본 논문은 3차원 데이터의 다중 부호화(multiple description coding, MDC) 기법을 제안한다. 우선 다수의 평면으로 구성된 3차원 데이터를 그래프 컬러링(graph coloring)을 통해 3차원 데이터 복원 시 동일한 기여도를 제공하는 2개 평면 부분집합(subset)들로 분할한다. 다음으로 복원된 3차원 데이터의 화질을 최대화하기 위해 각 평면 부분집합의 평면 정보를 채널 오류 환경(channel error condition)에 따라 적응적으로 변형시킨다. 변형된 평면 부분집합들은 각각 압축되고 개별 채널을 통해 복호기로 전송된다. 복호기에서 전송된 2개 평면 부분집합 정보가 모두 복호되었을 경우, 복원된 3차원 부분 정보들을 결합하여 고화질 3차원 데이터를 복원한다. 만약 단일 채널만 유효하여 3차원 영상의 부분 정보만 복원될 경우, 3차원 손상부 복구 알고리듬을 적용하여 영상 표면의 손상을 복원함으로써 부드러운 3차원 표면을 재생한다. 따라서 제안하는 기법은 전송 오류 환경이 열악하여 하나의 채널이 완전히 손실된 경우에도 최소한의 3차원 영상 복원 화질을 보장한다.
본 논문은 스테레오 카메라론 사용하여 실내 환경의 3차원 복원하는 방법에 대하여 말하고 있다. 일반적으로 3차원 데이터를 추출하는 방법에는 3가지가 있는데, 초음파 센서를 사용하는 방법, 레이저 센서를 사용하는 방법, 그리고 스테레오 카메라론 사용하는 방법을 들 수 있다. 이중 스테레오 카메라는 적당한 가격으로 높은 성능을 낼 수 있는 방법이다. 본 논문에서는 스테레오 카메라론 사용하여 3차원 데이터를 추출하는 방법으로 Window Correlation Matching Method를 사용하였다. 스테레오 카메라를 사용하여 3차원 데이터를 우울할 때 가장 큰 문제인 정확하지 않은 데이터들에 대한 처리를 하기 위하여 Histogram Weighted Hough Transform이라는 방법을 제시하였다. 이렇게 하여 각 Step에 추출된 데이터에서 오차를 많이 줄일 수 있었기 때문에 복원이 더욱 잘 되도록 만들 수 있었으며, 3차원 복원에 DirectX를 사용하여 보다 현실감이 있도록 하였다. 본 논문은 기존에는 3차원 복원다는 3차원 데이터추출에 집중되었던 스테레오 카메라를 3차원 복원에 사용할 수 있다는 것을 보여주었으며, 오차를 줄이기 위해 새로운 알고리즘을 적용하려고 노력하였다.
본 논문에서는 3차원 스캔기기에서 실제 모델을 측정하여 얻어지는 점 데이터로부터 모델의 표면을 생성하는 알고리즘을 제안한다. 3차원 스캔기기가 정밀해지고 스캔 규모도 커짐에 따라 측정 데이터의 크기도 증가되어, 이러한 대용량 측정 데이터의 복원 알고리즘이 필요로 되고 있다. 그리고 여러 다른 각도에서 스캔닝 된 점 데이터들은 이어지는 부분이 정확히 맞지 않아 중첩되어 표현되거나 기계적인 또는 환경적인 제약 등의 이유로 오류가 포함될 수도 있다. 그러므로 복원 알고리즘은 이러한 중첩된 표현을 정리하고 오류를 보정해 주어야 한다.(중략)
본 논문에서는 다양한 복원 인공지능 알고리즘 중 하나인 3차원 복원 기술은 실제로 존재하는 물체의 2차원적인 픽셀을 3차원의 형태로 구현하여 형상화한다. 정확한 3차원 정보 처리가 요구됨에 따라 포인트 클라우드로 표현되는 데이터를 통해 정확한 쿨체의 크기 정보나 좌표 정보를 표시할 수 있다. 데이터의 픽셀을 분석하여 3차원의 형태로 구현할 것을 정의하는 복셀화(Voxelization) 알고리즘 전처리 과정을 통해 3차원 복원 기술 3D-GAN 활용으로 3차원 형태 형상화를 하였다. 본 논문에서는 3차원 복원 알고리즘 통하여 2차원 포인트 클라우드를 분석해 3차원 형태로 복원하는 기술에 대한 설명한다.
