Spatial Computing, Computational Geometry, Artificial Intelligence 을 연구합니다.
본 페이지에서 설명한 부분은 제 손을 거친(칠) 부분입니다.
진행중인 프로젝트
배치패턴을 고려한 딥러닝 기반의 네스팅 방법 개발
연구책임자, 한국연구재단 (2022.09-present)
크로스-메타버스 원격협업 핵심기술 개발 및 효용성 평가 연구
한국연구재단 (2022.09-present)
설명가능한 AI 기반 디지털트윈 자율운영 서비스 기술 개발
산업통상자원부 (2022.09-present)
완료한 프로젝트
스마트 안전분야 융합신제품 및 서비스실증 리빙랩 기반구축: 리빙랩 가상공간 설계 및 구축 지원 및 3D 컨텐츠 개발
산업통산자원부 (2017.05-2021.12)
1. 태양광 도로표지병 사용성 평가를 위한 VR 주행 시뮬레이터 및 분석 도구 개발
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어두운 길에 있는 도로표지병은 얼마나 도움이 될까요?
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현실에서 실험하기 어려운 환경에서 실험하기 위해 VR주행 시뮬레이션을 만들었습니다.
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비 오고, 눈오고, 천둥/번개치고, 어둡고.. 여러 상황을 가정합니다.
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여러 센서가 사용됩니다. 사람의 모션도 따오고 자동차의 주행정보도 필요합니다.
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뽑은 데이터를 분석하기 좋게 간단한 분석도구도 만들었습니다.
개발 환경
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Unreal Engine 4, C++, MFC
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HTV Vive, Logithech steering wheel, Zed depth camera
2. 자동차사고 예방을 위한 HUD의 VR 시뮬레이터 및 분석 도구 개발
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운전자는 HUD의 어느 부분을 주시할까요?
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현실에서 실험하기 어려운 환경에서 실험하기 위해 VR주행 시뮬레이션을 만들었습니다.
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물론 비 오고, 눈오고, 천둥/번개치고, 어둡고.. 여러 상황을 가정합니다.
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여러 센서가 사용됩니다. 운전자의 시선정보가 필수죠. 자동차의 주행정보도 필요합니다.
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수집한 데이터를 분석하기 좋게 간단한 분석도구도 만들었습니다.
개발 환경
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Unity 3D, C#
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HTV Vive, Logithech steering wheel
3. 동영상 비상구 피난 유도등 사용성 평가를 위한 실험 및 분석 도구 개발
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화재 등 재난시 비상구로 유도하는 유도등을 가상환경에서 평가했습니다.
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화재 등 재난 상황은 안전문제로 현실에서 실험하기 어렵습니다. 화재상황에서 실험하는 것은 위험하고 시끄러운 화재경보에 연기가 자욱하여 시야는 제한됩니다.
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유도등을 시각적으로 인지하여야 하기 때문에 실험시 시선 데이터의 수집과 처리가 중요합니다. 유도등을 인지하는건 정말 찰나의 순간이거든요.
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실험데이터를 시각적으로 보기 좋게 별도의 분석 프로그램을 만들었습니다.
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시선정보를 시간별 히트맵/플로우맵으로 가시화 및 리플레이 기능을 개발했습니다.
개발 환경
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Unity 3D, C#, winform
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HTV Vive pro, Truegaze VR
4. 트레드밀을 활용한 동영상 비상구 피난 유도등 사용성 평가를 위한 실험 및 분석 도구 개발
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3번 실험에 사용한 시뮬레이터를 고도화하여 실험하였습니다.
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현실감과 몰입감을 위해 실제로 걷는 느낌을 주는 360도 트레드밀을 적용하였습니다.
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현실에서 실험하기 어려운 환경입니다. 낮설고 화재경보에 연기가 자욱하고 어두워 시야는 제한됩니다.
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실험데이터를 시각적으로 보기 좋게 별도의 분석 프로그램을 만들었습니다.
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시선정보를 시간별 히트맵/플로우맵으로 가시화 및 리플레이 기능을 개발했습니다.
