• 한국건설관리학회:학술대회논문집
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• 한국건설관리학회 2008년도 정기학술발표대회 논문집
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• pp.645-648
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• 2008

초고층 복합공간이 증가하면서 건축물의 공간에서는 매우 복잡하고 다양한 상황들이 연출되는데, 이에 대한 관리는 아직도 관리자가 획득한 제한된 정보에 근거해서 내린 의사결정에 의존하고 있다. 그러나 인간의 능력은 한정된 시간 동안에, 제한된 정보를 분석하여, 상황에 맞는 적절한 조치를 취하는 데에는 한계가 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위해 첨단 정보기술을 융합한 유비쿼터스 시스템을 이용할 수 있는 방안을 제안하고자 한다. 본 논문은 객체 지향 3D 데이터에 관한 연구 현황을 조사하여 3D 데이터 추출 방안, 시스템간의 데이터 교환 방안, 현재 객체 지향 3D 데이터의 활용 상황 등에 대한 정보를 수집하고, 다중이용시설물의 일반적인 공간 정보를 3D CAD 정보에서 추출하여 GIS 시스템으로 보낼 방안을 수립하고자 한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권10호
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• pp.4968-4986
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• 2017

In this paper, we primarily address the difficulty of automatic generation of a plausible depth map from a single image in an unstructured environment. The aim is to extrapolate a depth map with a more correct, rich, and distinct depth order, which is both quantitatively accurate as well as visually pleasing. Our technique, which is fundamentally based on a preexisting DepthTransfer algorithm, transfers depth information at the level of superpixels. This occurs within a framework that replaces a pixel basis with one of instance-based learning. A vital superpixels feature enhancing matching precision is posterior incorporation of predictive semantic labels into the depth extraction procedure. Finally, a modified Cross Bilateral Filter is leveraged to augment the final depth field. For training and evaluation, experiments were conducted using the Make3D Range Image Dataset and vividly demonstrate that this depth estimation method outperforms state-of-the-art methods for the correlation coefficient metric, mean log10 error and root mean squared error, and achieves comparable performance for the average relative error metric in both efficacy and computational efficiency. This approach can be utilized to automatically convert 2D images into stereo for 3D visualization, producing anaglyph images that are visually superior in realism and simultaneously more immersive.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권8호
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• pp.950-962
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• 2006

최근 인터넷에는 3차원 그래픽 데이터를 이용하는 그래픽 응용 프로그램들이 증가하고 있다 이에 따라 색상, 질감, 모양, 공간관계 등의 3차원 그래픽 데이터의 특징 정보를 이용한 검색에 관련된 많은 기법이 제안되고 있다. 그러나 효율적인 3차원 그래픽 데이터의 모델링이나 데이터베이스 저장 기법에 대한 연구는 미진한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 XML 기반의 3DGML로 모델링된 3차원 그래픽 데이터를 데이터베이스에 저장하고 SQL을 이용하여 3차원 그래픽 데이터를 내용기반으로 검색할 수 있는 시스템을 제시한다. 3DGML로 모델링된 3차원 그래픽 데이터에서 의미 있는 객체들을 추출하여 관계형 데이터베이스에 저장하는 객체단위 데이터베이스 매핑 기법을 제시하고, 이 데이터베이스로부터 3차원 그래픽 데이터 객체의 특징 정보와 3차원 장면의 설명정보 및 장면에 포함된 객체간의 공간 관계 등을 이용한 SQL 질의를 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권10호
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• pp.2157-2163
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• 2011

본 논문에서는 가상 공간에서 의상을 직접 입어보는 체험을 해 볼 수 있는 웹 3차원 의복 애니메이션을 구현하기 위하여 2차원 및 2.5차원 의복 디자인 시스템을 이용한 3차원 의복 애니메이션 시스템을 설계하였고, 자연스러운 드레이핑을 구현하기 위하여 메시 생성 및 변형 알고리즘, 영역 추출 알고리즘, 워프 알고리즘, 명암 추출 및 적용 알고리즘을 이용하였다. 그리고 2차원 및 2.5차원 의복 디자인 시스템에서 추출된 좌표 점은 텍스트 형식의 데이터로 받아 의복 정보 파일로 입력하게 된다. 또한 이 의복 정보 파일은 3차원 의복 애니메이션에 활용할 수 있도록 구현하였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제30권5호
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• pp.501-511
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• 2022

Three-dimensional (3D) models have become crucial for improving civil infrastructure analysis, and they can be used for various purposes such as damage detection, risk estimation, resolving potential safety issues, alarm detection, and structural health monitoring. 3D point cloud data is used not only to make visual models but also to analyze the states of structures and to monitor them using semantic data. This study proposes automating the generation of high-quality 3D point cloud data and removing noise using deep learning algorithms. In this study, large-format aerial images of civilian infrastructure, such as cut slopes and dams, which were captured by drones, were used to develop a workflow for automatically generating a 3D point cloud model. Through image cropping, downscaling/upscaling, semantic segmentation, generation of segmentation masks, and implementation of region extraction algorithms, the generation of the point cloud was automated. Compared with the method wherein the point cloud model is generated from raw images, our method could effectively improve the quality of the model, remove noise, and reduce the processing time. The results showed that the size of the 3D point cloud model created using the proposed method was significantly reduced; the number of points was reduced by 20-50%, and distant points were recognized as noise. This method can be applied to the automatic generation of high-quality 3D point cloud models of civil infrastructures using aerial imagery.

