• 한국전산구조공학회논문집
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• 제23권3호
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• pp.325-330
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• 2010

현행 토목 설계분야에서는 BIM(Building Information Modeling)기반의 3차원 객체모델의 활용이 미미한 수준이다. 본 논문에서는 철도교량의 상부구조인 PSC 박스거더에 대하여 BIM기반의 3차원 객체 모델을 구성하였으며, 모델의 기초구성은 파트(Part)모델로 되어있다. 파트(Part)모델은 여러 가지 단위 모델 중 최소 단위이며, 이것은 설계대상 구조물의 특성을 반영하여 계층구조를 가진다. 3차원 객체 모델은 설계자의 설계변경의도를 신속하게 반영할 수 있어야 한다. 실제 설계과정에서는 반복적인 설계변경이 발생할 수 있기 때문이다. 이를 위하여 설계변수를 파라미터로 구분을 하였으며 그 파라미터들은 3차원 객체모델의 정보와 연계되어 있기 때문에 설계 변경에 신속하게 대응할 수 있다. 이 연구에서 우리는 3차원객체 모델을 토목설계분야에 활용하여 얻을 수 있는 이점을 고찰하였다. 또한 PSC 박스거더의 3차원 객체 모델의 효율적인 적용방안을 제시하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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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.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제21권3호
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• pp.247-252
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• 2008

최근 전세계적으로 3차원 객체 모델(3D Object Model)을 활용하여 건설 프로젝트의 생애주기 동안 참여주체들이 효과적으로 정보를 공유하고 관리할 수 있도록 하는 가상건설시스템의 개발이 활발히 진행되고 있다. 이 논문에서는 가상 공간에서 토목구조물의 해석 및 설계를 위하여 반드시 필요한 구조물의 3차원 객체모델과 구조해석 시스템과의 인터페이스 설계를 다루었다. 3D 객체모델 생성에 필요한 인관 매개변수모델링 기법과 구조물의 구조해석에 필요한 다양한 변수를 고려할 수 있는 제품계층구조(product breakdown structure, PBS) 구축 방안을 제시하였다. PBS 구성시 3D 객체 모델 정보로부터 구조 해석에 필요한 속성 정보만을 추출하여 해석 프로그램에 적용이 가능하게 하였으며, 협업작업에 의해 결정되는 여러 수치를 다시 객체정보로 추가 작업 없이 전달하여 3D 객체 모델과 연동되어 변화될 수 있는 인터페이스 프로그램 설계 방안을 제안하였다. 향후 이 연구의 결과를 기반으로 개발된 3D 객체모델과 구조해석 시스템의 인터페이스 프로그램이 가상건설 시스템 구현에 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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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.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제29권2호
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• pp.110-118
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• 2002

본 논문에서는 3차원 이미지의 내용기반 검색을 지원하는 XML 기반의 3차원 그래픽 데이터 베이스 시스템에 대해 기술한다. 현재 대부분의 그래픽 응용들은 2차원 이미지를 대상으로 하고 있으며 3차원 그래픽스 분야에서는 3차원 이미지의 표현에 대해서만 중점적으로 연구가 되고 있을 뿐 이미지가 포함하고 있는 의미 단위로서의 객체 모델링이나 이들 간의 공간 관계에 대한 처리는 아직 미흡한 실정이다. 본 논문의 모델에서 3차원 이미지는 공간관계를 가지고 있는 3차원 그래픽 객체의 조합으로 표현된다. 복잡한 3차원 객체는 기존의 그래픽 시스템에서 사용하는 선과 면 대신에 기본적인 객체들을 이용하여 모델링된다. 이렇게 구성된 3차원 그래픽 이미지들은 객체 모양이나 객체간의 공간관계를 이용한 내용기반 검색의 대상이 된다. 3차원 그래픽 이미지들은 XML 문서 형태로 표현되며, 이를 위한 3DGML DTD를 정의하였다. 끝으로 웹 기반으로 구현된 프로토타입 시스템에서의 질의 예를 보인다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권6호
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• pp.75-85
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• 2010

본 논문에서는 3D 콘텐츠 인증을 위한 객체별 특징 벡터 기반 강인한 3D 모델 해싱을 제안한다. 제안한 3D 모델 해싱에서는 다양한 객체들로 구성된 3D 모델에서 높은 면적을 가지는 특징 객체내의 꼭지점 거리들을 그룹화한다. 그리고 각 그룹들을 치환한 다음, 그룹 계수, 랜덤 변수 키와 이진화 과정에 의하여 최종 해쉬를 생성한다. 이 때 해쉬의 강인성은 객체 그룹별 꼭지점 거리 분포를 그룹 계수에 의하여 향상되고, 해쉬의 유일성은 그룹 계수를 치환 키 및 랜덤변수 키 기반의 이진화 과정에 의하여 향상된다. 실험 결과로부터 제안한 해싱이 다양한 메쉬 공격 및 기하학 공격에 대한 해쉬의 강인성과 유일성을 확인하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제27권6호
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• pp.557-564
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• 2014

