• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.752-753
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• 2023

2D 객체 그림으로부터 3D 객체로 변환하는 것은 저차원 신호로부터 고차원 공간 정보를 추론하는 문제이다. 본 연구에서는 특정 주제 내에서 미리 구축해 놓은 3D 객체 모델 기반으로 해결하는 ill-posed 문제이다. 사용자의 2D 그림과 가장 유사한 베이스 모델을 판별한 후, 해당 모델을 기반으로 3D 객체를 구성하고 채색 과정을 거쳐 완성한다. 본 연구에서는 이를 기반으로 변환한 객체를 증강 현실 환경에서 구현한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.667-670
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• 2020

최근에는 증강현실, 로봇공학 등의 분야에서 객체의 위치 검출 이외에도, 객체의 자세에 대한 추정이 요구되고 있다. 객체의 자세 정보가 포함된 데이터셋은 위치 정보만 포함된 데이터셋에 비하여 상대적으로 매우 적기 때문에 인공 신경망 구조를 활용하기 어려운 측면이 있으나, 최근에 들어서는 기계학습 기반의 자세 추정 알고리즘들이 여럿 등장하고 있다. 본 논문에서는 이 가운데 Dense 6d Pose Object detector (DPOD) [11]의 구조를 기반으로 하여 가구의 조립 설명서에 그려진 가구 부품들의 자세를 추정하고자 한다. DPOD [11]는 입력으로 RGB 영상을 받으며, 해당 영상에서 자세를 추정하고자 하는 객체의 영역에 해당하는 픽셀들을 추정하고, 객체의 영역에 해당되는 각 픽셀에서 해당 객체의 3D 모델의 UV map 값을 추정한다. 이렇게 픽셀 개수만큼의 2D - 3D 대응이 생성된 이후에는, RANSAC과 PnP 알고리즘을 통해 RGB 영상에서의 객체와 객체의 3D 모델 간의 변환 관계 행렬이 구해지게 된다. 본 논문에서는 사전에 정해진 24개의 자세 후보들을 기반으로 가구 부품의 3D 모델을 2D에 투영한 RGB 영상들로 인공 신경망을 학습하였으며, 평가 시에는 실제 조립 설명서에서의 가구 부품의 자세를 추정하였다. 실험 결과 IKEA의 Stefan 의자 조립 설명서에 대하여 100%의 ADD score를 얻었으며, 추정 자세가 자세 후보군 중 정답 자세에 가장 근접한 경우를 정답으로 평가했을 때 100%의 정답률을 얻었다. 제안하는 신경망을 사용하였을 때, 가구 조립 설명서에서 가구 부품의 위치를 찾는 객체 검출기(object detection network)와, 각 개체의 종류를 구분하는 객체 리트리벌 네트워크(retrieval network)를 함께 사용하여 최종적으로 가구 부품의 자세를 추정할 수 있다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.29 no.2
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• pp.110-118
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• 2002

This paper presents a 3-D graphic database system based on XML that supports content-based retrievals of 3-D images, Most of graphics application systems are currently centered around the processing of 2-D images and research works on 3-D graphics are mainly concerned about the visualization aspects of 3-D image. They do not support the semantic modeling of 3-D objects and their spatial relations. In our data model, 3-D images are represented as compositions of 3-D graphic objects with associated spatial relations. Complex 3-D objects are mode]ed using a set of primitive 3-D objects rather than the lines and polygons that are found in traditional graphic systems. This model supports content-based retrievals of scenes containing a particular object or those satisfying certain spatial relations among the objects contained in them. 3-D images are stored in the database as XML documents using 3DGML DTD that are developed for modeling 3-D graphic data. Finally, this paper describes some examples of query executed in our Web-based prototype database system.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.23 no.3
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• pp.325-330
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• 2010

In the fields of design within civil engineering, BIM based Utilization of 3D object model is still far from commercialization. In this paper, BIM based 3D object model is composed for PSC box girder, super structure of railway bridge. The basic unit of the model is part model. The part model is the minimum unit model. And it has hierarchy to reflect the characteristics of structures. Change orders of structural designer must be reflected quickly in the 3D object model. Repetitive change orders are occurred in actual construction process. To prepare that, we classified design variables to parameters. Change orders of structural designer can be reflected quickly in the 3D object model because those parameters are related with information of 3D object model. In this paper, we studied various benefits of BIM based design method with 3D object model in the fields of design within civil engineering, and proposed the efficient application method of 3D object model for PSC box girder.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.47 no.6
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• pp.75-85
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• 2010

This paper presents a robust 3D model hashing based on object feature vector for 3D content authentication. The proposed 3D model hashing selects the feature objects with highest area in a 3D model with various objects and groups the distances of the normalized vertices in the feature objects. Then we permute groups in each objects by using a permutation key and generate the final binary hash through the binary process with the group coefficients and a random key. Therefore, the hash robustness can be improved by the group coefficient from the distance distribution of vertices in each object group and th hash uniqueness can be improved by the binary process with a permutation key and a random key. From experimental results, we verified that the proposed hashing has both the robustness against various mesh and geometric editing and the uniqueness.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.18 no.1
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• pp.1-9
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• 2013

