최근 메타버스, 스마트시티, 디지털트윈, 자율주행차, 도심항공모빌리티 등 분야에서 3D공간객체모델 관련 정보 요구는 증가될 것이다. 공간객체에 대한 3D모델 구축은 위성·항공·지상플랫폼과 같은 다양한 장비와 모델링·인공지능·영상정합 등의 기술로 가능하다. 하지만 갱신이 필요한 공간객체를 신속하게 탐지하고 DB화하는 작업은 쉽지 않다. 이 연구에서는 공간정보(도형)과 속성을 기반으로 주소코드, 층수, 건물명, 면적 등의 매칭요소를 이용하여 건물융합DB와 변화탐지건물DB를 구축 지원할 수 있고 갱신이 필요한 객체선정의 적합성을 검증할 수 있는 시스템 프로토타입을 개발하였다. 건물융합DB 구축 시 일부 건물의 경우, 공간정보와 속성의 융합불가 및 실패 사례가 발생하여, 매칭율이 약 80%로 낮게 나타났다. 이것은 특별히 시범사업지역 내 많은 건물객체에 대한 속성정보가 누락된 것에 기인하는 것으로 판단된다. 이 연구는 3D공간객체 모델의 신속한 갱신을 위한 효율적인 드론 촬영계획 수립을 지원하여 공간객체의 중복 및 불필요한 구축 등을 사전에 방지함으로써 객체 구축 절차 개선 및 비용 절감에 크게 기여할 것이다.
최근 3D 입체 영화 및 3D 방송 기술의 개발과 더불어, 사용자의 몰입감을 극대화하기 위하여, 3D 입체영상과 사용자의 인터랙션 효과를 융합하는 3D Interaction 기술이 개발되고 있다. 본 논문에서는 3D 디스플레이에서의 시각안전영역을 고려한 3D 사용자 인터페이스의 구현 방법에 대해서 소개한다. 사용자의 입력에 따라 객체의 변이 정보를 계산하고, 변이 정보가 사람의 시각안정영역 내에서 존재하도록 적응적으로 깊이를 조절하여, 사용자의 시각적 편안함과 3D 객체에 대한 조절 기능을 제공할 수 있다. 무안경 3D 디스플레이 상에서의 구현 결과를 통해 제안하는 기술의 효율성을 보여준다.
본 연구의 목적은 객체의 형상정보(3D mesh)와 색/질감정보(image)를 이용하여 텍스쳐 맵핑된 고품질의 가상모델을 생성하는데 있다. 3 차원 형상정보에 대응하는 이미지 상의 텍스쳐 좌표 관계를 구하기 위해 오브젝트 좌표계와 카메라 좌표계 사이의 변환행렬, 카메라의 초점거리, 카메라 CCD 와 프레임상의 이미지 사이의 aspect ratio 를 파라미터로 하는 3D-2D 정합을 수행한다. 이러한 3D-2D 정합을 효율적으로 수행하기 위하여, 카메라 내부파라미터 검정단계, 신뢰도가 높은 초기해 설정단계, 비선형 최적화(Newton method) 단계로 접근한다. 또한, 색/질감정보로 이용되는 객체의 이미지는 촬영조건에 의해 스펙큘러(specular)나 이미지 픽셀값의 포화상태(saturation) 등의 결점을 포함한다. 영상내의 스펙큘러 좌표와 3D-2D 정합의 결과를 이용하여 촬영 당시의 광원을 추정하고, 근사화된 빛반사도 함수(BRDF)를 이용하여, 텍스쳐의 픽셀값 변조를 통해 이미지 촬영 당시의 광원효과가 제거된 디퓨즈 텍스쳐를 획득한다. 본 연구에서는 퐁(Phong)의 모델을 근사화한 빛 반사도 함수 모델로 사용하였다.
