본 논문은 3차원 기하 모델에서 돌출된 특징 영역을 유지하며 단순화하기 위한 방법에 관한 것으로서 3차원 레인지 스캐닝 시스템으로 부터 삼각형 기하 데이터를 입력받아 기하 데이터의 각 점들에 대해 근사화 표면을 생성하고, 생성된 표면에서의 점들에 대한 곡률과 곡률 미분 값을 측정한 후, 기하 데이터의 에지에 대해 제로-클로싱을 측정하여 특정점을 찾아낸다. 특정점을 주 곡률 방향으로 연결하여 특정 선을 생성하고, 거리기반오차에 특정에지오차를 조합한 FQEM(Feature Quadric Error Metric)을 이용하여 단순화를 수행하게 된다. 본 논문에서는 제안방법의 우수성을 기존 방법과의 실험결과의 비교를 통하여 보여 준다.
최근 3 차원 스캐닝(Scanning) 기술의 발달로 형상 및 색상 정보 데이터를 동시에 획득할 수 있게 되었다. 특히 한번의 측정으로 다량의 데이터를 확보할 수 있기 때문에 3 차원 데이터의 정합(Registration) 및 병합(Merging) 과정에서 계산량이 증가하게 된다. 또한 정합과 병합 후의 대용량 데이터 자체로는 3 차원 모델의 저장, 전송, 처리 및 렌더링(Rendering) 등의 과정에서 어려움이 있다. 따라서 모델의 기하 정보와 색상, 질감, 곡률 등의 속성 정보를 유지하면서 데이터의 양을 감소시키는 메쉬 간략화 기술이 필요하다. 현재 널리 쓰이는 이차 오차 척도(Quadric Error Metric) 방법으로 메쉬를 극심하게 감소하게 되면 오차가 누적되어 기하 정보 및 속성 정보가 소실된다. 본 연구에서는 이를 방지하기 위해 이차 오차 척도 감소화 과정에서 곡률과 색상 기반의 정점 재조정 방법을 제안한다.
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.
다공성 매질을 통한 방사성 핵종의 콜로이드에 의한 이동을 실험과 새로운 모델을 도입하여 살펴보았다. 본 실험에서는 기존의 컬럼 슬라이스 방법을 개선하기 위하여 비파괴 스캐닝 시스템을 개발하였다. 이 장치를 이용하여 기존의 방법보다 훨씬 많은 핵종이동에 관한 자료를 측정하였다. 중성자조사를 시킨 진흙 입자와 여기에 방사성 핵종을 흡착시켜 콜로이드 입자를 만들었다. 실험결과 콜로이드 입자의 크기 분포에도 불구하고 콜로이드 여과계수는 2개의 그룹으로 명백히 구분되었다. 이를 모사하기 위하여 2개의 파라미터를 이용한 새로운 모델식이 개발되었고, 모델식은 실험결과를 잘 모사하였다. 흡착된 핵종중 $^{137}$Cs은 주로 콜로이드 형태로 이동하였으나 $^{Sr}$ 은 그렇지 않았다.
목적: 본 연구의 목적은 디지털 소프트웨어를 이용하여 제작된 수술용 스텐트를 이용하여 지지 형태에 따른 수술용 스텐트의 정확성을 분석하는 것이다. 재료 및 방법: 총 5세트의 치아모형에 대하여 양측에 지대치가 있는 치아지지형 무치악 모델과 근심에만 지대치가 있는 치아-조직 지지형 무치악 모델을 제작하였다. 모델을 스캐닝을 시행하고, 전산화 단층 촬영을 실시하여 In2Guide 소프트웨어를 이용하여 전산화 단층 촬영술의 정보와 모델 스캐닝 정보를 중첩하여 임플란트 고정체(USII, $4{\times}10mm$, Osstem, Seoul, Korea)에 대한 가상적인 위치배열을 실시하고 수술용 스텐트 제작하였다. DMAX 수술 키트을 사용하여 임플란트 고정체를 식립하였다. 식립후 전산화 단층 촬영을 실시하여 찍어 술전에 계획된 임플란트와 실제 식립된 임플란트 사이에 오차(angle difference, coronal difference, apical difference)를 측정하여 통계분석을 시행하였다. 결과: 악궁에 따른 정확도 결과에서 하악이 전반적으로 각도, 길이오차의 값이 작게 나타났으나 이는 통계적 유의성이 없었다. 스텐트의 지지 형태에 따른 정확도 결과에서 치아지지형 스텐트가 치아-조직지지형 스텐트보다 길이오차와 각도오차의 값이 통계적으로 유의하게 작은 값을 보였다. 결론: 악궁(상악, 하악)은 수술용 스텐트의 정확도에 영향을 미치지 않았으며, 치아 지지형 스텐트는 치아-조직지지형 스텐트보다 더 적은 오차를 보여 주었다.
