• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2011년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.283-284
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• 2011

• 터널과지하공간
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• 제17권3호
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• pp.165-174
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• 2007

3차원 레이저 스캐너를 이용하여 사물의 형상을 측정하고, 이로부터 얻어진 데이터를 이용해서 측정된 사물의 형상을 재현하는 기술을 역분석공학이라고 한다. 최근 암반공학분야에서도 사람 손이 닿지 않는 암반사면이나 넓은 지역에 대한 신속한 불연속면 조사를 위해 이러한 역분석공학 기술을 응용하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 기술을 이용하여 불연속면을 조사하고 분석하기 위해서는 레이저 스캐너로부터 얻어진 3차원 점군데이터를 처리하고 이로부터 불연속면을 추출하고 분석하는 프로그램이 필수적이다. 그러나 기존 프로그램들은 불연속면 조사에 필요한 기능을 충분히 갖추었다고 보기 어려운 실정이다. 따라서 이 연구에서는 3차원 레이저 스캐너를 이용하여 암반면을 측정한 점군데이터로부터 불연속면을 추출하고 통계분석하는 일련의 과정을 자동화된 하나의 프로세스로 처리하는 프로그램을 개발하였으며, 개발된 프로그램을 암반 사면과 터널 벽면의 불연속면 조사에 적용하여 조사기법과 프로그램의 적용성을 검증하였다. 3차원 레이저를 이용한 불연속면 조사와 개발된 프로그램을 이용함으로써 부지 조사시 접근이 곤란한 지역의 조사 용이성이 증대될 수 있을 것으로 기대된다. 또한 관련 기술의 국제적인 수준이 초보 단계인 것을 감안하면 앞으로 해외시장 선점 가능성도 클 것으로 기대된다.

• Journal of Computational Design and Engineering
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• 제3권1호
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• pp.14-23
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• 2016

The problem of fitting B-spline curves to planar point clouds is studied in this paper. A novel method is proposed to deal with the most challenging case where multiple intersecting curves or curves with self-intersection are necessary for shape representation. A method based on Delauney Triangulation of data points is developed to identify connected components which is also capable of removing outliers. A skeleton representation is utilized to represent the topological structure which is further used to create a weighted graph for deciding the merging of curve segments. Different to existing approaches which utilize local shape information near intersections, our method considers shape characteristics of curve segments in a larger scope and is thus capable of giving more satisfactory results. By fitting each group of data points with a B-spline curve, we solve the problems of curve structure reconstruction from point clouds, as well as the vectorization of simple line drawing images by drawing lines reconstruction.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.47-50
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• 2022

In this paper, we proposed a method for Video-based point cloud compression reference software TMC2 encoder with an option for empty partitions in point cloud encoding. This encoder option allows tile initialization and process for an empty partition. The proposed method provides the TMC2 encoder the robustness to process dynamic point clouds.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권1호
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• pp.47-54
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• 2009

측정점으로부터의 3차원 객체 자동인식은 컴퓨터비전, 지능형로봇 등의 분야에서 주요 연구주제이다. 본 논문에서 저자는 측정오차가 포함되어 있으며 정렬되지 않은 대용량 3차원 측정점으로부터 객체를 자동적으로 추출하며 그 형상계수를 추정하는 소프트웨어 기술에 대한 소개를 하고자 한다. 해당 소프트웨어는 기능적으로 상호 연결된 형상모델 제시, 측정점 분할, 형상모델 맞춤의 세 부분으로 이루어졌으며 최단거리 최소제곱법(ODF)이 핵심요소이다. ODF는 형상모델과 측정점 사이의 최단거리의 제곱합을 최소화하는 형상모델 계수를 추정한다. 무작위로 선정된 부분 측정점에 대한 임시 형상모델로서 이차 곡면이 ODF에 의하여 구하여지면 우리는 이로부터 3차원 객체를 자동적으로 추출하는 과정인 최종 형상모델 제시, 측정점 분할, 형상모델 맞춤에 필요한 초기값을 제공할 수 있다. 소개된 소프트웨어 기술을 실제 3차원 측정점에 적용함으로써 그의 성능을 확인하고자 한다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제9권6호
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• pp.11-16
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• 2023

물체나 공간을 디지털화하는 기술인 3D 복원은 주로 포인트 클라우드 데이터를 활용한다. 본 논문은 강화학습을 활용하여 주어진 환경에서 포인트 클라우드의 획득을 목표로 한다. 이를 위해 시뮬레이션 환경은 유니티를 이용하여 구성하고, 강화학습은 유니티 패키지인 ML-Agents를 활용한다. 포인트 클라우드 획득 과정은 먼저 목표를 설정하고, 목표 주변을 순회할 수 있는 경로를 계산한다. 순회 경로는 일정 비율로 분할하여 각 스텝마다 보상한다. 이때 에이전트의 경로 이탈을 방지하기 위해 보상을 증가시킨다. 에이전트가 순회하는 동안 목표를 응시할 때마다 보상을 부여하여 각 순회 스텝에서 포인트 클라우드의 획득 시점을 학습하도록 한다. 실험결과, 순회 경로가 가변적이지만 상대적으로 정확한 포인트 클라우드를 획득할 수 있었다.

