• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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• pp.535-540
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• 2009

Recently, autonomous robots which can achieve the complex tasks have been required with the advance of robotics. Advanced robot vision for recognition is necessary for the realization of such robots. In this paper, we propose a method to recognize an object in the actual environment. We assume that a 3D-object model used in our proposal method is the voxel data. Its inside is full up and its surface has color information. We also define the word "recognition" as the estimation of a target object's condition. This condition means the posture and the position of a target object in the actual environment. The proposal method consists of three steps. In Step 1, we extract features from the 3D-object model. In Step 2, we estimate the position of the target object. At last, we estimate the posture of the target object in Step 3. And we experiment in the actual environment. We also confirm the performance of our proposal method from results.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
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• 한국건설관리학회 2008년도 정기학술발표대회 논문집
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• pp.708-711
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• 2008

본 연구는 토목공사의 설계, 시공업무에 자재정보 이용 방안 연구를 목적으로 한다. 본 연구 내용 및 결과는 교량공사에 대한 객체지향 DB 적용, 및 토목자재정보의 객체지향 DB 이용방안으로 구분할 수 있다. 첫째, 교량공사에 대한 객체지향 DB 적용은 1) 도로사업 작업분류의 작업 단위를 객체로 구성하고, 각 객체는 수량산출 내역의 자재정보를 데이터로 구성. 2) PSC BEAM 교량의 상부 및 하부 구조에 대한 객체지향 DB를 구성, 3) REVIT Structure 로 3D 교량 Prototype를 개발하여 자재이용 방안을 연구함. 둘째 토목자재정보의 객체지향 DB 이용방안은 설계업무 2D 도면 제작, 재료 표 작성, 구조해석 등, 시공업무, 자재선정, 자재구매, 공정관리, 및 유지관리에 이용가능성을 확인하였다, 본 연구의 결과를 교량공사 전체에 시험적용 및 추가 연구를 수행하여 결과의 신뢰성을 확보를 제안한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2004년도 ICEIC The International Conference on Electronics Informations and Communications
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• pp.361-364
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• 2004

This paper describes an automatic 3D models generation algorithm based on 2D silhouette images, using X-ray camera without camera parameters. The algorithm takes a multi steps process approach. First, a series of 2D silhouette images is captured from different directions of object and then converted to binary images. An octree data structure is constructed for voxel-based representation of object. An estimate 3D volume of object can be reconstructed by intersecting voxels and the 2D silhouettes. The marching cube algorithm is applied to get triangle mesh representing of the obtained 3D model for rendering.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 2001년도 The Seoul International Simulation Conference
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• pp.248-254
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• 2001

This paper presents a progressive algorithm for reconstructing a 3D structure from a given 2D sketch drawing (edge-vertex graph without hidden line removal) according to the user's sketch order. While previous methods reconstruct a 3D structure at once, the proposed method progressively calculate a 3D structure by optimizing the coordinates of vertices of an object according to the sketch order. The progressive method reconstructs the most plausible 3D object quickly by applying 3D constraints that are derived from the relationship between the object and the sketch drawing in the optimization process. The progressive reconstruction algorithm is discussed, and examples from a working implementation are given.

• 방송공학회논문지
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• 제28권3호
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• pp.329-332
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• 2023

딥러닝 네트워크를 이용한 3차원 객체 인식 기술은 자율주행 기술 개발에 있어 대상 객체의 종류 뿐만 아니라 센서로부터의 거리도 인식할 수 있기 때문에 장애물 탐지를 위해 많이 개발되고 있다. 하지만 3차원 객체 인식 모델의 경우 원거리 객체에 대한 탐지 성능이 근거리 객체에 대한 인식 성능보다 낮아 차량의 안전을 확보하는 데에 치명적인 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 가상의 3차원 차량 데이터를 생성해 모델 학습에 사용되는 데이터셋에 추가하여 3차원 객체 인식 모델의 성능, 특히 원거리의 객체에 대한 성능을 향상시키는 기술을 소개한다. 3차원 라이다 센서 데이터의 특성을 활용한 구면 점 추적 기법을 사용하여 실제 차량과 매우 유사한 가상 차량을 생성하였고, 생성한 가상 차량 데이터를 사용하여 원거리뿐만 아니라 모든 거리 영역 범위에서의 객체 인식 성능을 향상시킴으로써 가상 데이터의 학습 유효성을 입증하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.511-513
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• 2001

본 연구에서는 VRML 저작 툴을 이용한 3차원 가상 전시공간을 구성하여 보다 현실감 있고 상호작용적인 학습공간을 제공하고 학습동기를 유발하는 체험학습 공간을 설계하고 구현하는데 초점을 맞췄다. 본 연구에서는 Photo Vista, Object Modeler, Reality Studio 등을 가지고 Panorama Image와 3D Object 등을 구현하는 방법을 이용하였다. 우리는 이 가상 전시공간이 학생들의 미술교육에서 현실감 있는 작품감상으로 학생들의 심미적인 면에 얼마나 많은 영향을 미치는지를 연구하고자 한다.

