• 한국통신학회:학술대회논문집
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• 한국통신학회 2006년도 하계종합학술발표회 논문 초록집
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• pp.450-450
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• 2006

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.1199-1206
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• 2015

본 논문은 위상분석 기법을 이용하여, 스켈레톤의 크기, 조인트의 개수, 조인트 이름이 다른 모션들에 대한 유사도를 자동으로 계산하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 스켈레톤의 계층구조와 기본포즈를 분석하여 k 개의 조인트 그룹으로 자동 분류하며, 분류된 조인트 그룹은 조인트의 전역 위치를 이용한 포인트 클라우드로 변환된다. 이 때, 비교 대상이 되는 각 그룹의 포인트 클라우드 내 포인트의 위치는 스켈레톤의 크기를 고려하여 자동으로 조정되며, 포인트 개수 또한 자동으로 일치하게 된다. 비교 대상이 되는 두 포인트 클라우드들은 유사도 계산을 위해 거리 값을 최소로 하는 최적의 2D변환 행렬을 구하게 되며, 이 행렬을 적용 후 나타나는 포인트 간의 거리의 합을 최종 유사도 값으로 결정한다. 실험을 통해, 제안하는 알고리즘은 스켈레톤의 크기, 조인트의 개수, 조인트 이름에 상관없이 유사도 값을 계산해 줌을 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권9호
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• pp.1330-1339
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• 2022

3D 물체검출은 대체로 자동차, 버스, 사람, 가구 등과 같은 비교적 크기가 큰 데이터를 검출하는 것을 목표로 두어 작은 객체 검출에는 취약하다. 또한, 임베디드 기기와 같은 자원이 제한적인 환경에서는 방대한 연산량 때문에 모델의 적용이 어렵다. 본 논문에서는 1개의 레이어만을 사용하여 로컬 특징에 중점을 두어 작은 객체 검출의 정확도를 높였으며, 제안한 사전 학습된 큰 네트워크에서 작은 네트워크로의 지식 증류법과 파라미터 크기에 따른 적응적 양자화를 통해 추론 속도를 향상시켰다. 제안 모델은 SUN RGB-D Val 와 자체 제작한 모형 사과나무 데이터 셋을 이용하여 성능을 평가하였고 최종적으로 mAP@0.25에서 62.04%, mAP@0.5에서 47.1%의 정확도 성능을 보였으며, 추론 속도는 120.5 scenes per sec로 빠른 실시간 처리속도를 보였다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제7권2호
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• pp.90-96
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• 2020

최근 식생이 분포하는 면적, 식생의 크기와 같은 형상 정보를 포인트 클라우드 형식의 3차원 형태로 획득할 수 있는 Laser Scanning (LS)을 활용하는 방법들이 제안되고 있다. 식생의 물리적 형상 구현을 위해 LS를 활용할 경우, 식생 정보를 보다 정밀하고 빠르게 취득할 수 있다는 장점이 있으나 측정 혹은 후처리 과정에서 발생할 수 있는 불확실성을 검토하기 위해 실제 데이터와 비교하여 보정하는 과정이 반드시 요구된다. 따라서 본 연구에서는 인공적으로 조성된 하천 수로 내 목본 식생의 줄기, 가지, 잎의 물리적 구조에 대한 매뉴얼 조사를 수행하고 이를 3차원 Terrestrial Laser Scanning (TLS)에 의해 획득한 정보와 비교하였다. 또한, 목표 식생에 대한 3차원 TLS는 여러 방향에서 반복적으로 스캐닝을 수행하여 획득되는 식생 정보의 정밀도를 향상하고자 하였다. 분석 결과, 식생의 직경과 줄기의 길이는 두 방법의 결과가 큰 차이가 없으나 가지의 길이를 측정할 경우, 포인트 클라우드 정보로는 캐노피 영역에서 가지와 잎의 정확한 구별이 어렵다는 한계점으로 상대적으로 큰 차이가 있는 것으로 나타났다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.29-37
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• 2010

