Automatic large scale soil model generation is very critical stage for earthquake hazard simulation of urban areas. Manual model development may cause some data losses and may not be effective when there are too many data from different soil observations in a wide area. Geographic information systems (GIS) for storing and analyzing spatial data help scientists to generate better models automatically. Although the original soil observations were limited to soil profile data, the recent developments in mapping technology, interpolation methods, and remote sensing have provided advanced soil model developments. Together with advanced computational technology, it is possible to handle much larger volumes of data. The scientists may solve difficult problems of describing the spatial variation of soil. In this study, an algorithm is proposed for automatic three dimensional soil and velocity model development of southern part of the European side of Istanbul next to Sea of Marmara based on GIS data. In the proposed algorithm, firstly bedrock surface is generated from integration of geological and geophysical measurements. Then, layer surface contacts are integrated with data gathered in vertical borings, and interpolations are interpreted on sections between the borings automatically. Three dimensional underground geology model is prepared using boring data, geologic cross sections and formation base contours drawn in the light of these data. During the preparation of the model, classification studies are made based on formation models. Then, 3D velocity models are developed by using geophysical measurements such as refraction-microtremor, array microtremor and PS logging. The soil and velocity models are integrated and final soil model is obtained. All stages of this algorithm are carried out automatically in the selected urban area. The system directly reads the GIS soil data in the selected part of urban area and 3D soil model is automatically developed for large scale earthquake hazard simulation studies.
The 3D mesh model is used in various fields, such as virtual reality, shape-based searching, 3D simulation, reverse engineering, 3D printing, and laser scanning. There are various formats for the 3D mesh model, but STL and OBJ are the most typical. Since application systems support different 3D mesh formats, developing technology for converting 3D mesh models from one format into another is necessary to ensure data interoperability among systems. In this paper, we propose a method to convert a 3D mesh model in STL format into the OBJ format. We performed the basic design of the conversion system and developed a prototype, then verified the proposed method by experimentally converting an STL file into an OBJ file for test cases using this prototype.
Three-dimensional (3D) models have become crucial for improving civil infrastructure analysis, and they can be used for various purposes such as damage detection, risk estimation, resolving potential safety issues, alarm detection, and structural health monitoring. 3D point cloud data is used not only to make visual models but also to analyze the states of structures and to monitor them using semantic data. This study proposes automating the generation of high-quality 3D point cloud data and removing noise using deep learning algorithms. In this study, large-format aerial images of civilian infrastructure, such as cut slopes and dams, which were captured by drones, were used to develop a workflow for automatically generating a 3D point cloud model. Through image cropping, downscaling/upscaling, semantic segmentation, generation of segmentation masks, and implementation of region extraction algorithms, the generation of the point cloud was automated. Compared with the method wherein the point cloud model is generated from raw images, our method could effectively improve the quality of the model, remove noise, and reduce the processing time. The results showed that the size of the 3D point cloud model created using the proposed method was significantly reduced; the number of points was reduced by 20-50%, and distant points were recognized as noise. This method can be applied to the automatic generation of high-quality 3D point cloud models of civil infrastructures using aerial imagery.
최근, 메타버스 서비스를 통해 시간적, 공간적 제약에서 벗어나 원격지와 의사 소통을 자연스럽게 진행하는데 많이 사용하고 있다. 이러한 메타버스 콘텐츠 제작을 위해서는 실제 공간의 데이터를 기반으로 3D 모델을 복원하고, 합성할 필요가 있다. 본 논문에서는 다수의 카메라를 이용한 연속된 이미지를 기반으로 3D 생성 복원 모델을 제작하고, 복원된 3D 모델을 보정할 수 있는 기법을 제시한다. 이를 위해 오프라인으로 다중 카메라 셋업을 수행하고, 여러 각도에서 얻어진 이미지를 통해 만들어진 3D 모델에 대해 오류를 분석한 뒤 이미지 프레임 간의 매칭 기법으로 보정을 수행 하였다. 본 논문에서 제시한 움직이는 3D 물체 복원 방법을 통해 문화, 관광, 의료 등 다양한 서비스 분야에 3D 복원 데이터를 활용할 수 있을 것으로 본다.
건설, 의료, 컴퓨터 그래픽스, 도시공간 관리 등 다양한 분야에서 3차원 공간정보 모델이 이용되고 있다. 특히 측량 및 공간정보 분야에서는 최근 고품질의 3차원 공간정보와 실내공간정보에 대한 수요가 폭발적으로 증가하고 있으나, 현재 공간정보 데이터가 다양한 형식과 저장구조로 구성되어 관리되고 있어 저비용 고효율의 3차원 공간정보 서비스가 어려운 상황이다. 실제로 활용도 높은 3차원 모델을 구축하기 위한 기술은 관측과 처리에 고액의 비용이 발생하지만, 대부분의 수요처에서는 이러한 고비용의 공간정보 구축에 어려움을 느끼는 경우가 대부분이다. 따라서 본 연구에서는 저비용의 3D 공간정보 모델을 구축하기 위한 효율적인 방안을 제시하는 것을 목적으로 하였다. 현재의 3D 모델의 구축 방법 중 가장 효율적인 방법으로는 기존에 구축되어 있는 Point Cloud, UAV 관측영상 등의 원시데이터를 활용하여 비용을 절감시키는 방법이 있지만, 이는 관리하는 기관이 분리되어 있고 사용하기 위해 요청하는 절차가 복잡하여 활용에 제한이 있었다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위해서 도로대장 관리 분야를 대상으로 3D 구축에 필요한 기반데이터를 통합하여 연계하고 관리 할 수 있는 통합관리 시스템 개발을 수행하였으며, 다양한 형태의 원시자료를 Point Cloud 형식으로 구성하여 도로대장 관리에 적용할 경우 6개의 주요 관리항목을 효과적 구축 및 관리할 수 있을 것으로 판단되었다.
