Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2022.06a
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pp.836-838
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2022
3D Point Cloud는 3D 콘텐츠를 더욱 실감 나게 표현하기 위한 데이터 포맷이다. Point Cloud 데이터는 3차원 공간상에 존재하는 데이터로 기존의 2D 영상에 비해 거대한 용량을 가지고 있다. 최근 대용량 Point Cloud의 3D 데이터를 압축하기 위해 V-PCC(Video-based Point Cloud Compression)와 같은 다양한 방법이 제시되고 있다. 따라서 Point Cloud 데이터의 원활한 전송 및 저장을 위해서는 V-PCC와 같은 압축 기술이 요구된다. V-PCC는 Point Cloud의 데이터들을 Patch로써 뜯어내고 2D에 Projection 시켜 3D의 영상을 2D 형식으로 변환하고 2D로 변환된 Point Cloud 영상을 기존의 2D 압축 코덱을 활용하여 압축하는 기술이다. 이 V-PCC로 변환된 2D 영상은 기존 2D 영상을 전송하는 방식을 활용하여 네트워크 기반 전송이 가능하다. 본 논문에서는 V-PCC 방식으로 압축한 V3C 데이터를 방송망으로 전송 및 소비하기 위해 MPEG Media Transport(MMT) Packet을 만드는 패킷화 방안을 제안한다. 또한 Server와 Client에서 주고받은 V3C(Visual Volumetric Video Coding) 데이터의 비트스트림을 비교하여 검증한다.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.10
no.6
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pp.243-250
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2021
With the increased development of 3D VR applications augmented by recent VR/AR/MR technologies and by the advance of 3D devices, interchangeability and portability of 3D data have become essential. 3D files should be processed in a standard data format for common usage between applications. Providing standardized libraries and data structures along with the standard file format means that a more efficient system organization is possible and unnecessary processing due to the usage of different file formats and data structures depending on the applications can be omitted. In order to provide the function of using a common data file and data structure, this research is intended to provide a programming binding tool for generating and storing standardized data so that various services can be developed by accessing the common 3D files. To achieve this, this paper defines a common data structure including classes and functions to access X3D files with a standardized scheme using the Python programming language. It describes the implementation of a Python language binding viewer, which is an X3D VR viewer for rendering standard X3D data files based on the language binding interface. The VR viewer includes Python based 3D scene libraries and a data structure for creation, modification, exchange, and transfer of X3D objects. In addition, the viewer displays X3D objects and processes events using the libraries and data structure.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.39
no.3
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pp.187-201
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2021
Recently, the demand for a 3D urban spatial information infrastructure for storing, operating, and analyzing a large number of digital data produced in cities is increasing. CityGML is a 3D spatial information data standard of OGC (Open Geospatial Consortium), which has strengths in the exchange and attribute expression of city data. Cases of constructing 3D urban spatial data in CityGML format has emerged on several cities such as Singapore and New York. However, the current ecosystem for the creation and editing of CityGML data is limited in constructing CityGML data on a large scale because of lack of completeness compared to commercial programs used to construct 3D data such as sketchup or 3d max. Therefore, in this study, a method of constructing CityGML data is proposed using commercial 3D mesh data and 2D polygons that are rapidly and automatically produced through aerial LiDAR (Light Detection and Ranging) or RGB (Red Green Blue) cameras. During the data construction process, the original 3D mesh data was geometrically transformed so that each object could be expressed in various CityGML LoD (Levels of Detail), and attribute information extracted from the 2D spatial information data was used as a supplement to increase the utilization as spatial information. The 3D city features produced in this study are CityGML building, bridge, cityFurniture, road, and tunnel. Data conversion for each feature and property construction method were presented, and visualization and validation were conducted.