본 논문은 영상내 객체정보의 정확한 복원을 위하여, 연속된 2차원 영상으로부터 특정 객체의 특징점을 추출하고, 특징점의 위치 데이터들로부터 원형의 3차원 모양 및 모션 정보를 복원하는 알고리즘과 결과를 제시하였다. 2차원 영상의 특징점 검출을 위해서는 물체와 배경이 명확히 구별되는 실험영상 환경에서 색상변환을 통한 자동 추출 방법을 사용하였다. 추출된 2차원 객체의 특징점들로부터 3차원 모앙, 움직임 정보를 복원하기 위하여 스테레오 카메라와 준원근 카메라 모델을 적용하고 SVD(SinEuiar Value Decomposition)에 의한 인수분해연산을 수행하였다. 준원근 카메라 모델의 근본적인 문제인 깊이정보의 복원 에러가, 스테리오 영상 분석에 의해 최소화 되었다. 본 논문에서 제시된 방법들의 성능을 객관적으로 평가하기 위하여 크기와 위치가 알려진 3차원 물체에 대해 실험을 행하였으며, 영상의 21개 특징점 위치와 공간상에서의 3개 방향으로의 움직임 각도를 연산에 의해 복원한 후 원형의 데이터와 비교하여 본 알고리즘의 정확성을 증명하였다.
최근 도로네트워크 환경에서 위치기반 서비스를 제공하는데 있어서 2차원 공간 데이터를 기반으로 하고 있다. 3차원 데이터는 사용자에게 2차원 보다 친근감을 주는 중요한 매체가 되지만, 데이터의 크기가 커지기 때문에 이동단말기의 메모리 공간의 한계로 모든 데이터를 저장할 수 없게 되는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 도로네트워크에서 이동객체에게 3차원 데이터를 제공할 수 있는 연속원근질의를 정의하고 이를 처리하는 방법론을 제안하였다.
본 연구는 컴퓨터그래픽스 분야에서 3차원 객체를 사실적으로 표현하기 위해 사용되고 있는 주요 데이터 측정, 모델링, 렌더링 기술을 소개한다. 객체의 최종 외관은 객체의 형상과 표면 재질, 그리고 주변 광 조건에 크게 영향을 받는다. 따라서 임의 가상공간(디스플레이)에서 3차원 객체를 사질적으로 표현하기 위해서는 주요 영향 인자에 대한 정보가 확보되어야 한다. 최근 컴퓨터그래픽스 분야에서는 객체 형상 및 재질 정보 획득을 위한 다양한 기술 및 장비와 객체 가시화를 위한 다양한 기법을 제시하고 있다. 효과적인 객체 가시화하기 위해서는 각 객체의 구성 재질에 대한 광학 특성에 대한 선행 분석을 토대로, 적절한 측정 및 모델링, 렌더링 기법 적용이 필요하다. 본 연구는 측정 데이터 기반의 재질 렌더링 기법에 중심으로 다양한 재질에 적합한 요소 기술과 그 결과를 설명하고, 재질 렌더링 기법을 활용한 건설분야의 향후 연구 계획을 제시한다.
2006년부터 한국에서 개발중인 지능형 굴삭 시스템(IES)은 이동, 굴삭, 상차를 포함하는 굴삭 작업 일련의 과정을 전자동으로 실현하기 위한 프로젝트로서, 굴삭 로봇 주변 지형의 3차원 모델링과 상차트럭의 위치, 사람의 접근, 이동경로상의 장애물 등의 객체를 정확하게 탐지하는 기술은 굴삭 자동화 장비의 작업 품질과 안전성 확보 측면에서 필수적으로 요구되는 핵심 요소 기술이라 할 수 있다. 이 연구의 목적은 레이저 스캐닝 시스템을 이용하여 지능형 굴삭 로봇 주변의 지형과 객체를 3차원으로 탐지함으로써 자동화 굴삭 작업의 품질과 안전성을 확보하는 데 있다. 본 연구에서는 굴삭기 주변의 3차원 지형으로부터 객체의 위치, 높이, 너비, 형상 정보를 추출하는 알고리즘을 제안하였으며, 실제 토공현장을 대상으로 한 실험을 통하여 알고리즘의 성능을 검증하였다.
