This paper presents a sensor model design based on Monte Carlo Localization method. First, we define the measurement error of each sample using a map matching method by 2-D laser scanners and a pre-constructed grid-map of the environment. Second, samples are assigned probabilities due to matching errors from the gaussian probability density function considered of the sample's convergence. Simulation using real environment data shows good localization results by the designed sensor model.
2차원 기반의 얼굴 분석 및 처리 알고리즘은 포즈 및 조명에 강인하지 못한 문제점들이 존재한다. 이러한 이유로 3차원 기반의 얼굴 분석 및 처리 분야에 많은 연구를 진행하려 하였지만, 컴퓨팅 파워의 한계와 고속 스캐너의 부재 등으로 많은 연구가 진행되지 못하였다. 하지만 오늘날 하루가 다르게 빨라지고 있는 컴퓨터의 성능으로 인해 추출했던 연구들이 다시 진행되고 있다. 이에 본 논문에서는 영상 등록(image Registration) 알고리즘의 한 종류인 Inverse Compositional Image Alignment 알고리즘을 3차원 모퍼블 모델에 적용 및 구현을 하였으며, 기존의 다른 영상 등록 알고리즘과 비교를 하였다.
본 논문은 3차원 스캐너로 획득된 실제 얼굴 데이터를 햅틱 상호작용을 통해 직접 변형하고 재질감을 모델링 하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 그래픽 하드웨어 기반의 햅틱 렌더링 알고리즘을 기반으로 획득된 2.5D 얼굴 데이터를 mass-spring 모델을 적용하여 변형하고 얼굴의 재질감(탄성, 마찰, 거칠기) 정보를 모델링 하는 것이다. 햅틱 장치를 이용한 변형알고리즘은 변형 시 효율적인 변형 영역 탐색을 위하여 공간 분할방법인 k-d 트리 구조를 이용하여 최근방 탐색 알고리즘을 구현하였으며, 사실적인 힘 계산을 위하여 각 포인트 마다 mass-spring 모델을 적용하여 반력 연산 및 물체의 변형을 수행하였다. 아울러 재질감을 모델링 하기 위해 깊이 이미지 기반 표현(Depth Image Based Representation, DIBR)을 이용하여 가상 물체의 거칠기, 탄성, 및 마찰을 편집할 수 있는 방법론을 제시하고, 편집된 재질감을 직접 물체의 표면에 적용하여 렌더링 하는 알고리즘을 제안한다.
삼각형 스트립은 삼각형 메쉬에 대한 간결한 표현을 제공하는 데이터 구조이다 스킵 스트립은 실시간으로 삼각형 스트립을 이용하여 3차원 모델을 다해상도로 표현하는 효율적인 방법이다. 그렇지만 스킵 스트립은 모델이 점점 단순화될수록 삼각형 스트립의 과정에서 동일한 정점이 여러 번 축적된다. 이 정접들은 렌더렁에 불필요한 정점의 수를 증가시키는 퇴화 삼각형을 만들게 된다. 본 논문에서는 이러한 퇴화된 삼각형을 줄이기 위해서 퇴화 삼각형 제거 필터를 제안하며, 실험결과 단순 삼각형 스트립 스캐너의 방법보다 평균 22.2%의 정점 감소 효과를 얻을 수 있었다.
3D 스캐너의 보급으로 3차원 모델 생성이 가능하게 되었으나 결과로 얻은 형상이 아직 사진에서와 같은 사실적 묘사에 미치지 못하고 있다. 본 논문에서는 얼굴의 3D 스캔 데이터에 효율적인 텍스처 매핑을 통해 사실적 렌더링 결과를 얻을 수 있는 방법을 기술한다. 3D 얼굴 스캔 데이터와 얼굴의 사진 이미지의 좌표를 정확하게 맞추어 3D 스캔 데이터와 얼굴 이미지의 버덱스를 매치시켜주고, 얼굴 이미지의 해당 버텍스에 들어 있는 칼라 값을 3D 스캔 데이터의 버텍스에 넘겨주는 텍스처 매핑을 구현한다. 본 논문에서는 정면, 좌측, 우측 3장의 이미지를 이용하여 간단히 멀티텍스처 매핑을 수행하는 방법과 이 때 발생하는 사진 간의 경계선에서 발생하는 문제 해결에 대해 기술한다.
본 논문은 패러렐 카메라 모델을 사용한 카메라 캘리브레이션과 3차원 스캐닝 알고리즘에 관한 것이다. 레이저 스트립라인이 스테레오 매칭을 위해 보조적으로 사용하였으나 원리적으로는 불필요하다. 피측정 물체는 스뎀핑모터에 의해 플레이트 위에서 360도 회전하며, 카메라로부터 거리를 측정하여 월드좌표를 구한다. 피측정 물체의 월드좌표는 모델좌표로 변환되며 다수의 군집 모델좌표로부터 모델링을 위한 면을 추출하고 OpenGL을 이용하여 렌더링 한다. 본 알고리즘은 에피폴라 라인의 매칭점의 유효성을 검사하여 잘못된 매칭값을 버리고 무효한 매칭값은 유효한 값으로부터 보간법으로 산출한다.