• 지구물리와물리탐사
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• 제4권3호
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• pp.89-95
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• 2001

물리탐사분야에서 탄성파 기술의 최종 목적은 지하매질의 공간적 특성을 규명하는데 있으며 이를 위해 전문해석가들은 영상화된 탄성파 자료로부터 이벤트들의 연속성을 검토하여 불연속적인 면을 해석하게 된다 본 논문에서는 지하구조 해석에 사용되는 3차원 탄성파 이미지로부터 불연속면을 자동으로 추출하는 기법을 소개하고 있다. 본 논문에서 소개된 방법은 세 단계를 통해 수행된다. 첫번째 단계는 3차원 자료로부터 이벤트의 연속성을 coherency cube형태로 계산하는 과정이며, 두번째 단계는 이러한 coherency cube 로부터 불면속면의 존재 가능성이 높은 지역을 3차원적인 형상의 이진영상(binary image)으로 표현하는 과정이다. 세번째 단계는 앞에서 얻어진 이진영상으로부터 불연속면의 위치 및 연장성에 대한 정보를 찾는 단계로서 앞에서 얻어진 이진 영상을 세선화 과정을 통해 3차원 평면형태의 불연속면을 결과물로 얻게된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권11호
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• pp.2335-2340
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• 2009

본 논문은 레퍼런스(reference) 데이터 그룹을 효율적으로 생성하고 활용한 마커리스 증강현실(Markerless Augmented Reality)의 구현 방법을 제안한다. 카메라 설정과 레퍼런스 데이터 그룹 생성, 트래킹 (tracking) 부분으로 되어 있다. 효율적인 레퍼런스 데이터 그룹을 생성하기 위해서는 CAD모델과 같은 3D모델을 필요하며, 다양한 관점에서 본 레퍼런스 데이터 그룹을 생성해야 한다. 모델에 대한 영상에서 특징점들을 추출하고, 광선 추적법을 이용하여 그 특징점에 대응하는 3D좌표를 추출하여, 모델의 특징점들에 대한 2D/3D 대응접의 레퍼런스 데이터 그룹이 구성된다. 트래킹 할 때 현재 프레임영상에서 특징점 들이 가장 많이 매칭되는 레퍼런스 데이터와 그 주위의 모델 데이터만을 이용하기 때문에 빠르게 트래킹할 수 있다.

• 대한공간정보학회지
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• 제13권3호
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• pp.59-67
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• 2005

도시지역의 대부분을 차지하는 건물에 대한 3차원 공간정보는 지도제작뿐 아니라 무선 통신망 설계, 카 내비게이션, 가상도시 구축 등에 근간이 되는 주요 정보이다. 대표적인 수동센서(passive sensor)로부터 얻어진 수치항공사진은 높은 수평 위치정확도를 가지는 반면 중심투영과 폐색지역에 의한 원천적인 문제로 인하여 자동화 과정이 어렵다. 반면 능동센서인 LIDAR 시스템은 지표면에 대한 비정규 점군 형태의 3차원 정보를 빠르고 정확하게 제공한다. 하지만 데이터 취득 특성상 건물의 외곽선과 같은 정보의 획득에는 어려움이 있다. 본 연구에서는 수치항공사진과 LIDAR 데이터를 용합하여 건물의 외곽선을 자동으로 추출하는 방법을 제안하였다. 실험 결과 본 연구에서 제안한 방법은 복잡한 형태의 건물의 외곽선 추출에 우수한 결과를 보여주었으며, LIDAR 데이터와 수치항공사진을 이용해 건물을 자동으로 추출할 수 있는 가능성을 제시하였다.

• 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.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제26권1호
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• pp.21-28
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• 2001

Major deficiencies of current automation scheme including various robots for bioproduction include the lack of task adaptability and real time processing, low job performance for diverse tasks, and the lack of robustness of take results, high system cost, failure of the credit from the operator, and so on. This paper proposed a scheme that could solve the current limitation of task abilities of conventional computer controlled automatic system. The proposed scheme is the man-machine hybrid automation via tele-operation which can handle various bioproduction processes. And it was classified into two categories. One category was the efficient task sharing between operator and CCM(computer controlled machine). The other was the efficient interface between operator and CCM. To realize the proposed concept, task of the object identification and extraction of 3D coordinate of an object was selected. 3D coordinate information was obtained from camera calibration using camera as a measurement device. Two stereo images were obtained by moving a camera certain distance in horizontal direction normal to focal axis and by acquiring two images at different locations. Transformation matrix for camera calibration was obtained via least square error approach using specified 6 known pairs of data points in 2D image and 3D world space. 3D world coordinate was obtained from two sets of image pixel coordinates of both camera images with calibrated transformation matrix. As an interface system between operator and CCM, a touch pad screen mounted on the monitor and remotely captured imaging system were used. Object indication was done by the operator’s finger touch to the captured image using the touch pad screen. A certain size of local image processing area was specified after the touch was made. And image processing was performed with the specified local area to extract desired features of the object. An MS Windows based interface software was developed using Visual C++6.0. The software was developed with four modules such as remote image acquisiton module, task command module, local image processing module and 3D coordinate extraction module. Proposed scheme shoed the feasibility of real time processing, robust and precise object identification, and adaptability of various job and environments though selected sample tasks.