• 한국지리정보학회지
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• 제23권4호
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• pp.1-15
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• 2020

도시가 확장되고 지하시설물 관련 공사가 늘어남에 따라 지하시설물 관로 네트워크를 3차원으로 분석할 수 있는 기술이 절실히 요구되고 있다. 국내에서는 2015년부터 15종의 지하정보(지하시설물, 지하구조물, 지반)를 3차원 기반 지하공간통합지도로 구축하는 사업을 진행하고 있다. 하지만 현재 3차원 지하시설물 구축은 수작업 기반으로서 구축 방법이 매우 복잡하고 지자체별 수백만 건이 넘는 대용량 데이터를 처리하기에는 시간과 비용이 많이 발생한다. 본 논문은 3차원 지하시설물 모델의 가공 및 갱신 자동화 구축 프레임워크를 제시함으로써 3차원 지하시설물 모델을 최소비용으로 신속하게 구축하는 방안을 수립하였다. 본 연구에서 개발된 지하시설물 가공 및 부분갱신 자동화 기술들은 지하공간통합지도 구축사업에 즉시 현장적용이 가능할 것으로 기대한다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.23-28
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• 1997

본 논문은 range map과 texture map이 포함된 range image를 삼각형 메쉬로 된 3차원 형상으로 복원하고, 이 삼각형 메쉬를 기하학적 축소 알고리즘을 적용하여 간략화하는 방법에 대하여 기술한다. 그리고 이 논문에는 복원된 3차원 모델에 texture mapping이 가능하고 간략한 정도를 사용자가 쉽게 결정할 수 있으며, 실시간 multiple level-of-detail에 적용 가능한 빠른 속도의 간략화 방법을 제시한다. 구현한 방법을 국보급 문화재를 스캐닝한 실험 데이터에 적용하여 그 유효성을 입증한다.

• 한국생산제조학회지
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• 제20권2호
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• pp.133-138
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• 2011

RFID system can be used to improve object recognition, map building and localization for robot area. A novel method of indoor navigation system for a mobile robot is proposed using RFID technology. The mobile robot With a RFID reader and antenna is able to find what obstacles are located where in circumstance and can build the map similar to indoor circumstance by combining RFID information and distance data obtained from sensors. Using the map obtained, the mobile robot can avoid obstacles and finally reach the desired goal by $A^*$ algorithm. 3D map which has the advantage of robot navigation and manipulation is able to be built using z dimension of products. The proposed robot navigation system is proved to apply for SLAM and path planning in unknown circumstance through numerous experiments.

• 대한공간정보학회지
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• 제25권1호
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• pp.55-61
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• 2017

2012년 시범 서비스를 시작한 한국형 공간정보 오픈플랫폼 브이월드는 전국의 2차원, 3차원 지도 및 행정정보를 손쉽게 활용할 수 있도록 다양한 서비스를 제공하고 있다. 그 중 3차원 지도 서비스는 건물 단위로 모델링 되어있어 모델 요청과 이를 화면에 그리는 드로우 콜(draw call)이 개별 건물 모델에 대해 필요하다. 이로 인해 발생하는 다수의 모델 요청과 드로우 콜이 central processing unit(CPU)와 graphic processing unit(GPU) 간의 전송 및 전환 과정에서 발생하는 대기 시간 증가를 야기해 3차원 지도 서비스의 성능이 감소한다. 본 논문에서는 다수의 모델 요청 및 드로우 콜로 인해 발생하는 3차원 지도 서비스의 성능 저하를 줄이기 위한 성능 개선안을 제안한다. 이를 위해, 단일 건물 모델이 아닌 여러 건물 모델을 타일로 병합한 3차원 타일 모델을 적용하여 모델 파일에 대한 요청수와 드로우 콜을 줄이고자 하였다. 추가적으로 쿼드트리(quadtree) 알고리즘을 적용하여 화면에 그릴 영역에 필요한 모델의 탐색 시간 감소를 통해 모델 파일을 불러오는 요청 시간을 줄이고자 하였다. 이는 브이월드의 3차원 지도 서비스의 성능을 향상에 기여할 것으로 예상된다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2004년도 GIS/RS 공동 춘계학술대회 논문집
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• pp.613-616
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• 2004

Recently, in a field of cadastre, a computerization of cadastral map is in progress with great growth of GSIS field. Also, the needs for the integration of land and building information are widely increasing for integral-management and its application of various land related information. Through a revision of cadastral laws to replace the existing 2D-Cadastre with the 3D-Cadastre, a legal basis to register the position of buildings and facilities is prepared in the governmental or civil fields. This paper presented 3D-Cadastre theory that has been studied on Europe and surveyed building position directly with Totalstation at cadastral control point after choosing pilot test area, Also, the most efficient surveying method of registering building in a cadastral map is presented with comparing and analyzing building position after surveying digital orthophoto and digital map.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권10B호
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• pp.1093-1103
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• 2009

본 논문에서는 효율적인 보조 정보 생성을 통한 새로운 분산 다시점 비디오 코딩 기법을 제안한다. 분산 비디오 코딩은 원영상과 디코더에서 생성한 보조 정보 간의 오차를 채널 코딩 기법으로 정정한다. 따라서 보조 정보를 정확히 만들수록 분산 비디오 코딩의 성능은 좋아지게 된다. 제안한 기법에서는 깊이지도를 기반으로 하는 다시점 비디오 코딩에 분산 비디오 코딩 기법을 적용한다. 또한 깊이지도를 이용한 3차원 워핑을 통해 인접한 시점의 영상으로부터 보조 정보를 생성하고, 3차원 워핑과 시간 축 상의 인접한 영상을 이용하는 MCTI(motion compensated temporal interpolation)를 효율적으로 혼합하여 사용한다. 실험 결과 제안한 기법으로 생성한 보조 정보는 MCTI와 3차원 위핑을 따로 사용한 방법보다 평균 0.97dB의 PSNR이 향상되었음을 알 수 있었다. 또한 R-D 곡선 상에서 동일 PSNR 대비 평균 8.01%의 비트율이 감소되었다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.638-653
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• 2022

