본 논문은 마커리스 증강현실(Markerless Augmented Reality)의 구현과 레퍼런스(reference) 데이터 그룹을 효율적으로 생성하고 활용하는 방법을 제안한다. 구현은 카메라 설정과 레퍼런스 데이터 그룹 생성, 트래킹(tracking) 부분으로 되어 있다. 효율적인 레퍼런스 데이터 그룹을 생성하기 위해서는 CAD모델과 같은 3D모델을 필요하며, 다양한 관점에서 본 레퍼런스 데이터 그룹을 생성해야 한다. 모델에 대한 영상에서 특징점들을 추출하고, 광선 추적법을 이용하여 그 특징점에 대응하는 3D좌표를 추출하여, 모델의 특징점 들에 대한 2D/3D 대응점의 레퍼런스 데이터 그룹이 구성된다. 트래킹 할 때 현재 프레임영상에서 특징점 들이 가장 많이 매칭되는 레퍼런스 데이터와 그 주위의 모델 데이터만을 이용하기 때문에 빠르게 트래킹 할 수 있다.
In this study, we proposed a three-dimensional (3D) scanning system based on laser-vision technique and rotary mechanism for automatic 3D model reconstruction. The proposed scanning system consists of a laser projector, a camera, and a turntable. For laser-camera calibration a new and simple method was proposed. 3D point cloud data of the surface of scanned object was fully collected by integrating extracted laser profiles, which were extracted from laser stripe images, corresponding to rotary angles of the rotary mechanism. The obscured laser profile problem was also solved by adding an addition camera at another viewpoint. From collected 3D point cloud data, the 3D model of the scanned object was reconstructed based on facet-representation. The reconstructed 3D models showed effectiveness and the applicability of the proposed 3D scanning system to 3D model-based applications.
3D 프린팅은 주목받는 신기술의 하나로 많은 관심을 받고 있다. 3D 프린팅을 하기 위해서는 먼저 3D 모델을 생성한 후, 이를 프린터가 인식할 수 있는 G-code로 변환하여야 한다. 대개 3D 모델은 페이셋이라고 하는 조그만 삼각형으로 면을 표현하는데, 모델의 크기나 정밀도에 따라 페이셋의 개수가 매우 많아져서 변환에 많은 시간이 걸리게 된다. 아파치 하둡은 대용량 데이터의 분산처리를 지원하는 프레임워크로서 그 활용 범위가 넓어지고 있다. 본 논문에서는 3D 모델을 G-code로 변환하는 작업을 효율적으로 수행하기 위해 하둡을 활용하고자 한다. 이를 위해 2단계의 분산 알고리즘을 개발하였다. 이 알고리즘은 여러 페이셋들을 먼저 Z축 값으로 정렬한 후, N등분하여 여러 노드에서 독립적으로 분산처리하도록 되어 있다. 실제 분산처리는 전처리 - 하둡의 Map - Shuffling - Reduce의 4 단계를 거쳐 구현되었다. 최종적으로 성능 평가를 위해 테스트용 3D 모델의 크기와 정밀도에 따른 처리 시간의 효율성을 보였다.
3차원 공간정보는 2차원에 비해 공간적 현실감이 뛰어나기 때문에 최근 경관분석, 도시계획 및 웹(Web)을 통한 지도 서비스 분야 등에서 이에 대한 관심이 증가하고 있다. 3차원 공간 정보는 기하학적 특성상 2차원 공간정보에 비해 데이터 양이 크다. 그러므로 데이터 전송과 시각화를 위한 보다 효율적인 방법이 필요하다. 시각화 분야에서 이미 많은 연구가 진척된 세밀도 개념은 이를 해결하기 위한 효과적인 방법이다. 본 연구에서는 국제 표준 공간 데이터 모델을 기반으로 데이터 전송에 있어서 효율적인 두 가지 세밀도 모델을 제시한다 첫 번째는 객체 단위에 세밀도 단계를 부여하는 객체단위세밀도 모델이고, 두 번째는 객체를 이루는 구성요소에 세밀도 단계를 부여하는 요소선택세밀도 모델이다. 본 논문에서는 제시된 위 두 가지 세밀도 모델을 이용하여 데이터 전송의 효율성을 비교해 보았다.
선형 스키닝 기반 3D 인체 생성 모델 SMPL (Skinned Multi-Person Linear Model)은 1990년대 미국 거주 미국인들 3천 8백여명을 대상으로 만들어진 3D 신체 데이터베이스인 CEASAR 로부터 최적화 기법을 통해 만들어진 가장 널리 쓰이는 통계적인 3D 모델이다. 본 연구는 한국인 체형의 통계적 특성을 보다 정확히 표현하는 SMPL기반의 한국인 체형 3D 모델을 제안한다. 이를 위해 우리는 한국인 여성 2천7백여명의 신체 각 부위의 실측 데이터에 기존 3D SMPL 모델을 피팅하는 비선형 최적화 알고리즘을 개발한다. 이를 사용하여 한국인 3D 신체 데이터베이스를 구축하고, 주성분 분석 방법으로 한국인 체형 기반 매개화된 3D 모델을 개발한다. 본 연구를 통해 제안하는 한국인의 체형적 특징을 가진 블렌드쉐입과 새로운 체형 파라미터는 기존 모델이 표현하는 체형에 비해 한국인 체형 데이터 특성을 잘 반영함을 확인하였다. 뿐만 아니라, 우리의 모델은 SMPL에 비해 신체 실측 데이터에 대한 피팅 정확도를 개선함을 확인하였다. 제안된 모델은 향후 아바타 생성이나 인체 형상 측정 등 다양한 용도로 사용될 수 있다.