Reconstructed 3D data from computer vision includes necessarily a noise or an error. When these data goes through a mesh process, the different 3D mesh data from original shape comes to make by a noise or an error. This paper proposed the method that smooths a noise effectively by noise analysis in reconstructed 3D data. Because the proposed method is smooths a noise using the area ratio of the mesh, the pre-processing of unusable mesh is necessary in 3D mesh data. This study detects a peak noise and Gaussian noise using the ratio of 3D volume and 2D area of mesh and smooths the noise with respect of its characteristics. The experimental results using synthetic and real data demonstrated the efficacy and performance of proposed algorithm.
DMB 데이터 표준화 위원회는 기존의 방송과 차별화 된 서비스를 제공하기 위하여 MPEG-4 BIFS Core 2D @ Level 1 을 지상파 DMB 데이터 표준으로 선택하였다. 그러나 MPEG-4 BIFS Core 2D @ Level 1 은 비디오 객체 위에 간단한 2D 도형을 오버레이하는 정도의 기능만을 제공하고 있어서, 아직은 DMB 데이터 표준에 3D 데이터 표현에 대한 내용을 포함하고 있지 않다. 따라서 본 논문에서는 향후 DMB 용 데이터 콘텐츠에서 3D 그래픽스를 활용한 멀티미디어 콘텐츠 개발이 가능하도록 3D 그래픽스 표현을 위한 프로파일을 제시하고자 한다. 방송의 새로운 영역인 모바일 환경에서의 BIFS 활용을 위하여 본 연구에서는 MPEG-4 BIFS 의 3D 노드들을 기반으로 모바일 환경에 적합한 노드들을 추려서 프로파일을 구성하였다. 이를 위해 콘텐츠 제작 시 노드 사용 빈도 및 각 노드별 리소스 사용 정도를 조사하였고, 모바일에서 그래픽스 객체 표현을 위한 언어인 OpenGL|ES, JSR184, Mobile Direct3D 등의 표준과 BIFS 표준을 비교 분석하였다. 이러한 조사 내용을 바탕으로 BIFS 3D 노드들 중에서 DMB 용 3D 콘텐츠 구현에 적합한 노드들을 분석하였으며 프로파일 검증을 위한 테스트 콘텐츠를 작성하였다. 향후 멀티미디어 콘텐츠는 다양한 3D 그래픽스 기술의 활용이 예상되므로 이와 같은 연구를 통해 DMB 환경에서도 3D 그래픽스를 객체를 표현이 가능하게 된다면, 다양한 데이터 콘텐츠 개발을 위한 발판이 되어 향후 데이터 방송 활성화에 기여할 수 있을 것이라 기대된다.
Jo, Hee-Jeong;Kim, Yong-Hwan;Lee, Ki-Jun;Hwang, Soo-Chan
Journal of Korea Multimedia Society
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v.9
no.8
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pp.950-962
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2006
Recently, there have been increased many 3 dimensional graphic applications in Internet. Thus, a growing number of methods have been proposed for retrieving 3-D graphic data using their 3D features such as color, texture, shape, and spacial relations. However, few researches focus on 3D graphic modeling and database storage techniques. In this paper, we introduce a system that can store 3D graphics data modeled by XML-based 3D graphics markup language, 3DGML, and support content-based retrievals on 3D data by using SQL. We also present a mapping technique of 3DGML to relational database. The mapping process includes the extraction of semantic information from 3DGML and translate it into relational format. Finally, we show examples of SQL queries which use the 3D information contained in a 3D scene such as objects, 3D features, descriptions and scene-object component hierarchy.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2020.11a
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pp.1052-1055
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2020
