• 대한원격탐사학회지
• /
• 제39권6_1호
• /
• pp.1309-1320
• /
• 2023

모바일 기기의 기술 발전과 대중화는 어디서든 사용자의 위치를 확인할 수 있으며 인터넷을 사용할 수 있도록 발전되었다. 그러나 실내의 경우 인터넷은 끊김없이 사용할 수 있지만 global positioning system (GPS) 기능은 활용하기 어렵다. 실내 공공장소인 백화점, 박물관, 컨퍼런스장, 학교, 터널 등 GPS가 수신되지 않는 음영 지역에서 실시간 위치정보 제공의 필요성이 증가하고 있다. 이에 따라 최근의 실내 측위 기술은 랜드마크 데이터베이스를 구축하기 위해 light detection and ranging (LiDAR) 장비를 기반으로 연구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 랜드마크 데이터베이스 구축의 접근성에 초점을 두어 모바일 기기를 기반으로 랜드마크를 촬영한 단일 이미지와 사전에 구축된 랜드마크 데이터베이스 정보를 이용하여 사용자의 위치를 추정하는 기법을 개발하고자 하였다. 첫 번째로, 랜드마크 데이터베이스를 구축하였다. 랜드마크를 촬영한 모바일 이미지만으로 사용자 위치를 추정하기 위해서는 모바일 이미지에서 랜드마크 검출이 필수적이고, 검출된 랜드마크에서 고정적인 성격을 가진 지점의 지상좌표 취득이 필수적이다. 두 번째 단계에서는 bag of words (BoW) 영상 검색 기술을 적용해 랜드마크 데이터베이스 중 모바일 이미지가 촬영한 랜드마크를 유사한 4위까지 검색하였다. 세 번째 단계에서는 scale invariant feature transform (SIFT) 특징점 추출 기법과 Homography random sample consensus (RANSAC)을 통해 검색된 4개의 후보 랜드마크들 중 가장 유사한 하나의 랜드마크를 선정하였고, 이때 임계값 설정을 통해 정합점 수를 기반으로 한 차례 더 필터링을 수행하였다. 네 번째 단계에서는 대응된 랜드마크와 모바일 이미지간의 Homography 행렬을 통해 랜드마크 이미지를 모바일 이미지에 투사하여 랜드마크의 영역과 코너(외곽선)점을 검출하였다. 마지막으로, 위치추정 기법을 통해 사용자의 위치를 추정하였다. 해당 기술의 성능을 분석한 결과, 랜드마크 검색 성능은 약 86%로 측정되었다. 위치추정 결과와 사용자의 실제 지상좌표를 비교한 결과, 약 0.56 m의 수평 위치 정확도를 갖는 것이 확인되어 별도의 고가 장비 없이 랜드마크 데이터베이스를 구축하여 모바일 영상으로 사용자 위치 추정이 가능한 것을 확인하였다.

