• 대한기계학회논문집
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• 제18권11호
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• pp.2967-2972
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• 1994

The multiple character of the contact interaction and the collective behavior of elementary microcontacts play a significant role in all the processes occurring in the surface layers, including the failure due to friction and wear. The array of metal spheres compressed between flat plates has been used for simulation of the contact behavior of multiple contact of solids under normal loading. An experimental design has been made providing regular array of the spheres at the same size with different spatial order. Measurement of electrial contact resistance has been made using the equipment providing the adequate accuracy in the range of micro Ohms. The data on electrical contact resistance have been compared with theoretical predictions using the multiple contact model of constriction resistance. The effect of single spots number and array on conductivity of contact has been evaluated.

• 한국CDE학회논문집
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• 제14권1호
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• pp.10-17
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• 2009

Surface detection and parameter estimation in point cloud is a relevant subject in CAD/CAM, reverse engineering, computer vision, coordinate metrology and digital factory. In this paper we present a software for a fully automatic surface detection and parameter estimation in unordered, incomplete and error-contaminated point cloud with a large number of data points. The software consists of three algorithmic modules each for object identification, point segmentation, and model fitting, which work interactively. Our newly developed algorithms for orthogonal distance fitting(ODF) play a fundamental role in each of the three modules. The ODF algorithms estimate the model parameters by minimizing the square sum of the shortest distances between the model feature and the measurement points. We demonstrate the performance of the software on a variety of point clouds generated by laser radar, computer tomography, and stripe-projection method.

• 대한산업공학회지
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• 제21권4호
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• pp.529-540
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• 1995

The paper deals with a procedure for constructing a composite surface interpolating a polygonal curve mesh defined from 3D scattered points. The procedure consists of a poly-angulation, construction of a curve net, and interpolation of the curve net. The poly-angulation contains a stage that changes a triangular edge net obtained from a triangulation into a poly-angular edge net. A curve net is constructed by replacing edges on the edge net with cubic Bezier curves. Finally, inside of an n-sided polygon is interpolated by n subdivided triangular subpatches. The method interpolates given point data with relatively few triangular subpatches. For an n-sided polygon, our method constructs an interpolant with n subdivided triangular subpatches while the existing triangular surface modeling needs 3(n-2) subpatches. The obtained surface is composed of quartic triangular patches which are $G^1$-continuous to adjacent patches.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1497-1498
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• 2015

원격 로봇을 위해 지역 환경을 모델링하기 위하여, 3차원 영상을 생성하는 기술을 제안한다. 이를 위하여, 카메라와 거리 센서를 보정하는 방법에 대해서 제안한다. 그리고 카메라 영상과 거리 정보를 융합하여 점군 데이터를 생성하는 방법에 대해서 기술한다.

• 한국기록관리학회:학술대회논문집
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• 한국기록관리학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.43-47
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• 2019

문화유산 분야에서 일찍이 문화유산을 보존 복원하기 위한 목적으로, 3차원(3D) 디지털 기술을 이용하여 문화유산의 원형을 기록하여 왔다. 하지만 문화유산 3차원(3D) 디지털 기록은 점군 데이터 취득부터 3차원(3D) 모델 제작까지 복잡한 단계를 거쳐 생산되는 대용량의 디지털 기록으로, 장기 보존 문제를 피할 수 없다. 국제적으로 관련 논의가 활발히 진행 중에 있으며, 국내외 선행연구와 사례 분석을 바탕으로 문화유산 3차원(3D) 디지털 기록의 보존 방향을 제언하고자 한다.

