• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 2004.10a
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• pp.105-109
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• 2004

동작(motion) 인식 방법 있어서 2차원 정보는 영상이라는 2차원 정보만을 이용하기 때문에 여러 가지 행동의 제약이 있으며 이것은 인식률을 저하시킬 뿐 아니라, 그 응용 면에서 자연스럽지 못하게 된다. 이러한 문제점을 보완하기 위하여 3차원 정보를 사용하는 시스템으로 발전하게 되었지만 영상 기반의 3차원 정보는 에러가 많이 포함되어 있을 뿐만 아니라 차원수가 높기 때문에 일정한 특징을 찾아내기 어렵다. 본 연구에서는 동작을 모델링하고 분석하기 위해 주성분 분석법을 사용하는 방법을 기술한다. 주성분 분석법은 낮은 차원의 영상 공간을 얻기 위해서 사용되는데, 이 방법을 사용함으로써 3차원 데이터가 가지는 에러의 영향을 줄일 수 있게 되고, 차원 축약의 효과를 얻을 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.81-84
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• 2001

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.

• Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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• 2002.04a
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• pp.195-206
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• 2002

지리정보를 정보시스템에서 사용하기 위해서는 복잡한 실세계의 형상을 단순화, 일반화하여 전산적으로 처리할 수 있는 정보구조로 변환해야 한다. 기존의 2차원 GIS에서는 실세계의 형상을 점, 선, 면 등의 2차원적인 형상으로 수치 정보화 하여 GIS 기능을 수행하고 있다. 하지만 지구상에 존재하는 지리적인 요소들은 3차원적인 공간정보로 구성되므로 이를 2차원으로 추상화시키면 많은 정보의 손실이 일어나게 되며, 기존의 2차원 GIS는 근본적인 한계가 존재하게 된다. 따라서, 실세계의 3차원적인 지리요소는 컴퓨터 상에서도 3차원으로 처리하는 것이 지리요소가 원래 지니고 있는 정보의 손실을 최소화 할 수 있으며, 실세계의 자연물 및 인공 시설물에 대한 3차원적인 표현과 분석을 위해서는 궁극적인 형태의 3차원 GIS가 필요한 실정이다. 이에 본 연구에서는 점, 선, 면 등의 2차원적인 형상을 3차원 공간 데이터로 수치 정보화 하기 위한 수단으로 VRML(Virtual Reality Modeling Language)을 이용하여 Virtual GIS 적용을 위한 3차원 가상세계를 생성함으로서 각종 의사결정을 보다 효율적이고 시각적으로 행할 수 있는 공간데이터를 작성하고자 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.653-655
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• 1998

본 논문은 3차원 지형을 현실감 있고 효율적으로 구축하기 위하여, 등고선 데이터로부터 지형의 특징점을 추출하고 이를 이용하여 3차원 지형 데이터를 복원하는 방법을 제안한다. 래스터 기반의 거리변환기법 알고리즘을 사용하여 2차원의 등고선 데이터로부터 3차원 지형을 생성하며, 생성된 3차원 지형정보로부터 지형의 특징점을 추출한다. 복원된 3차원 지형을 격자망 형태로 시각화하는데, 이때 특징점의 높이정보를 이용함으로써 지형을 표시하는데 요구되는 정보의 크기를 감소시킨다. 제안한 방법은 사용자가 상호대화식으로 수행할 수 있는 프로그램으로 윈도우 환경의 PC상에서 구현되었다. 이 프로그램의 실험결과는, 기존의 방법보다 적은 데이터양으로 3차원 지형을 시각화할 수 있음을 보여준다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.163-166
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• 2004

