본 논문에서는 실물체의 3차원 모델을 복원하기 위해 거리영상 카메라에서 획득된 3차원 점군에 대한 온라인 정합 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 거리영상 카메라를 사용하여 연속된 거리영상과 사진영상을 획득하고 문턱값(threshold)을 이용하여 물체와 배경에 대한 정보를 분류한다. 거리영상에서 특징점을 선택하고 특징점에 해당하는 거리영상의 3차원 점군을 이용하여 투영 기반 정합을 실시한다. 초기정합이 종료되면 사진영상간의 대응점을 추적하여 거리영상을 정제하는 과정을 거치는데 대응점 추적에 사용되는 KLT(Kanade-Lucas-Tomasi) 추적기를 수정하여 초기정합의 결과를 대응점 탐색에 이용함으로써 탐색의 속도와 성공률을 증가시켰다. 특징점과 추적된 대응점에 해당하는 3차원 점군을 이용하여 거리영상의 정제를 수행하고 정합이 완료되면 오프라인에서 3차원 모델을 합성하였다. 제안한 알고리듬을 적용하여 2개의 실물체에 대하여 실험을 수행하고 3차원 모델을 생성하였다.
3차원 정보모델에 기반한 설계 자동화 프로그램의 개발은 좀 더 완성도가 높은 설계안을 도출할 수 있는 방안을 제시할 수 있다. 콘크리트 교량의 설계 과정에서 정형화된 구조 검토 단계 부분을 자동화하고 설계자로 하여금 좀 더 창의적인 설계가 가능하도록 지원하는 시스템을 개발하였다. 특히, 3차원 Building Information Modeling 기반의 프리스트레스트 콘크리트 박스 거더교에 대한 설계 자동화 시스템을 개발하였다. 이를 위하여 3차원 렌더링 알고리즘을 사용하여, 사용자가 원하는 단면 위치 및 분류 체계에 따라 설계를 자동으로 수행할 수 있도록 적용하였다. 또한 생성된 도면은 데이터 호환이 가능함으로써, 사용자의 편의성이 향상될 것으로 판단된다. 이는 설계자동화 분야에서 강교에 국한되었던 점을 콘크리트교를 포함한 주요 교량으로 확대하고 설계 성과품으로 3차원 모델을 도출할 뿐 아니라 2차원 도면을 연계하도록 구성하여 토목 엔지니어의 기술력을 향상시킬 것으로 기대된다.
CT, MRI와 같은 의료 영상을 3차원 재구성을 통해 3차원으로 가시화하는 기술은 의료 분야에서 진단과 진료에 많이 활용되고 있다. 이는 의사에게 정확한 진단과 시술에 대한 확신을 환자에게는 시술에 대한 이해와 신뢰를 심어준다. 치아의 경우 치과 진료가 개개의 치아에 이루어진다는 점을 고려하면 개개의 치아가 개별적으로 모델링 되어 3차원 상에 가시화 되어야 한다. Contour 기반 알고리즘은 2차원 단면 데이터로부터 고속 렌더링과 높은 품질의 3차원 모델 생성이 가능하다. 본 논문에서는 CT에서 추출한 치아 contour 데이터로부터 삼각형 패치를 생성하고, 어금니의 분기 문제를 해결하는 3차원 치아 모델 생성을 위한 contour 기반 알고리즘을 제안한다.
본 논문은 한 장의 영상 속에 포함되어 있는 물체들이 외관상의 3차원 운동이 가능하도록 하는 방법을 제시한다. 이전 연구들은 여러 장의 영상으로부터 영상 기반 모델링 기법들을 이용하여 3차원 모델을 생성하거나 소실점을 이용한 카메라 보정을 통하여 장면을 입방체로 모델링하여 3차원 모델을 생성하는 방식으로 접근하였다. 그러나 본 논문에서는 장면의 기하학적 정보나 카메라 보정 없이 장면 속 물체의 영상 기반 운동(image-based motion)의 가능성을 제시한다. 구현된 시스템은 영상을 시점에 관한 사영 평면으로 생각하고 사용자에 의해 입력된 선과 점의 정보를 이용하여 사영된 3차원 물체의 2차원 모양을 모델링한다. 그리고 모델링된 물체는 3차원 운동을 하기 위한 지역 좌표계로서 소실점을 이용한다.
액체 램제트 연소기는 흡입공기와 분무, 혼합 그리고 이에 따른 연소 등 일련의 과정에 따라 다수의 복잡한 현상들이 상호 밀접하게 관련되어 있다. 본 연구에서는 액체 램제트 연소기내의 유동특성을 파악하기 위해서 2차원 및 3차원 연소기 형상에 대해서 수치적 실험을 수행하였으며, 격자구성은 연소기에 공기를 공급하고 연료를 분무하는 공기 유입관 영역과 연소실 영역, 그리고 출구 대기 영역으로 나누어 독자적으로 격자를 생성시켰다. 2차원과 3차원 유동해석을 비교하였고 분무모델의 적용에 따른 연소특성 및 분사위치에 따른 연소특성을 비교하였다. 유동해석 결과 2차원과 3차원의 유동특성은 달랐으며, 분무모델을 적용해야 정확한 연소 유동 현상을 예측할 수 있음을 알 수 있었다. 그리고 유입관의 안쪽에 연료의 분사위치를 준 경우가 연소의 안정화에 필요한 재순환영역으로의 연료의 혼합이 잘 되어 유입관 바깥쪽에 연료를 분사시키는 것보다 좋은 분사위치임을 알 수 있었다.
