• 한국측량학회지
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• 제23권2호
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• pp.129-136
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• 2005

최근 과학기술의 발달과 급속한 도시화, 산업화 등으로 토지활용에 대한관심이 증가됨에 따라 토지의 이용이 지표면뿐만 아니라 지상의 공간과 지하의 공간으로 확대되고 있다. 이와 같은 토지이용의 입체화에 따라 공간상의 권리의 대상인 각종 건축물 및 시설물 등을 현재의 2차원 지적등록 방법으로는 그 한계성을 나타내고 있다. 따라서 지표면은 물론 공간상에 생성될 수 있는 다양한 형태의 구조물 및 시설물 등의 물리적 객체와 소유권 및 기타 권리관계를 등록할 수 있는 방안이 필요하게 되었다. 본 연구에서는 3차원 지적등록의 필요성과 3차원 지적등록의 대상 등의 분석을 통하여 공간상의 3차원 지적 분할과 이의 가시화를 통하여 실현가능한 3차원 지적 등록을 위한 모형을 제시하고자 하였다.

• 국제학술발표논문집
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• The 8th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.3-12
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• 2020

Nowadays, as-is BIM generation has been popularly adopted in the architecture, engineering, construction and facility management (AEC/FM) industries. In order to generate a 3D as-is BIM of a structural component, current methods require a registration process that merges different sets of point cloud data obtained from multiple locations, which is time-consuming and registration error-prone. To tackle this limitation, this study proposes a registration-free 3D point cloud data acquisition technique for as-is BIM generation. In this study, small-size mirrors that rotate in both horizontal and vertical direction are used to enable the registration-free data acquisition technique. First, a geometric model that defines the relationship among the mirrors, the laser scanner and the target component is developed. Second, determinations of optimal laser scanner location and mirror location are performed based on the developed geometrical model. To validate the proposed registration-free as-is BIM generation technique, simulation tests are conducted on key construction components including a PC slab and a structural wall. The result demonstrates that the registration-free point cloud data acquisition technique can be applicable in various construction elements including PC elements and structural components for as-is BIM generation.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제27권6호
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• pp.392-401
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• 2006

Image Guided Surgery (IGS) system which has variously tried in medical engineering fields is able to give a surgeon objective information of operation process like decision making and surgical planning. This information is displayed through 3D images which are acquired from image modalities like CT and MRI for pre-operation. The technique of image registration is necessary to construct IGS system. Image registration means that 3D model and the object operated by a surgeon are matched on the common frame. Major techniques of registration in IGS system have been used by recognizing fiducial markers placed on the object. However, this method has been criticized due to additional trauma, its invasive protocol inserting fiducial markers in patient's bone and generating noise data when 2D slice images are acquired by image modality because many markers are made of metal. Therefore, this paper developed shape-based registration technique to improve the limitation of fiducial marker based IGS system. Iterative Closest Points (ICP) algorithm was used to match corresponding points and quaternion based rotation and translation transformation using closed form solution applied to find the optimized cost function of transformation. we assumed that this algorithm were used in Total Knee replacement (TKR) operation. Accordingly, we have developed region-based 3D registration technique based on anatomical landmarks and this registration algorithm was evaluated in a femur model. It was found that region-based algorithm can improve the accuracy in 3D registration.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2006년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.185-186
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• 2006

Image Guided Surgery(IGS) system has been developed to provide exquisite and objective information to surgeons for surgical operation process. It is necessary that registration technique is important to match between 3D image model reconstructed from image modalities and the object operated by surgeon. Majority techniques of registration in IGS system have been used by recognizing fiducial markers placed on the object. However, this method has been criticized due to its invasive protocol inserting fiducial markers in patient's bone. Therefore, shape-based registration technique using geometric characteristics of the object has been invested to improve the limitation of IGS system. During Total Knee Replacement(TKR) operation, it is challenge to register with high accuracy by using shape-based registration because the area to acquire sample data from knee is limited. We have developed region-based 3D registration technique based on anatomical landmarks on the object and this registration algorithm was evaluated in femur model. It was found that region-based algorithm can improve the accuracy in 3D registration. We expect that this technique can efficiently improve the IGS system.

• 한국정밀공학회지
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• 제30권9호
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• pp.991-999
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• 2013

Lower limbs deformity is a congenital disease and can also be occurred by an acquired factor. This paper suggests a new technique for surgical planning of Corrective Osteotomy for Lower Limbs (COLL) using 2D-3D medical image registration. Converting to a 3D modeling data of lower limb based on CT (computed tomography) scan, and divide it into femur, tibia and fibula; which composing the lower limb. By rearranging the model based on the biplane 2D images of X-ray data, a 3D upright bone structure was acquired. There are two ways to array the 3D data on the 2D image: Intensity-based registration and feature-based registration. Even though registering Intensity-based method takes more time, this method will provide more precise results, and will improve the accuracy of surgical planning.

• Journal of Mechanical Science and Technology
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• 제19권12호
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• pp.2213-2223
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• 2005

In order to reconstruct a full 3D human model in reverse engineering (RE), a 3D scanner needs to be placed arbitrarily around the target model to capture all part of the scanned surface. Then, acquired multiple scans must be registered and merged since each scanned data set taken from different position is just given in its own local co-ordinate system. The goal of the registration is to create a single model by aligning all individual scans. It usually consists of two sub-steps: rough and fine registration. The fine registration process can only be performed after an initial position is approximated through the rough registration. Hence an automated rough registration process is crucial to realize a completely automatic RE system. In this paper an automated rough registration method for aligning multiple scans of complex human face is presented. The proposed method automatically aligns the meshes of different scans with the information of features that are extracted from the estimated principal curvatures of triangular meshes of the human face. Then the roughly aligned scanned data sets are further precisely enhanced with a fine registration step with the recently popular Iterative Closest Point (ICP) algorithm. Some typical examples are presented and discussed to validate the proposed system.

