본 논문은 3차원 모델의 모양 기반 검색을 하기 위한 모델의 특징을 추출하는 방법을 제시한다. 3차원 모델의 특징 기술자는 모델에 대한 위치, 회전, 크기 변환에서 그 특징이 불변해야 하기 때문에, 모델을 정규 좌표계로 표시하기 위한 선(先)처리 작업이 필요하다. 우리는 선처리 작업을 위해서 주성분 분석 방법을 사용하였으며, 이 방법은 최소 경계 상자와 외접구의 생성을 위해서도 이용되었다. 제안한 알고리즘은 다음과 같다. 반지름 1인 외접구를 만들고, 구의 중심에 3차원 모델을 위치시킨 후, 반지름이 다른 동심구($r_i=i/n,\;i=1,2,{\ldots},n$)를 생성하고, 이 동심구들과 모델이 접하는 면을 구한 다음 그 면에 대한 곡률을 계산한다. 여기서 구한 곡률을 3차원 모델의 특징 기술자로 사용하게 된다. 실험 결과는 타 알고리즘에 비해 제안하는 방법이 상대적으로 적은 빈(bin) 수를 가졌음에도 불구하고 ANMRR 평가 함수에 의해 최소 0.1에서 0.6 이상의 성능 개선 효과가 나타나고 있음을 보여 준다. 본 논문은 색인 기법으로 $R{^*}-tree$를 사용하였다.
단일 이미지로부터 3D 모델을 생성하는 방법은 메타버스와 가상현실 콘텐츠에 대한 필요성이 높아짐에 따라, 보다 효율적인 모델 생성방법으로서 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 단일 이미지로부터 3D 모델을 자동 생성하는 기존 딥-뉴럴 네트워크들을 대상으로, 생성되는 3D 모델의 유형에 따라 기존 네트워크들을 분류하고, 주요 딥-뉴럴 네트워크의 형태와 특징, 그리고 모델 생성의 성능을 분석하고자 한다.
영상 기반 3차원 모델링은 카메라로부터 획득된 영상을 입력으로 하여 3차원 그래픽 모델을 생성하는 기술로 고가형 3D 스캐너의 대체 기술로 연구되어지고 있다 본 논문에서는 스테레오 보정 카메라를 이용한 영상 기반 3차원 모델링 시스템을 제안한다. 3차원 모델을 생성하기 위한 제안 알고리즘은 카메라 보정 단계, 3차원 좌표 복원 단계 3차원 좌표 등록 단계로 이루어진다. 카메라 보정 단계에서는 영상 획득용 카메라에 대한 카메라 행렬을 계산하며 3차원 좌표 복원 단계에서는 스테레오 영상의 일치점으로부터 삼각측량법에 의해 3차원 좌표를 복원한다. 3차원 좌표 등록 단계에서는 개별적으로 복원된 3차원 좌표의 단일 모델을 생성하기 위한 기준 좌표로의 변환을 추정하여 최종 3차원 모델을 생성한다 실험 결과 제안 알고리즘이 비교적 정확하게 .B차원 모델을 생성함을 확인하였다.
최근 3D 프린터 기술은 다양한 산업분야에서 주목받는 기술로, 건설 산업에서도 3D 프린터를 활용하고자 하는 연구들이 활발히 진행되고 있다. 실제 교량, 건축물 등 구조물을 3D 프린터로 출력하는 사례가 증가하고 있으며, 3D 프린터를 활용한 목업 구조물 등 다양한 활용 방안이 제시되고 있다. 3D 프린터 기술을 건설 분야에 활용하기 위해서는 3D 모델이 필요하며, 설계단계에서 제작된 3D BIM데이터를 3D 프린터로 출력 시 3D 모델 제작비용과 시간을 절약할 수 있다. 하지만 설계단계의 3D BIM데이터는 3D 프린터 출력을 위한 조건을 만족하지 않는 경우가 많아 출력 시 많은 오류를 발생시킨다. 이에 본 연구에서는 BIM데이터의 3D 모델을 3D 프린터로 출력 시 발생하는 문제점 분석과 오류를 줄일 수 있는 방안을 제시하고자 하며, 더불어 3D 프린터로 출력된 BIM모델의 실무적 활용방안을 제시한다.
본 논문에서는 의복의 2차원 패턴을 이용하여 3차원 의복 모델을 제작하고 생성된 3차원 의복을 3차원 인체 모델에 자동으로 착의하는 3차원 패션 디자인 시스템을 제안한다. 이 시스템에서는 먼저 2차원 격자의 코너 점을 이용하여 2차원 옷감 조각을 디자인한 다음에 2차원 옷감 조각들 사이에 재봉되어야 할 제약점들을 기술함으로써 3차원 의복을 디자인한다. 그 다음에는 3차원 인체 모델 파일과 3차원 의복을 읽어 들인 다음 질량-스프링 모델에 기반한 물리적 시뮬레이션에 의해 의복을 착용한 3차원 모델을 생성한다. 본 논문의 시스템은 사실적인 시뮬레이션을 위하여 인체 모델을 구성하는 삼각형과 의복을 구성하는 삼각형 사이의 충돌을 검사하고 반응 처리를 수행하였다. 인체를 구성하는 삼각형의 수가 매우 많으므로, 이러한 충돌 검사 및 반응 처리는 많은 시간을 필요로 한다. 이 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 Octree 공간 분할 기법을 이용하여 충돌 검사 및 반응 처리 수를 줄였으며 수초 이내에 가상 인체 모델에 의복을 입힐 수 있었다.
