불연속면 거칠기는 암반의 기계적 특성에 큰 영향을 주며 열·수리 역학적 거동에도 많은 영향을 미치는 요소이다. 본 연구에서는 입체사진측량기법을 이용하여 불연속면에 대한 3차원 점군 데이터를 생성시키고 이를 이용하여 불연속면의 거칠기 특성화를 수행하였다. 3차원 점군 데이터로 재생성된 불연속면 프로파일과 프로파일 게이지를 이용하여 수동으로 측정한 프로파일을 비교하여 취득한 점군 데이터가 암반면의 실제 형상을 정확하게 재현하였는지 평가하였다. 또한, 측정 프로파일수가 거칠기 평가에 미치는 영향에 대해 분석하였고, 거칠기의 이방성 평가방법을 제안하고 실제 암반 불연속면에 대한 거칠기 이방성 평가를 수행하였다.
In this paper, 3D face recognition model is designed by using Polynomial based RBFNN(Radial Basis Function Neural Network) and PNN(Polynomial Neural Network). Also recognition rate is performed by this model. In existing 2D face recognition model, the degradation of recognition rate may occur in external environments such as face features using a brightness of the video. So 3D face recognition is performed by using 3D scanner for improving disadvantage of 2D face recognition. In the preprocessing part, obtained 3D face images for the variation of each pose are changed as front image by using pose compensation. The depth data of face image shape is extracted by using Multiple point signature. And whole area of face depth information is obtained by using the tip of a nose as a reference point. Parameter optimization is carried out with the aid of both ABC(Artificial Bee Colony) and PSO(Particle Swarm Optimization) for effective training and recognition. Experimental data for face recognition is built up by the face images of students and researchers in IC&CI Lab of Suwon University. By using the images of 3D face extracted in IC&CI Lab. the performance of 3D face recognition is evaluated and compared according to two types of models as well as point signature method based on two kinds of depth data information.
GeoWeb 기술이 발전하면서 재난관리 분야에서도 웹을 통한 2D/3D 공간정보 서비스에 대한 관심과 활용도가 높아지고 있다. 본 논문은 재난사고 현장에서 수집된 다양한 공간정보를 웹 환경에서 시각화하기 위한 3D 공간정보 맵핑 플랫폼 구축에 관한 연구로서, 웹 개발 표준기술인 HTML5/WebGL과 오픈소스를 활용하여 재난사고 현장에서 다양한 형태로 수집된 2D/3D 공간 데이터와 대용량의 LiDAR 점군 데이터에 대한 웹기반의 공간정보 맵핑 서비스 방안을 제시하였다. 첫째, 오픈소스인 GeoServer의 WMS 서비스와 PostGIS를 이용하여 수집된 재난현장 조사 2D 데이터를 공간 DB로 구축한 후 웹 환경에서 렌더링하였다. 둘째, 웹 환경에서 대용량 3D 점군 데이터를 효율적으로 렌더링하기 위하여 다중 해상도의 옥트리 구조를 이용하여 점군 데이터를 2D 타일로 단순화하는 Potree 알고리즘을 적용하였다. 마지막으로 OpenLayers3를 기반으로 3차원 지도를 제어 및 측정하기 위한 기본·응용 기능을 Graphic User Interface(GUI)로 구현하여 2D/3D 공간정보의 웹 시각화를 위한 3D 웹 맵핑 파일럿 시스템을 개발하였다. 향후, 재난현장의 각종 2D 조사 데이터 및 다양한 공간영상정보를 구축된 웹기반 3차원 공간정보시스템에 중첩·표출함으로써 재난사고 과학조사 및 분석 업무에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
미디어 기술은 사용자가 더욱 몰입감을 느낄 수 있는 방향으로 개발되어 왔다. 이러한 흐름에 따라 기존의 2D 이미지에 비해 깊이감을 느낄 수 있는 증강 현실, 가상 현실 등 3D 공간 데이터를 활용하는 미디어가 주목을 받고 있다. 포인트 클라우드는 수많은 3차원 좌표를 가진 여러 개의 점들로 구성된 데이터 형식이므로 각각의 점들에 대한 좌표 및 색상 정보를 사용하여 3D 미디어를 표현한다. 고정된 크기의 해상도를 갖는 2D 이미지와 다르게 포인트 클라우드는 포인트의 개수에 따라 용량이 유동적이며, 이를 기존의 비디오 코덱을 사용하여 압축하기 위해 국제 표준기구인 MPEG(Moving Picture Experts Group)에서는 Video-based Point Cloud Compression (V-PCC)을 제정하였다. V-PCC는 3D 포인트 클라우드 데이터를 직교 평면 벡터를 이용하여 2D 패치로 분해하고 이러한 패치를 2D 이미지에 배치한 다음 기존의 2D 비디오 코덱을 사용하여 압축한다. 본 논문에서는 앞서 설명한 2D 패치 이미지에 super resolution network를 적용함으로써 3D 포인트 클라우드의 성능 향상하는 방안을 제안한다.
