• 로봇학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.373-380
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• 2022

This paper considers a method of fast correspondence matching for iterative closest point (ICP) algorithm. In robotics, the ICP algorithm and its variants have been widely used for pose estimation by finding the translation and rotation that best align two point clouds. In computational perspectives, the main difficulty is to find the correspondence point on the reference point cloud to each observed point. Jump-table-based correspondence matching is one of the methods for reducing computation time. This paper proposes a method that corrects errors in an existing jump-table-based correspondence matching algorithm. The criterion activating the use of jump-table is modified so that the correspondence matching can be applied to the situations, such as point-cloud registration problems with highly curved surfaces, for which the existing correspondence-matching method is non-applicable. For demonstration, both hardware and simulation experiments are performed. In a hardware experiment using Hokuyo-10LX LiDAR sensor, our new algorithm shows 100% correspondence matching accuracy and 88% decrease in computation time. Using the F1TENTH simulator, the proposed algorithm is tested for an autonomous driving scenario with 2D range-bearing point cloud data and also shows 100% correspondence matching accuracy.

• 방송공학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.709-722
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• 2020

포인트 클라우드는 수많은 점의 집합으로 이루어진 데이터로 2차원 평면에서 벗어나 3차원 공간에서 3D 객체를 표현하는 것이 가능하다. 각 점은 기본적으로 3차원 공간의 좌표 정보가 필요하고 추가적으로 색 (Color), 반사율 (Reflectance) 같은 속성을 가질 수 있도록 구성되어 있다. 이처럼 3D 포인트 클라우드 표현에는 2D 영상보다 많은 데이터를 사용하고 있기에, 이를 사용자에게 효율적으로 제공하기 위해서는 고효율의 압축 기술 연구가 필요하며, 현재 국제 표준 기구인 MPEG에서는 포인트 클라우드 콘텐츠 압축 방법으로 2D 비디오 압축 기술을 사용한 Video-based Point Cloud Compression (V-PCC) 기술이 연구되고 있다. 이러한 고효율의 포인트 클라우드 압축방식에도 불구하고 단말의 성능이나 네트워크 환경 등의 문제로 인해 서비스가 제한되는 상황이 발생할 수 있다. 2D 영상의 경우 Scalable High efficiency Video Coding (SHVC) 혹은 Dynamic Adaptive Streaming over HTTP (DASH) 등의 다양한 기술을 사용하여 이러한 문제를 해결하고 있다. 이에 본 논문에서는 V-PCC 구조에 SHVC를 적용하여, 밀도 스케일러빌리티 기능을 가진 포인트 클라우드 압축 방안을 제안하는 것으로 이러한 문제를 해결하고자 한다.

• Elastomers and Composites
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• 제41권2호
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• pp.116-124
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• 2006

Poly(ethylene-co-15.3 mole% octene) ($PEO_{15}$) - 1-옥텐 2성분계 혼합물과 $PEO_{15}$와 (에틸렌 + 1-옥텐) 혼합용매로 이루어진 3성분계 혼합물의 상거동을 $160^{\circ}C$와 1,000 bar의 영역까지 측정하였다. $PEO_{15}$ - 에틸렌 - 1-옥텐 혼합물에서 에틸렌의 함량이 증가함에 따라 cloud-point 곡선이 측정되는 압력이 급격하게 높아졌다. 에틸렌 함량이 18 wt% 보다 낮을 경우, $PEO_{15}$ -에틸렌 - 1-옥텐 혼합물에서 bubble-point 곡선과 cloud-point 곡선이 모두 관측되었다. 에틸렌 함량이 증가함에 따라 $PEO_{15}$ - 에틸렌 - 1-옥텐 혼합물에서 bubble-point 곡선이 관측되는 온도범위는 좁아졌으며, $PEO_{15}$ - 에틸렌 - 1-옥텐 혼합물이 단일상으로 존재하는 온도-압력 영역이 현저히 감소하였다. 에틸렌 함량에 따라 단일상 영역이 감소하는 것은 $PEO_{15}$와 (에틸렌 + 1-옥텐) 혼합용매 사이에 작용하는 분산인력이 줄어들기 때문이다. 에틸렌을 36 wt% 보다 적게 함유한 $PEO_{15}$ - 에틸렌 - 1-옥텐 혼합물의 단일상 영역은 온도가 높아짐에 따라 감소하였다. 이와는 대조적으로 에틸렌을 50 wt% 보다 많게 함유한 $PEO_{15}$ - 에틸렌 - 1-옥텐 혼합물의 단일상 영역은 온도가 녹아짐에 따라 증가하였다. $PEO_{15}$ 용해도를 낮추는 혼합용매 사이의 극성인력과 $PEO_{15}$ 용해도를 높이는 혼합용매의 밀도는 온도가 낮아짐에 따라 증가한다. 에틸렌 함량이 50 wt% 보다 많을 경우, 혼합용매들의 극성인력 효과가 밀도 효과보다 커서 온도가 낮아짐에 따라 cloud-point 압력은 증가하였다. 에틸렌 함량이 50 wt% 보다 적을 경우, 혼합용매들의 극성인력 효과가 밀도 효과보다 작아서 온도가 낮아짐에 따라 cloud-point 압력은 감소하였다.

