본 연구는 동일지역에서 시공간 변화에 따른 공간정보의 복원을 위하여 3차원 영상조감도를 생성하고 활용하기 위해 시도된 연구결과로서, 연구 대상지역의 입체지형분석을 위한 3차원 입체 영상지도를 제작을 위해 DEM 및 위성영상들을 이용한 입체영상을 생성할 수 있도록 하였다. 현재 수집 가능한 지형도 및 위성사진과의 합성을 통하여 사라져간 수몰지역에 대한 3차원 위성영상 조감도를 제작하고 최근의 영상과의 비교를 통하여 투시 조감도를 생성하였고 최근의 영상과 비교를 통하여 그 변화를 살펴보았다. 그결과, 기존의 사진 및 인위적인 판단에 의한 3차원 영상복원보다는 더 나은 또 다른 개선방법을 제시할 수 있었다.
본 논문에서는 포인트 클라우드로 구성된 모델 내의 오류를 줄이고, 기하학적 형태를 복원하기 위한 사전 학습 방법을 제시한다. 이를 위해, 대상 모델과 유사한 형태 특징을 갖는 모델로부터 3차원 특징 정보를 추출하여 사전을 구성하고, 이를 통해 기하 복원을 수행한다. 본 연구에서 제시한 방법은 다음과 같이 세 단계로 구성된다. 첫째, 유사 모델로부터 기하 패치를 구성하는 단계, 둘째, 획득한 패치의 3차원 형태 특징을 학습하는 단계, 셋째, 학습된 사전을 이용하여 기하를 복원하는 단계이며, 최종적으로 원본 모델과 복원 결과의 오차를 계산하며, 복원 결과의 정확도를 확인한다.
3차원 지형공간정보의 활용범위가 확대되면서 다양한 형태와 크기의 건물들이 존재하는 광범위한 도시지역에 대하여 신속하고 정확하게 실세계에 가까운 3차원 건물 모형을 구축하는 기술 개발이 요구되고 있다. 기존의 항공사진이나 고해상 위성영상을 이용한 3차원 도시 지형공간의 구축 연구와는 달리 최근에는 높은 정밀도를 가진 항공 LIDAR 관측 자료를 활용한 3차원 건물 복원에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 Zero-crossing의 특성을 갖는 LoG 연산자를 이용하여 높이별로 건물의 경계선 정보를 추출하고 Douglas-Peucker 알고리즘을 이용하여 경계선을 직선화하여 건물의 경계선을 정제하고 3차원으로 건물을 복원하는 기법을 제안하였다.
최근 현실 세계의 기반 위에 가상의 정보를 증강하여 사용자와 상호작용하며 즐기는 증강 현실 컨텐츠가 대중들에게 많은 인기를 얻고 있다. 이러한 증강 현실 콘텐츠는 현실 세계를 기반으로 한다는 점에서 실제의 3차원 공간을 정확하게 복원하는 것이 중요하다. 초기의 3차원 복원 방법으로 RGB-D 카메라를 이용한 KinectFusion 방법이 제안되었고 많은 연구자들에 의해 다루어지고 있다. 하지만 기존의 방법은 시간이 흐름에 따라 누적되는 오차에 의해 3차원 모델이 정확하게 복원되지 않는 객체 표류 문제가 발생한다. 이러한 문제는 깊이 카메라 센서의 잡음 때문에 정확하지 않은 표면 법선 벡터가 계산되는 것에 기인한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 잡음에 강건한 표면 법선 벡터를 계산하는 방법을 제안한다. 실험결과에서는 기존의 방법과 비교하여 제안하는 방법이 절대 궤적 오차 (absolute trajectory error)가 감소하는 것을 확인 했고 카메라 궤적이 정확하게 예측되는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 마이크로소프트 키넥트 센서를 이용한 실시간 성능의 3차원 환경 복원 알고리즘을 소개한다. 기존의 멀티키넥트 시스템을 확장하여 총 열두대의 키넥트를 사용하는데, 키넥트의 높은 대역폭 문제를 해결하기 위하여 키넥트가 여섯 대씩 연결된 두 대의 데스크탑을 UDP 통신으로 연결하였고, 각 키넥트로부터 들어오는 3차원 포인트클라우드로부터 확률적인 3차원 환경복원을 하기 위하여 옥토맵 알고리즘을 차용하였다. 또한, GPU를 연산에 활용함으로써 실시간 성능을 확보하였다.
