실세계의 도시에 대한 3차원 모델링은 도시계획과 의사결정을 하기 위하여 필수적인 작업이다. 또한 무선인터넷 발달과 함께 이용자의 위치를 파악하여 정보를 제공하는 위치기반서비스에 대한 소비자 증가로 많은 3차원 도시모델이 개발되고 있다. 특히 우리나라 도심지역의 경우에는 초고층 건물들의 밀집으로 실외뿐만 아니라 실내공간 모델링에 대한 연구가 필요하며, 공간 모델을 통해서 최단경로 등의 공간 분석이 통한 위치기반서비스가 제공될 수 있어야 한다. 지금까지 많은 연구가 진행된 3차원 도시모델들은 피처 모델로, 기본요소들(primitives)을 조합하여 공간을 표현하고, 관계성은 공유하는 기본요소들을 찾아야지만 표현할 수 있기 때문에 복잡한 3차원 공간 객체들 사이에서는 관계성을 정의하기 힘들다. 따라서 최단경로와 같이 공간간의 관계성을 기반으로 도출되는 공간 분석을 하기 위해서는 공간간의 관계성 표현이 필요하다. 본 연구에서는 복잡한 3차원 실내공간간의 관계성을 효율적으로 표현하는 네트워크 기반의 위상학적 데이터 모델인 보행 공간 관계 모델을 개발하였다.
[$Moir\acute{e}$] technique is now being extensively investigated as a fast non-contact means of three-dimensional profile measurement especially for reverse engineering. One problem with $moir\acute{e}$ technique is so called $2\pi$-ambiguity problem that limits the maximum step height difference between two neighboring sampling points to be less than half the equivalent wavelength of $moir\acute{e}$ fringes. In this investigation, a new two-wavelength scheme of projection $moir\acute{e}$ topography is proposed and tested to cope with the $2\pi$-ambiguity problem. Experimental results are discussed to assess the new method in measuring large objects with high step discontinuities.
본 논문에서는 순환적인 검색공간과 장애물이 존재하는 검색공간에서 객체들을 클러스터링할 때 고려해야하는 CCD(Clustering with Circular Distance) 문제와 COD(Clustering with Obstructed Distance) 문제를 연구하였다. 그리고 다차원 검색공간에서 삽입이나 삭제가 빈번히 발생하는 객체들을 효율적으로 클러스터링하기 위한 새로운 클러스터링 알고리즘을 제안하였다. 제안한 클러스터링 알고리즘에는 CCD 및 COD 문제를 해결하기 위한 거리 함수가 정의된다. 그리고 최소의 연산 시간으로 높은 공간 국부성을 갖는 클러스터들을 생성하기 위한 클러스터링 방법이 포함된다.
Though a demand for 3-D CG (Three-Dimensional Computer Graphics) drastically increases, traditional modeling system for virtual objects are very difficult to handle. Applying VR (Virtual Reality) technology is, however, able to make the modeling systems more efficiently and intuitively. In this paper, traditional modeling operations are analyzed and their problems are clarified. We discuss what can be improved with VR technology. Then, a guideline of merging VR technology into the modeling system is described. A new modeling system is proposed using a CAVE system which is utilized in the latest VR technology. This proposed system aids in creating 3-D objects with high immersion in VEs (Virtual Environments)
Feature-based similarity retrieval has become an important research issue in multimedia database systems. The features of multimedia data are useful for discriminating between multimedia objects (e 'g', documents, images, video, music score, etc.). For example, images are represented by their color histograms, texture vectors, and shape descriptors, and are usually high-dimensional data. The performance of conventional multidimensional data structures(e'g', R- Tree family, K-D-B tree, grid file, TV-tree) tends to deteriorate as the number of dimensions of feature vectors increases. The R*-tree is the most successful variant of the R-tree. In this paper, we propose a SOM-based R*-tree as a new indexing method for high-dimensional feature vectors.The SOM-based R*-tree combines SOM and R*-tree to achieve search performance more scalable to high dimensionalities. Self-Organizing Maps (SOMs) provide mapping from high-dimensional feature vectors onto a two dimensional space. The mapping preserves the topology of the feature vectors. The map is called a topological of the feature map, and preserves the mutual relationship (similarity) in the feature spaces of input data, clustering mutually similar feature vectors in neighboring nodes. Each node of the topological feature map holds a codebook vector. A best-matching-image-list. (BMIL) holds similar images that are closest to each codebook vector. In a topological feature map, there are empty nodes in which no image is classified. When we build an R*-tree, we use codebook vectors of topological feature map which eliminates the empty nodes that cause unnecessary disk access and degrade retrieval performance. We experimentally compare the retrieval time cost of a SOM-based R*-tree with that of an SOM and an R*-tree using color feature vectors extracted from 40, 000 images. The result show that the SOM-based R*-tree outperforms both the SOM and R*-tree due to the reduction of the number of nodes required to build R*-tree and retrieval time cost.
