최근 3D 이미지 스캔(image scan) 작업을 통해 획득한 3D 포인트 클라우드(point cloud)를 활용하는 사례가 점차 많아지고 있다. 특히, 도시나 건물 차원의 실내/실외, 기계 플랜트 등 3D 공간정보 콘텐츠를 활용한 서비스 개발 필요성이 증가하면서, 3D 이미지 스캔 기술의 수요가 급격히 늘고 있다. 기존의 3D 이미지 스캔 방법을 사용하는 경우, 이미지 스캔 작업은 노동집약적인 수작업으로 진행되는 것이 일반적이다. 따라서, 사용자가 복잡한 설비로 이루어진 공간을 스캐닝 할 때나, 사용자가 내부로 진입하기 어려운 좁은 공간을 스캐닝하기에는 어려움이 있으며, 결과적으로 그림자 영역 문제로 인한 품질 저하 문제를 발생시킨다. 본 연구는 사람이 진입하기 어려운 영역에 스캐너가 장착된 로버를 활용해 이미지 스캔을 하는 방법을 제안한다. 스캔 경로를 정확히 제어하기 위해, 로버 이동 규칙 정의 기반 3D 이미지 원격 스캔 자동화 방법을 기술한다. 이 방법을 통해, 사용자는 로버의 스캔 경로를 규칙 기반으로 정의함으로써 3D 스캔 계획을 자동화할 수 있다.
OGC에서는 다양한 분야의 지리공간 정보를 손쉽게 상호 운용하기 위해 이질적인 환경의 지리공간 정보를 XML로 인코딩하는 GML 명세를 제시하였다. 그러나 GML 문서는 텍스트 구조로 되어있어 데이타 용량이 커지며 전송 시 속도가 현저히 저하되고, 문서 스캔 비용이 많이 든다는 문제가 있다. 그러므로, 대용량의 GML 문서를 정보 손실 없이 변환하여 전송 속도와 문서 스캔 속도를 향상시키기 위한 방법이 필요하다. 이에 OGC에서는 최근 바이너리 XML 형식인 BXML을 제안하였다. 본 논문에서는 BXML 형식을 사용하여 GML 문서를 토큰화하고, 토큰을 정의된 바이트 코드로 변환하여 문서의 크기를 줄이고 전송 속도와 문서 스캔 속도를 향상시키는 효율적인 GML 문서 변환 및 전송 시스템을 설계하고 구현하였다. GML 운서 변환 및 전송 시스템은 GML 문서와 BXML 문서를 상호 변환하는 기능과 BXML 문서에서 공간 데이타를 추출하여 디스플레이 하는 기능을 제공한다. 성능 평가 결과 GML 문서 변환 및 전송 시스템 사용시 GML 문서의 크기는 최대 80% 감소하였고 전송 속도는 최대 3.5배 향상되었다.
본 연구는 항공레이저스캐너의 스캔라인 특성을 활용하여 건물 포인트를 효율적으로 분리하는 것을 목표로 한다. 포인트 간의 고도 유사성 및 인접성을 기준으로 포인트들을 분류하였으며, 분류 대상 클래스의 탐색 범위를 소수의 스캔라인으로 제한함으로써 분류가 진행됨에 따라 분류 속도가 저하되는 현상을 방지하였다 또한 건물의 형태 및 스캔라인의 특성으로 인해 동일 개체가 두 개 이상의 클래스로 분리되는 현상을 감지하고 하나의 클래스로 통합하는 기능도 구현하였다. 결과적으로 개별 건물, 옥탑과 같은 부속 건물, 비건물 포인트를 동시에 분리할 수 있었다.
본 연구는 조경계획 및 설계 분야에 3D 스캔기술을 적용하기 위한 연구로 전통조경공간 계획설계에 대한 디지털화 방안을 모색하고자 담양 소쇄원과 성락원을 대상으로 3D 스캔을 실시한 결과는 다음과 같다. 첫째, 3D 스캔을 통한 전통정원의 실측 결과 각 관측지점에서 취득한 점 데이터를 기반으로 좌표값의 병합, 데이터의 후처리 과정을 통해 ${\pm}3-5mm$ 오차의 정밀한 3차원의 모델링을 구축 되는 것을 확인하였다. 둘째, 3D 측량 결과 소쇄원의 경우는 제월당, 광풍각과 주변의 담장과 석축, 애양단 담장 등에 대한 측량 데이터를 얻었으며 성락원은 영벽지 일대의 지형과 바위각자, 송석정 일대의 암반부와 수로 주변에 대한 측량 데이터를 얻었다. 위의 자료들은 정원의 변화모습도 모니터링 할 수 있다는 장점이 있다. 셋째, 3D 스캔을 통해 구축된 공간정보는 정밀실측데이터를 포함하고 있는 3차원상의 도면 작성과 점검 툴을 구축할 수 있으며, 이러한 과정은 조경공간의 실측과 조사 과정에서 시간과 인력에 대한 경제성을 확보할 수 있었다. 또한 3차원상의 1:1 스케일을 지닌 모델링은 설계 규모에 따라 신뢰할만한 공간데이터가 유지된 채 특정 크기로 재가공할 수 있다는 점에서 효율성이 높을 것으로 기대된다. 이외에 장기적 관점에서 3D 스캔 데이터의 구축은 시간의 경과에 따른 전통조경공간의 변화를 예측하고 시뮬레이션 하는데 용이하다.