• 한국정밀공학회지
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• 제23권5호
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• pp.143-148
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• 2006

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.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제23권12호
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• pp.81-87
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• 2018

Cloud computing is a computing environment in which users borrow as many IT resources as they need to, and use them over the network at any point in time. This is the concept of leasing and using as many IT resources as needed to lower IT resource usage costs and increase efficiency. Recently, cloud computing is emerging to provide stable service and volume of data along with major technological developments such as the Internet of Things, artificial intelligence and big data. However, for a more secure cloud environment, the importance of perimeter security such as shared resources and resulting secure data storage and access control is growing. This paper analyzes security threats in cloud computing environments and proposes a security architecture for effective response.

• 한국정밀공학회지
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• 제24권11호
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• pp.144-153
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• 2007

In order to generate the input data for rapid prototyping, a new approach which is based on the implicit surface interpolation method is presented. In the method a surface is reconstructed by creating smooth implicit surface from unorganized cloud of points through which the surface should pass. In the method an implicit surface is defined by the adaptive local shape functions including quadratic polynomial function, cubic polynomial function and RBF(Radial Basis Function). By the reconstruction of a surface, various types of error in raw STL file including degenerated triangles, undesirable holes with complex shapes and overlaps between triangles can be eliminated automatically. In order to get the slicing data for rapid prototyping an efficient intersection algorithm between implicit surface and plane is developed. For the direct usage for rapid prototyping, a robust transformation algorithm for the generation of complete STL data of solid type is also suggested.

• 한국항행학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.481-487
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• 2023

최근 UAM(Urban Air Mobility)에 대한 관심이 도시의 교통 혼잡과 대기오염 문제 해결 방안으로 급증하고 있다. 하지만 UAM의 효율적인 운영을 위해서는 3D Point Cloud 데이터의 정확한 처리가 필요하며, 특히 지면과 객체를 분리하는 문제가 중요하다. 본 논문은 UAM 환경의 동적이고 복잡한 특성을 고려하여 지면과 객체를 효과적으로 분리하는 방법을 제안하고 검증한다. 우리의 접근 방식은 MEMS 센서로부터 얻은 자세 정보와 RANSAC을 이용한 지면 평면 추정을 결합하여, GPS 오차에 크게 영향 받지 않는 지면/객체 분리를 가능하게 한다. 시뮬레이션 결과는 이 방법이 UAM 환경에서 효과적으로 작동함을 보여주며, 도심 항공 모빌리티의 안전성과 효율성을 향상시키는 중요한 단계를 제시한다. 향후 연구는 이 알고리즘의 정확성을 높이고 다양한 UAM 환경에서 성능을 평가하며, 실제 드론 테스트를 진행할 예정이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.422-424
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• 2021

In this paper, it leads the approach of fusing multiple RGB cameras for visual objects recognition based on deep learning with convolution neural network and 3D Light Detection and Ranging (LiDAR) to observe the environment and match into a 3D world in estimating the distance and position in a form of point cloud map. The goal of perception in multiple cameras are to extract the crucial static and dynamic objects around the autonomous vehicle, especially the blind spot which assists the AV to navigate according to the goal. Numerous cameras with object detection might tend slow-going the computer process in real-time. The computer vision convolution neural network algorithm to use for eradicating this problem use must suitable also to the capacity of the hardware. The localization of classified detected objects comes from the bases of a 3D point cloud environment. But first, the LiDAR point cloud data undergo parsing, and the used algorithm is based on the 3D Euclidean clustering method which gives an accurate on localizing the objects. We evaluated the method using our dataset that comes from VLP-16 and multiple cameras and the results show the completion of the method and multi-sensor fusion strategy.

• 방송공학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.680-691
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• 2021

최근 3차원 스캐너 등을 이용한 3차원 영상 획득 기술이 발전함에 따라 AR(Augmented Reality)/VR(Virtual Reality) 분야에서 활용되는 콘텐츠가 다양해졌다. 이러한 3차원 영상을 나타내는 방식에는 여러 가지가 존재하며, 포인트 클라우드는 그중 하나다. 포인트 클라우드는 3차원 공간에 존재하는 물체를 표현하는 점들의 집합을 의미하고, 실제 객체를 촬영하여 정밀하게 데이터를 획득 및 표현할 수 있다는 장점이 있다. 하지만, 3차원 영상의 특성상 2차원 영상보다는 표현해야 하는 데이터가 많고, 특히 여러 장의 프레임으로 구성된 동적인 3차원 객체는 더욱 많은 데이터를 요구하기에 이를 효율적으로 다루기 위한 고효율의 압축 기술이 개발되어야 한다. 본 논문에서는 도메인 변환 방법인 3D DCT(3-Dimensional Discrete Cosine Transform)를 이용한 움직임 예측을 통하여 포인트 클라우드 영상의 I 프레임 및 P 프레임을 효율적으로 압축하는 기술을 제안한다. 그리고 본 논문에서 제안된 기술과 Intra 프레임 기반의 배경 기술 및 2D DCT 기반의 V-PCC(Video-based Point Cloud Compression)와의 비교를 통해 제안 기술의 압축 성능을 확인한다.

• 한국CDE학회논문집
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• 제21권3호
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• pp.341-352
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• 2016

Manual 3D pipeline modeling from LiDAR scanned point cloud data is laborious and time-consuming process. This paper presents a method to extract the pipe, elbow and branch information which is essential to the automatic modeling of the pipeline connection. The pipe geometry is estimated from the point cloud data through the Hough transform and the elbow position is calculated by the medial axis intersection for assembling the nearest pair of pipes. The branch is also created for a pair of pipe segments by estimating the virtual points on one pipe segment and checking for any feasible intersection with the other pipe's endpoint within the pre-defined range of distance. As a result of the automatic modeling, a complete 3D pipeline model is generated by connecting the extracted information of pipes, elbows and branches.