이미지정보를 매체로한 시각적 인식과정은 의사소통의 주된역활을 해왔다. 최근 컴퓨터그래픽스를 이용한 시뮬래이션은 2차원적인 다량의 정보와 복잡한 과정을 3차원 공간에서 모델링하여 시간의 흐름에 따른 연속적인 영상을 생성함으로서 최종결과물을 가시화하여 설계자 또는 제3자에게 개발사업에 대한 투영성을 제시한다. 본 프로젝트는 항공우주연구소의 중형항공기 설계제작 사업을 위하여 사업진행과정 중이나 설계제작 완료 전에 컴퓨터그래픽스 기술을 이용하여 3차원으로 모델링 및 항공기 내.외부를 시각화하여 그 모습을 미리 점검하여 봄으로서 중형항공기 설계의 문제점을 돌출할수 있음은 물론 완성된 모습을 많은 사람들이 보다 쉽게 느낄수 있도록 한다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2005.11a
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pp.523-526
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2005
계통발생학적 분석기법은 서열의 유사성을 비교하여 이들의 유연관계를 알아내는 것으로, 각각의 관계를 시각적으로 표현하는 것이 매우 중요하다. 일반적으로 2차원 계통수를 사용한다. 그러나 2차원으로 시각화했을 때 서로 유사성이 높은 OTU(Operational Taxonomic Unit)들을 서로 멀리 떨어뜨려 놓는 경우도 생기게 된다. 이 논문에서는 이러한 점을 보완하고자 3차원 공간에 OTU들을 배치시키기 위한 2단계 좌표 배치 기법을 제안한다. 단계는 유클리디안 거리를 3차원 좌표로 변환하는 것이다. 1단계 방법은 서열의 비교 순서에 영향을 받기 때문에 2단계를 통해 유전자 알고리즘 기법을 적용하여 보다 적절한 좌표를 찾는다.
The purpose of this study is to analyze traditional stereo images (stereopsis), and study electronic methods to create stereo images using computer graphics technology on visualization of computer. Computer system can process image data and show results on its display. In the early days of computer era, most scientific research data was printed on paper as a procession of digits. These days, the visualization of computer graphics has a precise and realistic quality in its imaging technology. Some technological advances have been developed to not only display 2-dimensional geometry but also 3-dimensional stereo images to simulate virtual reality. In this study, [ have discussed the history of stereopsis, principles of stereo images and technological developments. Also I analyzed the components of stereo images, optical and electronic methods and visual systems which are used in computer graphics technology. I developed my own theories on possibilities for new methods of 3-dimensional stereo images.
For categorical data analysis, the collapsibility were explained with the odds ratio (cross-product ratio). When these theories with these odds ratios are applied to real $2{\times}2{\times}K$ contingency tables, it is impossible to decide whether data are collapsible. Among graphical methods to represent odds ratios, Contour plot which is developed by Doi, Nakamura and Yamamoto (2001) could explain the structure of these data, but cannot decide on the collapsibility. In this paper, by using the Raindrop plot proposed by Barrowman and Myers (2003), we suggest an alternative method which can not only explain the structure of data, but also decide on the collapsibility.
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.9
no.3
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pp.17-24
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2007
The noise problem is one of the major problems associated with large cities and is considered important factor not only in maintenance but also in development of cities. Accordingly, the noise map is being increasingly used in city planning and design. However, the existing two-dimensional noise maps only show regional, planar distribution of noise. This study presented a method to build a data model for analyzing and visualizing noise levels at fine scale considering the vertical distribution of noise in a building. By expanding the 2D topology concept used in conventional GIS to 3D, it suggested a 3D GIS data model that makes 3D spatial queries, analyses and visualization possible and applied the proposed approach to building a 3D noise information system. By building and testing the system, the study showed different functionalities including 3D spatial queries and 3D visualization of noise levels varying temporally or according as the height of sound-proof walls. In each case, the population exposed to noise was quantitatively computed to illustrate the potential in the areas of city planning and design.
