최근 항공측량분야에서 항공디지털카메라 및 항공레이저측량시스템은 수치정사영상지도 및 수치표고모델제작 등의 지리정보 구축에 활용되고 있다. 본 연구에서는 항공레이저측량시스템인 ALS50-II에 구성된 중형CCD카메라 RCD105의 3차원 위치정확도를 디지털항공사진카메라인 DMC와 비교하였다. 이를 위해 연구지역을 선정하고 항공사진촬영을 실시하였으며, 축적 1:1,000 수치지형도에서 항공삼각측량에 사용할 지상기준점과 수치도화기를 이용해 평면 및 수준정확도 검증에 사용할 검사점을 선점하였다. RCD105와 DMC의 정확도는 항공삼각측량의 결과와 수치도화기를 이용해 검사점과 동일한 지점을 관측한 결과로 평가하였다. 항공삼각측량 결과 RCD105의 X, Y, Z RMSE (Root Mean Square Error)가 DMC보다 각각 2.1배, 2.2배, 1.3배 크게 나타났다. 또한 수치도화기를 이용해 검사점을 관측한 결과 RCD105의 평면 및 수직방향 RMSE가 DMC보다 각각 2.5배, 4.3배 크게 나타났다. RCD105의 정확도가 DMC보다는 떨어지지만, RCD105도 수치지형도 및 정사사진 제작에 활용이 가능할 것으로 사료된다.
본 논문에서는 제한된 실험 영역이 아닌 실제 영역에서 동적으로 비컨노드를 배치할 수 있는 3차원 삼각측량 알고리즘을 제안하고 이를 위치인식 시스템에 적용한 후 그 성능을 분석하였다. 비컨노드와 이동노드간의 거리를 계산함에 있어서 기존의 삼각측량법에서는 이들 노드간의 거리를 반지름으로 하는 3개의 원이 중첩되는 2차원 지점을 계산하지만, 제안하는 알고리즘에서는 3개의 구 표면이 중첩되는 3차원 지점을 계산하는 방법을 적용한다. 또한 제안하는 알고리즘에 의한 위치인식 시스템의 성능을 분석하기 위해 먼저 비컨노드의 배치형태를 실제의 모형으로 제작하고, 사면체인 실제 모형을 컴퓨터에서 시뮬레이션 할 수 있도록 이동노드의 거리 값 및 비컨노드 간의 임의의 거리 값 10개를 추출하여 모델링하였다. 그 다음 제안된 알고리즘과 2 차원 삼각측량법에 의해 계산된 각 이동노드의 2차원 좌표를 서로 비교하고, 제안하는 알고리즘의 3차원 좌표(z축)에 대한 위치정확도를 실제 모형의 3차원 좌표와 비교하여 확인하였다.
본 연구에서는 단열망 형태와 유심조합망 형태를 고려하여 기존 망조정 방법 및 조합 망조정 방법에 의해 계산된 각 점의 평균제곱근 오차와 표준오차 타원을 계산하여 자 방법을 비교 분석하였다. 본 연구 결과로써 기존의 망조정 방법에서는 삼변측량, 다가측량, 삼각측량의 순으로,.조합 망조정 방법에서는 다변측량, 조합 다각측량, 삼각 삼변측량의 순으로 정확도가 좋게 나타났으며, 중요한 신설점을 추가할 경우 망의 형태는 단열망 형태보다 유심조합망 형태로 구성하여 잉여관측수를 증가시킴으로써 정확도를 향상시킬 수 있었다. 또한, 조합 다각측량의 경우, 관측 가능한 측선거리를 추가시킴으로써 삼변측량의 성과에 준하는 정확도를 얻을 수 있었고, 시통이 양호하고 넓은 지역에는 다변측량 방법이 효과적이며, 도시 지역과 같은 시통이 어려운 시가지에서는 조합다각 측량을 이용하는 것이 바람직하다고 사료되었다.
멀티센서시스템으로부터 획득된 영상으로부터 공간정보를 신속하게 생성하기 위하여 영상의 실시간 절대좌표화가 요구된다. 이에 본 연구에서는 결합 조정(combined adjustment) 모델에 기반하여 연속(sequential) 조정 알고리즘을 유도하고 이를 항공삼각측량(Aerial Triangulation : AT)에 적용하여 시스템으로부터 획득되는 영상을 실시간으로 절대좌표화하기 위한 연속 AT 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법을 통해 새로운 영상이 획득될 때마다 이전 단계의 AT 수행 결과를 최대한 활용하고 최소한의 추가적인 연산을 통해 AT를 신속하게 다시 수행할 수 있다. 시뮬레이션 데이터를 이용하여 검증한 결과 영상 1장이 추가될 때마다 매우 짧은 연산 시간을 통해, 기존의 일괄(simultaneous) AT 결과와 비교하여 지상좌표값을 기준으로 ${\pm}4cm$ 이내의 정확도를 확보할 수 있었다.
지표면상에 존재하는 삼각점의 수평위치를 보시하는 방법으로써 투영법이 이용되어 왔다. 우리나라에서는 가우스 상사이중투영법에 의해 삼각점의 평면직교좌표를 계산하였으나 경위도차에 따른 오차가 많은 것으로 나타났다. 따라서 본 연구에서는 적용범위내에서 가우스 상사이중투영법보다 오차가 작은 것으로 알려져 있는 횡메르카토르 투영법을 도입하여 두 투영법에 의해 계산된 결과 값과 실용성과를 비교분석하였으며 현재 3계로 되어 있는 평면직교좌표계에 새로운 평면직교좌표계를 추가 설정할 경우 최적의 위치를 제시하고자 하는데 그 목적이 있다.
