본 연구는 동일지역에서 시공간 변화에 따른 공간정보의 복원을 위하여 3차원 영상조감도를 생성하고 활용하기 위해 시도된 연구결과로서, 연구 대상지역의 입체지형분석을 위한 3차원 입체 영상지도를 제작을 위해 DEM 및 위성영상들을 이용한 입체영상을 생성할 수 있도록 하였다. 현재 수집 가능한 지형도 및 위성사진과의 합성을 통하여 사라져간 수몰지역에 대한 3차원 위성영상 조감도를 제작하고 최근의 영상과의 비교를 통하여 투시 조감도를 생성하였고 최근의 영상과 비교를 통하여 그 변화를 살펴보았다. 그결과, 기존의 사진 및 인위적인 판단에 의한 3차원 영상복원보다는 더 나은 또 다른 개선방법을 제시할 수 있었다.
급경사지에 대한 웹기반 위험관리의 베이스맵이라 할 수 있는 3차원 지형정보시스템를 구축하여 현장을 생생하게 가시화하고 사전예측, 대피계획 수립, 상황분석 등을 수행하고자 하였다. 본 연구에서 구축한 사면의 3차원 가시화시스템은 3차원 DB 구축, 3차원 가시화서비스, 웹 위기관리센터와의 연동의 3가지 부분으로 구성되었다.
본 논문은 미래의 초고속 통신망의 환경에서 멀티미디어 기술을 이용하는 차세대 의료 진단 시스템을 구축하는 것이 목적이다. 이 시스템에서 원격지의 의사는 환자에 관한 정보의 MRK, CT, CR, Angio 같은 2차원 환부 의료 영상으로 부터 재 구성된 3차 원 의료 영상을 통신망을 통해 공유하며 공동 진단을 하게 된다. 이 진단화의 시스템 에서는 음성, 환자의 정보, 지시점(Hand Position), 3차원 의료 영상, 제어 데이터를 주고 받으며 진다회의를 제어한다. 3차원 의료 영상은 분석적 적분 계산을 이용한 광선 추적법에 의해 재구성 된다. 의료 데이터 베이스는 환자의 기본 정보, 의료 영상 정보, 사용자, 진단 결과 등으로 구성한다.
본 논문에서는 가상 공간에서 의상을 직접 입어보는 체험을 해 볼 수 있는 웹 3차원 의복 애니메이션을 구현하기 위하여 2차원 및 2.5차원 의복 디자인 시스템을 이용한 3차원 의복 애니메이션 시스템을 설계하였고, 자연스러운 드레이핑을 구현하기 위하여 메시 생성 및 변형 알고리즘, 영역 추출 알고리즘, 워프 알고리즘, 명암 추출 및 적용 알고리즘을 이용하였다. 그리고 2차원 및 2.5차원 의복 디자인 시스템에서 추출된 좌표 점은 텍스트 형식의 데이터로 받아 의복 정보 파일로 입력하게 된다. 또한 이 의복 정보 파일은 3차원 의복 애니메이션에 활용할 수 있도록 구현하였다.
다수확계(통일벼) 및 일반계 각각 3가지 품종의 각 출수후 6시기의 쌀종자에서 2% sodium dodecyl sulfate/5% ${\beta}-mercaptoethanol$로 단백질을 추출하여 1차원에서 등전점에 따라 분리한 후 2차원에서 분자량에 따라 분리하는 2차원 전기영동으로 각각의 단백질 지도를 작성하였다. 종합단백질 지도를 작성하였고 pH $5.2{\sim}8.3$, 분자량 $20,000{\sim}100,000$의 범위에서 300개 이상의 spots이 관찰되었다. 품종 및 출수시기에 따라 단백질 지도가 많은 차이를 보였다.
본 논문은 2차원 평면상의 그림으로부터 3차원 물체를 복원하는 방법을 제시한다. 사용자가 입력하는 2차원 평면 그림은 3차원 물체의 윤곽선을 그린 것으로, 자신의 일부분이나 다른 물체에 의해 가려진 부분이 있는 윤곽선도 허용하는 것이 특징이다. 따라서, 복원된 3차원 물체 역시 자신의 일부, 혹은 다른 물체에 의해 가려진 부분이 존재할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 2차원 윤곽선 분석, 3차원 골격 계산, 그리고 3차원 물체 복원의 세가지 단계로 구성된다. 본 논문의 주된 기여는 기여는 자신이나 다른 물체에 의해 가려진 2차원 윤곽선으로부터 3차원 골격을 계산하는 방법이며, 이를 위하여 일련의 최적화 문제를 정의하고 해결하였다. 최적화 문제는 골격의 생성, 물체의 충돌 제한, 그리고 C1 연속성 유지를 위하여 사용된다. 결과적으로, 제안된 방법은 기존의 실루엣 기반의 스케칭 인터페이스를 사용한 3차원 물체 모델링에 대하여, 상호 폐색 (가림/가려짐) 이 존재하는 형태에서도 허용되도록 확장하였다.