본 논문은 한국 표준 얼굴 데이터를 바탕으로 제작한 3D 얼굴 모델을 활용하여 성형 수술 전후의 모습을 비교하여 성형 수술의 만족도를 높이는 웅용 프로그랭인 3D 가장 얼굴 성형 시스댐에 대한 연구 및 구현이다. 이 연구를 위하여 2D 개인 얼굴 이미지와 3D 한국인 표준 모델을 활용하여, 2D 이미지 상의 사용자의 실제 얼굴과 똑같은 3D 얼굴 모델을 구현한다. 본 연구에서 제안하는 3D 가상 얼굴 성형 시스템은 얼굴 모텔의 기본이 되는 3D 한국인 표준 얼굴 모델에 2D 개인 얼굴 이미지로부터 추출한 개인 특성 정보를 적용함으로서 3D 얼굴 모델링 시스템을 구현하고 3D 얼굴의 사실성올 높이는 텍스처 맴핑 및 구축된 얼굴을 활용하여 성형 수술 후의 얼굴의 변화를 나타내는 3D 얼굴 성형 시스댐 등으로 구성되어 있다. 제안된 3D 가상 얼굴 성형 시스템은 정확한 개인 얼굴 모델링 방법을 제공하고, 성형 전후의 얼굴을 미세하게 조정하는 기능을 부여함으로써 현존하는 유사 시스템에 비교하여 성형 수술의 만족도와 안정성을 높이는 결과를 나타내었다.
최근 3차원 실내 외 공간정보데이터 모델에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 이러한 데이터 모델을 기반으로 구축된 3차원 공간데이터는 양이 방대하고 비교적 복잡한 구조를 갖는다. 따라서 이를 효과적으로 저장 및 관리, 응용하기 위해서는 DBMS를 활용하는 것이 유리하다. 이러한 필요에 의해 Gep-DBMS에서 데이터를 저장하고 응용하는 연구가 많이 이루어지고 있는데 Oosterom, Arens 등이 3차원 건물, 지표의 Geometry와 Topology를 DBMS에 저장하는 방법을 연구하였다. 본 논문은 GML3 기반의 3차원 도시 모델의 저장 및 교환을 위한 포맷인 CityGML 1.0을 따르는 구조로 데이터를 데이터베이스에 저장하였으며, 상용 DBMS인 Oracle Spatial 11g를 사용하였다.
국내 차세대 원전인 APR 1400 원전의 원자로 냉각 계통(Reactor Coolant System)을 대상으로 하여 표준 데이터 모델 기반의 데이터 저장소를 구축하였다. 또한 구축한 데이터 저장소를 기반으로 웹을 통해 해당 계통 및 계통에 포함되어 있는 장비의 속성정보를 검색할 수 있으며, 마이크로스테이션이라는 설계 틀에서 2차원 도면인 P&ID와 해당 P&ID와 연관된 3차원 CAD를 연계시킴으로써 P&ID를 바탕으로 건설한 원전 플랜트를 3차원 CAD 모델을 통하여 해당 계통의 실제 레이아웃(Layout)을 확인할 수 있도록 하는 프로토타입 시스템을 개발하였다.
Applications using 3D models are increasing recently. Since 3D polygonal models are structured by a triangular mesh, the coding of polygonal models in strips of triangles is an efficient way of representing the data. These strips may be very long, and may take a long time to render or transmit. If the triangle strips are partitioned, it may be possible to perform more efficient data transmission in an error-prone environment and to display the 3D model progressively. In this paper, we devised the Component Based Data Partitioning (CODAP) which is based on Topological Surgery (TS). In order to support the error resilience and the progressively build-up rendering, we partition the connectivity, geometry, and properties of a 3D polygonal model. Each partitioned component is independently encoded and resynchronization between partitioned components is done.
In Korea highway bridges, most piers are the type of one-column or multi-column ones. So, in this study, under an environment applying BIM so fast, to activate researches on two-column piers subjected to bidirectional seismic loading, a 3D parametric modeling method was selected when the model of two-column piers and one-column piers were formed. Also, interface module between input data in structural analysis and 3D model of RC pier was developed. The module can create the input data for non-linear structural analysis like material, geometric properties and additional coefficients.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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