• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2015년도 제52차 하계학술대회논문집 23권2호
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• pp.262-263
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• 2015

본 논문에서는 마이크로소프트 키넥트 센서를 이용한 실시간 성능의 3차원 환경 복원 알고리즘을 소개한다. 기존의 멀티키넥트 시스템을 확장하여 총 열두대의 키넥트를 사용하는데, 키넥트의 높은 대역폭 문제를 해결하기 위하여 키넥트가 여섯 대씩 연결된 두 대의 데스크탑을 UDP 통신으로 연결하였고, 각 키넥트로부터 들어오는 3차원 포인트클라우드로부터 확률적인 3차원 환경복원을 하기 위하여 옥토맵 알고리즘을 차용하였다. 또한, GPU를 연산에 활용함으로써 실시간 성능을 확보하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.612-614
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• 2018

현재 사진으로 모델링데이터를 획득 할 수 있는 기술이 등장하고 있다. 다양한 조형물, 건축 및 캐릭터에 대한 3D 모델링 제작은 많은 시간을 투자하여 제작되고 있다. 콘텐츠산업에서도 많이 활용되고 있는 3D 모델링 제작방식은 정확한 측정 도구 없이 스케치된 도면을 중심으로 제작자의 직감적 감각을 이용하여 모델링데이터를 생성하고 있는 것도 사실이다. 최근에는 사진정보의 조합으로 조형물의 정확한 3차원 데이터를 생성하고 재구성하여 기존 디자인의 변형이나 수정이 용이하게 할 수 있는 기술이 발달하고 있다. 본 논문은 대상물에 대한 여러 장의 사진 데이터를 활용하여 정밀한 3차원 모델링 데이터를 생성하는 방법을 연구하고 이를 활용할 수 있는 방안을 제안한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.80-81
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• 2022

본 논문에서는 옷감의 물성을 측정하는 수단인 Cusick drape 시스템을 이용하여 실제 옷감 데이터에 대한 물성을 예측한다. 3차원 볼류메트릭 시스템을 이용하여 실제 Cusick drape 시스템의 옷감 데이터를 3차원 포인트클라우드 형식으로 획득한다. 옷감과 동일한 모양과 크기의 메쉬 데이터를 이용하여 Cusick drape 시뮬레이션을 진행하고 실제 Draping된 옷감과 가장 유사하게 Draping되는 옷감의 물리 파라미터를 획득한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권8호
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• pp.5695-5706
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• 2015

최근 국내외 건설 분야에서 건축물 리노베이션 및 유지보수를 위한 BIM 적용이 활발해지는 추세이나, 상당수 기존 건축물이 현 상태를 반영하지 않은 2D 도면을 보유함에 따라 이를 바탕으로 한 BIM 모델 작성이 어려운 상황이다. 따라서 본 연구는 역설계 기술을 활용하고자, 건축 MEP 역설계 지침을 위한 포인트 클라우드 데이터 관련 데이터 구조 및 프로세스를 분석하고, 역설계 지침을 위한 고려사항을 도출하였다. 국내 시장에서 3차원 스캐닝 기술의 활발한 적용을 위해, 프로젝트 수행 초기 단계인 지상 라이다를 이용한 현장에 대한 데이터 취득, 취득 단계에서 얻은 포인트 클라우드 데이터의 기초 처리 및 프로세스 분석에 대해 연구 목적을 두고 있다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국공간정보시스템학회 2005년도 GIS/RS 공동 춘계학술대회
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• pp.355-361
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• 2005

3차원 자료의 필요에 발맞추어 3차원 좌표를 직접적으로 획득할 수 있는 LIDAR 시스템이 등장하게 되었다 항공 LIDAR 시스템은 항공기, GPS, INS, Laser Scanner가 통합된 시스템으로 항공기에서 발사된 Laser의 반사파를 이용하여 거리와 그 때의 항공기의 자세, 위치를 통합하여 직접적인 3차원 포인트 자료를 획득할 수 있다. LiDAR 데이터는 지형, 건물, 식생 등의 지면위에 있는 모든 객체에 대한 3차원 자료와 영상자료를 함께 제공하고 있다. 이러한 LIDAR 자료로부터 DEM, DTM 등의 지형 정보와 식목, 건물 등 지물정보를 추출하는 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 본 연구에서는 지형을 추출하는데 사용할 수 있는 몇 가지 필터링기법을 선정하여 국내의 다양한 지모, 지물에 적용하고 그 정확도를 평가해 보았다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제44권5호
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• pp.55-61
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• 2007

본 논문은 관심 객체 분할을 위한 통계적 모양 모델에 기반한 3차원 능동 모양 모델링 기법을 제안한다. 3차원 모양 모델을 만들려면 포인트 분산 모델(PDM)의 생성이 필수적인데, 이를 위해서는 모든 학습(training) 데이터에 대응하는 특징점(landmark)을 잘 선택해야 한다. 현재까지도 3차원 데이터에서 대응하는 특징점을 선택하는 방법은 주로 수동적으로 선택하거나 2차원 기반 기법 또는 제한된 3차원 기법이 사용되고 있다. 본 논문에서는 최근에 제안된 "3차원 통계적 모양 모델의 자동생성 기법"의 거리 변환(distance transform)과 사면체(tetrahedron) 알고리듬을 사용하여 3차원 통계적 모양 모델을 생성하고 2차원 능동 모양 모델의 모양 모델 학습과 그레이레벨(gray-level) 모델 학습을 개선하여 확장하고, 스케일(scale)과 그레이레벨 모델을 결합한 3차원 능동 모양 모델 알고리듬으로 관심 객체를 분할한다. 본 논문에서는 제안한 방법을 영역 기반 윤곽선 기반 기법 및 2차원 능동모양모델 기법과 그 성능을 비교하여 평가했다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37C권10호
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• pp.859-869
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• 2012

