3D 물체검출은 대체로 자동차, 버스, 사람, 가구 등과 같은 비교적 크기가 큰 데이터를 검출하는 것을 목표로 두어 작은 객체 검출에는 취약하다. 또한, 임베디드 기기와 같은 자원이 제한적인 환경에서는 방대한 연산량 때문에 모델의 적용이 어렵다. 본 논문에서는 1개의 레이어만을 사용하여 로컬 특징에 중점을 두어 작은 객체 검출의 정확도를 높였으며, 제안한 사전 학습된 큰 네트워크에서 작은 네트워크로의 지식 증류법과 파라미터 크기에 따른 적응적 양자화를 통해 추론 속도를 향상시켰다. 제안 모델은 SUN RGB-D Val 와 자체 제작한 모형 사과나무 데이터 셋을 이용하여 성능을 평가하였고 최종적으로 mAP@0.25에서 62.04%, mAP@0.5에서 47.1%의 정확도 성능을 보였으며, 추론 속도는 120.5 scenes per sec로 빠른 실시간 처리속도를 보였다.
MMS (Mobile Mapping System) is being used for HD (High Definition) map construction because it enables fast and accurate data construction, and it is receiving a lot of attention. However, research on the use of MMS in the construction field is insufficient. In this study, road surveying and inspection of construction structures were performed using MMS. Through data acquisition and processing using MMS, point cloud data for the study site was created, and the accuracy was evaluated by comparing with traditional surveying methods. The accuracy analysis results showed a maximum of 0.096m, 0.091m, and 0.093m in the X, Y, and H directions, respectively. Each RMSE was 0.012m, 0.015m, and 0.006m. These result satisfy the accuracy of topographic surveying in the general survey work regulation, indicating that construction surveying using MMS is possible. In addition, a 3D model was created using the design data for the underpass road, and the inspection was performed by comparing it with the MMS data. Through inspection results, deviations in construction can be visually confirmed for the entire underground roadway. The traditional method takes 6 hours for the 4.5km section of the target area, but MMS can significantly shorten the data acquisition time to 0.5 hours. Accurate 3D data is essential data as basic data for future smart construction. With MMS, you can increase the efficiency of construction sites with fast data collection and accuracy.
PURPOSE. This study aimed to evaluate the accuracy of digitizing dental impressions of abutment teeth using a white light scanner and to compare the findings among teeth types. MATERIALS AND METHODS. To assess precision, impressions of the canine, premolar, and molar prepared to receive all-ceramic crowns were repeatedly scanned to obtain five sets of 3-D data (STL files). Point clouds were compared and error sizes were measured (n=10 per type). Next, to evaluate trueness, impressions of teeth were rotated by $10^{\circ}-20^{\circ}$ and scanned. The obtained data were compared with the first set of data for precision assessment, and the error sizes were measured (n=5 per type). The Kruskal-Wallis test was performed to evaluate precision and trueness among three teeth types, and post-hoc comparisons were performed using the Mann-Whitney U test with Bonferroni correction (${\alpha}=.05$). RESULTS. Precision discrepancies for the canine, premolar, and molar were $3.7{\mu}m$, $3.2{\mu}m$, and $7.3{\mu}m$, respectively, indicating the poorest precision for the molar (P<.001). Trueness discrepancies for teeth types were $6.2{\mu}m$, $11.2{\mu}m$, and $21.8{\mu}m$, respectively, indicating the poorest trueness for the molar (P=.007). CONCLUSION. In respect to accuracy the molar showed the largest discrepancies compared with the canine and premolar. Digitizing of dental impressions of abutment teeth using a white light scanner was assessed to be a highly accurate method and provided discrepancy values in a clinically acceptable range. Further study is needed to improve digitizing performance of white light scanning in axial wall.
최근 유지보수 등의 목적으로 다양한 건설 및 건축 분야에서 스캔 프로젝트가 수행되고 있다. 스캔된 결과로 생선된 포인트 클라우드는 스캔 대상물을 표현하는 수많은 점들로 구성되어 있다. 이런 스캔 데이터에서 치수를 포함한 필요한 정보를 추출하는 과정을 역설계라 한다. 포인트 클라우드를 BIM으로 모델링하는 역설계 과정은 수많은 수작업이 포함되어 있다. 시간이 많이 소모되는 역설계 작업 특성상 설계변경 같은 재작업 요청이 발생되면 비용은 기하급수적으로 증가한다. 역설계 자동화 기술이 이런 문제를 개선하는 데 도움을 줄 수 있다. 하지만, 역설계 산출물은 유스케이스에 따라 가변성을 가지며, 산출물의 종류와 상세수준은 달라질 수 있다. 이런 점을 고려해, 본 연구는 건축물 평면객체 기본 형상(primitive geometry)에서 BIM객체로 자동 맵핑하는 G2BM(Geometry-to-BIM mapping) 규칙 정의 방법을 제안한다. G2BM는 사용자 활용사례 가변성을 고려한 건축물 평면 BIM객체 역설계 프로세스 정의와 사용자화 방안을 제안한다. 그리고, 프로토타입을 통해 이에 대한 효과를 확인한다.
