)응답을 계산하기 위하여 적분방정식을 이용한 수치모델링법을 개발하였다. 이 방법에서는 3차원 이상체를 몇 개의 세포로 분할하여 펄스기조함수로 근사할 수 있는 전류분포로 치환한다. 층상대지를 표현하는 전기 텐서그린함수를 쓰면 행렬방정식을 유도할 수 있으며 이를 각 세포의 벡터전류에 대하여 푼다. 결국 미지의 산란장은 산란전류에 관한 전기 및 자기 텐서그린함수를 적분함으로써 얻어진다. 지표면 근처에 3차원 전도성물체가 존재할 때 2차원의 TE모드 모델링으로는 깊은 곳에 가짜의 저 비저항을 가정해야 한다. 이는 TE모드 모델링에서는 경계면 전하의 영향을 고려할 수 없기 때문이다. 그러나 긴 3차원 직방체의 가운데를 가로지르는 단연은 2차원 TM모드 아르고리즘으로 정확히 모델화할 수 있으며, 이는 정식화과정에서 경계면 전하가 고려되어 있기 때문이다. 다중 주파수에 관한 수치계산 결과 겉보기 비저항과 위상은 상호보완적인 변수라는 것이 밝혀졌다. 따라서 이들 변수는 주파수영역 MT 해석시 함께 취급되는 것이 바람직하다.
본 논문은 LIDAR 데이터와 수치지도를 이용한 점 기반의 3차원 건물모델링 방법을 제안하는데 목적이 있다. 본 논문에서 제안한 방법은 크게 건물점 추출, 지붕유형 분류, 지붕유형별 3차원 모델링 단계로 나뉜다. 먼저 수치지도의 건물 외곽선과 LIDAR 데이터를 중첩시켜 건물폴리곤 내에 있는 LIDAR 점들 중에서 지면과 벽면 및 수목을 제거하여 건물의 지붕점만을 추출한다. 추출된 건물 지붕점들은 ODR(Orthogonal Distance Regression) 방법을 통해 평면근사하여 점들이 평면상의 점이면 평면형(flat) 지붕으로 분류하고 그렇지 않으면 박공형(gable)과 원통형(arch)으로 근사한 후 평균제곱근오차가 작은 쪽으로 지붕유형을 결정한다. 실험결과 본 연구에서 제안한 방법은 3가지 유형의 단순 지붕유형을 성공적으로 분류하였으며, LiDAR 데이터와 수치지도를 이용한 자동 3차원 건물모델링의 가능성을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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