• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
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• pp.415-416
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• 2012

모델 기반 카메라 추적에서 추적을 위한 3 차원 객체 모델의 정확도는 매우 중요하다. 하지만 3 차원 객체의 실측 모델링은 일반적으로 정교한 작업을 요구할 뿐 아니라, 오차 없이 모델링 하기가 매우 어렵다. 반면에 오차를 포함하고 있는 객체 모델을 이용하더라도 실제 추적 환경에서 사용자가 느끼는 성공적인 추적의 허용 오차는 실제 추적 오차와 다를 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 모델 기반 카메라 추적에서 모델링 오차에 따른 모델과 영상 정보 간의 실제 정합 오차와 육안으로 판단되는 정합의 허용 오차를 사용자 평가를 통해 비교 분석하고, 3 차원 객체 모델링의 허용 오차 범위에 대해 논의한다.

• 국제학술발표논문집
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• The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.540-543
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• 2015

Solar energy is one of the most important alternative energy sources which have been shown to meet high levels of heating and cooling demands in buildings. However, the efficiencies to satisfy these demands using solar energy significantly vary based on the characteristics of individual building. Therefore, this paper is focused on developing the methodology which can help to design optimal solar system for heating and cooling to be in cooperated within the existing buildings according to their load profiles. This research has established the Solar Heating and Cooling (SHC) system which is composed of collectors, absorption chiller, boiler and heat storage tank. Each component of SHC system is analyzed and made by means of Modelica Language and Pistache tool is verified the results. Sequential approximate optimization (SAO) and meta-models determined to 15 design parameters to optimize SHC system. Finally, total coefficient of performance (COP) of the entire SHC system is improved approximately 7.3% points compared to total COP of the base model of the SHC system.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2003년도 추계학술대회 논문집(II)
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• pp.472-476
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• 2003

A real train load fluctuates along the track because of complicated movements(Bouncing, Rolling, Pitching and Yawing) and rail conditions. This research has for its object in development of a numerical train load model including fluctuation characteristics of lateral forces. It is based on Klingel movement theory of a wheelset on straight track. it presents a propriety of application by comparison between a 3D-Numerical analysis result using this train load model and a measured data. And this paper presents further study subject to improve a method about the train load modeling.

• 한국방사선학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.879-886
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• 2018

3-dimensional(D) 프린터는 컴퓨터로 모델링 한 데이터를 바탕으로 3차원의 입체 물체를 출력할 수 있는 장비이다. 이러한 특징을 방사선과학 분야와 융합하여, CT 데이터를 이용한 뼈 모형 X선 팬텀제작 등에 활용되고 있다. 본 연구는 기존의 Pelvis팬텀을 CT 스캔하고 얻어진 데이터로 Fused Filament Fabrication(FFF) 3D 프린터의 소재인 PLA, Wood, XT-CF20, Glow fill, Steel 필라멘트를 이용하여, 뼈 모형 팬텀을 제작하였다. 기존의 Pelvis 팬텀과 3D 프린터로 제작된 5가지 재질의 팬텀을 동일한 조건으로 CT 스캔 하고 얻어진 영상에서 Hounsfield Unit(HU)을 측정하였으며, 진단용X선 발생장치를 이용하여 SI, SNR을 측정하여 각 팬텀을 비교 분석하였다. 그 결과 사지 X선 검사 조건 내에서 X선 팬텀은 glow fill 필라멘트가 가장 적합하다는 것을 알 수 있었다. 본 연구의 기반으로 필라멘트의 특성들을 알 수 있었으며, X선 팬텀 제작에 대한 실용성을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.1154-1166
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• 1991