본 논문에서는 3차원 동영상의 시 공간적 정보 중복성 (TSR: temporal-spatial redundancy)과 노블 룩업테이블(N-LUT: novel look-up table)를 이용한 효과적인 3차원 동영상 홀로그램 생성기법인 TSR-N-LUT을 제시하였다. 제안된 기법에서는 먼저, DPCM (differential pulse code modulation) 알고리즘을 이용하여 3차원 동영상 프레임간의 시간적 중복 데이터를 제거한 다음, 잔여 영상에 대해서도 각 프레임별로 영상라인 간 중복 데이터를 제거하게 된다. 따라서, 시 공간적인 중복 데이터가 제거된 물체영상에 N-LUT 기법을 적용함으로써 효과적으로 3차원 비디오 홀로그램을 합성하게 된다. 실험결과 제안된 TSR-N-LUT 기법은 기존 방법에 비해 평균적으로 홀로그램 계산을 위한 물체 포인트 수가 23.72% 감소함과 동시에 홀로그램 생성속도 역시 19.55% 개선됨을 보임으로써 제안된 기법의 실제 응용 가능성을 제시하였다.

• 대한조선학회논문집
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• 제59권5호
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• pp.330-337
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• 2022

Research on object detection algorithms using 2D data has already progressed to the level of commercialization and is being applied to various manufacturing industries. Object detection technology using 2D data has an effective advantage, there are technical limitations to accurate data generation and analysis. Since 2D data is two-axis data without a sense of depth, ambiguity arises when approached from a practical point of view. Advanced countries such as the United States are leading 3D data collection and research using 3D laser scanners. Existing processing and detection algorithms such as ICP and RANSAC show high accuracy, but are used as a processing speed problem in the processing of large-scale point cloud data. In this study, PointNet a representative technique for detecting objects using widely used 3D point cloud data is analyzed and described. And RandLA-Net, which overcomes the limitations of PointNet's performance and object prediction accuracy, is described a review of detection technology using point cloud data was conducted.

• 대한공간정보학회지
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• 제19권1호
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• pp.97-103
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• 2011

라이다 시스템은 신속하고 정확한 3차원 데이터 생성으로 인해 주목받는 시스템이 되었다. 지형공간정보 분야에서 원시 라이다 데이터로부터 3차원 건물모델과 같은 가치가 부가된 정보를 생산하는 기술은 오랫동안 관심 있는 연구주제로 다루어졌다. 본 논문은 라이다 데이터로부터 건물과 같은 인공지물의 주요 구성요소인 3차원 평면을 추출하는 내용을 담고 있다. 이 연구에서는 최적의 평면을 결정하기 위해 라이다 데이터에 포함된 이상치의 영향을 제거 또는 최소화 시키고, 두 평면이 만나는 지역에서 정확한 평면을 추출하는 하는 방법을 소개한다. 각 라이다 포인트에 대해서 plane fitting이 수행된 후, 결정된 세 개의 평면식 매개변수들은 의사색상값으로 변환되고, 이를 이용하여 평면을 추출하게 된다. 제안된 방법은 항공 라이다와 지상라이다 데이터 두 가지를 사용하여 그 유효성을 검증하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.598-605
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• 2018

행동 인식은 데이터를 통해 인간의 행동을 인식하는 기술로서 비디오 감시 시스템을 통한 위험 행동과 같은 어플리케이션에 활용되어 질 수 있다. 기존의 행동 인식 알고리즘은 2차원 카메라를 통한 영상이나 다중모드 센서, 멀티 뷰와 같은 장비를 이용한 방법을 사용하거나 3D 장비를 이용하여 이루어져 왔다. 2차원 데이터를 사용한 경우 3차원 공간의 행위 인식에서는 가려짐과 같은 현상으로 낮은 인식율을 보였고 다른 방법은 복잡한 장비의 구성이나 고가의 추가적인 장비로 인한 어려움이 많았다. 본 논문은 RGB와 Depth 정보만을 이용하여 추가적인 장비 없이 CCTV 영상만으로 인간의 행동을 인식하는 방법을 제안한다. 먼저 RGB 영상에서 스켈레톤 추출 알고리즘을 적용하여 관절과 신체부위의 포인트를 추출한다. 이를 식을 적용하여 변위 벡터와 관계 벡터를 포함한 벡터로 변형한 후 RNN 모델을 통하여 연속된 벡터 데이터를 학습한다. 학습된 모델을 다양한 데이터 세트에 적용하여 행동 인식 정확도를 확인한 결과 2차원 정보만으로 3차원 정보를 이용한 기존의 알고리즘과 유사한 성능을 입증할 수 있었다.