• 한국측량학회지
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• 제32권2호
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• pp.109-115
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• 2014

본 연구에서는 Han(2013)이 제안한 메모리 효율적인 옥트리를 기반으로 메인 메모리의 크기에 근접하거나 초과하는 3차원 포인트 클라우드로부터 옥트리를 생성하고 3차원 포인트를 탐색하기 위한 방법론을 제시하고자 한다. 이를 위하여 3차원 포인트 클라우드를 메인 메모리에 저장하여 참조하는 방법 대신 하드디스크의 파일을 직접적으로 참조하는 방법을 제안하였다. 아울러 메인 메모리에 구현된 옥트리를 파일로 저장하고 복원함으로써 옥트리 재현 시간을 줄이는 방법을 제안하였다. 메모리참조 방식과 제안된 파일참조 방식을 실제 터널에서 취득한 1800만 개의 3차원 포인트로 구성된 자료와 3억 개로 구성된 자료에 적용하였다. 결과로 옥트리 생성 및 3차원 포인트 탐색시 1800만 개로 구성된 자료에 대해서는 메모리참조 방식이 파일참조 방식보다 월등히 빠른 속도를 나타내었다. 3억 개로 구성된 자료에 대해서는 메모리참조 방식으로는 옥트리를 생성할 수 없는 반면 파일참조 방식으로는 옥트리 생성 및 3차원 포인트 탐색이 가능하였다. 최적의 탐색 속도를 위한 목표 단계의 옥트리는 생성할 수 없었지만 3억 개가 넘는 3차원 포인트를 탐색할 수 있다는데 의미를 둘 수 있다. 아울러 옥트리를 재현하기 위해 소요되는 시간은 옥트리를 생성하기 위한 시간의 3% 내외로서 제안된 방식이 매우 효율적임을 확인할 수 있었다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2007년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.471-472
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• 2007

• 한국정보처리학회논문지
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• 제2권6호
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• pp.831-838
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• 1995

움직이는 3차원 물체를 화면상에 디스플레이하기 위해서는 많은 기하학적 연산을 필요로 하는데 CAD나 애니메이션 응용에서는 가능한한 빠른 속도로 변환을 수행하는 것이 중요한 문제이다. 8진트리로 표현된 3차원 영상의 기하학적 변환을 수행하기 위한 기존의 방법은 8진트리의 모든 노드에 변환 행렬연산을 적용함으로써 가능하였다. 본 논문에서는 8진트리로 표현된 3차원 영상의 기하학적 변환을 효율적으로 수행하기 위하여 8진트리의 각 노드에 기본벡터를 이용하여 직각좌표로 변환시키는 효율적인 방법을 제안한다. 본 논문의 공식을 이용하면 기하학적변환을 위한 행렬 연산을 기본 벡터에만 적용하면 되고, 덧셈과 2의 지수에 의한 곱셈 연산만이 소요된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제5권5호
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• pp.599-607
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• 2002

8진트리 모델은 3차원 물체를 계층적으로 모델링할 수 있는 기법으로 임의의 시각 방향에서 투영영상을 생성할 수 있으므로 3차원 물체인식 등 다양한 분야에서 효율적인 데이터 베이스로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 8진트리 모델을 사용해 투영 영상을 만들어 보고 Multi level boundary search 알고리즘을 사용해 표면 영상을 생성해 본다. 또한 2D 영상과 3D 영상의 특징점을 구하는 방법과 2D 특징점, 3D 특징점의 기하학적 변환을 통하여 유사 특징점을 찾는 방법에 대하여 언급한다. 이 방법들은 3D 물체 모델링을 위한 효율적인 데이터 베이스 구축과 물체 특징점 응용을 위한 기본 자료로 활용될 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_1호
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• pp.1009-1024
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• 2018

라이다의 활용 증가와 함께 점군 자료의 양이 급증할 것으로 예상되며, 이에 따라 효율적인 점군 검색 및 자료 분석을 위한 차원 축소 방법의 중요성이 강조되고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 입력된 원점과 방향 벡터를 이용해 옥트리 노드를 조회하는 파라메트릭 알고리듬의 특징에 따른 기존 CPU, GPU 기반 옥트리의 한계를 정의하고, 이를 극복할 수 있는 검색 기법을 제시한다. GPU 옥트리 환경을 활용할 수 있는 파라메트릭 알고리듬을 구현하고 이에 대한 성능평가를 수행하였으며, 또한 검색된 지점을 활용하여 잡음이 제거된 2차원 영상 투영 방법을 구현하였다.

