• Proceedings of the KSRS Conference
• /
• 2008.03a
• /
• pp.101-108
• /
• 2008

건물의 3차원 모델링은 3차원 공간정보를 구축하는데 있어서 매우 중요한 요소이다. 기존의 3차원 건물 모델링은 대부분 입체 항공사진을 이용하여 도화사에 의해 수동으로 진행되어 많은 시간과 비용이 소요된다. 이러한 한계를 극복하기 위한 방안으로 최근에는 항공라이다(LiDAR) 데이터를 이용한 모델링 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존의 항공라이다 데이터를 이용한 3차원 모델링 연구는 항공라이다 점 데이터를 보간 과정을 통하여 픽셀구조로 변환하거나 수치지도, 항공영상 등의 이종 데이터간의 융합을 통하여 건물을 모델링하는 방안 등을 제시하였다. 본 논문은 기존 건물 모델링 기법에서 사용되었던 점 데이터의 픽셀구조로의 변환 및 이종 데이터간의 융합 등의 방법을 배제하고 항공라이다 데이터만을 이용한 건물의 자동 모델링 방법을 제안하였다. 건물지붕에 대한 항공라이다 데이터를 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.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
• /
• 2009.04a
• /
• pp.215-217
• /
• 2009

u-GIS는 기존 정적인 공간데이터와 동적인 GeoSensor 데이터를 융합하여 처리하는 시스템을 말한다. 기존 정적인 공간 데이터는 주로 2차원 공간 데이터였으며 최근 유비쿼터스 환경에서는 이를 확장한 3차원 공간 데이터 및 다차원 시공간 데이터의 요구가 급증하고 있다. 최근 국가 차원에서 3차원 공간 데이터를 구축하고 있으며 DBMS가 아닌 파일 단위로 데이터를 저장하고 관리하고 있다. 이 경우, 데이터의 중복 저장, 표준 인터페이스의 부재, 서버 중심의 데이터 제공의 어려움 등의 문제가 발생한다. 따라서 본 연구에서는 3차원 공간데이터를 효과적으로 저장 관리하기 위하여 3차원 공간 DBMS를 연구 개발하였다.

• Convergence Security Journal
• /
• v.8 no.4
• /
• pp.161-166
• /
• 2008

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.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
• /
• 2001.06a
• /
• pp.253-256
• /
• 2001

본 논문에서는 전처리 과정에서 잡음의 효과적 처리를 위해 기존의 필터 방식들이 가지는 단점인 경계 부분의 블러링 현상을 줄이고 정확한 에지 위치를 보존할 수 있는 비등방성 확산 필터를 사용하여 CT나 MRI 2차원 영상 슬라이스들을 만들어내고 이 슬라이스들을 3차원 데이터 셋으로 구성하여 3차원 공간의 볼륨 데이터로 시각적인 영상정보를 얻는데 있다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
• /
• v.12 no.12
• /
• pp.505-518
• /
• 2023

3D point cloud semantic segmentation is a computer vision task that involves dividing the point cloud into different objects and regions by predicting the class label of each point. Existing 3D semantic segmentation models have some limitations in performing sufficient fusion of multi-modal features while ensuring both characteristics of 2D visual features extracted from RGB images and 3D geometric features extracted from point cloud. Therefore, in this paper, we propose MMCA-Net, a novel 3D semantic segmentation model using 2D-3D multi-modal features. The proposed model effectively fuses two heterogeneous 2D visual features and 3D geometric features by using an intermediate fusion strategy and a multi-modal cross attention-based fusion operation. Also, the proposed model extracts context-rich 3D geometric features from input point cloud consisting of irregularly distributed points by adopting PTv2 as 3D geometric encoder. In this paper, we conducted both quantitative and qualitative experiments with the benchmark dataset, ScanNetv2 in order to analyze the performance of the proposed model. In terms of the metric mIoU, the proposed model showed a 9.2% performance improvement over the PTv2 model using only 3D geometric features, and a 12.12% performance improvement over the MVPNet model using 2D-3D multi-modal features. As a result, we proved the effectiveness and usefulness of the proposed model.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2022.10a
• /
• pp.466-468
• /
• 2022

3D reconstruction is important issue in many applications such as Augmented Reality (AR), eXtended Reality (XR), and Metaverse. For 3D reconstruction, depth map can be acquired by stereo camera and time-of-flight (ToF) sensor. We used both sensors complementarily to improve the accuracy of 3D information of the data. First, we applied general multi-camera calibration technique which uses both color and depth information. Next, the depth map of the two sensors are fused by 3D registration and reprojection approach. The fused data is compared with the ground truth data which is reconstructed using RTC360 sensor. We used Geomagic Wrap to analysis the average RMSE of the two data. The proposed procedure was implemented and tested with real-world data.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.660-662
• /
• 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.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2013.05a
• /
• pp.453-455
• /
• 2013

전자문화지도는 지도를 인터페이스로 문화와 관련된 정보를 디지털화시켜 나타내는 시스템이며 공간데이터와 문화정보의 연계를 통해 다양한 정보를 제공한다. 이는 문화와 관련된 정보를 시 공간데이터와의 조합을 통해 유기적으로 연계된 형태의 정보를 효율적으로 검색할 수 있다. 기존의 전자문화지도는 2차원 지도(베이스맵)에 점, 선, 면 데이터를 활용해 정보를 표현하는 방법이 대부분이다. 이는 3차원 공간을 2차원 평면으로 표현하기 때문에 지리적 왜곡, 입체감 결여 등의 문제점을 발생시킨다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 구글 어스에서 제공하는 3차원 형태의 지도서비스를 활용하여 전자문화지도를 설계한다. 전자문화지도는 문화(주제), 시간, 공간 데이터를 조합하여 검색이 가능하며 이는 지역연구의 방법으로 활용할 수 있다. 또한 3차원 지도를 활용해 시각적인 효과를 높임으로써 사용자의 사용성 및 이해도를 향상시킬 수 있다.

