In this paper, a method of constructing a rectangular net from unorganized point cloud data is presented. In the method an implicit surface that fits the given point data is generated by using principal component analysis(PCA) and adaptive domain decomposition method(ADDM). Then a complete and quality rectangular net can be obtained by extracting voxel data from the implicit surface and projecting exterior faces of extracted voxels onto the implicit surface. The main advantage of the proposed method is that a quality rectangular net can be extracted from randomly scattered 3D points only without any further information. Furthermore the results of this works can be used to obtain many useful information including a slicing data, a solid STL model and a NURBS surface model in many areas involved in treatment of large amount of point data by proper processing of implicit surface and rectangular net generated previously.
포인트 클라우드를 이용한 물체의 표현은 레이저 스캐너를 통해 공간을 스캔하여 점의 집합을 추출하고, 정합(Registration)을 통해 하나의 좌표계로 통합하는 과정을 거쳐 이루어진다. 정합이 완료된 포인트 클라우드 집합은 수학적 해석을 통해 의미 있는 영역, 형태, 잡음 등으로 분류되어 쓰이게 된다. 본 논문은 3차원 포인트 클라우드 데이터에서 실린더 형태의 굽은 영역 매칭을 목표로 한다. 매칭 절차는 포인트 클라우드에서 RANdom SAmple Consensus(RANSAC)을 통한 구(sphere) 적합(fitting)으로 실린더 형태의 점 후보군을 추출하여 중심과 반지름 데이터를 얻고, 추출된 중심점 데이터에서 주성분 분석(Principal Component Analysis)을 통해 굽은 영역인지 판별한 후 캣멀롬 스플라인(Catmull-Rom spline)으로 굽은 영역 매칭을 완료한다. 제안된 방법은 제약조건 및 분할 없이 중심축 추정에 이은 직선 및 굽은 형태의 실린더 추정으로 비교적 빠른 추정결과를 도출하고, 역설계의 작업효율을 높일 수 있을 것으로 기대된다.
The paper proposes a methodology that combines the Random Sample Consensus (RANSAC) algorithm and the Point Cloud Encoder-Decoder Network (PCEDNet) algorithm to automatically extract the length of infrastructure elements from point cloud data acquired through 3D LiDAR scans of retaining walls. This methodology is expected to significantly improve time and cost efficiency compared to traditional manual measurement techniques, which are crucial for the data-driven analysis required in the precision-demanding construction sector. Additionally, the extracted positional and dimensional data can contribute to enhanced accuracy and reliability in Scan-to-BIM processes. The results of this study are anticipated to provide important insights that could accelerate the digital transformation of the construction industry. This paper provides empirical data on how the integration of digital technologies can enhance efficiency and accuracy in the construction industry, and offers directions for future research and application.
최근 스마트 건설기술 중 현상에 대한 정확하고 빠른 정보수집이 가능한 3D 레이저 스캐닝 기술이 주목받고 있다. 3D 레이저 스캐닝 기술은 건설현장에서 현실과 가장 유사한 정보를 획득할 수 있다. 본 연구에서는 3D 레이저 스캐닝 기술을 활용하여 수집할 수 있는 포인트 클라우드 데이터를 건설현장 진도측정에 적용 가능성에 대하여 새로운 부재 식별방법을 실제 건물에 적용하여 제시하고자 한다. 연구 수행을 위해 BIM으로부터 부재 식별을 위한 위치 정보를 수집, 수집된 위치 정보의 인식 여유 범위를 설정하여 포인트 클라우드 데이터로부터 건물을 구성하고 있는 부재 식별을 진행하였다. 연구결과 포인트 클라우드 데이터로부터 건물을 구성하고 있는 기둥, 보, 벽 그리고 슬라브를 식별할 수 있음을 확인하였다. 식별결과는 실제 건물에 시공이 완료된 부재를 모두 확인할 수 있었으며, 이를 프로젝트 BOQ의 부재별 단가와 연동하여 기성 산출에 활용할 수 있다. 또한, 연구를 통해 획득한 포인트 클라우드 데이터는 건설현장의 품질관리 모니터링 및 건물의 유지관리를 위한 정확한 자료로써 활용될 수 있다. 연구결과는 추후 프로젝트 활용을 위해 사용되는 건설 정보의 적시성 및 정확성 향상에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문에서는 다시점 RGB-D 카메라의 포인트 클라우드 정합을 위한 수정된 최적화 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 컴퓨터 비전 분야에서는 카메라의 위치를 정밀하게 추정하는 것은 매우 중요하다. 기존의 연구에서 제안된 3D 모델 생성 방식들은 많은 카메라 대수나 고가의 3차원 Camera를 필요로 한다. 또한 2차원 이미지를 통해 카메라 외부 파라미터를 얻는 방식들은 큰 오차를 가지고 있다. 본 논문에서는 저가의 RGB-D 카메라를 8개 사용하여 전방위 자유시점을 제공할 수 있는 3차원 포인트 클라우드 및 매쉬 모델을 생성하기 위한 정합 기법을 제안하고자 한다. RGB영상과 함께 깊이지도 기반의 함수 최적화 방식을 이용하고, 초기 파라미터를 구하지 않으면서 고품질의 3차원 모델을 생성할 수 있는 좌표 변환 파라미터를 구하는 방식을 제안한다.
