• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제50차 하계학술대회논문집 22권2호
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• pp.319-322
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• 2014

본 논문에서는 깊이 카메라로 받아들인 입력 영상의 3차원 공간 내에서 벽면을 분리하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 벽면이 구분된 영상은 벽면에 프로젝터를 투사하는 등의 3차원 공간 활용에 용이하다. 입력 영상에서의 좌표 점을 이용하여 법선 벡터를 검출하고, 법선 벡터를 통해 평면을 분리한다. 분리된 평면들을 실내 환경에서 알 수 있는 도메인 지식들에 기반하여 벽면으로 구분 된다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권5호
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• pp.562-568
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• 2016

포인트 클라우드 데이터는 어떠한 형태를 표현하기 위해 무수히 많은 점들을 갖는 데이터 집합으로 특정 벡터 시스템에서 표현될 수 있으며, 일반적으로 3차원 좌표 공간에서 다양한 특성을 갖게 된다. 본 논문은 3차원 좌표 시스템의 포인트 클라우드에서 기존 방법(Hough Transform)보다 빠른 실린더 형태의 파이프 추정을 목표로 한다. 이를 위해 비교적 빠른 RANdom SAmple Consensus(RANSAC)를 사용한다. 본 논문에서 제안하는 실린더 형태의 파이프 추정은 두 가지 형태의 수학적 모델을 근거로 파라미터를 계산하고, 결과를 조합하여 예측한다. 두 가지 수학적 모델은 구(Sphere)와 직선(Line)이며, RANSAC 적합을 통해 실린더의 축과 반지름이 될 수 있는 구의 파라미터(중심과 반지름)를 계산하고, 이를 직선화하여 실린더를 추정한다. 이는 법선 추정(Normal Estimation) 및 분할(Segmentation) 없이 비교적 정확도를 유지하며, 빠르게 실린더 매칭을 할 수 있게 한다. 빠른 실린더 매칭은 실시간 파이프 추정이 필요한 레이저 스캐닝 및 건설 역설계 분야에서 활용할 수 있을 것이다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권4호
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• pp.392-398
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• 2017

포인트 클라우드를 이용한 물체의 표현은 레이저 스캐너를 통해 공간을 스캔하여 점의 집합을 추출하고, 정합(Registration)을 통해 하나의 좌표계로 통합하는 과정을 거쳐 이루어진다. 정합이 완료된 포인트 클라우드 집합은 수학적 해석을 통해 의미 있는 영역, 형태, 잡음 등으로 분류되어 쓰이게 된다. 본 논문은 3차원 포인트 클라우드 데이터에서 실린더 형태의 굽은 영역 매칭을 목표로 한다. 매칭 절차는 포인트 클라우드에서 RANdom SAmple Consensus(RANSAC)을 통한 구(sphere) 적합(fitting)으로 실린더 형태의 점 후보군을 추출하여 중심과 반지름 데이터를 얻고, 추출된 중심점 데이터에서 주성분 분석(Principal Component Analysis)을 통해 굽은 영역인지 판별한 후 캣멀롬 스플라인(Catmull-Rom spline)으로 굽은 영역 매칭을 완료한다. 제안된 방법은 제약조건 및 분할 없이 중심축 추정에 이은 직선 및 굽은 형태의 실린더 추정으로 비교적 빠른 추정결과를 도출하고, 역설계의 작업효율을 높일 수 있을 것으로 기대된다.