본 논문에서는 휴먼 센서 기반의 작업자 동작 3D 시각화 모듈을 설계하고 구현한다. 이 모듈을 구성하는 3가지 핵심 모듈은 Human Sensor Implementation, Data Set Creation, Visualization이다. Human Sensor Implementation은 휴먼 센서 위치 설정 및 설치와 휴먼 센서를 통한 작업자 동작 데이터 수집 기능을 제공한다. Data Set Creation은 동작 데이터 변환・저장 및 근접 실시간 작업자 동작 데이터 세트 생성과 측정 센서 데이터 및 동작 데이터 세트 처리 및 관리 기능을 제공한다. Visualization은 작업자 3D 모델 시각화와 동작 평가 및 부하 계산 기능, 대용량 처리 및 관리 기능을 제공한다. 작업자 3D 모델 시각화에서는 동작 데이터 세트(Skeleton & Position)를 작업자 3D 모델에 동기화 맵핑하고, 작업자 3D 모델 동작 애니메이션, 작업자 3D 모델과 분석 결과를 조합하여 시각화한다. 본 논문에서 설계하고 구현한 휴먼 센서 기반의 작업자 동작 3D 시각화 모듈은 향후 스마트 팩토리 분야의 기반 기술로 다양하게 활용될 수 있다.
Objective : The purpose of this study was to evaluate the dimensional errors between real tooth, 3D CT image and CARP model. Materials and Methods : Two maxilla and two mandible block bones with intact teeth were taken from two cadavers. Computed tomography was taken either in dry state and in wet state. After then, all teeth were extracted and the dimensions of the real teeth were measured using a digital caliper at mesio-distal and bucco-lingual width both in crown and cervical portion. 3D CT image was generated using the V-works $4.0^{TM}$ (Cybemed Inc., Seoul, Korea) software. Twelve teeth were randomly selected for CARP model fabrication. All the measurements of 3D Ct images and CARP models were made in the same manner of the real tooth group. Dimensional errors between real tooth, 3D CT image model and CARP model was calculated. Results : 1) Average of absolute error was 0.199 mm between real teeth and 3D CT image model, 0.169 mm between 3D CT image model and CARP model and 0.291 mm between real teeth and CARP model, respectively. 2) Average size of 3D CT image was smaller than real teeth by 0.149 mm and that of CARP model was smalier than 3D CT image model by 0.067mm. Conclusion : Within the scope of this study, CARP model with the 0.291 mm average of absolute eror can aid to enhance the success rate cf autogenous tooth transplantation due to the increased accuracy of recipient bone and donor tooth.
영상, 동영상 및 3D 모델의 인증 및 복사방지를 위한 콘텐츠 기반 해쉬 함수는 강인성 및 보안성의 성질을 만족하여야 한다. 이들 중 해쉬의 보안성을 분석하기 위한 방법으로 미분 엔트로피 방법이 제시되었으나, 이는 영상 해쉬 추출에서만 적용되었다. 따라서 본 논문에서는 미분 엔트로피 기반의 3D 모델 해쉬 특징 추출의 보안성을 분석하기 위한 모델링을 제안한다. 제안한 보안성 분석 모델링에서는 3D 모델 해싱 기법 중 가장 일반적인 두 가지 형태의 특정 추출 방법을 제시한 다음, 이들 방법들을 미분 엔트로피 기반으로 보안성을 분석하였다. 과로부터 해쉬 추출 방법에 대한 보안성을 분석하고 보안성과 강인성과의 상호보완관계에 대하여 논하였다.
2D 기반의 얼굴 분석 및 처리 알고리즘은 포즈 및 조명에 강인하지 못한 문제점들이 존재한다. 이러한 이유로 과거 3D 기반의 얼굴 분석 및 처리 분야에 많은 연구를 진행하려 하였지만, 컴퓨팅 파워의 한계와 고속 스캐너의 부재 등으로 많은 연구가 진행되지 못하였다. 하지만 오늘날 하루가 다르게 빨라지고 있는 컴퓨터의 성능으로 인해 주춤했던 연구들이 다시 진행되고 있다. 이에 본 논문에서는 널리 알려진 선형 모델 기반의 3D morphable face model을 제작하고 성능을 높이는 방법에 대한 구현 및 dense correspondence 문제를 해결하기 위한 방법을 제안한다.
It is still very difficult to generate a geometry model and finite element model, which has complex and many free surface, even though 3D CAD solutions are applied. Furthermore, in the medical field, which is a big growth area of recent years, there is no drawing. For these reasons, making a geometry model, which is used in finite element analysis, is very difficult. To resolve these problems and satisfy the requests of the need to create a 3D digital file for an object where none had existed before, new technologies are appeared recently. Among the recent technologies, there is a growing interest in the availability of fast, affordable optical range laser scanning. The development of 3D laser scan technology to obtain 3D point cloud data, made it possible to generate 3D model of complex object. To generate CAD and finite element model using point cloud data from 3D scanning, surface reconstruction applications have widely used. In the early stage, these applications have many difficulties, such as data handling, model creation time and so on. Recently developed point-based surface generation applications partly resolve these difficulties. However there are still many problems. In case of large and complex object scanning, generation of CAD and finite element model has a significant amount of working time and effort. Hence, we concerned developing a good direct finite element model generation method using point cloud's location coordinate value to save working time and obtain accurate finite element model.
