Recently, a method of deriving an efficient 2D floor plan has been attracting attention for remodeling of old buildings with inaccurate 2D floor plans, and thus, studies on reverse engineering of indoor Point Cloud Date(PCD) have been actively conducted. However, in the case of a indoor PCD, due to interference of indoor objects, available equipment is limited to Mobile Laser Scanner(MLS), which causes a efficiency reduction of data processing. Therefore, this study proposes an automatic derivation algorithm for 2D floor plan of indoor PCD based on pixelation. First, the scanned indoor PCD is projected on the XY coordinate plane. Second, a point distribution of each pixel in the projected PCD is derived using a pixelation. Lastly, 2 floor plan derivation based on the algorithm is performed.
In this study, we proposed a three-dimensional (3D) scanning system based on laser-vision technique and rotary mechanism for automatic 3D model reconstruction. The proposed scanning system consists of a laser projector, a camera, and a turntable. For laser-camera calibration a new and simple method was proposed. 3D point cloud data of the surface of scanned object was fully collected by integrating extracted laser profiles, which were extracted from laser stripe images, corresponding to rotary angles of the rotary mechanism. The obscured laser profile problem was also solved by adding an addition camera at another viewpoint. From collected 3D point cloud data, the 3D model of the scanned object was reconstructed based on facet-representation. The reconstructed 3D models showed effectiveness and the applicability of the proposed 3D scanning system to 3D model-based applications.
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.
LIDAR를 이용해서 얻은 3차원 점군 데이터는 작은 물체를 추출하기에는 오차의 영향이 크기 때문에 작은 밸브를 자동으로 추출하는데 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 잡음이 있는 3차원 점군 데이터 사이에서 밸브의 위치 및 방향(Pose)의 정보를 얻는 방법을 제안한다. Pose를 얻기 위해서 밸브가 원환체 모양의 손잡이, 원통 모양의 Rib, 평면 모양의 중심축 평면인 기본 도형으로 이루어진 모델이라고 가정한다. 그리고 밸브의 중심 좌표에 대한 추가적인 입력을 받아서 밸브의 Pose를 추출한다. 중심점을 기준으로 거리에 따른 히스토그램을 생성하고, 히스토그램의 값에 따라 손잡이, Rib, 중심축 평면의 파라미터를 통계적인 방법으로 추출하여 최종 밸브의 Pose를 추출한다. 추출된 밸브의 Pose를 이용하여 3차원 점군 데이터에 밸브의 모형을 각 모양으로 복원한다.
Phase behavior information is necessary for accomplishing homogeneous copolymerization to obtain high yield of copolymers and prevent a fouling problem. Cloud-point data to $160^{\circ}C$ and 1,450 bar are presented for five $C_6$ hydrocarbon solvents, normal hexane, 2,2-dimethyl butane, 2,3-dimethyl butane, 2-methyl pentane, and 3-methyl pentane, with poly(ethylene-co-53 mol% norbornene) ($PEN_{53}$). The pressure-concentration isotherms measured for $PEN_{53}$/n-hexane have maximums that range between 5 and 12 wt% $PEN_{53}$. The cloud-point curves for $PEN_{53}$ all have negative slopes that decrease in pressure with temperatures. The single-phase region of $PEN_{53}$ in n-hexane is larger than the regions in 2,2-dimethyl butane, 2,3-dimethyl butane, 2-methyl pentane, and 3-methyl pentane. The cloud-point curve of $PEN_{53}$ in 2,2-dimethyl butane is located at higher temperatures and pressures than the curve in 2,3-dimethyl butane due to the reduced dispersion interactions with and limited access of 2,2-dimethyl butane to the copolymer. Similar cloud-point behavior is observed for $PEN_{53}$ in 2-methyl pentane and 3-methyl pentane.
In this paper, we study the problem of computing smooth feature curves from CAD type point clouds models. The proposed method reconstructs feature curves from the intersections of developable strip pairs which approximate the regions along both sides of the features. The generation of developable surfaces is based on a linear approximation of the given point cloud through a variational shape approximation approach. A line segment sequencing algorithm is proposed for collecting feature line segments into different feature sequences as well as sequential groups of data points. A developable surface approximation procedure is employed to refine incident approximation planes of data points into developable strips. Some experimental results are included to demonstrate the performance of the proposed method.
In this work continuous thermodynamics was adopted for describing the influence of copolymer polydispersity on phase separations in random copolymer solutions. Continuous themodynamic frameworks were formulated using the Flory-Huggin's excess Gibbs free energy model in which the concentration- and temperature-depentent terms of interaction parameter x were modified. Cloud-point curves and coexistence curves of poly(ethylene-vinylactate)/methylacetate solutions and poly(ehtylene-vinylacetate)/ethylacetate solutions were measured, and experimental data were fitted with theoretical relations formulated in this work. Calculated could-point curves were more good ageeable with experimental data than the modified Flory-Huggins's relations. Coexistence curves which were evaluated by using parameters of x estimated from experimental cloud-point curves, were found to coincide with experimental data.
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.
미디어 기술은 사용자가 더욱 몰입감을 느낄 수 있는 방향으로 개발되어 왔다. 이러한 흐름에 따라 기존의 2D 이미지에 비해 깊이감을 느낄 수 있는 증강 현실, 가상 현실 등 3D 공간 데이터를 활용하는 미디어가 주목을 받고 있다. 포인트 클라우드는 수많은 3차원 좌표를 가진 여러 개의 점들로 구성된 데이터 형식이므로 각각의 점들에 대한 좌표 및 색상 정보를 사용하여 3D 미디어를 표현한다. 고정된 크기의 해상도를 갖는 2D 이미지와 다르게 포인트 클라우드는 포인트의 개수에 따라 용량이 유동적이며, 이를 기존의 비디오 코덱을 사용하여 압축하기 위해 국제 표준기구인 MPEG(Moving Picture Experts Group)에서는 Video-based Point Cloud Compression (V-PCC)을 제정하였다. V-PCC는 3D 포인트 클라우드 데이터를 직교 평면 벡터를 이용하여 2D 패치로 분해하고 이러한 패치를 2D 이미지에 배치한 다음 기존의 2D 비디오 코덱을 사용하여 압축한다. 본 논문에서는 앞서 설명한 2D 패치 이미지에 super resolution network를 적용함으로써 3D 포인트 클라우드의 성능 향상하는 방안을 제안한다.
Stergiou, Christos;Psannis, Kostas E.;Plageras, Andreas P.;Ishibashi, Yutaka;Kim, Byung-Gyu
Journal of Multimedia Information System
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제5권1호
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pp.27-34
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2018
In recent years, with the blooming of Internet of Things (IoT) and Cloud Computing (CC), researchers have begun to discover new methods of technological support in all areas (e.g. health, transport, education, etc.). In this paper, in order to achieve a type of network that will provide more intelligent media-data transfer new technologies were studied. Additionally, we have been studied the use of various open source tools, such as CC analyzers and simulators. These tools are useful for studying the collection, the storage, the management, the processing, and the analysis of large volumes of data. The simulation platform which have been used for our research is CloudSim, which runs on Eclipse software. Thus, after measuring the network performance with CloudSim, we also use the Cooja emulator of the Contiki OS, with the aim to confirm and access more metrics and options. More specifically, we have implemented a network topology from a small section of the script of CloudSim with Cooja, so that we can test a single network segment. The results of our experimental procedure show that there are not duplicated packets received during the procedure. This research could be a start point for better and more efficient media data transmission.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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