Recently, quality control of the Liquefied Natural Gas Carrier (LNGC) cargo hold and block-erection interference areas using 3D scanners have been performed, focusing on large shipyards and the international association of classification societies. In this study, as a part of the research on LNGC cargo hold quality management advancement, a study on deep-learning-based scaffolding system 3D point cloud object detection and post-processing were conducted using a LNGC cargo hold 3D point cloud. The scaffolding system point cloud object detection is based on the PointNet deep learning architecture that detects objects using point clouds, achieving 70% prediction accuracy. In addition, the possibility of improving the accuracy of object detection through parameter adjustment is confirmed, and the standard of Intersection over Union (IoU), an index for determining whether the object is the same, is achieved. To avoid the manual post-processing work, the object detection architecture allows automatic task performance and can achieve stable prediction accuracy through supplementation and improvement of learning data. In the future, an improved study will be conducted on not only the flat surface of the LNGC cargo hold but also complex systems such as curved surfaces, and the results are expected to be applicable in process progress automation rate monitoring and ship quality control.
본 논문에서는 무인 지상 차량의 (Unmanned Ground Vehicle, UGV)의 위치 추정을 위한 컴퓨터 비전 기술을 제안한다. 제안하는 방법은 연속적으로 획득되는 360도 거리 정보(range data)와 디지털 수치모델(Digital Surface Model, 이하 DSM)의 3차원 등록(3-D registration) 방법에 기반하고 있다. 많은 수의 3차원 점군(point clouds) 정보를 가지고 있는 거리 정보의 연속적 3차원 등록은 상당한 수행 시간을 필요로 한다. 실시간 위치 추정을 위해 우리는 투영 기반의 등록 방법과 Uniform Arc Length Sampling(이하 UALS) 방법을 제안한다. UALS는 거리영상에서의 GSD(ground sample distance)를 균일하게 유지하면서 동시에 3차원 샘플 포인트의 수를 줄일 수 있는 장점을 가지고 있다. 또한 투영 기반 등록 기술은 3차원 대응점의 탐색 시간을 감소시킨다. 두 개의 실제 항법 경로를 이용한 실험을 통하여 제안하는 방법의 성능을 검증하였다. 3차원 점군의 다양한 샘플링에 대하여 제안하는 기술의 속도 및 정합 성능을 기존 방법과 비교하였다.
3D point data acquired from laser scan or stereo vision can be quite noisy. A preprocessing step is often needed before a surface reconstruction algorithm can be applied. In this paper, we propose a nonparametric approach for noisy point data preprocessing. In particular, we proposed an anisotropic kernel based nonparametric density estimation method for outlier removal, and a hill-climbing line search approach for projecting data points onto the real surface boundary. Our approach is simple, robust and efficient. We demonstrate our method on both real and synthetic point datasets.
시설물의 유지 관리 및 모니터링에 UAVs (Unmanned Aerial Vehicles)의 활용이 확대되고 있다. 안전 점검을 위한 시설물의 외관 상태 평가를 위하여 고해상도 영상을 취득하는 것이 필요하며, 넓은 지역을 빠르게 취득하기 위하여 비디오 데이터로 취득할 필요가 있다. 일반적으로 비디오 데이터에는 위치 정보가 포함되지 않아, 검사 개체의 실제 크기에 대한 정량적 분석이 어렵다. 본 연구에서는 교량 시설물을 대상으로 비디오 프레임과 기준 사진의 정합을 이용하여 교량의 3차원 점군(point cloud) 데이터의 활용성을 평가하고자 한다. 드론을 이용하여 비디오와 사진을 취득하고, 기준 사진과의 특징점 정합을 통하여 비디오 프레임의 외부 표정 요소를 생성하였다. 실험 결과 비디오 프레임 데이터는 기준 사진과 유사한 표정 정확도를 얻었으며, 표정된 프레임 데이터를 이용하여 생성된 점군 데이터는 교량의 형상 및 크기를 잘 표현하였다. 향후 다양한 조건의 정합 실험을 통하여 결과물의 안정성이 확인되면, 비디오 기반의 시설물 모델링 및 점검에 효과적으로 적용될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 oversampling에 의하여 BER 성능을 개선할 수 있는 OFDM 변복조 방식을 제안하였다. 제안된 OFDM 변복조 방식은 사용하는 반송파 개수 N과 동일한 개수의 0 데이터를 삽입하여 2N point IFFT하여 전송한다. 수신단에서는 두 배 높은 주파수로 샘플링하여 2N point FFT하여 신호를 복조한다. 본 논문에서는 AWGN 환경에서 제안된 방식이 기존의 방식에 비하여 SNR에서 3 dB 성능 개선이 이루어진다는 것을 수학적인 증명을 시도하였다. 또한 컴퓨터 시뮬레션을 통하여 AWGN 채널 환경에서 기존의 방식과 제안된 방식의 BER 성능을 분석하였다. 시뮬레이션 결과 동일 에러 확률 성능을 얻기 위한 Eb/No이 3 dB 개선됨을 보였다.
이 논문은 영상 카메라를 이용하여 교통 객체를 인식하고자 하는 경우, 영상 내 객체 인식 정확도를 높이기 위해 소실점을 이용하여 객체에 대한 3D 바운딩 박스를 생성하는 방법이다. 최근 인공지능을 이용하여 교통 영상 카메라로 촬영된 차량을 검출하고자 하는 경우 이 3D 바운딩 박스 생성 알고리즘을 적용하고자 한다. 카메라 설치 각도와 카메라가 촬영한 영상의 방향성을 분석하여 종 방향 소실점(VP1)과 횡 방향 소실점(VP2)을 도출하고 이를 기반으로 분석 대상 동영상에서 이동하는 객체를 특정하게 된다. 이 알고리즘을 적용하면 감지된 객체의 위치, 종류, 크기 등 객체 정보 검출이 용이하고, 이를 자동차와 같은 이동류에 적용하는 경우 이를 트래킹하여 각 객체가 이동한 위치와 좌표, 이동속도 및 방향 등을 알 수 있다. 실제 도로에 적용한 결과 트래킹이 10% 향상되었으며 특히 음영지역(큰 차에 가려진 극히 적은 차량 부위)의 인식율과 트래킹이 100% 개선되는 등 교통 데이터 분석 정확성을 향상시킬 수 있었다.
