• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.11-20
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• 2018

최근 센서와 가상공간의 융합 어플리케이션 개발이 증가함에 따라 실제 공간에서의 물리적 센서를 3 차원 가상공간에서 표현하고 직접 제어, 관리할 수 있는 방법에 대한 요구도 증가하고 있다. 본 연구에서는 물리적 센서와 가상공간의 디지털 객체가 공존하며 시각화를 생성하는 가상세계와 현실세계를 혼합한 증강 현실을 이용하여, 3D 가상공간에서의 물리적 센서 장치를 표현하는 기법을 정의한다. 이것은 이기종 컴퓨팅 환경에서 증강 혼합현실 응용프로그램에서의 데이터 공유와 상호 교환을 통하여 네트워크상의 다양한 물리 센서들을 관리 제어하는 것을 목적으로 한다. 현실 세계에 존재하는 수많은 센서들을 구분하기 위하여 대표적인 센서 타입을 분류하고 센서별 기능을 3D 가상공간에 표현하기 위한 센서 장면 그래프를 정의하고 데이터 모델을 정의하였다. 이를 기반으로 3D 가상공간에서 센서 장치들의 기능을 시뮬레이션 할 수 있는 물리적 센서 뷰어를 개발하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권11호
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• pp.1657-1666
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• 2010

수중 센서 네트워크(UWSN: Underwater Wireless Sensor Networks)는 수중 센서 노드들의 에너지 자원의 제약이 심하고, 제한된 통신 대역폭과 다양한 전파지연 등의 환경적인 특성 때문에 효율적이고 안정적인 데이터전송 방법이 요구된다. 본 논문에서는 수중 센서 네트워크의 센서 노드들이 해양 바닥에 고정된 2차원 구조(2D: two-dimensional underwater wireless sensor network model)에서 이상적인 셀 크기의 육각 모자이크 구조를 이용한 향상된 하이브리드 전송 방법을 설명하고, 또한 센서 노드를 해양 바닥의 닻에 매달아 움직임이 가능한 3차원 구조(3D: three-dimensional underwater wireless sensor network model)에서 효과적인 데이터전송을 위한 에너지 효율적인 인식 및 통신범위를 확장하는 방법을 제안한다. 2D 및 3D 구조에서 제안된 방법들은 시뮬레이션 결과에 의해 기존의 전송 방법보다 높은 에너지 효율성을 가지는 것이 확인되었다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.859-861
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• 2003

In order to present a space in details, it is indispensable to acquire 3D shape and texture simultaneously from the same platform. 3D shape is acquired by Laser Scanner as point cloud data, and texture is acquired by CCD sensor. Positioning data is acquired by IMU (Inertial Measurement Unit). All the sensors and equipments are assembled on a hand-trolley. In this research, a method of integrating the 3D shape and texture for automated construction of Digital Surface Model is developed. This Digital Surface Model is applied for efficient feature extraction. More detailed extraction is possible , because 3D Digital Surface Model has both 3D shape and texture information.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.455-466
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• 2006

본 논문에서는 능동형 센서를 이용하여 실사 객체에 대한 깊이 정보 및 칼라 정보를 획득하고 획득된 데이터를 이용하여 3D 객체를 생성하였다. 길이 정보를 획득하는 방법은 능동형 센서 모듈을 내장한 $Zcam^{TM}$ 카메라를 이용하였다. <중략>세 번째, 세부 파라미터를 조절하여 깊이 정보의 왜곡을 보정하고 보정된 깊이 정보를 이용하여 3D 메쉬 모델을 생성한 후, 서로 인접한 외곽 점들을 연결하여 완전한 객체 메쉬 모델을 만든다. 최종적으로, 완성된 객체 메쉬 모델에 칼라 영상 데이터의 칼라 값을 적용해 매핑 처리를 수행함으로써 3D 객체를 생성하였다. 실험을 통해 능동형 센서가 장착된 카메라로 획득한 데이터만으로 3D 객체를 생성할 수 있다는 가능성을 제시하였으며, 3차원 전용 스캐너를 이용한 것보다 데이터 획득이 간편하고 용이함을 알 수 있었다.

• 한국농림기상학회지
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• 제20권2호
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• pp.205-213
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• 2018

작물 모델의 개발과 검증에 사용되는 생체중 자료는 파괴적 샘플링을 통해 얻어져 왔다. 파괴적 샘플링이 가지는 단점을 보완하기 위해 저가형 3D 센서인 Kinect 센서와 무료 공개 소프트웨어들을 사용하여 생체중을 추정하는 기법을 개발하였다. 특히, 많은 작물모델들이 개발되어 있지 않은 배추를 대상으로 입체이미지를 생성하여, 그로부터 얻어진 부피와 생체중 추정치의 신뢰도를 분석하고자 하였다. 크기가 다른 배추 결구 부위를 스캔하기 위해 Kinect 센서와, Microsoft가 무상으로 제공하는 Software Development Kit 내 Kinect Fusion Explorer 프로그램을 사용하였다. 개별 배추의 입체이미지를 생성하기 위해 3D 그래픽 편집 소프트웨어인 Meshlab을 활용하여 배경과 불필요한 물체를 수동으로 제거하였다. 또한, 불완전한 입체모델로부터 생체중 추정을 위해 3D 프린터 소프트웨어인 Makerbot Desktop 을 사용하여 배추를 생성하기 위해 필요한 플라스틱 필라멘트 소모량을 추정하였다. 입체모델 편집 프로그램인 Blender를 사용하여 부피를 추정하였을 때, 실제 부피에 비해 17.6%에서 2160.6% 범위의 상당한 오차가 있었다. 반면, 필라멘트 소요량은 실제 배추 생체중 변이의 98.7%를 설명할 수 있었다. 또한, 이들의 상관관계는 5% 수준에서 유의하였다. 이러한 결과들은 직접적인 부피 계산 절차를 제외하더라도 간편하게 생체중을 추정할 수 있음을 확인하였다. Kinect 센서를 사용하여 배추의 생체중 추정이 가능하다는 것이 확인 되었으나, 기존의 고가형 3D 센서에 비해 낮은 해상도와 주간에 활용이 어려운 점이 있다. 그럼에도 불구하고, 배추 생육 모델의 시계열적 검증 자료를 Kinect 센서를 이용하여 간편하고 신속하게 획득할 수 있어 모델의 불확도를 감소하는 데에 기여할 수 있을 것으로 판단된다. 따라서, 후속 연구에서 보다 저렴한 가격대의 3D 센서들을 대상으로 야외 및 주간조건애서 작물의 생체중 측정 가능성에 대해 검토하고 작물 모형 개발 및 개선을 위한 기술개발이 이루어져야 할 것으로 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제25권3호
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• pp.205-214
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• 2009

