• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• fall
• /
• pp.256-259
• /
• 2021

본 논문에서는 사람을 키넥트로 촬영하여 3 차원 아바타로 복원하여 연예인처럼 춤을 추게 하는 기술을 설계 구현하였다. 기존의 순수 딥러닝 기반 방식과 달리 본 기술은 3 차원 인체 모델을 사용하여 안정적이고 자유로운 결과를 얻을 수 있다. 우선 인체 모델의 기하학적 정보는 3 차원 조인트를 사용하여 추정하고 DensePose를 통하여 정교한 텍스쳐를 복원한다. 여기에 3 차원 포인트-클라우드와 ICP 매칭 기법을 사용하여 의상 모델 정보를 복원한다. 이렇게 확보한 신체 모델과 의상 모델을 사용한 아바타는 신체 모델의 rigged 특성을 그대로 유지함으로써 애니메이션에 적합하여 PSY 의 <강남스타일>과 같은 춤을 자연스럽게 표현하였다. 개선할 점으로 인체와 의류 부분의 좀 더 정확한 분할과 분할과정에서 발생할 수 있는 노이즈의 제거 등을 확인되었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2020.11a
• /
• pp.37-38
• /
• 2020

본 연구에서는 홀로그램을 현대의 멀티미디어로써 효율적으로 사용하기 위해 필요한 홀로그램 압축 실험으로써 위상 홀로그램에 대한 압축 실험을 진행하였다. 포인트 클라우드로부터 생성한 여러 시점의 정보로 비디오 홀로그램을 생성하였다. 압축실험에선 원래의 홀로그램과 위상 펼침(Phase unwrapping) 방법을 통해 변환된 홀로그램을 비교하며, 동일한 압축률에선 심각한 성능하락은 없었으며, 동일한 QP(Quantization parameter)에선 더 높은 압축률을 보였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2021.06a
• /
• pp.154-156
• /
• 2021

최근 3차원 영상이 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 이에 따라 3차원 영상에 대한 압축과 전송 방안에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 국제 표준화 기구인 ISO/IEC 산하 Moving Picture Expert Group(MPEG)에서는 기존의 2차원 비디오 코덱을 이용하여 고밀도 포인트 클라우드 압축하는 방안인 V-PCC와 3DoF+ 영상을 압축하기 위한 방안인 MPEG Immersive Video(MIV)를 표준화 중에 있다. V-PCC와 MIV는 압축 방법의 유사성으로 인해 동일한 Volumetric Visual Video-based Coding(V3C) 형식으로 저장된다. 압축된 V3C 데이터를 효과적으로 저장하여 이용하기 위해서는 ISO based Media File Format(ISOBMFF) 캡슐화 과정이 필수적이다. 본 논문에서는 MPEG의 Carriage of V3C data 표준에 따라 V3C 데이터를 ISOBMFF로 캡슐화 실험을 진행하였으며, 실험에 대한 검증을 위하여 생성된 ISOBMFF 데이터를 V3C 데이터로 복원한 뒤, 디코딩 하여 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2021.06a
• /
• pp.293-296
• /
• 2021

본 논문에서는 컴퓨터 그래픽에서 주로 적용되어 왔던 푸아송 디스크 샘플링(Poisson Disk Sampling)을 3차원 영상 모델링에 적용하는 것을 제안한다. 이 샘플링 기법은 3차원 영상 센서의 핵심 기술로 사용되는 라이다 센서를 활용해 수집한 PointCloud가 특정 위치로 뭉쳐지는 클러스터 현상이 발생하지 않고 균일하게 분포하게 할 뿐 아니라 영상의 노이즈도 제거한다. Intel의 라이다 센서 L515와 Apple의 태블릿 라이다 센서를 이용해 추출한 PointCloud를 Poisson Disk Sampling 과정을 거쳐 Mesh를 생성하고 이를 SLAM 기법으로 추출한 경우와 비교한다. PointCloud의 수를 줄였을 때 더 좋은 Mesh를 생성할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2020.06a
• /
• pp.87-87
• /
• 2020

