In this paper, profile error measurement method of a turbine blade using 3D-scanner is developed. The method begins with scanning the upper and lower sides of the blade on which three small balls are attached, and constructs a solid measurement model by registering the two scanned surfaces. Airfoils are derived from the model at each interval by intersecting it with a plane, and arranged with design airfoils. The $2^2$ factorial design search method is engaged in arranging the two airfoils, from which the main blade parameters including the edge radius are computed. The developed measurement technique is applied to practical blade manufacturing and validates its effectiveness.
본 연구에서는 일본 목판 인쇄에 사용된 판목 구조의 과학적 조사를 실시하였다. 또한 판목이 입체적인 구조의 유물이라는 사실에 주목하여 2차원보다 3차원의 조사가 유효하다고 판단, 판목 연구에서 첫 사례가 되는 3D CT스캐너, 고화질 3차원 디지타이저를 이용한 조사를 진행하였다. 3D CT스캐너를 이용한 조사 결과, 판목의 단면 정보로부터 사용된 나뭇결과 내부 구조의 확인 및 계측, 생존 중인 벌레의 존재를 밝혀내었다. 3차원 디지타이저를 이용한 조사에서는 0.02 mm 단위의 관찰이 가능하여 기존의 현미경으로는 조사가 곤란했던 판목의 표면 정보를 상세히 관찰할 수 있었다.
인체 중심 설계가 요구되는 제품 설계에서 인체 형상 정보의 효과적인 추출은 매우 중요하다. 다양한 형태의 부정형곡선으로 이루어진 인체 형상 정보는 일반적으로 3차원 스캐너를 사용하여 얻어진다. 3차원 스캐너는 높은 신뢰도를 가지고 있으나 비용이 많이 들고 이동성에 제한을 받는다는 단점을 가지고 있다. 3차원 스캐너에 비해 매우 적은 비용으로 운용 가능한 사진측량기법을 이용하여 부정형 곡선에 대한 3차원 곡선 모델을 제작하고 오차를 살펴보았다. 3차원 곡선 모델은 원형곡선 위에 160, 80, 40, 20, 10, 5개의 특징점을 일정한 거리마다 위치시켜 제작하였다. 볼록 곡선의 경우 160, 80, 40, 20개의 특징점을 사용한 모델에서 원 곡선에 비해 작은 차이를 나타냈다 (최대 0.13%). 볼록-오목 곡선의 경우 160, 80, 40개의 특징점을 사용한 모델에서 원곡선에 비해 낮은 수준의 차이를 나타냈다 (최대 0.29%). 볼록 곡선의 경우 전체 곡선 길이의 5% 길이 마다, 볼록-오목 곡선의 경우 전제 곡선 길이의 2.5% 길이 마다 특징점을 위치시킬 경우 낮은 수준의 오차를 나타내는 곡선 모델을 얻을 수 있을 것으로 나타났다. 사진측량기법은 3차원 스캐너에 비해 저비용과 이동성이라는 장점을 갖는 대체 방법으로 충분한 가능성을 갖는다고 할 수 있다.
현재 국내 대부분의 토목 건축 구조물이 BIM 정보가 부재한 상황에서 준공 BIM(as-built BIM)의 수요가 점차 증가하고 있다. 준공 BIM 구축을 위한 공간자료 취득에는 고밀도의 포인트 클라우드를 생성할 수 있는 레이저 스캐너가 주로 활용되고 있다. 하지만 기존의 고정식 스캔 시스템은 이동이 번거롭고, 정밀한 위치 선정이 필요 하며, 스캔 자료 정합을 위해 별도의 표지를 설치하거나 공액점을 추출하는 과정이 필요하다. 본 연구에서는 수작업을 최소화하기 위해 기존의 고정식 스캔 시스템을 대체할 수 있는 이동식 스캔 시스템을 제안하고자 하며, 기반 기술로 graph-based SLAM을 적용하였다. 테스트 장비는 총 세 개의 2차원 스캐너를 탑재하고 있으며, 중앙의 한 개는 수평으로 설치되어 graph 구축을 통한 이동경로취득에 사용되었고, 좌우 두 개는 수직으로 설치되어 시스템 진행의 연직 방향으로 주변 구조물에 대한 3차원 스캔 정보 취득에 사용되었다. 개발된 graph-based SLAM은 이동경로 상에 누적된 위치오차를 해소하기 위한 loop closure 처리 방법으로 Adaboost 기계학습을 적용하였다. 이는 특히 본 연구에서 사용한 장비와 같이 기계학습을 위한 다수의 feature 정보를 제공할 수 있는 멀티 스캐너 시스템에 적합한 방식이며, 두 실내공간을 대상으로 한 테스트에서 단일 스캐너 대비 false positive rate를 각각 7.9% 및 13.6%까지 줄일 수 있었다. 최종적으로 연구대상지역의 2차원 및 3차원 지도 구축을 통해 개발된 graph-based SLAM의 효용성을 확인하였다.
