1m급 전후의 고해상도 위성영상들이 지구관측 및 모니터링으로부터 국토의 디지털 지도제작에 이르기까지 폭넓게 활용되고 있다. IKONOS 영상의 경우 Pro와 Precision 제품은 상당히 고가이므로 정확한 지도를 제작하는데 저가의 Geo제품과 영상공급자에 의해 제공된 RPC계수를 이용하는 것은 바람직하다. IKONOS 고해상도 영상은 엄밀한 센서모델 대신 RF에 의해 설명되어진다. 본 연구에서는 RF 모델을 기반으로 추출되는 지상좌표의 정확도를 개선하기 위하여 대상물공간과 상공간에서 각각 정의된 4개의 모델, 즉 선형이동 모델, 축척 및 선형이동 모델, Affine 모델, 2차 다항식 모델을 제시하였다. RF 모델을 기반으로 한 지상좌표 산출 알고리즘과 산출된 지상좌표의 정확도 개선 알고리즘을 개발하고 실험을 통하여 다항식 보정모델별 개선효과를 분석하였다. 또한 지상기준점의 수와 배치유형, 측량의 정확도와 같은 여러 가지 지도제작 매개변수들이 지상좌표의 정확도에 미치는 효과를 평가하였다. 적용실험 결과, RF 모델에 의해 1차적으로 산출된 3차원 지상좌표의 RMSE는 X 방향에서 8.035m, Y 방향에서 10.020m, Z 방향에서 13.318m이었으나 다항식 보정 알고리즘을 통하여 X 방향 2.791m, Y 방향 2.520m, Z 방향 1.441m까지 RMSE를 낮춤으로써 수평위치에서 약 65%, 수직방향에서 약 89%까지 정확도를 크게 개선할 수 있었다.
이 논문에서는 기존의 6-축 혹은 9-축 머리진동 측정장치(bite-bar)를 이용한 머리진동 측정에서 직면하는 불확도 인자들에 대한 문제점을 우선 소개한다. 이들 불확도 인자들은 머리의 6-자유도 운동 성분의 추정에 필요한 모든 측정 요소들을 측정하지 않았다는 한계점에서 유발함을 보인다. 이러한 문제점을 극복하기 위하여 4개의 3축 가속도 센서로 구성된 새로운 머리진동 측정장치(12-axis bite-bar)의 모델을 제안한다. 본 모델은 측정 기준점에서의 선형 3축 가속도 뿐 아니라 3축 각 가속도와 함께 6 종의 2차 각속도 성분들의 추정 또한 가능하게 한다. 이러한 12 성분의 추정 모델로부터 비로소 머리의 임의 점에서 6-자유도 운동 성분의 계산이 가능함을 이론적으로 규명한다. 이러한 이론적 배경에 기반을 두고 설계 제작된 12-축 머리진동 장치(12-axis bite-bar)를 소개한다. 본 장치를 이용하여 얻어진 실험 결과 소개 뿐 아니라 기존의 측정장치의 측정 결과와 비교 분석 내용을 소개한다.
본 연구는 4차 산업의 핵심기술인 인공지능과 환경공간정보의 융합을 통한 정보생산 및 활용가능성을 제시하고자 대표적인 딥러닝(deep-learning) 기법인 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용한 영상분류를 수행하였다. CNN은 학습을 통해 스스로 분류기준에 따른 커널의 속성을 결정하며, 최적의 특징영상(feature map)을 추출하여 화소를 분류한다. 본 연구에서는 CNN network를 구성하여 기존의 영상처리 기법으로 해결이 어려웠던 분광특성이 유사한 물질간의 분류 및 GIS속성정보에 따른 분류를 수행하였으며, 항공초분광센서인 CASI(Compact Airborne Spectrographic imager)와 AISA(Airborne Imaging Spectrometer for Application)로 취득된 영상을 이용하였다. 실험대상지역은 총 3곳이며, Site 1과 Site 2는 감자, 양파, 벼 등의 다양한 농작물을 포함하며, Site 3는 단독주거시설, 공동주거시설 등 세분류 토지피복도의 분류 항목으로 구성된 건물을 포함한다. 실험결과, 분류 정확도 96%, 99%로 농작물을 종류에 따라분류하였으며, 96%의 정확도로 건물을 용도에 따라 분류하였다. 본 연구의 결과를 환경공간정보 서비스에 활용하기 위하여 계절별 농작물의 종류를 제공할 수 있는 환경주제도를 제안하였으며, 기존의 토지피복도와 최신 GIS자료를 이용한 세분류 토피지복도 제작 및 갱신 가능성을 확인하였다.
