The study aims to propose a method that shall rapidly acquire 3D spatial information of the frequently changing city areas by using the low altitude aerial images taken by the UAV. The artificial 3D model of the artificial structures was constructed using the aerial image data photographed at the test area, calibration data of the non-metric camera and the results of the ground control point survey. Also, the digital surface model was created for areas that were changed due to a number of civil works. Through the above studies, the possibilities of constructing a 3D virtual city model, renewal of 3D GIS database, abstraction of changed information in geographic features and on-demand updating of the digital map were suggested.
Texture analysis has been efficiently utilized in the area of terrain classification. In this application features have been obtained in the 2D image domain. This paper suggests 3D co-occurrence texture features by extending the concept of co-occurrence to 3D world. The suggested 3D features are described using co-occurrence histogram of digital elevations at two contiguous position as co-occurrence matrix. The practical construction of co-occurrence matrix limits the number of levels of digital elevation. If the digital elevation is quantized into the number of levels over the whole DEM(Digital Elevation Map), the distinctive features can not be obtained. To resolve the quantization problem, we employ local quantization technique which preserves the variation of elevations. Experiments has been carried out to verify the proposed 3D co-occurrence features, and the addition of the suggested features significantly improves the classification accuracy.
국토를 효율적으로 관리하고 도시문제를 과학적으로 해결하기 위해 최근 스마트시티, 디지털트윈 등 3차원 공간정보 관련 기술이 급격하게 발전하고 있다. 이러한 3차원 공간정보 구축은 주로 영상정보를 이용하여 객체를 3차원 입체화하고 실감형 영상인 텍스처링 영상을 추출하여 객체벽면에 영상을 부여하는 방식으로 수행된다. 하지만 객체 주변의 다양한 요인으로 인해 텍스처링 영상에서는 필연적으로 폐색영역이 발생한다. 이에 본 연구에서는 최근 기술인 딥러닝 기술 중에서 ResNet 알고리즘을 이용하여 건물 폐색을 유발하는 가로수에 대한 데이터셋을 만들고 이에 대한 해결방안을 제시하고자 한다. 연구결과 ResNet 알고리즘의 공간정보 적용 가능성을 판단하고 이를 적용한 레이블링 생성 SW 개발하여 실제 가로수를 대상으로 데이터셋을 구축하였다. 구축된 데이터셋을 텍스처링 영상에 적용하여 정확도와 재현율로 검출능력을 분석하였다. 분석결과를 위해 딥러닝 분야에서 많이 사용되고 있는 정밀도와 재현율을 이용한 F값을 적용하였으며 가로수 단일 객체가 포함된 건물의 측면부 영상과 경사 영상에 대해서는 높은 F값을 도출하여 우수한 성과를 확인하였으나, 같은 해상도를 가진 건물 전면부 영상에서는 그림자 등의 요인으로 F값이 낮음을 확인하였다.
본 논문에서는 관로를 자동으로 검출하는 지하 관로 자동 탐색 시스템을 제안한다. 시간에 따른 지반변화, 관로 시공 불일치 등 여러 가지 요인으로 실제 관로의 위치가 지하 관로 도면과 일치하지 않는다. 이로 인하여 굴착공사나 관로 노후화에 의한 여러 사고가 발생한다. 사고를 방지하기 위해 GPR(지표 투과 레이더, Ground Penetrating Radar) 탐사를 통해 지하시설물을 찾아내는 작업이 이루어지고 있지만, 분석을 담당할 수 있는 전문가의 수가 부족하다. GPR 데이터는 매우 방대하며 분석과정에도 오랜 시간이 걸리기 때문이다. 이에 본 논문에서는 3D GPR 데이터를 자동으로 분석하기 위해 딥 러닝 기술인 3D 이미지 분할을 사용하고, 이에 적합한 데이터 생성 알고리즘을 제안한다. 또한 GPR 데이터 특성에 맞는 데이터 증강 기법, 데이터 전처리 모듈을 제안한다. 실험 결과를 통해 제안한 시스템은 F1 Score 40.4%의 성능을 보였으며 이를 통해 이미지 분할을 이용한 관로 분석의 가능성을 확인하였다.
