The need for reusing synthetic environment data that are employed in the field of modeling and simulation has recently been rising. SEDRIS (Synthetic Environment Data Representation & Interchange Specification) is a standard to exchange synthetic environment data, and is the specification utilized in various military simulations of the Pentagon for representing and exchanging 3D data. SEDRIS represents environmental areas based on a data model; it can represent wind speed, wind directions, weather changes, the information of buildings, as well as terrain data. In some situations, however, the synthetic environment data stored in SEDRIS format should be converted to various visualization formats. First, because SEDRIS is a form of a super-set, it is necessary to verify whether large scale SEDRIS files are stored successfully through visualization. Second, the synthetic environment data should be visualized in some visualization programs for the simulation results to provide an immersive and realistic sense. In this study, we have developed converters for converting SEDRIS data to various visualization formats and visualized the converted results.
The goal of a distributed simulation such as battle field simulation is to combine all kinds of simulations in the same synthetic environment and to make people interact at the same time. It is a key issue to share the same synthetic environment among simulations. To support reusability and affordability in the modeling and simulation area, DMSO(Defense Modeling and Simulation Office) of USA developed concepts such as HLA(High Level Architecture) and SEDRIS (Synthetic Environmental Data Representation and Interchange Specification). In the industrial simulation area, the digital manufacturing is the main stream. To reduce cost and to reuse simulation environment, the standardization becomes the focus of digital manufacturing. This study proposes to use SEDRIS to improve interoperability of manufacturing data. The simulation data of DELMIA, which is a leading commercial digital manufacturing solution, is mapped and translated into the SEDRIS transmittal format. Mapping of the manufacturing simulation data and the synthetic environment are implemented and verified through experiments.
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.893-903
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2022
Recently, computer vision (CV)-based safety monitoring (i.e., object detection) system has been widely researched in the construction industry. Sufficient and high-quality data collection is required to detect objects accurately. Such data collection is significant for detecting small objects or images from different camera angles. Although several previous studies proposed novel data augmentation and synthetic data generation approaches, it is still not thoroughly addressed (i.e., limited accuracy) in the dynamic construction work environment. In this study, we proposed a game engine-driven synthetic data generation model to enhance the accuracy of the CV-based object detection model, mainly targeting small objects. In the virtual 3D environment, we generated synthetic data to complement training images by altering the virtual camera angles. The main contribution of this paper is to confirm whether synthetic data generated in the game engine can improve the accuracy of the CV-based object detection model.
국방 모델링 및 시뮬레이션 분야에서 사용되는 다양한 기관, 다양한 출처의 합성환경 자료들은 현재 분산된 환경에서 각각의 원시 데이터베이스를 활용하여 운용, 관리되고 있다. 그러나 HLA/RTI 기술을 통한 모의 체계간의 연동에서 이러한 다양한 합성환경 데이터를 효율적으로 관리하고 교환하기 위해서는 원시 데이터베이스간의 데이터 교환 역할을 수행할 수 있는 중립 합성환경 모델이 필요하다. 이러한 목적으로 DMSO의 지원을 통해 개발된 SEDRIS(Synthetic Environment Data Representation and Interchange Specification)는 손실 없는 데이터의 표현, 교환과 상호운용성을 보장한다. 본 논문에서는 SEDRIS를 국내 차세대 국방 모델링 및 시뮬레이션 환경에서 활용하기 위하여 수행된 기초 연구와 검증을 위한 가시화, 테스트베드를 통한 데이터 교환 실험에 대한 수행 사례와 그 결과를 소개하고, 표준화된 SEDRIS 사용 방안을 제안하고자 한다.
최근 합성데이터는 실제 데이터의 패턴과 특성을 유지하면서도 프라이버시 유출을 예방할 수 있는 기술로 각광받고 있다. 그에 따라 합성데이터 활용에 대한 기술적 및 제도적 연구가 활발하게 진행되고 있지만, 명확한 표준과 지침이 부재하여 합성데이터 기술의 적극적 활용이 어렵다. 본 연구는 합성데이터의 개인정보 노출 위험 정량화를 위한 전초적 연구로 통계적 방법론을 활용하여 개인정보 노출 위험 정량화 지수를 도출하고 유럽 개인정보 보호 규정(General Data Protection Regulation)를 준수하기 위한 구체적인 적용 방안을 제시한다. 오픈 데이터 환경에서 본 연구의 개인정보 노출 위험 지수를 통해 개인정보 노출 위험을 인식하고 데이터 활용성과의 균형을 조절할 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문은 분산 시스템에서의 표준합성환경 기반 수중 교전 시뮬레이션을 위한 방법론이다. 수중 교전 시뮬레이션의 경우 염분과 수온 등의 수중 환경 데이터를 시뮬레이션에 반영하는 것이 중요하다. 분산 시뮬레이션 시스템에서 이러한 환경 데이터의 재사용성과 상호운용성 향상을 위해 합성 환경 표현 및 교환 표준(Synthetic Environmental Data Representation and Interchange Specification, SEDRIS(ISO standard for environmental data))이 개발되었고, 본 논문에서는 SEDRIS를 활용하여 수중 합성환경을 구축한다. 본 논문을 통해 SEDRIS가 합성환경 데이터의 국제 표준이지만 그 방대함과 복잡함으로 인하여 사용이 저해된 문제점을 대기/해양 환경에 대해 효율적인 SEDRIS 기술 활용 방법을 제시하여 해결한다. 본 논문의 최종 목적은 대기/해양 환경 표현을 위한 다차원 격자 기반의 SEDRIS 구조를 구축하고, High Level Architecture (HLA)/Run-Time Infrastructure (RTI) 기반의 분산 시스템에서 대기/해양 합성전장환경 구축에 SEDRIS 적용 방법을 제시한다.
