• 제목/요약/키워드: 좌표계 맵핑

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좌표계 맵핑을 이용한 다축 CNC 머시닝센터에서의 캠 가공에 관한 연구 (Study On Manufacturing of General Cam Using Coordinate Mapping in Multi CNC Machining Center)

  • 박세환;신중호;장세원;강동우
    • 한국정밀공학회:학술대회논문집
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    • 한국정밀공학회 2002년도 추계학술대회 논문집
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    • pp.999-1002
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    • 2002
  • Cylindrical Cam Mechanism is widely used in the fields of industries, such as machine tool exchangers, textile machinery. This paper proposes a method for manufacturing of cylindrical cam in Multi CNC machining center. Multi CNC machining center has two different types depending on the tilting axis. For the manufacturing procedures. in this paper the location and the orientation of cutter path are defined from shape design data of cam. The integral NC code fur the both types of multi-axis CNC machining center can be created using the coordinates mapping between design coordinates and work coordinates. Finally, CAD/CAM program is developed on $C^{++}$ language. This program can display manufacturing and kinematics simulation, which can make integral NC code for multi-axis CNC machining center of two types.

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실세계 객체의 디퓨즈 텍스쳐 획득에 관한 연구 (Study on the Diffuse Texture Acquisition of a Real Object)

  • 김강연;이재영;유재덕;이관행
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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    • pp.1222-1227
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    • 2006
  • 본 연구의 목적은 객체의 형상정보(3D mesh)와 색/질감정보(image)를 이용하여 텍스쳐 맵핑된 고품질의 가상모델을 생성하는데 있다. 3 차원 형상정보에 대응하는 이미지 상의 텍스쳐 좌표 관계를 구하기 위해 오브젝트 좌표계와 카메라 좌표계 사이의 변환행렬, 카메라의 초점거리, 카메라 CCD 와 프레임상의 이미지 사이의 aspect ratio 를 파라미터로 하는 3D-2D 정합을 수행한다. 이러한 3D-2D 정합을 효율적으로 수행하기 위하여, 카메라 내부파라미터 검정단계, 신뢰도가 높은 초기해 설정단계, 비선형 최적화(Newton method) 단계로 접근한다. 또한, 색/질감정보로 이용되는 객체의 이미지는 촬영조건에 의해 스펙큘러(specular)나 이미지 픽셀값의 포화상태(saturation) 등의 결점을 포함한다. 영상내의 스펙큘러 좌표와 3D-2D 정합의 결과를 이용하여 촬영 당시의 광원을 추정하고, 근사화된 빛반사도 함수(BRDF)를 이용하여, 텍스쳐의 픽셀값 변조를 통해 이미지 촬영 당시의 광원효과가 제거된 디퓨즈 텍스쳐를 획득한다. 본 연구에서는 퐁(Phong)의 모델을 근사화한 빛 반사도 함수 모델로 사용하였다.

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재난조사 특수차량과 드론의 다중센서 자료융합을 통한 재난 긴급 맵핑의 활용성 평가 (Applicability Assessment of Disaster Rapid Mapping: Focused on Fusion of Multi-sensing Data Derived from UAVs and Disaster Investigation Vehicle)

  • 김성삼;박제성;신동윤;유수홍;손홍규
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제35권5_2호
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    • pp.841-850
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    • 2019
  • 본 논문은 상업용 소형 드론의 드론 맵핑 기하 정확도 평가와 지상 LiDAR와 드론 점군 자료의 융합을 통하여 재난 긴급 맵핑 적용성에 관한 연구이다. 기존의 드론 맵핑 절차와 카메라 검정과 광속조정법으로 카메라 모델을 최적화한 드론 맵핑 간의 위치 오차를 비교 분석한 결과, 평면 위치오차는 2~3 m에서 약 0.11~0.28 m 수준으로, 수직 위치오차는 2.85 m에서 0.45 m 수준으로 위치결정 정확도가 향상되었다. 아울러, 드론 맵핑과정에서 누락되기 쉬운 점군 자료의 측면정보를 지상 LiDAR 점군자료와 융합을 통해 보완할 수 있도록 두 점군 자료간 정합을 위한 개선된 좌표계 변환 모델을 제시하여 연구 대상지내 이종 점군 자료를 최대 오차 0.07 m 이내로 정합하였다. 본 논문에서의 재난현장에서의 드론 기반의 긴급 맵핑과 재난 현장정보를 보다 정밀하게 구축하기 위한 점군 자료융합에 관한 연구 성과는 향후 국가 재난안전 관리 현업에 일조할 수 있을 것으로 기대된다.

