지형공간정보체계는 사용이 용이하여 널리 대중화되어가고 있다. 최근 수치사진측량은 GIS데이터베이스를 구축하거나 갱신하기 위한 경제적인 방법으로 인정받아 가고 있다. 지형공간정보의 획득을 위한 근거리사진측량은 좌표해석을 위해 이용되고 있는 번들조정이 요구된다 번들조정은 외부표정요소를 결정하기 위해서 초기 근사 값과 기준점들을 필요로 한다. 본 연구에서는 번들조정을 수행하기 전에 초기근사값을 추정하기 위한 종래의 방법들을 비교분석하고, 이들 외부표정요소의 결정을 위한 새로운 알고리즘을 개발하여 비용을 절감할 수 있는 방안을 제시하고자 하였다. 우선 효과적이고 경제적이며 보다 정확한 사진측량 관측값처리 기법을 제공하고자, 기존의 DLT 알고리즘에 관측값에서의 모든 종류의 과대오차들을 자동적으로 검출하고 제거하기 위한 robust 방법과 해를 위해 필요한 기준점의 수를 줄이기 위해 GPS를 도입하였다. 또한 본 논문에서는 단사진으로 처리하는 새로운 후방교회법(space resection)유도하였다. 제안한 방법의 주된 장점은 외부표정요소의 초기근사값을 요구하지 않고 계산과정에서 반복계산을 요구하지 않는다는 점이다.
인간의 삶에 많은 영향을 끼치고 있는 해빈, 해안사구 등과 같은 해안지형은 역동적으로 변화하고 있고, 이에 대한 연구가 진행되고 있다. 해안지형의 변화량을 측정하기 위해 기존에는 측량기기에 의한 수준측량방법을 주로 이용해왔다. 이 연구에서는 기존에 고려되지 않았던 근거리 사진측량기법으로 해안사구 단면에 대한 고도값을 계산하였다. 즉 번들조정과 공선조건식의 역변환을 통해 비측량용 디지털 사진기로 촬영된 지상사진의 입체쌍으로부터 미지점의 고도값을 계산하였다. 6개의 기준점을 이용하여 번들조정을 수행하였고, 미지점 고도갈의 계산값과 실측갈을 비교한 결과 10cm 이내의 오차가 나타났다. 일반적으로 해안사구 지형은 모래질의 연약지반으로 실측시 수준척이 견고하게 고정되지 않고, 좁은 지역을 측량할 경우 인접지점에 교란현상을 발생시켜 측정오차가 크게 나타날 수 있다. 해안사구의 고도값을 측정하는 연구에서 디지털 사진측량방법은 기존의 수준측량이 갖는 문제점을 극복하면서 이를 대체할 수 있을 것이다.
본 연구는 자체검정 번들조정법에서 과대오차를 처리하기 위한 최적의 Robust 추정법과 축척추정량(S.E)를 조사하는데 목적을 두고 있다. 과대오차의 검출에 있어서 여러가지 경중률을 적용하기 위하여 5가지 Robust 추정법과 3가지 축척추정량을 사용하였으며, 2가지 기준점배치형태(고밀도, 저밀도)와 3가지 과대오차(4$\sigma o$. 20$\sigma o$. 50$\sigma o$)는 비교분석을 위해 이용되었다. 그 결과, Robust 추정법중 Anscombe 추정법이 가장 좋은 정확도를 보여 주고 있으며, 기준점 배치형태에 따른 축척추정량의 적용을 분석한 결과 기준점 배치밀도가 높은 경우는 Type II 축척추정량이, 기준점 배치밀도가 낮은 경우는 Type III 축척추정량이 안정되고 정확한 결과값을 나타내었다. 따라서 정밀한 구조물 해석에 있어서 과대오차의 영향을 제거하고 정확도를 향상시킬 수 있는 최적 축척추정량을 이용한 Robust 번들조정법의 활용이 기대된다.
소규모 지역의 3차원 공간정보를 신속하게 구축하는 분야에 UAV를 이용하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서는 지상기준점을 사용하지 않고 스테레오 카메라를 UAV에 탑재하여 영상을 수집하고 영상 매칭과 번들조정, 그리고 축척계수의 결정을 통해서 3차원 위치를 신속하게 구축하고자 하였다. 실험을 통해서 스테레오 제약조건을 이용하여 번들조정을 수행한 경우 평균제곱근오차는 1.475m로 나타났으며 축척을 고려하여 절대표정을 수행한 경우 0.029m로 나타났다. 이를 통해, 본 연구에서 제안한 스테레오 카메라를 장착한 UAV의 자료처리 방법을 이용할 경우 지상기준점을 사용하지 않고도 높은 정확도의 3차원 공간정보를 구축할 수 있는 것을 알 수 있었다.