This paper investigates stereo 3D viewing for linear pushbroom satellite images using the Orbit-Attitude Model proposed by Kim (2006) and using OpenGL graphic library in Digital Photogrammetry Workstation. 3D viewing is tested with KOMPSAT-2 satellite stereo images, a large number of GCPs (Ground control points) collected by GPS surveying and orbit-attitude sensor model as a rigorous sensor model. Comparison is carried out by two accuracy measurements: the accuracy of orbit-attitude modeling with bundle adjustment and accuracy analysis of errors in x and y parallaxes. This research result will help to understand the nature of 3D objects for high resolution satellite images, and we will be able to measure accurate 3D object space coordinates in virtual or real 3D environment.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권10호
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• pp.1453-1461
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• 2022

자율주행차량에서 LiDAR와 같은 3D 데이터 센서를 사용한 주변 물체인식 알고리즘의 정확도는 많은 연구를 통해 상승하고 있으나 그에 따라 높은 성능의 하드웨어와 복잡한 구조를 요구하게 되었다. 이러한 물체인식 알고리즘은 주행 중 많은 프로세서를 수행하고 관리해야 하는 자율주행차량의 메인 프로세서에 큰 부하로 작용한다. 이러한 부하를 감소시킴과 동시에 3D 센서 데이터의 장점을 활용하기 위하여, 3D 센서 데이터에서 물리적 특성을 추출하고 이를 이용하여 생성한 ROI를 이용하여 2D 데이터 기반 인식을 제안한다. 기본 이미지에서 밝기 값을 50% 감소시킨 환경에서 기존 2D 기반 모델 대비 5.3% 높은 정확도와 28.57% 감소한 수행 시간을 보였다. 기본 이미지에서 3D 기반 모델 대비 2.46% 낮은 정확도를 가지는 대신 6.25% 감소한 수행 시간을 가진다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제48권6호
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• pp.114-122
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• 2011

본 논문에서는 무인 지상 차량의 (Unmanned Ground Vehicle, UGV)의 위치 추정을 위한 컴퓨터 비전 기술을 제안한다. 제안하는 방법은 연속적으로 획득되는 360도 거리 정보(range data)와 디지털 수치모델(Digital Surface Model, 이하 DSM)의 3차원 등록(3-D registration) 방법에 기반하고 있다. 많은 수의 3차원 점군(point clouds) 정보를 가지고 있는 거리 정보의 연속적 3차원 등록은 상당한 수행 시간을 필요로 한다. 실시간 위치 추정을 위해 우리는 투영 기반의 등록 방법과 Uniform Arc Length Sampling(이하 UALS) 방법을 제안한다. UALS는 거리영상에서의 GSD(ground sample distance)를 균일하게 유지하면서 동시에 3차원 샘플 포인트의 수를 줄일 수 있는 장점을 가지고 있다. 또한 투영 기반 등록 기술은 3차원 대응점의 탐색 시간을 감소시킨다. 두 개의 실제 항법 경로를 이용한 실험을 통하여 제안하는 방법의 성능을 검증하였다. 3차원 점군의 다양한 샘플링에 대하여 제안하는 기술의 속도 및 정합 성능을 기존 방법과 비교하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.23.3-23
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• 2001

The main object of this work is the development of an intelligent multi-sensor integration and fusion model that uses fuzzy inference system. Sensor data from different types of sensors are integrated and fused together based on the confidence which is not typically used in traditional data fusion methods. The information is fed as input to a fuzzy inference system(FIS). The output of the FIS is weights that are assigned to the different sensor data reflecting the confidence En the sensor´s behavior and performance. We interpret a type of fuzzy inference system as an interpolator of B-spline hypersurfaces. B-spline basis functions of different orders are regarded as a class of membership functions. This paper presents a model that ...

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.82-87
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• 2002

RFM is the sensor model of IKONOS imagery for end-users. IKONOS imagery vendors provide RPC (Rational Polynomial Coefficients), Ration Function Model coefficients for IKONOS, for end-users with imagery. So it is possible that end-users obtain geospatial information in their IKONOS imagery without additional any effort. But there are requirements still fur rigorous 3D positions on RPC user. Provided RPC can not satisfy user and company to generate precision 3D terrain model. In IKONOS imagery, physical sensor modeling is difficult because IKONOS vendors do not provide satellite ephemeris data and abstract sensor modeling requires many GCP well distributed in the whole image as well as other satellite imagery. Therefore RPC modification is better choice. If a few GCP are available, RPC can be modified by method which is introduced in this paper. Study on evaluation modified RPC in IKONOS reports reasonable result. Pseudo GCP generated with vendor's RPC and additional GCP make it possible through sequential solution.