• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.210-214
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• 2008

로봇이 실제 가정환경에 존재하는 모든 물체를 사전에 모델화하여 데이터베이스에 보존하는 것은 현실적으로 불가능하다. 따라서 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위하여 가정 내에서 흔히 볼 수 있으며 로봇에게도 조작이 용이한 컵, 병, 캔 등의 실린더 형 물체를 우선적 모델링 대상으로 선정하고, 이 물체들의 공통된 범주적 특성을 정의한 보편적 모델(Generic Model)을 사용하여 부분적 데이터로부터 전체 형상을 추정하는, 로봇 자가 모델링에 활용 가능한 새로운 물체 모델링 기법을 제안한다. 구체적으로 3D 센서로부터 얻은 3D 영상으로부터 우리가 모델링 하기를 원하는 실린더 형의 물체를 분리해낸 후 물체 표면상의 점의 좌표와 법선벡터를 이용해서 실린더의 초기 중심축을 구하는 방법, 오차를 가지고 있는 중심축을 교정해주는 방법, 최종적으로 실린더 단면의 중심축과 반지름을 이용하여 전체 실린더 형 물체를 모델링하는 방법 등을 제안하고 또한 실험을 통해서 우리가 제시하는 모델링 기법이 노이즈가 존재하는 실제 환경에서도 얼마 만큼의 정확성을 갖는지를 평가하였다.

• 한국측량학회지
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• 제25권6_1호
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• pp.545-555
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• 2007

3D buildings are the most prominent feature comprising urban scene. A few of mega-cities in the globe are virtually reconstructed in photo-realistic 3D models, which becomes accessible by the public through the state-of-the-art online mapping services. A lot of research efforts have been made to develop automatic reconstruction technique of large-scale 3D building models from remotely sensed data. However, existing methods still produce irregular building polygons due to errors induced partly by uncalibrated sensor system, scene complexity and partly inappropriate sensor resolution to observed object scales. Thus, a geometric regularization technique is urgently required to rectify such irregular building polygons that are quickly captured from low sensory data. This paper aims to develop a new method for regularizing noise building outlines extracted from airborne LiDAR data, and to evaluate its performance in comparison with existing methods. These include Douglas-Peucker's polyline simplication, total least-squared adjustment, model hypothesis-verification, and rule-based rectification. Based on Minimum Description Length (MDL) principal, a new objective function, Geometric Minimum Description Length (GMDL), to regularize geometric noises is introduced to enhance the repetition of identical line directionality, regular angle transition and to minimize the number of vertices used. After generating hypothetical regularized models, a global optimum of the geometric regularity is achieved by verifying the entire solution space. A comparative evaluation of the proposed geometric regulator is conducted using both simulated and real building vectors with various levels of noise. The results show that the GMDL outperforms the selected existing algorithms at the most of noise levels.

• 방송공학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.598-605
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• 2018

행동 인식은 데이터를 통해 인간의 행동을 인식하는 기술로서 비디오 감시 시스템을 통한 위험 행동과 같은 어플리케이션에 활용되어 질 수 있다. 기존의 행동 인식 알고리즘은 2차원 카메라를 통한 영상이나 다중모드 센서, 멀티 뷰와 같은 장비를 이용한 방법을 사용하거나 3D 장비를 이용하여 이루어져 왔다. 2차원 데이터를 사용한 경우 3차원 공간의 행위 인식에서는 가려짐과 같은 현상으로 낮은 인식율을 보였고 다른 방법은 복잡한 장비의 구성이나 고가의 추가적인 장비로 인한 어려움이 많았다. 본 논문은 RGB와 Depth 정보만을 이용하여 추가적인 장비 없이 CCTV 영상만으로 인간의 행동을 인식하는 방법을 제안한다. 먼저 RGB 영상에서 스켈레톤 추출 알고리즘을 적용하여 관절과 신체부위의 포인트를 추출한다. 이를 식을 적용하여 변위 벡터와 관계 벡터를 포함한 벡터로 변형한 후 RNN 모델을 통하여 연속된 벡터 데이터를 학습한다. 학습된 모델을 다양한 데이터 세트에 적용하여 행동 인식 정확도를 확인한 결과 2차원 정보만으로 3차원 정보를 이용한 기존의 알고리즘과 유사한 성능을 입증할 수 있었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.25-32
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• 2014

암각화는 문자가 있기전에 선사시대의 공동체를 이해하는데 핵심적인 역할을 하기 때문에 전 세계적으로 매우 중요한 문화유산이다. 요즘 3D 데이터는 미래세대에게 물려줄 수 있는 중요한 문화유산의 모양을 영구 기록하는데 필수적인 요소이다. 최근의 3D스캐닝 기술은 매우 사실적인 3D 모델생성이 가능하기 때문에 체험자를 3D세계로 끌어드릴수 있는 가상현실 박물관 전시에 활용될 수 있다. 본 연구에서는 새로운 동작인식 방법에 기반한 3D암각화 VR(Virtual Reality) 콘텐츠를 구현하였다. 제안된 동작인식방법은 3차원 깊이센서를 이용하여 얻어진 체험자의 움직임을 정의된 동작과 비교함으로써 동작을 인식한다. 또한 정밀하고 비파괴적인 수단으로서 3D스캐닝 기술을 이용하여 3D 암각화 데이터를 기록하기 위한 새로운 접근방법을 제안한다.