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.
이미지를 기반으로 3차원 모델을 생성하기 위한 방법은 많은 사람들의 연구의 대상이 되어 왔다. 본 연구에서는 연속적으로 획득된 여러 장의 이미지로부터 특징점을 추출한 후, 사영복원과 유클리디언 복원을 이용하여 특징점에 대응되는 3차원 데이터를 계산하는 방법을 구현하였고, 이렇게 얻은 3차원 데이터에 텍스쳐 매핑을 결합하여, 보다 사실적인 3차원 모델을 생성할 수 있는 시스템을 구현하였다.
영상이나 이미지로부터 3차원 정보를 복원해내기 위한 기술은 컴퓨터 비젼과 그래픽스 분야에서 많은 연구의 대상이 되어 왔다. 본 연구에서는 연속적으로 획득된 여러 장의 이미지로부터 특징점을 추출한 후 그 점들로부터 프로젝티브 복원을 하고 카메라 파라메터를 계산하여 유클리디언 공간으로 변환시켜 3차원 데이터를 계산하는 방법을 구현하였다. 계산된 3차원 데이터와 가장 적합한 폴리곤을 선택하고 텍스쳐 매핑을 하는 방법을 결합하여 사실적인 3차원 모델을 생성할 수 있었다.
본 논문에서는 3차원 데이터를 이용한 효율적인 실내 공간 표현 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 3차원 데이터의 획득과 실내 구조 및 영상 정보를 표현하기 위한 표현 복원으로 구성된다. 3차원 데이터는 레이저 거리 측정기(laser range finder, LRF)와 전방향(omni) 카메라를 통해 획득한 포인트 클라우드 공간 정보와 전방향 텍스쳐 영상으로 구성된다. 실내 구조를 복원하기 위해, 획득한 포인트 클라우드를 복셀 격자 기반의 샘플링 기법을 통해 균일화하고 포아송 표면 재구성(Poisson surface rocoostruction) 기법을 통해 3차원 메쉬를 생성한다. 그리고 전방향 텍스쳐 영상과 3차원 메쉬외 기하학적 관계를 이용한 텍스쳐 매핑 기법을 통해 최종적으로 3차원 메쉬 표면을 복원한다. 실험 결과를 통해 제안하는 기법이 실내 공간을 효과적으로 표현함을 확인한다.
본 논문은 실내공간의 다시점 정지 영상을 서로 다른 방식으로 획득하고, 이 데이터로부터 해당 3차원 공간에 대한 기하학적인 형상정보를 담은 두 종류의 복원 결과를 비교분석 한다. 공간 내 한 평면 복원을 목표로, 첫 번째 데이터 군 확보에는 정규격자경로를 따라 정지 영상을 얻는 수동형 영상 획득 방식을 활용하였다. 두 번째 데이터 군 확보에는 한 평면의 제한된 각도 내 3차원 정보를 얻는 레이저 스캐너의 스캐닝 방식을 정지 영상 획득 방식에 응용하였다. SIFT알고리즘을 이용해 획득된 정지 영상 데이터 간의 특징점을 검출하였고 이를 기반으로 3차원 포인트 클라우드 데이터를 생성하였다. 복원된 3차원 공간정보는 생성된 포인트 클라우드의 이미지와 개수 및 평균 밀집도, 수행 시간을 통해 표현했으며 보다 정확한 실내공간의 3차원 복원에는 카메라로 획득하는 정지 영상 데이터만이 아닌 추가적인 센서를 사용한 데이터의 확보가 필요하다는 점을 확인하였다.