건축기술의 발달로 세계적으로 초대형 건축물들이 나타나고 있다. 건축물들의 대형화, 복잡화는 안전상의 큰 문제점을 가지고 있으며, 이에 걸맞는 안전대책이 요구된다. 본 연구에서는 건물에 적용되는 최신기술 및 시스템을 외국사례를 기준으로 소개하고 더 나아가 이를 바탕으로 건물에서 화재시 직접적으로 피난자들을 유도할 수 있는 방안을 제시하였다. 구체적으로 빌딩에서 화재를 실시간으로 감지하여 영향을 파악할 수 있는 무선센서 네트워크가 현실화됨에 따라 이러한 정보를 이용할 수 있게 되었고, 이점에 착안하여 방향성유도등을 전제로 한 직접적인 유도방안을 마련하였다. 화재 정보를 이용함에 있어서 기본적으로 Quickest Path Algorithm에서 비지배경로의 개념을 사용하여 시간과 용량을 고려한 경로를 선택하게 하였고, 화재의 영향을 시간과 용량의 제한조건으로 설정하여 경로의 선택에 영향을 주도록 하였다. 마지막으로 사례연구를 통해 네트워크에 적용해본 결과 Quickest Path Algorithm은 링크의 용량에 따라 효율적인 분산유도가 가능하였으며, 화재상황을 부여하여 경로상 화재에 의한 온도, 연기에 의해 링크 이용이 제한되는 경우에 있어서 해당링크를 피하거나, 수요를 제한하여, 실제적용시 안전과 피난시간의 최소화 등 피난유도의 목적을 얻을 수 있었다.
본 연구에서는 마포대교 확장 공사의 인해 일부 교각의 우물통 기초 주변 하상변화와 세굴 현상을 파악하기 위한 심도추정 방법으로 현재 다양하게 토목분야에서 적용되고 있는 치하투과레이더 탐사기법을 사용하였다. 교각 우물통 주변의 안정적인 GPR 탐사를 수행하기 위한 보조장비를 고안하여 마포대교 P6의 우물통 주변을 2004년 6월(1차)과 2004년 10월(2차)에 걸쳐 탐사를 실시하였으며, 탐사 기간 중 약 12,000 cms의 유출량이 발생하여 국부세굴과 하상 변화 가능성을 충분히 검토 할 수 있을 것으로 판단되었다. 수집된 자료를 통해 양질의 자료 획득을 위해서 자료의 보정 과정을 마친 후 각각의 구간에 대해서 1, 2차 탐사된 두 개의 자료를 비교 분석하였다. 전구간의 반사파를 이용하여 기존의 연구결과에서 얻어진 반사파의 양상(Beres and Haeni, 1991)과 비교한 결과 하상 표면은 미사 혹은 실트로 구성되어 있고 주요한 하상 하부 매질은 전석(boulder), 호박돌 등으로 이루어져 있었다. 그리고 1차 및 2차 탐사 자료와 DATAPCS의 세굴센서가 설치된 측점을 기준으로 심도 및 위치 보정을 한 결과 큰 오차는 발생하지 않았으며, 400 MHz 안테나를 활용하여 최대수심 약 10 m 이상 하상을 탐사할 수 있었다. 수심이 깊은 구간은 하상과 가까운 위치에서 탐사를 실시하여 양질의 하상 변화 양상을 파악할 수 있어 하상 재료의 정성적인 평가를 높일 수 있도록 하였다. 마포대교의 탐사 대상 교각 우물통 주변은 계획홍수량의 1/3 수준으로 비교적 적은 홍수량이 발생한 2004년의 호우사상으로 인해 일부구간이 약 $10\~20\;cm$ 정도의 퇴적과 세굴 영향이 나타난 것을 제외하고는 유의할 만한 세굴과 하상 변화가 발생하지 않고 매우 안정적인 상태를 보이고 있으며 되메움이나 두드러진 퇴적층의 양상 또한 확인할 수 없었다. 대상구간에 설치한 유속계 최대유속이 2.0 m/s 이상 발생하였지만 우물통 주변의 자갈 및 호박돌 등과 같은 평균입경이 큰 유사의 이동에 절대적인 한계유속을 초과하지 못한 것으로 판단된다. GPR 탐사의 적용 한계성을 극복한 본 연구는 홍수 전$\cdot$후의 하상변화 및 최대세굴심, 되메움 깊이 및 범위 등의 세굴현상을 현장탐사를 바탕으로 현재 다양하게 적용하고 있는 세굴 실험식과 비교 분석함으로써 우물통 주변의 효율적인 세굴 보호 대책을 강구하는 목적으로 그 활용성을 증대할 수 있을 것이다.