깊이 영상을 이용한 동작 인식 시스템에서는 효율적인 알고리즘 적용을 위하여 깊이 영상을 3차원 점군 데이터로 구성되는 실제 공간으로 변환하여 알고리즘을 적용한 후 투영공간으로 변환하여 출력한다. 하지만 변환 과정 중 반올림 오차와 적용되는 알고리즘에 의한 데이터 손실이 발생하게 된다. 본 논문에서는 3차원 점군 데이터에서 깊이 영상으로의 변환 시 반올림 오차와 영상의 크기 변화에 따른 데이터 손실이 발생하지 않는 효율적인 방법과 이를 하드웨어로 구현 하는 방법을 제안 하였다. 최종적으로 제안된 알고리즘은 OpenCV와 Window 프로그램을 사용하여 소프트웨어적으로 알고리즘을 검증하였고, Kinect를 사용하여 실시간으로 성능을 테스트하였다. 또한, Verilog-HDL을 사용하여 하드웨어 시스템을 설계하고, Xilinx Zynq-7000 FPGA 보드에 탑재하여 검증하였다.
본 고에서는 최근 국제표준으로 완성된 MPEG Video-based Point Cloud Compression(V-PCC) 표준 기술에 대해 소개하고자 한다. AR/VR 등 새로운 미디어 응용의 출현과 함께 그 관심이 3D 그래픽 데이터에 더 많이 모아지는 가운데, 지금까지는 효율적인 압축에 관심이 높지 않았던 포인트 클라우드 데이터의 표준 압축 기술로 만들어진 V-PCC 표준의 표준화 현황과 주요 응용분야, 그리고 주요 압축 기술에 대하여 살펴보고자 한다.
Laser scanning has become a viable technique for the collection of a large amount of accurate 3D point data densely distributed on the scanned object surface. The inherent 3D nature of the sub-randomly distributed point cloud provides abundant spatial information. To explore valuable spatial information from laser scanned data becomes an active research topic, for instance extracting digital elevation model, building models, and vegetation volumes. The sub-randomly distributed point cloud should be segmented and classified before the extraction of spatial information. This paper investigates some exist segmentation methods, and then proposes an octree-based split-and-merge segmentation method to divide lidar data into clusters belonging to 3D planes. Therefore, the classification of lidar data can be performed based on the derived attributes of extracted 3D planes. The test results of both ground and airborne lidar data show the potential of applying this method to extract spatial features from lidar data.
홀로그램 기술은 3차원 객체의 생성, 전송, 재생 관점에서 기술 개발이 활발히 수행되고 있지만 현재 여러 가지 한계로 인하여 답보상태에 머물러 있다. VR, AR을 넘어 새로운 기술의 요구에 부합하기 위해 중간 단계로 유사홀로그램 시장이 성장하고 있는 추세다. 홀로그램의 기술의 핵심은 point cloud 형태의 방대한 3차원 데이터를 생성하고 그 방대한 데이터를 통신망을 통해 실시간으로 전송하여 목적지에서 원본과 같이 재생하는 것이다. 본 연구에서는 방대한 3차원 데이터를 실시간으로 전송하기 위한 방법으로 생성된 3차원 객체 정보의 특징점을 전송하여 목적지에서 원본과 비슷한 형태의 객체로 재생하는 방법에 대해 연구한다.
최근 국내외 건설 분야에서 건축물 리노베이션 및 유지보수를 위한 BIM 적용이 활발해지는 추세이나, 상당수 기존 건축물이 현 상태를 반영하지 않은 2D 도면을 보유함에 따라 이를 바탕으로 한 BIM 모델 작성이 어려운 상황이다. 따라서 본 연구는 역설계 기술을 활용하고자, 건축 MEP 역설계 지침을 위한 포인트 클라우드 데이터 관련 데이터 구조 및 프로세스를 분석하고, 역설계 지침을 위한 고려사항을 도출하였다. 국내 시장에서 3차원 스캐닝 기술의 활발한 적용을 위해, 프로젝트 수행 초기 단계인 지상 라이다를 이용한 현장에 대한 데이터 취득, 취득 단계에서 얻은 포인트 클라우드 데이터의 기초 처리 및 프로세스 분석에 대해 연구 목적을 두고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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