최근 들어 지상에서의 건설사업은 녹지공간 조성, 개발공간 부족, 토지보상비 증가 등의 문제로 지상에서 지하공간의 개발로 변화되고 있다. 지하공간의 개발과 함께 지하공간의 지적소유권 관리에 대한 필요성도 중요한 과제로 대두되고 있다. 한편 3차원 지형도, 해도, 지적도는 상호 연계성을 가지고 있어야 하며, 정보의 파악(3차원 위치, 속성 등)도 가능해야 한다. 기존의 공간정보객체등록체계는 자동 ID 체계로 구현되고 있어 상호 연계성 및 정보파악이 불가능하다. 따라서 지하공간의 3차원 입체지적 객체정보의 ID 체계는 객체유일식별자(UFID ; Unique Feature Identification) 기반의 관리가 이루어져야 한다. 즉 객체유일식별자를 공통 연계 ID로 하여 지상, 지표, 지하를 구분코드와 함께 지하공간정보의 심도정보를 포함한 객체정보를 표현할 수 있는 공간정보 통합 ID 체계 구축이 필요하다. 본 연구에서는 지하공간을 구성하는 지하공간정보를 정의 및 분류하고, 3차원 지하공간정보에 대한 지적 정보 DB 구축을 위하여 측량 지적정보의 상호 연계성을 고려한 객체유일식별자 기반의 통합 ID 체계를 개발하였다. 또한 본 연구를 통하여 통합 ID 체계를 기반으로 한 지하공간 지적정보 DB 구축 및 3차원 지적정보시스템 개발 방안을 제시하였다. 본 연구성과는 향후 국토공간정보의 상호 연계성을 고려한 국가 차원의 3차원 입체지적 표준 ID 체계, DB 구축, 시스템 개발의 핵심 기반자료의 역할을 할 것이다.
일반적으로, 컴퓨터 비전, 로보틱스, 증강현실 분야에서 3차원 공간 및 3차원 객체 검출 및 인식기술의 중요성이 대두되고 있다. 특히, 마이크로소프트사의 키넥트(Microsoft Kinect) 방식을 사용하는 영상 센서를 통하여 RGB 영상과 깊이 영상을 실시간 획득하는 것이 가능해짐으로 인하여 객체 검출, 추적 및 인식 연구에 많은 변화를 가져오고 있다. 본 논문에서는 다시점 카메라 시스템 상에서의 깊이 기반(RGB-Depth) 카메라를 통해 획득된 영상을 처리하여 3D 복원 영상의 품질을 향상하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 컬러 영상으로부터 획득한 마스크 적용을 통해 객체 바깥쪽 잡음을 제거하는 방법과 객체 안쪽의 픽셀 간 깊이 정보 차이를 구하는 필터링 연산을 결합하여 적용하는 방법을 제시하였다. 각 실험 결과를 통해 제시한 방법이 효과적으로 잡음을 제거하여 3D 복원 영상의 품질을 향상할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 OpenGL Rendering을 이용한 모델기반 3D 다시점 영상의 객체 구현을 위한 구성과 각 모듈에 적용되는 알고리즘에 대해 중점적으로 연구하였다. 한 장의 텍스쳐 이미지와 깊이 맵(Depth Map)을 가지고 다시점 객체를 생성하기 위해, 먼저 깊이 정보의 전처리 과정을 거친다. 전처리 된 깊이 정보는 OpenGL상에서의 일정 간격의 꼭지점(Vertex) 정보로 샘플링 된다. 샘플링 된 꼭지점 정보는 깊이 정보를 z값으로 가지는 3차원 공간 좌표상의 점이다. 이 꼭지점 정보를 기반으로 텍스쳐 맵핑 (texture mapping)을 위한 폴리곤(polygon)을 구성하기 위해 딜루이니 삼각화(Delaunay Triangulations) 알고리즘이 적용되었다. 이렇게 구성된 폴리곤 위에 텍스쳐 이미지를 맵핑하여 OpenGL의 좌표 연산을 통해 시점을 자유롭게 조정할 수 있는 객체를 만들었다. 제한된 하나의 이미지와 깊이 정보만을 가지고 좀 더 넓은 범위의 시점을 가지는 다시점 객체를 생성하기 위해, 새로운 꼭지점을 생성하여 폴리곤을 확장시켜 기존보다 더 넓은 시점을 확보할 수 있었다. 또한 렌더링된 모델의 경계 영역 부분의 깊이정보 평활화를 통해 시각적인 개선을 이룰 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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