KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권6호
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pp.2782-2805
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2018
We present a legorization framework that produces a LEGO model from user-specified 3D mesh model. Our framework is composed of two stages: voxelization and legorization. In the voxelization, input 3D mesh is converted to a voxel model. To preserve the shape of the 3D mesh, we devise a silhouette fitting process for the initial voxel model. For legorization, we propose three objectives: stability, aesthetics and efficiency. These objectives are expressed in a tiling equation, which builds a LEGO model using layer-by-layer approach. We legorize five models including characters and buildings to prove the excellence of our framework.
본 논문에서는 다양한 복원 인공지능 알고리즘 중 하나인 3차원 복원 기술은 실제로 존재하는 물체의 2차원적인 픽셀을 3차원의 형태로 구현하여 형상화한다. 정확한 3차원 정보 처리가 요구됨에 따라 포인트 클라우드로 표현되는 데이터를 통해 정확한 쿨체의 크기 정보나 좌표 정보를 표시할 수 있다. 데이터의 픽셀을 분석하여 3차원의 형태로 구현할 것을 정의하는 복셀화(Voxelization) 알고리즘 전처리 과정을 통해 3차원 복원 기술 3D-GAN 활용으로 3차원 형태 형상화를 하였다. 본 논문에서는 3차원 복원 알고리즘 통하여 2차원 포인트 클라우드를 분석해 3차원 형태로 복원하는 기술에 대한 설명한다.
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.
This paper suggests an efficient method for making the high resolution volexlized model from a polygonal surface object. A distinctive strength of the method is that a surface model, however complex one, can be transformed and formed an absolute voxelized solid model in a various resolution. It caused by producing a voxel by integrating the informations for the candidated voxels separately detected in each 3D-axial direction. This method reduces memory complexity by storing the information of voxels that is produced during the 2-phase volxelization(surface and inner voxelization) of a surface object in a binary file. For the computational efficiency, a parallel process using multi-threads is applied in the process of the inner voxelization, it also takes advantage of time complexity.
We propose a hardware accelerated voxelization method for various 3D object model such as surface models, solid models, and volumetric CSG models. The algorithm utilizes the stencil buffer that is one of modern Open히 graphics hardware features. The stencil buffer is originally used to restrict drawing to certain portions of the screen. The volumetric representations of given 3D objects are constructed slice-by-slice. For each slice, the algorithm restricts the drawing areas constructed inner region of 3D objects using the stencil buffer, and generates slices of the volumetric representation for target objects. As a result, we can provide volume graphics support for various engineering applications such as multi-axis machining simulation, collision detection and finite element analysis.
Virtual reality technology has been widely used in the field of nuclear and radiation safety, dose rate computing in virtual environment is essential for optimizing radiation protection and planning the work in radioactive-controlled area. Because the CPU-based gamma dose rate computing takes up a large amount of time and computing power for voxelization of volumetric radioactive source, it is inefficient and limited in its applied scope. This study is to develop an efficient gamma dose rate computing code and apply into fast virtual simulation. To improve the computing efficiency of the point kernel algorithm in the reference (Li et al., 2020), we design a GPU-based computing framework for taking full advantage of computing power of virtual engine, propose a novel voxelization algorithm of volumetric radioactive source. According to the framework, we develop the GPPK(GPU-based point kernel gamma dose rate computing) code using GPU programming, to realize the fast dose rate computing in virtual world. The test results show that the GPPK code is play and plug for different scenarios of virtual simulation, has a better performance than CPU-based gamma dose rate computing code, especially on the voxelization of three-dimensional (3D) model. The accuracy of dose rates from the proposed method is in the acceptable range.
Determination of assembly sequence of components is a key issue in assembly operation. Although a number of articles dealing with assembly sequence determination have appeared, an efficient and general methodology for complex products has yet to appear. The objective of this paper is to present the problems and models used to generate assembly sequence from design data. An essential idea of this research is to acquire a finite number of voxels from any complex geometric entity, such as 3D planar polygons, hollow spheres, cylinders. cones, tori, etc. In order to find a feasible assembly sequence, the following four steps are needed: (1) The components composing of an assembly product are identified and then the geometric entities of each component are extracted. (2) The geometric entities extracted in the first step are translated into a number of voxels. (3) All the mating or coupling relations between components are found by considering relations between voxels. (4) The components to be disassembled are determined using CCGs (Component Coupling Graph).