2D 기반의 얼굴 분석 및 처리 알고리즘은 포즈 및 조명에 강인하지 못한 문제점들이 존재한다. 이러한 이유로 과거 3D 기반의 얼굴 분석 및 처리 분야에 많은 연구를 진행하려 하였지만, 컴퓨팅 파워의 한계와 고속 스캐너의 부재 등으로 많은 연구가 진행되지 못하였다. 하지만 오늘날 하루가 다르게 빨라지고 있는 컴퓨터의 성능으로 인해 주춤했던 연구들이 다시 진행되고 있다. 이에 본 논문에서는 널리 알려진 선형 모델 기반의 3D morphable face model을 제작하고 성능을 높이는 방법에 대한 구현 및 dense correspondence 문제를 해결하기 위한 방법을 제안한다.
본 논문은 인간이 직립 보행 시 무게의 분산을 고려하여 편안한 보행과 발목 교정을 할 수 있는 인솔 모델에 대한 연구를 진행하였다. 인솔 제작에 있어서 과거에는 많은 부분이 수작업으로 이루어 졌지만, 최근에는 3차원 컴퓨터 그래픽을 이용하여 모델을 생성해서 제작하려는 시도가 이루어지고 있다. 우리는 3차원 스캐너를 이용하여 발을 정밀하게 스캔하고, 스캔한 발 모델을 통해서 발과 인솔의 관계를 4개의 특징점을 이용하여 예측하였다. 이 예측된 인솔 모델은 3차원 프린터를 이용하여 인솔의 모양을 만들 수 있게 모델링 하였다. 이처럼 맞춤형 인솔 제작의 표준화된 방법을 제시함으로써 강인한 개인 맞춤형 자동 변형 인솔 모델을 제안하였다. 우리가 제안한 자동 인솔 변형 모델과 전문가가 생성한 인솔을 비교한 결과에서 평균 0.8cm의 오차율을 보이며, 아주 근소한 오차로 인솔 제작이 가능할 수 있다는 방법을 제시하였다.
최근 건축물의 노령화에 따른 건물 전체 기능저하와 화재 및 지반침하와 같은 재난에 따른 건축물의 안정성 저하로 구조물 해체 수요가 급격히 증가하는 추세이다. 특히, 구조물 구성부위의 변형이나 손상의 정도가 심각한 구조물은 부재 내 집중하중이 발생하여 구조물 전체의 안정성이 저하되어 빠른 시일 내에 안전하게 구조물 해체가 가능한 시공기술에 대한 수요가 증가하고 있다. 또한, 노후 구조물에 대한 비인가 증축이나 불법 개조와 같은 구조적 변경으로 시공 당시 건물의 설계도면과 상이한 경우가 빈번하다고 보고되어오고 있다. 본 연구에서는 해체 대상 구조물의 시공 당시 도면과 현 시점 구조와의 차이점을 보완하기 위하여, 실내외 구조 표면에 대한 실측값을 활용하여 3차원 모델을 역설계하는 기법을 제안하였다. 실제 해체 시공 예정인 건축물을 대상으로 구조물 외곽에 대하여 드론 촬영을 실시하고 구조물 내부는 LiDAR 스캐닝을 수행하여 건물외곽과 실내에 대한 점군데이터를 획득한다. 각각 점군데이터는 Smartmapper를 활용하여 정밀하게 정합되며 2차원 도면제작과 3차원 구조해석용 모델 작성에 사용된다. 제안된 역설계 기법을 검증하기 위하여 드론화상자료, LiDAR 스캐너자료, 정합자료로부터 생성된 3차원 모델과 실측된 부재간의 거리를 비교하였다.
디지털 IT 기술의 발달로 인하여 프린터와 스캐너의 성능이 향상되고 가격이 저렴해지면서 일반인들도 쉽게 접할 수 있게 되었다. 그러나 이에 따른 부작용으로 공문서 및 사문서 위조 등의 범죄들이 쉽게 이루어질 수 있다. 따라서 해당 문서가 어떤 프린터를 사용하여 출력 되었는가를 특정할 수 있다면 수사 범위를 줄이고 용의자를 판별하는데 도움이 된다. 본 논문에서는 프린터 장치 판별을 위하여 딥러닝 모델을 제안한다. 먼저 최근 인식 등에서 범용적으로 활용되는 지역 특징 기반의 컨볼루셔널 뉴널 네트워크를 이용한 프린터 장치 판별 모델을 제안하고, 전역 특징 기반의 처리 과정을 네트워크 모델에 도입함으로 인하여 수렴 속도 및 정확도를 향상한 기법을 제안한다. 제안한 모델의 성능은 8개의 프린터 장치를 활용하여 기존 프린터 판별을 위한 특징 기반 기술과 비교를 수행하였다. 그 결과 제안하는 지역 특징 기반의 모델과 전역 특징 기반의 모델이 각각 97.23% 및 99.98%의 높은 판별 정확도를 달성하였고, 기존 기술들에 비하여 높은 정확도를 갖는 우수성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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