최근 농업, 산림관리, 해안환경 모니터링 등 다양한 분야에서 다분광 카메라의 활용, 특히 드론에 탑재되어 활용되는 사례가 증대되고 있다. 산출되는 다분광 영상은 위치정보를 위해 주로 드론에 탑재된 GPS (Global Positioning System)나 IMU (Inertial Measurement Unit) 센서를 이용해 지리참조(georeferencing)되는데, 보다 높은 정확도를 위해서는 직접 측량한 지상 기준점을 이용하기도 한다. 하지만, 직접 측량에 드는 비용 및 시간으로 인해 또는 직접 접근이 어려운 지역에 대해서는 지상 참조값을 활용하지 않고 지리참조를 수행해야하는 경우가 자주 발생하게 된다. 본 연구는 지상기준점이 가용하지 않은 경우에 다분광카메라로부터의 영상의 지리참조 정밀도를 향상시키기 위해 같이 탑재된 고해상도 RGB카메라의 영상을 활용하는 방안에 대하여 연구한다. 드론 영상은 우선 번들조정을 통해 카메라의 외부표정 요소를 추정하였고, 이를 지상 기준점을 이용한 경우의 외부표정 및 위치결과와 비교하였다. 실험결과, 고해상도 영상을 포함하여 번들조정을 하게 될 경우, 다분광 카메라 영상을 단독으로 활용할 때보다, 다분광 카메라 영상의 지리참조 오차가 비약적으로 감소하였음을 확인하였다. 추가로 한 지상 지점에서 드론으로의 방향각을 추정할 때의 오차를 분석한 결과, 마찬가지로 고해상도 RGB영상을 포함하여 번들조정하게 되면 기존의 방향각 오차가 한 단위이상 감소하는 것으로 나타났다.
사진측량(寫眞測量)에서 이용되는 번들조정(調整)은 공선조건(共線條件)을 기초로 하며, 많은 비지형(非地形)분야에서 이용되고 있다. 그러나 비측량용(非測量用)사진기의 경우 지표(指標)가 없고 내부(內部) 및 외부표정요소(外部標定要素)의 초기근사값을 모르기 때문에, 이를 필요로 하는 번들조정(調整)에는 적용할 수 없다. 상좌표(像座標)로 부터 절대좌표(絶對座標)가 근사값을 요구하지 않고 직접변환되는 DLT(direct linear transformation) 프로그램이 Marzan과 Karara에 의해 개발되었다. 본(本) 논문(論文)에서는, 비측량용(非測量用)사진기에 의한 근거리사진측량(近距離寫眞測量)의 정확도(正確度)를 향상시키기 위해 DLT프로그램을 수정하였다. 수정된 프로그램에는 과대오차(過大誤差)의 검출(檢出) 및 외부표정요소(外部標定要素)의 계산과정을 포함시켰으며, 반복계산수를 증가시켰다.
현재 현업에서 사용되고 있는 상용 무인기 영상처리 소프트웨어는 카메라 캘리브레이션 정보나 영상 전체에 대한 블록 번들조정 정확도만 제공할 뿐 스테레오 페어의 실제 도화 가능여부에 대한 정확도는 거의 제공하지 않는다. 본 논문에서는 무인기 영상처리 소프트웨어에서 산출된 표정요소를 사용하여 도화품질을 산출하고 실제 도화기에 적용하여 도화품질의 신뢰성에 대해서 분석하였다. 도화품질은 Y시차 정확도, 상대모델 정확도, 절대모델 정확도의 3가지 정확도로 정의하였다. Y시차 정확도는 스테레오 페어간 입체시 여부를 판단할 수 있는 정확도이다. 상대모델 정확도는 모델 좌표계 상에서 스테레오 페어간 상대적인 번들조정 정확도이다. 절대모델 정확도는 절대 좌표계에서 번들조정 정확도이다. 실험데이터는 도심지를 대상으로 회전익에서 취득된 GSD 5 cm급의 영상 723장을 사용하여 도화품질을 분석하였다. 연구진이 개발한 기술을 사용해 예측한 상대모델 정확도와 실제 도화기에서 관측한 정확도의 최대오차는 0.11 m로 정밀한 결과를 보여 주었다. 절대모델 정확도도 마찬가지로, 도화기에서 관측한 정확도의 최대오차는 0.16 m로 정밀한 결과를 보여주었다.
Purpose: The purpose of this study was to evaluate the effectiveness of a ventilator-associated pneumonia (VAP) bundle. Methods: This was a retrospective study that was carried out between June 2010 and October 2015. In this study, 3,224 intubated patients were included. The VAP bundle which was applied to Group 1 patients (n=470) included head-of-bed elevation to 30 degrees, cuff pressure monitorization, prophylaxis of peptic ulcer, and prophylaxis of deep vein thrombosis. The VAP bundle for Group 2 patients (n=1,914) included all the elements of the VAP bundle for Group 1 patients and one additional element which was oral care with 0.12% chlorhexidine. The VAP bundle for Group 3 patients (n=870) added sedative interruption and assessment of readiness to extubate to the VAP bundle for Group 2. Results: The numbers and incidences of VAP were significantly different among the three groups. Moreover, there were significant differences among groups in ICU length of stay and mortality. Conclusion: Three different VAP prevention bundles made different effects in patient outcomes.
본 논문에서는 근접 사진측량을 이용한 모형말뚝 선단부 주변의 지반 변형 측정 방법에 대하여 연구하였다. 모형 토조에 말뚝을 단계적으로 관입하여 말뚝 주변에서 지반 변형이 발생하는 크기 및 궤적을 근접 사진측량으로 모니터링 하는 방법을 제시하였다. 토조에 설치된 평면 기준점을 셀프캘리브레이션 번들조정에 활용 가능하도록 가로 3장 및 세로 1장의 사진으로 구성하고, 정확하고 효율적인 사진측량을 위해 필요한 기준점 및 타겟점 영상 좌표 자동 독취, 그리고 토조 환경에서 필요한 토조 빛 굴절 등을 해결하기 위한 방법론을 제시하여 실험을 통해 검증하였다. 실험 결과, 말뚝 관입 단계에 따라 기준점 및 타겟점의 영상좌표를 자동으로 추출 가능하였고 토조 굴절이 고려된 번들조정을 통해 자동화된 지반 변형 측정이 가능하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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