• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권6호
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• pp.28-35
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• 2006

통계적 데이터를 이용하여 모양 변이가 가능한 능동모양모델(Active Shape Model, ASM)은 이차원 영상의 분할 및 인식에 성공적으로 사용되고 있다. 삼차원 모델 기반 기법은 객체 경계의 인식 및 묘사(delineating)를 위한 더욱 현실적인 모양 억제력(constraint)을 갖는다는 점에서 이차원 모델 기반 기법에 비해 좋은 결과를 가져온다. 그러나 삼차원 모델 기반 기법을 위해서는 분할된 객체들의 집합인 훈련(training) 데이터로부터 삼차원 모양모델을 생성하는 것이 가장 중요하고 필수적인 단계이며, 현재까지도 커다란 도전 과제로 남아있다. 삼차원 모양모델 생성에서 가장 중요한 단계는 포인트 분산모델(PDM)을 생성하는 것이다. PDM 생성을 위해서는 상응하는 특징점(landmark)을 모든 훈련 데이터의 대응하는 위치에서 선택해야 한다. 그러나 현재까지 많이 사용되는 특징점의 수동 선택 기법은 시간이 많이 소비되며, 많은 오류를 발생한다. 본 논문에서는 삼차원 통계적 모양모델의 생성을 위한 새로운 자동 기법을 제안한다. 주어진 삼차원 훈련 모양 데이터에서, 삼차원 모델은 다음 방법에 의해 생성된다. 1) 훈련 모양 데이터의 거리 변환(distance transform)으로부터 평균(mean) 모양 생성, 2) 평균 모양에서 자동적으로 특징점을 선택하기 위한 사면체(tetrahedron) 기법 사용, 3) 거리 표식(distance labeling) 기법을 통한 각 훈련 모양에서 특징점의 전파(propagating). 본 논문에서는 50명의 복부 CT 영상으로부터 간(liver)을 위한 삼차원 모델을 생성하고, 평가를 위i괘 정확성과 밀집도(compactness)를 조사한다. 기존의 삼차원 모델 생성 기법들은 객체의 모양과 기하학적 및 위상학적으로 심각한 제한을 갖지만, 본 논문에서 제안한 기법은 위와 같은 제한 없이 어느 데이터 집합에도 적용할 수 있다.3mW이며, 시제품 ADC의 칩 면적은 $0.47mm^2$ 이다. 각각 56dB, 65dB이고, 전력 소모는 1.2V 전원 전압에서 각각 4.8mW, 2.4mW이며 제작된 ADC의 칩 면적은 $0.8mm^2$이다.quential scan) 알고리즘과 성능을 비교한다. 실험결과, 제안된 알고리즘은 순차 검색에 비하여 최대 13.2배까지 성능이 향상되었으며, 인덱스의 개수 k가 증가함에 따라 검색 성능도 함께 증가하였다.라서 보다 안전성과 효율성이 뛰어난 2차 대사물질을 찾아내는 연구와 아울러 방제기능이 있는 물질의 생합성경로를 구명하고 대사공학적으로 이용하므로 병해충에 저항성이 있고 잡초 방제효과를 갖는 형질전환 식물을 육성하는 연구가 지속적으로 이루어져야 할 것이다.{\sim}83.8%$ 범위(範圍)를 차지 하였다. 5) 칼슘 섭취량(攝取量)은 권장량 500 mg 에 비(比)하여 양구지역(楊口地域) 아동(兒童)이 $282.4{\sim}355.0mg$이었고 여주지역(麗州地域) 아동(兒童)이 $284.6{\sim}429.0mg$ 이었다. 6) 철(鐵) 섭취량(攝取量)은 권장량 10mg에 비(比)하여 양구지역(楊口地域) 아동(兒童)이 $6.0{\sim}12.1mg$ 범위(範圍)이었고 여주지역(麗州地域) 아동(兒童)이 $6.4{\sim}16.7mg$ 범위(範圍)로 상당수의 아동(兒童)이 권장량에 미달(未達) 되었다. 7) 비터민 A 섭취량(攝取量)은 양구지역(楊口地域)이 $703.4{\sim}1495.6\;IU$ 범위(範圍)이었고 여주지역(麗州地域) 아동(兒童)이 $750.5{\sim}1521.2\;IU$ 범위(範圍)로서 ${\beta}-carotene$으로서의 권장량 5100 I.U,에 비(比)하여 매우 부족되었다

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.629-630
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• 2019

Canny Edge Detection Algorithm 을 이용하여 3D 스캐너로 생성된 입체 데이터에서 2D 도면 데이터로 추출 및 변환 하는 방법을 제안한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.9-17
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• 2011

