• 제목/요약/키워드: Sensor 3D data model

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MMS LiDAR 자료를 이용한 도로 주변 3차원 객체 추출 (Extraction of 3D Objects Around Roads Using MMS LiDAR Data)

  • 정윤재
    • 한국지리정보학회지
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    • 제20권1호
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    • pp.152-161
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    • 2017
  • 모바일 매핑 시스템(Mobile Mapping System: MMS) 센서를 이용한 3차원 정밀지도의 구축은 자율주행 자동차 개발에 필요한 기술이다. 본 논문은 MMS LiDAR(Light Detection And Ranging) 센서를 이용하여 획득한 점군자료를 이용하여 도로주변의 3차원 객체 추출에 관한 연구를 수행하였다. 우선, MMS LiDAR 점군자료 이용하여 수치표면모형(DSM: Digital Surface Model)을 제작하고, 생성된 DSM을 기반으로 경사도 지도를 제작하였다. 추출된 경사도 정보를 이용하여 도로주변의 3차원 객체를 식별하였고, 모폴로지 필터링 기법을 이용하여 도로주변의 3차원 객체 중 총 97%의 객체를 추출하였다. 본 연구는 MMS 센서를 이용하여 획득한 공간정보자료를 기반으로 도로 주변의 3차원 객체를 추출함으로써 최근 주목받고 있는 자율주행기술의 활용성에 관한 방안을 제시하였다는데 의의가 있다.

3D Head Modeling using Depth Sensor

  • Song, Eungyeol;Choi, Jaesung;Jeon, Taejae;Lee, Sangyoun
    • Journal of International Society for Simulation Surgery
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    • 제2권1호
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    • pp.13-16
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    • 2015
  • Purpose We conducted a study on the reconstruction of the head's shape in 3D using the ToF depth sensor. A time-of-flight camera (ToF camera) is a range imaging camera system that resolves distance based on the known speed of light, measuring the time-of-flight of a light signal between the camera and the subject for each point of the image. The above method is the safest way of measuring the head shape of plagiocephaly patients in 3D. The texture, appearance and size of the head were reconstructed from the measured data and we used the SDF method for a precise reconstruction. Materials and Methods To generate a precise model, mesh was generated by using Marching cube and SDF. Results The ground truth was determined by measuring 10 people of experiment participants for 3 times repetitively and the created 3D model of the same part from this experiment was measured as well. Measurement of actual head circumference and the reconstructed model were made according to the layer 3 standard and measurement errors were also calculated. As a result, we were able to gain exact results with an average error of 0.9 cm, standard deviation of 0.9, min: 0.2 and max: 1.4. Conclusion The suggested method was able to complete the 3D model by minimizing errors. This model is very effective in terms of quantitative and objective evaluation. However, measurement range somewhat lacks 3D information for the manufacture of protective helmets, as measurements were made according to the layer 3 standard. As a result, measurement range will need to be widened to facilitate production of more precise and perfectively protective helmets by conducting scans on all head circumferences in the future.

마우스가드와 스포츠치의학의 발전과 미래 (Mouthguard and Sports Dentistry: a perspective for the future)

  • 류재준;이수영
    • 대한치과의사협회지
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    • 제56권6호
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    • pp.339-347
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    • 2018
  • Conventional mouthguard fabrication process which consists of elastomeric impression taking and followed gypsum model making is changing into intraoral scanning and dental model printing with 3D printer. In addition, new 3D printing materials for mouthgurad, 3D Computer-Aided Design(CAD) software for dental appliance, evaluation of a virtual dentoalveolar model for testing virtually 3D designed mouthguard, and lightweight sensor technology will lead dental professionals to the new era of Sports Dentistry, including information technology integrated custom mouthguard fabrication and creating value with analytic data acquired from sensors in mouthguard.

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3-D Glove를 이용한 손동작의 분석 시스템 개발 (Develipment of a hand motion analysis system using a 3-D Glove)

  • 윤명환;권오채;한수미;박재희;이경태
    • 대한인간공학회:학술대회논문집
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    • 대한인간공학회 1997년도 추계학술대회논문집
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    • pp.393-397
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    • 1997
  • 본 연구에서는 손동작(Hand Motion)과 수작업(Manual Task) 분석에 VR환경에서 사용되는 각도 측정 장갑(3-D Glove)을 이용하는 방법을 제안하였다. 본 연구에서 개발된 손동작(Hand Motion)과 수작업(Manual Task)의 분석 시스템은 18-sensor $Cyberglove^{TM}$정 시스템으로부터 측정된 angle data를 기초로 손동작이나 수작업에 대한 totalmuscle moment값과 total muscle excursion값을 구하고, digit와 joint의 moment값을 X,Y.Z방향별고 구하는 기능을 가지고 있다. 시스템의 구성은 : (1) $Cyberglove^{TM}$ System과 분석 시스템의 digital data 처리를 기반으로 하는 손동작의 측정 시스템 ; (2) $Cyberglove^{TM}$ System에서 얻어진 자료를 바탕으로 3차원 공간에서 손동작을 표현할 수 있는 Kinematic Hand Model ; (3) Hand Model과 $Cyberglove^{TM}$ Systme을 기반으로 3차원에서 손동작의 역학적 분석을 할 수 있는 3-D Hand Biomechanical Model ; 등으로 되어있다. 본 시스템은 Telerobotics, Medicine, Virtual Reality 등 다양한 분야에 응용이 가능하며, 수작업에 관련되는 Product Design, Manual Control Device, Computer I/O Device의 설계에도 도움이 될 것으로 기대된다.

