본 논문은 지구공간에 존재하는 다양한 공간정보를 이용하여 도로 및 철도 계획과 공사를 위한 최적노선을 선정하는 기법에 관한 새로운 연구이다. 사람과 물자를 수송하는데 있어서 가장 기본적인 공공교통시설인 도로 및 철도를 건설하기 위하여 초기에 가장 중요한 결정이 바로 최적노선결정이므로 환경파괴를 최대한으로 감소시키고 그 기능을 충분히 발휘할 수 있도록 대상 지역의 여러 가지 조건을 고려하여 가장 적합한 노선의 위치를 결정하여야 한다. 3차원 지형 환경의 공간영상콘텐츠는 국토계획 및 통신설비계획, 철도건설, 시공, 입체적인 유비쿼터스 도시 구현, 안전 및 방재 등에서 많은 요구와 그 중요성이 크게 부각되고 있다. 현재 지리정보 기반의 2차원적인 지도정보와 시설정보를 다차원의 도시공간으로 재현하기 위하여 기존의 등고선을 이용한 DEM 방식은 많은 한계를 가지고 있으며, 특히, 철도와 같은 노선 폭이 좁고 길이가 길어서 궤적 관리가 어려운 작은 구조물의 경우에는 그 고도모델이 무시되기 쉬우므로, 레이저 측량 기술을 이용한 공간대상물에 대한 높은 정확도 취득이 크게 필요한 실정이다. 본 연구에서는 원격탐사 영상 Data를 중심으로 하는 정사보정하고 이에 매칭 할 수 있는 수치 지도 벡터와의 통합 및 전환으로 다차원 공간에서 건물 모델의 생성과 다양한 활용을 제시하는 것을 연구목적으로 하였고, 연구방법으로는 기존의 이미 취득한 2차원적인 평면사진을 지상 기준점에 의하여 정밀기하보정을 하여 얻은 사진영상자료를 이용하여 3차원 공간정보로 구성하기 위해서는 동일지역에 대한 수준 측량결과인 높이 데이터를 매칭하여야 하므로, 항공기에 탑재한 센서로 모든 대상지에 대한 지형지물의 고밀도의 높이 값을 획득하여 위치보정 작업 후에 3D로 매칭할 수는 방법을 연구하여 실험하도록 하였다 또한 본 연구에서는 연구대상지역의 지형조건, 기존 노선과의 비교, 토지이용, 지형경사, 사면방향, 지가 등을 분석하여 각각의 경중률을 고려한 후 선택된 후보노선들을 비교분석함으로서 최적노선을 선정하고자 하였다.
대용량의 공간정보의 인터넷을 통한 활용이 활성화되면서 더 정확하고 풍부하며 최신의 정보를 가진 자료에 대한 사용자의 요구는 꾸준히 증가하고 있어 기 구축된 자료 간 융합을 통합 새로운 서비스 제공의 필요성이 커지고 있다. 이중에서 항공사진과 도로 벡터 자료를 융합한 서비스는 직관적이고 정확하게 정보를 전달 할 수 있어 많은 포털사이트에서 제공중인 서비스이나 자료 간 공간 불일치를 해결해야 한다. 본 연구에서는 도로 후보 영상 추출, 템플릿 매칭, 벡터 미디언 필터를 거쳐 자료 간 조정을 수행하였으며 완성도와 부합도로 정확도를 평가한 결과 원래 데이터에 비해 약 35% 향상되었음을 확인할 수 있었다.
레이저 측량기술은 센서와 지표면까지의 거리 및 방향을 관측하여 지표면 상의 표고점에 대한 3차원 좌표를 결정할 수 있으므로 도심지의 건물이 밀집되어 있는 지역이나 산림의 각기 다른 다양한 수종이 분포되어 잇는 곳에서의 정보를 고밀도로 측량하여 파악할 수 가 있다. 새로운 첨단기술로 부각되고 있는 레이져 측량에 의한 고도자료를 기존의 항공사진과 통합하여 고밀도 고정도의 3차원 공간정보를 생성하고 이를 건설 및 환경, 방재 분야에서 활용할 수 있는 활용방안을 도출하고자 한다. 따라서 본 연구에서는 우선 도심공간의 빌딩 및 지형지물에 관한 고밀도의 레이져 측량에 의한 건물의 높이 데이터를 추출하고 이것을 동일지역의 항공사진에 동일한 좌표로 매칭하여 3차원의 도심빌딩을 보다 정확하게 생성하도록 한다. 이러한 통합방법을 도심지의 건물밀집지역 뿐만 아니라 산림지에서의 수종의 분포조사와 하천지역의 3차원 유형조사, 사면경사가 급한 재난 예상 지역조사, 고건축물의 복원등에 적용할 수 있는 다양한 활용기술을 개발하여 실험하였다.