본 논문에서는 얼굴의 3차원 스캔 데이터로부터 특징을 고려하여 비대칭적인 요소를 완화시키는 대칭적 변형 기법을 제안한다. 이를 위해 얼굴의 전체 윤곽뿐만 아니라 세밀한 영역까지 다룰 수 있는 얼굴의 특징점과 표면 곡률에 기초한 새로운 3차원 형상 기술자(shape descriptor)를 개발하였다. 개발된 형상 기술자는 이상적인 대칭 평면을 정의하여 정확한 대칭쌍 정점을 결정할 수 있기 때문에, 보다 정교하게 3차원 얼굴의 대칭성을 향상 시킬 수 있다. 또한 변형을 위한 모든 단계에서 처리를 쉽게 하도록 포인트 기반 표현법을 사용하였다. 마지막으로 제안한 대칭적 변형 기법을 통해 얼굴의 비대칭성을 감소시킴으로써 얼굴에 대한 호감도를 향상시킬 수 있다는 것을 통계적으로 검증하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.139-140
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• 2008

지상라이다는 고정도의 3차원 영상을 제공하고 레이저 빔을 현장이나 대상물에 발사하여 짧은 시간에 수백만점의 3차원좌표를 기록할 수 있는 최신 측량장비로서 다양한 응용분야에서 두각을 나타내고 있다. 본 연구에서는 지상라이다를 이용한 건축물의 3자윈 자동 윤곽선 추출을 다룬다. 지상라이다는 건축물의 3차원 윤곽선을 신속하게 추출할 수 있지만 지상기반 시스템이므로 여러 가지 장애물 때문에 건국물의 하단부에서는 추출이 쉽지 않다. 기존 항공라이다를 이용한 알고리즘에서는 사진의 색상차나 모폴로지 특성에 의존하여 범위를 제한하고, 이를 기반으로 윤곽선을 추출하였다. 하지만 지상라이다의 경우 항공라이다에 비해 분해능이 월등히 높다. 또한, 지상라이다는 지상에서 측정하기 때문에 항공라이다에서 어려운 건축물의 측면이나 정면도 윤곽선 추출이 가능하기 때문에 본 논문에서는 사진을 이용하지 않고 전처리를 하지 않은 데이터를 직접 이용하여 건물의 정면 윤곽선을 추출하는 것을 제안한다. 건물의 크기와 데이터 수 즉, 라이다로 측정한 포인트 수를 고려한 효율적인 Decimation방법을 제안하고 또한, Decimation된 데이터이서 지역적으로 제일 큰 값과 작은 값을 찾아낸다. 그 중 많이 벗어난 점을 편차를 이용하여 제거한다. 이렇게 찾아낸 건축물의 외곽점들을 이어 만든 윤곽선을 최종적으로 보간하여 좀 더 현실과 가까운 윤곽선 추출 방법을 제안한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권5_1호
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• pp.705-714
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• 2019

고해상도 UAV 영상의 다양한 활용을 위해서는 정밀한 위치보정이 필요하다. 이를 위해 지상기준점을 선정하는 것이 일반적이지만 긴급상황이나 지상기준점 선정이 어려운 경우에는 지상기준점없이 촬영을 수행해야 한다. 본연구에서는 지상기준점 없이 생성된 UAV 기반 3차원 point cloud 데이터의 x, y 좌표에 대한 위치 정확도 향상방법을 제안하였다. 위치정확도 향상을 위한 기준 데이터로 공공데이터포털에서 제공하는 벡터파일 중 도로 정보를 이용하였다. 2차원 정사보정 영상의 기하보정을 먼저 수행하고, 이 과정에서 산출된 변환행렬을 3차원 point cloud에 적용하는 방법을 채택하였다. 보정 전 약 34.54 m의 직선 거리 차이가 보정 후 약 1.21 m 로 감소하였다. 지상기준점 선정없이 획득된 UAV영상의 2차원 및 3차원 영상의 위치정확도 향상이 가능함을 확인함에 따라 타 공간정보 데이터와의 연계 및 호환 등이 가능해져 point cloud 데이터에서 획득된 3차원 공간 객체의 활용 범위의 확대를 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.159-160
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• 2022