• 지능정보연구
• /
• 제18권1호
• /
• pp.1-21
• /
• 2012

최근 스마트폰의 등장으로 인해 사용자들은 시간과 공간의 제약 없이 스마트폰을 이용한 새로운 의사소통의 방법을 경험하고 있다. 이러한 스마트폰은 고화질의 컬러화면, 고해상도 카메라, 실시간 3D 가속그래픽과 다양한 센서(GPS와 Digital Compass) 등을 제공하고 있으며, 다양한 센서들은 사용자들(개발자, 일반 사용자)로 하여금 이전에 경험하지 못했던 서비스를 경험할 수 있도록 지원하고 있다. 그 중에서 모바일 증강현실은 스마트폰의 다양한 센서들을 이용하여 개발할 수 있는 대표적인 서비스 중 하나이며, 이러한 센서들을 이용한 다양한 방법의 모바일 증강현실 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 모바일 증강현실은 크게 위치 정보 기반의 서비스와 내용 기반 서비스로 구분할 수 있다. 위치 정보 기반의 서비스는 구현이 쉬운 장점이 있으나, 증강되는 정보의 위치가 실제의 객체의 정확한 위치에 증강되는 정보가 제공되지 않는 경우가 발생하는 단점이 존재한다. 이와 반대로, 내용 기반 서비스는 정확한 위치에 증강되는 정보를 제공할 수 있으나, 구현 및 데이터베이스에 존재하는 이미지의 양에 따른 검색 속도가 증가하는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 위치 정보 기반의 서비스와 내용기반의 서비스의 장점들을 이용한 방법으로, 스마트폰의 다양한 센서(GPS, Digital Compass)로 부터 수집된 정보를 이용하여 데이터베이스의 탐색 범위를 줄이고, 탐색 범위에 존재하는 이미지들의 특징 정보를 기반으로 실제의 랜드마크를 인식하고, 인식한 랜드마크의 정보를 링크드 오픈 데이터(LOD)에서 검색하여 해당 정보를 제공하는 랜드마크 가이드 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 크게 2개의 모듈(랜드마크 탐색 모듈과 어노테이션 모듈)로 구성되어있다. 첫 번째로, 랜드마크 탐색 모듈은 스마트폰으로 인식한 랜드마크(건물, 조형물 등)에 해당하는 정보들을 (텍스트, 사진, 비디오 등) 링크드 오픈 데이터에서 검색하여 검색된 결과를 인식한 랜드마크의 정확한 위치에 정보를 제공하는 역할을 한다. 스마트폰으로부터 입력 받은 이미지에서 특징점 추출을 위한 방법으로는 SURF 알고리즘을 사용했다. 또한 실시간성을 보장하고 처리 속도를 향상 시키기 위한 방법으로는 입력 받은 이미지와 데이터베이스에 있는 이미지의 비교 연산을 수행할 때 GPS와 Digital Compass의 정보를 사용하여 그리드 기반의 클러스터링을 생성하여 탐색 범위를 줄임으로써, 이미지 검색 속도를 향상 시킬 수 있는 방법을 제시하였다. 두 번째로 어노테이션 모듈은 사용자들의 참여에 의해서 새로운 랜드마크의 정보를 링크드 오픈 데이터에 추가할 수 있는 기능을 제공한다. 사용자들은 키워드를 이용해서 링크드 오픈 데이터로에서 관련된 주제를 검색할 수 있으며, 검색된 정보를 수정하거나, 사용자가 지정한 랜드마크에 해당 정보를 표시할 수 있도록 지정할 수 있다. 또한, 사용자가 지정하려고 하는 랜드마크에 대한 정보가 존재하지 않는다면, 사용자는 랜드마크의 사진을 업로드하고, 새로운 랜드마크에 대한 정보를 생성하는 기능을 제공한다. 이러한 과정은 시스템이 카메라로부터 입력 받은 대상(랜드마크)에 대한 정확한 증강현실 컨텐츠를 제공하기 위해 필요한 URI를 찾는데 사용되며, 다양한 각도의 랜드마크 사진들을 사용자들에 의해 협업적으로 생성할 수 있는 환경을 제공한다. 본 연구에서 데이터베이스의 탐색 범위를 줄이기 위해서 랜드마크의 GPS 좌표와 Digital Compass의 정보를 이용하여 그리드 기반의 클러스터링 방법을 제안하여, 그 결과 탐색시간이 기존에는 70~80ms 걸리는 반면 제안하는 방법을 통해서는 18~20ms로 약 75% 정도 향상된 것을 확인할 수 있었다. 이러한 탐색시간의 감소는 전체적인 검색시간을 기존의 490~540ms에서 438~480ms로 약 10% 정도 향상된 것을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
• /
• 대한원격탐사학회 2007년도 춘계학술대회 논문집
• /
• pp.70-75
• /
• 2007

2008년 12월에 우리나라 최초의 통신해양기상위성(Communications， Oceanography and Meteorology Satellite, COMS)이 발사될 예정이다. 통신해양기상위성의 영상데이터의 기하보정을 위하여 다음과 같은 연구를 수행하였다. 기상위성은 정지궤도상에 위치하여 전지구적인 영상을 얻는다. 영상의 전지구적인 해안선은 구름 등으로 가려져서 명확한 정보를 제공할 수 없게 된다. 구름 등으로 방해되지 않는 명확한 해안선 정보를 얻기 위하여 구름 추출을 한다. 실시간으로 기상정보를 얻는 기상위성의 특성상 정합에 전체 영상을 사용하면 수행시간이 다소 소요된다. 정합시 전체 영상에서 정합을 위한 후보점 추출을 위하여 GSHHS(Global Self-consistent Hierarchical High-resolution Shoreline)의 해안선 데이터베이스를 사용하여 211 개 의 랜드마크 칩들을 구축하였다. 이때 구축된 랜드마크 칩은 실험에 사용한 GOES-9의 위치 동경 155도를 반영하여 구축하였다. 전체 영상에서 구축된 랜드마크 칩들의 위치를 중심으로 구름추출을 수행한다. 전체 211 개의 후보점 중 구름이 제거된 나머지 후보점에 대하여 정합을 수행한다. 랜드마크 칩과 위성영상 간의 정합 중 참정합과 오정합이 존재하는데 자동으로 오정합을 검출하기 위하여 강인추정기법 (RANSAC, Random Sample Consensus)을 사용한다. 이때 자동으로 판별되어 오정합이 제거된 정합결과로 최종적인 기하보정을 수행한다. 기하보정을 위한 센서모델은 GOES-9 위성의 센서특정을 고려하여 개발되었다. 정합 및 RANSAC결과로 얻어진 기준점으로 정밀 센서모델을 수립하여 기하보정을 실시하였다. 이때 일련의 수행과정을 통신해양기상위성의 실시간 처리요구사항에 맞도록 속도를 최적화하여 진행되도록 개발하였다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제21권6호
• /
• pp.505-516
• /
• 2005