Laser scanner are getting used for inspection and reverse engineering in industry such as motors, electronic products, dies and molds. However, due to the lack of efficient scanning technique, the tasks become limited to the low accuracy purpose. The main reasons for this limitation for usefulness are caused from the optical drawback, such as irregular reflection, scanning direction normal to measuring surface, the influence of surface integrity, and other optical disturbances. To overcome these drawback of laser scanner, this study propose the mechanism to reduce the optical trouble by using the 2 kinds of rotational movement axis and by composing the spherical coordinate to scanning the surface keeping normal direction consistently. So, it could be designed and interfaced the measuring device to realize that mechanism, and then it could acquisite the accurate 3D form cloud data. Also, these data are compared with the standard master ball and the data acquisited from the touch point sensor, to evaluate the accuracy and stability of measurement and to demonstrate the implementation of an dental tooth purpose system
This study was designed to propose a method to draft bodice block pattern from 3D body scan data. Subjects were ten elderly women in their 60's, who wear basic size(B: 94cm, W: 82cm) garment. Scanning was done using 3D whole body scanner(WB4, Cyberware). Measurements for 3D data and cross section were attained using Auto CAD, by which a upper bodice pattern for elderly women was drawn on the basis of short measured method. The results are as following: As for most items, no significant differences were shown between measurements from Martin's anthropometry and those from 3D scan data, suggesting measurement from 3D scan data could be used to draft a pattern. The drafting equations acquired were as follows; width of pattern=B/2+5.5, width of waist=W/2+3.5cm, dart amount=8cm. Dart distributions were 23%(B.P.) : 20%(front armpit) : 17%(side seam) : 18%(back armpit) : 15%(back protruded point) : 7% (center back line). Through wearing test using 5-point Likert scale, resultant pattern was evaluated as appropriate for elderly women's pattern to get over 4 point. As a result, it might be said that 3D scanning application is effective for elderly women in that it doesn't take time so much as Martin's anthropometry and that their body shape vary compared with those of young women.
지표면에 대한 정보를 취득하는 기법 중 지금까지 주로 사용되어온 기법은 항공사진 및 위성영상과 같이 평면적인 정보 수집에 중점을 두고 있는 반면, 본 논문에서 다루는 LiDAR(Light Detection And Ranging)는 레이저 측량기술을 이용하여 지표면에 대한 고해상도의 비정규분포 Point 형태의 3차원 정보의 획득이 가능하다. GPS(Global Positioning System) 수신기와 INS(Inertial Navigation System)의 결합을 통해 좌표 값을 제공하게 된다. 이러한 LiDAR의 3차원 Point 정보와 좌표 값을 활용하여 보다 정밀한 3차원 모델링 수행이 가능하다. 본 연구에서는 LiDAR의 반사강도와 기하/지형 자료를 이용하여 도시지역을 대상으로 정밀한 3차원 공간정보자료를 취득하고, 그 자료를 분석하여 도시지역을 높이와 밀도를 기반으로 하여 3차원으로 분류하였다. LiDAR를 통해 획득된 원시자료로부터 지표면에서 반사되는 Point Data의 개수를 지면과 비지면 요소의 비율로 추정하여 지형과 공간적 특성을 파악하고 이에 따라 3차원 토지피복분류도를 작성하였다. 신호의 강약을 구분하는 기준은 통계적 방법(Jenk's Natural Break)을 통해 추정된 값을 사용하였으며, 지표면 반사비율에 따라 세부지역으로 구분하여 크게 고밀도 저밀도 식생지역과 비식생지역으로 구분하였다.
