KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권6호
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pp.2782-2805
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2018
We present a legorization framework that produces a LEGO model from user-specified 3D mesh model. Our framework is composed of two stages: voxelization and legorization. In the voxelization, input 3D mesh is converted to a voxel model. To preserve the shape of the 3D mesh, we devise a silhouette fitting process for the initial voxel model. For legorization, we propose three objectives: stability, aesthetics and efficiency. These objectives are expressed in a tiling equation, which builds a LEGO model using layer-by-layer approach. We legorize five models including characters and buildings to prove the excellence of our framework.
최근 볼륨 그래픽스가 의료 영상의 해석 도구로서 주목을 받아 오고 있다. 볼륨 그래픽스에서는 가시화를 위하여 복셀로 정의된 물체가 필요하다. 이 때문에 기하학적인 방법으로 정의한 다각형 및 곡면을 복셀 기반의 물체로 변환시키는데 이를 복셀화(voxelization)라고 한다. 기하학적인 물체를 복셀화하면 기하학적 물체 데이터를 샘플링 데이터와 함께 단일화된 방법으로 볼륨 렌더링할 수 있다. 본 논문에서는 큐브의 단면을 이용한 복셀화의 한 기법을 제안한다. 그리고 개인용 컴퓨터 환경에서 이 기법을 구현한 후에 단순한 기하학적인 데이터를 이용해서 평가하여 논리적인 타당성을 조사한다. 이 기법은 변환된 복셀로부터 정확한 법선 벡터를 계산할 수 있고 복셀간에 구멍(hole)이 발생하지 않고 다해상도(multi-resolution) 표현이 가능한 특성을 가지고 있다.
A thermal model of carbon spun yarn and its composite is presented. Based on voxelization method, the unit cells of spun carbon yam and its composite are divided into a number of volume elements and the local material properties have been given to each element. By using Finite Difference Method, temperature distribution in the unit cell can be obtained. Effective thermal conductivity of unit cell is calculated using the temperature distribution and thermal conductivities of local elements.
In this paper, we propose a registration method of 3d facial scan data and CBCT data using voxelization and distance map. First, two data sets are initially aligned by exploiting the voxelization of 3D facial scan data and the information of the center of mass. Second, a skin surface is extracted from 3D CBCT data by segmenting air and skin regions. Third, the positional and rotational differences between two images are accurately aligned by performing the rigid registration for the distance minimization of two skin surfaces. Experimental results showed that proposed registration method correctly aligned 3D facial scan data and CBCT data for ten patients. Our registration method might give useful clinical information for the oral surgery planning and the diagnosis of the treatment effects after an oral surgery.
This paper suggests an efficient method for making the high resolution volexlized model from a polygonal surface object. A distinctive strength of the method is that a surface model, however complex one, can be transformed and formed an absolute voxelized solid model in a various resolution. It caused by producing a voxel by integrating the informations for the candidated voxels separately detected in each 3D-axial direction. This method reduces memory complexity by storing the information of voxels that is produced during the 2-phase volxelization(surface and inner voxelization) of a surface object in a binary file. For the computational efficiency, a parallel process using multi-threads is applied in the process of the inner voxelization, it also takes advantage of time complexity.
본 논문에서는 다양한 복원 인공지능 알고리즘 중 하나인 3차원 복원 기술은 실제로 존재하는 물체의 2차원적인 픽셀을 3차원의 형태로 구현하여 형상화한다. 정확한 3차원 정보 처리가 요구됨에 따라 포인트 클라우드로 표현되는 데이터를 통해 정확한 쿨체의 크기 정보나 좌표 정보를 표시할 수 있다. 데이터의 픽셀을 분석하여 3차원의 형태로 구현할 것을 정의하는 복셀화(Voxelization) 알고리즘 전처리 과정을 통해 3차원 복원 기술 3D-GAN 활용으로 3차원 형태 형상화를 하였다. 본 논문에서는 3차원 복원 알고리즘 통하여 2차원 포인트 클라우드를 분석해 3차원 형태로 복원하는 기술에 대한 설명한다.
Virtual reality technology has been widely used in the field of nuclear and radiation safety, dose rate computing in virtual environment is essential for optimizing radiation protection and planning the work in radioactive-controlled area. Because the CPU-based gamma dose rate computing takes up a large amount of time and computing power for voxelization of volumetric radioactive source, it is inefficient and limited in its applied scope. This study is to develop an efficient gamma dose rate computing code and apply into fast virtual simulation. To improve the computing efficiency of the point kernel algorithm in the reference (Li et al., 2020), we design a GPU-based computing framework for taking full advantage of computing power of virtual engine, propose a novel voxelization algorithm of volumetric radioactive source. According to the framework, we develop the GPPK(GPU-based point kernel gamma dose rate computing) code using GPU programming, to realize the fast dose rate computing in virtual world. The test results show that the GPPK code is play and plug for different scenarios of virtual simulation, has a better performance than CPU-based gamma dose rate computing code, especially on the voxelization of three-dimensional (3D) model. The accuracy of dose rates from the proposed method is in the acceptable range.
Determination of assembly sequence of components is a key issue in assembly operation. Although a number of articles dealing with assembly sequence determination have appeared, an efficient and general methodology for complex products has yet to appear. The objective of this paper is to present the problems and models used to generate assembly sequence from design data. An essential idea of this research is to acquire a finite number of voxels from any complex geometric entity, such as 3D planar polygons, hollow spheres, cylinders. cones, tori, etc. In order to find a feasible assembly sequence, the following four steps are needed: (1) The components composing of an assembly product are identified and then the geometric entities of each component are extracted. (2) The geometric entities extracted in the first step are translated into a number of voxels. (3) All the mating or coupling relations between components are found by considering relations between voxels. (4) The components to be disassembled are determined using CCGs (Component Coupling Graph).
We propose a hardware accelerated voxelization method for various 3D object model such as surface models, solid models, and volumetric CSG models. The algorithm utilizes the stencil buffer that is one of modern Open히 graphics hardware features. The stencil buffer is originally used to restrict drawing to certain portions of the screen. The volumetric representations of given 3D objects are constructed slice-by-slice. For each slice, the algorithm restricts the drawing areas constructed inner region of 3D objects using the stencil buffer, and generates slices of the volumetric representation for target objects. As a result, we can provide volume graphics support for various engineering applications such as multi-axis machining simulation, collision detection and finite element analysis.
The prediction of ship resistance performance is typically obtained by Computational Fluid Dynamics (CFD) simulations or model tests in towing tank. However, these methods are both costly and time-consuming, so hull-form designers use statistical methods for a quick feed-back during the early design stage. It is well known that results from statistical methods are often less accurate compared to those from CFD simulations or model tests. To overcome this problem, this study suggests a new approach using a Convolution Neural Network (CNN) with voxelized hull-form data. By converting the original Computer Aided Design (CAD) data into three dimensional voxels, the CNN is able to abstract the hull-form data, focusing only on important features. For the verification, suggested method in this study was compared to a parametric method that uses hull parameters such as length overall and block coefficient as inputs. The results showed that the use of voxelized data significantly improves resistance performance prediction accuracy, compared to the parametric approach.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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