스캐너 대신 카메라를 이용하여 문서의 사본 영상을 촬영하면 촬영 각도에 따라 기하학적 왜곡이 발생하거나 그림자가 생길 수 있다. 본 논문에서는 카메라로 촬영한 문서 영상으로부터 왜곡을 보정하고 그림자 영향을 제거한 흑백 문서 영상 생성 알고리즘을 제안하였다. 카메라 렌즈의 방사 왜곡으로 인해 휘어진 테두리를 펴거나 촬영 각도에 따라 유입된 문서 외부 영역을 제거하기 위한 기하학적 보정을 위해 2차 미분 필터 기반의 문서 테두리 검출 방안을 마련하였다. 그리고 적응적 이진화 방법으로 그림자를 제거한 흑백 문서 영상을 생성하였다. 제안한 왜곡 보정 흑백 문서 영상 생성 알고리즘을 스마트 폰 카메라로 촬영한 문서 영상들을 대상으로 실험한 결과 우수한 처리 결과를 얻을 수 있었다.
몰입감을 주기 위한 초대형 화면을 생성하기 위하여 원통이나 구 모양의 곡면 스크린의 사용이 증가하고 있다. 기존의 방법에서 스크린을 2차 곡면으로 모델링하여 영상이 스크린의 3차원 평면위에 투영되는 대응점을 찾기 위하여 2차 행렬을 이용한다. 기하학적 영상 보정 후에도 스크린의 모양에 약간의 변화나 움직임이 생길 경우에 2차 행렬이 변하게 된다. 본 논문에서는 스크린의 움직임 및 변화가 작은 경우 약간의 움직임에 의해 변형된 2차행렬을 구하기 위해 3차원 정보를 새로이 구하지 않고, 스크린을 부분적인 평면으로 근사하여 영상의 기하학적 왜곡을 보정을 하는 방법을 제안하였다. 실제 프로젝터로 곡면 스크린에 영상을 투영한 후 스크린을 움직였을 때 스크린의 움직임에 대해 제안한 부분적 평면 근사화 방법으로 왜곡을 보정하는 실험을 통해 스크린이 움직이기 전과 동일한 결과를 얻었다.
스테레오 영상으로부터 3차원 형상을 구현함에 있어 사용자의 개입을 최소로 필요로 하는 기법을 개발하였다. 형상구현은 특정 기하학 그룹을 평가하는 3단계로 이루어진다. 1단계는 영상에 존재하는 epipolar 기하 평가로 각 영상에서의 특정점들을 일치시킨다. 2단계는 소실점 방법을 이용하여 투영공간에서 특정평면을 찾는 affine 기하 평가이다. 3단계에서는 카메라의 자기보정을 포함하며 3차원 모델이 얻어질 수 있는 계량 기하 변수를 구한다. 이 방법의 장점은 형상구현을 위해 스테레오 영상을 보정할 필요가 없는 것으로, 그 구현가능성을 실증하였다.
우리가 살아가고 있는 현실공간에서 사라진 과거의 지형공간을 복원한다는 것은 매우 의미가 있는 실험연구이다. 본 연구는 20여 년 전에 다목적 대형 댐의 건설로 대부분 물속으로 사라진 청풍호수 주변의 마을을 대상으로 원격탐사기법으로 3차원 지형을 복원하기 위한 연구이다. 수몰 이전의 비교적 해상도가 높은 인공위성 사진과 영상 및 지도를 이용하여 과거의 새로운 영상을 복원하는 실험을 실시하였다. 이로써 영상과 영상의 좌표변환, 영상과 지도와의 정밀기하보정, 과거지도와 참조지도 및 좌표변환을 통하여 DEM과의 중첩오차를 최소화시키고, 영상 복원 시에 손실정보를 최소화하는 최적채널 선정을 통하여 수몰이전을 가장 잘 보여주는 퓨젼영상을 복원할 수 있었다.
