This paper proposes a new approach to align 3D data sets by using curvatures of feature surface. We use the Gaussian curvatures and the covariance matrix which imply the physical characteristics of the model to achieve registration of unaligned 3D data sets. First, the physical characteristics of local area are obtained by the Gaussian curvature. And the camera position of 3D range finder system is calculated from by using the projection matrix between 3D data set and 2D image. Then, the physical characteristics of whole area are obtained by the covariance matrix of the model. The corresponding points can be found in the overlapping region with the cross-projection method and it concentrates by removed points of self-occlusion. By the repeatedly the process discussed above, we finally find corrected points of overlapping region and get the optimized registration result.
본 논문은 복잡한 비선형 모델링 방법인 다항식 기반 RBF 뉴럴 네트워크(Radial Basis Function Neural Network)와 벡터공간에서 임의의 비선형 경계를 찾아 두 개의 집합을 분류하는 방법으로 주어진 조건하에서 수학적으로 최적의 해를 찾는 SVM(Support Vector Machine)를 사용하여 3차원 얼굴인식 모델을 설계하고 두 모델의 3차원 얼굴 인식률을 비교한다. 3D스캐너를 통해 3차원 얼굴형상을 획득하고 획득한 영상을 전처리 과정에서 포인트 클라우드 정합과 포즈보상을 수행한다. 포즈보상 통해 정면으로 재배치한 영상을 Multiple Point Signature기법을 이용하여 얼굴의 깊이 데이터를 추출한다. 추출된 깊이 데이터를 RBFNN과 SVM의 입력패턴과 출력으로 선정하여 모델을 설계한다. 각 모델의 효율적인 학습을 위해 PCA 알고리즘을 이용하여 고차원의 패턴을 축소하여 모델을 설계하고 인식 성능을 비교 및 확인한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.10b
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pp.637-639
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2004
대기 중의 오염도를 한눈에 파악하기 위해서는 측정한 수치 데이터의 시각화가 필요하다. 시시각각 변화하는 대기 오염도를 시각화하고 활용하기에는 기존의 외곽선 생성 알고리즘과 3차원 기하모델 생성 알고리즘은 적절하지 못하다. 본 논문에서는 시시각각 변화하는 대기 오염도의 시각화를 위하여 측정한 수치 데이터를 보간 후 원하는 농도 값을 찾아 규칙적인 외곽선을 생성하여 주는 알고리즘과 높이별로 구해진 규칙적인 외곽선을 이용하여 빠르게 3차원 기하모델을 생성해 주는 알고리즘을 제안한다.
자동차, 조선, 항공 분야 등에서는 3차원 모델러를 이용한 설계작업이 다양하게 이루어지고 있으며 특히 자동차 업계에서는 그 활용도가 대단히 높다. 통상, 완성차 업계에서 작성된 곡면 데이터는 협력업체에서 부품 설계 및 제작에 대단히 중요한 정보가 되기 때문에 이와 같은 곡면정보를 이용하기 위하여 완성차 업체와 동일한 CAD 시스템을 보유하고 있어야 한다. 그러나 완성차 업체에서 사용하고 있는 3차원 모델러(CATIA, Pro/Engineer, 등)는 사용하기가 쉽지 않을 뿐만 아니라 대단히 고가의 장비여서 이를 중소 협력업체에서 구축한다는 것은 현실적으로 매우 어려운 것이 사실이다. 본 고에서는 3차원 모델러 중 자동차 업계에서 가장 많이 쓰이고 있는 CATIA(Dassault사)의 곡면 데이터를 자유로이 응용할 수 있도록 구축한 Jig 설계시스템에 대해 소개하고자 한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2001.10a
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pp.113-116
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2001
지금까지 지리 데이터를 다루는 다양한 시스템들은 서로 독립적으로 개발되어 왔다. 최근에는 이러한 시스템에 분산되어 있는 방대한 양의 데이터에 대한 상호 운용성이 요구되고 있으며 이를 지원하기 위해 개방형 GIS 명세서의 2 차원 공간 모델을 확장한 3 차원 시공간 데이터 모델을 제안하였다. 또한 제안된 모델을 컴포넌트 형태로 제공함으로써 컴포넌트의 장점인 확장성과 재사용성을 그대로 수용하였다. 특히 제안된 모텔에서의 이동 객체는 이력 객체와 동일한 자료 구조로 저장되므로, 이동 객체의 경우 시간에 따른 연속적인 데이터의 변화를 표현하기 위해 각 버전간의 관계에 대한 정의가 필요하다. 따라서 이 논문에서는 3 차원 시공간 상에서 이동 객체를 이동 점 계열의 객체와 이동 영역 계열의 객체로 나누어 논의하고, 이동 객체의 시간적 특성과 공간적 특성에 따른 변화를 효율적으로 표현하기 위한 내부 구조를 설계하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.10b
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pp.619-621
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2003
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.
