• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.24 no.3
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• pp.61-71
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• 2018

When triangular meshes are generated from the point clouds in global space reconstructed through camera pose estimation against captured RGB-D streams, the quality of the resulting meshes improves as more triangles are hired. However, for 3D reconstructed models beyond some size threshold, they become to suffer from the ugly-looking artefacts due to the insufficient precision of RGB-D sensors as well as significant burdens in memory requirement and rendering cost. In this paper, for the generation of 3D models appropriate for real-time applications, we propose an effective technique that extracts high-quality textures for moderate-sized meshes from the captured colors associated with the reconstructed point sets. In particular, we show that via a simple method based on the mapping between the 3D global space resulting from the camera pose estimation and the 2D texture space, textures can be generated effectively for the 3D models reconstructed from captured RGB-D image streams.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.13 no.4
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• pp.21-27
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• 2007

The 3D Delaunay triangulation is the most widely used method for the mesh creation via the triangulation of a 3D point cloud. However, the method involves a heavy computational cost and, hence, in many interactive applications, it is not appropriate for surface triangulation. In this paper, we propose an efficient triangulation method to create a surface mesh from a 3D point cloud. We divide a set of object points into multiple subsets and apply the 2D Delaunay triangulation to each subset. A given 3D point cloud is cut into slices with respect to the OBB(Oriented Bounding Box) of the point set. The 2D Delaunay triangulation is applied to each subset producing a partial triangulation. The sum of the partial triangulations constitutes the global mesh. As a postprocessing process, we eliminate false edges introduced in the split steps of the triangulation and improve the results. The proposed method can be effectively applied to various image-based modeling applications.

• Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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• v.19 no.37
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• pp.233-240
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• 1996

Julia set, Fatou set와 Mandelbrot set 가 컴퓨터에 의하여 도형화된 후부터 혼돈 역학체계 (chaotic dynamical system)에 대한 연구가 모든 학계에 비상한 관심을 모으고 있으며 특히 수학자들에 의하여 많은 연구가 이루어지고 있다. 또한 혼돈 역학체계를 기초로 하여 컴퓨터 그래픽스를 이용한 후랙탈(fractal)들의 매혹적인 시각적 표현으로 인하여 최근들어 과학자들 뿐 아니라 일반대중의 후랙탈에 대한 관심이 매우 높아지고 있다. 후랙탈이란 말은 라틴어 fractus(부서진 상태를 뜻함)에서 유래되었으며 1975년 Mandelbrot가 수학 및 자연계의 비정규적 패턴들에 대한 체계적 고찰을 담은 자신의 에세이의 표제를 주기 위해서 만들었다(〔6〕). 후랙탈을 기술하는데 있어서 가장 중요한 양은 차원(dimension)으로, 예컨데 Cantor 1/3 집합은 길이 1인 선분으로부터 시작하야 매 단계마다 모든 선분들의 가운데 1/3을 잘라내는 것을 무한히 반복함으로써 얻어지는데 이 집합의 Lebesgue measure는 0이지만 후랙탈 차원은 log2/log3 로 정수차원이 아닌 실수차원을 갖으며 또한 Cantor 1/3집합은 연속이 아니면서 점도 선도 아닌 집합인 것이다. 이 논문에서는 Box counting dimension 과 Hausdorff dimension에 대한 몇 가지 정의를 하고 정리 2.6, 정리2.7 및 정리 3.3을 증명함으로써 어떤 성질을 갖는 후랙탈의 가장 중요한 양인 후랙탈 차원에 대하여 논의 하고자 한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.1262-1270
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• 2006

사실적인 물 애니메이션을 위한 격자 기반 시뮬레이션 기법은 자연스러운 물의 움직임뿐만 아니라 부드러운 물의 표면을 잘 표현해주는 장점이 있다. 이러한 격자 기반 방법과 함께 상대적으로 적은 계산으로 안정적인 결과를 산출해주는 입자 기반의 액체 시뮬레이션 기법이 최근 애니메이션 분야에 적용되기 시작했고, 그로 인하여 입자로 이루어진 시뮬레이션 데이터에 특화된 효과적인 렌더링 기술의 개발이 요구되고 있다. 본 논문에서는 주로 3차원 스캔 데이터와 같이 물체 표면을 샘플링 하여 얻어진 점 집합에 대한 렌더링 기법을 확장하여, 위상 변화가 크고 점 집합에 의해 내부까지 표현되는 물 데이터의 특성에 적합한 렌더링 기법을 제안한다. 본 기법에서는 시뮬레이션을 통하여 얻은 입자 데이터로부터 물의 표면을 표현해주는 새로운 점 집합을 생성하고, 시뮬레이션 된 데이터의 특성을 잘 반영하도록 각 점에 대한 법선 벡터와 반지름을 결정한다. 특히 가공된 점 집합 데이터에 대하여 확장된 점 집합 렌더링 기법을 적용함으로써 입자 데이터가 표현해주는 세밀한 부분들을 보존하면서, 부드러운 물의 표면을 가시화할 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.07a
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• pp.431-432
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• 2014