개발 환경
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Unity 3D, C#, winform
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HTC vive pro eye, Omni 360 treadmill
5. 트레드밀을 활용한 피난 유도 시스템 사용성 평가를 위한 실험 및 분석 도구 개발
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화재 등 재난시 능동적으로 대피경로를 유도하는 시스템을 가상환경에서 평가했습니다.
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현실감과 몰입감을 위해 실제로 걷는 느낌을 주는 360도 트레드밀을 적용하였습니다.
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현실에서 실험하기 어려운 환경입니다. 낮설고 화재경보에 연기가 자욱하고 어두워 시야는 제한됩니다.
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건물 복도, 계단 등 다양한 환경을 설계하고 실험하였습니다.
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실험데이터를 시각적으로 보기 좋게 별도의 분석 프로그램을 만들었습니다.
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시선정보를 시간별 히트맵/플로우맵으로 사용자께서 사용하기 좋게 꾸렸습니다.
개발 환경
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Unity 3D, C#, winform
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HTC vive pro eye, Omni 360 treadmill
6. 다중이용시설에서의 화재대피 실증지원을 위한 3D 컨텐츠 개발
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다중이용시설인 병원에서의 화재대피 상황 가정하려 다중참여가 피실험자에게
미치는 영향을 관찰하는데 목적이 있습니다.
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화성 리빙랩에 있는 다중참여장비를 사용하였습니다.
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현실의 화재현장처럼 조도가 낮고 연기가 자욱하며 경보음이 울립니다.
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피실험자는 장비를 착용한채 유도등을 보고 탈출하며 실험자는 피실험자를 하나의 모니터에서 모니터링 할 수 있습니다.
개발 환경
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Unity 3D
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HTC vive pro eye, In-house VR harness
7. VR기반 전기 설비 PLC 시뮬레이션 개발
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기존의 PC 활용 교육 프로그램을 VR 플랫폼으로 융합·확장한 제품입니다.
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기초 회로 관련 기본 자료 제공 및 전기기능사 등 관련 자격증 기출문제 제공, VR 기반
실습 등을 제공합니다.
개발 환경
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Unity 3D
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HTC vive pro eye
Auto-Nesting 고도화를 위한 AI-based Pairing 기술 개발
대우조선해양정보시스템 (2020.11-2021.10)
전문가 의 페어링(paring) 작업을 똑똑한 네트워크 가 배워서 대신하도록합니다
의 페어링(paring) 작업을 똑똑한 네트워크 가 배워서 대신하도록합니다 •
조선에서의 네스팅(nesting)은 강판(steel sheet)의 한정된 공간에 부재를 생산하기위한 절단 경로를 최적으로 배치하는 공정입니다.
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페어링은 네스팅 공정의 한 과정으로 부재가 강판에 배치되기위한 위치를 탐색하기 이전에 부재를 그룹화하여 배치에 필요한 계산의 수를 감소시키는 방법입니다.
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페어링을 위해 숙련자의 작업물에서 배치 패턴을 분석하여 딥러닝 네트워크를 학습시켰습니다.
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부재를 폴리곤을 이미지가 아닌 좌표의 시퀀스의 형태로 학습 및 분류하여 부재 전처리에 필요한 시간을 감소시켰고, 현실의 조선 엔지니어링 환경에서 사용할 수 있을 만큼의 성능 개선을 개선시켰습니다.
부재를 더 많이, 더 빠르게 짝짓고 더 효율적으로 배치했습니다.
검증 데이터셋 기준 (시트 5개, 부재 256개)
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페어링 성공률 30% 이상 개선, 66.17% → 97.35%
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네스팅 시간 55% 이상 개선, 187.93s → 99.03s
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스크랩 레이트 3.6% 이상 개선, 33.598% → 29.904%
본 기술은 한화 오션(구. DSME정보시스템)의 CAD/CAM 시스템에 포함되어 활용중입니다.