최근 거리 데이터와 CAD로부터 생성된 3차원 영상에 대한 관심이 급격하게 증가하여 다양한 3차원 영상 데이터베이스가 구축되고 있다. 원하는 영상 자료를 효과적이면서 고속으로 검색할 수 있는 시스템은 인터넷과 디지털 도서관 분야에서 중요한 문제로 부각되고 있다. 그러나, 3차원 영상 자료의 방대한 크기로 인하여 데이터베이스 관리에 어려움이 있다. 따라서 영상의 효율적 관리와 함께 내용 기반의 검색을 위한 적합한 기술자가 필요하게 된다. 본 논문에서 제안하는 형상 기술자는 3차원 영상에 대한 체적소화(voxelization)를 기반으로 한다. 체적소화된 3차원 영상에 대하여 수학적 형태학에서 파생된 골격화를 수행하고, 골격으로부터 노드(node)와 에지(edge)로 구성된 그래프를 생성한다. 생성된 그래프는 3차원 영상의 기하학적인 정보를 소실하지 않고, 인간의 직관과 유사하여 새로운 현상 기술자로 적합하다. 따라서 제안하는 형상 기술자는 3차원 물체 인식과 압축 그리고 내용 기반의 검색에 유용하게 사용할 수 있다.
Younghak Kim ;Kichang Shin ;Aleksey Bolotnikov;Wonho Lee
Nuclear Engineering and Technology
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제55권5호
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pp.1718-1733
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2023
The virtual Frisch-grid method for room-temperature radiation detectors has been widely used because of its simplicity and high performance. Recently, side electrodes were separately attached to each surface of the detectors instead of covering the entire detector surface with a single electrode. The side-electrode structure enables the measurement of the three-dimensional (3D) gamma-ray interaction in the detector. The positional information of the interaction can then be utilized to precisely calibrate the response of the detector for gamma-ray spectroscopy and imaging. In this study, we developed a 3D position-sensitive 5 × 5 × 12 mm3 cadmium-zinc-telluride (CZT) detector and applied a flattening method to correct detector responses. Collimated gamma-rays incident on the surface of the detector were scanned to evaluate the positional accuracy of the detection system. Positional distributions of the radiation interactions with the detector were imaged for quantitative and qualitative evaluation. The energy spectra of various radioisotopes were measured and improved by the detector response calibration according to the calculated positional information. The energy spectra ranged from 59.5 keV (emitted by 241Am) to 1332 keV (emitted by 60Co). The best energy resolution was 1.06% at 662 keV when the CZT detector was voxelized to 20 × 20 × 10.
최근 들어, 라이다 기술의 발전에 따라 정확한 거리 측정이 가능해지면서 라이다 기반의 3차원 객체 탐지 네트워크에 대한 관심이 증가하고 있다. 기존의 네트워크는 복셀화 및 다운샘플링 과정에서 공간적인 정보 손실이 발생해 부정확한 위치 추정 결과를 발생시킨다. 본 연구에서는 고수준 특징과 높은 위치 정확도를 동시에 획득하기 위해 어텐션 기반 융합 방식과 카메라-라이다 융합 시스템을 제안한다. 먼저, 그리드 기반의 3차원 객체 탐지 네트워크인 Voxel-RCNN 구조에 어텐션 방식을 도입함으로써, 다중 스케일의 희소 3차원 합성곱 특징을 효과적으로 융합하여 3차원 객체 탐지의 성능을 높인다. 다음으로, 거짓 양성을 제거하기 위해 3차원 객체 탐지 네트워크의 탐지 결과와 이미지상의 2차원 객체 탐지 결과를 결합하는 카메라-라이다 융합 시스템을 제안한다. 제안 알고리즘의 성능평가를 위해 자율주행 분야의 KITTI 데이터 세트를 이용하여 기존 알고리즘과의 비교 실험을 수행한다. 결과적으로, 차량 클래스에 대해 BEV 상의 2차원 객체 탐지와 3차원 객체 탐지 부분에서 성능 향상을 보였으며 특히 Voxel-RCNN보다 차량 Moderate 클래스에 대하여 정확도가 약 0.47% 향상되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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