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Compact Model of a pH Sensor with Depletion-Mode Silicon-Nanowire Field-Effect Transistor

  • Yu, Yun Seop
    • JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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    • 제14권4호
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    • pp.451-456
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    • 2014
  • A compact model of a depletion-mode silicon-nanowire (Si-NW) pH sensor is proposed. This drain current model is obtained from the Pao-Sah integral and the continuous charge-based model, which is derived by applying the parabolic potential approximation to the Poisson's equation in the cylindrical coordinate system. The threshold-voltage shift in the drain-current model is obtained by solving the nonlinear Poisson-Boltzmann equation for the electrolyte. The simulation results obtained from the proposed drain-current model for the Si-NW field-effect transistor (SiNWFET) agree well with those of the three-dimensional (3D) device simulation, and those from the Si-NW pH sensor model also agree with the experimental data.

스마트폰 가속도 센서를 이용한 사용자 인증 방법 연구 (A Study on User Authentication with Smartphone Accelerometer Sensor)

  • 서준석;문종섭
    • 정보보호학회논문지
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    • 제25권6호
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    • pp.1477-1484
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    • 2015
  • 스마트폰 기반 금융 산업의 발달로 스마트폰을 이용한 인증 기법에 관심이 높아지고 있다. 다양한 생체 기반 사용자 인증 방식이 존재하지만 아직까지 스마트폰 기반 사용자의 걸음 패턴(gait) 인증 방식은 뚜렷한 발전을 보이고 있지 않다. 본 논문에서는 스마트폰에 기본적으로 탑재된 가속도 센서를 이용해 사용자를 인증하는 방법을 제안한다. 구체적으로, 스마트폰에서 수집한 데이터를 3D 변환하여 자세를 교정하고, 변환된 데이터에서 특징을 추출한 뒤 주성분 분석, 가우시안 혼합 모델링 과정을 거쳐 데이터를 학습 시킨다. 다음으로, 신뢰구간 검증 방식을 사용해 사용자 데이터를 검증했다. 그 결과, 통제 요인과 한계점이 많았던 선행 가속도 연구들과 달리 최소한의 통제 요인과 높은 정확도(약 96%)로 사용자 인증이 가능함을 입증했다.

Structural Design and Analysis for 3D Ultrasonic Anemometer

  • Kim, Kyung-Won;Choi, Jae-Yeong;Lee, Woo-Jin;Lee, Seon-Gil
    • 센서학회지
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    • 제25권2호
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    • pp.86-90
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    • 2016
  • A 3D ultrasonic anemometer measures the direction and velocity of wind in a 3D space. The 2D ultrasonic anemometers developed by different manufacturers do not differ significantly in terms of their form or structure. The 3D ultrasonic anemometers, on the other hand, have more diverse forms than their 2D counterparts depending on the measurement algorithms and methods. Designing and reviewing the structure at the initial stage and defining its performance objectives are time-consuming processes. The process can be made cost-effective and time-saving if the validity is tested by model design and structural interpretation, and the structure is designed to withstand high wind velocities. This study presents the results of a 3D ultrasonic anemometer on real sample data by using a 3D modeling program, CATIA, for ultrasonic anemometer modeling.

LiDAR자료의 3차원 정보를 이용한 최적 Sensor 위치 선정방법론 개발 (Process Development for Optimizing Sensor Placement Using 3D Information by LiDAR)