본 논문 에서는 3차원 튜브 형태의 구조를 3차원 좌표를 갖는 점집합으로 추출했을 때, 이 점 집합에서 튜브를 관통하는 단위 벡터 및 방향성(orientation)을 구하는 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘은 3차원 좌표를 정사영시킴으로써 2차원으로 차수를 낮추고, 그 처리를 간단하게 하였다. 또 내부를 구성하는 최대 넓이 폐곡선을 구성하는 점을 선택하는 방법을 제안하였다. 실험에서 제안한 방법은 정규화 된 튜브를 처리했을 때 중심(centroid) 및 방향성(orientation)을 의도한 값과 거의 동일하게 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.715-717
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• 2005

3차원 스캔 데이터는 물체의 형상정보를 표현하는 Euclidian 공간상의 점데이터의 집합으로 정의될 수 있으며. 복잡한 3D 컨텐츠 및 모델을 사실적이고 효율적으로 생성하기 위한 기초 정보로 사용된다 최근 3차원 스캐닝기술의 발전으로 고정밀도의 형상정보뿐만 아니라 색상정보의 획득이 가능해 졌으며, 데이터의 용량이 비약적으로 증가하였다. 본 논문에서는 기존의 형상기반 점데이터 감소 방법의 한계를 극복하기 위해 색상이 동시에 고려되는 효율적인 점데이터 감소방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.35-38
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• 2002

본 논문에서는 3차원 재구성에 있어서 필수 불가결한 기술인 카메라 교정 방법에 있어서 특정 교정 물체나 또는 영상에서의 제약 조건 등을 요구하지 않고 영상 내에 산재되어 있는 기하학 정보를 이용하여 카메라 내부 파라미터를 추출하고 영상간의 카메라 움직임을 계산하여 3차원 재구성하는 알고리즘을 제안한다. 공간에서의 직교하는 평행선들의 집합이 만들어 낸 자 축 방향으로의 3개의 소실 점을 이용하면 그 투영 영상에 대한 카메라 내부 파라미터를 얻을 수 있게 된다. 또 한 영상간의 대응점 관계를 이용하면 두 영상 사이의 상대적인 카메라의 회진 및 이동 성분을 얻어 낼 수 있다. 따라서 카메라의 내부, 외부 성분을 추출함으로써 사영 행렬을 계산하고 역 투영 방법에 의해서 3차원 재구성을 구현하게 된다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.24 no.1
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• pp.111-121
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• 2006

Recently, many studies have been performed to apply airborne LIDAR data to extracting urban models. In order to model efficiently the man-made objects which are the main components of these urban models, it is important to extract automatically planar patches from the set of the measured three-dimensional points. Although some research has been carried out for their automatic extraction, no method published yet is sufficiently satisfied in terms of the accuracy and completeness of the segmentation results and their computational efficiency. This study thus aimed to developing an efficient approach to automatic segmentation of planar patches from the three-dimensional points acquired by an airborne LIDAR system. The proposed method consists of establishing adjacency between three-dimensional points, grouping small number of points into seed patches, and growing the seed patches into surface patches. The core features of this method are to improve the segmentation results by employing the variable threshold value repeatedly updated through a statistical analysis during the patch growing process, and to achieve high computational efficiency using priority heaps and sequential least squares adjustment. The proposed method was applied to real LIDAR data to evaluate the performance. Using the proposed method, LIDAR data composed of huge number of three dimensional points can be converted into a set of surface patches which are more explicit and robust descriptions. This intermediate converting process can be effectively used to solve object recognition problems such as building extraction.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.541-546
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• 2006

3차원 관상동맥을 분석하기 위해서는 혈관의 분기점, 극단점, 혈관의 계층적 구조 관계를 함축적으로 표현하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는3차원 CT 혈관 조영 영상으로부터 관상동맥의 3차원 골격을 자동으로 추출하는 방법을 개발하였다. 먼저, CT혈관 조영술에 의해 획득된 슬라이스 이미지로부터 3차원 조작 및 수술 시뮬레이션 등을 위하여 혈관의 3차원 표면에 대한 메쉬 모델을 생성한다. 생성된 메쉬 모델이 임의로 변형된 후에도 자동으로 골격을 쉽게 추출할 수 있도록 메쉬 모델을 복셀화하는 단계를 거친다. 이렇게 얻어진 복셀 모델로부터 표면복셀을 결정하고 표면 복셀로부터 객체 복셀까지의 유클리드 거리값를 계산하여 유클리드 거리맵(EDM)을 계산한다. 계산된 EDM 으로부터 객체 복셀이 가지게 되는 최대 내접 구를 계산하여 Discrete Medial Surface을 생성하게 되는데 이것은 골격의 후보가 된다. 골격의 후보집합 복셀에 대하여 Dijkstra 최단 경로 결정 알고리즘을 적용하여 골격을 자동으로 추출하게 된다. 이렇게 추출된 3차원 골격은 관상동맥 수술 시뮬레이션 등의 다양한 형상 분석에 유용하게 사용될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2017.06a
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• pp.188-189
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• 2017

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.