Active Appearance Models은 객체의 모델링에 널리 사용되며, 특히 얼굴 모델은 얼굴 추적, 포즈 인식, 표정 인식, 그리고 얼굴 인식에 널리 사용되고 있다. 최초의 AAM은 Shape과 Appearance가 하나의 계수에 의해서 만들어 지는 Combined AAM이였고, 이후 Shape과 Appearance의 계수가 분리된 Independent AAM과 3D를 표현할 수 있는 Combined 2D+3D AAM이 개발 되었다. 비록 Combined 2D+3D AAM이 3D를 표현 할 수 있을지라도 이들은 공통적으로 2D 영상을 사용하여 모델을 생산한다. 본 논문에서 우리는 stereo-camera based 3D face capturing device를 통해 획득한 3D 데이터를 기반으로 하는 3D AAM을 제안한다. 우리의 3D AAM은 3D정보를 이용해 모델을 생산하므로 기존의 AAM보다 정확한 3D표현이 가능하고 Alignment Algorithm으로 Inverse Compositional Image Alignment(ICIA)를 사용하여 빠르게 Model Instance를 생산할 수 있다. 우리는 3D AAM을 평가하기 위해 stereo-camera based 3D face capturing device로 촬영해 수집한 한국인 얼굴 데이터베이스[9]로 얼굴인식을 수행하였다.
화재 발생 시 많은 인명 및 재산피해가 발생하는 물류시설의 경우 이러한 화재안전성 강화가 필요하며 이를 위해서는 현장조사를 기반으로 하는 기초데이터 수집과 2D CAD및 적재 3D 모델링 데이터 구축 등 종합적인 화재안전 데이터가 필요하다. 이에 본 연구에서는 물류시설 화재안전성 강화를 위해 필요한 기반데이터를 제공하기 위하여 현장조사 데이터를 기반으로 화재안전 DB를 구축하였다. 20개소 이상의 물류시설 현장 데이터를 조사한 결과 유지관리상태가 양호하거나 다소 미흡한 실태를 파악하였다. 이러한 현장 조사 데이터를 기반으로 화재안전정보를 도면화하고 이를 3D 모델링을 통한 데이터셋을 구축하여 화재안전관리 기술개발에 필요한 데이터를 수집 및 가공하여 제공하였으며, 이를 통해 향후 물류시설의 화재 안전성 및 위험도 관리 기술 개발을 위해 적극 활용할 예정이다
Direct3D는 새로운 3차원 그래픽 가속기로써, 이를 이용하여 보다 쉽게 윈도우용 그래픽 프로그램을 제작할 수가 있다. 여기서는 Direct3D를 이용하여 제작한 프랙탈 지형 데이터 모델 뷰어를 제시한다. 지형 모델 뷰어 제작에 따른 클래스의 정의, 입력을 위한 대화상자의 설계, 초기화 과정, 프로그램의 실행과정을 설명하고 지형 모델 뷰어의 실행으로 얻어진 결과중, 철사형, 솔리드형, 포인트형의 출력을 보인다. 지형 형상화의 결과를 보이기 위하여, 여기서는 프랙탈 격자형 중간점 이동 알고리즘에 의하여 만들어진 데이터를 사용하였다.
최근 실세계를 재현하기 위한 3차원 기술개발의 필요성과 요구가 증가하게 되어 이러한 요구를 충족하기 위해 실세계 재현에 대한 연구가 국내외적으로 활발히 진행되고 있다. 기존에 구축된 공간분석을 위한 데이터는 2차원을 목적으로 제작되었으며 이는 3차원의 현실세계를 반영하는데 한계성이 있다. 또한 데이터 활용성이 제한적이며 데이터 재생산은 비용과 시간의 측면에서 비효율적이므로 기존의 데이터를 활용하여 효과적으로 3차원의 현실세계를 재현할 수 있는 방법에 대한 연구의 필요성이 증대되었다. DEM(Digital Elevation Model: 수치표고모델)은 활용 분야별로 다양한 요구조건을 만족하는 개별적인 방법으로 제작되어 활용되며 기존의 DEM 제작은 일률적인 보간법과 해상도로 제작되므로 데이터의 효율성이 떨어진다. 이는 실세계를 반영하기 위한 정확성에서의 한계성을 가지므로 다양한 데이터를 포함하면 효율성을 높일 수 있다. 본 연구에서는 지형분석을 통해 산악지, 구릉지, 평지로 분류 하여 서로 상이한 보간법과 해상도로 다중 해상도 DEM을 생성하였고 지형의 특성을 대표하는 model keypoint 데이터를 생성하여 포함하였다. 또한 3차원 공간정보를 포함하는 데이터 융합을 위해 도화원도와 통합하여 포괄적, 적응적 및 융통적 지형공간 데이터 모델링을 방안을 제안하였다.
