• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.369-372
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• 2023

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.

• 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.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2007.11a
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• pp.248-251
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• 2007

In this paper, we are propose a method to estimate the 2-D mesh from structured light image for reconstruction of 3-D face image. To acquire the structured light image, we are project structured light on the face using the projector. we are extract the projected cross points from the acquire image. The 2-D mesh image is extracted from the position and angle of cross points. In the extraction processing, the error was fixed to extract the correct 2-D mesh.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.700-702
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• 2005

3차원 관상동맥처럼 위상 구조가 중요한 객체의 형상을 분석하기 위해서는 혈관의 분기점, 극단점, 혈관의 계층적 구조 관계 등의 정보를 함축적으로 표현할 수 있는 골격 추출이 매우 중요하다 본 논문에서는 3차원 CT 혈관조영술(3D CT Angiography)로 촬영된 영상으로부터 관상동맥의 3차원 골격을 추출하는 방법을 개발하였다. 먼저, CT 혈관조영술부터 획득한 슬라이스 이미지로부터 3차원 조작 및 수술 시뮬레이션 등을 위하여 혈관의 3차원 표면에 대한 메쉬 모델을 생성한다. 생성된 메쉬 모델이 임의로 변형된 후에도 자동으로 골격을 쉽게 추출할 수 있도록 메쉬 모델을 복셀화하는 단계를 거친다. 이렇게 얻어진 복셀모델로부터 유클리디언 거리 맵을 구성하여 discrete medial surface (DMS)을 생성하고 최종적으로 골격을 추출하게 된다. 이렇게 추출된 3차원 골격은 관상동맥 수술 시뮬레이션 등에서 다양한 형상 분석에 유용하게 사용될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.417-418
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• 2012

본 논문에서는 3차원 데이터를 이용한 효율적인 실내 공간 표현 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 3차원 데이터의 획득과 실내 구조 및 영상 정보를 표현하기 위한 표현 복원으로 구성된다. 3차원 데이터는 레이저 거리 측정기(laser range finder, LRF)와 전방향(omni) 카메라를 통해 획득한 포인트 클라우드 공간 정보와 전방향 텍스쳐 영상으로 구성된다. 실내 구조를 복원하기 위해, 획득한 포인트 클라우드를 복셀 격자 기반의 샘플링 기법을 통해 균일화하고 포아송 표면 재구성(Poisson surface rocoostruction) 기법을 통해 3차원 메쉬를 생성한다. 그리고 전방향 텍스쳐 영상과 3차원 메쉬외 기하학적 관계를 이용한 텍스쳐 매핑 기법을 통해 최종적으로 3차원 메쉬 표면을 복원한다. 실험 결과를 통해 제안하는 기법이 실내 공간을 효과적으로 표현함을 확인한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2006.05a
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• pp.851-854
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• 2006

멀티미디어 데이터 중 3차원 멀티미디어 데이터의 저작권 보호를 위한 기술로 디지털 워터마킹에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 워터마킹 기술은 공간영역에 워터마크를 삽입하는 것과 주파수 영역에 워터마크를 삽입하는 기술로 크게 나누어진다. 본 논문에서는 3차원 깊이정보로부터 다각형 모델링을 구현하고 깊이영상의 저작권보호를 위한 방법으로 먼저 3차원으로 획득된 깊이정보로부터 다각형메쉬(polygon mesh)를 구성하고 3차원 메쉬 데이터를 DCT변환을 이용하여 주파수 영역으로 변환한 후 변환된 주파수 영역에 적응적으로 워터마크를 삽입하고 검출하였다. 깊이영상의 저작권보호를 위한 비가시적이며 강인한 워터마킹 방법을 구현하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.10B
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• pp.1399-1408
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• 2001

본 논문에서는 삼각형 메쉬(triangular mesh)로 이루어진 3차원 모델의 연결 정보(connectivity data)와 형상 정보(geometry data)를 삼각형 팬(triangle fan) 구조에 기반하여 효율적으로 압축하는 부호화 기법을 제안한다. 첫째로, 연결 정보의 무손실 부호화로 꼭지점 차수 왜곡(vertex degree warping) 기법을 제안한다. 기존의 알고리듬이 연결 정보와 형상 정보를 분리하여 부호화하는데 반해 제안하는 알고리듬은 연결 정보를 부호화하는데 형상 정보를 이용하여 압축 효율을 높인다. 둘째로, 형상 정보를 압축하기 위해 이중 평행사변형 예측(dual parallelogram prediction) 기법을 제안한다. 삼각형 팬 구조를 이용함으로써 기존의 삼각형 스트립(triangle strip) 기반의 알고리듬보다 정확한 형상 예측이 가능하고, 예측 오차가 작아지게 된다. 다양한 3차원 메쉬 모델에 대한 모의 실험을 통하여 제안하는 알고리듬이 기존의 알고리듬보다 우수한 압축 성능을 나타냄을 확인하다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 1998.11a
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• pp.45-49
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• 1998

