• 한국측량학회지
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• 제32권2호
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• pp.109-115
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• 2014

본 연구에서는 Han(2013)이 제안한 메모리 효율적인 옥트리를 기반으로 메인 메모리의 크기에 근접하거나 초과하는 3차원 포인트 클라우드로부터 옥트리를 생성하고 3차원 포인트를 탐색하기 위한 방법론을 제시하고자 한다. 이를 위하여 3차원 포인트 클라우드를 메인 메모리에 저장하여 참조하는 방법 대신 하드디스크의 파일을 직접적으로 참조하는 방법을 제안하였다. 아울러 메인 메모리에 구현된 옥트리를 파일로 저장하고 복원함으로써 옥트리 재현 시간을 줄이는 방법을 제안하였다. 메모리참조 방식과 제안된 파일참조 방식을 실제 터널에서 취득한 1800만 개의 3차원 포인트로 구성된 자료와 3억 개로 구성된 자료에 적용하였다. 결과로 옥트리 생성 및 3차원 포인트 탐색시 1800만 개로 구성된 자료에 대해서는 메모리참조 방식이 파일참조 방식보다 월등히 빠른 속도를 나타내었다. 3억 개로 구성된 자료에 대해서는 메모리참조 방식으로는 옥트리를 생성할 수 없는 반면 파일참조 방식으로는 옥트리 생성 및 3차원 포인트 탐색이 가능하였다. 최적의 탐색 속도를 위한 목표 단계의 옥트리는 생성할 수 없었지만 3억 개가 넘는 3차원 포인트를 탐색할 수 있다는데 의미를 둘 수 있다. 아울러 옥트리를 재현하기 위해 소요되는 시간은 옥트리를 생성하기 위한 시간의 3% 내외로서 제안된 방식이 매우 효율적임을 확인할 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권11호
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• pp.319-324
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• 2016

실내에서 카메라를 이용한 로봇 응용이나 가상현실(Virtual Reality) 응용의 경우 평면을 찾고 추정하는 기술은 매우 중요한 기술이다. RGB-D 카메라의 경우 실내의 평면에서 질감 정보가 없는 평면에서도 3차원 관측 데이터를 얻을 수 있지만, 이미지 영역에서 점군 데이터(Point-cloud Data)를 처리하기 위해서는 많은 연산량이 필요하다. 더군다나 현재 관측되고 있는 평면의 개수가 몇 개인지 미리 알 수 없으며, 평면으로 검출(Plane Detection) 하더라도 강인하게 3차원에서 평면을 추정(Plane Estimation)하려면 추가적인 연산이 필요하다. 본 논문에서는 연속 데이터를 이용해 실시간으로 평면의 개수를 선택하며 평면을 추정하는 방법을 제시하고자 한다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 전체 데이터를 처리하는 것에 비해 약 22배의 속도 개선을 가져 올 수 있음을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.945-946
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• 2015

Laser Range Finder를 이용하여 생성한 3차원 점군 정보는 단면적인 부분만 볼 수 있으며, 잡음이 포함되어 작은 물체를 추출하는데 많은 영향이 생긴다. 이러한 잡음이 있는 3차원 점군 정보 사이에서 밸브의 중심의 위치에 대한 추가적인 입력을 받아 원환체, 원통, 평면의 정보를 복합적으로 포함하고 있는 밸브의 모델을 추출한다.

• 융복합기술연구소 논문집
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• 제10권1호
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• pp.7-12
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• 2020

We describe a efficient surface reconstruction method that reconstructs a 3D manifold polygonal mesh approximately passing through a set of 3D oriented points. Our algorithm includes 3D convex hull, octree data structure, signed distance function (SDF), and marching cubes. The 3D convex hull provides us with a fast computation of SDF, octree structure allows us to compute a minimal distance for SDF, and marching cubes lead to iso-surface generation with SDF. Our approach gives us flexibility in the choice of the resolution of the reconstructed surface, and it also enables to use on low-level PCs with minimal peak memory usage. Experimenting with publicly available scan data shows that we can reconstruct a polygonal mesh from point cloud of sizes varying from 10,000 ~ 1,000,000 in about 1~60 seconds.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.859-861
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• 2003

In order to present a space in details, it is indispensable to acquire 3D shape and texture simultaneously from the same platform. 3D shape is acquired by Laser Scanner as point cloud data, and texture is acquired by CCD sensor. Positioning data is acquired by IMU (Inertial Measurement Unit). All the sensors and equipments are assembled on a hand-trolley. In this research, a method of integrating the 3D shape and texture for automated construction of Digital Surface Model is developed. This Digital Surface Model is applied for efficient feature extraction. More detailed extraction is possible , because 3D Digital Surface Model has both 3D shape and texture information.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 하계학술대회
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• pp.221-222
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• 2018

본 논문에서는 공간적 분포 정보를 이용한 3D 포인트 클라우드 압축 기법을 제안한다. 우선, 3D 포인트 클라우드에 대해 팔진 트리 구조를 생성한다. 그리고 잎사귀 노드들에 대해서 해당 복셀의 중심으로부터의 유클리드 거리를 구하고, 이를 통해서 공간적 분포 정보를 구성한다. 이때, 복셀 내 포인트들의 분포를 고려하여, 포인트들이 밀집하여 분포하는 경우 복셀 내 포인트들을 하나의 대표 위치로 표현하여 압축한다. 최종적으로 산술부호화를 수행하여 압축 성능을 높인다. 실험 결과 제안하는 기법이 3D 포인트 클라우드를 효율적으로 압축함을 확인할 수 있다.