시공단계의 BIM 활용 시 대표적인 기능은 4D시스템에 의한 공정 시뮬레이션 기능을 들수 있다. 4D시뮬레이션을 위해서는 공정 생성 후 공정별 3D모델의 연동과정이 필수적으로 요구된다. 설계단계에 작성된 3D모델은 공정 정보를 고려하지 않으므로 시공단계 적용을 위한 공정 정보의 생성과 3D모델의 연동과정에는 실무적 애로사항이 존재한다. 본 연구에서는 설계단계에 작성된 3D모델에서 HDBSCAN 알고리즘을 이용하여 시공단계의 공정 정보를 추출한 후에 위상정렬 알고리즘 적용으로 선후행관계를 파악하고 공정정보를 자동으로 생성하는 방법론을 제시한다. 생성된 공정 정보는 설계 3D모델을 기반으로 생성되었으므로, 4D시스템에서 공정과 3D모델간의 공통 매개변수에 의해 상호간 자동 연동되는 정보로 활용되어 4D시스템의 실무적 활용성을 배가할 수 있다. 제시된 방법론은 4개 교량에 적용하여 공정 정보 생성결과를 확인하였고, 4D시스템에 적용하여 공정과 3D모델 연동과정의 간편화를 확인하였다.
Purpose: The purpose of this study was establishing process of manufacturing dental prosthesis by using eZIS system(DDS Inc.,Korea). Methods: To evaluate accuracy verification, the test was practiced two ways. First, Comparison of 3D printing models and stone models was practiced by using 3D superimposing software. #36 prepared master model was scanned by eZIS system and three 'Veltz3D' 3D printing models and three 'Bio3D' 3D printing models were manufactured. three stone models were manufactured by conventional impression technique. Second, Fitness test was practiced. the 3D printing models and the stone models was compared by manufacturing same resin crown. #36 prepared master model was scanned 9 times and manufactured (milled) 9 resin crowns by eZIS system. These crowns were cemented three 'Veltz3D' 3D printing models, three 'Bio3D' 3D printing models and three stone models. These crowns were sliced mesiodistal axis and gaps were measured by digital microscope. Results: The average accuracy of Bio3D models were 65.75%. Veltz3D(Hebsiba) models were 60.11% Stone models were 41.00%. Conclusion : This study results showed 3D printing model is similar with stone model. So it was under clinical allow, didn't affect final dental prothesis. There were no significant differences in the appearance of the three types of milling crowns.
The application of a 3-d noise prediction model is increasing as a tool for performing actual noise assessment in order to investigate the noise impact of the residential facility around a development region. However, because the appropriate plans of applying a 3-d noise prediction model is insufficient, it is important to secure the reliability of the noise prediction results generated by a 3-d noise prediction model. Therefore, this study is focused on examining a 3-d noise prediction model, and a prediction equation and input data in it. For this, the 3-d noise prediction models such as SoundPLAN, Cadna-A, IMMI is applied in road noise. After the contents of road noise equations, input data of road noise source, and input data of road noise barrier are understood, the road noise prediction results are compared and examined according to the variation of 3-d noise prediction model, road noise equation, and input data of road noise source and road noise barrier.
To study the effect of the macroscopic TVLEM(Three Vertical Line Element Model) which is developed in 2D, a bearing wall system is selected and 2D and 3D pushover analyses are carried out. In 2D model, the participating width of a flage wall to lateral resistance is modelled based on Paulay's effective width. From the comparisons of roof displacements, 2D model which uses the effective width of flange wall has better prediction and less analysis time than 3D model which has intrinsically the full width of the flange that causes higher stiffness and strength and shorter deformation capacity than 2D model.
Wear model for predicting the vehaviour of a depth is considered in this paper. It is deduced from the energy and volume based wear models such as the Archard equation and the workrate model. A new parameter of the equivalent depth ($D_e$= wear volume /worn area) is considered for the wear model of a depth prediction. A concenpt of a dissipated shear energy density is accommodated for in the suggested models. It is found that $D_e$ can distinguish the worn area shape. A cubic of $D_e$($D_e^3$) gives a better linear regression with the volume than that of the maximmum depth $D_{max}e$($D_{max}^3$) does. Both $D_{max}$ and $D_e$ are used for the presently suggested depth-based wear model. As a result, a wear depth profile can be simulated by a model using $D_{max}$. Wear resistance from the concern of an overall depth can be identified by the wear coefficient of the model using $D_e$.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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