2분반-Flat2Form
프로젝트 개요
기술개발 과제
국문 : 3D 방 스캐너
영문 : 3D Room Scanner
과제 팀명
Flat2Form
지도교수
박관용 교수님
개발기간
2025년 3월 ~ 2025년 6월 (총 4개월)
구성원 소개
서울시립대학교 컴퓨터과학부 20199200xx 박*규 (팀장)
서울시립대학교 컴퓨터과학부 20209200xx 김*현
서울시립대학교 컴퓨터과학부 20209200xx 류*욱
서울시립대학교 컴퓨터과학부 20219200xx 바****랑
서울시립대학교 컴퓨터과학부 20219200xx 최*우
서론
개발 과제의 개요
개발 과제 요약
이 프로젝트는 방의 내부 point cloud로부터 객체 검출 및 벽 평면화를 수행하여 방의 3D 평면도를 생성하는 iOS 앱 및 백엔드 서버를 개발하는 것을 목표로 한다.
개발 과제의 배경
• 기존의 3D 복원 방법은 LiDAR, RGB-D 카메라 등 추가적인 하드웨어 장치를 필요로 하지만, 비용이 높고 대중적으로 활용하기 어렵다는 한계가 있다. RGB 카메라만을 사용하여 3D 모델을 복원하여 일반적인 스마트폰에서도 활용할 수 있도록 한다.
• 기존의 SfM + MVS 기술을 활용한 3D 복원은 연산량이 많고 메모리 사용량이 커 시간이 오래 걸린다는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결해줄 연산 효율성이 높은 알고리즘을 사용하여 RGB 이미지 기반 3D 평면도 및 모델을 제공한다.
• 사용자 방의 3D 모델 및 평면도를 두가지 형태로 제공한다. 또한 만들어진 모델을 Blender 등의 3D 에디터를 통해 가구 재배치 등에 사용할 수 있다. 이를 통해 사용자는 방의 인테리어 계획, 방의 공간 구조를 분석 등 다양한 방식으로 실내 공간을 탐색하고 활용 가능하다. 앱을 제공함으로 누구나 쉽게 사용할 수 있다는 점에서 접근성과 경제성이 효율적이다.
• 개발 완성 기술을 사용하여 다양한 외부 플랫폼과 연동이 가능하다. 부동산 플랫폼에는 공간 구조를 시각적으로 모델을 할 시 매물의 정확한 구조를 제시 가능하며 사용자 맞춤형 구조나 인테리어 추천도 가능하게 된다.
개발 과제의 목표 및 내용
• iOS: 스캔 및 서버 업로드 기능, 업로드된 데이터를 기반으로 3D 모델 생성 완료 시 Apple Push Notification service를 활용하여 사용자 디바이스로 푸시 알림 전송 기능, 3D 모델 내보내기 기능을 구현한다.
• Fast3R 기술의 개발 및 이미지 인식 후 3D 모델링. Fast3R 기술의 설계 및 알고리즘을 파악한 뒤에 Reconstruction 프로토타입 구현하며 알고리즘의 최적화 및 테스팅을 진행한다.
• 스캔된 방의 point cloud를 이용해 벽면을 인식하여 객체 검출하는 기술을 개발하고 3D 평면도를 제공한다.
관련 기술의 현황
관련 기술의 현황 및 분석(State of art)
- 전 세계적인 기술현황
내용
- 특허조사 및 특허 전략 분석
내용
- 기술 로드맵
• 3D 복원 기술
- Vision Transfomer 분석
- Fast3R 모델 분석
- 실내 공간 데이터셋 구축
- Fast3R 모델 Fine-tuning
• iOS Swift concurrency Clean architecture를 따른 앱 개발 Swift Testing를 사용해 유닛 테스트 및 UI 테스트 작성 Instruments를 활용해 hang 분석
◇ 3D 평면도
벽면 인식하는 RANSAC 알고리즘 객체 인식과 검출 하는 SoftGroup 모델과 DBSCAN 모델
시장상황에 대한 분석
- 경쟁제품 조사 비교
내용
- 마케팅 전략 제시
내용
개발과제의 기대효과
기술적 기대효과
내용
경제적, 사회적 기대 및 파급효과
내용
기술개발 일정 및 추진체계
개발 일정
내용
구성원 및 추진체계
내용
설계
설계사양
제품의 요구사항
내용
설계 사양
내용
개념설계안
내용
이론적 계산 및 시뮬레이션
내용
상세설계 내용
내용
결과 및 평가
완료 작품의 소개
프로토타입 사진 혹은 작동 장면
내용
포스터
내용
관련사업비 내역서
내용
완료작품의 평가
내용
향후계획
내용
특허 출원 내용
내용