본 논문은 기존에 선행되었던 연구들을 바탕으로 디지털 모형의 정확도를 평가하는 여러 가지 방법에 관하여 정리하였다. 디지털 모형의 정확도 평가 시, 시험자 교육과 인공적 지표의 사용을 통해 오차를 줄일 수 있다. 디지털 치아 모형의 정확도 평가법은 크게 선형 측정법, 2차원 단면 분석법, 3차원 최적합 분석법으로 분류할 수 있다. 스캐너의 기술이 발전함에 따라 디지털 인상 기술과 전통적 인상법의 정확도를 비교하는 많은 연구들이 이루어지고 있다. 다양한 방법을 이용하여 디지털 모형의 정확도를 평가할 수 있으며, 앞으로 스캐너의 기술 향상 및 3차원 모형 분석 소프트웨어의 개발에 따라 디지털 모형의 정확도 평가 방법이 더욱 효과적으로 변화할 것이라 생각된다. 이 논문에서는 디지털 모형의 정확도를 평가하는 방법들에 대해 소개하고, 각각의 상황에 따른 효과적인 정확도 분석법에 대해 알아보고자 한다.
구강 내의 모습을 재현하는 복제모델을 만드는 것은 치과 진료에서 가장 중요한 과정이며 정확성과 효율성이 동시에 만족되어야 하는 과정이다. 현재 기술이 발전함에 따라 치과 진료에서도 디지털화가 이루어지고 있다. 이러한 것을 가능하게 하는 가장 중요한 작업 중 하나가 바로 구강 내의 모습을 3차원적으로 재구성하는 디지털화이다. CAD/CAM 시스템의 3가지 성분 (1) data capture component (digitizers), (2) design component (CAD software), (3) manufacturing component (CAM)중 가장 기본이 되며 뒤의 과정에 막대한 영향을 끼치는 것이 data capture component 즉 구강 스캐너이다. 이 논문은 Pubmed와 Google Scholar에서 최근 5년 전 연구 논문들을 기초로 하여, 각각의 스캐너의 구동원리와 스캐너들 간의 정확성, 현재 구강 스캐너가 치과 영역에서 적용되고 있는 분야와 그 정도를 분석하였다.
본 연구에서는 3차원 레이저 스캐너를 이용하여 채광 중인 광산을 대상으로 굴진장, 여굴, 미굴 등의 요소들을 효율적으로 산정하고 평가하고자 하였다. 이를 위하여 3차원 레이저 스캐너를 활용하여 공간좌표를 기록하는 point-cloud를 획득하였고, 3차원 모델링 프로그램을 이용하여 지하 공동을 모델링 하였다. 연구결과를 통해 각 요소들을 고찰하였을 때 심발부 굴진장은 평균 2.6m, 전체는 평균 2.4m로 나타났으며, 천공장 3.8m를 기준하여 굴진율은 평균 심발부 67%, 전체 64%로 평가되었다. 또한 설계 단면을 기준으로 여굴량을 측정한 결과로 평균 좌측벽 $4.5m^3$, 우측벽 $4.5m^3$, 천반 $5m^3$, 총 $14m^3$로 측정되었으며, look-out을 기준으로 여굴량을 측정한 결과 좌측벽 $3m^3$, 우측벽 $3.1m^3$, 천반 $2.3m^3$, 총 $8.4m^3$로 측정되었다. 평균 굴착량 대비 여굴량은 설계 단면 기준 약 8%, look-out 기준 약 5%로 평가되었다.
본 논문에서는 다항식 기반 RBFNNs를 이용하여 3차원 얼굴인식 알고리즘을 설계하고 인식률을 산출하는 방법을 제시한다. 2차원 얼굴인식의 경우 얼굴 포즈, 조명 등과 같은 외부 환경에 의해 인식률이 저하된다. 이러한 단점을 보완하기 위해 3차원 영상을 획득하여 얼굴인식을 수행한다. 얼굴인식을 수행하기 전에 3D스캐너를 통해 얻은 얼굴영상의 포즈 보상을 실시하고 얼굴의 형상을 정면으로 향하게 한다. 그리고 Point Signature 기법을 이용하여 얼굴의 깊이 값을 추출하게 된다. 추출된 데이터는 고차원 데이터로서 학습 및 인식을 수행함에 있어 문제가 생길 수 있기 때문에 PCA알고리즘을 수행하여 차원을 축소한 데이터를 사용한다. 효율적인 학습을 위해 최적화 알고리즘을 통해 파라미터 최적화를 수행하며 PSO, DE, GA 알고리즘을 사용하여 인식 성능을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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