• 지구물리
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• 제7권4호
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• pp.247-253
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• 2004

3차원 형상화를 통한 분석이 많은 분야에서 연구 및 적용되고 있다. 3차원 형상화는 사진영상의 중첩에서 (3차원)레이저 스캐닝(laser scanning)으로 발전을 하여 가고 있으며, 각 방법이 각기 그 자체로서 발전을 해가고 있는 추세이다. 본 연구에서는 물체에 대한 데이터베이스를 구축하여 대상 이미지에 대하여 기하학적 패턴 매칭(patter matching)을 기반으로 한 인지(인식) 알고리즘을 도입하여 3차원 형상화를 통한 지질 및 지반조사를 위한 기초 기술로 활용하고자 하였다. 물체의 외형적인 성질에 기반하며 특별한 광원없이 물체를 인지할 수 있는 3차원 형상화 알고리즘은 지질 및 지반조사 분야 외에서도 많은 도움이 될 것이다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제27권6호
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• pp.557-564
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• 2014

본 연구에서는 3차원 직선교 모델의 객체인식을 통해 각 객체별 고유 명칭을 부여하는 알고리즘을 제시한다. 3차원 객체의 수치적 인식을 위해 국부 좌표계 상의 솔리드 객체 도심 좌표를 활용하였으며, 객체의 분류, 부재의 구분, 교량 방향 인식 등을 수행하여 객체특성집합을 정의하였다. 이를 통해 경간정보, 부재정보, 객체의 순서정보를 포함한 객체별 고유 명칭을 부여하였고, 트러스 교량 모델 및 서로 다른 좌표계를 갖는 교량모델에 적용하여 각 부재별 객체특성집합을 이용한 명칭의 부여의 적합성을 검토하였다. 또한 실제 교량의 3차원 모델을 대상으로 제안된 방법론을 통해 객체특성집합 정의 및 객체별 명칭을 부여하였고, 이를 매개로 모바일 장치용 모듈과 로컬 서버용 모듈에 적용하였다. 객체인식을 통한 명칭부여 알고리즘을 활용한 방법과 기존 현장점검 방식의 비교를 통해 기존 유지관리 현장점검 업무를 효과적으로 개선할 수 있음을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.1619-1625
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• 2016

Recently, as the public interests about the 3D printing technology are increased, various kinds of 3D printers are being released. But, they are limited to use because they cannot fabricate an object which is larger than the printer's printing volume. To relieve this problem, we propose an interactive 3D mesh editing system for 3D printing the object that is larger than the printing volume. The proposed 3D editing system divides the input 3D mesh using the user's line drawings defining cutting planes and it attaches various connectors. The output meshes are guaranteed to fabricate without post-processing. The printed parts can be assembled using the connectors. Our proposed system has an advantage that it can be used easily by non-professional 3D printer users.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.210-214
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• 2008

로봇이 실제 가정환경에 존재하는 모든 물체를 사전에 모델화하여 데이터베이스에 보존하는 것은 현실적으로 불가능하다. 따라서 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위하여 가정 내에서 흔히 볼 수 있으며 로봇에게도 조작이 용이한 컵, 병, 캔 등의 실린더 형 물체를 우선적 모델링 대상으로 선정하고, 이 물체들의 공통된 범주적 특성을 정의한 보편적 모델(Generic Model)을 사용하여 부분적 데이터로부터 전체 형상을 추정하는, 로봇 자가 모델링에 활용 가능한 새로운 물체 모델링 기법을 제안한다. 구체적으로 3D 센서로부터 얻은 3D 영상으로부터 우리가 모델링 하기를 원하는 실린더 형의 물체를 분리해낸 후 물체 표면상의 점의 좌표와 법선벡터를 이용해서 실린더의 초기 중심축을 구하는 방법, 오차를 가지고 있는 중심축을 교정해주는 방법, 최종적으로 실린더 단면의 중심축과 반지름을 이용하여 전체 실린더 형 물체를 모델링하는 방법 등을 제안하고 또한 실험을 통해서 우리가 제시하는 모델링 기법이 노이즈가 존재하는 실제 환경에서도 얼마 만큼의 정확성을 갖는지를 평가하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.2355-2364
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• 2012

최근, 기존의 룩업테이블(LUT: Look-up Table) 방식의 과도한 메모리 공간문제를 해결하면서 동시에 홀로그램 프린지 패턴의 고속생성이 가능한 N-LUT(Novel Look-up Table) 기법이 제안되었다. 그러나 3차원 입력영상의 해상도가 증가함에 따라 계산해야 할 물체 포인트 수가 늘어나게 되고 결과적으로 과도한 홀로그램 계산시간이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 기존 N-LUT 방식에 3차원 물체영상의 블록 중복성을 효과적으로 이용함으로써 3차원 입체영상 홀로그램을 고속으로 생성할 수 있는 새로운 기법을 제안하였다. 테스트 영상을 이용한 실험결과 새로이 제안된 기법이 기존 방식에 비해 $5{\times}5$ 블록의 경우 계산되는 물체 포인트 수는 43.3%, 계산시간은 47.9%로 각각 감소됨을 보임으로써 제안된 기법의 실제 응용 가능성을 제시하였다.