포인트 클라우드는 3D 오브젝트를 표현하기 위한 점들의 집합으로 3D 좌표 정보인 기하 정보와 색상, 반사율 등을 나타내는 속성 정보로 이루어져 있으며, 이러한 표현 방식으로 인해 2D 영상에 비해 방대한 양의 데이터를 가진다. 따라서, 포인트 클라우드 데이터를 전송하거나 다양한 분야에서 활용하기 위해서 포인트 클라우드 데이터를 압축하는 과정이 필수적으로 요구된다. 포인트 클라우드는 2D 영상과 같이 해당 영상을 구성하는 2D 기하 정보에 대응하는 색상 정보가 모두 존재하는 것과 달리, 3D 공간 중 일부만이 색상과 같은 속성 정보를 포함하여 포인트 클라우드를 표현하고 있기에, 기하 정보에 대한 별도의 처리도 요구된다. 이와 같은 포인트 클라우드의 특징을 기반으로 고밀도 포인트 클라우드 데이터의 압축 방안으로 국제 표준화 기구 ISO/IEC 산하 MPEG에서는 포인트 클라우드 영상을 사영한 뒤 2D DCT 기반의 2D 영상 압축 코덱으로 압축하는 V-PCC 를 표준화 중에 있다. 해당 표준은 3D 포인트 클라우드를 2D로 변환하여 압축을 진행하기에 3D 공간 정보를 정확하게 표현하기에는 한계가 존재한다. 이에, 본 논문에서는 포인트 클라우드 정지영상을 3D 상에서 3D DCT로 변환하여 포인트 클라우드 데이터를 압축하는 방안인 3D Discrete Cosine Transform based Point Cloud Compression을 제시하고, 2D DCT 기반의 V-PCC와 비교하여 3D DCT의 효율성을 확인하고자 한다.
Park, Ha-Yeon;Lee, Jae-Seo;Cho, Jin-Hyoung;Hwang, Hyeon-Shik;Lee, Kyung-Min
대한치과교정학회지
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제48권5호
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pp.292-303
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2018
Objective: Biplanar imaging systems allow for simultaneous acquisition of lateral and frontal cephalograms. The purpose of this study was to compare measurements recorded on three-dimensional (3D) cephalograms constructed from two-dimensional conventional radiographs and biplanar radiographs generated using a new biplanar imaging system with those recorded on cone-beam computed tomography (CBCT)-generated cephalograms in order to evaluate the accuracy of the 3D cephalograms generated using the biplanar imaging system. Methods: Three sets of lateral and frontal radiographs of 15 human dry skulls with prominent facial asymmetry were obtained using conventional radiography, the biplanar imaging system, and CBCT. To minimize errors in the construction of 3D cephalograms, fiducial markers were attached to anatomical landmarks prior to the acquisition of radiographs. Using the 3D $Ceph^{TM}$ program, 3D cephalograms were constructed from the images obtained using the biplanar imaging system (3D $ceph_{biplanar}$), conventional radiography (3D $ceph_{conv}$), and CBCT (3D $ceph_{cbct}$). A total of 34 measurements were obtained compared among the three image sets using paired t-tests and Bland-Altman plotting. Results: There were no statistically significant differences between the 3D $ceph_{biplanar}$ and 3D $ceph_{cbct}$ measurements. In addition, with the exception of one measurement, there were no significant differences between the 3D $ceph_{cbct}$ and 3D $ceph_{conv}$ measurements. However, the values obtained from 3D $ceph_{conv}$ showed larger deviations than those obtained from 3D $ceph_{biplanar}$. Conclusions: The results of this study suggest that the new biplanar imaging system enables the construction of accurate 3D cephalograms and could be a useful alternative to conventional radiography.