The 3D printing is any of various processes for making a three dimensional object of almost any shape from a 3D model. Recently, a rapidly expanding hobbyist and home-use market has become established with the inauguration of the open-source RepRap and Fab@Home projects. However, this causes problems regarding copyright protection and usage of illegal 3D data. In this paper, we developed a 3D printing open-market system, which guarantees copyright protection using the remote 3D printing without direct distribution of 3D design data. Because most of the home-use 3D printers are FFF (Fused Filament Fabrication) based on NC code system, open-market system uses FFF 3D printers. Also, open-market system inspects the uploaded 3D model data, so the system can prevent distribution of illegal model data such as weapons, etc.
In the initial stages of ship design, designers represent geometry, arrangement, and dimension of hull structures with 2D geometric primitives such as points, lines, arcs, and drawing symbols. However, these design information(‘2D geometric primitives’) defined in the drawing sheet require more intelligent translation processes by the designers in the next design stages. Thus, the loss of design semantics could be occurred and following design processes could be delayed. In the initial design stages, it is not easy to adopt commercial 3D CAD systems, which have been developed f3r being used in detail and production design stages, because the 3D CAD systems require detailed input for geometry definition. In this study, a semantic product model data structure was proposed, and an initial structural CAD system was developed based on the proposed data structure. Contents(‘product model data and design knowledges’) of the proposed data structure are filled with minimal input of the designers, and then 3D solid model and production material information can be automatically generated as occasion demands. Finally, the applicability of the proposed semantic product model data structure and the developed initial structural CAD system was verified through application to deadweight 300,000ton VLCC(Very Large Crude oil Carrier) product modeling procedure.
공간정보 관련 분야는 위치정보를 취득할 수 있는 센서 및 자료처리 기술의 발달로 빠른 속도로 변화하고 있으며, 이와 연관된 각종 산업과 사회적 활동에서 수요가 커지고 있는 실정이다. 누구나 보기 쉽고 이해가 빠른 3차원 공간정보의 구축과 활용은 관련 서비스의 품질과 신뢰도 향상에 필수적인 요소라 할 수 있다. 최근에는 3차원 공간정보 구축 기술로 3D 레이저 스캐너가 많이 활용되고 있지만 3D 레이저 스캐너는 대상물의 규모가 크거나 형상이 복잡한 경우, 데이터 취득이 되지 않는 음영지역이 발생할 수 있으며, 장비의 이동 및 설치 횟수가 많아질수록 작업의 효율이 떨어지는 단점이 있다. 이에 본 연구에서는 무인항공기를 이용하여 경사사진을 취득하고, 자료처리를 통해 대상물의 3차원 모델을 생성하고자 하였다. 연구대상지를 선정하고, 무인항공기를 이용해 경사사진을 취득하였으며, 자료처리를 통해 0.02m의 간격을 가지는 포인트클라우드 형태의 3D 모델을 생성하였다. 3D 모델의 정확도 평가 결과는 최대 0.19m, 평균 0.11m로 나타났으며, 축 방향에 따른 편차의 경향성은 나타나지 않았다. 향후, 촬영 및 자료처리 방법에 따른 정확도 평가와 카메라 종류에 따른 3D 모델 구축과 정확도 평가 및 분석이 이루어진다면 3D 모델의 정확도를 개선할 수 있을 것이며, 포인트클라우드 형태의 3D 모델은 거리 및 면적의 측정, 단면 생성, 대상물의 도면화 등 다양한 활용이 가능하여 공간정보 서비스 및 관련 업무의 작업 효율성을 향상시킬 수 있을 것이다.
본 논문은 레퍼런스(reference) 데이터 그룹을 효율적으로 생성하고 활용한 마커리스 증강현실(Markerless Augmented Reality)의 구현 방법을 제안한다. 카메라 설정과 레퍼런스 데이터 그룹 생성, 트래킹 (tracking) 부분으로 되어 있다. 효율적인 레퍼런스 데이터 그룹을 생성하기 위해서는 CAD모델과 같은 3D모델을 필요하며, 다양한 관점에서 본 레퍼런스 데이터 그룹을 생성해야 한다. 모델에 대한 영상에서 특징점들을 추출하고, 광선 추적법을 이용하여 그 특징점에 대응하는 3D좌표를 추출하여, 모델의 특징점들에 대한 2D/3D 대응접의 레퍼런스 데이터 그룹이 구성된다. 트래킹 할 때 현재 프레임영상에서 특징점 들이 가장 많이 매칭되는 레퍼런스 데이터와 그 주위의 모델 데이터만을 이용하기 때문에 빠르게 트래킹할 수 있다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제17권2호
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pp.91-96
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2019
In this study, a system to increase the expressiveness of existing standard terminology using three-dimensional (3D) data is designed. We analyze the existing medical terminology system by searching the reference literature and perform an expert group focus survey. A human body image is generated using a 3D modeling tool. Then, the anatomical position of the human body is mapped to the 3D coordinates' identification (ID) and metadata. We define the term to represent the 3D human body position in a total of 12 categories, including semantic terminology entity and semantic disorder. The Blender and 3ds Max programs are used to create the 3D model from medical imaging data. The generated 3D human body model is expressed by the ID of the coordinate type (x, y, and z axes) based on the anatomical position and mapped to the semantic entity including the meaning. We propose a system of standard terminology enabling integration and utilization of the 3D human body model, coordinates (ID), and metadata. In the future, through cooperation with the Electronic Health Record system, we will contribute to clinical research to generate higher-quality big data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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