GSIS(Geo-Spatial Information System)는 재해 위험지역 결정에 필요한 재해 위험지역 해석에 매우 유용하므로 지도나 항공사진상에서 자료를 디지타이징 혹은 스캐닝을 통하여 지형자료를 입력하고 조사된 재해인자에 대하여 분석할 경우 광범위한 지역에 대해서 위험지역을 예측할 수 있다. 본 연구에서는 부산시 동래구 일원을 대상으로 기존의 지도, 항공사진, 인공위성영상, 토양도를 GSIS기법과 RS기법을 이용하여 산사태 발생 가능성을 레스터방식으로 분석하였다. 산사태 발생의 원인분석, 원인규명 및 산사태의 인자확인을 하였으며, 레스터자료는 사분트리구조를 이용하여 생성하고 벡터자료는 위상벡터 모델을 사용하여 두 모델의 자료를 중첩처리하여, 결과를 사분트리구조로 얻었다. 그 결과 정확한 중첩결과를 얻을 수 있었고, 통합 데이타베이스를 구축하여 필요한 정보를 획득할 수 있었으며, 위험지역을 항공사진상에 표현하여 산사태 위험지도를 작성하였다.
본 연구는 치과분야에서 가장 큰 변화를 가져온 자동화 시스템의 보급화로 CAD/CAM이 사용됨에 따라, 로스트왁스 테크닉 기법 시스템을 대체 하고 있다. 이에 따라 인상재를 이용하여 구강을 채득하는 방법에서 구강스캐너를 활용하여 디지털 데이터로 치과보철물을 제작하고 있다. 그러나 구강스캐너의 스캐닝 방법에 따라 디지털 데이터의 정밀도가 많을 영향을 받고 있는 실정이다. 이에 본 연구의 목적은 구강스캐너 (Intraoral scanner)의 스캔 작업 방법에 따라 나타날 수 있는 왜곡현상 및 데이터 정확도를 평가하고자 한다. 데스탑 3D 모형 스캐너로 임상에서 사용된 석고 모델을 이용하여 표준 스캔 데이터를 만들고 동일한 모델을 사용하여 구강스캐너로 세 가지 다른 방법의(AS그룹, ZS그룹, OS그룹) 스캔 방법으로 구분하여 각 5회씩 그룹별로 스캔 데이터를 만들었고, ZS그룹에서 0.121mm, AS그룹 0.172mm, OS그룹 0.423mm 정확도를 보여 ZS그룹에서 가장 높은 정확도를 보였고, 최대오차 값은 ZS그룹 0.113mm, AS그룹 0.169mm, OS그룹 0.246으로 최대 오차는 ZS그룹이 가장 낮고 OS그룹이 가장 높게 측정되었다. 세 가지의 스캔 방법은 정확도나 재현성에 있어 확실한 차이를 보였으며 임상에서도 역시 의미 있는 결과로 보였다.
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.
'지능형 굴삭시스템 개발'은 센서기술, 로봇기술들을 융합하여 토공 작업환경을 인식하고 작업 계획을 수립하며 굴삭기를 자동 조정하여 토공작업을 자동화 하는 것을 목표로 한다. 본 연구는 지능형 굴삭시스템 개발을 위한 요소기술로서, 광대역 3D 레이저 스캐너를 이용하여 실제 토공 작업환경을 가상의 3차원 공간으로 재현할 수 있는 수학적 모델을 만드는 것이다. 이 연구에서는 광대역 3D 레이저 스캐너를 구동하기 위한 사용자 소프트웨어 및 사용자 인터페이스를 개발하였으며, 3D 레이저 스캐너의 차량 탑재 및 스캐닝 작업의 최적화를 위하여 모바일 3D 이미징 시스템을 개발하였다. 또한 실제 토공 작업환경을 대상으로 스캐닝 실험을 실시하여 스캔 데이터를 획득하였고, 이를 기반으로 각 스캔 데이터들 간의 자동 정합 알고리즘을 설계하였다. 본 연구에서 개발된 시스템은 향후 지능형 굴삭 로봇의 완전 자동화 시스템의 구현을 위하여 널리 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 MLS 데이터로부터 자동으로 철도 시설물들을 인식하여 시설물 간의 기하학적인 공간정보를 추출하는데 기여 하고자 한다. 본 연구에서 제안된 방법은 9개 주요 철도 시설물(노반, 레일, 철로, 수목, 플렛폼, 방음벽, 철주, 절연체, 고압선)들의 분류를 목적으로 하고 있다. 이를 위해 제안된 방법은 크게 두 단계로 나뉘어 진행된다. 첫 번째 단계에서는 포인트, 라인, 체적과 수직 프로파일 레벨에서 데이터의 맥락 특징(contextual feature)들이 추출된다. 두 번째 단계에서는 CRF(Conditional Random Field)가 맥락 분류자(contextual classifier)로 사용되어 각 데이터 포인트에 객체 정보가 할당되고 철도 시설물들이 분류된다. 사용된 CRF 모델은 다른 맥락 분류자 와는 달리 로컬지역에서 데이터들의 분류정보가 일관성을 유지하게 하는 장점이 있다. 제안된 방법의 성능은 commission과 omission 오류분석을 통해 입증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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