• 한국BIM학회 논문집
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• 제13권4호
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• pp.64-73
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• 2023

This study introduces a method of estimating the 3D coordinates of structural damage from the detection results of visual inspection provided in 2D image coordinates using sensing data of UAV and 3D shape information of BIM. This estimation process takes place in a virtual space and utilizes the BIM model, so it is possible to immediately identify which member of the structure the estimated location corresponds to. Difference from conventional structural damage localization methods that require 3D scanning or additional sensor attachment, it is a method that can be applied locally and rapidly. Measurement accuracy was calculated through the distance difference between the measured position measured by TLS (Terrestrial Laser Scanner) and the estimated position calculated by the method proposed in this study, which can determine the applicability of this study and the direction of future research.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제6권3호
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• pp.9-17
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• 2013

최근 지형공간정보 데이터는 복합 시스템 내에서 다양한 분야의 위치기반 시스템을 구축하기 위한 기본 자료로 많이 활용되고 있다. 과거에는 공간정보들이 2차원 공간상에 많이 표현되었으나 최근 IT기술의 발달과 함께 3차원 공간정보의 표현이 쉬워지고 있으며, 이는 높은 현실감을 제공함으로서 현장에 대한 빠른 이해와 업무의 효율성을 높일 수 있도록 해준다. 또한, 기존의 공간정보 응용프로그램들은 데스크 탑 환경을 많이 활용하였으나, 이는 원거리와 불특정 다수의 사용자를 위한 서비스에 많은 한계를 가지고 있었다. 때문에 최근에는 웹서비스를 통한 정보공유의 활용성을 제고하는 방향으로 재편되고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 급경사지에 설치 및 운용되고 있는 다양한 센서정보와 3차원 지형공간정보를 연계하는 웹기반(Web-based) 시스템을 개발하였다. 이를 위해 첫째, 연구 대상지역의 3차원 지형공간정보 데이터를 구축하고 둘째, 3차원 Web GIS와 계측정보를 연계할 수 있는 시스템 아키텍처를 제안하고, 셋째, 제안된 3차원 Web-GIS 시스템을 실제 강원도 지역을 중심으로 구현하여 그 실용성을 검증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.21-30
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• 2024

본 논문에서는 자율협력주행 인프라를 위해 제작된 8가지 센서 전용 시설물들에 대해 라이다로 취득한 포인트 클라우드 데이터로부터 시설물들의 특징을 추출하여 샘플 데이터셋으로 구축하는 방법을 제안한다. 고휘도 반사지가 부착된 8가지 센서 전용 시설물들과 데이터 취득 시스템을 개발했고, 취득된 포인트 클라우드 데이터로부터 일정한 측정 거리 내에 위치한 시설물들의 특징을 추출하기 위해 포인트 대상의 DBSCAN 방법과 반사강도 대상의 OTSU 방법을 응용하여 추려낸 포인트들에 원통형 투영법을 적용했다. 3차원 포인트 좌표, 2차원 투영 좌표, 그리고 반사강도 등을 해당 시설물의 특징으로 설정했고, 정답 레이블과 함께 데이터셋으로 제작했다. 라이다로 취득한 데이터를 기반으로 구축된 시설물 데이터셋의 효용 가능성을 확인하기 위해서 기본적인 CNN 모델을 선정하여 학습 후 테스트를 진행하여 대략 90% 이상의 정확도를 보여 시설물 인식 가능성을 확인했다. 지속적인 실험을 통해 제시한 데이터셋 구축을 위한 특징 추출 알고리즘의 개선 및 성능 향상과 더불어 이에 적합한 자율협력주행을 위한 센서 전용 시설물을 인식할 수 있는 전용 모델을 개발할 예정이다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권6호
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• pp.1445-1456
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• 2018

Environment perception and three-dimensional (3D) reconstruction tasks are used to provide unmanned ground vehicle (UGV) with driving awareness interfaces. The speed of obstacle segmentation and surrounding terrain reconstruction crucially influences decision making in UGVs. To increase the processing speed of environment information analysis, we develop a CPU-GPU hybrid system of automatic environment perception and 3D terrain reconstruction based on the integration of multiple sensors. The system consists of three functional modules, namely, multi-sensor data collection and pre-processing, environment perception, and 3D reconstruction. To integrate individual datasets collected from different sensors, the pre-processing function registers the sensed LiDAR (light detection and ranging) point clouds, video sequences, and motion information into a global terrain model after filtering redundant and noise data according to the redundancy removal principle. In the environment perception module, the registered discrete points are clustered into ground surface and individual objects by using a ground segmentation method and a connected component labeling algorithm. The estimated ground surface and non-ground objects indicate the terrain to be traversed and obstacles in the environment, thus creating driving awareness. The 3D reconstruction module calibrates the projection matrix between the mounted LiDAR and cameras to map the local point clouds onto the captured video images. Texture meshes and color particle models are used to reconstruct the ground surface and objects of the 3D terrain model, respectively. To accelerate the proposed system, we apply the GPU parallel computation method to implement the applied computer graphics and image processing algorithms in parallel.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제3권1호
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• pp.15-31
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• 2005

Nowadays, the road safety is an important research field. One of the principal research topics in this field is the vehicle localization in the road network. This article presents an approach of multi sensor fusion able to locate a vehicle with a decimeter precision. The different informations used in this method come from the following sensors: a low cost GPS, a numeric camera, an odometer and a steer angle sensor. Taking into account a complete model of errors on GPS data (bias on position and nonwhite errors) as well as the data provided by an original approach coupling a vision algorithm with a precise numerical map allow us to get this precision.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.40-45
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• 2015

In this paper, we present an algorithm for the analysis of poses while playing table-tennis using action recognition. We use Kinect as the 3D sensor and 3D skeleton data provided by Kinect for further processing. We adopt a spherical coordinate system and feature selected using k-means clustering. We automatically detect the starting and ending frame and discriminate the action of table-tennis into two groups of forehand and backhand swing. Each swing is modeled using HMM(Hidden Markov Model) and we used a dataset composed of 200 sequences from two players. We can discriminate two types of table tennis swing in real-time. Also, it can provide analysis according to similarities found in good poses.