본 논문에서는 3D 메시 정보, RGB-D 손 자세 및 2D/3D 손/세그먼트 마스크를 포함하여 인간의 손과 관련된 다양한 컴퓨터 비전 작업에 사용할 수 있는 새로운 다중 모달 합성 벤치마크를 제안 하였다. 생성된 데이터셋은 기존의 대규모 데이터셋인 BigHand2.2M 데이터셋과 변형 가능한 3D 손 메시(mesh) MANO 모델을 활용하여 다양한 손 포즈 변형을 다룬다. 첫째, 중복되는 손자세를 줄이기 위해 전략적으로 샘플링하는 방법을 이용하고 3D 메시 모델을 샘플링된 손에 피팅한다. 3D 메시의 모양 및 시점 파라미터를 탐색하여 인간 손 이미지의 자연스러운 가변성을 처리한다. 마지막으로, 다중 모달리티 데이터를 생성한다. 손 관절, 모양 및 관점의 데이터 공간을 기존 벤치마크의 데이터 공간과 비교한다. 이 과정을 통해 제안된 벤치마크가 이전 작업의 차이를 메우고 있음을 보여주고, 또한 네트워크 훈련 과정에서 제안된 데이터를 사용하여 RGB 기반 손 포즈 추정 실험을 하여 생성된 데이터가 양질의 질과 양을 가짐을 보여준다. 제안된 데이터가 RGB 기반 3D 손 포즈 추정 및 시맨틱 손 세그멘테이션과 같은 품질 좋은 큰 데이터셋이 부족하여 방해되었던 작업에 대한 발전을 가속화할 것으로 기대된다.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.22
no.5
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pp.475-485
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2009
In this paper a two-step algorithm is proposed to efficiently generate rebar elements from 3D CAD data in the context of CAD/CAE data transfer. The first step is an algorithm to identify various type rebar objects and their attributes by analyzing 3D CAD data in STEP format, which is one of the international data standards. The second algorithmic step is a procedure to generate one-dimensional rebar elements from the object data made through the first step for finite element analysis or other CAE tasks. Successful rebar element data generation from real 3D CAD data for a reinforced concrete structure shows the efficacy of the proposed algorithm.
This paper proposes an algorithm for 3D object detection by processing point cloud data of 3D LiDAR. Unlike 2D LiDAR, 3D LiDAR-based data was too vast and difficult to process in three dimensions. This paper introduces various studies based on 3D LiDAR and describes 3D LiDAR data processing. In this study, we propose a method of processing data of 3D LiDAR using clustering techniques for object detection and design an algorithm that fuses with cameras for clear and accurate 3D object detection. In addition, we study models for clustering 3D LiDAR-based data and study hyperparameter values according to models. When clustering 3D LiDAR-based data, the DBSCAN algorithm showed the most accurate results, and the hyperparameter values of DBSCAN were compared and analyzed. This study will be helpful for object detection research using 3D LiDAR in the future.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.455-455
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2023
본 연구에서는 도시홍수 피해 저감 및 회복을 위한 도시홍수 연관 데이터 가시화 및 GIS 기반 LoD 1 수준 가시화 기술 개발을 진행하였다. 도시홍수는 불투수지역의 증가로 인한 첨두 홍수의 증가 및 도달 시간의 단축, 도시 내수배제의 불량으로 인한 주택지 및 상가 공장지 등의 침수에 의한 피해가 발생하는 현상이며, 도시홍수 예측 모델을 수행하기 위하여 수집한 기상, 하천 및 수자원, 토양 등의 데이터를 2차원 가시화하고 도심 지역의 지형 DEM(Digital Elevation Model) 데이터 및 건축물 DSM(Digital Surface Model) 데이터를 기반으로 3D 가시화를 진행하였다. 기상, 하천 및 수자원 관측 등의 데이터를 실시간으로 수집하며 관련 데이터를 도시홍수 디지털 트윈 플랫폼의 수문기상정보를 통하여 가시화 제공하며 토양 및 지리정보는 WMS 레이어를 기반으로 2D 가시화한다. 건축물 데이터의 경우 GIS 정보를 기반으로 하는 3D 객체 배치를 위하여 WGS84 타원체를 활용하여 EPSG:4326 좌표계를 적용하여 가시화하였다. 건축물 가시화는 PostgreSQL로 구축된 데이터를 Geoserver를 활용하여 자동으로 층 정보를 통한 건축물의 높이를 계산하도록 하였으며, CesiumJS를 적용하여 웹 기반 도시홍수 디지털 트윈 플랫폼을 개발하였고 추후 LoD 3 수준으로의 확대 적용 기반을 마련하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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