• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.473-482
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• 2009

컴퓨터 비전을 이용하여 3D로 재구성된 데이터는 필연적으로 잡음이나 에러를 포함하게 된다. 이런 데이터를 메쉬화하면 잡음이나 에러로 인해 본래 물체와 다른 3차원 메쉬 데이터가 만들어진다. 본 논문은 3차원 복원으로 재구성된 3차원 메쉬 데이터에서 잡음을 효과적으로 평활화하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 메쉬의 2/3차원 면적 크기의 비를 이용하여 잡음을 평활화하기 때문에 면적이 큰 3차원 메쉬 데이터에 대한 사전처리가 필요하다. 메쉬의 3차원 면적과 투영된 2차원 면적의 비를 이용해서 3차원 메쉬 데이터에 존재하는 피크 잡음 가우시안 잡음을 검출하고, 잡음의 특성에 따라 이들을 평활화한다. 컴퓨터로 만들어진 3D 데이터와 컴퓨터 비젼 방법으로 얻어진 실제 3D 데이터를 사용한 실험 결과가 제안된 알고리즘의 효율성과 성능을 증명한다.

• 한국의류학회지
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• 제28권2호
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• pp.344-353
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• 2004

The purpose of this study was to offer the basis contributes to extract the standardized body data from 3D body measuring for women aged 60 and older. The WB4 of Cyberware was used, and the measuring program of 3D scanning data was 3DM. This study was focused to verify the reliability of 3D data and to offer the effective utilization of 3D measuring on the research for elderly women■s body. Subjects were 19 women aged 60 and older. And three women in late twenties and three dressforms for women were comparing subjects to analyze the signiscant difference by age or human body variable making error. First, 3D scanning was executed twice on each subject, but any significant difference was not appear between two scanning data. So we certifed we could get the consistent and reliable data from the 3D scanner used in this study. Second, the reliability of 3D measuring data was analyzed, and the error range which meant the difference between 3D data and traditional measuring data was analyzed. In elderly women, the significant difference between two data was appeared in 19 body parts. The 7 of 19 were concerned with armpit point. In young women, three significant difference were appeared, and in dressforms, any significant difference was not certified. From these results, we could certify that age or human body variable produced the difference between two data. Third, the data of elderly women from three measuring methods, 3D measuring, traditional measuring, and measuring on 2D photographs were compared. From the result, we found that the 3D measuring data was quite reliable for most body parts excluding some width parts. But in elderly women, there were some limitation to extract reliable data because of their unique body characteristics. In order to be a role of the effective measuring method, the 3D measuring protocol reflected the body characteristics of each age or gender had to be prepared.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1998년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.1157-1160
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• 1998

This paper describes the design of a block data flow architecture(BDFA) which implements 2-D discrete wavelet transform(DWT)/inverse discrete wavelet transform(IDWT) for real time image processing applications. The BDFA uses 2-D product separable filters for DWT/IDWT. It consists of an input module, a processor array, and an output module. It use both data partitioning and algorithm partitioning to achieve high efficiency and high throughput. The 2-D DWT/IDWT algorithm for 256$\times$256 lenna image has been simulated using IDL(Interactive Data Language). The 2-D array structured BDFA for the 2-D filter has been modeled and simulated using VHDL.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제22권5호
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• pp.475-485
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• 2009

본 논문에서는 철근콘크리트 구조물의 3차원 디지털기술 기반 설계에 필요한 CAD/CAE 데이터 연동을 위하여 3D CAD 데이터로부터 철근 요소를 생성하는 2단계 알고리즘을 제안하였다. 1단계 과정은 STEP 표준형식의 3D CAD 데이터를 분석하여 여러 형태의 철근 객체 정보를 추출하는 알고리즘이며, 2단계 과정은 추출된 객체 형식의 철근 정보로부터 유한요소해석에 필요한 1차원 철근요소를 생성하는 알고리즘이다. 개발된 알고리즘을 구현하여 프로그램을 작성하였으며, 이를 사용하여 실제 3D CAD 소프트웨어로부터 생성된 철근콘크리트 구조물 데이터를 유한요소해석 데이터로 성공적으로 변환하여 제안된 알고리즘이 유효함을 보였다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.179-188
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• 2015

We propose obstacle classification method based on 2D LIDAR(Light Detecting and Ranging) database. The existing obstacle classification method based on 2D LIDAR, has an advantage in terms of accuracy and shorter calculation time. However, it was difficult to classifier the type of obstacle and therefore accurate path planning was not possible. In order to overcome this problem, a method of classifying obstacle type based on width data of obstacle was proposed. However, width data was not sufficient to improve accuracy. In this paper, database was established by width, intensity, variance of range, variance of intensity data. The first classification was processed by the width data, and the second classification was processed by the intensity data, and the third classification was processed by the variance of range, intensity data. The classification was processed by comparing to database, and the result of obstacle classification was determined by finding the one with highest similarity values. An experiment using an actual autonomous vehicle under real environment shows that calculation time declined in comparison to 3D LIDAR and it was possible to classify obstacle using single 2D LIDAR.

