3차일 CIS 소프트웨어를 개발하기 위한 기술로는 공간데이터처리 및 공간분석기술, 컴퓨터그래픽스 및 가상현실 기술에 이르기까지 다양한 연구가 요구된다. 지리정보 가시화(visualization)에 관한 연구는 여러 GIS 응용분야에서 주요한 부분이 된다. 현재 2차원 기 구축된 데이터를 이용하여 3차원으로 가시화 및 분석을 수행할 수 있다는 것은 데이터와 소프트웨어 재사용 및 비용측면에서 중요한 의미를 가진다. 본 논문에서는 한국전자통신연구원에서 개발한 Mapbase 컴포넌트에서 빌딩 레이어 3차원 모델링 방법과 시설물의 다양한 상세도 제어가 가능한 LOD(level-of-detail) 모델러와 3차원 데이터와 최소한의 3차원 부가정보(빌딩높이, 도로폭등)를 이용하여 규칙기반 모델링(Rule-Based Modeling)을 통해 3차원으로 모델링 해낼 수 있는 3차원 장면 모델러 컴포넌트 설계방안을 제안한다. 장면 모델러 컴포넌트 분석을 위해 처리하는 이력 데이터, 수작업 3차원 모델링 여부, 소프트웨어 재사용성, 상호운용성, 구축 비용 등을 기준으로 분석하였다.
3 차원 GIS 소프트웨어를 개발하기 위한 기술로는 공간데이터처리 및 공간분석기술, 컴퓨터그래픽스 및 가상현실 기술에 이르기까지 다양한 연구가 요구된다. 지리정보 가시화(Visualization)에 관한 연구는 여러 GIS 응용분야에서 주요한 부분이 된다. 현재 2 차원 기 구축된 데이터를 이용하여 3차원으로 가시화 및 분석을 수행할 수 있다는 것은 데이터와 소프트웨어 재사용 및 비용측면에서 중요한 의미를 가진다. 본 논문에서는 2차원 데이터와 최소한의 3차원 부가정보(빌딩높이, 도로폭등)를 이용하여 규칙기반 모델링(Rule-Based Modeling)을 통해 3 차원으로 모델링 해 낼 수 있는 3 차원 장면 모델러 컴포넌트 설계 방법을 제안한다. 시설물의 다양한 상세도 제어가 가능한 LOD(level-of detail) 모델러와 3 차원 장면을 효율적으로 관리하기 위한 장면 그래프(scene graph) 컴포넌트 설계 기술을 소개한다. 장면 모델러 컴포넌트 분석을 위해 처리하는 입력 데이터, 수작업 3 차원 모델링 여부, 소프트웨어 재사용성, 상호운용성, 구축 비용 등을 기준으로 분석하였다.
데이터의 차원축소는 요소들의 공통성을 파악해 영향력 있는 중요한 특징 요소를 추출하여 간소화함으로써 복잡함을 줄이고 다중 공선성 문제를 해결한다. 그리고 중복 및 노이즈 검출을 함으로써 불필요함을 줄인다. 이에 본 논문에서는 PCA(Prinicipal Component Analysis)을 적용한 결함 심각도 기반 차원 축소 모델을 제안한다. 제안된 모델은 결함 심각도가 있는 NASA 데이터 세트인 PC4에 적용하여 결함 심각도에 영향을 주는 속성의 차원수를 검증한다. 그 다음 데이터의 차원을 축소한 후 비교 분석한다. 실험결과, PC4의 적합한 차원수는 2~3개였고 그룹화를 통해 차원 축소가 가능한 것을 보였다.
본 연구로부터 최종적으로 얻을 수 있는 성과는 비행중 표적 포착과 인식을 위한 실시간 표적 인식 및 추적 기법에 대한 기반 기술과 차세대 호밍 유도탄 개발을 위한 기반 기술 확보라 할 수 있다. 단계별로는 제 1단계에서 2차원 인식/추적 기법과 이의 실시간 구현을 위한 기초 소프트웨어 및 하드웨어에 관한 연구결과를 기반으로 하여, 2단계에서는 가리워짐이 있는 상황에서의 2차원 인식, 3차원 모델에 기반한 인식 및 추적, 센서 퓨전, 그리고 3단계에서는 인식과 추적의 통합, 인공지능의 기초 기술에 관한 결과를 얻을 수 있다.