This paper 산삼전문가가 아니더라도 일반인이 산삼과 같은 식물을 발견하였을 때 산삼의 진위여부를 스마트폰을 사용하여 확인할 수 있는 이미지 매칭 기술을 제안한다. 또한 SNS 기능을 추가하여 산삼을 발견한 위치 및 정보를 공유함으로써 산삼 발견의 확률을 높이고자 한다. Android에 포팅해서 사용하는 OpenCV를 이용한 이미지 매칭 기술을 사용하여 산삼 잎의 사진과 기존에 산삼으로 판명된 이미지를 비교하여 산삼의 진위여부 판별을 위한 애플리케이션을 개발함으로써 단순히 산삼의 정보표현만이 아닌 기존 실제 이미지와 비교, 분석을 통해 진위여부를 확인하였다. 더욱 정확한 검증을 위해 SNS 서비스 기능 및 Map Open API에 산삼의 위치를 마킹하는 기능을 추가하여 사용자간의 정보 공유가 가능하도록 하였다.
최근에는 항측기에 GPS/INS 장비를 탑재하여 사진의 촬영과 동시에 외부표정요소를 직접 결정할 수 있는 Direct Georeferencing기술의 개발로 인하여 지상기준점을 최소로 측량하거나 생략이 가능하게 되었다. Direct Georeferencing 기법을 이용하게 되면 외부표정요소를 구하기 위한 전처리 과정을 생략할 수 있다. 따라서 지상기준점을 이용한 사진기준점측량(AT)을 수행하지 않더라도 수치표고모델만 미리 확보되어 있으면 촬영과 동시에 수치정사사진을 생성할 수 있다. 본 연구에서는 촬영과 동시에 GPS/INS에 의해 획득한 외부표정요소와 항공사진을 이용하여 영상매칭에 의하여 수치표고모델(DEM)을 자동 생성하고, 이 결과를 바탕으로 정사사진을 제작하였다. 실제 도화데이터와 Direct Georeferencing 정사영상과의 오차를 평가한 결과, 표준편차가 X는 약 62cm, Y는 약 76cm 정도가 발생하였다. 이 결과는 축적 1:5,000 수치지도의 정확도 요구를 충분히 만족시킬 수 있는 양호한 결과임을 알 수 있다. Direct Georeferencing에 의한 정사영상의 제작방법은 큰 크기의 과대오차가 발생하는 부분을 수작업 또는 반자동으로 해결할 수 있으면 효율적으로 수치지도를 수정/갱신 할 수 있을 것으로 판단된다.
This study introduces a new technique to estimate modal parameters of a vibrating string using motion pictures. The approach requires two motion pictures for a vibrating string captured simultaneously by typical potable digital cameras or camcorders. Applying the space intersection theory and the space resection theory in photogrammetry, the steroscopic images for the string are constructed from two flat plane pictures. Then the three dimensional displacement components of the string are extracted by a multiple template matching technique. Finally the modal parameters of the string are estimated from the resulting displacement time histories. The accuracy of the approach has been examined through a small-scale mock-up of a string.
본 논문은 모바일 기반의 실시간 영상 측위 기술 개발을 목표로 사용자가 촬영한 사진과 가상의 텍스쳐 영상 간의 매칭 가능성 확인 연구로 특징점 기반의 매칭 알고리즘의 조합 성능을 비교했다. 특징점 기반의 매칭 알고리즘은 특징점(feature)을 추출하는 과정과 추출된 특징점을 설명하는 서술자(descriptor)를 계산하는 과정, 최종적으로 서로 다른 영상에서 추출된 서술자를 매칭하고, 잘못 매칭된 특징점을 제거하는 과정으로 이루어진다. 이때 매칭 알고리즘 조합을 위해, 특징점을 추출하는 과정과 서술자를 계산하는 과정을 각각 같거나 다르게 조합하여 매칭 성능을 비교하였다. 가상 실내 텍스쳐 영상을 위해 V-World 3D 데스크탑을 활용하였다. 현재 V-World 3D 데스크톱에서는 수직·수평적 돌출부 및 함몰부와 같은 디테일이 보강되었다. 또한, 실제 영상 텍스쳐가 입혀진 레벨로 구축되어 있어, 이를 활용하여 가상 실내 텍스쳐 데이터를 기준영상으로 구성하고, 동일한 위치에서 직접 촬영하여 실험 데이터셋을 구성하였다. 데이터셋 구축 후, 매칭 알고리즘들로 매칭 성공률과 처리 시간을 측정하였고, 이를 바탕으로 매칭 성능 향상을 위해 매칭 알고리즘 조합을 결정하였다. 본 연구에서는 매칭 기법마다 가진 특장점을 기반으로 매칭 알고리즘을 조합하여 구축한 데이터셋에 적용해 적용 가능성을 확인하였고, 추가적으로 회전요소가 고려되었을 때의 성능 비교도 함께 수행하였다. 연구 결과, Scale Invariant Feature Transform (SIFT)의 feature와 descriptor 조합이 가장 매칭 성공률이 좋았지만 처리 소요 시간이 가장 큰 것을 확인할 수 있었고, Features from Accelerated Segment Test (FAST)의 feature와 Oriented FAST and Rotated BRIEF (ORB)의 descriptor 조합의 경우, SIFT-SIFT 조합과 유사한 매칭 성공률을 가지면서 처리 소요 시간도 우수하였다. 나아가, FAST-ORB의 경우, 10°의 회전이 데이터셋에 적용되었을 때에도 매칭 성능이 우세함을 확인하였다. 따라서 종합적으로 가상 텍스쳐 영상과 실영상간 매칭을 위해서 FAST-ORB 조합의 매칭 알고리즘이 적합한 것을 확인할 수 있었다.