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2008.06a
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pp.387-390
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2008
소음지도는 공간의 소음값을 3차원적으로 분석하여 GIS 데이터에 소음분석결과값을 RGB 값으로 표현한 것이다. 현재의 GIS는 2차원 데이터이므로 3차원 소음분석결과값을 표현하고 사용자들에게 제공하는 것에 효과적이지 못하다. 따라서 본 연구에서는 소음분석결과값을 보다 효과적으로 사용자들에게 제공하기 위하여 3차원 소음지도를 제작하고자 한다. 3차원 소음지도는 도시공간모델의 지형과 건물을 각각 소음분석결과값을 이용하여 texturing하여 가시화한 후 통합하여 완성한다. 지형의 경우, 지형의 기하학적 가시화완 지형의 texturing의 두 단계를 거쳐 완성하고 건물의 경우, 건물의 기하학적 3차원 가시화와 건물의 texturing의 두 단계를 거쳐 생성한다. 건물과 지형의 texturing의 단계에서 texture file은 소음분석결과값을 RGB코드로 변환하여 jpg파일로 생성한다. 생성된 3차원 소음지도는 영등포구 전체 영역을 대상지로 하였고 web기반의 VRML파일이다. 가시화의 효율성을 고려하여 영등포구 영역을 $200m{\times}200m$로 구역을 설정 607개의 구역으로 나누어 가시화하였다. 도시공간 모델을 이용하여 3차원 소음지도를 제작함으로써 도시공간모델을 이용하는 응용분야에서 3차원 공간분석의 가시화를 위한 방법을 제시할 수 있었다. 이를 통하여 공간 문제들의 결과를 사용자들에게 보다 효율적으로 제공할 수 있을 것이다.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.42
no.5
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pp.689-699
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2022
Recently, high productivity capabilities have been improved due to the application of advanced technologies in various industries, but in the construction industry, productivity improvements have been relatively low. Research on advanced technology for the construction industry is being conducted quickly to overcome the current low productivity. Among advanced technologies, 3D scan technology is widely used for creating 3D digital terrain models at construction sites. In particular, the 3D digital terrain model provides basic data for construction automation processes, such as earthwork machine guidance and control. The quality of the 3D digital terrain model has a lot of influence not only on the performance and acquisition environment of the 3D scanner, but also on the denoising, registration and merging process, which is a preprocessing process for creating a 3D digital terrain model after acquiring terrain scan data. Therefore, it is necessary to improve the terrain scan data processing performance. This study seeks to solve the problem of density inhomogeneity in terrain scan data that arises during the pre-processing step. The study suggests a 'pixel-based point cloud comparison algorithm' and verifies the performance of the algorithm using terrain scan data obtained at an actual earthwork site.
Each system should have a suitable data model about their purpose for efficiently managing, analyzing, and manipulating data. And the usable range of application is determined by the data model, and suitable data models are being developed for each application. In GIS, diversity spatial data model is being developed too. The accuracy and update of the spatial data would be important for applying efficient application as well as the data modeling is important as constructing the spatial data structure. Therefore, the purposes of this research are to 1)compare domestic spatial data models with oversea spatial data models about their geometry model, topology model and visualizing method of 3D spatial data 2)to compare the features of the data model by analyzing each data structures. We 3)compare and analyze features of each spatial data models via the quantitative analysis of each spatial data models.
컴퓨터 기술이 발전함에 따라 3 차원 입력시스템을 통한 모델링이 가능하게 되었다. 2 차원 시스템은 평면 입력을 공간상의 데이터로 바꾸기 위한 많은 기능과 메뉴들이 존재하지만 3 차원 시스템에서는 그러한 복잡한 기능 없이 입력 데이터가 곧바로 모델링에 적용될 수 있다. 하지만 아직까지 3 차원 입력시스템에서 모델링을 수행하는 디자이너에게 익숙한 스케치 방법을 고려하지 못하고 있는 실정이다. 디자이너에게 가장 익숙한 모델링 방법은 스케치북에 선으로 그림을 그리는 것이기 때문에, 모델을 변형하는 방법은 이를 벗어나지 않도록 해야 한다. 평면 스케치에서 디자이너가 그리는 선은 모델의 윤곽을 잡아주고 모델의 특징이 되는 부분을 표현하게 된다. 이러한 선의 입력을 통한 스케치를 3 차원 모델링에서 그대로 사용하기 위해서는 공간에서의 점이나 면이 아닌 선의 입력을 모델링에 적용할 수 있어야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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