2008년도에 발사 예정인 통신해양기상위성은 자동 영상기반 항법을 수행할 예정이다. 자동 영상기반 항법을 위해서는 랜드마크 칩과 영상간의 정합을 수행하는 랜드마크 검출도 자동 수행되어야 한다. 그러기 위해서는 자동 정합의 문제점인 오정합에 대한 해결책이 필요하다. 이런 문제를 해결하기 위해서 우리는 강인추정기법 중 하나인 Random Sample Consensus (RANSAC)를 통한 자동 오정합 판별을 제안한다. 우리는 RANSAC을 이용한 자동 오정합 판별을 실험하기 위해서 GOES-9의 영상과 해안선 데이터베이스에서 추출한 30개의 랜드마크 칩을 이용하여 정합을 수행하였다. 정합수행 후에 RANSAC 추정 기법으로 오정합을 판별해 내었으며, RANSAC에 오차 임계값으로 2.5 픽셀을 설정했을 때, 모든 오정합을 판별할 수 있었다.

• 대한지리학회지
• /
• 제41권5호
• /
• pp.582-599
• /
• 2006

최근 정보기술의 발달과 대중화로 인해, 일반인들에게 지리정보의 보급이 확대되었고, 길찾기를 위한 인터넷 지도서비스나 혹은 차량항법장치 등은 공간의사결정에 지리정보시스템을 활용하는 좋은 사례라고 할 수 있다. 기존의 시스템이 제공하는 서비스에서 발견할 수 있는 문제점 중 하나는, 사용자가 그 지역에 처음 방문한 여행자이든 혹은 사용자가 그 지역에 지리를 어느 정도 알고 있는 거주자이든, 동일한 방식의 길찾기 방식이 적용된다는 점이다. 주어진 도시지역에 대한 공간지식은 거주기간에 따라 발달하게 되고, 도시이동은 공간에 대한 경험 속에서 발달된 인지지도에 많은 영향을 받게 되며, 이들의 공간적 지식의 발달은 그들이 속한 사회적 관계에 밀접한 영향을 받게 된다. 따라서 보다 인지적인 길찾기를 위한 서비스를 위해서는, 주어진 지역 내에서 사람들에게 잘 알려진 장소들, 다시 말해, 랜드마크를 통한 위치 인식이 중요한 역할을 하게 된다. 본 연구는 사회적 관계를 공유하는 한 지역 내 커뮤니티의 지역이동에 있어서 발달하는 인지지도를 하나의 공유된 지식으로 보고 이를 활용하는 도시공간이동에 대한 개념적 모델을 제시하였다. 이와 함께, 개념적 모델에 지식공학의 접근방식 중 하나인 온톨로지 방법론의 응용가능성을 살펴보았다. 지역 내 잘 알려진 공유된 랜드마크 지식을 지식모델링 기법의 하나인 온톨로지 방법으로 모델링하여 재사용가능한 지역지식으로 구조화하여 이를 공유 온톨로지라 정의하였다. 사례연구에서는 설문조사와 웹 내용분석의 방식을 통해 랜드마크의 추출하고, 온톨로지 방법론을 통해 사례지역 내 랜드마크 정보를 데이터베이스로 구성하여 활용하는 방안에 대하여 고찰하였다. 본 연구는 기계적 알고리듬으로만 제한된 현재의 GIS 기능을 인지적 모델과 접목을 도모하는데 큰 의미를 갖는다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제15권3호
• /
• pp.101-107
• /
• 2014