본 논문은 고화질 2차원 전신 영상을 입력으로 받아 영상 속 인물이 입고 있는 의상 패턴과 체형 정보를 추정한 후, 이를 반영한 3차원 가상 휴먼의 생성 기법을 제안한다. 의상의 패턴을 얻기 위해서 Cascade Mask R-CNN을 이용하여 의상 분할을 진행한다. 이후 Pix2Pix로 경계를 블러 및 배경색을 추정하고, UV-Map 기반으로 변환하여 3차원 의상 메쉬의 UV-Map을 얻을 수 있다. 또한, SMPL-X를 이용하여 체형 정보를 얻고 이를 기반으로 의상과 신체의 기본 메쉬를 변형한다. 앞서 얻은 의상 UV-Map, 체형이 반영된 의상과 신체의 메쉬를 이용해 최근 각광받고 있는 게임 엔진인 언리얼 엔진에서 렌더링하여 최종적으로 사용자가 그의 외형이 반영된 3차원 가상 휴먼의 애니메이션을 볼 수 있도록 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.51-56
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• 2019

In this paper, we propose an algorithm that can quickly generate and synthesize city maps in racing games. Racing games are characterized by moving a wide map rather than a fixed map, but designing and developing a wide map requires a lot of production time. This problem can be mitigated by creating a large map in the preprocessing step, but a fixed map makes the game tedious. It is also inefficient to process all the various maps in the preprocessing step. In order to solve this problem, we propose a technique to create a terrain pattern in the preprocessing process, to generate a map in real time, and to synthesize various maps randomly. In addition, we reduced unnecessary rendering computations by integrating view-dependent techniques into the proposed framework. This study was developed in Unity3D and can be used for various contents as well as racing game.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.1157-1163
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• 2015

In this paper, we propose a registration method of 3d facial scan data and CBCT data using voxelization and distance map. First, two data sets are initially aligned by exploiting the voxelization of 3D facial scan data and the information of the center of mass. Second, a skin surface is extracted from 3D CBCT data by segmenting air and skin regions. Third, the positional and rotational differences between two images are accurately aligned by performing the rigid registration for the distance minimization of two skin surfaces. Experimental results showed that proposed registration method correctly aligned 3D facial scan data and CBCT data for ten patients. Our registration method might give useful clinical information for the oral surgery planning and the diagnosis of the treatment effects after an oral surgery.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.408-415
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• 2022

본 논문에서는 효율적인 feature map 추출 네트워크를 이용한 2D 이미지에서의 3D 포인트 클라우드 재구축 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 기법의 독창성은 다음과 같다. 첫 번째로, 메모리 측면에서 기존 기법보다 약 27% 더 효율적인 새로운 feature map 추출 네트워크를 사용한다. 제안하는 네트워크는 딥러닝 네트워크의 중간까지 크기 축소를 수행하지 않아, 3D 포인트 클라우드 재구축에 필요한 중요한 정보가 유실되지 않았다. 축소되지 않은 이미지 크기로 인해 발생하는 메모리 증가 문제는 채널의 개수를 줄이고 딥러닝 네트워크의 깊이를 얕게 효율적으로 구성하여 해결하였다. 두 번째로, 2D 이미지의 고해상도 feature를 보존하여 정확도를 기존 기법보다 향상시킬 수 있도록 하였다. 축소되지 않은 이미지로부터 추출한 feature map은 기존의 방법보다 자세한 정보가 담겨있어 3D 포인트 클라우드의 재구축 정확도를 향상시킬 수 있다. 세 번째로, 촬영 정보를 필요로 하지 않는 divergence loss를 사용한다. 2D 이미지뿐만 아니라 촬영 각도가 학습에 필요하다는 사항은 그만큼 데이터셋이 자세한 정보를 담고 있어야 하며 데이터셋의 구축을 어렵게 만드는 단점이다. 본 논문에서는 추가적인 촬영 정보 없이 무작위성을 통해 정보의 다양성을 늘려 3D 포인트 클라우드의 재구축 정확도가 높아질 수 있도록 하였다. 제안하는 기법의 성능을 객관적으로 평가하기 위해 ShapeNet 데이터셋을 이용하여 비교 논문들과 같은 방법으로 실험한 결과, 본 논문에서 제안하는 기법의 CD 값이 5.87, EMD 값이 5.81 FLOPs 값이 2.9G로 산출되었다. 한편, CD, EMD 수치가 낮을수록, 재구축한 3D 포인트 클라우드가 원본에 근접하는 정확도가 향상된 결과를 나타낸다. 또한, FLOPs 수치가 낮을수록 딥러닝 네트워크에 필요한 메모리가 적게 소요되는 결과를 나타낸다. 따라서, 제안하는 기법의 CD, EMD, FLOPs 성능평가 결과가 다른 논문의 기법들보다 메모리 측면에서 약 27%, 정확도 측면에서 약 6.3% 향상된 결과를 나타내어 객관적인 성능이 입증되었다.