• 대한전자공학회논문지SD
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• 제38권12호
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• pp.14-24
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• 2001

본 논문에서는 1.9 GHz대의 down converting 믹서를 능동 cascode 구조의 MMIC로 상용 설계 툴을 이용하고 일반적인 증폭기의 설계 방법을 응용한 시뮬레이션을 통하여 설계, 제작, 측정 및 분석하였다. 본 연구에서는 특히 능동 믹서의 설계과정 및 측정 결과를 자세히 기술하였다. 본 연구에서 사용된 능동소자는 Gate Length 0.5 ${\mu}$m, Gate Width 300 ${\mu}$m 인 GaAs MESFET이다. 개발된 회로는 3V 의 전원의 7.5 mA 의 전류를 소모하는 저전력소모의 MMIC 능동믹서로 변환 이득이 6.63 dB 이고 최저 잡음지수는 5.06 dB이며 Output $3^{rd}$ Order Intercept Point는 6.4 dBm 이다. 제작된 칩의 크기는 가로 1.86 mm 세로 1.28 mm 이다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제9권6호
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• pp.11-16
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• 2023

물체나 공간을 디지털화하는 기술인 3D 복원은 주로 포인트 클라우드 데이터를 활용한다. 본 논문은 강화학습을 활용하여 주어진 환경에서 포인트 클라우드의 획득을 목표로 한다. 이를 위해 시뮬레이션 환경은 유니티를 이용하여 구성하고, 강화학습은 유니티 패키지인 ML-Agents를 활용한다. 포인트 클라우드 획득 과정은 먼저 목표를 설정하고, 목표 주변을 순회할 수 있는 경로를 계산한다. 순회 경로는 일정 비율로 분할하여 각 스텝마다 보상한다. 이때 에이전트의 경로 이탈을 방지하기 위해 보상을 증가시킨다. 에이전트가 순회하는 동안 목표를 응시할 때마다 보상을 부여하여 각 순회 스텝에서 포인트 클라우드의 획득 시점을 학습하도록 한다. 실험결과, 순회 경로가 가변적이지만 상대적으로 정확한 포인트 클라우드를 획득할 수 있었다.

• Journal of Computational Design and Engineering
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• 제1권3호
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• pp.202-212
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• 2014

To survive in the current shipbuilding industry, it is of vital importance for shipyards to have the ship components' accuracy evaluated efficiently during most of the manufacturing steps. Evaluating components' accuracy by comparing each component's point cloud data scanned by laser scanners and the ship's design data formatted in CAD cannot be processed efficiently when (1) extract components from point cloud data include irregular obstacles endogenously, or when (2) registration of the two data sets have no clear direction setting. This paper presents reformative point cloud data processing methods to solve these problems. K-d tree construction of the point cloud data fastens a neighbor searching of each point. Region growing method performed on the neighbor points of the seed point extracts the continuous part of the component, while curved surface fitting and B-spline curved line fitting at the edge of the continuous part recognize the neighbor domains of the same component divided by obstacles' shadows. The ICP (Iterative Closest Point) algorithm conducts a registration of the two sets of data after the proper registration's direction is decided by principal component analysis. By experiments conducted at the shipyard, 200 curved shell plates are extracted from the scanned point cloud data, and registrations are conducted between them and the designed CAD data using the proposed methods for an accuracy evaluation. Results show that the methods proposed in this paper support the accuracy evaluation targeted point cloud data processing efficiently in practice.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권6_1호
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• pp.1349-1365
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• 2020

