• 대한전자공학회논문지SP
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• 제37권1호
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• pp.1-15
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• 2000

3차원 형상의 복구를 위하여 일반적으로 다른 방향에서 취득한 거리 영상을 하나의 좌표계로 변환하는 과정이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 과정 중 레지스트레이션과 인티그레이션에 관한 연구 결과를 제시한다 레지스트레이션에 대해서는 가존의 ICP 알고리듬의 수렴 속도 향상을 위해 높은 곡률을 갖는 데이터에 가중치를 주는 2 단계의 알고리듬을 제안한다 첫 번째 단계에서는 모든 거리 데이터 이용하여 적당한 정도의 레지스트레이션을 수행하고 두 번째 단계에서 높은 곡률을 가진 점들만을 이용하여 보다 정확한 레지스트레이션을 수행한다 인티그레이션 알고리듬으로는 가준 좌표계로 변환된 모든 거리 영상간의 전체 오차를 최소화하기 위해 2장간의 거리 영상에 대한 ICP 알고리듬을 임의의 N장의 거리 영상에 대하여 적용할 수 있도록 일반화하는 알고리듬을 제안하였다 제안하는 알고리듬을 통하여 2장간의 변환을 순차적으로 수행하여 기준 좌표계로의 변환을 얻었을 때 레지스트레이션 오차가 누적되는 문제점을 해결하였다 실험결과 레지스트레이션 알고리듬은 펜티움 150MHz PC 환경에서 l분정도의 수행시간을 나타내었다 실험 결과는 제안하는 기법이 적절한 시간내에 모든 거리 데이터들을 오차가 고르게 분포하는 모델을 형성할 수 있음을 보인다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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• pp.500-503
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• 2006

To adjust the discrepancy between Light Detection and Ranging (LIDAR) strips, previous researches generally have been conducted using conjugate features, which are called feature-based approaches. However, irrespective of the type of features used, the adjustment process relies upon the existence of suitable conjugate features within the overlapping area and the ability of employed methods to detect and extract the features. These limitations make the process complex and sometimes limit the applicability of developed methodologies because of a lack of suitable features in overlapping areas. To address these drawbacks, this paper presents a methodology using area-based algorithms. This approach is based on the scheme that discrepancies make complex the local height variations of LIDAR data whithin overlapping area. This scheme can be helpful to determine an appropriate transformation for adjustment in the way that minimizes the geographical complexity. During the process, the contour tree (CT) was used to represent the geological characteristics of LIDAR points in overlapping area and the Iterative Closest Points (ICP) algorithm was applied to automatically determine parameters of transformation. After transformation, discrepancies were measured again and the results were evaluated statistically. This research provides a robust methodology without restrictions involved in methods that employ conjugate features. Our method also makes the overall adjustment process generally applicable and automated.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.108-114
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• 2015

Automated driving systems require a high level of performance regarding environmental perception, especially in urban environments. Today's on-board sensors such as radars or cameras do not reach a satisfying level of development from the point of view of robustness and availability. Thus, map data is often used as an additional data input to support these systems. An accurate digital map is used as a powerful additional sensor. In this paper, we propose a new approach for vehicle localization using a lane map and a single-layer LiDAR. The maps are created beforehand using a highly accurate DGPS and a single-layer LiDAR. A pose estimation of the vehicle was derived from an iterative closest point (ICP) match of LiDAR's intensity data to the lane map, and the estimated pose was used as an observation inside a Kalmanfilter framework. The achieved accuracy of the proposed localization algorithm is evaluated with a highly accurate DGPS to investigate the performance with respect to lateral vehicle control.

• 한국CDE학회논문집
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• 제21권3호
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• pp.296-305
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• 2016

This paper proposes a framework to automatically align Dental range image captured by depth sensors like the Microsoft Kinect. Aligning dental images by intraoral scanning technology is a difficult problem for applications requiring accurate model of dental-scan datasets with efficiency in computation time. The most important thing in dental scanning system is accuracy of the dental prosthesis. Previous approaches in intraoral scanning uses a Z-buffer ICP algorithm for fast registration, but it is relatively not accurate and it may cause cumulative errors. This paper proposes additional Alignment using the rough result comes after intraoral scanning alignment. It requires that Each Depth Image of the total set shares some overlap with at least one other Depth image. This research implements the automatically additional alignment system that aligns all depth images into Completed model by computing a network of pairwise registrations. The order of the each individual transformation is derived from a global network and AABB box overlap detection methods.