본 논문은 한 장의 영상 속에 포함되어 있는 물체들이 외관상의 3차원 운동이 가능하도록 하는 방법을 제시한다. 이전 연구들은 여러 장의 영상으로부터 영상 기반 모델링 기법들을 이용하여 3차원 모델을 생성하거나 소실점을 이용한 카메라 보정을 통하여 장면을 입방체로 모델링하여 3차원 모델을 생성하는 방식으로 접근하였다. 그러나 본 논문에서는 장면의 기하학적 정보나 카메라 보정 없이 장면 속 물체의 영상 기반 운동(image-based motion)의 가능성을 제시한다. 구현된 시스템은 영상을 시점에 관한 사영 평면으로 생각하고 사용자에 의해 입력된 선과 점의 정보를 이용하여 사영된 3차원 물체의 2차원 모양을 모델링한다. 그리고 모델링된 물체는 3차원 운동을 하기 위한 지역 좌표계로서 소실점을 이용한다.
일반적으로 유클리드 최소신장트리는 2차원 평면상에 존재하는 입력노드들이 최소 비용으로 연결된 것이다. 그러나 생성된 유클리드 최소신장트리는 3차원의 현실세계에 적용할 경우 그 연결비용은 최소비용이 아닐 수 있다. 본 논문에서는 3차원 공간상에 존재하는 입력노드를 최단 길이로 연결하는 3차원 유클리드 최소신장트리를 제안한다. 100%의 공간비율의 3차원 공간상에 존재하는 30,000개의 입력 노드에 대한 실험에서, 본 논문에서 제안된 방법에 생성된 트리는, Prim의 2차원 최소신장트리 알고리즘에 의해 생성된 유클리드 최소신장트리에 비해, 2차원 평면에서만 고려했을 때 251.2%의 연결 비용의 증가를 보이지만 이것은 3차원 실세계에서는 의미가 없다. 본 논문에서 제안된 방법에 의해 생성된 트리는 3차원 공간에서는 90.0%의 비용의 절감율을 보인다. 이는 제안된 방법이 3차원적 연결에 관한 많은 현실적인 문제에 잘 적용될 수 있음을 나타낸다.
3차원 도시환경의 디지털기반의 가시화는 도시계획 및 통신계획, 건설, 건축, 입체적인 도시공간정보시스템 구현, 안전 및 방재 등에서 많은 필요와 그 중요성이 크게 부각되고 있다. 현재 2차원적인 지도정보와 등고선을 이용한 DEM 방식은 3차원 공간을 표현하기에는 많은 한계를 가지고 있다. 최근 레이저와 GPS 측량기술을 이용한 높은 정확도와 보정이 용이한 LiDAR Data로 표고값을 측정하는 연구가 선진국에서 시도되고 있다. 본 연구에서는 해외 선진기술을 도입하여 우리 실정에 적합한 유비쿼터스 입체 도시 건설을 위해 3차원 공간영상 도시모델 생성 기법 및 알고리즘을 개발하여 u-City의 최적 관리를 위한 방안을 제시하고자 한다. 이를 위하여 원격탐사 영상 Data를 중심으로 하는 정사보정하고 이에 매칭할 수 있는 벡터와의 실시간 통합 및 전환으로 U-city에서의 3차원 영상 도시 모델의 생성과 다양한 활용을 제시하였다.
3차원 복원은 AR, XR, 메타버스 등에서 활용되고 있는 중요한 주제입니다. 3차원 재구성을 하기 위해서는 스테레오 카메라, ToF 센서 등을 이용해 깊이 지도를 구해야 합니다. 우리는 두가지 센서를 모두 상호보완적으로 이용하여 3차원 정보를 정밀하게 구하는 방법을 고안하였습니다. 우선 두 카메라의 캘리브레이션을 적용하여 색상 정보와 깊이 정보를 일치시킵니다. 그리고 두 센서로부터의 깊이 지도는 3차원 정합과 재투사 방법을 통하여 융합하였습니다. 융합된 3차원 복원 데이터는 RTC360을 이용해 구한 정밀 데이터와 비교 분석하였습니다. 평균 거리 오차 분석을 위해 상용프로그램 Geomagic Wrap을 활용하였습니다. 제안하는 방법을 구현하고 실공간 데이터를 이용하여 실험을 진행했습니다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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