• 로봇학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.130-136
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• 2021

In recent years, much study has been conducted in robotic grasping. The grasping algorithms based on deep learning have shown better grasping performance than the traditional ones. However, deep learning-based algorithms require a lot of data and time for training. In this study, a grasping algorithm using an artificial neural network-based graspability estimator is proposed. This graspability estimator can be trained with a small number of data by using a neural network based on the residual blocks and point clouds containing the shapes of objects, not RGB images containing various features. The trained graspability estimator can measures graspability of objects and choose the best one to grasp. It was experimentally shown that the proposed algorithm has a success rate of 90% and a cycle time of 12 sec for one grasp, which indicates that it is an efficient grasping algorithm.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제25권3호
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• pp.397-406
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• 2022

Recently, research and development to revitalize smart construction are being actively carried out. Accordingly, 3D mapping technology that digitizes construction site is drawing attention. To create a 3D digital map for construction site a point cloud generation method based on LiDAR(Light detection and ranging) using MMS(Mobile mapping system) is mainly used. The purpose of this study is to analyze the accuracy of MMS LiDAR-based point cloud data. As a result, accuracy of MMS point cloud data was analyzed as dx = 0.048m, dy = 0.018m, dz = 0.045m on average. In future studies, accuracy comparison of point cloud data produced via UAV(Unmanned aerial vegicle) photogrammetry and MMS LiDAR should be studied.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.18-20
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• 2022

3D 프린팅 임플란트 부품은 표면에 결함이 생기기 쉬우므로, 출력 후 표면을 검사하는 과정이 필요하다. 표면 검사를 자동화하기 위해서는 임플란트를 3D 스캔하여 점군 (point cloud)와 같은 스캔 모델로 구성하는 방법이 효과적이다. 스캔 모델을 구성할 때, 임플란트가 일반적인 3D 프린팅 출력물과는 다른 특성들을 가지므로 이에 대한 고려가 필요하다. 본 논문에서는 3D 프린터로 출력된 의료용 임플란트 부품의 특성에 맞게 3D 스캔을 수행하여 스캔 모델을 구성하는 방법을 제안하고, 실험을 통해 생성된 스캔 모델을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.948-951
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• 2021

본 논문에서는 직육면체 형태의 실내 공간에서 다중 개체 영역을 검출하는 방법을 제안한다. 평면 검출 알고리즘은 평면성을 띄지 않거나 관측이 미흡한 영역에 대해 기하 정보를 검출할 수 없다. 이로 인해 장애물과 같은 개체의 영역을 파악할 수 없는 한계점이 있다. 제안 방법은 유클리드 클러스터링을 기반으로 군집화를 수행하고, 클러스터의 간소화를 통해 다중 개체 영역을 검출한다. 제안 방법은 직육면체 공간의 내부표면을 활용해 직육면체 공간과 좌표계를 공유하는 주요 개체들의 영역을 다량으로 검출한다. 제안 방법은 실험을 통해 다중 개체 영역이 적합하게 검출되었음을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.219-222
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• 2008

3차원 인체 스캐너로부터 얻어진 인체형상데이터는 여러 인체에 대한 3차원 평균 모델을 만들어 내는 등의 통계적 분석이나 자세 변경을 위해 필요한 내부 골격 구조와 골격과 피부조직 사이의 관계 등을 계산해 내기 어렵다. 또, 이러한 통계적 분석을 위해서는 각 모델 간의 상응 관계가 확립되어야 하지만 스캐너로부터 얻어진 인체 형상 데이터들은 측정 환경이나 대상에 따라 각각이 서로 상이한 기하학적 구조로 이루어져 있다. 본 논문에서는 템플릿 모델을 3차원 인체데이터에 맞도록 변형함으로써 다수의 인체 형상에 대하여 토폴로지를 일치시키도록 한다. 3차원 인체 데이터에 대해 템플릿 모델이 가장 근사한 형상이 되도록 하는 변형을 자동으로 찾아내기 위해서 표면 위에 정의된 특징점들을 사용한다. 또한, 기존에 찾아둔 특징점군 및 변형정보 데이터가 충분히 많다면 새로운 변형을 계산하는 데 유용하게 사용될 수 있음을 보인다. 이렇게 상응 관계가 확립된 모델들은 삼차원 벡터 공간의 점들의 집합으로 표현 및 통계적 분석이 가능하게 된다.