Accuracy of the 3-D model is essential in model-based camera tracking. However, 3-D object modeling requires dedicated and complicated procedures for precise modeling without any errors. Even if a 3-D model contains a certain level of errors, on the other hand, the tracking errors cause by the modeling errors can be different from its perceptual errors; thus, it is an important aspect that the camera tracking can be successful without precise 3-D modeling if the modeling errors are within the user's permissible range. In this paper, we analyze the tolerance of 3-D object modeling errors by comparing computational matching errors with perceptual matching errors through user evaluations, and also discuss permissible ranges of 3-D object modeling errors.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.23 no.6
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• pp.71-78
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• 2022

This paper proposes an algorithm for 3D object detection by processing point cloud data of 3D LiDAR. Unlike 2D LiDAR, 3D LiDAR-based data was too vast and difficult to process in three dimensions. This paper introduces various studies based on 3D LiDAR and describes 3D LiDAR data processing. In this study, we propose a method of processing data of 3D LiDAR using clustering techniques for object detection and design an algorithm that fuses with cameras for clear and accurate 3D object detection. In addition, we study models for clustering 3D LiDAR-based data and study hyperparameter values according to models. When clustering 3D LiDAR-based data, the DBSCAN algorithm showed the most accurate results, and the hyperparameter values of DBSCAN were compared and analyzed. This study will be helpful for object detection research using 3D LiDAR in the future.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.247-249
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• 2002

최근 3D 공간 객체의 효율적인 표현을 위해, 3D 연산 및 다차원 인덱싱 기법에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한 이러한 인덱스나 연산을 기반으로 많은 응용프로그램들이 개발되고 있다. 그러나, 대부분의 응용프로그램들은 단순히 비공간 속성에 대한 질의를 기반으로 한 3D 객체의 시각화에만 치중하고 있기 때문에, 3D 공간 객체에 관한 분석 기능을 제대로 지원하지 못하고 있다. 따라서, 이 논문에서는 3D 공간 객체에 관한 효율적 분석 기능을 제공할 수 있는 3D 공간 연산 처리기를 설계 및 구현하였다. 기존 시스템과의 상호운용을 위해서, 제안한 연산 처리기는 OpenGIS의 2차원 기하 객체 모텔을 3차원으로 확장한 3D 기하 객체 모델을 기반으로 하였다. 또한 빠른 공간 연산을 수행하기 위해 인덱스와 연동하여 구현하였다. 이 연산 처리기는 3D GIS에 적용될 경우, 효율적인 공간 분석 기능을 제공할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.568-570
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• 2005

아바타는 최근 각광 받고 있는 기술로서 다양한 분야에서 많은 활용 및 발전이 기대된다. 현재 아바타 행위 표현 및 제어를 위해 다양한 기법들이 연구되고 있으나, 대부분 객체와의 상호작용이 결여된 아바타 자체의 동작을 대상으로 하고 있다. 그러나 가상환경에서 아바타를 활용하기 위해서는 여러 객체와의 상호작용을 통한 행위가 필수적으로 요구되며, 이에 대한 아바타-객체간의 행위 모델 및 스크립트에 대한 연구가 이루어져야 한다. 본 논문에서는 3D 가상환경에서 아바타의 제어를 보다 용이하게 하기 위해서 아바타-객체 행위 표현을 위해 객체기반 아바타 행위 표현 및 제어 스크립트를 정의하였다. 제안 모델에서 는 단순히 객체가 모든 행위를 사용자에게 나열하는 것이 아니라, 객체 상태에 따라 사용가능한 적합한 행위를 사용자에게 제공하기 위해서 컨텍스트에 기반한 객체-아바타 행위 모델을 제안하고 있다. 제안 기법을 실제 3D 환경와 프로토타입 시스템으로 구현해본 결과, 사용자는 제안 객체 모델의 컨텍스트에 따라 변화하는 객체의 행위 인터페이스를 통하여 보다 용이하게 아바타-객체간의 행위를 제어할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.415-416
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• 2012

모델 기반 카메라 추적에서 추적을 위한 3 차원 객체 모델의 정확도는 매우 중요하다. 하지만 3 차원 객체의 실측 모델링은 일반적으로 정교한 작업을 요구할 뿐 아니라, 오차 없이 모델링 하기가 매우 어렵다. 반면에 오차를 포함하고 있는 객체 모델을 이용하더라도 실제 추적 환경에서 사용자가 느끼는 성공적인 추적의 허용 오차는 실제 추적 오차와 다를 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 모델 기반 카메라 추적에서 모델링 오차에 따른 모델과 영상 정보 간의 실제 정합 오차와 육안으로 판단되는 정합의 허용 오차를 사용자 평가를 통해 비교 분석하고, 3 차원 객체 모델링의 허용 오차 범위에 대해 논의한다.