향후 구축될 3차원 수치지도의 정확도 검증을 위해서는 기준점 또는 검사점 역할을 할 수 있는 건물 모서리와 같은 대상점에 대한 정확한 3차원 좌표값이 반드시 필요하다. 건물 모서리 점에 대한 좌표는 GPS를 이용하여 결정한 지상기준점으로부터 거리 또는 각을 이용한 지상측량의 방법으로 결정할 수 있는데, 지상기준점의 오차는 지상측량을 통해서 최종적으로 건물 모서리좌표에 영향을 미치므로 이는 반드시 고려되어야 한다. 본 연구에서는 GPS 등으로 결정한 지상기준정의 오차정보가 지상측량을 통해 최종적인 미지수인 건물 모서리 점의 추정값에 미치는 영향에 대해서 수학적으로 분석하고 시뮬레이션 데이터틀 통해 수치적으로 테스트 했다. 지상기준점의 오차는 수평방향 1-4cm 수직방향 2-8cm에 대해서 각각 테스트 했으며 GPS 위치결정의 특성상 수칙방향의 오차가 수평방향의 오차의 두 배가 되도록 했다. 위치결정을 위한 지상측량 방법은 거리측량을 기준으로 테스트했으며, 추정된 건물 모서리점의 정밀도는 지상기준점의 오차에 거의 선형적으로 비례함을 알 수 있었다. 또한 건물 모서리 점의 최종 추정좌표는 관측장비의 정밀도에 따라 부여한 랜덤오차에 따라 달라지지만 추정 정밀도는 거의 일정함을 알 수 있었다.
한반도의 정밀관측을 목적으로 개발된 KOMPSAT-2위성의 영상을 활용하기 위해서는 촬영 시 발생하는 기하학적 왜곡의 보정이 필요하다. 본 연구에서는 지상기준점(Ground Control Point: GCP) 선택의 세 가지 특성을 각각 적용하여 기하보정을 하였다. 보정 영상의 정확도 검정을 위하여 수치지도(digital map)를 이용한 평균제곱근오차(Root Mean Square Error: RMSE)와 육안검사를 통해 정확도를 비교하였다. 그 결과 영상의 중앙은 선형 교차점을 선택한 방법이 가장 정확하였고, 가장자리는 건물의 모서리 또는 건물의 중심을 선택한 방법이 우수하였다.
본 논문은 항공 LiDAR 데이터의 정확도를 수평과 수직으로 구분하여 현지의 측량기준점을 이용하여 평가하였다. 항공 LiDAR 측량은 좌우 스캔방식에 의한 레이저 포인트를 취득하므로, 미리 측량된 점과 정확히 일치하는 포인트를 획득하기가 어렵다. 따라서 본 연구에서는 현지 측량점 주변에 위치한 점들을 종합적으로 이용하여 비교, 평가를 실시하였다. 수평위치의 정확도는 LiDAR 포인트로부터 각 건물면에 대한 평면방정식을 구성하여 모서리 점에 대한 좌표를 산출하여 현지 측량점과 비교한 결과, 평균오차 19cm, RMSE 21cm로 나타났으며, 16점 중에서 15점이 20cm 이내의 오차를 보였다. 수직위치의 정확도는 총41점에 대해 현지에서 측량한 검사점의 높이값을 이용하여 수직위치를 평가한 결과, 평균오차 10cm, RMSE 14cm로 나타났으며, 총 검사점의 75%가 15cm 이내로 오차를 보였다. 따라서 본 연구 결과를 바탕으로 향후 수치지형도 수정 갱신, 기본지리정보 및 삼차원공간정보 구축 등 LiDAR 데이터의 정확도에 따른 활용범위를 산정할 수 있을 것으로 판단된다.
항공기 동체에 널리 사용되고 있는 기계적 체결은 응력집중 및 접촉압력 등으로 인해 체결부로부터의 균열발생 가능성이 상대적으로 높다. 본 연구에서는 가중함수법을 적용하여 기계적 체결부에 존재하는 경사진 타원형 모서리균열의 표면점과 최심점에서의 혼합모드 응력확대계수 해석을 수행하였다. 가중함수에 포함된 미정계수들은 기준하중에 대한 유한 요소해석으로부터 구하였다. 경사각에 따른 응력확대계수의 변화를 해석하여 모드 I 응력 확대계수가 최대가 되는 임계 경사각을 결정하였고, 간극의 크기와 균열깊이가 임계 경사각에 미치는 영향을 조사하였다.
고해상도 위성영상으로부터 건물이나 도로 등 인공지물의 정보를 추출하기 위한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 영상에서 3차원 건물 정보를 추출하기 위해서 기존의 많은 연구들은 스테레오 영상이나 별도의 지상기준점, 또는 LIDAR 데이터 등을 사용하고, 센서모델링 등을 수행하였다. 이 연구에서는 단일 영상만을 이용하고, 센서모델링 등의 복잡한 과정을 거치지 않고 직접 건물의 3차원 정보를 추출하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 영상에 나타난 건물의 실제 그림자와 가상으로 영상 위에 투영시킨 그림자가 일치했을 때, 건물의 높이를 결정하고, 결정된 건물의 높이를 이용하여 건물 정면의 모서리 선을 생성한다. 생성된 모서리 선을 따라서 건물의 지붕 외곽선을 이동시켜서 건물의 위치 정보를 얻어낸다. 제안된 알고리즘은 지표면의 그림자를 이용한 방법과 다른 건물의 정면에 나타난 그림자를 이용한 방법으로 나누어진다. 제안된 알고리즘을 검증하기 위해서 IKONOS 스테레오 영상과 지상기준점을 이용하여 추출한 건물 높이와 제안된 알고리즘을 이용하여 추출한 건물 높이를 비교하였으며, 30개의 건물을 검증해 본 결과 추출된 건물 높이의 RMSE는 약 1.5m로 나타났다.
