사진측정기는 2차원 사진 이미지를 사용해 비접촉식으로 3차원 좌표를 측정한다. 사진측정기는 2차원 사진으로부터 3차원 데이터를 재구성하기 위해 삼각측량법을 사용한다. 디지털 사진측정기는 측정사진에 대한 맵핑(mapping)과 비율 조정(scaling) 그리고 번들(bundle) 조정이 소프트웨어로 동시에 계산되며 이를 통해 카메라의 위치와 좌표를 해석해 낸다. 본 연구에서는 대형전파망원경의 구조적인 변형 측정, ISIM 시험 구조체의 사진측정기 결과 분석, 원자로 연료 조립물에 대한 수중 사진측정, 위성 광학 조립부 측정 및 위성 지상지원장비 측정과 같은 특별한 용도로 사용된 사진 측정기에 대해 소개하였다.
본 연구에서는 Rolleiflex 6006 측정용 카메라로 촬영된 사진과 DCS 420 디지털 카메라로부터 촬영된 화상을 이용, 수치근접사진측량을 실시한 후, 조경석의 표면 거칠기 측정 정확도 향상을 위하여 최소제곱법으로 기준평면 또는 기준곡면을 찾아 사용하는 방법을 연구하였으며, 조경석 표면의 연마 이전과 연마 이후의 표면 거칠기를 측정, 비교하여 연마후의 거칠기 감소크기를 산출하고, 측정 정확도를 알아보기 위하여 거칠기가 거의 없는 평면인 돌과 곡면인 돌의 표면 거칠기를 측정한 결과, 그 거칠기를 기대정확도 이상인 각각 $\pm$0.lmm 및 $\pm$0.2mm의 정확도로 측정할 수 있었다. 또한 측정용 카메라인 경우 렌즈왜곡 보정에 있어서 검정자료를 토대로 기준점을 사용하지 않는 직접보정방법인 Newton-Raphson법을 적용하여 기하학적 정확도가 향상된 수치사진화상을 얻을 수 있었으며, DCS 420 디지털 카메라와 윈도우 운영체계인 Visual basic 6.0을 이용하여, 표면 거칠기 측정시스템을 구축함으로써 연마이전 조경석과 연마이후 조경석에 대한 표면 거칠기 및 형상을 정밀 측정할 수 있는 수치근접사진측량기법을 제시할 수 있었다.
수문조사를 통한 유량자료는 물의 이수, 치수, 환경 등 홍수피해 방지, 수자원의 관리 및 계획을 위한 기초자료로 이용되고 있다. 하지만 예산, 인력, 안전 및 하천공사 등의 문제로 매년 모든 지점에서 유량 측정을 실시하지 못하는 어려움이 있다. 특히 홍수기의 태풍 등 큰 호우사상 발생 시 수위-유량관계 변화 검토가 필요하지만 홍수기 계획지점 이외 지점에서 측정은 위와 같은 문제로 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 이런 문제점을 개선하기 위해 최소 인력이 단시간 간편하게 드론을 활용하여 유량을 측정할 수 있는 방법을 도입하였다. 드론을 활용한 유량측정방법은 드론 사진측량 개념에서 접근하였으며 드론 사진측량의 정확도는 다양한 분야에서 많은 연구를 통해 입증된 바가 있다. 본 연구의 대상지점은 중랑천 상류에 위치한 의정부시(신곡교) 지점에서 보급형 회전익 드론 (DJI, 팬텀4 pro)을 활용하여 검증 목적을 위해 측정하였다. 유량측정은 드론으로 촬영된 항공사진 상에서 지상에 위치확인 가능한 지상기준점(GCP, Ground Control Point) 4개점을 선점하고 RTK-VRS 장비를 이용하여 측량을 수행하였다. 항공사진 촬영은 드론을 일정높이의 공중에 정지되어 있는 호버링(Hovering) 상태에서 카메라 타임랩스 기능으로 3초 간격 하도 내 수표면을 촬영하였다. 항공사진 수표면에 유하하는 부유물의 3초 간격 이동위치와 GCP 자료를 활용하여 X, Y 좌표 분석을 통해 3초간 이동거리를 표면유속으로 산정하고 통수단면적을 적용하여 유량을 산정하였다. 이와 같이 드론 사진측량으로 산정된 유량과 일반적인 유량측정 방법을 통해 개발된 수위-유량관계곡선식과의 비교를 통해 드론을 활용한 유량측정 방법의 적용성을 확인하였다. 다만, 드론이라는 기계적인 장비의 한계로 야간, 바람 및 강우 등 환경적인 요인에 의해 측정의 제한이 있을 것으로 판단된다.
입체사진을 이용하여 암반절취면의 지질구조를 측정하기 위하여, 계획된 입체사진을 획득할수 있는 사진기 시스템과 사진을 분석 할 수 있는 s/w가 제작되었다. 제작된 시스템의 효율성을 검증하기 위하여 단일 건설사면에서 컴퍼스와 사진으로 측정된 25개의 자료를 비교한 결과, 2배의 표준편차 범위에서 주향은 $5.25\pm4.53$, 경사는 $3.18\pm3.17$의 오차로 서로 일치하였다. 동일 구조면을 사진으로 20회 반복 측정한 결과는 동일 오차범위에서 $8.2\pm3.4$, 경사가 $6.6\pm3.4$의 오차를 보였다. 이 결과는 암반구조의 측정에서 일반적으로 허 용되는 10도 이내의 오차범위 이므로 제작된 시스템의 현장적용 가능성을 입증하고 있다. 제작된 시스템을 현재 도로공사가 진행중인 5개의 사면에 적용하여 컴퍼스와 사진측정 기법의 결과를 투영망에 점기하여 비교한 결과, 두 방법에 의한 측정결과가 매우 유사함이 입증되었다. 사진측정의 경우는 접근이 용이하지 못한 절취면의 지질구조를 측정할 수 있으므로 지질조사의 신뢰도를 높일 수 있으며 조사의 시간을 단축할 수 있는 효과를 기대할 수 있다.