HCI, 비전 기반 사용자 인터페이스 또는 제스쳐 인식과 같은 많은 분야에서 3 차원 얼굴 모션을 추정하는 것은 중요한 작업이다. 연속된 2 차원 이미지로부터 3 차원 모션을 추정하기 위한 방법으로는 크게 외형 기반 방법이나 모델을 이용하는 방법이 있다. 본 연구에서는 동영상으로부터 3 차원 실린더 모델과 Optical flow를 이용하여 실시간으로 얼굴 모션을 추정하는 방법을 제안하고자 한다. 초기 프레임으로부터 얼굴의 피부색과 템플릿 매칭을 이용하여 얼굴 영역을 검출하고 검출된 얼굴 영역에 3 차원 실린더 모델을 투영하게 된다. 연속된 프레임으로 부터 Lucas-Kanade 의 Optical flow 를 이용하여 얼굴 모션을 추정한다. 정확한 얼굴 모션 추정을 하기 위해 IRLS 방법을 이용하여 각 픽셀에 대한 가중치를 설정하게 된다. 또한, 동적 템플릿을 이용해 오랫동안 정확한 얼굴 모션 추정하는 방법을 제안한다.
현재 산업체에서 그 수요가 늘어나고 있는 3차원 제품 모델과 관련하여 군에서의 3차원 모델 활성화 방안을 연구하였다. 우리 군은 전통적으로 기계분야 중심의 제조업이 활성화되어 있어 기본적으로 2차원 도면을 기반으로 한 제품 설계가 주를 이루고 있으며, 이에 관련 지침 또한 2차원 도면 형태의 자료에 대해서만 규정하고 있다. 따라서 본 연구에서는 '국방규격 서식 및 작성에 관한 지침'으로 대표되는 현재 우리 군에서의 기술자료 관리 지침을 분석하고, 제품의 수명주기관리(Product Lifecycle Management) 관점에서 우리 군에서의 3D 제품모델 활성화를 위한 방안을 모색하고자 하였다.
3차원 휴먼 자세 추정 모델은 다시점 모델과 단시점 모델로 분류될 수 있다. 일반적으로 다시점 모델은 단시점 모델에 비하여 뛰어난 자세 추정 성능을 보인다. 단시점 모델의 경우 3차원 자세 추정 성능의 향상은 많은 양의 학습 데이터를 필요로 한다. 하지만 3차원 자세에 대한 참값을 획득하는 것은 쉬운 일이 아니다. 이러한 문제를 다루기 위해, 우리는 다시점 모델로부터 다시점 휴먼 자세 데이터에 대한 의사 참값을 생성하고, 이를 단시점 모델의 학습에 활용하는 방법을 제안한다. 또한, 우리는 각각의 다시점 영상으로부터 추정된 자세의 일관성을 고려하는 다시점 일관성 손실함수를 제안하여, 이것이 단시점 모델의 효과적인 학습에 도움을 준다는 것을 보인다. Human3.6M과 MPI-INF-3DHP 데이터셋을 사용한 실험은 제안하는 방법이 3차원 휴먼 자세 추정을 위한 단시점 모델의 학습에 효과적임을 보여준다.
2차원 공간데이터를 시간차원으로 확장한 데이터모델은 최상위의 TGeometry 컴포넌트를 갖는다. TGeometry 컴포넌트는 시공간에 관한 연산뿐만 아니라 다양한 연산들을 제공한다. 2차원 시공간 데이터모델에 대한 시공간 연산자를 설계하기 위하며, 공간에 대한 방법으로서 차원으로 확장된 9IM 방법을 이용하였는데, 이것은 공간 객체를 내부, 경계, 그리고 외부로 구분하고, 이것들간의 관계를 차원으로 나타내는 방법이고, 또한 시간에 대한 방법으로서, OpenGIS에서 제안한 8개의 연산들을 시간에 적용했으며, 이들 두 가지 방법을 통합하여 시공간 객체에 대한 위상관계 tContains, tWithin, tOverlaps, tlntersects, tTouches, tEquals, tDisjoint, tCrosses 연산을 설계하였으며, 실제 예를 통해 적용하였다.
본 논문은 통계 기법인 판별 분석 함수를 이용하여 효율적으로 3차원 모델을 검색하는 시스템을 구현하였다. 제안한 방법은 판별분석 함수를 이용하여 색인으로 검색하는 기법으로, 색인의 생성은 Osada의 D2방법에 의해 추출된 128개의 특징벡터에 통계치(범위, 최소값, 평균, 표준편차, 왜도, 척도)를 변수로 판별분석 함수의 값을 색인 값으로 생성하였다. 쿼리 모델 검색 시 1차 검색으로 쿼리와 저장된 클래스(동종의 모델 그룹)의 색인을 비교하여 상위 2%이내(98% 이상)의 클래스를 추출하여 추출된 클래스에 속하는 모델만을 검색하였다. 이 방법은 검색시간을 단축시키는 효율적인 검색 기법임을 구현을 통해 알 수 있었다. 제안한 방법은 기존의 방법(Osada)보다 3차원 모델 검색 시간을 57%로 단축시켰으며, 쿼리 모델 검색 시 유사모델이 최초로 발견되는 정확도(pecision)가 0.362로 기존의 방법보다 44.8%의 효율이 있었음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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