• Journal of the Optical Society of Korea
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• 제14권4호
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• pp.388-394
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• 2010

In this paper the object recognition performance of a photon counting integral imaging system is quantitatively compared with that of a conventional gray scale imaging system. For 3D imaging of objects with a small number of photons, the elemental image set of a 3D scene is obtained using the integral imaging set up. We assume that the elemental image detection follows a Poisson distribution. Computational geometrical ray back propagation algorithm and parametric maximum likelihood estimator are applied to the photon counting elemental image set in order to reconstruct the original 3D scene. To evaluate the photon counting object recognition performance, the normalized correlation peaks between the reconstructed 3D scenes are calculated for the varied and fixed total number of photons in the reconstructed sectional image changing the total number of image channels in the integral imaging system. It is quantitatively illustrated that the recognition performance of the photon counting integral imaging system can be similar to that of a conventional gray scale imaging system as the number of image viewing channels in the photon counting integral imaging (PCII) system is increased up to the threshold point. Also, we present experiments to find the threshold point on the total number of image channels in the PCII system which can guarantee a comparable recognition performance with a gray scale imaging system. To the best of our knowledge, this is the first report on comparisons of object recognition performance with 3D photon counting & gray scale images.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권6호
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• pp.75-85
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• 2010

본 논문에서는 3D 콘텐츠 인증을 위한 객체별 특징 벡터 기반 강인한 3D 모델 해싱을 제안한다. 제안한 3D 모델 해싱에서는 다양한 객체들로 구성된 3D 모델에서 높은 면적을 가지는 특징 객체내의 꼭지점 거리들을 그룹화한다. 그리고 각 그룹들을 치환한 다음, 그룹 계수, 랜덤 변수 키와 이진화 과정에 의하여 최종 해쉬를 생성한다. 이 때 해쉬의 강인성은 객체 그룹별 꼭지점 거리 분포를 그룹 계수에 의하여 향상되고, 해쉬의 유일성은 그룹 계수를 치환 키 및 랜덤변수 키 기반의 이진화 과정에 의하여 향상된다. 실험 결과로부터 제안한 해싱이 다양한 메쉬 공격 및 기하학 공격에 대한 해쉬의 강인성과 유일성을 확인하였다.

• 한국정보디스플레이학회:학술대회논문집
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• 한국정보디스플레이학회 2008년도 International Meeting on Information Display
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• pp.722-725
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• 2008

In this paper, we propose a new approach for fast generation of CGHs of a 3-D object by using the run-length encoding and N-LUT methods. In this approach, object points to be involved in calculation of the CGH pattern can be dramatically reduced and as a result a significant increase of computational speed can be obtained.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권2호
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• pp.93-100
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• 2014

카메라의 시선 방향에 따라 다른 영상을 생성하는 3차원 물체를 2차원 영상만으로 인식하는 것은 어려운 일이다. 특히 영상 생성 시 강한 투영변환(perspective transformation) 이 발생할 경우 투영된 물체의 이미지에 대한 국소 특징을 정의하는 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) 알고리즘은 물체 인식에 한계가 있다. 본 논문에서는 3차원 물체를 하나의 특정 축을 중심으로 회전시키면서 얻은 복수의 영상을 학습 데이터로 활용한 물체인식 방법을 제안한다. 이 방법을 이용하여 복수 영상의 특징 점들을 하나의 특징 공간으로 합성하고 영상들 간의 기하학적인 관계를 이용하여 중복된 영역을 제거한 모델을 생성하면 임의의 3차원 회전이 적용된 물체를 인식할 수 있다. 실험에서는 알고리즘의 유용성을 먼저 확인하기 위해 조명조건과 카메라의 위치를 일정하게 유지하였다. 이 방법에 의해 SIFT 알고리즘만으로 인식이 힘들었던 3차원 물체의 다양한 외관(appearance) 인식이 가능하게 되었다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.1920-1925
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• 2004

This paper describes a new method for 3D object recognition which used surface segment-based stereo vision. The position and orientation of an objects is identified accurately enabling a robot to pick up, even though the objects are multiple and partially occluded. The stereo vision is used to get the 3D information as 3D sensing, and CAD model with its post processing is used for building models. Matching is initially performed using the model and object features, and calculate roughly the object's position and orientation. Though the fine adjustment step, the accuracy of the position and orientation are improved.