스테레오 이미지는 카메라 두 대를 사용하여 찍은 미묘하게 다른 두 사진을 의미한다. 이 차이는 우리가 두 눈의 차이로 대상과의 거리를 계산하는 것처럼 이미지의 깊이를 예측할 수 있기에 요즘 주목받고 있는 자율주행 자동차나 로봇 비전에 이 기술이 사용된다. 심지어는 스마트폰 또한, 듀얼 카메라라는 이름으로 우리 일상생활에 쉽게 접할 수 있다. 이러한 상황에서 본 논문에서는 두 대의 카메라에서 찍힌 스테레오 이미지에서 손상된 한쪽의 이미지를 복원하는 기술문제에 대해 다루고자 한다.
사진측량기법으로 외부표정요소 결정과 지형의 DEM 제작을 위해선 전통적으로 지상기준점을 이용하였다. 그러나 접근이 곤란한 지역은 측량이 어렵기 때문에 기 확보된 DEM을 기준점 대용으로 활용할 수 있다. 이를 위해선 DEM 매칭을 수행해야만 한다. 본 연구에서는 DEM 매칭의 정확도 향상을 위해 ICP와 RT 매칭을 혼용하는 방법을 제안하였다. 그리고 제안방법의 성능평가를 위해 ICP 방법과 비교하였다. 실험을 위해 기준 DEM과 기준 DEM을 변형시킨 DEM(높이 값에 난수 0부터 2까지, 축척은 0.9, 이동은 3축 모두 100m, 회전은 3축 모두 10°부터 50° 까지 변형)을 이용하였다. 그 결과, 제안방법의 매칭과 절대표정 정확도가 가장 우수하였다. ICP의 경우, 변형 DEM의 회전각이 증가함에 따라 절대표정 오차가 증가한 반면 제안방법은 대체적으로 그 오차가 증가하지 않고 일정한 결과를 보였다. 실험결과를 토대로 변형 DEM이 기준 DEM에 비해 30° 까지 회전되었을 때는 제안방법이 적용 가능할 것으로 판단한다. 또한 이 방법은 무인항공기로부터 접근 불가능 지역의 기 확보 DEM에 의한 외부표정요소 결정 또는 3차원 표면변화를 파악할 때 활용 가능할 것이다.
스캐닝된 지상사진의 수치화상데이타를 이용하여 정사투영화상을 작성하는 기법을 제시하였다. 수치화상데이타를 얻기 위하여 촬영된 지상사진을 CCD 카메라 스캐너로 스캐닝한 후, 4차 다항식을 적용하여 스캐닝과정에서 생긴 기하왜곡을 보정하였다. 좌우 화상에 있어서 각 화소의 동일점을 찾기 위하여 자동매칭기법을 적용하였으며 외부표정요소를 이용한 공간교차이론으로 각 화소의 3차원 지상좌표를 구하였다. 얻어진 3차원 지상좌표와 우측화상데이타값으로부터, 거리의 역에 따른 가중평균법을 사용하여 1개 화소의 크기가 $1mm{\times}1mm$ 되는 정사투영화상을 작성하였다. 검사점에 대하여, 작성된 정사투영화상상의 X 및 Y좌표와 지상관측된 좌표를 비교하여 정사투영화상 작성기법의 유효성을 검증할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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