최근 기후변화에 의한 이상기후에 따라 집중호우가 빈번히 발생하고 있으며, 집중호우로 인해 내수, 외수 침수 등 수재해 발생 빈도 및 피해 규모가 증가하고 있다. 하지만 홍수범람 상황 및 피해양상을 효과적으로 모니터링하고 분석하는 기술은 부족하다. 현재 여러 분야에서 UAV를 활용한 다양한 연구가 진행되고 있다. 그러므로 홍수 모니터링에 UAV를 활용함으로써 홍수 모니터링의 적시성 및 정확성의 향상을 기대할 수 있다. 최근까지도 홍수로 인한 침수에 관한 많은 연구가 이루어지고 있으나 홍수로 인한 배수에 관한 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 UAV 촬영을 통해 취득한 포인트 클라우드 자료를 기반으로 한 경사도 기법을 활용하여 DSM을 하천 측량에 활용 가능한 DEM으로 변환하여 지형자료를 구축하였다. 2차원 수치모형인 FLUMEN을 사용하여 홍수로 인한 침수와 배수를 고려한 모의를 수행 중이며 모의 결과를 UAV 홍수 모니터링 영상과 비교, 검증할 것이다. 또한, 침수와 배수의 소요시간 등을 분석하고 검토할 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2021.11a
• /
• pp.783-786
• /
• 2021

In recent years, the use of LiDAR sensors is increasing as autonomous driving, robot control, and drones are considered more. Contrary to ordinary cameras, LiDAR sensors make it possible to handle challenging problems by calculating the distance between objects. This crucial characteristic makes more active research on deep learning models dealing with point clouds which are data of LiDAR. In this paper, among the schemes of using the point cloud, the Point-based approach is mainly discussed. Furthermore, future streams and insights can be considered by looking at solving methods and the limitations.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2022.05a
• /
• pp.80-81
• /
• 2022

In this paper, the physical properties of actual fabric data are predicted using the Cusick drape system, which is a means of measuring the physical properties of fabrics. Using a three-dimensional volumetric system, the cloth data of the actual Cusick drape system is acquired in a three-dimensional point cloud format. Cusick drape simulation is performed using mesh data of the same shape and size as the fabric, and the physical parameters of the draped fabric most similar to the actual draped fabric are acquired.

• Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.285-286
• /
• 2023

The visualization of information serves as a valuable tool for facilitating communication and exchange of opinions among stakeholders by conveying information in an intuitive and clear manner. As a preliminary study of visualization for construction field, this study proposed a model for generating three-dimensional floor layout using 360-degree panoramic cameras. The model integrates the layouts by calculating normal vectors of the plane which has openings, and applying translation and rotation matrices between the normal vectors. The results of this study can contribute to improving communication in construction sites by incorporating visualization, and further to the digital transformation of the construction industry.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.298-300
• /
• 2023

자율주행 및 robot navigation 시스템에서 물체 인식 성능향상을 위해 대부분 MSF(Multi-Sensor Fusion) 기반 설계를 한다. 따라서 각 센서로부터 들어온 정보를 정합하는 것은 정확한 MSF 알고리즘을 위한 필요조건이다. 다양한 선행 연구에서 2D 데이터에 대한 공격을 진행했다. 자율주행에서는 3D 데이터를 다루어야 하므로 선행 연구에서 하지 않았던 3D 데이터 공격을 진행했다. 본 연구에서는 스케일링 공격 기반 카메라-라이다 센서 간 정합 모델의 정확도를 저하시키는 공격 방법을 제안한다. 제안 방법은 입력 라이다의 포인트 클라우드에 스케일링 공격을 적용하여 다운스케일링 단계에서 공격하고자 한다. 실험 결과, 입력 데이터에 공격하였을 때 공격 전보다 평균제곱 이동오류는 56% 이상, 평균 사원수 각도 오류는 98% 이상 증가했음을 보였다. 다운스케일링 크기 별, 알고리즘별 공격을 적용했을 때, 10×20 크기로 다운스케일링 하고 lanczos4 알고리즘을 적용했을 때 가장 효과적으로 공격할 수 있음을 확인했다.

• Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
• /
• 2023.11a
• /
• pp.239-240
• /
• 2023

Construction site management involves overseeing tasks from the construction phase to the maintenance stage, and digitalization of construction sites is necessary for digital construction site management. In this study, we aim to conduct research on object recognition at construction sites using drones. Images of construction sites captured by drones are reconstructed into BIM (Building Information Modeling) models, and objects are recognized after partially rendering the models using artificial intelligence. For the photorealistic rendering of the BIM models, both traditional filtering techniques and the generative adversarial network (GAN) model were used, while the YOLO (You Only Look Once) model was employed for object recognition. This study is expected to provide insights into the research direction of digital construction site management and help assess the potential and future value of introducing artificial intelligence in the construction industry.