본 논문은 3차원 형상 인식시스템으로부터 스캔 한 3차일 영상 데이터의 깊이정보에 3차원 에지를 추출하여 워터마크를 삽입하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘에서는 3차원 수직 평형 형상 인식기로 object scanning을 한 데이터 값들을 추출한다. 이 추출된 값들의 특성은 2차원 영상 즉 x, y축에 각각의 픽셀에 깊이정보를 가지는 3차원영상으로서 기존의 3차원영상과는 다른 차이를 가지며 영상의 품질이 우수하며 많은vertex 정보와 메쉬 정보를 가지고 있다. 따라서 획득된 데이터에서 x좌표와 y좌표는 영상에 있어서 위치를 나타내는 정보이고, T좌표는 3차원영상을 형성하는 깊이 정보들이다. 3차원 형상 인식시스템에서 스캔 한 3차원 얼굴영상으로부터 에지를 검출하여 에지가 존재하는 위치에 워터마크를 삽입하는 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 워터마킹 알고리즘의 성능 평가를 위한 모의실험 한 결과 워터마크가 삽입된 모텔의 절단(cropping), 리메쉬(remesh) 및 메쉬간소화(mesh simplification) 공격에 대한 견고성이 우수함을 확인함으로써 3차원형상 인식 시스템에 직접적인 워터마크 삽입이 가능함을 증명하였다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.12 no.4
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• pp.473-482
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• 2009

Reconstructed 3D data from computer vision includes necessarily a noise or an error. When these data goes through a mesh process, the different 3D mesh data from original shape comes to make by a noise or an error. This paper proposed the method that smooths a noise effectively by noise analysis in reconstructed 3D data. Because the proposed method is smooths a noise using the area ratio of the mesh, the pre-processing of unusable mesh is necessary in 3D mesh data. This study detects a peak noise and Gaussian noise using the ratio of 3D volume and 2D area of mesh and smooths the noise with respect of its characteristics. The experimental results using synthetic and real data demonstrated the efficacy and performance of proposed algorithm.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.32 no.9C
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• pp.840-848
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• 2007

A multiple description coding (MDC) scheme for 3-D Data is presented. First, a plane-based 3-D data is split into two descriptions, each of which has identical contribution in 3-D surface reconstruction. In order to maximize the visual quality of reconstructed 3-D data, then, plane parameters are modified according to channel error condition. Finally, these descriptions are compressed and transmitted over distinct channels. In decoder, if two descriptions are available, we reconstruct a high quality 3-D data. If only one description is transmitted, however, 3-D surface recovery scheme reduces artifacts on erroneous 3-D surface, yielding a smooth 3-D surface. Therefore, the proposed algorithm guarantees acceptable quality reconstruction of 3-D data even though one channel is totally lost.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11c
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• pp.1525-1528
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• 2003

최근 인터넷에는 기존의 문서나 이미지뿐만 아니라 3 차원 그래픽 데이터도 급속히 증가하고 있다. 이에 따라 3 차원 그래픽 데이터의 검색을 지원하는 웹 데이터베이스 시스템이 요구되고 있다. 이러한 필요성에도 불구하고 아직까지 3 차원 그래픽 데이터의 내용기반 검색에 대한 연구는 거의 이루어지지 않고 있는 실정이다. 본 논문에서는 3 차원 그래픽 데이터의 내용기반 질의를 위한 XML 기반의 데이터 모델인 3DGML(3-Dimensional Graphic Modeling Language)을 제시한다. 또한 본 논문에서는 3DGML에 적합한 시스템 구조를 제시한다.

• Journal of Korea Spatial Information System Society
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• v.11 no.3
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• pp.50-54
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• 2009

Recently, many researches have been conducted to develop 3D Indoor/Outdoor Spatial Data Models. The 3D data created based on these data models have complex data structures. In order to manage these data efficiently, it is better to use a DBMS. There have been many researches to maintain the 3D data in Geo-DBMS, such that Oosterom (2002) and Arens (2005) developed a method to store 3D Building model, geometric and topological data of coverage in DBMSa. In this study, we propose a method to store the CityGML data into the RDBMS, Oracle Spatial 11g.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.573-576
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• 2022

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.