Garment design needs an iterative manipulation of 2D patterns to generate a final sloper. Traditionally there have been two kinds of design methodologies such as the flat pattern method and the pattern draping method. But today, it is possible to combine the advantages from the two methods due to the realistic cloth simulation techniques. We devised a new garment design system which starts from 3D initial drape simulation result and then modifies the garment by editing the 2D flat patterns synchronously. With this interactive methodology using real-time pattern deformation technique, the designer can freely change a pattern shape by watching its 3D outlook in real-time. Also the final garment data were given relative coordinates with respect to the human anthropometric feature points detected by an automatic body feature detection algorithm. Using the relative human body coordinate system, the final garments can be re-used to an arbitrary body data without repositioning in the drape simulation. A female shirt was used for an example and a 3D body scan data was used for an illustration of the feature point detection algorithm.
버텍스 쉐이더는 fixed function T&L(Transform and Lighting) 엔진의 유연성을 향상시키고, 이전보다 다양한 3D 그래픽 효과를 표현하기 위하여 설계되었다. 본 논문의 쉐이더는 DirectX 8.1 의 Vertex Shader 1.1 과 OpenGL ARB에 기초하여 설계하였다. 버텍스 쉐이더는 벡터 연산을 위하여 4개의 ALU로 구성된다. 작은 면적의 저전력 설계를 위하여 32비트 부동소수점 데이터 형식을 24비트 데이터 형식으로 대체하였다. 버텍스 쉐이더 코어의 동작 검증을 위하여 Xilinx Virtex2 300M gate 모듈을 사용하였다. 시납시스 합성결과 TSMC 0.13um 공정에서 115MHz의 주파수로 동작가능하고, 12.5M Polygons/sec 의 연산성능을 보였다. 버텍스 쉐이더 코어의 면적은 동일 공정에서 11만 게이트를 차지한다.
The purpose of this study was to develop a plausible methodology based on experimental data how to set up darts and split lines on 3D parametric body dressed with tight-fit garment. The results were as following: Through the process of making convex hull, the concave parts were straightened to make a convex hull, especially in the center part of bust, under breast part and scapular part. To figure out the optimum positions of darts and split lines, the inflection points of curve ratio were searched along the horizontal polylines of waist and bust. This procedures produced reliable results with low deviation. Using Rapidform, CATIA and Unigraphics, six patches of bodice patterns were drawn and aligned. Paired t-test results showed the outline and area between 3D surface and 2D were not significantly different, meaning this method could be adaptable when flattening 3D surfaces. The amount of waist dart measured on the pattern showed that the highest portion was allocated on 2nd dart(back), followed by 1st dart(back), 1st dart(front), 2nd dart(front)/side dart, and center back dart. A series of findings suggested that curve ration inflection point could be used as a guide to set up darts and split line on 3D parametric model with low deviation.
Recently, there is an increase in fire incidents in building structures. Due to this, the importance of fire-damaged buildings' safety diagnosis and evaluation after fire is growing. However, the existing fire-damaged safety diagnosis and evaluation methods are personnel-oriented, so the diagnostic results are intervened by investigators' subjectivity and unquantified. Thus, improper repair and reinforcement can result in secondary damage accidents and economic losses. In order to overcome these limitations, this study proposes using 3D laser scanning technology. The case analysis of fire-damaged building structures was conducted to verify the effectiveness of accuracy and manpowering by comparing the existing method and the proposed method. The proposed method using 3D laser scanning technology to obtain point cloud data of fire-damaged field. The point cloud data and BIM model is combined to inspect the fire-damaged area and depth. From inspection, quantified repair and reinforcement quantity take-off can be acquired. Also, the proposed method saves half of the manpowering within same time period compared to the existing method. Therefore, it seems that using 3D laser scanning technology in fire-damaged safety diagnosis and evaluation will improve in accuracy and saving time and manpowering.
Environment perception and three-dimensional (3D) reconstruction tasks are used to provide unmanned ground vehicle (UGV) with driving awareness interfaces. The speed of obstacle segmentation and surrounding terrain reconstruction crucially influences decision making in UGVs. To increase the processing speed of environment information analysis, we develop a CPU-GPU hybrid system of automatic environment perception and 3D terrain reconstruction based on the integration of multiple sensors. The system consists of three functional modules, namely, multi-sensor data collection and pre-processing, environment perception, and 3D reconstruction. To integrate individual datasets collected from different sensors, the pre-processing function registers the sensed LiDAR (light detection and ranging) point clouds, video sequences, and motion information into a global terrain model after filtering redundant and noise data according to the redundancy removal principle. In the environment perception module, the registered discrete points are clustered into ground surface and individual objects by using a ground segmentation method and a connected component labeling algorithm. The estimated ground surface and non-ground objects indicate the terrain to be traversed and obstacles in the environment, thus creating driving awareness. The 3D reconstruction module calibrates the projection matrix between the mounted LiDAR and cameras to map the local point clouds onto the captured video images. Texture meshes and color particle models are used to reconstruct the ground surface and objects of the 3D terrain model, respectively. To accelerate the proposed system, we apply the GPU parallel computation method to implement the applied computer graphics and image processing algorithms in parallel.