본 논문에서는 삼각형 구조로 구성된 3차원 메쉬(Mesh)에서 합성곱 신경망(Convolution Neural Network, CNN)을 응용하여 정확도가 높은 새로운 학습 표현 기법을 제시한다. 우리는 메쉬를 구성하고 있는 폴리곤의 edge와 face의 로컬 특징을 기반으로 학습을 진행한다. 일반적으로 딥러닝은 인공신경망을 수많은 계층 형태로 연결한 기법을 말하며, 주요 처리 대상은 1, 2차원 데이터 형태인 오디오 파일과 이미지였다. 인공지능에 대한 연구가 지속되면서 3차원 딥러닝이 도입되었지만, 기존의 학습과는 달리 3차원 딥러닝은 데이터의 확보가 쉽지 않다. 혼합현실과 메타버스 시장의 확대로 인해 3차원 모델링 시장이 증가하고, 기술의 발전으로 데이터를 획득할 수 있는 방법이 생겼지만, 3차원 데이터를 직접적으로 학습에 이용하는 방식으로 적용하는 것은 쉽지 않다. 그렇게 때문에 본 논문에서는 산업 현장에서 이용되는 데이터인 메쉬 구조를 폴리곤의 최소 단위인 삼각형 형태로 구성하여 학습 데이터를 구성해 기존의 방법보다 정확도가 높은 학습 기법을 제안한다.
최근 실내건축 분야의 실무 현장이나 대학의 실내건축 교육은 3차원 스케치 소프트웨어를 활용한 공간계획능력을 필수적으로 요구하고 있지만, 현재 특성화 고등학교에서의 교육은 수작업성 실기수업과 2D CAD 중심으로 구성되어 산업계의 변화에 적절하게 대응하지 못하고 있으며, 학생들의 공간계획 능력을 향상시킬 수 있는 3차원 스케치 소프트웨어 기반 수업 프로그램이 매우 부족한 실정이다. 따라서 이 연구의 목적은 특성화 고등학교 NCS 기반 실내디자인 과목의 '주거공간 계획하기' 단원에서 3차원 스케치 소프트웨어를 활용한 수업 프로그램을 개발하고, 특성화고 수업에 적용하여 학생들의 학업성취도에 미치는 효과를 알아보는 데 있다. 이 연구에서 개발한 3차원 스케치 소프트웨어 기반 수업 프로그램은 PDIE 모형 절차에 따라 준비, 개발, 실행, 평가의 4단계를 거쳐 개발되었으며, 실험설계 모형은 이질집단 사후검사설계를 사용하였다. 실험 처치는 건설 분야 특성화 고등학교 학생들을 대상으로 실시하였고, 총 9차시의 실내디자인 교과 수업에 적용하였다. 실험 처치 후에는 인지적, 정의적, 심동적 영역에 대한 학업성취도 검사를 실시하였으며, 독립표본 t-검정을 통해 개발된 수업 프로그램에 대한 효과를 분석하였다. 이 연구에서 개발된 3차원 스케치 프로그램을 활용한 수업 프로그램은 인지적, 정의적, 심동적 영역 모두에서 기존의 수작업성 실기 수업보다 학생들의 학업성취도를 향상시키는데 효과적인 것으로 나타났다.
본 논문에서는 삼각형 구조로 구성된 3차원 메쉬(Mesh)에서 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)의 정확도를 개선시킬 수 있는 새로운 학습 표현 기법을 제시한다. 우리는 메쉬를 구성하고 있는 삼각형의 넓이와 그 로컬 특징을 기반으로 학습을 진행한다. 일반적으로 딥러닝은 인공신경망을 수많은 계층 형태로 연결한 기법을 말하며, 주요 처리 대상은 오디오 파일과 이미지이었다. 인공지능에 대한 연구가 지속되면서 3차원 딥러닝이 도입되었지만, 기존의 학습과는 달리 3차원 학습은 데이터의 확보가 쉽지 않다. 혼합현실과 메타버스 시장으로 인해 3차원 모델링 시장이 증가가 하면서 기술의 발전으로 데이터를 획득할 수 있는 방법이 생겼지만, 3차원 데이터를 직접적으로 학습 표현하는 방식으로 적용하는 것은 쉽지 않다. 그렇기 때문에 본 논문에서는 산업 현장에서 사용되는 데이터인 삼각형 메쉬 구조를 바탕으로 기존 방법보다 정확도가 높은 학습 기법을 제안한다.