• Journal of Korea Multimedia Society
• /
• v.10 no.3
• /
• pp.303-315
• /
• 2007

This paper proposes a 3D structure recovery and registration method that uses four or more common points. For each frame of a given video, a partial structure is recovered using tracked points. The 3D coordinates, camera positions and camera directions are computed at once by our improved scaled orthographic factorization method. The partially recovered point sets are parts of a whole model. A registration of point sets makes the complete shape. The recovered subsets are integrated by transforming each coordinate system of the local point subset into a common basis coordinate system. The process of shape recovery and integration is performed uniformly and linearly without any nonlinear iterative process and without loss of accuracy. The execution time for the integration is significantly reduced relative to the conventional ICP method. Due to the fast recovery and registration framework, our shape recovery scheme is applicable to various interactive video applications. The processing time per frame is under 0.01 seconds in most cases and the integration error is under 0.1mm on average.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
• /
• 2010.06a
• /
• pp.186-186
• /
• 2010

최근 들어, 2차원/3차원의 랩 또는 항공/위성 영상의 공간정보를 웹 상에서 서비스 하고 이러한 공간정보에 다양한 정보들을 융 복합하여 사용자들에게 보다 높은 수준의 정보를 제공하기 위한 기술개발에 대한 관심이 급증하고 있다. 예를들어, Microsoft사의 경우는 사용자 참여형(Participatory) 센서 웹 환경을 구축하기 위하여 SenseWeb 관련 기술 개발 및 시범 프로젝트를 수행하고 있는데, SenseWeb 시스템에서는 전 세계에 존재하는 모든 센서들을 연계하여 웹 상에서 사용자들에게 제공할 수 있도록 하는 것을 목표로 하고 있다. 최근에는, 이러한 SenseWeb 시스템을 이용하여 센싱정보와 Bing Map의 공간정보를 융합하여 사용자에게 서비스를 제공할 수 있는 SensorMap 시스템이 개발되었는데, 이러한 SensorWeb/SensorMap 시스템을 기반으로 다양한 시범 프로젝트들이 진행되어 오고 있다. Google사의 경우는 기존에 서비스 되고 Google Eearth/Map을 기반으로 실시간 센싱정보를 연계하여 제공하는 서비스와 다양한 사용자들의 정보들을 테이블 형태로 연계 및 융합하여 제공하기 위한 Google Fusion Tables 서비스를 제공하고 있다. Oracle사의 경우는 센싱정보를 포함하여 실시간으로 끊임없이 변화하는 정보들에 대하여 이벤트 처리, 패턴 분석, 그리고 상황인식 등의 서비스를 제공할 수 있는 CEP(Complex Event Processing) 제품을 선보이고 있다. Nokia사의 경우는 기존의 고정 센서노드들 이외에 모든 모바일 폰을 이동이 가능한 센서노드로 가정하고 이러한 모바일 센서노드들로부터 교통정보를 포함하는 다양한 센싱정보를 수집하고 분석하여 공간정보 기반으로 서비스하기 위한 기술 개발을 꾸준히 추진해 오고 있다. 본 발표에서는 이러한 공간정보와 센싱정보 또는 기타 사용자 정보와의 융 복합서비스를 가능하게 하는 핵심기술들에 대하여 소개하고자 한다. 첫째로 다양한 공간정보와 센싱정보의 융 복합 및 분석 서비스를 제공할 수 있는 u-GIS 융합 엔진에 대하여 설명하고자 한다. u-GIS 융합 엔진에서는 구체적으로 최근 이슈가 되고 있는 다양한 센싱정보의 효율적 수집, 분석, 관리를 위한 GeoSensor 데이터 저장/관리 기술과 센싱정보-공간정보의 실시간 융합 분석 기술에 대해서 소개를 하고자 한다. 둘째로, 이러한 공간정보, 센싱정보 그리고 기타 사용자 정보들을 웹 상에서 효율적으로 매쉬업하여 2차원 및 3차원으로 사용자에게 제공하기 위한 맞춤형 국토정보 제공 기술에 대하여 설명하고자 한다. 여기서는 공간정보 센싱정보 그리고 기타 사용자 정보와의 연계를 위한 매쉬업 엔진 기술 그리고 실시간 3차원 공간정보 제공 기술 등에 대하여 소개를 하고자 한다. 끝으로, 영상 기반의 효율적인 공간정보 구축을 위한 멀티센서 데이터 처리 기술에 대하여 간략히 소개를 하고, 앞에서 설명된 핵심기술들 이외에도 향후 추가로 요구되는 기술개발 내용에 대하여 간략히 설명을 하고자 한다.