• 산업공학
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• 제9권2호
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• pp.119-128
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• 1996

A procedure is presented for a 3D-contour machining without cutter interferences. The 3D-contouring machining along a spatial curve is often required for manufacturing trimming and flange dies in motor industries. Input data for the machining contour is a spline curve with polynomial vector equation provided by CATIA system. Points are sampled on the contour curve and line segments and helical curves are approximated from the point data. Cutter interference is checked on the approximated spline and all of interference curves are substituted with interference-free helical curves for a tool path generation. The non-machined curve areas are locally machined by tools with smaller diameters. A tool radius offset is considered for generating NC data to be free with tool size.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.471-476
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• 2022

본 논문은 악천후에 약한 카메라와 라이다(LiDAR)의 문제점을 해결하기 위해 개발된 4D 이미징 레이더를 활용한 객체 인식 기법을 제안한다. 4D 이미징 레이더를 통해 데이터를 측정 및 수집하는 경우 라이다 데이터보다 포인트 클라우드 데이터의 밀도가 낮다는 단점이 있다. 밀도가 낮아 객체 사이의 거리가 넓은 특성을 이용하여, 객체를 군집화하고 해당 군집에서 voxel을 통해 객체의 특징을 추출하는 기법을 제안한다. 또한, 추출된 특징을 이용한 객체 인식 기법을 제안한다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.258-268
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• 2021

포인트 클라우드 콘텐츠는 3차원 포인트로 실제 객체를 나타내는 몰입형 콘텐츠이다. 포인트 클라우드 데이터를 획득하거나 포인트 클라우드 데이터를 인코딩 및 디코딩하는 과정에서 포인트 클라우드 콘텐츠의 해상도가 저하될 수 있다. 본 논문에서는 프레임 간 정합을 통해 순차적으로 포인트 클라우드 콘텐츠의 해상도를 점진적으로 향상시키는 방법을 제안한다. 포인트 클라우드 데이터를 정합하기 위해 ICP(Iterative Closest Point) 알고리즘이 일반적으로 사용된다. 기존 ICP 알고리즘은 강체를 변환할 수 있지만 포인트 클라우드 콘텐츠와 같이 로컬에서 서로 다른 방향으로 모션 벡터를 갖는 비 강체에 대해서는 변환이 불가능하다는 단점이 있다. 현재 프레임의 포인트 클라우드와 이전 프레임 사이의 포인트를 쌍을 만들고 만들어진 쌍의 움직임양을 계산하여 보상해주는 방법으로 기존 ICP 정합에서의 한계를 극복하였다. 이러한 방식으로 프레임 사이에 포인트를 정합하는 과정을 통해 기하학적 움직임이 있는 포인트 클라우드 콘텐츠의 해상도가 향상됨을 보였다.

• 농촌계획
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• 제27권4호
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• pp.55-70
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• 2021

In this study, in the field of remote sensing, where the scope of application is rapidly expanding to fields such as land monitoring, disaster prediction, facility safety inspection, and maintenance of cultural properties, monitoring of rural space and surrounding environment using UAV is utilized. It was carried out to verify the possibility, and the following main results were derived. First, the aerial image taken with an unmanned aerial vehicle had a much higher image size and spatial resolution than the aerial image provided by the National Geographic Information Service. It was suitable for analysis due to its high accuracy. Second, the more the number of photographed photos and the more complex the terrain features, the more the point cloud included in the aerial image taken with the UAV was extracted. As the amount of point cloud increases, accurate 3D mapping is possible, For accurate 3D mapping, it is judged that a point cloud acquisition method for difficult-to-photograph parts in the air is required. Third, 3D mapping technology using point cloud is effective for monitoring rural space and rural resources because it enables observation and comparison of parts that cannot be read from general aerial images. Fourth, the digital elevation model(DEM) produced with aerial image taken with an UAV can visually express the altitude and shape of the topography of the study site, so it can be used as data to predict the effects of topographical changes due to changes in rural space. Therefore, it is possible to utilize various results using the data included in the aerial image taken by the UAV. In this study, the superiority of images acquired by UAV was verified by comparison with existing images, and the effect of 3D mapping on rural space monitoring was visually analyzed. If various types of spatial data such as GIS analysis and topographic map production are collected and utilized using data that can be acquired by unmanned aerial vehicles, it is expected to be used as basic data for rural planning to maintain and preserve the rural environment.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.692-698
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• 2016

최근 신규 시설물 건설이 줄어들고 기존 시설물에 대한 확장공사 및 유지보수가 시설물 관리에 있어서 갈수록 큰 비중을 차지하고 있다. 이런 배경에서, 건축에서 가장 큰 관리 및 운영비용을 차지하고 있는 MEP(Mechanical Electrical and Plumbing) 설비에 대한 역설계 연구 필요성이 높아지고 있다. 연구의 목적은 대용량 MEP 포인트 클라우드의 파이프 배관 형상에 대한 역설계 자동화 방법을 제시하는 것이다. 이를 위해, 관련 연구를 조사하고, 대용량 포인트 클라우드를 고려한 형상 역설계 자동화 방법을 제안한다. 이를 바탕으로, 프로토타입을 개발하고, 결과를 검증하였으며, 3차원 대용량 포인트 클라우드 데이터 검색 등과 관련된 렌더링 성능을 측정하였다. 포인트 클라우드 샘플들을 준비해 검증한 결과, 제안된 방법에서 렌더링 성능 표준편차는 0.004로 차이가 적어, 대용량 데이터 처리에 적합함을 알 수 있다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제28권4호
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• pp.1-11
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• 2022

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.