3차원 스캐너 또는 스테레오 비전 등으로부터 입력된 거리 정보(Range Data)를 실제 응용프로 프로그램에 사용하기 위한 가상객체(Virtual Character)로 만들기 해서 는 우선 메쉬(mesh) 형태로 변환하는 작업 이 필수적이며, 기법들은 수십년 동안 활발히 연구되어 왔다. 많이 이용되는 방법은 초기 입력된 거리영상들의 각각의 점들이 연결관계 및 구조에 대한 정보를 입력 시점에서 알 수 있으므로, 각 면에 대해서는 쉽게 메쉬를 생성하여, 2차원 측정 단면 중심의 부조 형태로 메쉬를 활용하고 있지만. 3차원 가상객체가 요구되는 경우에는 측정단면별로 형성된 결과들을 하나의 메쉬로 생성하기 위해서는 짜깁기(Zippering)와 같은 어려운 작업이 추가로 필요하다. 본 논문에서는 개선된 3차원 행진입방체 방법과 간략화 기법을 적용하여 짜깁기(Zippering)을 사용하지 않고 가상객체를 생성하는 방법을 소개하려 한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.541-546
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• 2006

3차원 관상동맥을 분석하기 위해서는 혈관의 분기점, 극단점, 혈관의 계층적 구조 관계를 함축적으로 표현하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는3차원 CT 혈관 조영 영상으로부터 관상동맥의 3차원 골격을 자동으로 추출하는 방법을 개발하였다. 먼저, CT혈관 조영술에 의해 획득된 슬라이스 이미지로부터 3차원 조작 및 수술 시뮬레이션 등을 위하여 혈관의 3차원 표면에 대한 메쉬 모델을 생성한다. 생성된 메쉬 모델이 임의로 변형된 후에도 자동으로 골격을 쉽게 추출할 수 있도록 메쉬 모델을 복셀화하는 단계를 거친다. 이렇게 얻어진 복셀 모델로부터 표면복셀을 결정하고 표면 복셀로부터 객체 복셀까지의 유클리드 거리값를 계산하여 유클리드 거리맵(EDM)을 계산한다. 계산된 EDM 으로부터 객체 복셀이 가지게 되는 최대 내접 구를 계산하여 Discrete Medial Surface을 생성하게 되는데 이것은 골격의 후보가 된다. 골격의 후보집합 복셀에 대하여 Dijkstra 최단 경로 결정 알고리즘을 적용하여 골격을 자동으로 추출하게 된다. 이렇게 추출된 3차원 골격은 관상동맥 수술 시뮬레이션 등의 다양한 형상 분석에 유용하게 사용될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10b
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• pp.156-161
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• 2007

본 논문에서는 실사 영상을 사용하여 3차원 아바타의 얼굴 텍스쳐를 생성하는 기법을 제시한다. 먼저 UVW 맵을 기준으로 실사영상에서의 해당 영역을 수동으로 지정해 준다. 그 다음 지정된 영상 영역들을 사용하여 UVW 맵에 해당하는 텍스쳐 영상을 생성한다. 제안된 텍스쳐 생성 기법은 포토샵 등을 사용한 기존의 일반적인 방법에 비해서 수작업 시간을 단축할 수 있으며 실사 영상의 사실감을 높여 준다. 기존의 텍스쳐 생성 절차들은 3차원 모델의 메쉬 구조에 영향을 주었으나, 제안된 방법은 3차원 모델의 메쉬구조를 수정하지 않고도 원하는 형태의 텍스쳐를 생성할 수 있는 장점이 있다. 실제 사람의 모습을 여러각도에서 촬영하여 얻은 영상을 사용하여 주어진 UVW 맵에 적합한 얼굴 텍스쳐를 생성하였다. 생성된 텍스쳐를 사용하여 3차원 아바타를 렌더링한 결과 아바타 얼굴의 사실감이 증가되었음을 알 수 있었다.