서비스 로봇은 사람이 생활하는 환경에서 동작한다. 이런 환경에서는 일반적인 휠베이스 모빌러티(Mobility) 방식의 이동로봇은 동적인 장애물과 정적인 장애물에 둘러싸여 있으므로 로봇의 움직임에 있어 자유로운 주행에 제약을 받게 된다. 이것은 소위 비홀로노믹(Non-Holonomic) 시스템 특성으로 주행 중인 이동로봇은 장애물을 만나면 별도의 조향장치를 사용하거나 차동 휠 구조 로봇의 회전 과정을 수행한 후 이동하고자 하는 방향으로 진행할 수 있다. 이런 장애물을 신속하게 회피하려면 홀로노믹(Holonomic) 시스템 특성이 필요하다. 홀로노믹 시스템은 별다른 회전과정 없이 단순히 좌우로 이동만 하면 된다. 이러한 특성으로 민첩하게 주행할 수 있고 좁은 공간에서 비홀로노믹 로봇보다 효율적이고 자유로운 주행이 가능하다. 그러므로 본 논문에서는 세 개의 옴니휠(Omni-wheels)을 사용한 홀로노믹 이동로봇 시스템을 개발한다. 세 개의 옴니휠을 사용한 이동로봇의 동역학과 모터 비선형 운동방정식을 고려한 정밀한 비선형 동역학 모델을 유도하여 제시한다. 유도된 식을 통해 각각의 모터 속도를 계산하고. 기본 속도제어기로는 PID방식을 사용한다. 그런데, 옴니휠을 이용한 홀로노믹 이동로봇의 추적제어는 정확한 방위각 센싱 데이터와 기준값(Reference Value)을 필요로 한다. 방위각 센싱은 부정확성과 불확실성(Uncertainty)을 갖는다. 부정확성은 센서 시스템의 노이즈와 얼라이어싱(Aliasing)으로 인하여 발생하고, 불확실성은 모바일 로봇의 왜란(Disturbance)과 미끄러짐(Slip)으로 발생한다. 본 논문에서는 퍼지 논리 추론에 의한 퍼지 방위각 추정기(Estimator)를 개발하여 방위각 제어의 새로운 개념을 제시한다. 끝으로, 퍼지 방위각 추정을 이용한 세 개의 전 방향 바퀴 구조의 이동로봇이 실시간으로 제어되는 실험을 통하여 이동로봇 시스템의 성능을 분석한다.
분광 영상의 효과적인 테스트베드 구축은 초분광 영상의 다양한 활용을 위하여 선행되어야한다. 본 연구에서는 다양한 연구 분야에 적용할 수 있는 테스트베드의 구축 방법 및 효용성에 대한 기초 연구를 수행하였다. 이를 위하여, 기존의 국내 외 테스트베드 생성 방법을 분석하고, 이를 바탕으로 하여 항공기 기반 초분광 센서의 촬영을 위한 테스트베드를 설계하였다. 구축된 테스트베드를 촬영한 영상에서 기준자료를 생성시키기 위하여, 본 연구에서는 대리보정에 의한 전처리 기법을 적용하고, 이에 대한 효용성을 분석하였다. 실험결과, 대리보정은 타프를 이용하는 것이 가장 이상적이지만, 상황에 따라서 분광반사율이 일정하거나, 변화폭이 상대적으로 적은 물질을 이용하는 것이 가능하다는 것을 확인하였다. 본 연구에서 촬영한 테스트베드 자료는 국내 외의 초분광 영상 처리 연구에 참조자료로 사용될 수 있을 것으로 사료된다.
영상 기반의 정밀한 내비게이션이나 증강현실을 구현하기 위해서 고정밀 영상 지오레퍼런싱의 실시간 수행이 필수적이다. 일반적으로 고정밀 영상 지오레퍼런싱은 일괄 번들 조정 알고리즘을 적용하여 성취될 수 있으나 처리시간으로 인해 후처리로만 가능하였다. 최근에 제안된 연속 번들 조정 알고리즘은 이와 유사한 정확도의 결과를 고속으로 산출하여 실시간 처리의 가능성을 열었다. 그러나 처리시간이 영상의 개수에 따라 점진적으로 증가하기 때문에 영상이 아주 많은 경우에 실시간 수행이 보장되지 못하는 한계가 있었다. 이러한 연속 번들 조정 알고리즘을 보완하여 본 연구는 실시간 처리를 위해 영상의 개수와 무관하게 처리시간을 항상 일정 범위로 한정시킬 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 기존의 영상들 중에서 새롭게 취득된 영상과 통계적으로 관련성이 높은 영상들만 고려하기 때문에 처리시간을 일정 범위로 한정시키면서도 비교적 정확한 결과를 산출할 수 있다. 제안된 알고리즘을 1Hz로 취득된 영상에 적용한 결과, 평균적으로 영상을 취득할 때마다 0.02 초 이내의 처리시간을 소요하면서 기존의 일괄 번들 조정 알고리즘의 결과와 비교하여 지상점 좌표를 기준으로 ${\pm}5$ cm 이내의 정확도로 지오레퍼런싱을 수행할 수 있었다. 신뢰성 높은 고속의 영상 매칭 알고리즘과 결합된다면 스마트폰 또는 UAV 등으로 동영상을 취득하면서 함께 탑재된 위치/자세 센서의 성능을 보완하여 고정밀의 실시간 지오레퍼런싱이 가능할 것으로 판단된다.
