• 융합정보논문지
• /
• 제9권12호
• /
• pp.1-7
• /
• 2019

클라우드 환경이 대기업을 중심으로 보편화되면서 중소기업에서도 대기업과 상생하기 위한 방안으로 클라우드 서비스를 이용한 다양한 기술들(IoT, 블록체인 등)을 활용하려고 하고 있다. 본 논문에서는 중소기업의 정보효율성을 향상시키기 위해서 중소기업에서 생산되는 대용량의 IIoT 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 블록체인 기반의 IIoT 정보 수집 모델을 제안한다. 제안 모델은 중소기업의 엔드 포인트에서 발생할 수 있는 데이터를 블록체인으로 처리할 수 있도록 동일 정보의 그룹을 독립적으로 생성하여 데이터 센터에게 전달하여 분석할 수 있도록 하기 때문에 중소기업의 생산 효율성 향상시킬 수 있도록 하였다. 또한, 제안 모델의 성능평가는 대기업이 아닌 중소기업을 대상으로 IIoT에서 처리되는 데이터의 생산 처리량을 처리하도록 가정하였기 때문에, 제안 모델에서 처리되는 대용량의 데이터 간 연계를 균등하게 유지할 수 있도록 하였다. 제안 모델의 가장 큰 특징 하나는 중소기업의 생산성뿐만 아니라 생산 제품의 정보를 효율적으로 제어할 수 있도록 프로세스를 확장 가능하다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제23권12호
• /
• pp.1528-1534
• /
• 2019

최근 들어, 3차원의 깊이 카메라의 대중화로 인해서 RGB 영상에서 수행되던 연구에 새로운 관심과 기회가 생겼지만 사람의 손 자세의 추정은 여전히 어려운 주제 중의 하나로 분류되고 있다. 본 논문에서는 다양하게 입력되는 3차원의 깊이 영상으로부터 사람의 손의 자세를 학습 알고리즘을 이용하여 강인하게 추정하는 방법을 제안한다. 제안된 접근 방법에서는 먼저 뼈대 기반의 손 모델을 생성한 다음, 생성된 손 모델을 3차원의 포인트 클라우드 데이터에 정렬한다. 그런 다음, 랜덤 포레스트 기반의 학습 알고리즘을 이용하여 정렬된 손 모델로부터 손의 자세를 강인하게 추정한다. 본 논문의 실험 결과에서는 제안된 접근 방법이 다양한 실내외의 환경에서 촬영된 입력 영상으로부터 사람의 손의 자세를 강인하고 빠르게 추정한다는 것을 보여준다.

• 대한공간정보학회지
• /
• 제22권4호
• /
• pp.3-11
• /
• 2014

최근 도시는 신규건축, 재건축 및 부분적인 리모델링 등 다양한 형태로 변화하고 있으며, 이에 따라 수치지도 또한 최신성 및 정확도를 유지할 수 있도록 지속적인 수정 및 갱신을 통해 사용자들에게 최적의 서비스를 제공할 수 있어야 한다. 일반적으로 수치지도 수정 및 갱신 방법으로는 항공사진 혹은 준공도면을 이용하고 있으나, 항공사진은 촬영주기제한 및 경제성 측면에서 국소 지역에 대한 수시 갱신이 어렵고 준공도면의 경우 품질 확보의 어려움이 존재한다. 본 연구에서는 빠르게 변하는 도심지의 건물 개발 현황을 수치지도상의 건물 정보에 신속하게 반영하기 위해 지상라이다로부터 추출한 건물 footprint 자료를 이용하는 방법론을 제안하였다. 우선 지상라이다로부터 취득된 전체 건물의 포인트 클라우드 자료로부터 대표 옆면을 추출하고, 2차원 영상으로 투영한다. 투영된 포인트 클라우드 자료로부터 footprint를 추출하고, 추출된 footprint와 수치지도 상의 건물 footprint 간의 정합을 위해 2D Affine 모델을 사용하였다. 2D Affine 파라미터의 추정에는 두 footprint 자료로부터 취득된 무게중심을 사용하였으며, 무작위로 추출된 무게중심 간의 매칭을 위해 수정된 RANSAC (RANdom SAmple Consensus) 알고리즘을 제시하였다. 다양한 조건하에서 수행된 실험결과 제안된 알고리즘을 적용할 경우, 지상라이다로부터 추출된 건물데이터를 활용하여 효율적인 수치지형도의 갱신이 가능함을 확인할 수 있었다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제41권4호
• /
• pp.461-468
• /
• 2021