본 논문에서는 계층적 블록매칭 알고리즘(HBMA)을 위한 두 가지 병렬 VLSI 아키텍쳐를 제안한다. HBMA는 계층에 따른 반복수행과 공간 인터폴레이션을 기반으로 수행되며, 이러한 수행 특성은 병렬처리의 장애요소인 데이터 종속성을 내재하고 있다. 제안된 아키텍쳐는 HBMA의 계층간 데이터 종속성을 해결하기 위하여 기본적으로 파이프라인 구조를 채택하고 있으며, HBMA에서 주어진 매개변수에 따라 세 단계의 스테이지로 구성된다. 제안된 아키텍쳐는 입력 프레임 데이터의 흐름을 제어하는 방식에 따라 두 가지 종류로 구분된다. U-Architecture는 단방향 스캔 순서를 따르도록 설계되었으며, B-Architecture는 양방향 스캔 수서를 따르도록 설계되었다. 각 아키텍쳐의 내부 메모리와 인터폴레이션 모듈은 해당 스캔 순서에 따라 동기적으로 동작할 수 있는 구조를 가진다. 성능분석의 결과로서 본 논문에서 제안한 두 가지 아키텍쳐가 모두 방송용 비디오 포맷을 실시간으로 처리할 수 있음을 보이고, HDTV 포맷은 가까운 장래의 VLSI 기술로 실시간 성능을 얻을 수 있음을 보였다. 또한, B-Architecture는 공간 연결성 내부 메모리 구조를 채택함으로써 입력 데이터의 재활용도를 높이고, 이에 따라 Q-Architecture에 비해서 데이터 입출력 핀의 개수를 약 반정도 줄일 수 있는 특성을 보이고 있다.
본 논문에서는 3차원 객체의 인식률을 높이고 객체 검출 품질이 보장되며, 환경에 강건한 3차원 공간 스캔용 ToF-Stereo 융합 센서 시스템을 제안한다. ToF-Stereo 센서 융합 시스템은 ToF 센서와 Stereo RGB 센서의 센싱 값을 융합하는 방식을 사용하며, 하나의 센서가 동작하지 않더라도 다른 하나의 센서를 이용하여 계속해서 객체를 검출해 나갈 수 있다. ToF 센서와 Stereo RGB 센서의 센싱 거리, 센싱 해상도, 빛 반사도 및 조도 등에 따른 품질이 달라지므로, 신뢰도 추정에 기반하여 센서의 기능을 조절할 수 있는 모듈을 두었다. ToF-Stereo 센서 융합 시스템은 ToF 센서와 Stereo RGB 센서의 센싱 값을 결합하고, 신뢰도를 추정한 후 신뢰도에 따라 센서의 기능을 조절하여 두 센싱 값을 융합하므로 3차원 공간 스캔의 품질을 향상할 수 있다.
본 논문은 몸체 3D 스캔과 모션 캡처 장비를 활용한 3D 애니메이션 형태의 바디 프로필을 제안한다. 사용자는 미리 정해진 몇 개의 포즈에 대하여 3D 스캔을 수행함으로써 애니메이션 형태를 가진 자신만의 바디 프로필을 제작할 수 있다. 이를 위하여 일련의 포즈를 수행하는 템플릿 애니메이션을 모션 캡처를 통하여 획득하였고, 사용자로부터 획득된 3D 스캔 데이터를 애니메이션의 각 정점 포즈에 포즈 공간 디포머(Pose-space deformer)를 통하여 매핑시켰다. 이를 통하여 만들어진 3D 애니메이션 형태의 바디 프로필은 기존의 정적인 2D 이미지나 3D 스캔데이터보다 사용자에게 더 큰 만족도를 줄 수 있음을 확인할 수 있다.
구치부 지지 상실은 대합치의 정출, 잔존 치아의 교모 등으로 교합평면의 부조화와 보철수복공간 부족을 야기할 수 있다. 이러한 환자는 수직교합고경 분석이 선행되어야 하며, 수직교합고경의 증가가 필요한 경우 적절한 임시 수복물 제작을 통해 기능적, 심미적 측면을 평가해야 한다. 최종 보철물 제작에 임시 수복물의 정보를 반영하는 방법으로 이중 스캔을 이용할 수 있다. 본 증례는 구치부 상실 및 대합치의 정출로 보철수복공간이 부족하나 수직교합고경의 감소가 미미한 환자에서 이중 스캔을 이용하여 수복하였다.
NURBS는 매개변수를 이용하여 3차원에서 곡면을 표현한 방법으로서 노트벡터, 조정점, 가중치로 구성된다. 레벨셋은 공간을 음함수로 정의된 장으로 형성하여 음함수의 일정한 값을 추적하여 곡면을 표현한 방법이다. 본 논문에서는 스캔 데이터를 NURBS 형태로 추출한 뒤 이를 정밀한 레벨셋 모델로 변환하였다. 레벨셋 모델을 구성하기 위해서 형성된 음함수는 부호를 갖는 거리함수를 사용하였고, 거리함수를 정밀하게 나타내기 위해 Newton 순환법을 이용하였다. 변환된 레벨셋 모델을 이용하여 형상의 몰핑을 수행하였다. 몰핑은 초기 형상을 목표 형상으로 변화시켜 나가는 과정으로서 레벨셋 모델을 이용한 몰핑은 용이성과 질적인 측면에서 우수하다. 수치 예제에서는 스캔 데이터의 레벨셋 모델 변환과 변환된 형상이 자연스럽게 목표형상으로 변화하는지를 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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