• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권5호
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• pp.435-448
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• 2008

사용자 포즈의 3차원 데이터 생성을 통한 3차원 포즈 인식은 2차원 포즈 인식의 문제점을 해결하기 위해서 많이 연구되고 있지만, 3차원 표면 데이터의 방대한 양으로 포즈 인식에서 중요한 특징 추출(feature extraction)이 어렵고 수행 시간이 많이 걸리는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 3차원 포즈 인식의 두 가지 문제점인 특징 추출의 어려움과 느린 처리속도를 개선하기 위해서 3차원 형상복원 기술로 모델의 3차원 표면 점들로 구성된 데이터를 2차원 데이터로 변환하는 차원 축소(dimension reduction) 방법을 제안한다. 실린더형 외곽점을 이용한 메쉬없는 매개변수화(meshless parameterization) 방법은 방대한 데이터인 3차원 포즈 데이터를 2차원 데이터로 변환하여 특징 추출과 매칭과정의 연산 속도를 향상 시키며, 특징 추출의 효율성 검증을 위해 간단한 환경에서 실험이 가능한 손 포즈 인식 및 인간 포즈 인식에 적용하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.7-10
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• 2001

웹의 특징인 조작의 간편함, 뛰어난 접근성 등으로 인해 웹을 통한 지리정보의 검색, 접근을 위한 웹 맵 서비스의 요구가 증대되고 있다. 지리정보 분야의 대표적인 컨소시움인 OGC 를 통해서 웹 맵 서비스를 위한 표준 인터페이스가 정의됨에 따라 향후 웹을 통한 지리정보의 공유가 활발히 진행될 것으로 예상된다. 그런데, 현재 정의된 웹 맵 서비스에는 3 차원 맵 서비스를 고려하고 있지 않다. 왜냐하면, 3 차원 데이터 모델에 따라 구축된 공간 데이터가 거의 없으며, 맵 출력을 위한 출력 요소 정의 언어인 SVG 또는 WebCGM 등이 3 차원 기하를 표현할 수 없기 때문이다. 이 논문에서는 OCG 의 웹 맵 서비스를 위한 표준 인터페이스를 준수하면서, 최소한의 확장을 통해 3 차원 맵 서비스를 지원하기 위한 웹 맵 서비스 컴포넌트를 제안한다. 3 차원 맵은 2 차원 공간 데이터와 속성 정보를 이용하여 생성하므로, 3 차원 공간 데이터베이스 구축을 위한 추가의 비용이 발생하지 않는다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.600-602
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• 2022

2차원 이미지 또는 영상을 통한 자세 추정의 경우, 영상 내에서 발생할 수 있는 탐지 오류, 피사체 잘림, 폐색(Occlusion) 등으로 인해 자세 추정 정확도가 감소할 수 있다. 본 논문에서는 4장 이상의 다양한 각도로 촬영한 이미지를 NeRF(Neural Radiance Fields)를 통해 이미지 합성(Image synthesis)을 진행하여 3차원 모델을 생성한다. 이후 DeepLabCut을 사용하여 관절 좌표와 골격(Skeleton)을 구축한다. 구축한 골격을 인공지능에 학습시킨 뒤 2차원 영상에서의 관절 좌표 인식, 골격 구축, 자세 추정을 진행한다. 2차원 영상 테스트 데이터를 통해, 3차원 모델을 사전 학습한 인공지능 모델과 기존 2차원 이미지를 사용하여 학습한 인공지능 모델의 자세 추정 정확도를 비교한다.

• 한국측량학회지
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• 제27권3호
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• pp.393-400
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• 2009

최근 실세계를 재현하기 위한 3차원 기술개발의 필요성과 요구가 증가하게 되어 이러한 요구를 충족하기 위해 실세계 재현에 대한 연구가 국내외적으로 활발히 진행되고 있다. 기존에 구축된 공간분석을 위한 데이터는 2차원을 목적으로 제작되었으며 이는 3차원의 현실세계를 반영하는데 한계성이 있다. 또한 데이터 활용성이 제한적이며 데이터 재생산은 비용과 시간의 측면에서 비효율적이므로 기존의 데이터를 활용하여 효과적으로 3차원의 현실세계를 재현할 수 있는 방법에 대한 연구의 필요성이 증대되었다. DEM(Digital Elevation Model: 수치표고모델)은 활용 분야별로 다양한 요구조건을 만족하는 개별적인 방법으로 제작되어 활용되며 기존의 DEM 제작은 일률적인 보간법과 해상도로 제작되므로 데이터의 효율성이 떨어진다. 이는 실세계를 반영하기 위한 정확성에서의 한계성을 가지므로 다양한 데이터를 포함하면 효율성을 높일 수 있다. 본 연구에서는 지형분석을 통해 산악지, 구릉지, 평지로 분류 하여 서로 상이한 보간법과 해상도로 다중 해상도 DEM을 생성하였고 지형의 특성을 대표하는 model keypoint 데이터를 생성하여 포함하였다. 또한 3차원 공간정보를 포함하는 데이터 융합을 위해 도화원도와 통합하여 포괄적, 적응적 및 융통적 지형공간 데이터 모델링을 방안을 제안하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.660-662
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• 2023