최근 항공측량분야에서 항공디지털카메라 및 항공레이저측량시스템은 DEM제작 및 지형분석 등의 지리정보 구축에 활용되고 있다. 본 연구에서는 ALS50II에 포함된 중형CCD카메라인 RCD105에 대한 3차원 위치정확도를 고해상도 항공디지털카메라인 DMC와 비교하였다. 이를 위해 촬영지역을 선정 및 항공사진촬영을 실시하였으며 1/1,000 수치지형도에서 지상기준점을 선점하였다. RCD105와 DMC에 대해 항공삼각측량 후 최소제곱오차(RMSE)를 비교하였다.
본 연구는 최소자유법를 기초로 각과 거이 관측요소를 조합시켜 동시 조정하는 결합조정방법의 해석이론을 정립하고 이를 삼각측량 삼변측량 독립 조정방법과 비교하여 그의 특성을 고찰하는데 목적이 있다. 각과 거이의 표준오차를 감소시킴에 따라, 오차분포의 비율은 삼각측량, 삼변측량 방법이 각각 39.8%, 33.9% 정도의 오차를 나타낸 반면, 조합조정(combination adjustment) 방법은 26.3%로, 낮은 비율로 나타나므로 조합기법이 보다 우월함을 알 수 있었다. 측정요소의 표준오차를 독립적으로 각각 고찰한 경우, 기하학적 표준오차의 감소율은 각 방법이 다양한 변화를 타나내었으나, 동시에 고찰한 경우는 삼각측량 75.5%, 삼변측량 74.1%, 종합기법 69.2%의 감소율을 나타내었다. Weight Factor를 증가시킴에 따라, 삼각측량 기법은 정도가 향상되었으나, 삼변측량 기법은 감소되므로, 균형 있는 Weight Factor의 결정은 중요한 의미를 가지며 이상적인 Weight Factor를 결정한다면, combination 해석기법은 보다 정확한 해석방법으로 그 활용이 기대된다.
항공삼각측량(AT: Aerial Triangulation)은 정사영상을 제작하기 위해 필수적인 과정으로 현장측량을 통해 얻어진 지상기준점 성과와 GPS/INS를 통해 얻어진 외부표정요소를 기준좌표로 이용하여 사진상의 모든 좌표를 지상좌표화 하는 과정이다. 이 과정에서 요구되는 지상기준점은 GPS 및 토탈스테이션 등을 이용한 직접측량과 수치지형도를 이용한 간접측량 등의 방법으로 좌표를 취득한다. GPS 및 토탈스테이션을 이용한 직접측량은 현장에서 소요되는 인원, 시간, 비용 등의 경제적인 비용이 많이 소비되므로 효과적이지 않은 반면, 수치지형도로부터 지상기준점을 추출하는 경우는 수치지형도를 활용하여 직접 선점해야하는 수동적인 작업방식으로 인해 오차가 발생되며, 정확도 확보에 한계가 있다. 본 연구에서는 효과적인 항공삼각측량을 위해 LiDAR의 반사강도와 LiDAR DSM을 활용하여 식별이 가능한 도로경계선, 방지턱, 건물 등으로 지상기준점을 선점 후, 직접 측량을 통해 얻어진 지상기준점과 비교 분석하고, 수치지형도의 허용오차를 기준으로 정확도 평가를 실시하였다. 또한 각각의 경우에서 얻어진 지상기준점을 이용하여 항공삼각측량을 실시하고 오차 분석을 실시하였다.
경제성을 얻기 위해 단일 카메라를 이용하여 3차원 복원을 수행한 뒤 그 정보를 토대로 운전자에게 전방에 존재하는 장애물의 통과 여부를 알려줄 수 있는 운전 보조 장치에 관한 연구를 진행한다. 그 결과 depth 정보는 떨어지나 직진상의 장애물을 통과 할 수 있는 정보를 제공할 수 있다. 3차원 복원을 위해서는 내부파라미터를 측정하고, 특징점을 찾아 매칭하여 기본행렬을 계산하고 이를 토대로 삼각측량을 수행하여 얻는다. 실험을 통해 결과를 확인해 보면 depth 정보는 불완전하나, 장애물 통과 여부를 판단 할 수 있는 X, Y 축의 정보는 신뢰성을 가진다.
본 논문은 실내 환경에서 이동객체의 실시간 추적 알고리즘을 제안한다. 제안하는 시스템은 기존에 사용되던 삼각측량 기법과 DCM(Database Correlation Method) 기법을 통해 각각의 위치 데이터를 생성한 후, 그 중 이동객체와 더 근사한 위치 데이터를 실시간으로 선택한다. 또한 Kalman Filter를 사용하여 선택된 위치 데이터를 보정하여 시스템에 적용하므로 이동 객체의 위치 정확도를 향상시켰다. 기존에 연구된 Kalman Filter는 과거의 정보를 이용하여 현재의 위치를 추정해 내는 시스템의 특성상 안정화 되는 시간까지 불확실한 위치 데이터를 가지게 된다. 하지만 제안하는 위치 추적 시스템은 기존의 Kalman Filter를 그대로 적용하지 않고, 더 효율적인 방안을 제시한 후 적용함으로 더 정확한 위치 추적을 가능케 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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