본 연구에서는 3차원 직선교 모델의 객체인식을 통해 각 객체별 고유 명칭을 부여하는 알고리즘을 제시한다. 3차원 객체의 수치적 인식을 위해 국부 좌표계 상의 솔리드 객체 도심 좌표를 활용하였으며, 객체의 분류, 부재의 구분, 교량 방향 인식 등을 수행하여 객체특성집합을 정의하였다. 이를 통해 경간정보, 부재정보, 객체의 순서정보를 포함한 객체별 고유 명칭을 부여하였고, 트러스 교량 모델 및 서로 다른 좌표계를 갖는 교량모델에 적용하여 각 부재별 객체특성집합을 이용한 명칭의 부여의 적합성을 검토하였다. 또한 실제 교량의 3차원 모델을 대상으로 제안된 방법론을 통해 객체특성집합 정의 및 객체별 명칭을 부여하였고, 이를 매개로 모바일 장치용 모듈과 로컬 서버용 모듈에 적용하였다. 객체인식을 통한 명칭부여 알고리즘을 활용한 방법과 기존 현장점검 방식의 비교를 통해 기존 유지관리 현장점검 업무를 효과적으로 개선할 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.89-92
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• 2000

실세계 객체의 정보는 공간상에서 위치 또는 영역을 가지고 있으며 시간에 따라 변한다. 또한 여러 분야의 응용 업무들 또한 시간과 공간 개념을 합께 포함하고 있으므로 시간 데이터와 공간 데이터에 대한 동시 지원의 필요성이 부각되었으며 시공간 데이터베이스(spatiotemporal databases)의 필요성이 제기 되었다. 그러나, 지금까지 제안된 시공간 객체 모델은 2 차원 공간 데이터로 제한되어 있었으나, 이 논문에서는 3 차원 공간에 시간 영역을 확장하여 시공간 데이터를 제공하기 위한 통합데이터 모델을 제시한다. 여기서 제안된 3 차원 시공간 객체 모델은 이력 객체(discretely moving object)의 표현에 중점을 두었고, 이동 객체(continuously moving object)에 대한 모델은 연속적인 위치의 변화를 표현하기 위한 객체의 모델링에 초점을 맞추고 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.1-9
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• 2013

모델 기반 카메라 추적에서 추적을 위해 사용되는 3차원 객체 모델의 정확도는 매우 중요하다. 하지만 3차원 객체의 실측 모델링은 일반적으로 정교한 작업을 요구할 뿐만 아니라, 오차 없이 모델링하기가 매우 어렵다. 반면에 오차를 포함하고 있는 3차원 객체 모델을 이용하더라도 모델링 오차에 의해서 계산되는 추적 오차와 실제 사용자의 육안으로 느끼는 추적 오차는 다를 수 있다. 이는 처리비용이 높은 정밀한 모델링 과정을 요구하지 않더라도 사용자가 느끼는 오차 허용 범위 내에서 추적을 위한 객체 모델링을 효과적으로 수행할 수 있기에 중요한 측면이 된다. 따라서 본 논문에서는 모델 기반 카메라 추적에서 모델링 오차에 따른 실제 정합 오차와 사용자의 육안으로 인지되는 정합 오차를 사용자 평가를 통해 비교 분석하고, 3차원 객체 모델링의 허용 오차 범위에 대해 논의한다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.455-466
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• 2006

본 논문에서는 능동형 센서를 이용하여 실사 객체에 대한 깊이 정보 및 칼라 정보를 획득하고 획득된 데이터를 이용하여 3D 객체를 생성하였다. 길이 정보를 획득하는 방법은 능동형 센서 모듈을 내장한 $Zcam^{TM}$ 카메라를 이용하였다. <중략>세 번째, 세부 파라미터를 조절하여 깊이 정보의 왜곡을 보정하고 보정된 깊이 정보를 이용하여 3D 메쉬 모델을 생성한 후, 서로 인접한 외곽 점들을 연결하여 완전한 객체 메쉬 모델을 만든다. 최종적으로, 완성된 객체 메쉬 모델에 칼라 영상 데이터의 칼라 값을 적용해 매핑 처리를 수행함으로써 3D 객체를 생성하였다. 실험을 통해 능동형 센서가 장착된 카메라로 획득한 데이터만으로 3D 객체를 생성할 수 있다는 가능성을 제시하였으며, 3차원 전용 스캐너를 이용한 것보다 데이터 획득이 간편하고 용이함을 알 수 있었다.