본 논문에서는 최근 주요시설의 경계에 주로 사용되기 시작한 라이다 센서를 여러대 사용할때 보다 효율적으로 사용하기 위해서 통합된 3차원 좌표계에서 시각화하는 방법에 대해 설명한다. 주로 카메라 기반 CCTV의 경우 정확성은 높지만 시야각(Field of View)이 좁기 때문에 레이더(RADAR)센서와 같은 센서와 함께 혼용되는 경우가 많다. 레이더 센서의 데이터는 넓은 범위에 대한 감지를 할 수 있지만 노이즈가 많고 물체의 형상을 정확하게 측정하기 힘들다. 라이다(LiDAR) 센서는 레이져를 이용하여 멀고 넓은 범위를 정교하게 측정할 수 있다. 이러한 라이다 센서는 정교한 만큼 처리해야할 데이터의 양이 많으며, 다수의 센서를 이용하더라도 하나의 화면에서 처리하기 힘들다는 단점이 있다. 제안하는 논문은 여러개의 라이다 센서에서 측정한 데이터를 실시간에 하나의 좌표계로 통일하여 하나의 영상을 보일 수 있도록 통합 뷰잉 환경을 제공한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제27권5호
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• pp.507-520
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• 2011

전파 고도계는 비행체의 직하방으로 펄스를 발사하고 펄스의 왕복 도달 시간을 거리로 환산하여 고도를 탐지하는 시스템으로써, 이착륙하는 항공기가 지면에 충돌하는 것을 방지함은 물론, 위성에 탑재되어 전 지구 해수면의 고도를 수 mm의 정밀도로 관측하기도 한다. 그러나 전파 고도계는 넓은 swath 내의 모든 데이터를 취득하여 이의 평균치로 고도를 측정하기 때문에 해수면과 같이 편평한 지역에서는 정밀 고도 추출이 가능하지만, 지면과 같이 변화가 심한 지형에서의 고도 탐지가 어렵다는 한계가 있다. 이러한 한계를 개선하기 위하여 본 연구에서는 지표면의 고도뿐만 아니라 3차원 위치 좌표까지 효과적으로 추출할 수 있는 간섭계 레이더 고도계 (Interferometric Radar Altimeter, IRA) 신호처리 알고리즘을 제안하였다. 이 방법은 세 개의 센서를 이용한 레이더 간섭기법 (Synthetic Aperture Radar Interferometry, InSAR)을 통하여 비행체로부터 최근거리에 위치하고 있는 타겟의 3차원 지상 좌표를 정밀하게 추출하는 신호처리 기법이다. 본 연구에서는 제안된 신호처리 기법의 정밀도를 분석하기 위하여 약 3,500여 개의 포인트 타겟을 설정하고, RAW 데이터 시뮬레이션 및 70회의 정밀 좌표 추출 시뮬레이션을 수행하였다. 추출된 좌표와 포인트 타겟 간 오차의 평균과 표준편차, Root mean square errors (RMSEs)를 계산하였고, 이러한 결과로부터 IRA 처리 기법의 좌표 추출 정밀도를 분석하였다. 관측 결과 오차의 평균은 x, y, z 방향으로 각각 -0.40 m, -0.02 m, 4.22 m 이며, 오차의 표준편차는 3.40 m, 0.30 m, 4.60 m, RMSE는 각각 3.40 m, 0.30 m, 6.20 m 로 나타났다. y축 방향으로의 오차는 다른 방향에 비해 매우 작았으며, 이는 간섭기법의 정밀도가 높기 때문이다. 이러한 결과는 고도만을 파악할 수 있었던 기존 전파 고도계의 한계를 넘어 제안된 IRA 처리 기법으로 정밀하게 지표면의 3차원 위치를 추출할 수 있음을 지시한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.388-393
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• 2019

외란(Outlier)이 있는 데이터를 피팅(Fitting)하는 방법으로 RANSAC(RANdom SAmple Consensus)알고리즘이 선, 원, 타원 등 의 피팅에 많이 사용되고 있다. 본 논문은 다수의 평면에 대한 3차원 포인트 데이터가 주어질 때 각 평면에 대해 RANSAC기반 평면 피팅을 최근 딥러닝 등에 많이 사용되는 GPU의 하나인 CUDA를 이용하여 효율적으로 수행하는 알고리즘을 제안한다. 모의 데이터와 실제 데이터를 이용하여 제안된 알고리즘의 성능을 CPU와 비교하여 보인다. 외란이 많고 인라이어(inlier) 비율이 낮을수록 CPU대비 속도가 향상되고 평면의 개수가 많을수록 평면당 데이터개수가 많을수록 병렬처리에 의한 속도가 가속됨을 보인다. 제안된 방법은 다중 평면 피팅외의 다른 피팅에도 쉽게 적용할 수 있다.