• 한국측량학회지
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• 제38권1호
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• pp.35-41
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• 2020

3D 레이저 스캐너는 대상물에 대한 많은 양의 데이터를 빠른 시간 내에 취득할 수 있는 효과적인 방법으로 최근 측량, 변위측정, 대상물의 3차원 데이터 생성, 실내공간정보 구축, BIM (Building Information Model) 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 3D 레이저 스캐너를 통해 취득되는 점군데이터의 활용을 위해서는 정합과정을 거쳐 많은 측점에서 취득한 데이터를 통일된 좌표체계를 가진 하나의 데이터로 만드는 과정이 필요하다. 따라서 정합 방법에 따른 점군데이터의 정확도에 대한 분석적 연구가 필요하다 이에 본 연구에서는 3D 레이저 스캐너를 통해 취득되는 점군데이터의 정합방법에 따른 정확도를 분석하고자 하였다. 3D 레이저 스캐너를 통해 연구대상지의 점군데이터를 취득하고, 자료처리를 통해 ICP (Iterative Closest Point) 와 형상정합 방법에 의해 점군데이터를 정합하였으며, 토털스테이션 측량성과와 비교하여 정확도를 분석하였다. 정확도 평가 결과 ICP와 형상정합 방법은 각각 토털스테이션 성과와 0.002~0.005m, 0.002~0.009m의 차이를 나타내었다. 각각의 정합 방법은 실험결과 모두 0.01m 미만의 편차를 나타내어 1:1,000 수치지형도의 허용정확도를 만족하였으며, ICP 및 형상정합을 이용한 점군데이터의 정합이 공간정보 구축에 충분히 활용 가능함을 제시하였다. 향후 형상정합 방법에 의한 점군데이터의 정합은 3D 레이저 스캐너를 활용한 공간정보 구축 과정에서 타겟의 설치를 줄임으로써 생산성 향상에 기여할 것이다.

• 융합보안논문지
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• 제8권4호
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• pp.161-166
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• 2008

본 논문은 3차원 모델 표면의 특징 곡률(Feature Curvature) 정보를 이용하여 3차원 거리정보 데이터(Range Image)를 자동으로 정합하는 효율적인 방법을 제안하고 그 성능을 분석하였다. 제안한 알고리즘은 3차원 데이터에 대한 거리정보의 물리적 특성인 가우스 곡률(Gaussian Curvature)을 이용하여 모델의 특징점을 검출하고, 공분산 행렬(Covariance Matrix)을 이용하여 각 데이터의 지역좌표계(Local Coordinate System) 사이의 변위를 계산한다. 3차원 형상 취득장치의 카메라 위치는 3차원 데이터와 투영된 2차원 영상과의 사영행렬(Projection Matrix) 관계식으로 계산한다. 결론부분에서는 실험결과를 기존 연구방법과 비교하여 제안된 방법이 더 빠르고 정확하게 정합하는 결과를 보임으로써 3차원 물체인식이나 모델링에 응용성을 제시하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제53권1호
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• pp.118-125
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• 2016

본 논문에서는 얼굴 영역 수술용 네비게이션을 위한 스테레오 비전과 CT 영상을 이용하여 환자-영상 간 정합(Image to patient registration) 알고리즘의 성능을 평가한다. 환자 영상 간 정합은 스테레오 비전 영상의 특징점 추출과 이를 통한 3차원 좌표 계산, 3차원 좌표와 3차원 CT 영상과의 정합 과정을 거친다. 스테레오 비전 영상에서 3가지 얼굴 특징점 추출 방법과 3가지 정합 방법을 사용하여 생성될 수 있는 5가지 조합 중 정합 정확도가 가장 높은 방법을 평가한다. 또한 머리의 회전에 따라 환자 영상 간 정합의 정확도를 비교한다. 실험을 통해 머리의 회전 각도가 약 20도의 범위 내에서 Active Appearance Model과 Pseudo Inverse Matching을 사용한 정합의 정확도가 가장 높았으며, 각도가 20도 이상일 경우 Speeded Up Robust Features와 Iterative Closest Point를 사용하였을 때 정합 정확도가 높았다. 이 결과를 통해 회전각도가 20도 범위 내에서는 Active Appearance Model과 Pseudo Inverse Matching 방법을 사용하고, 20도 이상의 경우 Speeded Up Robust Features와 Iterative Closest Point를 이용하는 것이 정합의 오차를 줄일 수 있다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.27-33
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• 2003

영상 기반 3차원 모델링은 카메라로부터 획득된 영상을 입력으로 하여 3차원 그래픽 모델을 생성하는 기술로 고가형 3D 스캐너의 대체 기술로 연구되어지고 있다 본 논문에서는 스테레오 보정 카메라를 이용한 영상 기반 3차원 모델링 시스템을 제안한다. 3차원 모델을 생성하기 위한 제안 알고리즘은 카메라 보정 단계, 3차원 좌표 복원 단계 3차원 좌표 등록 단계로 이루어진다. 카메라 보정 단계에서는 영상 획득용 카메라에 대한 카메라 행렬을 계산하며 3차원 좌표 복원 단계에서는 스테레오 영상의 일치점으로부터 삼각측량법에 의해 3차원 좌표를 복원한다. 3차원 좌표 등록 단계에서는 개별적으로 복원된 3차원 좌표의 단일 모델을 생성하기 위한 기준 좌표로의 변환을 추정하여 최종 3차원 모델을 생성한다 실험 결과 제안 알고리즘이 비교적 정확하게 .B차원 모델을 생성함을 확인하였다.