개발환경
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Python, Tensorflow, C++, C#, VTK
선박 CAD 데이터 간략화 연구 (GENPRI to AM primitive)
대우조선해양정보시스템 (2019.07-2020.01)
벤더가 제공하는 CAD 모델의 크기는 매우 크고 꽤 지저분합니다
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Aveva Marine(AM)으로의 import 시간도 오래걸릴 뿐더러 큰 용량으로 인해 수월하게 다루기 어렵습니다.
조선 캐드 모델을 프리미티브로 간략하게 표현합니다
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stl 포맷의 조선 CAD 모델을 본 App의 자료구조로 인터페이싱 합니다.
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Face 집합을 AM primitive 단위로 Segmentation 합니다.
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버텍스 연결성, 곡률 등 기하정보만으로 primitive를 판별 합니다.
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AM의 자료구조인 PDMS로 export합니다.
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프리미티브는 BOX, PLANE, CONE, CYLINDER, CIRCULAR TORU를 대상으로 합니다.
개발환경
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C#, VTK
본 기술은 DSME정보시스템의 CAD/CAM 시스템에 포함되어 활용중입니다.
발행된 논문
본 연구는 메쉬의 엘보우를 Partial circular torus로 재건했습니다.
자율운항선박 핵심 기관시스템 성능 모니터링 및 고장예측 진단 기술 개발
해양수산과학기술진흥원 (2021.01-2025.12)
방대한 양과 복잡한 여러 포맷의 CAD 모델을 가상환경에서 사용하려 합니다.
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CAD모델은 설계정보와 형상정보 등 여러 정보가 혼재되어 있습니다.
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가상환경에서 활용하기위해 미리 설계한 DB구조에 맞게 CAD모델을 선택적으로 *.fbx로 변환하여야 합니다.
두 설계 환경에서 생성된 모델을 선택적으로 변환하여 *.fbx로 변환합니다.
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머신캐드인 catia의 포맷, 조선캐드인 aveva marine의 포맷을 가상환경에서 사용할 수 있도록 fbx로 변환합니다.
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인풋 데이터를 읽어들일 수 있는 번역기와 형상과 파트의 이름만들 저장하는 자료구조 그리고 메쉬로 재구성하여 fbx파일을 생성하는 모듈을 개발합니다.
유방 재건 보형물 제작을 위한 다중 물리 해석 기반의 유방 형상 생성 및 변형 시스템 개발
한국연구재단(2018.01-2023.05)
유방재건술 계획을 위해 3D 유방 형상을 만듭니다
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우리는 암 진단을 위해 MRI를 찍습니다. 이걸 이용해서 형상을 재건합니다.
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MRI에서 유방을 조직별로 여러 영상처리 기술을 사용해서 Segmentation 합니다.
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고려한 유방조직은 피부, 유선조직, 뼈, 지방입니다.
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그렇게 모은 조직별 수십장의 이미지를 쌓아 3D모델로 만듭니다.
MRI는 엎드려서 찍습니다 수술결과를 예측하려면 서있는 자세가 필요합니다
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어떤 조직은 쉽게 변형되고 어떤 조직은 그렇지 않습니다.
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조직별 물성을 고려해서 서있는 자세로의 형상 변형을 시뮬레이션합니다.
개발 환경
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C++, QT, VTK, ITK, Nifty-sim
발행된 논문
유방재건수술 결과 예측을 위한 MRI/CT 영상 이미지 처리 기술 개발
한국연구재단 (2017.07-2018.01)
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‘유방 재건 보형물 제작을 위한 다중 물리 해석 기반의 유방 형상 생성 및 변형 시스템 개발’에 본 과제의 설명이 포함되어 있습니다.
자동차용 도장로봇 시스템 기술 개발: 자동차용 도장 로봇의 최적 경로 생성을 위한 로봇 시뮬레이션 시스템 개발
현대중공업 (2012.07-2017.09)
CATIA 모델을 시뮬레이터에서 활용하고자 합니다
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Hoops exchange에서 넘어온 자료구조의 Curve와 Surface 정보만 이용합니다.
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시뮬레이터의 자료구조로 인터페이싱 해줍니다
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캐드 데이터 번역기입니다.
개발환경
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C++, QT, Open GL, Hoops Exchange