• 한국기계가공학회지
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• 제12권5호
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• pp.141-148
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• 2013

There are several problems in the conventional 2-D image processing and 3-D measurement systems. In the case of the 2-D image processing system, it is not possible to detect elevation data. In a 3-D measurement system, it requires a skillful operator and a lot of time for measuring data. Also, there exist data errors depending on operators. The limitation of detecting elevation data in the 2-D image processing system can be solved by laser diodes. In this study an algorithm that measures the accurate data in a subject face to be detected by combining laser diodes and a commercial CCD camera is developed. In the development process, a planar equation is developed using laser diodes and the equation is used to obtain a normal vector. Based on the results, an algorithm that transforms commercial CCD camera coordinates to 3-D coordinates is proposed. The completed measurement method will be applied to replace a manual measurement system for vehicle bodies and parts by an automated system.

• 한국산림과학회지
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• 제109권1호
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• pp.23-30
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• 2020

최근 급변하는 컴퓨터 기술의 발전을 통해 컴퓨터 비전과 머신러닝을 이용한 사물인식 기법이 다양한 학문 분야에서 사용되고 있다. 국내의 연구 사례를 보면 주로 대면적 산림을 분석하기 위한 이미지 학습 및 객체인식 기법이 사용되는 반면 개체목 단위의 수종 분류 및 특징을 학습하는 연구는 아직 미미한 실정이다. 이에 본 연구는 한국의 침엽수 5종을 대상으로 이미지 학습을 통한 자동분류 연구의 가능성을 분석해 보았다. 데이터 형태에 따른 분류 결과의 차이를 분석하기 위하여 산림전문가가 직접 촬영한 영상(D1)과 웹크롤링을 이용한 영상(D2)을 사용하여 수종 분류를 실시하였다. 그 결과 D1과 D2의 분류 정확도에 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났으며, D1은 D2보다 높은 분류 정확도를 나타냈다. 또한, D2의 분류 정확도를 높이기 위해서는 검열되지 않은 영상 데이터의 노이즈를 줄이기 위한 추가 데이터 필터링 기법이 필요한 것으로 사료된다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권48호
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• pp.199-215
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• 2017

최근 군사적 목적으로 제작된 드론의 활용이 일반적인 용도로 그 사용처가 확대되고 있다. 콘텐츠 제작에 있어 드론이 활발하게 사용되고 있는데 특히 영상 촬영 분야에서 가장 눈에 띄게 나타나고 있다. 본 논문에서는 드론에서 촬영된 2차원 영상 데이터를 이용하여 포인트 클라우드 및 3차원 모델을 생성하고 메쉬 데이터를 3차원 라이브러리로 모듈화한 플랫폼을 개발한다. 이를 위하여 먼저 드론을 이용하여 2차원 영상 데이터를 취득하고, 취득된 2차원 영상 데이터를 기반으로 하여 포인트 클라우드를 생성하고, 추출된 포인트 클라우드를 3차원 메쉬 데이터로 변환한 후 변환되어진 3차원 데이터를 다양한 분야에 활용될 수 있도록 서비스 라이브러리 플랫폼을 개발한다. 본 논문에서 개발된 플랫폼은 촬영된 데이터를 3차원 데이터로 변환하여 영화, 드라마, 다큐멘터리 등의 제작 시에 특수 영상을 위한 실제 세트 제작 비용 절감 및 시간을 단축 할 수 있고, 실감 미디어 및 특수 영상, 전시 영상 분야의 디지털 콘텐츠 제작 전문 인력 창출에 기여 할 수 있다.

• 대한조선학회논문집
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• 제59권5호
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• pp.330-337
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• 2022

Research on object detection algorithms using 2D data has already progressed to the level of commercialization and is being applied to various manufacturing industries. Object detection technology using 2D data has an effective advantage, there are technical limitations to accurate data generation and analysis. Since 2D data is two-axis data without a sense of depth, ambiguity arises when approached from a practical point of view. Advanced countries such as the United States are leading 3D data collection and research using 3D laser scanners. Existing processing and detection algorithms such as ICP and RANSAC show high accuracy, but are used as a processing speed problem in the processing of large-scale point cloud data. In this study, PointNet a representative technique for detecting objects using widely used 3D point cloud data is analyzed and described. And RandLA-Net, which overcomes the limitations of PointNet's performance and object prediction accuracy, is described a review of detection technology using point cloud data was conducted.

• 한국정밀공학회지
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• 제30권9호
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• pp.991-999
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• 2013

Lower limbs deformity is a congenital disease and can also be occurred by an acquired factor. This paper suggests a new technique for surgical planning of Corrective Osteotomy for Lower Limbs (COLL) using 2D-3D medical image registration. Converting to a 3D modeling data of lower limb based on CT (computed tomography) scan, and divide it into femur, tibia and fibula; which composing the lower limb. By rearranging the model based on the biplane 2D images of X-ray data, a 3D upright bone structure was acquired. There are two ways to array the 3D data on the 2D image: Intensity-based registration and feature-based registration. Even though registering Intensity-based method takes more time, this method will provide more precise results, and will improve the accuracy of surgical planning.