본 연구는 3D 스캐닝에 대해 고찰하고 건축분야에서의 활용 동향, 시공 이후 공간에 3D 스캐닝 기술을 활용하여 시공 준공도면과 시공 후 데이터를 추출하여 도면과 데이터를 비교하며 기존 시공 준공도면과의 차이점을 도출하고 이를 통해 3D 스캐닝을 활용하여 건축 전반적인 부분에서 어떻게 활용되어야 하는지에 대해 이 연구의 목적이 있다. 현재 3D 스캐닝 기술은 현재 현장에 적용하여 설계, 시공, 안전까지 건축분야 전반적으로 널리 활용되어 지고 있다. 3D스캐닝 데이터와 기존 도면을 비교한 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 외부 형태와 치수는 크게 차이를 보이지 않는다. 둘째, 내부 형태와 치수는 차이를 보이고 있다. 셋째, 실내조명 배치는 모든 건축물에서 차이를 보이고 있다. 3D스캐닝은 준공되기 전 시공 단계에서도 필수적인 요소가 되어야 할 것으로 보이며, 자동화, 로봇 등을 이용하여 지속적인 3D 스캔을 통해 시공 및 안전관리의 효율성을 높이고, 자재관리 등 감리의 목적으로 활용되어야 할 것이며, 이를 통한 BIM, 공정관리 등 건축 전반적인 분야에서의 후속 연구가 필요할 것으로 보인다.
연구의 목적은 3차원 역설계 기술을 기반으로 MEP (Mechanical, Electrical and Plumbing) 시설물 유지관리 작업의 효율성을 개선할 수 있는 방안을 도출하는 것이다. 최근, 3차원 이미지 스캔 기반 역설계 기술이 건설, 건축, 구조, 플랜트 분야에서 많이 활용되고 있다. 특히, 객체 수가 많고, 형태가 복잡한 MEP 설비의 경우, 여러 번의 시설물 관리 작업으로 인해 도면과 상이한 경우가 많아, 최근 반도체 공장, 플랜트, 빌딩 MEP 등을 중심으로 많이 활용되고 있다. 3차원 이미지 스캔을 통해 획득된 3차원 포인트 클라우드는 대상물의 정밀한 3차원 정보를 포함하고 있어, 이를 잘 활용한다면, 시설물 관리 등 다양한 유스케이스에 필요한 객체 정보를 추출할 수 있다. 특히, 형태가 복잡한 MEP 시설물 관리 작업의 효율성을 개선할 수 있다. 본 연구에서는 이와 관련된 기술 동향을 조사하고, 이를 기반으로 3차원 역설계 프로세스를 분석한다. 분석한 결과를 바탕으로, MEP 시설물 관리 작업의 개선 방안을 도출하고, 그 효과를 기술한다.
본 연구는 2개의 라인 레이저를 이용하여 3차원 형상을 획득하는 방법에 대해 제안한다. 제안하는 방법은 532 nm와 630 nm 파장의 레이저를 이용하여 2-라인 레이저를 생성하고 이를 대상객체에 조사하여 반사되는 빛을 영상센서로 획득하는 것을 통해 3차원 점 데이터를 연산한다. 이를 위해 레이저와 카메라 간의 위치를 결정하고 각 레이저의 평면 방정식 계수를 추정하며 삼각법을 통해 이미지 공간의 라인을 3차원 공간의 점으로 변환한다. 제안하는 시스템은 2개의 라인 레이저와 데이터 정합을 위한 스태핑 모터 제어부와 영상을 획득하고 레이저의 라인을 추출하는 영상처리부, 그리고 추출된 라인으로부터 3차원 점 데이터를 처리하고 3D 모델을 생성하는 3D 모델링부로 나뉜다. 제안하는 방법은 기존 단일 레이저 스캐닝 방식과 비교하여 가려짐으로 인해 발생하는 데이터 소실문제를 해결할 수 있다.
3D 모델링은 건축, 기계, 제품 및 영화영상의 다양한 콘텐츠 제작 등에 폭넓게 활용되고 있으며 첨단 제작기술들이 적용되고 있다. 모델링은 시간이 많이 소요되는 작업으로 이러한 단점을 보완하기 위해서 최근 3D스캐닝 기술을 적용하여 제작기간을 단축시키려는 시도가 활발하다. 소형 오브젝트에 대한 3D스캐닝은 레이저나 광학을 이용하여 직접 데이터를 얻지만 대형의 건물이나 조형물은 고가의 장비가 필요하므로 직접적이 데이터 취득이 힘들다. 본 연구에서는 포토메트리를 이용하여 대형 오브젝트에 대한 3차원 모델링 데이터를 획득한다. 영상 데이터를 획득하기위해 드론을 이용하였으며 조형물과 드론의 일정한 간격유지와 비행 동선에 대한 측정방법을 제시하였다. 또한 획득된 3차원 점군 데이터를 애니메이션에 활용할 수 있는 제작환경과 렌더링 된 애니메이션 결과물을 제시하여 다양한 환경에서 제작할 수 있는 방안을 모색하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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