모든 생애주기에서 건설현장을 3D 데이터로 관리하게 되는 스마트건설에 있어서 드론의 역할은 날로 증대하고 있다. 드론을 통하여 건설현장에 대하여 얻게 되는 수치표면모델과 정사영상이 모두 포인트 클라우드 데이터로 이루어지기 때문이다. 본 연구는 고속도로 건설현장에서 드론 활용을 보다 체계적으로 하기 위하여 드론 활용을 위한 표준공종을 개발하는 것이다. 연구를 위하여 우리나라 고속도로 건설현장 두 곳을 테스트베드로 설정하고 드론 촬영 시범사업을 통하여 드론 적용이 가능한 공종을 도출하고 검증하였다. 연구결과 도로계획, 도로설계 및 유지관리부분에 각각 세 개의 공종을 개발하였고, 도로시공에 있어서는 다섯개의 공종에 21개의 세부공종을 개발할 수 있었다. 본 연구에서 개발된 '고속도로 건설현장 드론활용 표준공종'을 활용한다면 고속도로 건설현장뿐 아니라 다른 도로 건설현장에서도 드론을 활용하여 보다 체계적으로 건설현장을 관리할 수 있을 것으로 기대된다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
• /
• 제16권5호
• /
• pp.835-847
• /
• 2015

사진스캐닝 기술은 여러 장의 사진정보를 조합하여 대상물을 3차원으로 재구성하는 기술로 3D 스캐너처럼 포인트 클라우드를 생성하고 폴리곤 모델을 생성할 수 있다. 생성된 데이터로는 매장문화재의 3차원 형상뿐만 아니라 2차원 실측에 필요한 평면과 단면 형상정보를 얻을 수 있다. 야외조사 현장에서 이루어지는 매장문화재의 기록은 많은 시간이 필요한데 사진스캐닝 기술은 별도의 장비와 인력이 이중으로 투입될 필요가 없이 조사 직후 유구 정리가 가장 양호한 상태에서 바로 작업을 진행할 수 있다. 또한 사진촬영을 통해 획득된 이미지를 활용하여 3차원 데이터를 구축할 수 있어 경제적인 부담이 적으면서도, 최적의 상태에서 빠르고 간편하게 3차원의 입체형상 정보를 기록화 할 수 있는 기록방법이라고 할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제28권8호
• /
• pp.95-101
• /
• 2023

Colmap은 혁신적인 인공지능 기술 중 하나로, 3D 재구성 작업에 있어 매우 유용한 도구로 사용된다. 또한, 이미지와 해당 메타데이터를 활용하여 세밀한 3D 모델을 구축하는 데 탁월하다. 2D 이미지, 카메라의 위치 정보, 깊이 정보 등을 결합하여 Colmap은 3D 모델을 생성한다. 이를 통해 실제 세계의 객체들을 포함한 상세하고 정확한 3D 재구성을 이뤄낼 수 있다. 또한, Colmap은 대규모 데이터 세트에서 효율적으로 작동할 수 있도록 GPU를 활용하여 빠른 처리를 제공한다. 본 논문에서는, 우리나라 전통탑의 2D 이미지를 수집하고, Colmap을 사용하여 3D 모델로 재구성하는 방법을 제시했다. 본 연구는 우리나라의 전통적인 석탑 복원 과정에 이 기술을 적용했다. 이로써, 문화재 복원 분야에서의 Colmap의 응용 가능성을 확인했다.

• 한국전산구조공학회논문집
• /
• 제31권4호
• /
• pp.207-213
• /
• 2018

본 연구에서는 건물 실내 공간 정보 획득을 위해 Microsoft사의 $Kinect^{(R)}$ v2를 활용한 point cloud 기법을 도입하였다. 카메라로 취득한 2차원의 투영 공간 이미지 픽셀 좌표를 각 카메라의 보정을 거쳐 3차원 이미지 변환하며 이를 토대로 공간 정보를 구현하였다. 기준점을 중심으로 $360^{\circ}$ 회전하여 취득한 3차원 이미지를 통해 거리 측정이 불가한 기존의 2차원 이미지의 한계를 개선하였으며, 이 과정을 통해 얻은 point cloud를 통해 3차원 map을 형성하였다. 형성된 3차원 map은 기존의 공간정보 융 복합을 위한 센서와 비슷한 수준의 측정 효율을 가지면서 동시에 렌즈 왜곡 현상에 대한 후처리 과정을 통해 공간 정보를 정확하게 측정할 수 있도록 하였다. 측정한 결과를 2D 도면과 실제 공간 및 구조부재의 길이 및 위치 등과 비교하여 검증하였다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제23권6호
• /
• pp.71-78
• /
• 2022

