가상 대장내시경(virtual colonoscopy)은 컴퓨터단층촬영(computed tomography) 영상으로부 터 대장의 형상을 입체적으로 재구성하여 대장 내부의 종양을 빠르고, 쉽게 진단할 수 있는 방법으로서, 기존의 침습적인 대장 진단법의 단점을 보완한 방법이다. 효과적인 임상 진단을 위해서는 가상 대장내시경을 위한 탐색 경로를 빠르고 정확하게 생성할 필요가 있으며, 이를 위하여 몇 가지 방식이 개발되어 사용되고 있다. 그러나 기존의 방법들은 거리맵 등의 자료구조를 전처리 단계에 미리 생성하여야 하고, 경로를 구성하는 모든 점들에 대하여 방대한 양의 위치 계산이 필요하므로 긴 연산 시간이 소요된다. 본 논문에서는 이러한 연산시간을 크게 단축시킬 수 있는 가시성을 이용한 자동 경로 생성법을 제안하였다. 본 제안 방법에는 거리맵 계산 둥의 전처리 과정이 필요 없으며, 탐색 경로를 표현하는 곡선의 모든 점이 아닌 곡선을 대표하는 소수의 제어점(control point)을 생성하는 방법으로 계산량을 줄여 경로 생성 시간을 단축하였다. 또한, 가시성에 기반을 두어 경로를 생성하기 때문에 자연스러운 가상 카메라의 움직임이 가능하고, 가상 탐사에 편리하고, 정확한 경로를 생성할 수 있다. 이 방법은 가상 대장내시경 이외에도 다양한 종류의 곡관 내부의 가상 탐사에 응용될 수 있다.
A computer vision technique of estimating the location of an unmanned ground vehicle is proposed. Identifying the location of the unmaned vehicle is very important task for automatic navigation of the vehicle. Conventional positioning sensors may fail to work properly in some real situations due to internal and external interferences. Given a DSM(Digital Surface Map), location of the vehicle can be estimated by the registration of the DSM and multiview range images obtained at the vehicle. Registration of the DSM and range images yields the 3D transformation from the coordinates of the range sensor to the reference coordinates of the DSM. To estimate the vehicle position, we first register a range image to the DSM coarsely and then refine the result. For coarse registration, we employ a fast random sample matching method. After the initial position is estimated and refined, all subsequent range images are registered by applying a pair-wise registration technique between range images. To reduce the accumulation error of pair-wise registration, we periodically refine the registration between range images and the DSM. Virtual environment is established to perform several experiments using a virtual vehicle. Range images are created based on the DSM by modeling a real 3D sensor. The vehicle moves along three different path while acquiring range images. Experimental results show that registration error is about under 1.3m in average.
본 논문에서는 2차원 침수해석 모형인 G2D를 이용하여 모의 도메인을 구성하고, 전주시 전역을 대상으로 시나리오 기반 도시 침수예측을 수행하였다. 도메인 구성과 격자별 조도계수 설정은 DEM과 토지피복도를 이용하고, G2D 모형의 입력은 수위, 수심 및 유량 등을 적용하였다. 가상강우는10분당3 mm로5시간동안모든격자에부여하였고, 가상 유량을 적용하여 지표면 침수해석 모의를 진행하였다. 또한 대상 지역의 침수해석 모델 실행 여부를 판단하기 위해 GPU 가속기법을 적용하였다. 모의 결과 고해상도 침수해석 시간의 대폭 단축 및 모의 시간별 시각적인 침수 판단을 위한 침수심을 생성할 수 있음을 확인하였다.
기존의 위성 영상이나 지도 이미지를 이용한 지형의 3차원 시각화 방법은 전처리 과정이 복잡하고 3차원 지형의 생성에 필요한 데이타가 방대하다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 수치지도를 이용하여 등고선 정보를 획득하고 이를 바탕으로 3차원 지형을 자동으로 생성할 수 있는 지형의 3차원 시각화 방법을 제시하고자 한다. 또한 지형 데이타의 3차원 시각화를 위해 반드시 처리해야 하는 세가지 문제인 등고선 대응 문제, 타일링 문제, 지맥 문제를 효율적으로 처리할 수 있는 방법을 소개한다. 이를 위해 가상 등고선의 개념을 정의하고 왜곡된 등고선을 대응되는 등고선과 유사한 모양이 되도록 확장하여 3차원 표면을 생성할 수 있도록 한다. 이 방법은 3차원 지형을 정확하고 세밀하게 표현할 수 있는 장점이 있다.