본 논문에서는 랜드마크 윈도우 기반의 빈발 패턴 마이닝 기법을 분석하고 성능을 평가한다. 본 논문에서는 Lossy counting 알고리즘과 hMiner 알고리즘에 대한 분석을 진행한다. 최신의 랜드마크 알고리즘인 hMiner는 트랜잭션이 발생할 때 마다 빈발 패턴을 마이닝 하는 방법이다. 그래서 hMiner와 같은 랜드마크 기반의 빈발 패턴 마이닝을 온라인 마이닝이라고 한다. 본 논문에서는 랜드마크 윈도우 마이닝의 초기 알고리즘인 Lossy counting와 최신 알고리즘인 hMiner의 성능을 평가하고 분석한다. 우리는 성능평가의 척도로 마이닝 시간과 트랜잭션 당 평균 처리 시간을 평가한다. 그리고 우리는 저장 구조의 효율성을 평가하기 위하여 최대 메모리 사용량을 평가한다. 마지막으로 우리는 알고리즘이 안정적으로 마이닝이 가능한지 평가하기 위해 데이터베이스의 아이템 수를 변화시키면서 평가하는 확장성 평가를 수행한다. 두 알고리즘의 평가 결과로, 랜드마크 윈도우 기반의 빈발 패턴 마이닝은 실시간 시스템에 적합한 마이닝 방식을 가지고 있지만 메모리를 많이 사용했다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제23권4호
• /
• pp.297-309
• /
• 2007

2008년 12월 우리나라 최초의 통신해양기상위성이 발사될 예정이다. 통신해양기상위성의 지상국은 위성영상 데이터의 정확도 향상을 위해 사용자에게 기하보정된 영상을 공급해야 한다. 이때 지상국에 요구되는 처리시간은 30분 내외이며, 전체 처리시간의 준수를 위해 자동기하보정의 기술개발과 기하보정시 수행시간의 효율성이 중요하다. 자동기하보정은 위성의 영상좌표계와 지구좌표계상의 수학적인 관계를 나타내는 센서모델을 자동으로 수립하여 기하보정을 수행하는 것이다. 센서모델 수립을 위해 사용되는 기준점은 위성영상과 랜드마크 칩간의 정합결과를 통해서 자동으로 결정되어다. 실험에 사용한 위성영상은 GOES-9영상이며 실험을 위해 전세계 해안선 데이터베이스를 사용하여 랜드마크 칩을 211개 생성하였다. 위성영상에 존재하는 구름은 위성영상과 랜드마크 칩간의 정합시 오정합을 유발하므로 GOES-9영상의 채널1과 채널2영상에서 구름검출을 수행하여 구름이 아닌 지역에 대해서만 정합을 수행하였으며 가시영상인 채널1영상에서 밤시간이 아닌 지역에 대해서만 정합이 수행될 수 있도록 밤낮을 구분하여 처리하였다. 이때 정합결과는 오정합(Outlier)이 포함되어 있어 강인추정기법 중 하나인 RANSAC을 사용하여 이를 제거하였다. 강인추정기법으로 오정합이 제거된 정합결과를 기준점으로 사용하여 센서모델을 수립하였다. 수립된 모델의 정확도는 채널1영상의 해상도를 기준으로 하였을 때 $1{\sim}2$ 픽셀의 에러가 나타났고 기하보정된 영상에 해안선을 투영하여 센서모델의 정확도를 육안으로 확인하였다. 이때 위성영상의 해안선과 투영된 해안선이 일치함으로써 기하보정이 잘 이뤄졌음을 알 수 있었다. 실험결과 정합된 RANSAC, 센서모델 수립 및 자동기하 보정의 전체 처리시간은 약 4분여가 소요되었다. 이로써 본 논문에서 제안된 자동기하보정방법은 기하보정이 효과적으로 이뤄지고 있으며, 또한 통신해양기상위성의 전처리요구시간에도 만족함을 보여주고 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제15권1호
• /
• pp.63-70
• /
• 2012

본 논문에서는 ASM(active shape model)의 성능을 향상시키기 위하여 형태(shape) 정렬 방법과 이차원 특징벡터 추출 방법을 제안한다. 기존 알고리즘은 입력 이미지의 중간 검출 랜드마크와 기준 모델 간의 정렬을 위하여 스케일, 회전, 이동 정보 만을 이용한다. 하지만 위의 평면적인 정보 만으로는 얼굴과 같이 입체적인 물체의 포즈 변화나 삼차원적인 움직임 등을 제대로 반영할 수 없다. 이를 개선하기 위하여 자유도를 증가시킴으로써 형태의 복잡한 변화에 보다 강인한 형태정렬 방식을 제안한다. 또한, 멀티스케일로 이차원 프로파일을 구하고 이들의 공분산 행렬을 trimming하여 검출속도를 향상시키는 방법을 제안한다. 비교적 다양한 포즈로 촬영한 얼굴 이미지 데이터베이스를 이용하여 제안 알고리즘의 형태 검출 성능을 확인한다.