본 논문은 3D LiDAR의 포인트 클라우드 데이터를 가공하여 3D 객체탐지를 위한 알고리즘을 제안했다. 기존에 2D LiDAR와 달리 3D LiDAR 기반의 데이터는 너무 방대하며 3차원으로 가공이 힘들었다. 본 논문은 3D LiDAR 기반의 다양한 연구들을 소개하고 3D LiDAR 데이터 처리에 관해 서술하였다. 본 연구에서는 객체탐지를 위해 클러스터링 기법을 활용한 3D LiDAR의 데이터를 가공하는 방법을 제안하며 명확하고 정확한 3D 객체탐지를 위해 카메라와 융합하는 알고리즘 설계하였다. 또한, 3D LiDAR 기반 데이터를 클러스터링하기 위한 모델을 연구하였으며 모델에 따른 하이퍼 파라미터값을 연구하였다. 3D LiDAR 기반 데이터를 클러스터링할 때, DBSCAN 알고리즘이 가장 정확한 결과를 보였으며 DBSCAN의 하이퍼 파라미터값을 비교 분석하였다. 본 연구가 추후 3D LiDAR를 활용한 객체탐지 연구에 도움이 될 것이다.

• 지적과 국토정보
• /
• 제49권2호
• /
• pp.57-66
• /
• 2019

최근 스마트 시티에 의한 공간정보 제작의 일환으로 역설계를 위한 구조물의 3차원 재현이 주목받고 있다. 특히, 구조물 3차원 재현에 지상 LiDAR가 주로 사용되며 UAS에 의한 3차원 재현 연구가 활발히 진행되고 있다. 다만, 두 기술 모두 촬영각에 의한 사각지대가 발생한다. 본 연구는 수직구조물을 대상으로 UAS를 활용한 SfM기반 영상해석 기술을 통해 구현된 3D 모델과 지상 LiDAR 기반의 레이저 스캐닝에 의한 3D 모델간의 재현성 및 효용성을 검토하고 사각지대 보완을 위해 2가지 3D 모델을 조합 검토한다. 이를 위해 인공암벽을 대상으로 UAS 기반 영상을 취득하고 GNSS 장비와 토탈 스테이션을 통해 수직면 기준점(VCP) 및 점검점을 설정, SfM 기반 영상해석 기술을 활용하여 구조물의 3D 모델을 재현한다. 또한, 지상 LiDAR 스캐닝을 통해 구조물의 3D 측점 군을 취득하고 점검점을 기준으로 재현의 정확도와 3D 모델의 완성도를 UAS 기반 영상해석결과와 비교·검토하였다. 특히, UAS 및 지상 LiDAR로부터 구축한 측점 군의 조합을 통해 정확도와 실감 재현도를 확인하였다. 연구결과, 정확도 및 3D 모델 완성도에서 UAS 기반 영상해석이 우수하였고, 두 방법의 측점 군 조합으로 정확도가 향상됨을 확인하였다. UAS 및 지상 LiDAR 레이저 스캐닝 조합방법으로 수직구조물 대상 정밀 3차원 모델의 사각지대 보완·재현이 가능하므로 공간정보 구축, 안전진단 및 유지보수 관리에 효율적인 사용이 기대된다.

• 한국전산구조공학회논문집
• /
• 제32권3호
• /
• pp.191-197
• /
• 2019

조선 및 해양플랜트 산업은 복합 및 대형화됨에 따라 유지보수 및 검사 시스템이 중요해지고 있다. 최근 작업자의 작업이해도 향상과 효율을 높이기 위해 증강현실기반 유지보수 및 검사 시스템이 많이 주목받고 있는데, 증강되는 모델과 현실정보 간의 정확한 정합이 이루어지지 않아 작업에 오히려 혼동을 초래하는 일이 자주 발생한다. 이를 위하여 실모델에 특정 이미지를 부착하는 마커 기반 증강현실 기술이 사용되었으나, 조선 및 해양플랜트 산업 특성상 마커의 훼손 가능성이 있으며, 카메라가 명확히 마커 전체를 검출할 수 있어야 하기 때문에 작업자와 마커 간의 충분한 공간을 필요로 한다. 본 연구에서는 이러한 기존 증강현실 시스템의 한계점을 극복하기 위하여 마커리스 기반 증강현실을 활용하여 조선 및 해양플랜트 산업에서 가장 많은 공정을 차지하고 있는 파이프 시스템을 대상으로 정확하게 실 모델을 인식하고 해당 모델에 가상 CAD모델을 정합하는 방법론에 대해 연구하였다. 본 시스템을 통해 현실 작업자의 자세와 제한적인 환경에 따른 증강모델의 비틀림 현상을 개선하고 작업 이해에 혼동을 주는 현상을 없앨 수 있을 것으로 기대된다.