본 연구에서는 교량의 정보를 효율적으로 관리하고 활용할 수 있는 3차원 형상기반 표준정보모델을, 현실 세계와 유사한 3차원 가상공간에 표현함으로써 실제 공간에 대해 보다 정확한 분석을 수행 할 수 있도록 교량정보모델과 3차원 지리정보체계를 연계하는 방안을 제시하였다. 교량의 표준정보모델은 기존에 개발된 STEP 기반의 교량정보모델을 활용하였으며, 3차원 지리정보체계는 지리정보상에 3차원 도시객체를 표현하기 위한 표준데이터모델인 CityGML를 활용하였다. 교량정보모델을 GIS와 연계하기 위한 핵심 요소인 교량구조물의 형상표현 LOD(Level of Detail)는 CityGML의 가이드라인을 준용하여 교량구조물에 적합하도록 새롭게 구성하였다. 즉, 빌딩구조물 위주로 정의되어진 기존의 CityGML의 한계점을 극복하기 위해, 총 5단계의 교량구조물의 LOD를 작성하여 각 단계별로 지리정보 상에 교량 형상을 표현할 수 있도록 LOD를 정의하였다. 또한, 두 모델을 소프트웨어적으로 연계하기 위하여 기존의 STEP 기반 교량정보모델을 활용하여, GIS의 정보로 변환하기 위한 소프트웨어 아키텍처를 구성하였다.
캐드(CAD) 시스템은 우리가 사용하는 대부분의 산업 제품을 제작하는데 필수적으로 사용되고 있는 중요한 기술로 알려져 있다. 캐드 기술은 컴퓨터 그래픽스 기술의 발달과 더불어 상업용 3차원 캐드 시스템으로 영역을 확장해 나가고 있다. 특히, 신발제조와 같은 특수한 영역의 캐드 시스템들도 3차원 캐드로 발전해 나가고 있다. 그러나 캐드 소프트웨어의 개발의 어려움으로 인해 소수의 메이저급 캐드 소프트웨어 회사를 제외하고는 대부분이 3차원 개념을 제공하는 AutoCAD에 종속적인 소프트웨어를 개발하고 있다. 뿐만 아니라 실제의 작업 현장에서 일하는 많은 신발 캐드 디자이너들은 직접 신발 디자인을 종이에 그리는 교육을 받아 3차원 캐 보다는 2차원 캐드에 더 익숙하고, 작업 효율도 훨씬 뛰어남을 보이고 있다. 이에 본 연구에서는 현장 실무자들의 작업 방식과 3차원 캐드 소프트웨어가 주는 장점을 결합한 3차원 신발 캐드 시스템을 설계 할 것이다. 본 시스템은 다른 신발 캐드 시스템들과 달리 OpenGL을 기반으로 하여 어느 플랫폼에서 잘 작동하도록 설계할 것이다. 또한 3차원 신발 설계 시스템에서 가장 중요한 부분인 3차원 캐드데이터와 2차원 캐드 데이터의 호환 방법을 제시하고, 다양한 크기의 신발 제작에 필수적인 여러 할출(grading) 기법을 제시할 것이다.
OpenGL을 이용하여 PC환경에서 3차원 탄성파 자료를 쉽게 시각화하고 분석할 수 있는 소프트웨어를 개발하였다. 기본적인 시각화 기능으로서 3차원 자료를 볼륨과 단면으로 도시할 수 있게 하였으며, 자료의 색 분포를 쉽게 결정할 수 있는 인터페이스를 제작하였다. 색은 RGB나 HSV형식으로 표현할 수 있게 하였으며 투명도를 지정할 수 있으므로 여러 자료를 중첩하여 도시하는 것이 가능하다. 자료 분석 기능의 하나로서 유도 피킹 방법을 이용하여 층준을 발췌할 수 있으며, 발췌된 층준은 점, 망, 면 등으로 도시하여 3차원적으로 분석할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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