객체의 형상을 결정할 수 있는 요소는 크기, 경사도와 경사방향, 곡률, 기복변화, 요소간의 특성관계, 선 또는 면이 이루는 각, 특징점의 분포형태 등 매우 다양하다. 객체가 존재하는 공간은 3차원이지만 대부분의 경우 2차원 공간상에서 객체를 표현하고 이를 기반으로 객체인식을 수행하고 있다. 본 연구에서는 3차원 공간에서 객체의 형태를 판단하기 위한 방법을 제안하기 위하여 기존의 체인코드를 3차원으로 확장시켜 큐브형태의 연산자의 적용을 수행하였다. 일련의 코드로 생성되는 3D 체인코드를 분석하여 객체를 정형화하여 하향식 방법에 의한 객체 모델링의 기반이 될 수 있음을 보여 주었다. 또한 점 데이터 분할에 적용할 수 있으며 이는 라이다 데이터에 의한 모델링에 사용될 수 있다.
지질공원은 환경적 측면이나 유산적 측면으로도 보존가치가 높다. 이러한 지질공원의 보존과 보호를 위해서는 모니터링과 국민적 관심은 필수적이다. 무인항공기와 SfM 알고리즘의 활용은 인력대비 넓어 관리가 어려웠던 지질공원의 효과적인 모니터링을 가능하게 해주며, 이로부터 파생되는 다양한 공간정보 데이터는 부족했던 지질공원 인지도 향상을 위해서도 활용이 가능하다. 우리는 이를 확인하기 위하여 한탄-임진강권역 국가 지질공원중 하나인 화적연을 사례로 하여 무인항공기와 SfM 알고리즘을 이용하여 3차원 공간데이터를 생성하여 화적연을 측량하였다. 그리고 이 데이터를 가상현실과 3D 프린팅에 적용하고 간단한 온라인 설문조사를 실시하여 지질공원 홍보 가능성을 확인하였다. 최종적으로 지질공원 모니터링을 목적으로 생성된 각 단계별 데이터들을 조사하고 지질공원의 홍보 및 연구를 위한 교차활용방안을 제시하였다.
Arofi Kurniawan;Aspalilah Alias;Mohd Yusmiaidil Putera Mohd Yusof;Anand Marya
Imaging Science in Dentistry
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제54권1호
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pp.63-69
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2024
Purpose: The objective of this study was to determine the minimum number of teeth in the anterior dental arch that would yield accurate results for individual identification in forensic contexts. Materials and Methods: The study involved the analysis of 28 sets of 3-dimensional (3D) point cloud data, focused on the labial surface of the anterior teeth. These datasets were superimposed within each group in both genuine and imposter pairs. Group A incorporated data from the right to the left central incisor, group B from the right to the left lateral incisor, and group C from the right to the left canine. A comprehensive analysis was conducted, including the evaluation of root mean square error (RMSE) values and the distances resulting from the superimposition of dental arch segments. All analyses were conducted using CloudCompare version 2.12.4 (Telecom ParisTech and R&D, Kyiv, Ukraine). Results: The distances between genuine pairs in groups A, B, and C displayed an average range of 0.153 to 0.184mm. In contrast, distances for imposter pairs ranged from 0.338 to 0.522 mm. RMSE values for genuine pairs showed an average range of 0.166 to 0.177, whereas those for imposter pairs ranged from 0.424 to 0.638. A statistically significant difference was observed between the distances of genuine and imposter pairs(P<0.05). Conclusion: The exceptional performance observed for the labial surfaces of anterior teeth underscores their potential as a dependable criterion for accurate 3D dental identification. This was achieved by assessing a minimum of 4 teeth.
본 논문에서는 디지털 홀로그래픽 서비스를 위한 3D 공간정보 (깊이정보) 보안기술을 제안한다. 영상 콘텐츠 암호화는 영상의 전체 혹은 일부분을 조작하여 허용된 사용자에게만 정보를 제공하는 기술이다. 제안하는 암호화 기술은 깊이정보에서 객체의 윤곽선을 추출한 후 이를 기반으로 쿼드트리 분할을 수행한다. 분할된 블록 중 최상위 블록을 암호화 한다. 암호화 효과는 화질측정 방법을 이용한 정량적인 평가와 시각적인 평가를 병행하였다. 실험결과 전체 데이터 중에서 0.43%의 데이터만을 암호화하여 깊이정보의 시각적인 정보를 은닉할 수 있었다. 또한, 암호화되는 데이터 량과 시각적인 특성분석을 통해 깊이정보의 윤곽선 추출시 사용하는 임계치 값과 암호화 효율 상의 상관관계를 분석하였다.
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.
최근 식생이 분포하는 면적, 식생의 크기와 같은 형상 정보를 포인트 클라우드 형식의 3차원 형태로 획득할 수 있는 Laser Scanning (LS)을 활용하는 방법들이 제안되고 있다. 식생의 물리적 형상 구현을 위해 LS를 활용할 경우, 식생 정보를 보다 정밀하고 빠르게 취득할 수 있다는 장점이 있으나 측정 혹은 후처리 과정에서 발생할 수 있는 불확실성을 검토하기 위해 실제 데이터와 비교하여 보정하는 과정이 반드시 요구된다. 따라서 본 연구에서는 인공적으로 조성된 하천 수로 내 목본 식생의 줄기, 가지, 잎의 물리적 구조에 대한 매뉴얼 조사를 수행하고 이를 3차원 Terrestrial Laser Scanning (TLS)에 의해 획득한 정보와 비교하였다. 또한, 목표 식생에 대한 3차원 TLS는 여러 방향에서 반복적으로 스캐닝을 수행하여 획득되는 식생 정보의 정밀도를 향상하고자 하였다. 분석 결과, 식생의 직경과 줄기의 길이는 두 방법의 결과가 큰 차이가 없으나 가지의 길이를 측정할 경우, 포인트 클라우드 정보로는 캐노피 영역에서 가지와 잎의 정확한 구별이 어렵다는 한계점으로 상대적으로 큰 차이가 있는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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