최근 스마트 시티, 디지털 트윈 등에 실제 3차원 좌표를 취득할 수 있는 이점에 따라 포인트 클라우드를 이용한 모델 생성에 관한 연구가 늘어나고 있으며, 건물 형상 및 텍스처의 수정이 용이한 솔리드 모델에 대한 요구가 늘어나고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 포인트 클라우드 데이터를 기반으로 군집형 솔리드 건물 모델을 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 총 다섯단계로 구성된다. 첫 단계에서는 포인트 클라우드의 평면성 분석을 통해 지면을 제거하였다. 두 번째 단계에서는 지면이 제거된 포인트 클라우드에서 건물 영역을 추출하였다. 세 번째 단계에서는 건물의 세부 구조물 영역을 추출하였다. 네 번째 단계에서는 추출된 영역에 3차원 좌표정보가 부여된 3차원 건물 모델의 형상을 생성하였다. 마지막 단계에서는 건물 모델 형상에 텍스처를 부여하여 3차원 건물 솔리드 모델을 생성하였다. 제안하는 방법의 검증을 위하여 상용 소프트웨어를 이용해 무인항공기 영상으로부터 포인트 클라우드를 추출하여 실험하였다. 그 결과, 포인트 클라우드 내에 존재하는 일정 높이 이상의 모든 건물에 대하여 포인트 클라우드 대비 위치오차 1 m 내외의 3차원 건물 형상을 생성하고, 원본 영상 해상도 대비 2배 이내의 해상도를 갖는 텍스처링이 수행된 3차원 모델이 생성되는 것을 확인하였다.

• 한국측량학회지
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• 제38권6호
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• pp.611-622
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• 2020

실내공간에 대한 측위 기술과 함께 LiDAR (Light Detection And Ranging)나 카메라와 같이 공간을 측정 장비가 발달하면서 실내공간에 대한 분석과 탐색, 가상현실이나 증강현실을 통한 시각화 서비스에 대한 수요가 증가하고 있다. 이를 위해서는 실제 세계로부터 측정된 데이터를 이용하여 3차원 객체로 모델링하는 작업이 필요하다. 또한 이렇게 구조화된 데이터의 가용성과 상호운용성을 높이기 위하여 표준화된 규격으로 저장하는 것도 매우 중요하다. 본 논문에서는 LiDAR 장비를 통해 획득한 포인트 클라우드 데이터를 이용하여 실내공간을 표현하기 위한 국제표준인 IndoorGML 데이터를 자동적으로 구축하는 방법을 제안하고자 한다. IndoorGML 데이터를 구성하는 과정에서 고려해야 할 점들을 살펴본 후, 자유공간추출과 연결성 검출 과정으로 이루어진 데이터 구축 과정을 통하여 실제로 IndoorGML 데이터를 구축한다. 실험을 통하여 제안 기법이 입력 포인트 클라우드로부터 3차원 데이터 모델을 효과적으로 재구성할 수 있음을 검증한다.

• 한국정밀공학회지
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• 제10권4호
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• pp.170-179
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• 1993

In this study, self-organized neural network is used to solve the vorrespondence problem of the axial stereo image. Edge points are extracted from a pair of stereo images and then the edge points of rear image are assined to the output nodes of neural network. In the matching process, the two input nodes of neural networks are supplied with the coordi- nates of the edge point selected randomly from the front image. This input data activate optimal output node and its neighbor nodes whose coordinates are thought to be correspondence point for the present input data, and then their weights are allowed to updated. After several iterations of updating, the weights whose coordinates represent rear edge point are converged to the coordinates of the correspondence points in the front image. Because of the feature map properties of self-organized neural network, noise-free and smoothed depth data can be achieved.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권10호
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• pp.1257-1263
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• 2012

본 연구는 3D레이저 스캔 방식으로 계측된 인체 데이터를 대상으로 하여 인체의 여러 동작들에 대한 애니메이션 모듈 구현을 목표로 하였다. 이를 위하여 애니메이션 회전을 위한 기준점인 인체의 골격 기준점을 추출하고 추출된 기준점을 이용하여 골격을 잡고 각 골격에 따른 계층트리를 구성하였다. 구성된 계층트리의 골격에 해당되는 오브젝트 정점들을 골격과 연결하고 주어진 애니메이션 3차원 정점들에 행동 패턴을 적용하여 스캔데이터에 애니메이션을 구현하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권2호
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• pp.435-449
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• 2023