정사영상 제작에 주로 사용되는 기존의 항공사진측량 방법은 대규모 지역에 대해서는 효과적이나 소규모 지역에서는 비경제적이며, 지형지물의 지속적인 변화관측과 짧은 주기의 제작에는 어려움이 있다. 최근 다양한 센서들이 탑재된 무인항공기(UAV: Unmanned Aerial Vehicle)가 급격한 속도로 발전되고 있으며 이러한 무인항공기는 공간정보 분야에서도 다양하게 사용되고 있다. 무인항공기는 소규모지역에 대해서 신속하게 영상 자료 취득이 가능하며 적은 비용으로 영상자료들을 수시로 갱신할 수 있다. 또한, 불필요한 지역을 제외한 특정지역에 대해서만 공간정보 자료 취득이 가능함으로써 공간정보자료의 중복성을 최소화 할 수 있는 장점을 가지고 있다. 본 연구에서는 평지지역에 비해 상대적으로 정확도가 낮은 소규모 경사지역을 대상으로 일반용 저사양 무인항공기를 이용하여 정사영상과 수치표고모델 (DEM: Digital Elevation Model)을 생성하였으며, 검사점에 의한 평면 및 수직 좌표 성분의 RMSE는 σH = ±0.12 m, σV = ±0.09 m 의 정확도를 보였다. 그 결과 1/500 축척의 국토지리정보원 수치지도 기준 표준편차와 최대오차의 허용범위를 만족하였다. 이를 통하여 고가의 측량용 무인항공기가 아닌 일반용 저사양 무인항공기를 이용하여 소규모 경사지역의 정사영상 제작 가능성을 확인하였다.
디지털 카메라의 센서는 각각의 픽셀에 대응하는 휘도 값을 저장한 것이다. 이러한 상태의 기록을 로파일이라고 한다. 로파일은 가장 밝은 하이라이트 한 스톱부터 이미지가 갖는 레벨 값의 절반을 할당하고 그 나머지의 절반을 그 다음 스톱에 할당하는 방식으로 가장 어두운 섀도에는 가장 적은 레벨을 분배하는 특성을 갖는다. 그러므로 가장 많은 레벨 정보를 갖고 있는 가장 밝은 하이라이트 한 스톱을 촬영 시 반드시 확보하면 디지털 카메라의 향상된 화질을 구현할 수 있을 것이다. 즉 이러한 디지털 이미지의 정보 기록 분배 방식으로 인하여 촬영 시 노출이 매우 중요하다고 판단할 수 있다. 본 논문은 디지털 카메라의 최적노출을 위하여 가장 많은 레벨 값이 할당되는 하이라이트 한 스톱을 가능한 한 최대한도로 유지하기 위하여 얼마만큼의 노출 과다 조정과 감도가 효과적인지 실험을 통하여 밝혀냈다. 이를 위하여 디지털 카메라를 적정 노출에서부터 1/3스톱씩 2스톱까지 7단계의 노출 과다로 촬영하고 적정 노출을 기준으로 노출이 과다된 로파일을 노출 부족으로 컨버팅 하여 화질을 향상시키는 ETTR(Exposure to the right) 노출 방법의 효용성을 검증하였다. 그 결과 다이내믹 레인지를 확장시키고 비주얼 노이즈를 최소화시키는 디지털 카메라의 최적 화질 구현을 위하여 가장 적정한 노출은 약 $1\frac{2}{3}$ 스톱 정도 노출을 과다하였을 때이며 고감도로 갈수록 그 효과가 높았다. 이와 같은 논문은 카메라 사용자와 제조사에게 실용적인 ETTR 노출 정보를 제공함으로써 넓은 다이내믹 레인지를 구현하는 동시에 노이즈를 최소화시켜 최적화된 디지털 카메라의 화질 구현할 수 있게 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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