In this paper, a method of constructing a rectangular net from unorganized point cloud data is presented. In the method an implicit surface that fits the given point data is generated by using principal component analysis(PCA) and adaptive domain decomposition method(ADDM). Then a complete and quality rectangular net can be obtained by extracting voxel data from the implicit surface and projecting exterior faces of extracted voxels onto the implicit surface. The main advantage of the proposed method is that a quality rectangular net can be extracted from randomly scattered 3D points only without any further information. Furthermore the results of this works can be used to obtain many useful information including a slicing data, a solid STL model and a NURBS surface model in many areas involved in treatment of large amount of point data by proper processing of implicit surface and rectangular net generated previously.
고해상도 UAV 영상의 다양한 활용을 위해서는 정밀한 위치보정이 필요하다. 이를 위해 지상기준점을 선정하는 것이 일반적이지만 긴급상황이나 지상기준점 선정이 어려운 경우에는 지상기준점없이 촬영을 수행해야 한다. 본연구에서는 지상기준점 없이 생성된 UAV 기반 3차원 point cloud 데이터의 x, y 좌표에 대한 위치 정확도 향상방법을 제안하였다. 위치정확도 향상을 위한 기준 데이터로 공공데이터포털에서 제공하는 벡터파일 중 도로 정보를 이용하였다. 2차원 정사보정 영상의 기하보정을 먼저 수행하고, 이 과정에서 산출된 변환행렬을 3차원 point cloud에 적용하는 방법을 채택하였다. 보정 전 약 34.54 m의 직선 거리 차이가 보정 후 약 1.21 m 로 감소하였다. 지상기준점 선정없이 획득된 UAV영상의 2차원 및 3차원 영상의 위치정확도 향상이 가능함을 확인함에 따라 타 공간정보 데이터와의 연계 및 호환 등이 가능해져 point cloud 데이터에서 획득된 3차원 공간 객체의 활용 범위의 확대를 기대한다.
최근 3차원 스캐닝 장비 및 다차원 어레이 카메라의 발달로 AR(Augmented Reality)/VR(Virtual Reality), 자율 주행과 같은 응용분야에서 3차원 데이터를 다루는 기술에 관한 연구가 지속해서 이루어지고 있다. 특히, AR/VR 분야에서는 3차원 영상을 포인트 데이터로 표현하는 콘텐츠가 등장하였으나, 이는 기존의 2차원 영상보다 많은 양의 데이터가 필요하다. 따라서 3차원 포인트 클라우드 콘텐츠를 사용자에게 서비스하기 위해서는 고효율의 부호화/복호화와 저장 및 전송과 같은 다양한 기술 개발이 요구된다. 본 논문에서는 MPEG-I(MPEG-Immersive) V-PCC(Video based Point Cloud Compression) 그룹에서 제안한 V-PCC 부호화기를 통해 생성된 V-PCC 비트스트림을 MPEG-DASH(Dynamic Adaptive Streaming over HTTP) 표준에서 정의한 세그먼트로 구성하는 방안을 제안한다. 또한, 사용자에게 3차원 좌표계 정보를 제공하기 위해 시그널링 메시지에 깊이 정보 파라미터를 추가로 정의한다. 그리고 본 논문에서 제안된 기술을 검증하기 위한 검증 플랫폼을 설계하고, 제안한 기술의 알고리듬 측면에서 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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