최근 들어, 안경식 3D TV 등장으로 3D 입체 콘텐츠의 활성화가 기대된다. 안경식의 불편함을 해소하기 위해 무안경식 3차원 입체 영상 디스플레이에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이 연구에서 렌즈 어레이(lens array)로부터 만들어지는 기초영상(elemental images)을 생성하는 것이 필수적이다. 그러나 렌즈 어레이를 구성하는 렌즈의 개수가 증가함에 따라 기초영상을 생성하는데 많은 시간이 소요되고 있으며, 고용량의 볼륨데이터에 대해서는 더 많은 시간이 소요되고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 좀 더 효율적으로 개선하기 위해 CUDA 기반의 OpenCL를 사용하여 집적영상을 생성하는 기법을 제시한다. 제안된 방법을 세 종류인 Tesla C1060, Geforce 9800GT와 Quadro FX 3800 그래픽 카드를 갖는 PC 환경에서 실험하였으며, 실험 결과 최근 연구 결과[11] 보다 약 20배 정도 성능 개선이 있었다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권2호
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• pp.383-392
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• 2017

본 논문은 다시점 영상 획득에서 영상 기반 3D 모델 생성까지 실시간으로 처리가 가능한 실시간 3D 모델 생성 시스템을 소개한다. 이 시스템은 18대의 카메라에서 입력되는 HD급 영상을 수집, 전송, 관리하는 방법을 소개하며, 전경과 배경의 분리와 부드러운 3D 볼륨 모델 생성 과정을 설명한다. 이 논문은 18대의 카메라에서 입력되는 HD급 영상을 실시간으로 처리하기 위한 새로운 분산 데이터 송수신 및 관리 방법을 제안한다. 또한, 다시점 영상으로부터 부드러운 3D 모델을 생성하기 위한 시각 차이를 이용한 코드북 기반 전경과 배경 분리 알고리즘, 원근 보정 보간법을 이용한 수정된 마칭 큐브 알고리즘을 기술한다. 이 시스템은 현재 초당 30프레임 처리 속도로 구축되어 있다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.32-34
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• 2016

웹기반 3D 가시화 모듈은 선박운항 시뮬레이터 시스템을 플랫폼 종류에 제약을 받지 않고 다양한 시스템의 요구사항을 효과적으로 반영하여 웹브라우저에서 3D 가시화 시뮬레이션을 지원하는 시스템이다. 본 연구에서는 시뮬레이션 데이터를 Socket.io 이용하여 실시간으로 업데이트를 하였으며 시각 및 기상상태, 해상 환경을 재현하였다. 또한 3D 가시화 인터페이스를 이용하여 대상 선박과 항만의 3차원 모델 데이터를 로드하고, 시뮬레이션 데이터와 연동하여 실시간으로 3차원 가시화 화면을 생성하는 연구를 진행하였다. 개발된 기술은 장비 선택에 제약이 없어 시간, 인력, 공간, 예산에 유연한 시스템 활용이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권12호
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• pp.10-19
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• 2008

본 논문에서는 문화재의 실측된 3D 스캔(scan) 데이터로부터 내부문양 및 실루엣(silhouette)을 효과적으로 추출할 수 있는 자동화된 실루엣 추출 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 먼저 3D 벡터 데이터의 에지리스트(edge list)를 생성하고, 시점에 따라 윤곽 에지(contour edge)와 주름 에지(crease edge)를 결정한다. 다음으로 주름 에지에서 인접면들의 벡터 변화량을 검사하여 표면 실루엣을 추출한 후, 최종적으로 문화재의 도면(blueprint) 생성을 위한 윤곽 실루엣과 표면 실루엣을 추출한다. 제안한 실루엣 추출 방법의 성능 평가를 위하여 전통 기와, 자동차 및 석탑 데이터를 이용한 실루엣 추출 실험을 진행하였다. 제안한 방법은 기존의 임계값을 이용한 실루엣 추출 방법에서 불필요한 에지까지도 실루엣을 형성하는 것을 보완하여, 잡음과 같은 의미 없는 에지들을 효과적으로 제거함으로써 더욱 선명하고 깨끗한 실루엣 및 내부 문양을 추출하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.443-446
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• 2002

인터넷과 컴퓨터 기술이 발달함에 따라 가상공간에 대한 관심은 커져가고 있다. 그러나 가상공간을 생성하는 작업은 많은 시간과 노력이 필요하다. 그래서 가상공간 모델링에 관련된 연구들이 많이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 2차원 CAD 데이터로부터 가상공간을 모델링하는 방법을 제시한다. CAD 파일에서 2차원 지형정보를 추출하여 웹에서 볼 수 있는 3차원 가상공간을 생성한다. 가상공간생성 과정은 전처리, 데이터 추출, 모델생성, 렌더링으로 이루어진다. 전처리는 CAD 파일에서 도로경계선을 분리하며 데이터 추출은 등고선, 도로경계선, 건물 정보를 CAD 파일로부터 추출하는 과정이다. 모델 생성은 추출한 지형정보들을 이용해서 3차원 공간모형 데이터를 생성하는 과정이다. 본 논문에서 제시한 방법은 실세계에 근접한 가상공간을 생성하며 가상공간을 생성하는데 드는 시간과 노력을 줄일 수 있다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제10권6호
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• pp.157-168
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• 2010