• 한국측량학회지
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• 제35권2호
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• pp.91-102
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• 2017

Backpack-mounted mapping system is firstly introduced for flexible movement in indoor spaces where satellite-based localization is not available. With the achieved advances in miniaturization and weight reduction, use of LiDAR (Light Detection and Ranging) sensors in mobile platforms has been increasing, and indeed, they have provided high-precision information on indoor environments and their surroundings. Previous research on the development of backpack-mounted mapping systems, has concentrated mostly on the improvement of data processing methods or algorithms, whereas practical system components have been determined empirically. Thus, in the present study, a simulator for a LiDAR sensor (Velodyne VLP-16), was developed for comparison of the effects of diverse conditions on the backpack system and its operation. The simulated data was analyzed by visual inspection and comparison of the data sets' statistics, which differed according to the LiDAR arrangement and moving speed. Also, the data was used as input to a point-cloud registration algorithm, ICP (Iterative Closest Point), to validate its applicability as pre-analysis data. In fact, the results indicated centimeter-level accuracy, thus demonstrating the potentials of simulation data to be utilized as a tool for performance comparison of pointdata processing methods.

• Journal of Mechanical Science and Technology
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• 제19권12호
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• pp.2213-2223
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• 2005

In order to reconstruct a full 3D human model in reverse engineering (RE), a 3D scanner needs to be placed arbitrarily around the target model to capture all part of the scanned surface. Then, acquired multiple scans must be registered and merged since each scanned data set taken from different position is just given in its own local co-ordinate system. The goal of the registration is to create a single model by aligning all individual scans. It usually consists of two sub-steps: rough and fine registration. The fine registration process can only be performed after an initial position is approximated through the rough registration. Hence an automated rough registration process is crucial to realize a completely automatic RE system. In this paper an automated rough registration method for aligning multiple scans of complex human face is presented. The proposed method automatically aligns the meshes of different scans with the information of features that are extracted from the estimated principal curvatures of triangular meshes of the human face. Then the roughly aligned scanned data sets are further precisely enhanced with a fine registration step with the recently popular Iterative Closest Point (ICP) algorithm. Some typical examples are presented and discussed to validate the proposed system.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (C)
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• pp.208-210
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• 2003

RED(Random Early Detection) 라우터를 성공적으로 배치하기 위해서는 RED 알고리즘을 구성하는 각 파라미터를 적절히 조절할 수 있어야 한다. 특히 다수의 TCP 연결이 하나의 라우터를 공유하는 네트워크 병목구간에서는 그 중요성이 한층 강조된다. 그러나 RED가 TD 라우터와 같은 네트워크 퍼포먼스를 유지하면서 ICP 커넥션 간 페어니스(fairness)를 향상시키기 위해서는, 네트워크 상황에 따라 다수의 컨트롤 파라미터 값을 적절하게 설정해줘야만 한다. 문제는 다양한 네트워크 환경에서 효과적으로 RED 알고리즘이 동작하기 위해 파라미터를 설정하는 것이 매우 어렵다는 것이다. 본 논문에서는 네트워크 상황에 따라 동적으로 RED 파라미터를 조절하면서 빠르게 안정적인 상태로 적응하는 진보된 RED 알고리즘인 ea-RED(Efficient Adaptive RED)를 디자인하고 구현하여 알고리즘의 효율성을 확인한다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.303-310
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• 2023

A single vision system limits the ability to accurately understand the spatial constraints and interactions between robots and dynamic workers caused by gantry robots and collaborative robots during production manufacturing. In this paper, we propose a 3D pose registration method for dynamic workers based on a multi-domain vision system for safety monitoring in manufacturing environments. This method uses OpenPose, a deep learning-based posture estimation model, to estimate the worker's dynamic two-dimensional posture in real-time and reconstruct it into three-dimensional coordinates. The 3D coordinates of the reconstructed multi-domain vision system were aligned using the ICP algorithm and then registered to a single 3D coordinate system. The proposed method showed effective performance in a manufacturing process environment with an average registration error of 0.0664 m and an average frame rate of 14.597 per second.