• 한국안전학회지
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• 제35권6호
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• pp.15-24
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• 2020

With the development of the chemical industry, the chemical accident is increasing every year, thereby increasing the risk of accidents caused by chemicals. The Ministry of Environment provides the criteria for determining shelter-in-place or outdoor evacuation by material, duration of accident, and distance from the toxic substance leak. However, it is hard to say that the criteria for determining the transition point are not clear. Transition point mean the time that evacuation method is switched from shelter-in-place to outdoor evacuation. So, the purpose of this study was to calculate appropriate transition point by comparing the cumulative toxic load. Namdong-gu in Incheon Metropolitan City was finally selected as the target area, considering the current status of the population of Incheon Metropolitan City in 2016 and the statistical survey of chemicals in 2016. The target materials were HCl, HF, and NH₃. Modeling was simulated by ALOHA and performed assuming that the entire amount would be leaked for 10 min. Residents' evacuation scenarios were assumed to be shelter-in-place, immediate outdoor evacuation, and outdoor evacuation at an appropriate time after shelter-in-place. Based on the above method, the appropriate transition point from residents located in A(800 m away), B(1,200 m away), C(1,400 m away) and D(2,200 m away) was identified. In HCl, appropriate transition point was after 15 min, after 16 min, after 17 min, after 20 min in order by A, B, C and D. In HF, appropriate transition point was before 1 min or after 16 min, before 4 min or after 19 min, before 5 min or after 20 min, before 14 min or after 26 min in order by A, B, C and D. In NH₃, appropriate transition point at A was before 4 min or after 16. Others are not in chemical cloud. This study confirmed the transition point to minimize the cumulative toxic load can be obtained by quantitative method. Through this, it might be possible to select evacuation method quantitatively that cumulative toxic load are minimal. In addition, if the shelter-in-place is maintained without transition to outdoor evacuation, the cumulative toxic load will increase more than outdoor evacuation. Therefore, it was confirmed that actions to reduce the concentration of chemicals in the room were necessary, such as conducting ventilation after the chemical cloud passed through the site.

• 방송과미디어
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• 제26권2호
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• pp.31-45
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• 2021

본 고는 ISO/IEC JTC 1/SC 29/WG 7 MPEG(Moving Picture Experts Group) 3DG(3D Graphics coding) 그룹에서 진행되고 있는 포인트 클라우드 데이터 압축 표준 기술 중 하나인 G-PCC(Geometry-based Point Cloud Compression) 표준에 대하여 설명하고자 한다. G-PCC는 포인트 클라우드의 기하 정보와 속성 정보를 3차원 공간에서 서로 다른 기술을 이용하여 압축하는 표준으로, 무손실 압축 방법의 경우 10:1의 압축율을 제공하고 손실 압축의 경우 35:1 정도의 압축율을 보인다. 본 고에서는 G-PCC의 기하 정보와 속성 정보의 압축 방법을 상세히 설명하고 같은 기능을 수행하는 압축 기술 간의 성능을 비교하고자 한다.

• ETRI Journal
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• 제33권4호
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• pp.517-527
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• 2011

Currently, there is a considerable interest in 3D object reconstruction using terrestrial laser scanner (TLS) systems due to their ability to automatically generate a considerable amount of points in a very short time. To fully map an object, multiple scans are captured. The different scans need to be registered with the help of the point cloud in the overlap regions. To guarantee reliable registration, the scans should have large overlap ratio with good geometry for the estimation of the transformation parameters among these scans. The objective of this paper is to propose a registration method that relaxes/eliminates the overlap requirement through the utilization of photogrammetrically reconstructed features. More specifically, a point-based procedure, which utilizes non-conjugate points along corresponding linear features from photogrammetric and TLS data, will be used for the registration. The non-correspondence of the selected points along the linear features is compensated for by artificially modifying their weight matrices. The paper presents experimental results from simulated and real datasets to illustrate the feasibility of the proposed procedure.

• 한국도로학회논문집
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• 제15권1호
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• pp.155-161
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• 2013

PURPOSES: This study is to develop a road traffic sign recognition and automatic positioning for road facility management. METHODS: In this study, we installed the GPS, IMU, DMI, camera, laser sensor on the van and surveyed the car position, fore-sight image, point cloud of traffic signs. To insert automatic position of traffic sign, the automatic traffic sign recognition S/W developed and it can log the traffic sign type and approximate position, this study suggests a methodology to transform the laser point-cloud to the map coordinate system with the 3D axis rotation algorithm. RESULTS: Result show that on a clear day, traffic sign recognition ratio is 92.98%, and on cloudy day recognition ratio is 80.58%. To insert exact traffic sign position. This study examined the point difference with the road surveying results. The result RMSE is 0.227m and average is 1.51m which is the GPS positioning error. Including these error we can insert the traffic sign position within 1.51m CONCLUSIONS: As a result of this study, we can automatically survey the traffic sign type, position data of the traffic sign position error and analysis the road safety, speed limit consistency, which can be used in traffic sign DB.