Optical flow는 물체의 속도 결정과 추적 뿐만 아니라 영상분할과 물체의 3차원 정보로서도 중요하다. 본 논문에서는 OFF(optical flow field)의 해석 즉, OFF 분할을 위하여 3가지 모델과 결합된 피라미드 랭킹방법의 분할 알고리즘을 제시하였다. 제시된 방법에서 각 노드는 노드가 지배하는 영역내의 flow field의 모델을 형성하고, 이 영역들은 최적 적합되는 모델을 취함으로서 상위 레벨상의 노드와 결합되어진다. 또한 각 노드는 노드가 지배하는 화소들과 부모화소의 folw field 모델 사이에서 발생하는 최소제곱오차를 기초로 하여 부모화소와 링크된다. 이와 같은 방법에 의해 기존 방법들에서의 주된 문제점인 잡음에 대한 민감성을 개선할 수 있었고, 이를 실험을 통하여 입증하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권2호
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• pp.311-326
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• 2024

The rapid development of neural network technology promotes the neural network model driven by big data to overcome the texture effect of complex objects. Due to the limitations in complex scenes, it is necessary to establish custom template matching and apply it to the research of many fields of computational vision technology. The dependence on high-quality small label sample database data is not very strong, and the machine learning system of deep feature connection to complete the task of texture effect inference and speculation is relatively poor. The style transfer algorithm based on neural network collects and preserves the data of patterns, extracts and modernizes their features. Through the algorithm model, it is easier to present the texture color of patterns and display them digitally. In this paper, according to the texture effect reasoning of custom template matching, the 3D visualization of the target is transformed into a 3D model. The high similarity between the scene to be inferred and the user-defined template is calculated by the user-defined template of the multi-dimensional external feature label. The convolutional neural network is adopted to optimize the external area of the object to improve the sampling quality and computational performance of the sample pyramid structure. The results indicate that the proposed algorithm can accurately capture the significant target, achieve more ablation noise, and improve the visualization results. The proposed deep convolutional neural network optimization algorithm has good rapidity, data accuracy and robustness. The proposed algorithm can adapt to the calculation of more task scenes, display the redundant vision-related information of image conversion, enhance the powerful computing power, and further improve the computational efficiency and accuracy of convolutional networks, which has a high research significance for the study of image information conversion.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제18권4호
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• pp.891-898
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• 2022

연구목적: 건설산업의 전 분야 및 전 단계에 대한 BIM 도입 의무화가 머지않아 시행될 만큼 BIM 업무의 실질적인 생산성 향상을 위한 기술 확보 방안이 필요하기 때문에 연구에서는 엔지니어가 BIM기반 설계 과정에서 건설기준을 검증할 수 있도록 BIM 모델링 절차별로 제작되는 주요 객체에 대해 자동으로 관련 건설기준을 검증할 수 있는 방안을 제시하였다. 연구방법: BIM기반 도로 설계 업무를 대상으로 모델링 업무 절차를 정의하고, 각 단계에서 도출되는 BIM 모델별로 관련 설계기준을 데이터베이스로 구축하는 방안을 마련하였다. 그리고 BIM기반 설계기준 검토 자동화 시스템 개발을 위한 프로세스도 제시하였다. 연구결과: Civil3D 및 Dynamo를 활용하여 BIM기반 설계기준 검토 자동화 모듈을 개발하고, 시범적용을 통해 설계과정에서 제작되는 BIM 객체의 건설설계기준 충족여부를 자동으로 신속하게 제공할 수 있음을 확인하였다. 결론: BIM기반 설계기준 검토 자동화 기술은 BIM 모델 제작 업무의 생산성 향상과 BIM 모델의 품질확보가 가능하다.

• 한국측량학회지
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• 제40권2호
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• pp.91-108
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• 2022

