일반적으로 지형정보는 지도에 의해 취득되어 왔다. 그러나 지도는 실제 지형상태를 등고선, 도형, 기호, 문자, 색 등에 의해 표시하고 있으므로 현장감이 부족하고 판독이 어렵다. 따라서 항공사진이나 지상사진을 이용하여 지형에 대한 분석을 수행하기도 한다. 그러나, 항공사진이나 지상사진의 경우는 촬영시의 사진기의 자세와 대상물의 기복에 따른 기하학적 왜곡을 포함하고 있으므로 정확한 위치를 결정하기가 곤란하다. 따라서 사진 상에서 정확한 위치를 파악할 수 있도록 하기 위해서는 편위수정기에 의해 제작된 정사투영사진도가 이용되기도 한다. 편위수정기에 의한 정사투영사진지도의 제작은 매우 복잡하고 어려우며 필요한 자료를 신속하게 생성하기 곤란한 단점이 있어 널리 이용되지 못하였다. 본 연구에서는 전산기를 이용하여 수치사진측량기법에 의해 입체항공사진으로부터 수치표고모형을 생성하고, 이를 이용하여 정사투영사진지도를 제작하는 방법을 연구하므로서 정사투영사진지도를 보다 정확하고 신속하게 제작하는 방법을 제시하고자 하였다.
일반적으로 도심지역의 지형공간정보 취득은 대축척 항공사진영상을 이용하여 수치사진측량방법에 의해 수치 표고모형(DEM) 및 정사투영영상을 제작함으로써 수행되어지고 있다. 그러나 수치사진측량방법을 이용하여 도심지역의 지형공간정보를 취득할 때 가장 큰 문제점으로는 자동으로 추출되는 DEM의 정확도가 크게 저하되어 정사투영영상 및 수치지도의 정확도 역시 저하되는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 수치사진측량방법을 이용하여 도심지역의 DEM 정확도 향상방안에 대하여 연구함으로써 보다 정확한 도심지역의 지형공간정보 추출에 기여하는데 목적이 있다. 본 논문의 수행결과, 지형분류를 통하여 DEM을 각 지형별로 제작함으로써 일반적으로 사용하는 자동추출된 DEM에 비하여 DEM의 정확도를 크게 향상시켰으며 또한, 경계선추출방법을 적용함으로써 3차원 수치지도의 제작 가능성을 확인할 수 있었다.
영상 감시 시스템에서 특정 물체를 추적하기 위해서는 물체에 대한 영상정보를 빠른 시간 내에 정확하게 인식하고 추적하는 방법이 매우 중요하다. 단일 카메라를 이용해서 객체의 추적을 하게 될 경우 가려짐과 같은 문제로 인해 객체 추적의 한계가 존재하게 되고, 복수 카메라를 사용하는 경우 연속적으로 배치된 카메라를 통해 객체를 추적하게 된다. 그러나 객체추적이 완벽하게 이루어지지 않아 추적하고 있는 객체를 놓치는 경우가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 다수의 카메라를 관심영역 내에 설치해서 동시에 동일한 물체를 여러 각도에서 관찰하는 멀티 영상감시시스템과 같은 방법을 고려해야 한다. 물체 추적에 다수의 카메라를 이용할 경우 정보 취득이 용이하고, 보다 넓은 범위의 공간에서 정확도가 높은 판단을 내리는 것이 가능하다. 본 논문에서는 도로 교차로에 다수의 카메라를 사용할 경우 공간투영기법인 호모그래피를 적용하여 자동차와 같은 동일한 물체를 인식하고 추적하기 위한 방법을 제안하고자 한다.
기존의 증강현실은 객체와 배경과의 원활한 상호작용을 위하여 데이터 글러브나 마커 등을 이용하였다. 이는 사용에 불편함과 몰입감 저하의 결과를 발생한다. 증강현실에서 몰입감을 강화하기 위해서는 부가적인 입력장치의 제거가 필요하다. 이를 위해 마커가 부착되지 않은 상태에서도 정확한 공간좌표의 인식을 필요로 한다. 본 논문에서는 증강현실에서의 몰입감 향상을 위해 부가적인 입력장치의 착용없이 상호 작용을 하기 위한 가상의 공간좌표 생성 기법을 제안한다. 제안된 방법은 획득한 영상을 2차원 공간상에 투영하고 특징선을 추출하여 투영된 가상공간좌표를 계산하여 가상의 객체를 투영하였다. 이는 Markerless 증강과 모바일 증강 등에 응용이 가능하다.
스캐닝된 지상사진의 수치화상데이타를 이용하여 정사투영화상을 작성하는 기법을 제시하였다. 수치화상데이타를 얻기 위하여 촬영된 지상사진을 CCD 카메라 스캐너로 스캐닝한 후, 4차 다항식을 적용하여 스캐닝과정에서 생긴 기하왜곡을 보정하였다. 좌우 화상에 있어서 각 화소의 동일점을 찾기 위하여 자동매칭기법을 적용하였으며 외부표정요소를 이용한 공간교차이론으로 각 화소의 3차원 지상좌표를 구하였다. 얻어진 3차원 지상좌표와 우측화상데이타값으로부터, 거리의 역에 따른 가중평균법을 사용하여 1개 화소의 크기가 $1mm{\times}1mm$ 되는 정사투영화상을 작성하였다. 검사점에 대하여, 작성된 정사투영화상상의 X 및 Y좌표와 지상관측된 좌표를 비교하여 정사투영화상 작성기법의 유효성을 검증할 수 있었다.