본 연구에서는 도시홍수 피해 저감 및 회복을 위한 도시홍수 연관 데이터 가시화 및 GIS 기반 LoD 1 수준 가시화 기술 개발을 진행하였다. 도시홍수는 불투수지역의 증가로 인한 첨두 홍수의 증가 및 도달 시간의 단축, 도시 내수배제의 불량으로 인한 주택지 및 상가 공장지 등의 침수에 의한 피해가 발생하는 현상이며, 도시홍수 예측 모델을 수행하기 위하여 수집한 기상, 하천 및 수자원, 토양 등의 데이터를 2차원 가시화하고 도심 지역의 지형 DEM(Digital Elevation Model) 데이터 및 건축물 DSM(Digital Surface Model) 데이터를 기반으로 3D 가시화를 진행하였다. 기상, 하천 및 수자원 관측 등의 데이터를 실시간으로 수집하며 관련 데이터를 도시홍수 디지털 트윈 플랫폼의 수문기상정보를 통하여 가시화 제공하며 토양 및 지리정보는 WMS 레이어를 기반으로 2D 가시화한다. 건축물 데이터의 경우 GIS 정보를 기반으로 하는 3D 객체 배치를 위하여 WGS84 타원체를 활용하여 EPSG:4326 좌표계를 적용하여 가시화하였다. 건축물 가시화는 PostgreSQL로 구축된 데이터를 Geoserver를 활용하여 자동으로 층 정보를 통한 건축물의 높이를 계산하도록 하였으며, CesiumJS를 적용하여 웹 기반 도시홍수 디지털 트윈 플랫폼을 개발하였고 추후 LoD 3 수준으로의 확대 적용 기반을 마련하였다.
본 연구에서는 3차원 도시시설 정보모델의 상호운용성을 확보할 수 있는 표준 데이터 스키마인 CityGML을 이용하여 하수관망, 맨홀, 지형을 대상으로 3차원 정보모델을 생성하고, 정보모델을 통해 강우우수 유출해석을 수행하였다. 기존 GIS 기반의 2차원 구축 정보를 3차원 정보모델로 변환함으로써 도시시설물 정보를 의미정보와 형상정보로 나누어 관리할 수 있고, 강우해석 시 도시 강우해석을 위한 입력 값들을 정보모델을 통해 자동 생성하여 과거 수작업으로 수행하던 업무를 부분적으로 자동화가 가능하도록 하였다. 또한 강우 해석 결과와 정보모델을 연동시켜 침수 지역과 위치 및 침수수준을 자동으로 손쉽게 파악할 수 있는 가능성을 제시하였다.
본 논문에서는 고령자를 위한 개별 웨어러블(Wearable) 기기를 이용한 낙상 감지에 대해 논한다. 신뢰할 수 있는 낙상 감지를 위한 저비용 웨어러블 기기를 설계하기 위해서 대표적인 두 가지 모델을 종합적으로 분석하여 제시한다. 기계 학습 모델인 의사결정 나무(Decision Tree), 랜덤 포래스트(Random Forest), SVM(Support Vector Machine)과 심층 학습 모델인 일차원(One-Dimensional) 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network)을 사용하여 낙상 감지 학습 능력을 정량화하였다. 또한 입력 데이터에 적용하기 위한 데이터 분할, 전처리, 특징 추출 방법 등을 고려하여 검토된 모델의 유효성을 평가한다. 실험 결과는 전반적인 성능 향상을 보여주며 심층학습 모델의 유효성을 검증한다.