This paper presents a fast 3D mesh generation method using a surface based method with a stitching algorithm. This method uses the surface based method since the volume based method that uses 3D Delaunay triangulation can hardly deal with a large scale of scanned points. To reduce the processing time, this method also uses a stitching algorithm: after dividing the whole point data into several sections and performing mesh generation on individual sections, the meshes from several sections are stitched into one mesh. Stitching method prevents the surface based method from increasing the processing time exponentially as the number of the points increases. This method works well with different types of scanned points: a scattered type points from a conventional 3D scanner and a cross-sectional type from CT or MRI.
개인용 단말기 디스플레이 상의 광고물 객체의 기준점 설정하여 좌표 값, 색상 값을 받은 후 그 정보를 기반으로 광고물의 경계선을 추출한다. 경계선에서 추출된 4 모서리의 좌표와 거리 측정기를 통하여 측정한 거리 값을 통해 여러 위치에서도 광고물의 면적을 측정하는 시스템을 구현한다.
SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 알고리즘은 영상 데이터로부터 객체의 꼭지점이나 모서리와 같이 색상 성분의 차가 심한 영역에서 특징점을 찾아 벡터성분을 추출하는 알고리즘으로, 현재 얼굴인식, 3차원 객체 인식, 파노라마, 3차원 영상 복원 작업의 핵심 알고리즘으로 연구 되고 있다. 본 논문에서는 SIFT 알고리즘을 임베디드 환경에서 실시간으로 처리하기 위해 가장 연산량이 많은 특징점 위치 결정 단계를 Verilog HDL 언어를 이용하여 FPGA로 구현하고 그 성능을 분석한다. 하드웨어는 100MHz 클럭에서 $1,280{\times}960$영상기준 25ms, $640{\times}480$영상기준 5ms의 빠른 연산속도를 보인다. 그리고 Xilinx Virtex4 XC4VLS60 FPGA를 타겟으로 Synplify Pro 8.1i합성툴을 이용하여 합성시 약 45,792LUT(85%)의 결과를 나타낸다.
본 연구는 항공사진으로부터 지도를 제작하는 과정의 중간산출물인 도화원도를 이용하여 3차원 건물모델을 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기구축된 도화원도에 포함된 제한적인3차원 정보를 추출하여 지면모델, 지붕면모델과 벽면모델을 생성하는 과정으로 구성된다. 지붕면모델은 지붕면 모서리점들의 평면근사오차를 기준으로 단일평면이나 복합평면으로 생성한다. 단일평면은 강인추정법에 의한 평면근사를 통해, 복합평면은 삼각망에 기반한 분할 및 병합으로 구성된다. 벽면모델은 지붕면모델을 구성하는 모서리를 지면모델에 투영하여 생성한다. 실제 데이터에 적용한 결과 넓은 지역에 다양한 형태의 건물모델이 성공적으로 생성되었다. 제안된 방법은 기구축된 데이터를 이용하기 때문에 시간 및 비용적인 측면에서 효율적인 방법으로 평가된다.
무인항공사진측량을 이용한 지도제작의 지형·지물 묘사 방법에는 벡터화와 수치도화 방법이 있다. 벡터화 방법은 정사영상에서 평면위치를 추출하고, 수치표면모델(DSM: Digital Surface Model) 혹은 수치표고모델(DEM: Digital Elevation Model)에서 높이 값을 취득하고 있다. 그러나 지금까지 벡터화 성과의 정확도는 대부분 검사점만을 이용하여 분석하고 있어 지상시설물과 건물 등 3차원 지물의 위치정확도 판단이 어렵다. 이에 본 연구에서는 검사점 뿐만 아니라 지형·지물의 Layer별 모서리에 대한 정확도를 분석하여 벡터화를 이용한 3차원 공간정보취득 및 수치지도제작 가능성을 판단하고자 하였다. 촬영은 DJI사 Phantom 4 pro로 비행고도 90m에서 GSD (Ground Sample Distance) 3.6cm의 영상을 취득하였다. 연구 결과, 벡터화에 의한 묘사의 정확도는 현장측량 성과와 비교하여 검사점의 잔차를 분석한 결과 평면 RMSE (Root Mean Square Error)가 0.045m로 나타나 정사영상을 이용한 1/1,000 축척의 수치지형(평면)현황도 제작이 가능할 것으로 판단된다. 반면 전주, 옹벽 및 건물 등 Layer별 모서리 좌표를 기준자료와 비교하여 3차원 정확도를 분석한 결과 RMSE가 평면 0.068~0.162m, 표고 0.090~1.840m로 나타났다. 따라서 벡터화로 취득한 3차원 성과의 표고위치에서 오차가 크게 발생하여 벡터화를 이용한 3차원 공간정보 취득 및 1/1,000 수치지도제작이 어려운 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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