본 논문은 웹 기반 3D 패션몰 구축 시 필요한 3D 모델의 패션쇼 애니메이션 설계 기법 및 구현방법에 대해 제안한다. 3D MAX를 이용하여 제작된 3D 모델을 XML(Extensible Markup Language) 형식으로 출력시킨 후, D3D(Direct 3D)를 사용하여 제작된 ActiveX 컨트롤을 이용하여 웹상에 구현하였다. 소비자가 웹기반 패션몰에서 선택한 다양한 의상을 입은 3D 모델의 패션쇼 애니메이션을 구현하기 위해, 기본형태의 3D 모델에 계층적 구조를 가진 근사 의상을 이용하여 표현하였다. 근사의상은 표준 의상 조각들을 설계하고 제작한 후, 이를 조합하는 방식으로 구현하였으며, 여기에 텍스처를 맵핑하여 소비자가 선택한 의상의 근사 모델이 표현 될 수 있도록 구현 하였다.
3D 출력된 의료용 임플란트(implant) 부품은 보통 표면에 결함이 발생되므로, 출력 후 표면을 검사하는 과정이 필요하다. 자동화된 표면 검사를 수행하기 위해서는 임플란트를 3D 스캔하여 점군(point cloud)과 같은 스캔 모델로 복원하는 방법이 효과적이다. 스캔 모델을 구성할 때, 임플란트는 일반적인 3D 출력 제조 부품과 다른 특성들을 가지므로, 임플란트의 형태와 재료의 특성에 대한 고려가 필요하다. 본 논문에서는 의료용 임플란트 부품의 한 종류인 금속 bone-plate의 3D 출력물에 대해 스캔 모델로 복원하는 방법을 제안한다. 다각도의 시점에서 3D 스캔을 수행하여 다수의 부분 스캔 데이터를 생성한 뒤, 이들에 대해 정렬(alignment)과 정합(merging)을 수행하여 스캔 모델로 복원한다. 또한, 실험을 통해 스캔 모델로 복원하는 과정을 보인다.
시공단계의 BIM 활용 시 대표적인 기능은 4D시스템에 의한 공정 시뮬레이션 기능을 들수 있다. 4D시뮬레이션을 위해서는 공정 생성 후 공정별 3D모델의 연동과정이 필수적으로 요구된다. 설계단계에 작성된 3D모델은 공정 정보를 고려하지 않으므로 시공단계 적용을 위한 공정 정보의 생성과 3D모델의 연동과정에는 실무적 애로사항이 존재한다. 본 연구에서는 설계단계에 작성된 3D모델에서 HDBSCAN 알고리즘을 이용하여 시공단계의 공정 정보를 추출한 후에 위상정렬 알고리즘 적용으로 선후행관계를 파악하고 공정정보를 자동으로 생성하는 방법론을 제시한다. 생성된 공정 정보는 설계 3D모델을 기반으로 생성되었으므로, 4D시스템에서 공정과 3D모델간의 공통 매개변수에 의해 상호간 자동 연동되는 정보로 활용되어 4D시스템의 실무적 활용성을 배가할 수 있다. 제시된 방법론은 4개 교량에 적용하여 공정 정보 생성결과를 확인하였고, 4D시스템에 적용하여 공정과 3D모델 연동과정의 간편화를 확인하였다.
개방형 어휘 3차원 포인트 클라우드 개체 분할은 3차원 장면 포인트 클라우드를 훈련단계에서 등장하였던 기본 클래스의 개체들뿐만 아니라 새로운 신규 클래스의 개체들로도 분할해야 하는 어려운 시각적 작업이다. 본 논문에서는 중요한 모델 설계 이슈별 기존 모델들의 한계점들을 극복하기 위해, 새로운 개방형 어휘 3차원 개체 분할 모델인 Open3DME를 제안한다. 첫째, 제안 모델은 클래스-독립적인 3차원 마스크의 품질을 향상시키기 위해, 새로운 트랜스포머 기반 3차원 포인트 클라우드 개체 분할 모델인 T3DIS[6]를 마스크 제안 모듈로 채용한다. 둘째, 제안 모델은 각 포인트 세그먼트별로 텍스트와 의미적으로 정렬된 시각적 특징을 얻기 위해, 사전 학습된 OpenScene 인코더와 CLIP 인코더를 적용하여 포인트 클라우드와 멀티-뷰 RGB 영상들로부터 각각 3차원 및 2차원 특징들을 추출한다. 마지막으로, 제안 모델은 개방형 어휘 레이블 할당 과정동안 각 포인트 클라우드 세그먼트별로 추출한 2차원 시각적 특징과 3차원 시각적 특징을 상호 보완적으로 함께 이용하기 위해, 특징 앙상블 기법을 적용한다. 본 논문에서는 ScanNet-V2 벤치마크 데이터 집합을 이용한 다양한 정량적, 정성적 실험들을 통해, 제안 모델의 성능 우수성을 입증한다.
컴퓨터 게임에서 사용하는 복잡한 3차원 캐릭터 모델을 단순한 모델로 만드는 것은 매우 중요하다. 제안 방법은 3차원 게임 캐릭터에서 특징선을 추출하여 모델을 단순화 시키는 새로운 방법에 대해 제안한다. 주어진 3차원 캐릭터 모델은 텍스처 정보를 포함하고 있다. 3차원 캐릭터 모델에서의 텍스처 및 곡률의 변동을 이용해서 2차원 맵인 모델특징맵(Model Feature Map)을 생성한다. 모델특징맵은 곡률 맵(curvature map)과 텍스처 맵(texture map)으로부터 생성되며, 본 맵을 통해 에지 추출 기법을 이용하여 특징선을 추출한다. 모델특징맵은 표준 영상처리툴을 이용해 쉽게 편집할 수 있다. 실험을 통하여 본 알고리즘의 효율성을 보여주며, 실험은 얼굴 캐릭터에 한정하지 않는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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