The state-of-the-art video-based point cloud compression(V-PCC) has a high efficiency of compressing 3D point cloud by projecting points onto 2D images. These images are then padded and compressed by High-Efficiency Video Coding(HEVC). Pixels in padded 2D images are classified into three groups including origin pixels, padded pixels and unoccupied pixels. Origin pixels are generated from projection of 3D point cloud. Padded pixels and unoccupied pixels are generated by copying values from origin pixels during image padding. For padded pixels, they are reconstructed to 3D space during geometry reconstruction as well as origin pixels. For unoccupied pixels, they are not reconstructed. The rate distortion optimization(RDO) used in HEVC is mainly aimed at keeping the balance between video distortion and video bitrates. However, traditional RDO is unreliable for padded pixels and unoccupied pixels, which leads to significant waste of bits in geometry reconstruction. In this paper, we propose a new RDO scheme which takes 3D-Distortion into account instead of traditional video distortion for padded pixels and unoccupied pixels. Firstly, these pixels are classified based on the occupancy map. Secondly, different strategies are applied to these pixels to calculate their 3D-Distortions. Finally, the obtained 3D-Distortions replace the sum square error(SSE) during the full RDO process in intra prediction and inter prediction. The proposed method is applied to geometry frames. Experimental results show that the proposed algorithm achieves an average of 31.41% and 6.14% bitrate saving for D1 metric in Random Access setting and All Intra setting on geometry videos compared with V-PCC anchor.

• 농업과학연구
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• 제49권3호
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• pp.483-493
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• 2022

It is important to improve the efficiency of plant breeding and crop yield to fulfill increasing food demands. In plant phenotyping studies, the capability to correlate morphological traits such as plant height, stem diameter, leaf length, leaf width, leaf angle and size of panicle of the plants has an important role. However, manual phenotyping of plants is prone to human errors and is labor intensive and time-consuming. Hence, it is important to develop techniques that measure plant phenotypic traits accurately and rapidly. The aim of this study was to determine the feasibility of point cloud data based on a 3D light detection and ranging (LiDAR) system for plant phenotyping. The obtained results were then verified through manually acquired data from the sorghum samples. This study measured the plant height, plant crown diameter and the panicle height and diameter. The R² of each trait was 0.83, 0.94, 0.90, and 0.90, and the root mean square error (RMSE) was 6.8 cm, 1.82 cm, 5.7 mm, and 7.8 mm, respectively. The results showed good correlation between the point cloud data and manually acquired data for plant phenotyping. The results indicate that the 3D LiDAR system has potential to measure the phenotypes of sorghum in a rapid and accurate way.

• 한국측량학회지
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• 제15권2호
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• pp.207-213
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• 1997

본 연구는 저밀도 임의지점의 지형정보를 이용하여 수치지형도를 제작하는데 있어 시간적, 경제적 측면을 포함하는 효율성과 정밀도 측면에서 각각의 수치지형도 제작기법을 비교 분석하여 향후 지형정보시스템의 구축에 있어서 저밀도의 제한된 지형정보를 이용하여 지형분석과 같은 많은 응용분야에 유용하게 이용될 수 있는 3차원 지형모델링의 효율적 기법을 제시하는 연구로써 다음과 같은 결론을 얻었다. 수치지형도를 제작함에 있어 A, B지역 모두 저밀도 임의지점의 지형정보를 이용하여 TIN기반의 지형모델링 기법으로 수치지형도를 제작하는 기법이 가장 신속하면서도 양호한 결과를 가져왔으며 TIN과 GRID기반의 지형모델링 기법으로 제작한 수치지형도를 시각적으로 분석한 결과 A, B지역모두 거의 홉사한 결과를 가져왔으나 DXF 파일로 저장한 데이터의 크기는 TIN기반의 지형모델링 기법이 GRID기반보다 상대적으로 적은 저장용량을 차지하는 것으로 나타났다. 또한 Grid기반의 지형모델링 기법에 의해 제작한 수치지형도에 있어서 저밀도 임의지점의 원형 데이터와 Gridding방법에 의해 보간된 데이터의 표준편차는 A, B지역 모두 Radial basis function 보간기법이 가장 정밀한 보간 결과를 제시하였다.