늘어나는 인구로 인한 토지의 효율적 이용요구 증가, 빠르게 성장하는 건축, 토목기술의 발달로 인간의 생활 공간은 지표에서 지상, 지하로 확대되었다. 기존의 2차원 지적 시스템으로는 이러한 추세를 효과적으로 반영하지 못함을 인식하여, 3차원 지적에 대한 관심이 증가하고 있다. 이 연구에서는 소유권의 법적 안전 보장이라는 지적의 주요한 목적을 위해 한국의 현황에 적합한 3차원 지적 데이터 모델을 제시한다. 제시하는 3차원지적 데이터 모델은 3차원 지적 객체 모델과 3차원 지적 기하학적 모델로 구성되며, 데이터 구축 시 고려될 데이터 구조를 제시하였다. 3차원 지적 객체 모델은 분석된 3차원 권리와 사례 연구로부터 도출된 객체들을 기반으로 설계하였다. 3차원 지적 기하학적 모델은 국제 표준인 ISO19107 공간 스키마를 기반으로 한국의 3차원 지적에 맞게 수정되었다. 3차원 지적 데이터 구조는 점, 선, 면, 입체 요소를 기본 요소로 한다. 본 연구는 서울시의 "유비쿼터스 입체지적 기반조성" 사업의 일부분으로 수행되었으며 전체 연구의 최종 목표는 1) 토지정보의 효율적인 제공 및 관리, 2) 지상 및 지하 공간시설물에 대한 권리 설정 및 범위 표시, 3) 유비쿼터스 기반의 지적정보 서비스, 4) 도시 개발 사업 등에 대한 유비쿼터스 지적 기반의 구축, 5) 토지공간의 권리관계 규정과 이에 따른 등록 및 관리 방안 마련이다.
본 논문은 스테레오 정합(stereo matching)과 마칭큐브(marching cube)알고리즘을 통합하는 효과적인 알고리즘을 제안한다. 여러 각도에서 획득한 영상에 대해 스테레오 정합 기술을 적용하여 3차원 형상 데이타를 획득하고 카메라 외부 파라미터를 이용하여 결합하였다. 결합된 데이타를 영상 색인을 이용하여 메쉬로 재구성한 다음 각 점에 해당하는 법선벡터를 획득하고 메쉬 평탄화(mesh smooth)의 과정을 거쳐서 데이타를 부드럽게 처리하였다. 본 논문은 3차원 메쉬 재구성에 대한 일련의 과정 및 기술을 서술하였으며, 기존의 마칭큐브 알고리즘에서 생기는 3차원 데이타의 불안정에 대한 문제를 중간 등위면(iso-surface) 알고리즘을 제안하여 개선하였다.
LIDAR를 이용해서 얻은 3차원 점군 데이터는 작은 물체를 추출하기에는 오차의 영향이 크기 때문에 작은 밸브를 자동으로 추출하는데 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 잡음이 있는 3차원 점군 데이터 사이에서 밸브의 위치 및 방향(Pose)의 정보를 얻는 방법을 제안한다. Pose를 얻기 위해서 밸브가 원환체 모양의 손잡이, 원통 모양의 Rib, 평면 모양의 중심축 평면인 기본 도형으로 이루어진 모델이라고 가정한다. 그리고 밸브의 중심 좌표에 대한 추가적인 입력을 받아서 밸브의 Pose를 추출한다. 중심점을 기준으로 거리에 따른 히스토그램을 생성하고, 히스토그램의 값에 따라 손잡이, Rib, 중심축 평면의 파라미터를 통계적인 방법으로 추출하여 최종 밸브의 Pose를 추출한다. 추출된 밸브의 Pose를 이용하여 3차원 점군 데이터에 밸브의 모형을 각 모양으로 복원한다.
This paper describes a method of calculating the feedrate for the constant cutting speed at a CL-point in 5-axis machining. Unlike 3-axis machining, 5-axis machining has the flexibility of the tool motions due to two rotation axes. But the feedrate at joint space differs from the feedrate at a tool tip(the CL-point) of the 3D Euclidean space for the tool motions. The proposed algorithm adjusts the feedrate based on 5-axis NC data, the kinematics of a machine, and the tool length. The following calculations is processed for each NC block to generate the new feedrate; 1) calculating the moving distance at the CL-point, 2) calculating the moving time by the given feedrate, 3) calculating the feedrate of each axis, 4) getting the new feedrate. The proposed algorithm was applied to a 5-axis machine which had a tilting spindle and a rotary table. Totally, the result of the algorithm reduced the machining time and smoothed the cutting-load by the constant cutting speed at the CL-point.
Recognition of structures in urban environments is a fundamental ability for unmanned ground vehicles. In this paper we propose the geometrical featured voxel which has not only 3-D coordinates but also the type of geometrical properties of point cloud. Instead of dealing with a huge amount of point cloud collected by range sensors in urban, the proposed voxel can efficiently represent and save 3-D urban structures without loss of geometrical properties. We also provide an urban structure classification algorithm by using the proposed voxel and machine learning techniques. The proposed method enables to recognize urban environments around unmanned ground vehicles quickly. In order to evaluate an ability of the proposed map representation and the urban structure classification algorithm, our vehicle equipped with the sensor system collected range data and pose data in campus and experimental results have been shown in this paper.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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