헌재 웹에서는 이미지, 3차원 그래픽 등과 같은 다양한 멀티미디어 자료들이 사용되고 있으며, 이러한 이미지 혹은 3차원 그래픽 안에 존재하는 시각 객체 사이의 공간관계에 대해서 내용기반 검색을 수행하기 위해서는 공간관계를 효율적으로 표현할 수 있는 기법과 이를 위한 검색 기법이 필요하다. 본 논문에서는 시각 객체 사이에 존재하는 공간관계를 효율적으로 표현할 수 있는 기법으로 객체를 MBR로 표현해서 2차원 평면에 투영해서 얻어진 관계기반 구조를 이용해서 공간관계 스트링을 추출할 수 있는 기법을 세안하고 이를 이용한 공간관계 검색에 대해서 설명하였다.
항공사진을 이용한 자료취득에 있어서는 고가의 해석도화기를 활용하지 않고 컴퓨터만을 이용한 수치사진측량으로 발전하고 있다. 국내에서는 정사사진의 활용이 극히 제한되어 왔으나 수치처리가 가능해지면서 지도 제작업체에서 많은 관심을 갖게 되었다. 또한, 지형도를 이용하는 기존의 제분야에 있어서 정사투영사진의 이용성은 매우 다양하며, 차세대 새로운 기술로 사용될 가능성이 높다. 따라서 본 연구에서는 수치지도와 수치영상을 이용하여 정사영상을 생성하기 위한 각 단계를 모듈화하였다. 또한 사용자 측면에서 작업의 편의를 위해서 일괄처리를 통해서 정사투영영상을 생성할 수 있는 프로그램을 개발하였다.
이 논문은 공간 증강 현실 콘텐츠를 낮은 비용과 빠른 속도로 제작하기 위한 프레임워크를 제안한다. 우리의 프레임워크는 구하기 쉬운 장비인 웹캠과 프로젝터만으로 투영 기반의 증강현실 콘텐츠를 제작할 수 있는 환경을 제공한다. 콘텐츠 제작자는 웹캠과 프로젝터를 설치하고 프레임워크에서 제공하는 인터페이스를 조작하는 것으로 쉽고 빠르게 공간 증강 현실 기술을 사용한 디지털 콘텐츠를 제작할 수 있다. 기존의 솔루션들은 고가인 경우가 많고 콘텐츠 제작자가 증강 현실 기술을 스스로 적용하는 것이 쉽지 않기 때문에 우리가 제안하는 프레임워크는 콘텐츠 제작자가 콘텐츠 내용 자체에 집중할 수 있도록 돕는다. 프레임워크를 통해 웹캠과 프로젝터를 한 번 설정하면 인식 가능한 실제 물체의 이동과 회전에 따른 가상 물체의 렌더링 결과를 올바르게 투영한다. 그 결과, 우리는 사실적인 증강현실 콘텐츠를 확인할 수 있다.
본 논문에서는 반투영 거울을 사용하여 원하는 출력물을 허공에 디스플레이 하는 방식의 전시물 안내 시스템을 제안한다. 관람객이 전시물을 관람시 즉각적인 정보 획득이 가능하도록, 전시물에 대한 설명을 전시물 주변에 출력한다. 이를 위해 본 논문에서는 세 가지 문제를 해결한다. 첫째, 실시간 입력 카메라영상을 사용하여 위치 추적을 한다. 이를 통하여 고정된 전시물뿐만 아니라, 유동적인 전시물에도 사용이 가능하다. 둘째, 실시간으로 계산되어진 대상의 위치좌표를 이용하여 결과물을 출력할 때, 자연스러운 이동을 위하여 병렬처리를 통한 추적 알고리즘을 사용한다. 셋째, 공간 증강 현실 시스템제작을 위해 전시 공간 앞면에 반투영 거울을 설치하는데, 설치된 거울의 기울기로 인하여 생기는 왜곡은 반사 변환 행렬을 사용하여 보정한다. 본 논문의 제안 시스템은 전시물에 대하여 관람자의 호기심을 유발하며, 쉽고 즉각적인 설명을 통하여 관람자가 전시물에 대한 정보를 쉽고 빠르게 획득하도록 한다.
본 논문에서는 외향 기반 접근법을 기반으로 한 로봇의 위치 추정 알고리즘을 제안한다. 로봇이 작업을 수행할 공간에서 강한 상관관계를 갖는 영상들을 취득하여 eigenspace로 투영 시킴으로써 주성분의 추출을 수행한다. 이 추출된 주성분은 신경 회로망을 이용해 eigenspace에서의 연속 외향 함수(continuous appearance function)로 나타낼 수 있다. 로봇의 위치 추정을 위해 새로운 영상이 주어지면 이것을 eigenspace로 투영 시킨 후 연속 외향 함수를 통해 로봇의 현재 위치를 추정한다. 최종적으로는, 영상안의 데이터에 칼만 필터를 적용함으로써 로봇의 정확한 위치와 영상으로 획득된 정보 사이의 오차를 이용하여 보다 정확한 이동 로봇의 위치를 추정하는 알고리즘을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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