문화재를 수리 연구하기 위해 각 대상물의 현재 상태를 파악하고 실측하는 일은 가장 기초적이며 중요한 일이다. 지금까지 연구 목적에 따라 적절한 장비가 선택되었으며 이들을 이용한 실측이 이루어졌다. 최근에는 과학기술의 발달로 실측대상의 3차원적 형상정보를 취득할 수 있는 3차원 레이저 스캐너가 실측작업에 도입되어 활용되고 있다. 3차원 스캐너에 의해 생성된 결과물들은 종래의 2차원적 실측과는 다른 입체적 정보이며, 장비에 따라 대략적인 형상 정보에서부터 극히 세밀한 부분의 정보에 이르기까지 다양한 결과물을 얻어낼 수 있다. 따라서 실측대상의 특징에 따른 장비의 대입과 여기서 얻어진 결과물의 표현 및 활용방법에 있어서도 다양한 방법이 시도되고 있다. 미륵사지석탑의 경우, 문화재 현장에서는 최초로 3차원 기반 문화재 조사계획을 수립하고 해체의 전 과정에서 기존의 실측조사방법들과 더불어 3차원 스캐너를 이용한 각 부재의 위치 및 개별부재에 대한 3차원적인 조사가 상호보완적으로 이루어졌다. 따라서 석탑의 3차원적인 형상자료와 3차원 스캔 데이터의 활용을 위한 기초자료가 확보된 상태였다. 최근 이러한 기초자료를 이용하여 미륵사지석탑의 입체적 파악과, 복원설계 안의 확정에 활용하기 위한 미륵사지석탑의 정밀복원모형이 제작됨에 따라 "문화재 해체 복원현장에서의 3차원 기반 조사 및 활용"이란 측면에서 일련의 단계가 완성되었다. 본고에서는 3차원 스캔 데이터를 이용한 미륵사지석탑 정밀복원모형 제작과정과 이를 통해 파악할 수 있었던 내용을 중심으로 문화재 해체조사 과정에서의 3차원 스캔, 디지털 모델링, 데이터 베이스화, 복원모형 제작 등 3차원 기반 문화재조사의 단계적 과정과 생성된 데이터를 활용하는 방안을 제시하였다. 단계별 과정을 거친 미륵사지석탑 복원모형 제작을 통하여 다음과 같은 결과를 얻어낼 수 있었다. 첫째, 석탑의 해체 이후 단위 부재별로 파악되었던 석탑의 모습을 석탑의 내 외부가 전체로 구축된 보다 실제적이고 명확한 형태로 파악할 수 있었다. 둘째, 3차원 복원설계를 위한 기초자료를 취득함으로써 부재 결합성 등 현재 작성된 2차원적 설계 안에 대한 3차원적인 검토가 가능하였다. 셋째, 부재 상호 간의 비교 분석과 인접 부재와의 결구상태를 고려하여 부재의 위치 변경 등 각 부재의 개별적인 특징을 파악할 수 있었다. 넷째, 구조적인 관점에서 구조 취약부 및 석탑의 파괴양상을 파악하여 향후 구조보강 설계에 참고자료로 활용할 수 있게 되었다. 결과적으로 미륵사지석탑의 복원을 위한 실제적이고도 구체적인 다각도의 검토는 복원 안을 좀 더 정밀하고 정확하게 도출하는데 기여할 것으로 기대된다. 세심한 주의와 정확성이 요구되는 문화재의 해체보수 및 복원 공사에서 2차원적인 도면에 의한 보수 계획 및 복원 안의 수립과 검토는 어느 정도 시공상의 오류를 피할 수 없다. 특히 복잡하고 규모가 큰 대상일수록 현상에 대한 명확한 파악과 정확한 계획 수립에 상당한 어려움이 있다. 이 같은 상황에서 앞서 기술한 3차원 실측데이터에 기초한 일련의 사전 검토는 이러한 어려움을 해소하고 더욱 세밀한 계획을 수립하게 하여 시공상의 오류를 최대로 줄여줄 수 있는 효과적인 방법 중 하나로 제시될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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