• 국제학술발표논문집
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• The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.667-668
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• 2015

While the plant projects grow bigger and global attention to the plant is increasing, efficient space arrangement is not working in plant project because of the complex structure in installing the equipment unlike the construction project. In addition to this, presently, problem in installation process caused by the disagreement between floor plan and real spot is rising. Therefore the target of this research is to solve the problems and reaction differences, caused by changing the space arrangement in installing the equipment of plant construction. And this research suggests the equipment arrangement method for construction and related processes. To solve the problem, 3D cloud point data of space and equipment is collected by 3D laser scanning and the space matching is operated. In processing the space matching, data is simplified by applying the octree algorithm. This research simplifies the 3D configuration data acquired by 3D scanner equipment through the octree algorithm, and by comparing this data, identifies the space for target equipment, and finally suggests the algorithm that makes the auto space arrangement of equipment possible in construction site and also suggests the process to actualize this algorithm.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.1-9
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• 2010

최근 들어, 3D 입체 영화와 TV 등 3차원 입체 영상 디스플레이에 대한 관심이 매우 높다. 안경을 끼는 불편함을 해결하기 만들어진 무안경식 3차원 입체 영상 디스플레이를 위해서는 렌즈 어레이 카메라로부터 만들어지는 기초영상(elemental images)을 생성해야 한다. 렌즈 어레이에 여러 카메라가 배치되므로 주어진 3차원 가상공간에 대해 기초영상을 생성하는데 많은 시간이 소요되며, 특히 고용량의 바이오메디컬 자료에 대해서는 더 많은 시간이 소요된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 좀더 효율적으로 개선하기 위해 주어진 자료의 효율적 렌더링을 위해 옥트리(Octree)를 구성한 후, GPU(graphics processor units)를 이용하여 렌더링하는 기법을 제시한다. 실험 결과, 제시된 기법이 기존 방법과 비교하여 많은 개선이 있었지만 아직도 더 효율적인 기법의 개발이 요구된다.

• 한국측량학회지
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• 제31권4호
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• pp.301-310
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• 2013

본 연구는 옥트리로 색인한 대용량 3차원 포인트 클라우드를 다중코어를 이용하여 병렬로 탐색함으로써 탐색 속도를 향상시키는 것을 목표로 한다. 특히 주어진 좌표로부터 일정 반경 내에 존재하는 포인트를 병렬로 탐색하기 위하여 다수의 리프 노드에 동시에 접근하는 방식을 개발하는 것에 초점을 두었다. 이를 위하여, 탐색 부하를 각 코어에 분배하는 과정에서 코드 중 for 루틴을 OpenMP에 의하여 자동으로 나누는 방식과 공간적 분할을 고려하는 방식 등 두 가지 병렬 탐색 방식을 제안하였다. 병렬 및 비병렬 탐색 방식을 평가하기 위하여 지상 레이저 스캐너로 취득한 약 1800만개의 3차원 포인트로부터 옥트리를 생성하고 8개 코어가 집적된 CPU가 1개 장착된 시스템에 적용하였다. 결과적으로 두 가지 병렬 탐색 방식 모두 비병렬 탐색 방식보다 수배의 성능 향상 효과를 나타내었으며, 두 병렬 방식은 탐색 반경에 따라 서로 경합하는 양상을 나타내었다. 향후 코어별 탐색 부하 분배 방식을 개선하여 병렬 탐색 속도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권12호
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• pp.1729-1736
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• 2004

This paper proposes an efficient collision detection method in the dynamic spatial subdivisions for the MMORPG engine which requires realtime interactions. An octree is a suitable structure for static scenes or terrain processing. An octree spatial subdivision enhances rendering speed of scenes. Current spatial subdivisions tend to be highly optimized for efficient traversal, but are difficult to update quickly for a changing geometry. When an object moves to the outside extent for the spatial subdivisions, the acceleration structure would normally have to be rebuilt. The OSP based on a tree is used to divide dynamically wide outside which is the subject of 3D MMORPG. TBV does not reconstruct all tree nodes of OSP and has reduced rebuilding times by TBV information of a target node. A collision detection is restricted to those objects contained in the visibility range of sight by using the information established in TBV. We applied the HBV and ray tracing for an efficient collision detection.

• 전자공학회논문지C
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• 제34C권9호
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• pp.84-101
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• 1997

Inferring and recognizing 3D objects form a 2D occuluded image has been an important research area of computer vision. The octree model, a hierarchical volume description of 3D objects, may be utilized to generate projected images from arbitrary viewing directions, thereby providing an efficient means of the data base for 3D object recognition. We present a fast algorithm of finding the 4 pairs of feature points to estimate the viewing direction. The method is based on matching the object contour to the reference occuluded shapes of 49 viewing directions. The initially best matched viewing direction is calibrated by searching for the 4 pairs of feature points between the input image and the image projected along the estimated viewing direction. Then the input shape is recognized by matching to the projectd shape. The computational complexity of the proposed method is shown to be O(n$^{2}$) in the worst case, and that of the simple combinatorial method is O(m$^{4}$.n$^{4}$) where m and n denote the number of feature points of the 3D model object and the 2D object respectively.