본 연구에서는 하중비전달형 필렛용접부를 대상으로 순수휨 상태에서 그라인딩 처리 및 TIG 처리에 따른 피로강도 향상정도 및 피로특성을 정량적으로 평가하기 위해서 일련의 4점 휨실험을 실시하였다. 피로실험결과 그라인딩 처리한 경우와 TIG 처리한 경우 $2{\times}106$회 피로강도가 한등급 향상되는 것을 알 수 있었으며, 국내 외의 피로설계기준에서 규정하고 있는 피로강도등급을 대체로 만족하고 있음을 알 수 있었다. 용접지단부의 기하학적 형상에 대한 매개변수해석결과 하중비전달형 필렛용접부에서 응력집중계수에 영향을 미치는 인자는 곡률반경과 비드접선각도임을 알 수 있었다. 한편 파괴역학적 해석 결과 피로균열 발생초기에는 균열보정계수에 가장 큰 영향을 미치는 인자는 기하학적 형상 보정계수임을 알 수 있었으며, 상대깊이가 0.4 이상이 되면 기하학적 형상보정계수 보다는 유한판 보정계수가 보다 큰 영향을 미치는 것을 알 수 있었다. 또한 유한요소해석결과로부터 산정한 응력확대계수범위와 피로균열성장속도의 관계식으로부터 하중비전달형 필렛용접부의 피로수명을 비교적 정확하게 산정할 수 있었다.
본 연구에서는 광역지역에 대한 지표온도를 추출할 목적으로 대상지역에 대한 시계열 Landsat TM/ETM+영상을 획득하여 기하보정 및 방사보정을 실시하고 NASA모델을 이용하여 지표온도를 추출하였다. 그리고 대상지역에 대한 피복분류를 통하여 이에 따른 고유 방사율을 적용하는 1차 보정을 실시하는 한편, 기상청 기온자료와의 상관관계를 분석하여 보정식을 설정하고 영상으로부터 획득한 지표온도를 2차적으로 보정함으로써 영상을 이용한 지표온도 추출의 정확도를 향상시키고자 하였다. 그 결과, 1,2차 보정에 의해 획득한 지표온도는 기상청자료와 약 ${\pm}3.0^{\circ}C$의 평균편차내에서 보정된 지표온도를 획득할 수 있었다. 연구결과의 재검증을 위하여 다른 시기의 Landsat 영상에 적용함으로써 대상지역에 대한 지표온도를 비교적 높은 정확도로 획득할 수 있었다.
본 논문에서는 어안렌즈의 방사형 왜곡을 보정하면서 생기는 계단 현상과 흐려짐 현상을 제거하기 위해서 자기 예제 참조기반 단계적 어안 렌즈 영상의 기하학적 보정과 복원 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 포물선 방정식을 적용해서 어안 렌즈 영상을 단계적으로 보정하고, 보정된 결과 영상에 자기 예제 참조 방법을 적용하여 계단 현상(jagging artifact)과 흐려짐 현상(blur artifact) 등의 부작용을 제거한다. 제안된 방법은 어안 렌즈 영상의 기하학적 보정과 주변부 열화 개선이 필요한 자동차의 전후방 카메라, 비디오 감시 시스템 등에 적용하여 손실율이 적은 영상 획득을 가능하게 한다.
전방향 3차원 라이다 센서와 비전 카메라는 자동차나 드론 등의 자율주행기술 개발에 활용되고 있다. 한편 라이다 센서와 카메라 좌표계 사이의 변환 관계를 보정하기 위한 기존의 기술들은 특수한 보정물체를 제작하거나 보정물체의 크기가 큰 단점이 있다. 본 논문에서는 한 개의 구형물체를 사용하여 두 센서 사이의 기하보정을 간편하게 구현하는 방법을 소개한다. 구형 물체의 3차원 거리정보에서 RANSAC으로 네 개의 3차원 점을 선택하여 구의 중심좌표를 계산하고, 카메라 영상에서 물체의 2차원 중심점을 구하여 두 센서를 보정하였다. 구는 다양한 각도에서 영상을 획득하여도 항상 원형의 형상을 유지하기 때문에 데이터 획득 시 유리한 장점이 있다. 본 논문에서 제안하는 방법으로 약 2픽셀의 투영오차의 결과를 얻었고, 기존의 방법과의 비교실험을 통하여 제안 기술의 성능을 분석하였다.