A real object duplication system (RODS), including three dimensional (3D) scanner and solid freeform fabrication system (SFFS), is a device to make three-dimensional objects directly from the drawing or photo data. A Selective Multi-Laser Sintering (SMLS) process designed in this paper is by which computer images received using 3D scanner are built up from polymer powder on building room of large size using dual laser at industrial type SFF system. Using the process can rapidly produce real object duplication components of industrial type such as cylinder, engine block, chassis of automobile, etc. In this paper, the industrial type SFF system using SMLS process is manufactured and the system is satisfied with high precision and high speed processing technique. To research characteristics of each part for theindustrial type SFF system, a structure and thermal analysis and test of each part is carried out. Also, to achievement of high performance for industrial type SFF system, design and fabrication for the structure, heater, nitrogen supply, laser and control part are carried out.
Most autonomous mobile robots view only things in front of then, and as a result, they may collide with objects moving from the side or behind. To overcome this problem, an active omni-directional range sensor system has been built that can obtain an omni-directional depth map through the use of a laser conic plane and a conic mirror. In the navigation of the mobile robot, the proposed sensor system produces a laser conic plane by rotating the laser point source at high speed: this creates a two-dimensional depth map, in real time, once an image is captured. The results obtained from experiment show that the proposed sensor system is very efficient, and can be utilized for navigation of mobile robot in an unknown environment.
Additive Manufacturing defines the fabrication of objects by successive consolidation of materials, layer by layer, according to a three-dimensional design. The numerous technologies available today were recently standardized into seven categories based on the general method. Each technology has its own set of advantages and limitations. Though it very much depends on the field of application, major assets of additive manufacturing compared to conventional processing routes are the ability to readily offer complexity (in terms of intricate shape and customization) and significant reduction of waste. On the other hand, additive manufacturing often suffers of relatively low production rates. Anyhow, additive manufacturing technologies is being given outstanding attention. In particular, metal additive manufacturing emerges as of great significance in industries like aerospace, automotive and tooling. The trend progresses toward full production of high value finished products.
Light detection and ranging (LiDAR), a widely used sensor in mobile robots and autonomous vehicles, has its most important function as measuring the range of objects in three-dimensional space and generating point clouds. These point clouds consist of the coordinates of each reflection point and can be used for various tasks, such as obstacle detection and environment recognition. However, several processing steps are required, such as three-dimensional modeling, mesh generation, and rendering. Efficient data processing is crucial because LiDAR provides a large number of real-time measurements with high sampling frequencies. Despite the rapid development of controller computational power, simplifying the computational algorithm is still necessary. This paper presents a method for estimating the presence of curbs, humps, and ground tilt using range measurements from a single horizontal or vertical scan instead of point clouds. These features can be obtained by data segmentation based on linearization. The effectiveness of the proposed algorithm was verified by experiments in various environments.
In this paper, we designed a line CCD camera for a flying image, which is composed of a line CCD sensor(2048 cells) and a rotating mirror, and investigated its optical properties. We also made the 3-D image from the flying image which is made of 2-D image being juxtaposed to 1-D images obtained by the camera, and performed the calibration to acquire high precision 3-D data. As a result, we obtained the 3-D measurement system using the slit type of laser projector is available to measure the high precision shape of objects.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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