In managing building facilities, spatial information is the basic data for decision making. However, the method of acquiring spatial information is not easy. In many cases, the site and drawings are often different due to changes in facilities and time after construction. In this case, the site data should be scanned to obtain spatial information. The scan data actually contains spatial information, which is a great help in making space related decisions. However, to obtain scan data, an expensive LiDAR (Light Detection and Ranging) device must be purchased, and special software for processing data obtained from the device must be available.Recently, SLAM (Simultaneous localization and mapping), an advanced map generation technology, has been spreading in the field of robotics. Using SLAM, 3D spatial information can be obtained quickly in real time without a separate matching process. This study develops and tests whether SLAM technology can be used to obtain spatial information for facility management. This draws considerations for developing a SLAM device for real-time remote scanning for facility management. However, this study focuses on the system development method that acquires spatial information necessary for facility management through SLAM technology. To this end, we develop a prototype, analyze the pros and cons, and then suggest considerations for developing a SLAM system.
이 연구에서는 기존의 클레이 애니메이션 제작 공정이 가지는 문제점을 개선하기 위해 3D 컴퓨터그래픽을 도입한 새로운 제작 공정을 제안한다. 그 핵심은 기존 공정을 바탕으로 하되 대단히 노동집약적인 캐릭터 제작 과정을, 3D 컴퓨터그래픽에 의한 디지털 캐릭터로 대체하는 것이다. 클레이 애니메이션에 등장하는 캐릭터를 3D 컴퓨터그래픽으로 구현하기 위해 클레이 캐릭터와 동일한 색상과 종류의 유성찰흙을 사용하여 폴리곤 모델링 캐릭터의 UVW 좌표 값에 맞춘 디퓨즈 맵과 디스플레이스먼트 맵을 제작하였다. 또한 파노라마 HDRI 자동 촬영 시스템을 개발하여 미니어처 세트 촬영 환경의 조명 정보를 초고해상도의 파노라마 HDRI 형식으로 제작, 이를 디지털 라이팅 소스로 사용하였다. 이 과정을 통해 대단히 사실적인 결과물을 얻음과 동시에 숙달된 작업자의 노하우에만 의존하던 스톱모션 제작 공정을 공학적 접근에 의한 자동화된 방식으로 개선할 수 있었다.
다양한 과학 분야와 공학 분야에서는 그들이 다루고 있는 특정한 주제의 정보를 좀 더 신속하고, 명확하게 사용자에게 전달하기 위해서 여러 가지 정보가시화(information visualization) 기법을 사용한다. 정보를 가시화 할 때는 기본적으로 세 가지 과정을 거치는데, 원 데이터(raw data)로부터 데이터 모델(data model)로 변환하고, 변환된 데이터 모델을 가시화 구조상(visual structure)에 매핑(mapping)시킨 후 정보화 모델(information model)로 변환하게 된다. 본 논문에서는 특정 행사가 진행되고 있는 건물내부에서 발생하는 시간, 공간적인 정보를 정리한 도표메타포(table metaphor)를 토대로, 해당 데이터 모델로부터 추출한 다양한 정보를 3차원 지도로 구성된 정보화 모델상에 반영하기 위한 방법을 제안하였다. 또한, 정보를 단순히 공간상에 반영하기 보다는 사용자의 관심영역(interest area)에 따른 정보의 공간적 의미에 중점을 두어 3차원 공간상에 표현하였다.
국내외의 많은 인터넷 포털 사이트는 지도 및 공간정보 서비스를 제공하고 있으며, 최근에는 지도뿐만 아니라 항공 및 위성영상, 거리영상, 실감적 3차원 도시공간모델 등 다양한 영상정보를 함께 제공하고 있다. 본 연구에서는 인터넷 지도 서비스에서 제공하는 파노라마 항공영상에 발생하는 왜곡을 보정하고, 입체영상으로부터 수치도화를 수행하여 3차원 건물 모델링을 용이하게 수행하는 방법을 제안하였다. 본 논문은 누구나 쉽게 접할 수 있는 인터넷 지도로부터 기준점 좌표를 획득하고, 이를 이용하여 인터넷에서 제공하는 항공영상과 지상사진을 이용하여 실사 객체 모델링을 가능하게 하였다는데 의의를 두고 있다. 도화에 필요한 기준점과 같은 데이터들이 인터넷에서 획득한 자료라는 점을 감안하면 높은 정확도를 요구하는 경우에 적용하기에는 한계가 있다. 수치도화 RMSE는 약 9m 이며, 좌표변환식을 이용하여 4m 정도로 향상시킬 수 있었다. 그러므로 높은 정밀도가 요구되지 않는 분야에서는 영상과 필요한 데이터 획득에 제약을 받지 않고 지형지물들을 용이하게 실감적으로 모델링할 수 있는 장점이 있다.