최근 공정관리를 위한 각종 기법들이 개발되고 있으며, 실질적인 시공프로세스를 구체적인 3차원 이미지로 형상화하여 보여줌으로써, 공정계획에 대한 추상적인 개념 모델을 구체적인 것으로 변환하여 발전시킬 수 있다. 하지만 이는 3D-CAD와 공정프로그램을 연계하여 사용하는 방식으로 사람이 정보를 옮겨주거나 입력을 해야 하는 번거로움이 수반된다. 본 연구에서는 3D-CAD 객체 정보 시스템 활용 및 공정자동생성 모듈을 활용하여 통합DB 구축을 통한 실시간 철골공사 공정관리 시스템 프로세스를 구축하였다. 본 연구는 IDEF0 모델을 이용하여 철골공정 관리 프로세스를 제시하였으며, RFID 시스템 설계를 통하여 실시간 진도관리 및 분석 프로세스를 제시하였다. 이를 통해 예상공정정보의 신속한 생성과 실시간으로 실제공정정보와의 비교 ${\cdot}$ 분석 및 시뮬레이션을 실현하고자 한다.
실세계의 분석에서부터 3D 가상도시를 구축하는 GIS는 매우 빠르게 발전하고 있다. 3D 가상도시는 GIS 기술, 컴퓨터그래픽스 기술, 가상현실 기술, 공간 데이터베이스 기술에 의해 컴퓨터 속에 구현이 되는 도시를 말한다. 본 연구에서는 수치지도를 이용하여 실세계 지도좌표를 포함한 3차원 지형 기본맵을 구축하였다. 그리고 높이값을 가진 건물과 3차원 지형 기본맵을 통합하여 Cyber City를 구축하였다. 여기에 Server/Client 시스템을 이용하여 3차원 Cyber City 웹서비스 실시하였다. 기존의 이미지 또는 벡터 기반의 웹서비스방식보다 벡터와 이미지의 합성인 하이브리드(Hybrid)방식으로의 개선을 제안하였고, 공간검색 속성검색 기능을 제공함으로써 기존의 Web 3D 기술의 단순한 가시화의 한계를 넘어 Web 3D GIS로의 발전방향을 제시하였다.
The 1th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.841-844
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2005
Computer vision technology can be used to interpret the images captured by web cameras installed on construction sites to automatically quantify the results. This information can be used for quality control, productivity measurement and to direct construction. Steel frame construction is particularly well suited for automatic monitoring as all structural members can be viewed from a small number of camera locations, and three-dimensional computer models of steel structures are frequently available in a standard electronic format. A system is being developed that interprets the 3-D model and directs a camera to look for individual members as regular intervals to determine when each is in place and report the results. Results from a simple lab-scale system are presented along with preliminary full-scale development.
This study was conducted to nondestructively estimate the volumetric information of peach and pit and to visualize the 3D information of internal structure from magnetic resonance imaging(MRI) data. Bruker Biospec 7T spectrometer operating at a proton reosonant frequency of 300 MHz was used for acquisition of MRI data of peach. Image processing algorithms and visualization techniques were implemented by using MATLAB (Mathworks) and Visualization Toolkit(Kitware), respectively. Thresholding algorithm and Kohonen's self organizing map(SOM) were applied to MRI data fur region segmentation. Volumetric information were estimated from segemented images and compared to the actual measurements. The average prediction errors of peach and pit volumes were 4.5%, 26.1%, respectively for the thresholding algorithm. and were 2.1%, 19.9%. respectively for the SOM. Although we couldn't get the statistically meaningful results with the limited number of samples, the average prediction errors were lower when the region segmentation was done by SOM rather than thresholding. The 3D visualization techniques such as isosurface construction and volume rendering were successfully implemented, by which we could nondestructively obtain the useful information of internal structures of peach.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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