• 대한토목학회논문집
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• 제40권2호
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• pp.239-245
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• 2020

최근 BIM (Building Information Modeling)이 건설 산업계에서 폭넓게 활용되고 있다. 하지만 과거에 시공이 된 구조물에 경우 대부분 BIM이 구축되어 있지 않다. BIM이 구축되지 않은 구조물의 경우, 카메라로부터 얻은 2D 이미지에 SfM (Structure from Motion) 기법을 활용하면 3D 모델의 점군 데이터(Point cloud)를 생성하고 BIM을 구축할 수 있다. 하지만 이렇게 생성된 점군 데이터는 의미론적 정보가 포함되어 있지 않기 때문에, 수작업으로 구조물의 어떤 요소인지 분류해 주어야 한다. 따라서 본 연구에서는 구조물 구성요소를 분류하는 과정을 자동화하기 위하여 딥러닝을 적용하였다. 딥러닝 네트워크 구축에는 CNN (Convolutional Neural Network) 구조의 Inception-ResNet-v2를 사용하였고, 전이학습을 통하여 교량 구조물의 구성요소를 학습하였다. 개발된 시스템을 검증하기 위하여 수집한 데이터를 이용하여 구성요소를 분류한 결과, 교량의 구성요소를 96.13 %의 정확도로 분류할 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권5호
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• pp.2414-2433
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• 2019

The aim of this paper is to design a 3D laser radar prototype based on laser triangulation. The mathematical model of distance sensitivity is deduced; a pixel-distance conversion formula is discussed and used to complete 3D scanning. The center position extraction algorithm of the spot is proposed, and the error of the linear laser, camera distortion and installation are corrected by using the proposed weighted average algorithm. Finally, the three-dimensional analytic computational algorithm is given to transform the measured distance into point cloud data. The experimental results show that this 3D laser radar can accomplish the 3D object scanning and the environment 3D reconstruction task. In addition, the experiment result proves that the product of the camera focal length and the baseline length is the key factor to influence measurement accuracy.

• 디지털융복합연구
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• 제14권11호
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• pp.319-324
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• 2016

실내에서 카메라를 이용한 로봇 응용이나 가상현실(Virtual Reality) 응용의 경우 평면을 찾고 추정하는 기술은 매우 중요한 기술이다. RGB-D 카메라의 경우 실내의 평면에서 질감 정보가 없는 평면에서도 3차원 관측 데이터를 얻을 수 있지만, 이미지 영역에서 점군 데이터(Point-cloud Data)를 처리하기 위해서는 많은 연산량이 필요하다. 더군다나 현재 관측되고 있는 평면의 개수가 몇 개인지 미리 알 수 없으며, 평면으로 검출(Plane Detection) 하더라도 강인하게 3차원에서 평면을 추정(Plane Estimation)하려면 추가적인 연산이 필요하다. 본 논문에서는 연속 데이터를 이용해 실시간으로 평면의 개수를 선택하며 평면을 추정하는 방법을 제시하고자 한다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 전체 데이터를 처리하는 것에 비해 약 22배의 속도 개선을 가져 올 수 있음을 보였다.

• Geosystem Engineering
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• 제21권5호
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• pp.262-272
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• 2018

The U-statistic method is one of the most important structural methods to separate the anomaly from background. It considers the location of samples and carries out the statistical analysis of the data without judging from a geochemical point of view and tries to separate subpopulations and determine anomalous areas. In the present study, 3D U-statistic method has been applied for the first time through the three-dimensional (3D) modeling of an ore deposit. In order to achieve this purpose, 3D U-statistic is applied on the data (Fe grade) resulted from the drilling network in Baghak mine, central part of the Sangan iron mines (in Khorassan Razavi Province, Iran). Afterward, results from applying 3D U-statistic method are used for 3D modeling of the iron mineralization. Results show that the anomalous values are well separated from background so that the determined samples as anomalous are not dispersed and according to their positioning, denser areas of anomalous samples could be considered as anomaly areas. And also, final results (3D model of iron mineralization) show that output model using this method is compatible with designed model for mining operation. Moreover, seen that U-statistic method in addition for separating anomaly from background, could be very efficient for the 3D modeling of different ore type.