본 논문에서는 항공전장 환경의 구축을 통한 항공 무기체계의 가상시험에 환경적 영향을 반영하여 모의할 수 있도록 환경데이터를 제공하기 위한 내용을 수행하였다. 항공 전투 시뮬레이션에서 전투 개체들이 모의하는 작전은 환경 영향에 의하여 그 달성 결과가 달라져야 한다. 본 연구에서는 항공 전투 시뮬레이션 시스템에 합성전장환경 구축을 위해, 실제 항공 전장환경을 분석하여 합성전장환경을 설계한다. 설계한 합성전장환경의 구현을 위해 적합한 실제 환경 데이터를 수집하고, 수집된 환경데이터를 기반으로 합성전장환경 구축을 위해 공간 보간법(GIS, Geographic information system interpolation)을 활용하여 데이터를 가공한다. 본 논문의 최종 목적은 항공 전투 시뮬레이션에 환경 영향을 반영하기 위해 대기 환경 속성의 스펙트럼 중 시뮬레이션에서 요구하는 속성을 도출하여 합성전장환경을 설계하고, 실제 대기 데이터를 기반으로 설계된 합성전장환경을 구현한다. 구현된 합성전장환경을 분산 시뮬레이션 시스템에서 환경 데이터 요구에 대해 전장환경 데이터를 제공하여 시뮬레이션 시스템이 실제 환경 데이터에 기반한 합성전장환경을 시뮬레이션에 반영할 수 있게 한다.
In this paper, we present auto-annotation tool and synthetic dataset using 3D CAD model for deep learning based object detection. To be used as training data for deep learning methods, class, segmentation, bounding-box, contour, and pose annotations of the object are needed. We propose an automated annotation tool and synthetic image generation. Our resulting synthetic dataset reflects occlusion between objects and applicable for both underwater and in-air environments. To verify our synthetic dataset, we use MASK R-CNN as a state-of-the-art method among object detection model using deep learning. For experiment, we make the experimental environment reflecting the actual underwater environment. We show that object detection model trained via our dataset show significantly accurate results and robustness for the underwater environment. Lastly, we verify that our synthetic dataset is suitable for deep learning model for the underwater environments.
As the distributed simulation system has been developed in the defense modeling and simulation, interoperability among heterogeneous simulators is essential to achieve the objectives of the distributed simulation system. However, the interoperability has been a problem to synchronize synthetic environment among many heterogeneous simulators that utilize different environmental data formats. SEDRIS (Synthetic Environmental Data Representation and Interchange Specification) was initiated to solve the problem of the interoperability. SEDRIS provides a standard mechanism to promote data interchange and reusability, and it represents all environmental things from ocean, land and atmosphere to the universe. Although SEDRIS provides various advantages as a standard environmental data format, applying of SEDRIS has been hindered by its broadness and complexity. The main objective of this paper is to explain application development process to improve SEDRIS usability for the atmosphere and ocean. The developed application of this paper provides auto-generation of SEDRIS data with minimum user's input, and the auto-generated SEDRIS data is also visualized and verified by the application.
미군은 이기종간 워게임 환경통합과 최단시간 모의환경 생성을 위해 SE-CORE와 공통가상 환경을 개발하고 발전시키고 있다. 한국도 실정에 맞는 SEDRIS 연구 등을 진행하고 있지만 여전히 풀어야 할 문제가 많다. 이 연구는 합성자연환경에서 수작업으로 행해지는 객체 배치 과정을 이미지 채널 정보를 통해 반자동화 하는 방법을 제안하고 있으며, 이는 합성환경 생성을 빠르게 하고 이기종간 자료공유를 수월하게 할 수 있게 한다. 향후 추가적인 연구가 진행되면 다양한 정보수집 장치로부터 입력된 자료들을 합성전장환경에 적용할 수 있는 자동화 기술 개발도 가능할 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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