고해상도 위성영상의 기하보정을 위해 촬영 당시의 위성 센서와 지표면과의 기하학적 관계를 복원하는 센서모델링 과정이 필요하다. 이를 위해 일반적으로 고해상도 위성은 RPC (Rational Polynomial Coefficient) 정보를 제공하고 있지만, 제공 RPC는 위성 센서의 위치와 자세 등에 의해 발생하는 기하왜곡을 포함하고 있다. 이러한 RPC 오차를 보정하기 위해 일반적으로 지상기준점(Ground Control Points)을 활용한다. 지상기준점을 수집하는 대표적인 방법으로 현장 측량을 통해 지상좌표를 취득하지만, 이는 위성영상의 품질이나 촬영 시기에 따른 토지피복의 변화, 기복변위 등으로 위성영상 내에서 지상기준점을 판독하기에 어려운 문제가 있다. 이에 최근에는 다양한 센서로부터 취득된 영상지도를 참조자료로 이용하여, 영상정합 기법을 통해 지상기준점 수집을 자동화할 수 있다. 본 연구에서는 무인항공기 영상을 활용하여 추출된 정합점을 통해 KOMPSAT-3A 위성영상의 RPC를 보정하고자 한다. 무인항공기 영상과 KOMPSAT-3A 위성영상의 정합점 추출을 위한 전처리 방법을 제안하고, 대표적인 특징기반 정합기법(Feature-based matching method)과 영역기반 정합기법(Area-based matching method)인 SURF (Speeded-Up Robust Features)와 위상상관(Phase Correlation) 기법을 각각 적용하여 추출된 정합점의 특성을 비교하였다. 각 기법을 통해 추출된 정합점을 활용하여 RPC 보정계수를 산출한 후, GNSS (Global Navigation Satellite System) 측량을 통해 직접 취득한 검사점에 적용하여 KOMPSAT-3A의 기하품질을 향상하였다. 제안기법의 성능 및 활용성 검증을 위해 GCP를 이용하여 보정한 결과와 비교하여 분석하였다. GCP 기반 보정 방법은 제공 RPC보다 Sample은 2.14 pixel, Line은 5.43 pixel 만큼 개선된 보정 정확도를 보였다. 그리고 SURF와 위상상관 기법을 활용한 제안기법은 제공 RPC보다 각각 Sample은 0.83 pixel, 1.49 pixel만큼 보정되었으며, Line은 4.81 pixel, 5.19 pixel만큼 개선되었다. 이를 통해 GCP 기반 위성영상 RPC 보정 방법의 대안으로 무인항공기 영상이 활용될 수 있음을 확인하였다.
공작기계의 오차는 크게 기하하적 오차, 열변형 오차 및 가공오차로 나눌 수 있다. 본 연구에서는 2차원 가공에서, 각 오차의 원인이 전체 오차에 미치는 영향과 각 오차의 상대적 크기를 정량적으로 분석하였다. 오차의 상대적 크기는 열변형 오차와 가공오차가 상대적으로 기하학적 오차에 비해 크게 나타났으며, 이는 가공 정밀도에 직접적으로 관계된다고 판단되었다. 세 가지 오차를 제거하기 위해 측정된 오차 프로파일을 이용하여 오차의 보정가능성을 검토하였다. 그 결과 각각의 오차요인에 대하여 약 50%의 시스템 오차를 보정할 수 있었으며, 특히, 열변형 오차와 가공오차의 경우 큰 폭으로 오차를 보정할 수 있음을 확인하였다. 본 연구를 통하여 가공에 관한 기본적인 데이터 베이스를 구축할 수 있으며, 이를 통해 사용자 관점에서 가공오차에 대한 보정이 가능할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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