SVM을 이용한 실시간 감성추출 (Real-time Emotional Retrieval using SVM (Support Vector Machine))

  • 정민주;류승택;장재건
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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    • pp.418-421
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    • 2011
  • 인간의 감성은 개인이 생활을 통하여 갖게 되는 자신의 기준에 의하여 동일한 외부자극에 대해서 다양하게 나타난다. 대부분 우리는 인간이 수행하는 각각의 행동들을 통해 문제 해결을 위한 감성의 변화와 생각, 사고의 절차 등을 인지할 수 있기 때문에 감성은 인간의 작업 능력과 정보 분석 및 해결 등의 문제들과 밀접하게 관계가 있다. 본 논문에서는 이미지의 내재 정보에서 특징점을 추출하고 추출한 특징점을 SVM 알고리즘을 이용하여 학습시킨 후 결과 클래스를 러셀 평면 좌표계에 맵핑함으로써 이미지의 감성 정보를 추출하는 연구를 진행하였다.

2D-3D 정합기반 실제 제품의 사실적 3D 모델 생성 (Realistic 3D model generation of a real product based on 2D-3D registration)

  • 김강연;손성민
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제14권11호
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    • pp.5385-5391
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    • 2013
  • 온라인을 기반한 제품의 구매가 활성화 됨에 따라, 소비자들의 제품 디자인에 대한 사실적이고 정확한 정보를 요구하고 있다. 본 연구에서는 제품의 형상정보(3D mesh)와 색/질감정보(image)를 이용하여 텍스쳐 맵핑된 실사적 3차원 모델을 생성하는 효율적인 방법을 제안한다. 3 차원 형상정보에 대응하는 이미지 상의 텍스쳐 좌표 관계를 구하기 위해 오브젝트 좌표계와 카메라 좌표계 사이의 변환행렬, 카메라의 초점거리, 카메라 CCD 와 프레임상의 이미지 사이의 종횡비를 파라미터로 하는 2D-3D 정합을 수행한다. 이러한 2D-3D 정합에 있어 발생하는 연산의 복잡도와 비선형도를 낮추기 위하여, 카메라 내부파라미터 검정단계, 임의의 회전행렬에 대한 임시적 최적 이동 벡터 (TOTV), 회전행렬에 대한 비선형 최적화 단계로 접근한다. 제안하는 방법의 유용성을 시현하기 위해 3차원 컬러 측정기로는 색외관을 획득하기 힘든 메탈릭 페인트 재질로 이루어진 제품에 적용한 구현결과를 보인다.

역원근 변환과 신경망을 사용한 효율적인 도로노면 방향지시기호 검출 연구 (Detection of direction indicators on road surfaces using Inverse Perspective Mapping and NN)

  • 김종배
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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    • pp.1199-1202
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    • 2014
  • 본 논문은 차량에 설치된 블랙박스 영상으로부터 도로 노면에 표시된 방향지시 기호를 효율적으로 검출하는 방안을 제안한다. 차량 내부에 설치된 블랙박스 영상은 카메라의 원근 효과로 인해 방향지시 기호 영역을 올바르게 검출하지 못하는 문제점이 존재한다. 따라서 제안한 연구에서는 원근 효과를 가진 입력 영상에서 역원근 변환 방법을 통해 원근 효과를 제거한 실세계 좌표로 맵핑한 평면 영상에서 방향지시 기호 영역을 신경망 검출기를 통해 검출한다. 입력 영상에서 역 원근 변환은 높은 계산량으로 인해 실시간 처리가 어려운 점이 존재한다. 이를 보완하기 위해 제안한 방안에서는 입력 영역의 도로노면 방향지시 기호 영역의 특징을 분석하여 도로노면 기호가 포함된 후보 ROI영역을 정의하고 후보 ROI 영역의 Gray 색상에서 역원근 변환을 수행한다. 제안한 방안을 도로노면 방향지시 기호 검출 및 인식 연구에 적용한 결과, 약 87% 이상 비교적 정확히 검출율을 제시하였으며, 다양한 도로 환경에서도 높은 검출율을 제시하였다. 따라서 제안한 방안을 운전자의 안전운전지원시스템에 적용함으로써 보다 정확한 도로정보 제공시스템 적용이 가능함을 알 수 있다.