점진적 움직임 기반 구조(Incremental Structure from Motion)는 다양한 시점에서 촬영한 영상들을 하나 씩 점진적으로 추가하여 3차원 장면을 복원하는 방법이다. 3차원 구조 복원에 사용되는 영상 켤레들 중에는 불필요한 켤레들도 충분히 포함되어 있으므로 복원된 구조의 불안정성과 불필요한 영상 켤레 처리로 인한 성능 손실이 발생할 수 있다. 이 논문은 상대적으로 불필요한 영상 켤레를 입력 영상 집합에 맞게 적응적으로 제거하는 방법을 제안한다. 대응점 탐색 단계에서 기하학적 검증작업 전후로 총 두 번의 영상 켤레 제거가 실행되며, 통계적인 방법 및 기하학적으로 검증된 대응점 비율을 이용하여 문턱치를 결정한다. 실험 결과 3차원 복원 결과에 지장을 주지 않으면서 복원에 필요한 영상 켤레 개수를 효과적으로 줄일 수 있었다.
최근에 문화콘텐츠에 대한 관심이 높아지면서 문화적 가치가 높은 고건축에 대한 3차원 복원이 활발하게 이루어지고 있으며 최근에는 새로운 IT기술과 장비를 활용하여 디지털 복원작업이 이루어지고 있다. 3D 스캐너를 이용한 3차원 복원방식은 외관에 관한 매우 정교한 데이터를 확보할 수 있지만 대용량의 데이터를 처리해야 하고 목가구에 대한 세부 정보의 부재로 인해 디지털 콘텐츠로 활용하는데 제약이 따른다. 우리나라의 전통 목조건축은 특성상 연결부재의 사용과 이들간의 결구방식이나 축조방법은 그 시대의 건축문화를 알아보는 중요한 자료이다. 따라서 본 연구에서는 목가구 방식에 의한 설계 도구를 개발하여 3차원 디지털복원은 물론, 기존의 방법에서 간과되었던 결구방식이나 축조방법에 대한 유용한 정보를 실시간으로 한 눈에 보여줄 수 있는 콘텐츠를 제작할 수 있는 새로운 방식의 3D 복원방법을 제안한다.
본 논문에서는 모델 기반으로 한 장의 사진으로부터 중점 정보를 포함한 선분을 이용하여 물체를 3차원 재구성하는 방법을 제안한다. 미리 정의된 다면체를 원시기하모델로 사용하며 한 장의 영상으로부터 복원을 시도하였다. 미리 정의된 다면체 모델을 원시기하모델로 사용하며 사용자가 원시기하모델(primitive)의 각 대응점(correspondence point)을 사진에 매핑 시키는 것으로서 3차원 재구성이 수행된다. 기존의 모델기반 3차원 재구성은 카메라 파라미터들을 복원하거나 반복(iteration)을 통한 오차최소화 기법을 사용하였다. 하지만 본 논문은 원시기하모델에 포함되어 있는 선분들과 그 선분들의 중점 정보로부터 선분을 3차원 복원하며 복원된 선분들로부터 원시기하모델을 재구성하는 방법을 제안한다. 이러한 방법은 선분을 복원하는 단계에서 요구되는 최소한의 카메라 파라미터(focal length) 만으로 원시기하모델을 재구성 할 수 있다.
공초점 주사 현미경(Confocal Scanning Microscope, CSM)은 Bio-cell 및 특정 형태를 가지는 object의 고분해능 3차원 영상복원이 가능하여 3차원 측정장비로 주로 사용된다. 특히 LCD 패널 및 반도체 웨이퍼의 불량 검사 장비로의 활용이 가능하여 3차원 영상으로부터 불량 여부와 원인을 알아낼 수 있다. 하지만 생산 공정에서 불량 검사를 하기 위해서는 고속, 고품질의 성능이 요구된다. 따라서 이 논문에서는 공초점 주사 현미경을 이용하여 고분해능으로 고속, 고품질의 3차원 영상복원을 할 때 어떠한 조건이 요구되는지 알아보고 시뮬레이션 하도록 하겠다.
본 논문에서는 위성영상 기반의 3차원 문화재 정보 시스템을 구현하기 위한 과정으로 고 해상 위성영상 제작을 위한 DEM(Digital Elevation Model)제작단계와 위성영상 자료를 수집하여 영상이 지니고 있는 왜곡을 보정하는 자료보정 단계, 사용 목적에 맞게 영상을 가공하여 저장하는 영상 생성단계를 통해 위성영상 기반의 3차원 지형정보를 생성하고, 3차원 스캐너를 활용한 대상지역 문화재의 DB 구축과 3차원 복원을 통해 3차원의 문화재 정보를 획득하고 질감 및 재질 사실적인 면을 강조하기 위한 텍스처 맵핑 과정을 통해 3차원 공간적인 조건 및 검색을 가능하게 함으로써 언제 어디서 든 누구나 쉽게 문화재에 대한 정보를 검색할 수 있도록 Web3D를 활용한 3차원 문화재 정보 시스템을 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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