• 대한방사선치료학회지
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• 제16권1호
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• pp.57-65
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• 2004

서론 : 폐암환자의 방사선치료계획 시 불균질 조직 보정(inhomogeneity correction)을 평가하기 위해 폐(lung), (bone) 그리고 뼈를 고정시키기 위해 사용하는 고밀도 물질인 steel 등을 포함한 불균질 조직 보정 팬텀(inhomogeneity correction phantom, ICP)을 자체 제작하였다. 이를 이용하여 방사선치료계획시스템에서 불균질조직 보정 알고리듬에 따른 값들을 비교하고, 또한 실제 측정된 값과 비교, 분석하여 불균질 조직에 따른 선량계산 변화를 평가하고자 하였다. 대상 및 방법 : 영상획득은 전산화단층촬영영상장치(CT, Volume zoom, Germany)와 자체 제작한 불균질 조직 보정팬텀(ICP, pig's vertebra, steel(8.21 g/cm3), cork(0.23 g/cm3))을 사용하였다. 방사선치료계획시스템으로는 Marks Plan(2D)과 XiO(CMS, USA, 3D)를 사용하였고, 측정값과의 비교를 위해서는 선형가속기(CL/1800, Varian, USA)와 이온전리함을 사용하였다. 전산화단층촬영영상장치로부터 획득한 영상을 이용하여 방사선치료계획장치에서 관심점(interest point, IP)에서의 점선량(point dose)과 선량분포를 얻고, 이와 동일한 조건에서 측정을 수행한 후 비교, 분석하였다. 그리고 불균질 조직 보정 알고리듬 사용 유무에 따른 차이와 방사선치료계획장치가 가지고 있는 다양한 불균질 조직 보정 알고리듬 간의 차이도 비교하였다. 결 과 : 불균질 조직 보정 팬텀 내 관심지점에 대한 측정치와 방사선치료계획장치에서 얻은 균질과 불균질 보정된 값을 비교한 결과 폐 제1지점에서의 측정치와 불균질 보정값의 오차는 2D에서 $0.8\%$, 3D에서 $0.5\%$, 스틸 제1지점에서의 측정치와 불균질 보정값의 오차는 2D에서 $12\%$, 3D에서 $5\%$의 오차를 보이나 보정을 하지 않은 값과 측정치의 오차는 각각 $16\%,\;14\%$의 오차가 나는 것을 알 수 있었다. 또한 2D에서 보다는 3D에서의 값들이 오차가 적은 것으로 나타났다. 결 론 : 방사선치료계획 시 조직 내 밀도에 따른 보정이 반드시 이루어져야 하며 보다 정확한 치료계획을 위해서는 2차원 방사선치료계획용 시스템보다는 3차원 방사선치료계획용 시스템을 사용하는 것이 정확한 보정이 가능한 것을 알 수 있었다. 그리고 불균질 조직 보정 알고리듬 간에도 차이가 있어 실제 측정을 통해 가장 적합한 불균질 조직 보정 알고리듬을 선택하는 것이 필수적이라 할 수 있다. 향후 열형광선량계와 필름 선량계를 통한 비교, 분석이 추가적으로 수행되어야 할 것으로 사료된다.

• 박물관보존과학
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• 제22권
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• pp.15-26
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• 2019

이 연구에서는 표면형상 취득에 최적화되어 있는 광학식 정밀스캐닝과 내부 형상획득에 사용되는 X-선 CT스캐닝 결과를 이용하여 삼총통의 내·외부 형상을 다각적으로 분석할 수 있는 3차원(이하 3D) 융합 모델을 제작하였다. 먼저 두 스캐닝 결과를 호환 가능한 확장자로 변환 한 다음 상호간의 정합성을 검증하고자 3D 편차분석을 수행하였다. 이 결과, 두 스캐닝 모델은 대부분(56.98%) ±0.1mm 이내의 편차를 보였으며, 이 수치는 ICP 알고리즘 기반의 정합 및 병합에 큰 영향을 주지 않았다. 병합된 데이터는 총통의 외부 표면색 및 미세형상, 내부 두께 및 구조를 잘 표현하였다. 광학식 표면스캐닝과 X-선 CT스캐닝의 3D 융합 모델은 문화유산의 디지털기록화뿐만 아니라 제작기법 해석에 유용하게 사용되었다. 향후 박물관 전시 영역에서 전시품의 과학적 조사 정보를 보다 쉽게 관람객에게 전달하는 효과를 발휘 할 것으로 기대된다.