This paper presents a fuzzy footstep planner for humanoid robots in complex environments. First, we define locomotion primitives for humanoid robots. A global planner finds a global path from a navigation map that is generated based on a combination of 2.5 dimensional maps of the 3D workspace. A local planner searches for an optimal sequence of locomotion primitives along the global path by using fuzzy footstep planning. We verify our approach on a virtual humanoid robot in a simulated environment. Simulation results show a reduction in planning time and the feasibility of the proposed method.
본 논문에서는 위급한 상황(예 : COVID-19)에서 바이러스 검사를 빠르게 진행하기 위한 그래프 기반 사용자 경로 제어와 이것을 도시 맵에서 시뮬레이션을 할 수 있는 프레임워크를 제안한다. 가상환경에서 많이 활용되는 길찾기(Pathfinding) 알고리즘인 A*나 네비게이션 메쉬 자료구조는 정해진 정적 이동 경로만을 안내하기 때문에 가상환경에서 에이전트를 제어하는 CS(Computer science)문제에 적용할 할 경우 효율적이다. 하지만, 실제 COVID-19 환경에 적용하여 문제를 풀기에는 충분하지 않다. 특히, 빠른 바이러스 검사를 받기 위해서는 짧은 거리만을 이용하는 게 아닌, 실제 도로 교통상황, 병원의 크기, 환자 이동 수, 환자 처리 시간 등 고려해야 할 상황들이 많다. 본 논문에서는 위에서 언급한 다양한 속성들과 이를 이용한 최적화 함수를 모델링하여, 실제 도시 맵에서 바이러스 검사를 빠르고 효율적으로 처리할 수 있고, 다양한 상황을 디지털 트윈 방식으로 시뮬레이션을 할 수 있는 프레임워크를 제안한다.
다시점 영상 시스템은 실감나는 3차원 입체감을 제공하고, 사용자로 하여금 자유로운 시점을 선택할 수 있게 한다. 하지만 한 번에 많은 양의 데이터를 전송하는 것은 어려운 일이므로 두 시점 흑은 세 시점의 영상을 전송하고, 깊이 정보를 이용하여 중간 시점의 영상을 합성하여 제공한다. 본 논문에서는 양안식 영상으로부터 고품질의 다시점 영상을 생성하는 방법을 제안한다. 먼저 스테레오 정합은 폐색 영역을 비롯한 모든 화소들의 정확한 변위 값을 찾을 수 없기 때문에, 배경 값을 이용하여 폐색 영역의 화소들을 처리하는 방법을 제안한다. 또한 합성 영상의 품질을 저하시키는 변위 영상 내의 물체 경계선 불일치 문제점 해결을 위해 결합형 양방향 필터를 적용한다. 마지막으로 불량 화소와 빈 공간때문에 발생하는 오류를 줄이기 위해 신뢰 영상을 이용하여 중간 시점의 영상을 생성한다. 실험을 통해 제안한 방법을 이용할 때 기존의 방법보다 합성 성능이 뛰어남을 확인했다.
현실세계를 컴퓨터에 재현하기 위해서는 건물에 대한 3D 모델링 작업이 가장 필수적인 작업이다. 건물에 대한 3차원 모델링의 방법으로는 항공레이저측량을 통하여 획득된 고밀도 3차원 점 데이터를 기반으로 하여 1:1,000 수치지형도의 건물 레이어를 이용하는 방법과 LiDAR 데이터와 함께 취득되는 디지털 영상을 이용하는 방법으로 구분할 수 있는데 본 연구에서는 각각의 방법에 대하여 1:1,000 수치지형도 1도엽을 대상으로 건물에 대한 3차원 모델링 작업을 실시하여 작업방법을 개발하였으며, 효율성, 정확도 및 재현성를 정량적으로 평가 분석하였다. 연구 결과, 단순 건물의 경우에는 수치지형도와 LiDAR 데이터를 이용하는 것이 효율적인 것으로 나타났으며, 모양이 다양하고 복잡한 형태의 건물의 경우는 LiDAR 데이터와 디지털 영상을 이용하여 모델링 하는 것이 효과적임을 알 수 있었다. 또한 모델링된 정확도 평가 결과, LiDAR 데이터와 디지털 영상을 이용하여 건물에 대하여 3차원 모델링후, 수치지형도와 비교하였을 때, 수평위치가 ${\pm}50cm$ 이내인 것으로 나타났다. 따라서 건물에 대한 3차원 모델링 작업은 LiDAR 데이터와 수치지형도의 건물 레이어을 이용하여 효과적으로 수행 할 수 있을 것으로 판단이 되며 구축된 3차원 건물 모델링 데이터는 3D GIS. U-City, Telematics, Navigation, 가상현실 및 게임 등 다양한 분야의 디지털 콘텐츠로 활용할 수 있을 것이다.