3D 얼굴 모델링은 33공간에서 얼굴을 자유롭게 회전 시켜 다양한 얼굴 자세를 표현하고 조명 효과도 적절하게 모델링 할 수 있으므로, 얼굴 자세, 조명, 표정 등의 표현에 있어서 2D 얼굴 모델링에 비해 보다 정교하며 사실감이 뛰어나 얼굴 인식, 게임, 아바타 등에서 많은 요구가 존재한다. 본 논문에서는 3D 변형 가능 형상 모델에 기반을 둔 3D 얼굴 모델링 방법을 제안한다. 제안된 3D 얼굴 모델링 방법은 먼저 3D 스캐너를 통하여 획득한 3D 얼굴 스캔 데이터를 이용하여 3D 얼굴 변형 가능 형상 모델을 구축한다. 다음, 3D 얼굴 모델링을 하고자 하는 얼굴의 2D 이미지 시퀀스로부터, 해당 얼굴의 특징점들을 검출하고 이들을 매칭하여, 매칭된 특징점들로부터 인수분해 기반 SfM 기법을 이용하여 해당 특징점의 3D 버텍스 좌표 값을 구한다. 이후, 구한 3D 버텍스들을 3D 변형 가능 형상 모델에 정합하여 해당 얼굴의 3D 형상 모델을 얻는다. 또한, 2D 얼굴 이미지 시퀀스들로부터 뷰 독립적인 2D 원통 좌표 텍스쳐 맵을 구하고 이를 이용하여 3D 형상 모델을 렌더링 함으로써, 최종적으로 3B 얼굴 모델을 완성한다. 제안된 3D 얼굴 모델링 방법에 의한 3D 얼굴 모델 생성 과정을 통해서, 본 논문에서 제안한 3D 얼굴 모델링 방법이 기존의 얼굴 모델링 방법들에 비해 상대적으로 빠르고 비교적 정교하게 수행됨을 볼 수 있었다.
The Human Robot Interface (HRI) based on 3D depth sensor on the docent robot is developed and the localization algorithm based on extended Kalman Filter (EKFLA) are proposed through the capstone design by graduate students in this paper. In addition to this, the performance of the proposed EKFLA is also analyzed. The developed HRI system consists of the route generation and localization algorithm, the user behavior pattern awareness algorithm, the map data generation and building algorithm, the obstacle detection and avoidance algorithm on the robot control modules that control the entire behaviors of the robot. It is confirmed that the improvement ratio of the localization error in EKFLA on the scenarios 1-3 is increased compared with the localization algorithm based on Kalman Filter (KFLA) as 21.96%, 25.81% and 15.03%, respectively.
Journal of information and communication convergence engineering
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제10권4호
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pp.411-419
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2012
This paper proposes a semi-automatic image-based approach for 3-dimensional (3D) modeling of buildings along streets. Image-based urban 3D modeling techniques are typically based on the use of aerial and ground-level images. The aerial image of the relevant area is extracted from publically available sources in Google Maps by stitching together different patches of the map. Panoramic images are common for ground-level recording because they have advantages for 3D modeling. A panoramic video recorder is used in the proposed approach for recording sequences of ground-level spherical panoramic images. The proposed approach has two advantages. First, detected camera trajectories are more accurate and stable (compared to methods using multi-view planar images only) due to the use of spherical panoramic images. Second, we extract the texture of a facade of a building from a single panoramic image. Thus, there is no need to deal with color blending problems that typically occur when using overlapping textures.
사진측량학적 처리에 의하여 SPOT 5호 HRG supermode 영상으로부터 수치고도모형(DEM)을 생성하였다. 생성된 DEM의 정착도를 분석하기 위하여 1/5000 축척의 수치지형도로부터 기준 DEM을 작성하고 설정한 여러 시험구간상에서 비교하였다. 또한 수치표면모형(DSM)과 3D 건물모델링을 행하였다.
최근 자율 비행에 대한 관심이 증가하면서 다양한 센서를 통한 자기 위치 인식 연구가 진행되고 있다. 특히 GPS와 같은 자기 위치를 확보할 수 없는 실내 환경의 경우, 다른 방법을 통해 자기 위치를 파악해야 한다. 실내 환경에서 자기 위치 파악에는 여러 가지 방법이 있지만 영상을 통한 위치 인식 기술이 각광을 받고 있다. 본 논문에서는 마크를 통한 영상 기반의 위치 인식 연구에 대해 설명하고, 실제 비행체에 적용하여 자율 비행하는 방법에 대해 제안한다. 그리고 마크가 없는 실제 환경에서도 위치를 인식할 수 있도록 실시간 3차원 지도 생성을 통한 위치 인식 방법에 대해서도 논의한다.
오늘날 도시공간에 건축되는 건축물은 건물사이 공간을 크게 확보하여 건물내부에 충분한 일광을 얻도록 노력하고 있으며, 건물의 일조량은 건물의 높이뿐만 아니라 건물간의 간격이 매우 중요하다. 하지만 오늘날 고밀도 개발로 인하여 건물사이 간격을 충분하게 확보할 수 없고 쾌적한 거주환경에 대한 요구가 강해지면서 일조권 분쟁이 증가되고 있다. 따라서 본 연구에서는 LiDAR 자료와 수치지도를 연계하여 3차원 국토정보를 구축한 후 일조권분석에 적용하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 태양의 고도와 방위각을 이용하고 3차원 도시공간을 정확하게 시뮬레이션하여 각각의 세대별 일조권을 총 일조시간과 연속 일조시간으로 구분하여 정량적으로 분석함으로서 일조권 침해 여부를 보다 정밀하게 판단할 수 있는 방법을 제시하였다. 3차원 국토정보를 이용한 일조권분석방법은 지자체에서 도시계획 및 건축 인허가 업무를 수행할 때 보다 정확한 자료를 제공하여 줄 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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