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.
3차원 형상의 물체에 대한 표면 면적을 6축 센서를 사용하여 측정하였다. 3차원 형상의 표면적은 여러 개의 작은 삼각형으로 나타낼 수 있다. 이 여러 개의 삼각형의 합을 구함으로써 표면 면적을 구할 수 있고, 삼각형의 크기가 작으면 작을수록 실제 면적의 크기에 접근 하였다. 실험 결과 평균 7.78%의 오차율을 보였다.
최근 표준으로 등록된 IFC(Industry Foundation Classes)4는 건축시설의 형상요소 표현에 한정될 뿐 도로, 교량 및 터널 등의 토목시설에 대한 형상표준을 정의하고 있지 않아 여전히 토목 형상모델의 교환을 위한 상호운용성에 제약이 있다. 특히 도로시설은 중심선형에 따라 모델링되는 선형적 특성을 가지며, 프로젝트 별로 형상이 서로 상이하여 표준화된 도로정보모델을 구축하는 것이 곤란하다. 따라서 본 연구에서는 도로의 형상정보모델 개발을 위해 3차원 설계 프로세스 관점에서 도로를 구성하는 구조요소 및 속성을 도출하는 것이 목적이다. 이를 위해 본 연구는 도로설계를 위해 활용되는 도로설계편람, 지침, 시방서 및 기하설계 기준 등의 정보를 분석하여 도로 구조물의 형상 요소와 속성을 추출한다. 도출된 형상은 엔티티(Entity) 항목으로 정의하고 가상 도로모델을 통해 정의된 도로 형상모델의 위계구조를 검토한다. 도출된 도로의 세부 구조 요소 및 속성은 인프라 분야의 BIM(Building Information Modeling)환경을 구축하기 위한 3차원 형상정보로 활용되며, 도로의 구체적인 형상, 타입 및 속성을 세분화하여 도로분야의 IFC로 확장하기 위한 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.
본 논문은 3차원 얼굴 형상을 이용한 얼굴 인식에 있어서, 정규화 과정에 사용될 얼굴의 특징 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 3차원 얼굴 형상은 조명의 변화에 상관없이 얼굴의 특징 분석이 가능하고, 이를 이용한 얼굴 인식이 가능하다. 그러나, 입력된 형상에 따라 회전, 기울어진 정도, 그리고 좌우로 움직인 정도가 다르다 이런 특성을 고려하지 않고 추출된 특징들은 잘못된 인식 결과를 초래할 수 있다. 이런 이유로 입력시의 오류 돌을 바로잡는 정규화 과정이 필요하다. 정규화 과정에서는 얼굴의 기하학적인 특징(눈, 코, 입 등)을 이용하는 것이 일반적이다. 이들 중, 코는 3차원 얼굴 형상에서 두드러진 특징이 될 수 있다. 본 연구에서는 코의 실제 형상과 유사한 코 형상 추출 마스크를 사용하여 입력된 형상으로부터 코 영역을 추출하는 방법을 제안한다.
본 연구의 목적은 오브젝트의 3차원 형상 정보와 사진이 주어졌을 때, 3D-2D 정합을 통하여 고품질의 가상모델을 생성하는데 있다. 이러한 실세계 오브젝트의 3D-2D 정합은 3차원 형상에 대응되는 2차원 이미지 정보의 매칭을 통한 텍스쳐 매개변수화 과정으로 정의 할 수 있다. 본 연구에서는 카메라 내부파라미터 검정 과정, 신뢰도가 높은 초기해 설정과정, 비선형 최적화 과정을 통한 효율적인 텍스쳐 매개변수화 기법(texture parameterization)을 제안한다.
본 논문에서는 이동 최소 자승법을 기반으로 이미지에 나타나는 객체의 강체 변형을 근사함으로써 자연스러운 변형 결과를 획득할 수 있는 빠른 속도의 3차원 형상 변형 기법을 제안한다. 본 연구에서는 이동 최소 자승법을 강체변형에 맞게 수정하여 각각의 점들이 이동되는 최적의 위치를 계산하는데 소요되는 계산량을 감소시키면서 변형된 결과의 강체성도 그대로 유지하고 있다. 복잡한 기하 형상이라도 점이나 타원형 핸들의 조작을 통해 쉽고 직관적이며 상호작용이 가능한 속도로 변형이 가능하다.
본 논문은 차량기반 멀티센서 측량시스템 데이터를 활용하여 도로 및 주변 건물에 대한 3차원 지적정보를 효과적으로 구축하기 위한 방안을 제시하고자 하였다. 3차원 지적정보의 구축은 기존의 지적정보와 공간정보의 융합을 의미하며 토지정보와 함께 다양한 공간정보를 효율적으로 등록 관리할 수 있는 입체적 토지관리를 의미한다. 기술적으로 GPS/INS 통합기술로 계산한 지형 지물들의 위치정보, 영상 또는 라이다 스캐너에 의한 형상정보 및 속성정보는 건축물 및 지상의 객체가 포함된 3차원 입체 지적정보를 구축하는데 매우 유용하다는 것을 확인 하였다. 결과적으로 3차원 지적정보 구축을 위한 차량기반 멀티센서 측량시스템의 적용으로 토지정보의 과학화 및 고도화를 이룰 수 있을 것이다.
3D 레이저 스캐너는 대상물에 대한 많은 양의 데이터를 빠른 시간 내에 취득할 수 있는 효과적인 방법으로 최근 측량, 변위측정, 대상물의 3차원 데이터 생성, 실내공간정보 구축, BIM (Building Information Model) 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 3D 레이저 스캐너를 통해 취득되는 점군데이터의 활용을 위해서는 정합과정을 거쳐 많은 측점에서 취득한 데이터를 통일된 좌표체계를 가진 하나의 데이터로 만드는 과정이 필요하다. 따라서 정합 방법에 따른 점군데이터의 정확도에 대한 분석적 연구가 필요하다 이에 본 연구에서는 3D 레이저 스캐너를 통해 취득되는 점군데이터의 정합방법에 따른 정확도를 분석하고자 하였다. 3D 레이저 스캐너를 통해 연구대상지의 점군데이터를 취득하고, 자료처리를 통해 ICP (Iterative Closest Point) 와 형상정합 방법에 의해 점군데이터를 정합하였으며, 토털스테이션 측량성과와 비교하여 정확도를 분석하였다. 정확도 평가 결과 ICP와 형상정합 방법은 각각 토털스테이션 성과와 0.002~0.005m, 0.002~0.009m의 차이를 나타내었다. 각각의 정합 방법은 실험결과 모두 0.01m 미만의 편차를 나타내어 1:1,000 수치지형도의 허용정확도를 만족하였으며, ICP 및 형상정합을 이용한 점군데이터의 정합이 공간정보 구축에 충분히 활용 가능함을 제시하였다. 향후 형상정합 방법에 의한 점군데이터의 정합은 3D 레이저 스캐너를 활용한 공간정보 구축 과정에서 타겟의 설치를 줄임으로써 생산성 향상에 기여할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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