최근 수년간, GPS와 관련된 연구들이 항공분야를 비롯한 다양한 분야에서 진행되었다. 특히, GPS를 항공기의 착륙 유도 시스템에 이용하려는 연구가 많이 이뤄지고 있다. 이러한 시도들은 GPS의 경제성, 신뢰성, 정확성 등의 장점들을 십분 활용하기 위한 것이라고 할 수 있다. 서울대학교 GPS 실험실에서도 이러한 경향에 보조를 맞추어, GPS를 기반으로 하는 항공기 착륙 시스템을 개발하고, 헬리콥터를 이용한 비행실험을 수행하고 있다. 그 동안 누적된 실시간 DGPS 시스템 개발기술들을 바탕으로 항공기 착륙 시스템을 확장, 보강하여 최근의 비행실험을 실시하였다. 본 논문에서는 새롭게 구성된 항공기 착륙 시스템을 소개하고 이를 이용한 비행실험 결과를 분석하였다. 기존의, 기본적인 실시간 DGPS 시스템에서 추가, 발전된 부분은 세 가지로 분류할 수 있다. 첫 번째는, 단일 GPS 안테나를 이용하여 항공기의 자세를 추정하는 부분이고, 두 번째는, 통합적인 cockpit display이다. 이 display는 가상현실을 이용하여 조종사에게 기존의 ILS 정보와 그 이외의 다양한 정보들을 보여준다. 마지막으로, 공항의 기상상태에 관계없이 조종사가 공항에 접근할 수 있도록, 전자지도를 삽입하여 안전한 착륙을 시도할 수 있도록 시스템을 구성하였다. 이렇게 새롭게 구성된 시스템을 이용하여 김해 국제공항에서 비행실험을 수행하였다. 분석된 결과를 바탕으로, 이 시스템이 정확도 측면에서, CAT-I을 충분히 만족시킴을 확인하였으며, 신뢰도 높은 자세결정이 이뤄지고 있음을 확인하였다.
게임 캐릭터와 객체들이 상호작용하는 지형은 가상세계를 구성하기 위한 필수 요소이다. 지형을 제작할 때 많은 갱신 작업과 시간이 들어가는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 실제 지형을 촬영한 데이터로부터 가상 공간의 3D 지형을 생성하기 위한 3D 지형 재구축 시스템을 제안한다. 제안시스템에서는 스테레오 카메라로 촬영하고, 레이져 스캐너로 실측한 3차원 지형 데이터를 기반으로 생성된 그리드 기반의 높이 맵(Height Map)과 로봇의 항법정보 중 z축과 x축 방향 벡터를 이용해 가상공간의 중심인 월드좌표계에 맞게 로테이션을 수행하여 축의 방향을 일치시키고, 로봇 중심의 좌표계에서 월드 좌표계로의 이동 벡터를 각 포인트에 더하여 최종적으로 월드좌표계에 맞게 변환한다. 이후 무방향성 그래프를 사용하여 지형 데이터를 관리하면서 가상공간에서 필요한 부분에만 동적으로 지형 메쉬를 생성한다. 이때 지형 데이터의 오류를 보정하여 메쉬를 올바르게 갱신한다. 실험에서는 제안 시스템이 지형 재구축을 완료할 때까지 일정한 주기로 FPS를 확인하고, 완성된 지형을 가시화하여 품질을 검토하였다. 지형의 전체 크기를 알 수 없거나, 실시간으로 지형의 크기가 변화하는 환경에서는, 제안된 시스템이 쿼드트리를 사용한 지형 관리보다 지형 크기가 작을 때 3배정도의 높은 FPS를 보이나, 지형이 아주 클 때는 평균 40% 정도 나은 실행 성능을 가진다. 최종적으로는, 실측한 지형의 모양을 그대로 유지하면서 가시화하고 있다. 본 연구에서 제안한 시스템을 이용하여 게임에 이용할 지형 데이터를 실시간으로 자동 생성하여 게임에 이용하거나, 실제 지형을 배경으로 필요한 영화의 CG 작업에 활용하는 등의 응용 방안을 고려해 볼 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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