근대 전기파거리측량기(EDM)에 의한 Traverse 측량과 삼변측량이 널리 활용되고 있어 EDM의 신뢰성에 관한 연구가 절실히 요청된다. 본 연구에서는 삼각측량과 삼변측량의 변장결과를 통계분석하고, Traverse 망의 편위를 계산하므로써 EDM의 신뢰성을 검토하였다. 따라서 본 연구결과로 EDM과 Steel Tape와의 보정식을 얻었으며, 또한 각 변장간의 오차를 통계분석한 결과는 상관계수가 0.89∼0.98인 직선회귀식으로 표시되었다. 그리고 Traverse망의 편위를 검토한 결과 보정 EDM으로 계산된 편위가 가장 작은 값으로 나타났다.
지적 필지를 구성하고 있는 폴리곤 집합은 현실세계의 국토를 반영하는 가장 기반이 되는 데이터 집합이다. 따라서 지적 필지는 서로 간에 겹쳐있거나 공백을 가지지 않는 위상적 무결성이 보장되어야하는 데이터이다. 하지만, 여러 가지 이유로 필지들 간의 겹침과 공백의 문제가 발생하고 있고, 이러한 경우 폴리곤의 경계들은 주변의 폴리곤과 정확하게 인접하고 있지 못하기 때문에 의도하지 않은 겹침 영역과 공백 영역이 생산되고 있다. 이와 같이 정확하게 인접되어 있지 않은 경계가 불확실한 모서리를 하나 이상 포함하고 있는 경우, 이 폴리곤을 불확실한 영역이라고 부른다. 본 논문에서는 이러한 영역을 탐색하기 위한 TTA 기법을 제안하고자 한다. TTA 처리 순서는 우선 폴리곤 데이터 집합으로부터 포인트와 폴리라인을 추출하여 제한된 델로네 삼각분할을 수행한다. 다음으로 각 삼각형마다 데이터 집합과 중첩되는 면의 수를 세어 삼각형에 태깅을 수행한다. 태깅 값이 0 또는 1 이상인 삼각형을 추출한 후 연결성을 가지고 있는 삼각형끼리 병합을 수행하여 위상적 모순이 있는 영역들을 발견한다. 본 실험에서는 제안하는 알고리즘을 자동화하여 실세계에서 경계가 교차하는 지적 데이터에 적용하여 실험을 하였다.
A discussion of a method that has been used with success in terrain modelling to estimate the height at any point on the land surface from irregularly distributed samples. The special requirements of terrain modelling are discussed as well as a detailed description of the algorithm and an example of its application.
본 논문은 Laser의 특성인 단색성(monochromaticity), 지향성(directivity), 간섭성(interference), 에너지 집중도 및 고휘도(brightness), 위상의 균일성(응집도, coherence) 등을 이용한 여러 응용 중에서 거리측정에 관한 것이며, Laser를 이용한 거리측정은 빛의 파장, 빛의 진직성, 삼각측량, 변조 빛의 파장에 의한 방법 등이 있다. 본 논문에서는 기존의 삼각측량법을 개선한 삼각측량법으로 일정한 거리에 위치한 두 개의 Laser를 CPU가 0-90$^{\circ}$ 까지 Laser 각도를 움직여 측정 대상 물체에 비춰지는 상을 가지고 거리를 측정한다. Laser의 정확한 각도제어, 빠른 거리 계산, 필요에 따라 이미지 처리까지 필요함으로 Intel사의 고성능 마이크로 프로세서인 SrongArm (SA1110)을 기반으로 한 하드웨어를 구상하였다.
본 논문에서는 위치기반서비스의 핵심기능을 담당하는 측위기술 중 흔히 사용되고 있는 삼각측량법과 최소자승법을 보정한 방법을 이용하여 객체의 위치를 결정하는 알고리즘의 산포를 감소시키는 방안을 연구하였다. 두 측위 방법에서 사용되는 거리값은 모두 동일한 보정과 필터링 과정을 적용하였으며, 프로그램 구현 후 실내에서 테스트를 실시하였다. 프로그램은 LabView 2010으로 구현하였고, 각각의 알고리즘을 모듈화하여 필터링 적용 전후 및 개선효과를 비교하기 쉽도록 구성하였다. 일반적인 환경에서 실험한 결과 삼각측량이 최소자승법보다 더 좋은 정확도를 보여주었고, 필터링 과정을 거칠수록 정확도가 향상되는 것을 확인하였다.