게임 캐릭터와 객체들이 상호작용하는 지형은 가상세계를 구성하기 위한 필수 요소이다. 지형을 제작할 때 많은 갱신 작업과 시간이 들어가는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 실제 지형을 촬영한 데이터로부터 가상 공간의 3D 지형을 생성하기 위한 3D 지형 재구축 시스템을 제안한다. 제안시스템에서는 스테레오 카메라로 촬영하고, 레이져 스캐너로 실측한 3차원 지형 데이터를 기반으로 생성된 그리드 기반의 높이 맵(Height Map)과 로봇의 항법정보 중 z축과 x축 방향 벡터를 이용해 가상공간의 중심인 월드좌표계에 맞게 로테이션을 수행하여 축의 방향을 일치시키고, 로봇 중심의 좌표계에서 월드 좌표계로의 이동 벡터를 각 포인트에 더하여 최종적으로 월드좌표계에 맞게 변환한다. 이후 무방향성 그래프를 사용하여 지형 데이터를 관리하면서 가상공간에서 필요한 부분에만 동적으로 지형 메쉬를 생성한다. 이때 지형 데이터의 오류를 보정하여 메쉬를 올바르게 갱신한다. 실험에서는 제안 시스템이 지형 재구축을 완료할 때까지 일정한 주기로 FPS를 확인하고, 완성된 지형을 가시화하여 품질을 검토하였다. 지형의 전체 크기를 알 수 없거나, 실시간으로 지형의 크기가 변화하는 환경에서는, 제안된 시스템이 쿼드트리를 사용한 지형 관리보다 지형 크기가 작을 때 3배정도의 높은 FPS를 보이나, 지형이 아주 클 때는 평균 40% 정도 나은 실행 성능을 가진다. 최종적으로는, 실측한 지형의 모양을 그대로 유지하면서 가시화하고 있다. 본 연구에서 제안한 시스템을 이용하여 게임에 이용할 지형 데이터를 실시간으로 자동 생성하여 게임에 이용하거나, 실제 지형을 배경으로 필요한 영화의 CG 작업에 활용하는 등의 응용 방안을 고려해 볼 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_2호
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• pp.939-948
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• 2020

국토관측 전용위성 (CAS500)은 국토 모니터링 및 관리를 위한 고해상도 위성영상 수요를 충족시키기 위하여 개발 및 발사 예정 중인 고해상도 국토관측 위성이다. 해당 위성 데이터는 토지이용현황 분석, 변화탐지, 3차원 국토정보 분석 등 여러 응용분야에 활용 예정인데, 그 중 3차원으로 국토, 지형 정보를 생성하고 분석하기 위해서는 관심 지역을 서로 다른 두 방향에서 중복촬영을 통해 입체영상을 취득하고 이를 처리해야 한다. 특히 효율적이고 정밀한 3차원 정보 생성하거나 3차원으로 디스플레이 하기 위해서는 취득된 입체 영상을 정밀한 입체 기하 영상으로 변환하여 활용해야 하는데, 이때 푸쉬부룸 센서의 특성에 맞춘 에피폴라 기하를 적용하여 구현하여야 한다. 본 연구에서는 국토관측 위성 입체 데이터 처리를 위하여 입체 영상 생성 모듈을 구현하였고 단일궤도, 이종궤도, 이종영상 등의 테스트를 통해 정밀성을 분석하여 1픽셀 이내의 종시차를 확보할 수 있음을 확인하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제10권4호
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• pp.28-34
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• 2021

드레이프는 의상의 외형을 결정하는 요인 중 하나로 섬유·패션 산업에서 매우 중요한 요소 중 하나이다. 코로나 바이러스의 영향으로 비대면 거래가 활성화되고 있는 시점에서, 드레이프값을 요구하는 업체들이 많아지고 있다. 하지만 중소기업이나 영세 기업의 경우, 드레이프를 측정하는 것에 대한 시간과 비용적 부담을 느껴, 드레이프를 측정하는 데에 어려움을 겪고 있다. 따라서 본 연구는 디지털 물성을 측정하여 생성된 3D 시뮬레이션 이미지를 통해 조건부 적대적 생성 신경망을 이용하여 입력된 소재의 물성값에 대한 드레이프 이미지 생성을 목표로 하였다. 기존 보유한 736개의 디지털 물성값을 통해, 드레이프 이미지를 생성하였으며, 이를 모델 학습에 이용하였다. 이후 생성 모델을 통해 나온 이미지 샘플에 대하여 드레이프 값을 계산하였다. 실제 드레이프 실험 값과 생성 드레이프 값 비교결과, 첨두수의 오차는 0.75개였으며, 드레이프값의 평균 오차는 7.875의 오차를 보임을 확인할 수 있었다.