수치사진측량은 사진상에 나타난 대상물의 2차원적 형상으로부터3차원적 기하형상을 측정하고 묘사하는 기술로서 여러 과학 분야에서 그 활용가능성이 증대되고 있다. 그럼에도 불구하고 정밀을 요하는 건설 기계분야에서 수치사진측량 방법 대신 값비싼 계측장비를 이용하는 경우가 많고, 마땅한 계측장비가 없어 시각적인 방법으로 분석하는 경우도 발생한다. 따라서 본 연구에서는 보강토 옹벽 실내모형 시험 장치의 모형옹벽 파괴전과 파괴 후에 대한 모형지반 변형량을 빠르게 측정하기 위해 이동식 표정판을 이용한 수치근접사진측량기법을 개발하였다. 그리고 그 측정 결과값들은 각측정기로 획득한 결과값과 비교하였다.
본 시스템은 기존 안저사진의 높은 해상도와 광각 안저사진의 촬영의 편의성과 넓은 시야 각의 장점을 둘 다 취하기 위해, 광각 안저사진을 원본으로 하여 기존 안저사진을 생성하는 작업을 제안한다. 안저사진의 생성 알고리즘은 이미지 생성에 특화된 생산적 적대 신경망(GANs)을 채택하였다. 신경망의 성능을 평가하기 위해, 생성된 안저사진과 직접 촬영한 기존 안저사진으로부터 특성을 추출을 하여 특이점 간의 거리를 측정하고, 이를 바탕으로 두 사진의 유사도를 판단한다.
본 논문에서는 사전 및 사후의 환경영향평가에 대해 모든 자료의 정확한 보관 및 해석에 대한 가능성을 보여 주고자 한다. 실험에 있어서는 비측정용 카메라를 탑재한 모형비행기를 무선조정으로 얻은 항공사진, 측정용 항공사진 카메라에 의한 항공사진, 그리고 LANDSAT 자료를 영상처리한 항공사진을 사용하였다. 그리고 이 3가지에 대해 기술하였다. 결론적으로, 항공사진측정 방법을 이용한 환경영향평가 방법을 제안하였으며 이것은 기술적이고 경제적인 타당성 아래 보다 정확하고 효율적인 방법이라고 사료된다.
본 논문은 지상기준점 좌표를 사용하지 않고 여러 대의 CCD 카메라와 GPS만을 이용하여 피사체의 크기를 측정할 수 있는 근접사진측량모델의 개발에 관한 것이다. 카메라 렌즈의 왜곡보정모델과 CCD 카메라의 사양으로 구성되는 내부표정 요소와 상호표정과 축척보정을 통한 모델좌표계상의 외부표정요소 계산으로 구성되는 사진측량모델을 개발하였다. 개발된 모델을 검증하기 위하여 피사체의 크기측정실험을 수행하였으며 측정 결과를 실측 결과와 비교하여 정확도를 평가하였다. 평가 결과 본 연구를 통하여 개발한 근접사진측량모델을 이용할 경우 높은 정확도의 피사체 크기 측정이 가능한 것으로 나타났다.
근거리 사진측량의 주요 이점은 비접촉 물체나 복잡한 형상을 측정하는 방법에 있어서 효과적인 측정방법이라 할 수 있다. 본 연구에서는 근거리 사진측량에 의한 전력 구조물의 미소변위 측정 기법을 개발하였다. 시간 변화에 따른 구조물의 변형을 측정하고자 할 경우, 근거리 사진측량 방법을 통해 절대 변형량을 효율적으로 산출하도록 하였다. 이를 통해 구조물 유지관리 시스템 구축 가능성을 모색할 수 있었다.
디지털 카메라의 대중화와 고용량 저장매체의 보편화로 인해 대중들은 손쉽게 디지털 사진 촬영이 가능하게 되었다. 디지털 사진은 필름 사진과 달리 촬영을 하는데 있어 비용이 들지 않을 뿐만 아니라 플래쉬 메모리의 증가로 인해 다수의 사진들을 촬영할 수 있게 되었으나 그만큼 많은 사진들을 관리하고 분류하는 것은 쉽지 않은 일이 되었다. 따라서 디지털 사진을 자동으로 분류하고 관리하는 기능은 중요한 과제가 되었지만, 현재까지 나온 방법들은 사진 내의 객체가 확대, 축소 및 이동하거나 배경이 바뀌는 영상에 있어서 정확한 유사도를 측정하여 분류하는데 어려움이 있었다. 본 논문에서는 이와 같은 어려움을 보완한 디지털 사진의 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 입력영상을 그리드 형태로 나누어 각 블록별로 측정한 유사도 값을 바탕으로 클러스터링하며, 이때 디지털 사진 내에 포함되어 있는 촬영정보인 EXIF를 이용하여 입력 영상에 따라 적응적(adaptive)으로 그리드를 나누어 비교한다. 또한, 영상에 따라 각기 다른 색상의 분포 정도를 고려해 색상 가중치를 고려하여 사진을 비교함으로써, 영상의 고수준(high-level) 분석에서처럼 객체와 배경을 추출하여 따로 분리하지 않고도 객체의 배경이 다른 사진들을 저수준(low-level) 에서 분석이 가능토록 하였다. 제안한 방법으로 실험한 결과 객체의 크기 및 이동이나 배경에 큰 영향을 받지 않으면서 입력영상들을 클러스터링 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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