• 센서학회지
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• 제5권4호
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• pp.57-70
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• 1996

Motion can be estimated continuously from each sensor through the analysis of the instantaneous states of an object. This paper is aimed to introduce a method to estimate the general 3D motion of a planar object from the instantaneous states of an object using multi-sensor data fusion. The instantaneous states of an object is estimated using the linear feedback estimation algorithm. The motion estimated from each sensor is fused to provide more accurate and reliable information about the motion of an unknown planar object. We present a fusion algorithm which combines averaging and deciding. With the assumption that the motion is smooth, the approach can handle the data sequences from multiple sensors with different sampling times. Simulation results show proposed algorithm is advantageous in terms of accuracy, speed, and versatility.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.411-418
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• 2018

본 논문에서는 집적영상에서 가상광학과 혼돈 수열(chaos sequence)을 결합하여 3차원 물체 영상을 암호화는 새로운 방법을 제안한다. 먼저 가상 핀홀 배열(virtual pinhole array)을 통하여 2차원 요소영상 배열(EIA)을 생성한 후, 이를 이용해 3차원 물체를 디지털로 만든다. 그 후 혼돈 수열의 논리적 연산을 통해 최종 암호화 영상을 만든다. 이러한 방법은 영상 데이터를 시각화하기 위한 영상의 기본 정보인 픽셀의 값을 변환시키기 때문에 기존의 암호화 방법보다 향상된 암호화 결과를 얻을 수 있다. 실험을 통해 본 암호화 방법의 유효성과 안정성을 검증한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제49권4호
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• pp.71-81
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• 2012

다양한 사용자들이 증강 현실을 쉽게 제작하기 위하여 3차원 물체의 추적 및 인식이 가능하도록 하기 위한 물체 등록과정이 직관적이고 간단하여야 한다. 물체 등록에 활용될 수 있는 다양한 3차원 재구성 방법이 개발되었지만, 아직은 실험적인 단계에 있다. 본 논문은 증강 현실 저작 시 다양한 사용자들에게 다양한 환경에서 직관적으로 활용될 수 있도록 하기 위한 3차원 재구성 방법으로써 마커를 활용하는 마커 기반 탠저블 인터페이스를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 인터페이스를 이용하여 사용자가 물체의 표면을 직접 접촉함으로써 물체 여러 표면의 3차원 기하학 정보를 획득한다. 이 인터페이스를 이용하여 단순히 그래픽적인 모델링을 위한 3차원 재구성을 하는 것이 아니라 물체의 특징점 정보를 제공함으로써 증강현실에 활용할 수 있도록 한다. 최종적으로 제안하는 방법을 통하여 증강 현실 응용을 보임으로써 제안하는 방법의 효용성을 확인한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권12호
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• pp.509-516
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• 2022

3차원 공간에서 물체들의 정확한 자세 예측은 실내외 환경에서 장면 이해, 로봇의 물체 조작, 자율 주행, 증강 현실 등과 같은 많은 응용 분야들에서 폭넓게 활용되는 중요한 시각 인식 기술이다. 물체들의 자세 예측을 위한 과거 연구들은 대부분 각 인식 대상 물체마다 정확한 3차원 CAD 모델을 요구한다는 한계점이 있었다. 이러한 과거 연구들과는 달리, 본 논문에서는 3차원 CAD 모델이 없어도 RGB 컬러 영상들만 이용해서 미지 물체들의 자세를 예측해낼 수 있는 새로운 신경망 모델을 제안한다. 제안 모델은 적응형 깊이 추정기인 AdaBins를 이용하여 스스로 미지 물체 자세 예측에 필요한 각 물체의 깊이 지도를 효과적으로 추정해낼 수 있다. 벤치마크 데이터 집합들을 이용한 다양한 실험들을 통해, 본 논문에서 제안한 모델의 유용성과 성능을 평가한다.