3차원 포인트 클라우드의 의미적 분할은 환경을 구성하는 물체 단위로 포인트 클라우드를 분할하는 작업으로서, 환경의 3차원적 구성을 이해하고 환경과 상호작용에 필수적인 시각 지능을 요구한다. 본 논문에서는 포인트 클라우드에서 추출하는 3차원 기하학적 특징과 함께 멀티-뷰 영상에서 추출하는 2차원 시각적 특징들도 활용하는 새로운 3차원 포인트 클라우드 의미적 분할 모델 MFNet을 제안한다. 제안 모델은 서로 이질적인 2차원 시각적 특징과 3차원 기하학적 특징의 효과적인 융합을 위해, 새로운 중기 융합 전략과 멀티-모달 교차 주의집중을 이용한다. 본 논문에서는 ScanNetV2 벤치마크 데이터 집합을 이용한 다양한 실험들을 통해, 제안 모델 MFNet의 우수성을 입증한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제19D권1호
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• pp.21-28
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• 2012

모노머 단백질의 상호작용 사이트 예측은 기능을 알지 못하는 단백질에 대해서 이것과 상호작용하는 단백질로부터 기능을 예측하거나 단백질 도킹을 위한 검색 공간의 감소에 중요한 역할을 한다. 그러나 상호작용사이트 예측은 대부분 단백질 상호작용이 세포 내에서 순간적 반응에 일어나는 약한 상호작용으로 실험에 의한 3차원 결정 구조 식별의 어려움이 따르며 이로 인해 3차원의 복합체 데이터가 제한적으로 양산된다. 이 논문에서는 모노머 단백질의 3차원 패치 계산을 통하여 구조가 알려진 복합체의 상호작용사이트와 비상호작용사이트에 대한 패치 속성을 추출하고 이를 기반으로 Support Vector Machine (SVM) 분류기법을 이용한 예측 모델 개발을 제시한다. 타겟 클래스의 데이터 불균형 문제 해결을 위해 under-sampling 기법을 이용한다. 사용된 패치속성은 2차 구조 요소와 아미노산 구성으로부터 총 9개가 추출된다. 147개의 단백질 복합체에 대해서 10 fold cross validation을 통해서 다양한 분류모델의 성능 평가를 하였다. 평가한 분류 모델 중 SVM은 92.7%의 높은 정확성을 보이고 이를 이용하여 분류 모델을 개발하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제24권2호
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• pp.141-152
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• 2008

건물의 3차원 모델링은 3차원 공간정보를 구축하는데 있어서 매우 중요한 요소이다. 기존의 3차원 건물 모델링은 대부분 항공사진측량기술을 이용하여 수동으로 진행되어 많은 시간과 비용이 소요된다. 이러한 한계를 극복하기 위한 방안으로 최근에는 항공라이다(LiDAR) 데이터를 이용한 건물모델링 방법에 대한 많은 연구가 활발히 진행되고 있다. 항공라이다 데이터를 이용한 대부분의 3차원 건물모델링 연구는 보간과정을 통하여 격자구조로 변환하거나 수치지도 또는 항공영상 등의 이종 데이터간의 융합을 통하여 건물을 모델링하는 방안 등을 제시하였다. 본 논문에서는 점 데이터의 격자구조로의 변환 및 이종 데이터간의 융합 등의 방법을 배제하고 항공라이다 데이터만을 이용한 건물의 자동 모델링 방법을 제안하였다. 건물로 분류된 항공라이다 데이터를 옥트리 분할을 기반으로 3차원 공간상에서 재귀적으로 분할하여 패치(patch)를 구성하고, 동일한 속성을 갖는 패치들을 병합하여 건물의 구성요소를 추출한다. 추출되어진 건물의 구성요소를 대표하는 모델을 생성하여 전체적인 건물의 3차원 모델을 구성한다. 항공라이다 데이터를 이용하여 제안된 방법으로 실험한 결과, 다양한 형태의 건물 모델을 자동으로 구성할 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.775-780
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• 2007

쾌속조형기술(Rapid Prototyping Technology)은 설계단계에 있는 3차원 모델을 시제품(Prototype)으로 다른 중간과정 없이 빠르게 생성하는 새로운 기술을 말한다. CAD 모델 데이터는 3차원 형상 시스템이지만 모니터 화면이나 문서로 출력할 때는 2차원으로 밖에 표시되지 않는다. 반면에 쾌속조형기술은 설계된 3차원 CAD 데이터를 2차원 단면 데이터로 변환한 후 RP(Rapid Prototyping)공정을 적용하여 순차적으로 적층해 감으로써 CAD 데이터와 같은 3차원 입체 형상을 제작하게 된다. 그러나 RP 시스템은 매우 가격이 비싸서 칫솔이나 완구 등과 같은 생활용품을 제작하는 중소기업에서는 구입하기 어려운 상황이다. 본 논문에서는 오픈소스를 사용하여 RP 기술을 구현함으로써 저렴한 가격으로 구매할 수 있는 RP 시스템을 개발하기 위한 3차원 제어시스템을 제안하였다.

• 한국측량학회지
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• 제26권2호
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• pp.165-173
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• 2008

본 연구는 라이다데이터와 수치지도를 이용하여 도로의 3차원 기하모델을 자동으로 생성하는 것을 목표로 한다. 도로모델을 생성하는 주요 과정은 (1) 수치지도의 도로경계 레이어를 이용하여 도로영역을 나타내는 다각형을 생성하고, (2) 다각형을 이용하여 도로영역내의 라이다 점을 추출하고, (3) 점을 표면패치로 분할하고, 표면패치를 그룹화 하여 다시 표면패치집단으로 구성하고, (4) 도로표면패치집단을 식별하고 여기에 포함된 점을 추출하여, 추출된 점을 이용하여 표면모델을 구성하고, (5) 도로경계선을 수치지도를 이용하여 정제한다. 제안된 방법을 실측데이터에 적용하여 도로의 선형 및 표면정보를 성공적으로 추출할 수 있었다

• 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.