• 천문학논총
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• 제30권2호
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• pp.283-287
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• 2015

Within the context of the hugely successful SAGE-LMC and SAGE-SMC surveys, Spitzer photometry observations of the Large and Small Magellanic Clouds have revealed millions of infrared point sources in each galaxy. The brightest infrared sources are generally dust producing and mass-losing evolved stars, and several tens of thousands of such stars have been classified. After photometrically classifying these objects, the dust production by several kinds of evolved stars - such as Asymptotic Giant Branch stars and Red Supergiants - can be determined. SAGE-Spec is the spectroscopic follow-up to the SAGE-LMC survey, and it has obtained Spitzer-IRS $5-40{\mu}m$ spectroscopy of about 200 sources in the LMC. Combined with archival data from other programs, observations at a total of ~1000 pointings have been obtained in the LMC, while ~250 IRS pointings were observed in the SMC. Of these, a few hundred pointings represent dust producing and mass-losing evolved stars, covering a range in colors, luminosities, and thus mass-loss rates. Red Supergiants and O-rich and C-rich AGB stars - the main dust producers - are well represented in the spectroscopic sample. This paper will summarize what we know about the mineralogy of dust producing evolved stars, and discuss their relative importance in the total dust budget.

• 천문학회보
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• 제36권1호
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• pp.82.2-82.2
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• 2011

Infra-Red Dark Clouds (IRDCs) seen silhouette against the bright Galactic background in mid-IR are a class of interstellar clouds that are dense and cold with very high column densities. While IRDCs are believed to be the precursors to massive stars and star clusters, individual IRDCs show diverse star forming activities within them. We report a remarkable example of such cloud, the IRDC at ${\Gamma}53.2^{\circ}$, and star formation activity in this cloud. The IRDC was previously identified in part as three separate, arcmin-size clouds in the catalogue of MSX IRDC candidates, but we found that the IRDC is associated with a long, filamentary CO cloud at 2 kpc from the Galactic Ring Survey data of $^{13}CO$ J = 1-0 emission, and that its total extent reaches ~ 30pc. The Spitzer MIPSGAL 24mm data show a number of reddened mid-IR sources distributed along the IRDC which are probably young stellar objects (YSOs), and the UWISH2 $H_2$ data (2.122mm) reveal ubiquitous out flows around them. These observations indicate that the IRDC is a site of active star formation with YSOs in various evolutionary stages. In order to investigate the nature of mid-IR sources, we have performed photometry of MIPSGAL data, and we present a catalogue of YSOs combining other available point source catalogues from optical to IR. We discuss the evolutionary stages and characteristics of YSOs from their IR colors and spectral energy distributions.

• 대한원격탐사학회지
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• 제22권6호
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• pp.533-542
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• 2006

Lidar는 정확도 높은 고밀도의 점 자료를 제공함으로써 지형공간에 대한 3차원 정보를 제공한다. 특히, 산림과 같은 식생 지역에서는 레이저 신호가 투과되어 지면에서 반사되는 자료가 기록되므로 산림이 밀집하여 존재하는 공간에 대한 수치고도모델 제작에 용이하다. 이 연구에서는 우리 나라 중부지역의 산림에서 획득한 Lidar자료의 수직적 분포 특성을 살펴보고자 하며, 산림자원정보를 추출 및 수치고도자료(DEM)를 획득하기 위한 필수 과정인 지면점들을 분리하는 방법을 제안하고자 한다. Lidar 자료의 수직적인 분포는 산림을 구성하는 수종, 밀도 및 수관의 형태 등에 따라 영향을 많이 받으며, 이러한 산림에서 나타나는 Lidar 자료의 특성을 이용하여 제안된 지면점 분리 방법은 초기 수신신호(First return: FR) 및 말기 수신신호(Last Return: LR)를 함께 이용함으로써 일반적으로 지면점을 분리하는데 요구되는 임계치를 고려하지 않아도 된다는 효율성을 가진다. 제시된 방법으로 분리된 지면점을 이용하여 수치고도모델을 제작하였으며, 이를 기반으로 산림의 중요한 정보가 되는 수고, 수관울폐도 등의 임목의 생물리학적 인자를 보다 정확하게 추출할 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권12호
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• pp.525-530
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• 2022

두 개의 점군(point cloud)을 정렬(alignment)하기 위해 현재까지 ICP(iterative closest point) 알고리즘이 널리 사용되고 있지만, ICP는 두 점군의 초기 방향이 크게 다를 경우 정렬에 실패하는 경우가 많다. 본 논문에서는 두 개의 삼각형 메쉬 A, B가 서로 크게 다른 초기 방향을 가질 때, 이들을 정렬하는 알고리즘을 제안한다. 메쉬 A, B에 대해 각각 가중치 무게중심(weighted centroid)을 구한 뒤, 무게중심으로부터 정점까지의 거리를 이용하여 메쉬 간에 서로 대응될 가능성이 있는 정점들을 특징점으로 설정한다. 설정된 특징점들이 대응될 수 있도록 메쉬 B를 회전한 뒤, A와 B의 정점들에 대해 RMSD(root mean square deviation)를 측정한다. RMSD가 기준치보다 작은 값을 가질 때까지 특징점을 변경하며 같은 과정을 되풀이하여 정렬된 결과를 얻는다. 실험을 통해 ICP 및 Go-ICP 알고리즘으로 정렬이 실패할 경우에도 제안된 알고리즘으로 정렬이 가능함을 보인다.