  • 유한서;이우균;최성호;곽한빈;곽두안
    • 대한공간정보학회지
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    • 제18권2호
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    • pp.3-12
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    • 2010
  • 최근 항공사진과 고해상도 위성영상의 보급과 수치사진측량 시스템 및 분석 알고리즘의 발전으로 인하여 데이터 추출, 영상이미지프로세싱처리, 정밀 대축척지도제작 등의 연구가 진행되고 있지만 2차원 평면 정보라는 제한적인 요소를 가지고 있다. 이에, 높은 위치정확도와 개체인식을 위한 정확한 공간정보와 3차원 좌표가 필요하게 되었다. 본 연구에서는 높은 위치정확도가 검증된 LiDAR의 3차원 공간정보를 이용하여 실제 지형을 반영하였고, 센서 최적 위치를 도출하기위해 확률알고리즘을 개발하고 공간분석을 통해 확률 값을 산정하였다. Grid기반인 2차원 3차원 센서위치지점을 생성하고 LiDAR의 3차원정보를 센서감지영역 산정에 적용하였다. 이 데이터를 바탕으로 알고리즘을 구현하여 최적 센서위치지점으로 선정하였다. 또한 최적 센서위치지점 선정 시 고려사항을 3가지 조건으로 나누었다. 첫째조건은 방해물이 없는 2차원인 경우(2-D Non obstacle), 둘째조건은 방해물이 존재하는 2차원인 경우(2-D Obstacle), 셋째는 방해물이 존재하며 3차원인 조건(3-D Obstacle)으로 설정하였다. 이 3가지 조건에 알고리즘을 적용하여 2차원, 3차원적 공간에 대한 최적위치선정 방법을 검토하였다. 결론적으로 본 연구에서는 LiDAR 데이터를 이용하여 정보 수집을 위한 지상 고정센서 위치 선정 방법론을 제시하고자 하였다.

멀티센서 데이터를 이용한 건물의 3차원 모델링 기법 개발 및 평가 (Developing and Valuating 3D Building Models Based on Multi Sensor Data (LiDAR, Digital Image and Digital Map))

  • 위광재;김은영;윤홍식;강인구
    • 한국측량학회지
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    • 제25권1호
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    • pp.19-30
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    • 2007
  • 현실세계를 컴퓨터에 재현하기 위해서는 건물에 대한 3D 모델링 작업이 가장 필수적인 작업이다. 건물에 대한 3차원 모델링의 방법으로는 항공레이저측량을 통하여 획득된 고밀도 3차원 점 데이터를 기반으로 하여 1:1,000 수치지형도의 건물 레이어를 이용하는 방법과 LiDAR 데이터와 함께 취득되는 디지털 영상을 이용하는 방법으로 구분할 수 있는데 본 연구에서는 각각의 방법에 대하여 1:1,000 수치지형도 1도엽을 대상으로 건물에 대한 3차원 모델링 작업을 실시하여 작업방법을 개발하였으며, 효율성, 정확도 및 재현성를 정량적으로 평가 분석하였다. 연구 결과, 단순 건물의 경우에는 수치지형도와 LiDAR 데이터를 이용하는 것이 효율적인 것으로 나타났으며, 모양이 다양하고 복잡한 형태의 건물의 경우는 LiDAR 데이터와 디지털 영상을 이용하여 모델링 하는 것이 효과적임을 알 수 있었다. 또한 모델링된 정확도 평가 결과, LiDAR 데이터와 디지털 영상을 이용하여 건물에 대하여 3차원 모델링후, 수치지형도와 비교하였을 때, 수평위치가 ${\pm}50cm$ 이내인 것으로 나타났다. 따라서 건물에 대한 3차원 모델링 작업은 LiDAR 데이터와 수치지형도의 건물 레이어을 이용하여 효과적으로 수행 할 수 있을 것으로 판단이 되며 구축된 3차원 건물 모델링 데이터는 3D GIS. U-City, Telematics, Navigation, 가상현실 및 게임 등 다양한 분야의 디지털 콘텐츠로 활용할 수 있을 것이다.

UUV의 수중 도킹을 위한 전자기파 신호 기반의 위치인식 센서 개발 (The Underwater UUV Docking with 3D RF Signal Attenuation based Localization)

  • 곽경민;박대길;정완균;김진현
    • 센서학회지
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    • 제26권3호
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    • pp.199-203
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    • 2017
  • In this paper, we developed an underwater localization system for underwater robot docking using the electromagnetic wave attenuation model. Electromagnetic waves are generally known to be impossible to use in water environment. However, according to the conclusions of the previous studies on the attenuation characteristics in underwater, the attenuation pattern is uniform and its model was accurately proposed and verified in 3-dimensional space via the omnidirectional antenna. In this paper, a docking structure and localization sensor system are developed for a widely used cone type docking mechanism. First, we fabricated electromagnetic wave range sensor transmit modules. And a mobile sensor node is equipped with unmanned underwater vehicle(UUV)s. The mobile node senses the four different signal strength (RSS: Received Signal Strength) from fixed nodes, and the obtained RSS data are transformed to each distance information using the 3-Dimensional EM wave attenuation model. Then, the relative localization between the docking area and underwater robot can be achieved according to optimization algorithm. Finally, experimental results show the feasibility of the proposed localization system for the docking induction by comparing the errors in the actual position of the mobile node and the theoretical position through the model.