본 연구에서는 SfM (Structure from Motion) 기술을 기반으로 항공삼각측량을 수행하고 3차원 포인트 클라우드를 생성하며 정사모자이크를 제작할 수 있는 Agisoft Metashape의 병렬처리 성능을 평가하였다. SfM의 속성상 상호표정에 해당하는 Align photos와 3차원 포인트 클라우드를 생성하는 Build dense cloud가 대부분의 시간을 차지하는데, Metashape에서는 이러한 과정에서 CPU (Central Processing Unit)의 다중코어와 함께 GPU (Graphics Processing Unit)를 이용하여 병렬처리를 수행할 수 있다. 세 가지 병렬처리 방법(CPU only, GPU only, CPU + GPU)과 두 가지 운영체제(Windows, Linux)를 조합하여 총 여섯 가지 조건으로 대용량 무인기 영상으로부터 정사모자이크를 제작하였다. 아울러 사용자의 개입 없이 자동화된 방법으로 영상에서 지상기준점을 인식하여 항공삼각측량의 RMSE (Root Mean Square Error)를 측정함으로써 각 조건에 따른 결과의 일관성을 평가하였다. 4220만 화소의 무인기 영상 521장으로부터 정사모자이크를 제작한 결과, 본 연구에서 사용한 시스템에서는 CPU와 GPU의 조합이 가장 나은 성능을 나타내었고 모든 조건에서 Linux가 Windows보다 나은 성능을 나타내었다. 그러나 항공삼각측량의 RMSE를 측정한 결과, 각 설정에 따른 RMSE 값에서 오차 범위 안에서 미세한 차이가 나타났다. 따라서 Metashape는 운영체제 및 병렬처리 여부에 관계없이 동일한 결과가 도출되도록 개선할 여지가 있는 것으로 판단된다.
본 연구는 최근 국내외에서 문화재 보존, 사고현황조사, 군 정찰업무, 재난관리 등 다양한 분야에서 활용되고 있는 초경량 고정익무인항공기 사진측량의 성능평가를 다루고자 한다. 항공삼각측량 결과, 위치(X, Y)에서 RMSE 값은 약 10 cm로 나타났으며, UAV 사진측량의 정사영상에 대한 시각판독법(on-screen digitizing) 기법과 지상측량에 의한 필계점 좌표 차의 RMSE 는 X 방향 약 0.174~0.205 m, Y방향 약 0.294~0.298 m의 편위형 오차가 도출되었다. 그리고 실험대상지역의 임의의 1 필지를 대상으로 지적 공부대장면적과 UAV 사진측량의 정사영상으로 취득한 필지 면적을 비교한 결과 차이는 0.118 $m^2$이다. 본 연구는 초경량 고정익무인항공기 사진측량의 정사영상 정확도 평가에 대한 하나의 연구 사례를 제시하였으며, 향후 항공삼각측량(AT), 직접 기하보정(direct-georeferencing), 비행계획, 그리고 실용적 응용분야 개발 등에 대한 연구가 지속되어야 할 것으로 판단된다.
공중 모니터링 시스템으로 획득된 센서 데이터의 georeferencing 정확도는 시스템에 탑재된 GPS/IMU의 성능에 크게 의존된다. 그러나 고성능이지만 고가인 GPS/IMU의 탑재는 전체 시스템의 개발비를 크게 증가시키는 문제를 야기한다. 이에 본 연구는 MEMS 형태의 저가 통합형 GPS/IMU를 탑재한 UAV 기반의 공중 모니터링 시스템으로부터 취득된 영상 및 GPS/IMU 데이터를 시뮬레이션하고, 시뮬레이션된 센서 데이터에 지상기준점을 사용하지 않고 aerial triangulation을 적용하여 영상 georeferencing을 수행한다. 영상 georeferencing의 결과를 분석하여 각 영상의 추정된 외부표정변수와 지상점 좌표의 정확도를 평가한다. Aerial triangulation 없이 direct georeferencing을 수행한 결과와 비교할 때 외부표정변수와 지상점 좌표의 RMSE가 90%이상 감소하였다. 본 연구를 통해 저가 실시간 공중 모니터링 시스템 개발의 높은 가능성을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 국립지리원에서 20여년간(1975-1994) 관측한 정밀 1차 측지망 자료를 연도(작업구역)별, 블록별로 조정하여 전산처리에 필요한 데이타 Set로 구축하고, 전국 동시망 조정을 실시하여 우리 나라 측지망의 정확도 평가 및 오차전파 상태, 국토의 수평지각변동을 파악하였다. 이를 토대로 우리 나라 최초의 동질성 있는 정밀 1차 기준점(1, 2등 삼각점)의 실용성과 (기준점 좌표 94)를 산정 제시하였다.
본 논문에서는 WPAN의 NLOS(Non Line of Sight)환경에서 최소자승법을 적용한 위치인식 보정 알고리즘을 제안하고, 성능을 분석하였다. 이동 중인 이동노드의 위치인식 정확도를 향상시키기 위해 먼저 일정한 속도로 이동 중인 이동노드의 거리 값들을 SDS-TWR(Symmetric Double-Sided Two-Way Ranging)로 측정 한 후 이들을 사용하여 삼각 측량법(Triangulation)으로 위치를 측정하고, 그다음 최소자승법을 적용하여 위치인식 값을 보정하였다. NLOS환경에서 실험한 결과, 삼변 측량법, 칼만필터 및 최소자승법을 적용한 경우의 위치인식 평균오차는 ${\pm}1m$, ${\pm}0.2m$, ${\pm}0.1m$로 측정됨을 확인하였다. 결론적으로 제안한 최소자승법을 적용한 위치인식 보정 알고리즘의 위치인식 정확도는 삼각측량법에 의한 위치인식 정확도 보다 평균 86.0%, 칼만필터에 의한 위치인식 정확도 보다 평균 16.0% 향상된 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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