Lee, Junhyeok;Ha, Wan Soo;Kim, Yong-Hyuk;Lee, Kang Hoon
Journal of the Korea Computer Graphics Society
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v.24
no.2
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pp.21-28
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2018
We present interactive methods for visualizing the cloud height data and the backscatter data collected from ceilometers in the three-dimensional virtual space. Because ceilometer data is high-dimensional, large-size data associated with both spatial and temporal information, it is highly improbable to exhibit the whole aspects of ceilometer data simply with static, two-dimensional images. Based on the three-dimensional rendering technology, our visualization methods allow the user to observe both the global variations and the local features of the three-dimensional representations of ceilometer data from various angles by interactively manipulating the timing and the view as desired. The cloud height data, coupled with the terrain data, is visualized as a realistic cloud animation in which many clouds are formed and dissipated over the terrain. The backscatter data is visualized as a three-dimensional terrain which effectively represents how the amount of backscatter changes according to the time and the altitude. Our system facilitates the multivariate analysis of ceilometer data by enabling the user to select the date to be examined, the level-of-detail of the terrain, and the additional data such as the planetary boundary layer height. We demonstrate the usefulness of our methods through various experiments with real ceilometer data collected from 93 sites scattered over the country.
야간 시각은 민감도를 극대화하고 주간 시각은 세감도를 극대화한다. 민감도와 세감도는 시각 기능의 두 목표이지만 상쇄적인 작용때문에 균형적인 선택이 요구된다. 민감도와 세감도를 결정하는 중요한 요인으로는 광학적인 요인과 신경학적인 요인이 있다. 망막의 지역적 분화는 바로 이러한 민감도-세감도 문제에서 기인하는데 망막의 2차원적인 제약이 시각신경계의 병행적인 경로와 이에 기초한 적응적 진화를 통해서 어느 정도 해소되는 듯이 보인다. 이 글은 야행-주행 습성을 동시에 갖추어 민감도와 세감도의 균형 문제가 각별히 부각되는 고양이의 초기 시각신경계에서 민감도와 세감도의 균형을 최적화하는 신경 기전을 소개한 것이다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.15
no.10
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pp.11-17
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2010
Mobile device, one of typical devices in ubiquitous environment, is received attention owing to portability. In these days, technical researches on a kind of the device are focusing on applications of smart phone. For example, the techniques using geographical position and applied instances such as augmented reality techniques are gradually increasing. That makes data processing important. Mobile application services for users also require various application techniques based on moving objects. In addition, they require the techniques that processed data are needed to be shown in visualization. However, this is reality that it lacks of showing visualization works to improve the understanding of thing what it is. To reduce or solve the problems, in this paper we show the results to implement the R tree based 3 dimension index architecture in visualization. Further, we implemented and present creating objects, showing in 3D for the objects, catching spatial position on a node map through mini map function and improving the understanding of R tree by visualizing.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.12
no.12
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pp.505-518
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2023
3D point cloud semantic segmentation is a computer vision task that involves dividing the point cloud into different objects and regions by predicting the class label of each point. Existing 3D semantic segmentation models have some limitations in performing sufficient fusion of multi-modal features while ensuring both characteristics of 2D visual features extracted from RGB images and 3D geometric features extracted from point cloud. Therefore, in this paper, we propose MMCA-Net, a novel 3D semantic segmentation model using 2D-3D multi-modal features. The proposed model effectively fuses two heterogeneous 2D visual features and 3D geometric features by using an intermediate fusion strategy and a multi-modal cross attention-based fusion operation. Also, the proposed model extracts context-rich 3D geometric features from input point cloud consisting of irregularly distributed points by adopting PTv2 as 3D geometric encoder. In this paper, we conducted both quantitative and qualitative experiments with the benchmark dataset, ScanNetv2 in order to analyze the performance of the proposed model. In terms of the metric mIoU, the proposed model showed a 9.2% performance improvement over the PTv2 model using only 3D geometric features, and a 12.12% performance improvement over the MVPNet model using 2D-3D multi-modal features. As a result, we proved the effectiveness and usefulness of the proposed model.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1998.10c
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pp.653-655
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1998
본 논문은 3차원 지형을 현실감 있고 효율적으로 구축하기 위하여, 등고선 데이터로부터 지형의 특징점을 추출하고 이를 이용하여 3차원 지형 데이터를 복원하는 방법을 제안한다. 래스터 기반의 거리변환기법 알고리즘을 사용하여 2차원의 등고선 데이터로부터 3차원 지형을 생성하며, 생성된 3차원 지형정보로부터 지형의 특징점을 추출한다. 복원된 3차원 지형을 격자망 형태로 시각화하는데, 이때 특징점의 높이정보를 이용함으로써 지형을 표시하는데 요구되는 정보의 크기를 감소시킨다. 제안한 방법은 사용자가 상호대화식으로 수행할 수 있는 프로그램으로 윈도우 환경의 PC상에서 구현되었다. 이 프로그램의 실험결과는, 기존의 방법보다 적은 데이터양으로 3차원 지형을 시각화할 수 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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