대부분의 경우 광학 RGB 영상을 딥러닝(DL: Deep learning)의 학습 데이터로 사용하여 객체탐지, 인식, 식별, 분류, 의미적 분할 및 객체 분할 등을 수행하지만, 실세계의 3차원 객체들을 2차원 영상으로 완전하게 파악하는 것은 한계가 있다. 그러므로 대표적인 3차원 지형 공간정보인 수치표면모델(DSM: Digital Surface Model)과 더불어 DSM에 내재된 특성정보를 이용하여 3차원 지형지물을 분석하는 것이 효과적이다. 건물과 같이 기하학적으로 정형화된 형태의 인공구조물은 3차원 공간데이터로부터 얻을 수 있는 기하학적 요소와 특성을 이용하여 객체의 분류와 형상 묘사가 가능하다. 이 연구는 고차원 시각정보(high-level visual information) 시스템에서 중요한 역할을 하는 내재된 고유의 특성정보(intrinsic information)를 기반으로 하며, 이를 위하여 객체의 기하학적 요소인 경사와 주향을 DSM으로부터 도출하고, 다방향에서 생성한 음영기복영상(SRI: Shaded Relief Image)과 함께 DL 모델의 학습 수행에 사용하였다. 실험은 ISPRS (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing)에서 제공하는 데이터 셋 중에서 DSM과 레이블 데이터를 객체의 의미적 분류를 위해 개발된 합성곱 기반의 SegNet 학습에 사용하였다. 지형지물을 분류하고 분류 결과를 이용하여 건물을 추출하였다. 특히 DL 모델의 학습 성능 향상을 위해 학습 데이터의 여러 조합에 따른 시너지 효과를 분석하는 것에 핵심이다. 제안한 방법은 건물 분류와 추출에 효과적임을 보여주고 있다.

• 대한공간정보학회지
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• 제16권2호
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• pp.57-65
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• 2008

레이저레이더 시뮬레이션의 성능을 향상시키기 위해서는 시뮬레이터의 레이저신호로 대응되는 공간의 범위와 해당 사물의 위치 및 속성정보를 정확하고 빠르게 획득해야 한다. 또한 시뮬레이션에 사용되는 데이터는 지형, 건물 및 차량과 같은 복잡한 3차원 객체들이며 광범위한 지역을 대상으로 하므로 가시화를 위한 일반적인 3차원 모델링 툴로는 빠르게 데이터를 추출하고 연산을 수행하기 어렵다. 본 연구에서는 이와 같은 복합적인 형태의 3차원 객체를 데이터베이스에 저장하고 필요한 질의를 수행하며, 가시화 부분과 연동할 수 있는 기법을 제시하였다. 이를 위해 3차원 다면체를 토폴로지 기반으로 데이터모델링을 수행하는 과정과 이러한 객체를 공간 DBMS를 이용하여 구현하는 과정을 예시하였다. 또한 DB에 저장된 데이터를 접근하여 가시화하는 과정을 VRML을 이용하여 구현하고, 시뮬레이션 레이저신호와의 연산 테스트를 실시하였다. 향후 데이터모델에 대한 연구와 가시화 부분에서의 LOD적용 등의 문제를 해결한다면 시뮬레이션뿐 아니라 보다 다양한 상황에 적용할 수 있을 것이다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.775-778
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• 2008

증강현실은 가상현실의 한 분야로 실제 환경에 가장 사물을 합성하여 원래의 환경에 존재하는 사물처럼 보이도록 하는 컴퓨터 그래픽 기법이다. 증강현실은 가상의 공간과 사물만을 대상으로 하는 기존의 가상현실과 달리 현실세계 기반위에 가상의 사물을 합성하여 현실세계 만으로는 얻기 어려운 부가적인 정보를 보강해 제공할 수 있는 특징을 가지고 있다. 실세계 기반위에 가상의 사물의 합성을 구현하는데 있어 중요하게 여겨지는 기반 기술인 레지스트레이션 방법이 있다. 레지스트레이션 방법은 실사영상과 3차원 그래픽 객체의 위치와 방향을 결정하는 방법으로서, 모델기반추적과 Move-Matching방법이 사용되고 있다. 본 논문에서는 모델기반추적방법에 대하여 물체 추적을 통한 물체의 정보와 색상 분포를 이용하여 각 장면간의 물체 추적을 통하여 전환되는 장면에서의 모델을 통해 상대적 좌표계를 생성하는 방법에 대하여 연구하였다.