지리정보시스템(GIS)의 사용이 여러 분야에서 점차 확대됨에 따라 단순한 2차원적인 평면 공간상의 수치정보의 제공에서 벗어나 보다 실제적이고 현실감 있는 정보를 제공해 줄 수 있는 지도모델에 대한 요구가 점점 높아져가고 있다. 이에 2차원 지리정보시스템(2D GIS)의 데이터 정보 표현 한계를 극복할 수 있는 대안으로 떠오르고 있는 모델이 3차원 수치지도 정보를 가진 3차원 지리정보시스템(3D GIS)이다. 3차원 수치지도는 2차원 수치지도가 가지는 정보 표현 한계를 벗어나 보다 높은 가독성과 함께 표현한 수 있는 정보량이 높고 다양해 여러 분야로 활용 방안이 가능하다. 따라서 3차원 지리정보시스템에 대한 공간자료(Spatial Data)의 오차한계 극복과, 정밀한 3차원 데이터를 효율성 있게 구축하기 위한 3차원 수치지도의 모델이 요구된다. 본 연구는 부산광역시 해운대구 전 지역을 대상으로 한 3차원 수치지도 측량 및 제작, 이의 활용방안에 대한 연구를 목적으로 진행한다.
데이터 불균형은 분류 문제에서 흔히 마주치는 문제로, 데이터셋 내의 클래스간 샘플 수의 현저한 차이에서 기인한다. 이러한 데이터 불균형은 일반적으로 분류 모델에서 과적합, 과소적합, 성능 지표의 오해 등의 문제를 야기한다. 이를 해결하기 위한 방법으로는 Resampling, Augmentation, 규제 기법, 손실 함수 조정 등이 있다. 본 논문에서는 손실 함수 조정에 대해 다루며 특히, 불균형 문제를 가진 Multi-Class 블랙박스 동영상 데이터에서 여러 구성의 손실 함수(Cross Entropy, Balanced Cross Entropy, 두 가지 Focal Loss 설정: 𝛼 = 1 및 𝛼 = Balanced, Asymmetric Loss)의 성능을 I3D, R3D_18 모델을 활용하여 비교하였다.
3차원 포인트 클라우드 의미적 분할은 각 포인트별로 해당 포인트가 속한 물체나 영역의 분류 레이블을 예측함으로써, 포인트 클라우드를 서로 다른 물체들이나 영역들로 나누는 컴퓨터 비전 작업이다. 기존의 3차원 의미적 분할 모델들은 RGB 영상들에서 추출하는 2차원 시각적 특징과 포인트 클라우드에서 추출하는 3차원 기하학적 특징의 특성을 충분히 고려한 특징 융합을 수행하지 못한다는 한계가 있다. 따라서, 본 논문에서는 2차원-3차원 멀티-모달 특징을 이용하는 새로운 3차원 의미적 분할 모델 MMCA-Net을 제안한다. 제안 모델은 중기 융합 전략과 멀티-모달 교차 주의집중 기반의 융합 연산을 적용함으로써, 이질적인 2차원 시각적 특징과 3차원 기하학적 특징을 효과적으로 융합한다. 또한 3차원 기하학적 인코더로 PTv2를 채용함으로써, 포인트들이 비-정규적으로 분포한 입력 포인트 클라우드로부터 맥락정보가 풍부한 3차원 기하학적 특징을 추출해낸다. 본 논문에서는 제안 모델의 성능을 분석하기 위해 벤치마크 데이터 집합인 ScanNetv2을 이용한 다양한 정량 및 정성 실험들을 진행하였다. 성능 척도 mIoU 측면에서 제안 모델은 3차원 기하학적 특징만을 이용하는 PTv2 모델에 비해 9.2%의 성능 향상을, 2차원-3차원 멀티-모달 특징을 사용하는 MVPNet 모델에 비해 12.12%의 성능 향상을 보였다. 이를 통해 본 논문에서 제안한 모델의 효과와 유용성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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