• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 1998.06a
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• pp.9-12
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• 1998

본 논문에서는 좌·우영상의 차영상 정보를 이용하여 3차원 입체영상의 변이(disparity)를 추정함에 있어서 계산량을 줄이는 변이 추정 방법을 제안하였다. 3차원 입체 영상의 변이를 블록 기반으로 추정하는 방법으로는 전체 탐색(Full Search)알고리듬이 있으나 탐색범위 안에 존재하는 모든 위치에 대하여 추정 오차를 계산하기 때문에 많은 계산량을 줄이기 위한 변이 추정 기술이 많이 연구되고 있다. 그러나 일반적으로 전체 탐색 알고리듬 보다 많은 화질열화를 초래한다. 본 논문에서 제안한 방법은 좌·우영상의 차영상을 이용하여 차영상의 블록 특성에 따라 추정하고자 하는 블록들을 분류하여 각각 그 특성에 맞는 적합한 탐색범위를 가지고 변이 추정방식 과정을 수행한다. 본 논문에서 제안한 변이 추정하는 기술은 기존의 변이 추정 기법들에 비하여 화질의 열화가 적으면서 계산량을 줄이는 결과를 보여준다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.496-496
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• 2017

위성을 이용한 원격탐사 기술이 발전하고 다양한 산출물이 나타남에 따라 수자원 및 하천관리에서의 원격탐사기술의 활용의 폭이 넓어지고 있다. 특히, 위성에서 관측할 수 있는 다양한 정보들을 이용하여 수자원 및 하천관리에 사용하려하는 연구가 활발히 진행되고 있으며, 기본적인 가시영상 이외에도 적외영상, 초분광영상, 수위정보, 레이더 반사도 등을 활용하여 수문량을 추정하려는 시도가 이루어져왔다. 원격탐사의 대표적인 장비인 위성은 광범위한 정보를 쉽게 취득할 수 있지만 위성마다 탑재된 센서에 따라 획득할 수 있는 자료가 서로 다르고, 산출물의 시공간 해상도에 따라 자료의 질이 결정된다. 본 연구에서는 원격탐사영상을 이용한 하천유량추정기법을 수립하기 위해 통제된 실험하천 규모에서 드론을 이용하였다. 실험은 대한민국 안동에 위치한 한국건설기술연구원 하천실험센터에서 수행되었으며, DJI Phantom 3 standard 드론을 활용하여 영상을 획득하였다. 하천유량추정의 방법론은 운동량 방정식과 Manning 유속공식을 활용한 하폭기반 유량추정 기법을 수립하였다. 1차 실험은 하천유량을 증가시키고 감소시키는 동시에 드론을 이용하여 하천을 촬영함으로써 하폭의 변화와 동시에 유량의 변화를 추정할 수 있는지 확인하였다. 2차 실험에서는 배수효과가 존재하는 조건에서 드론영상을 이용한 하천유량을 산정하고 보정계수를 산정하였다. 본 연구에서 수립된 하천유량추정기법은 위성영상을 이용한 하천유량 추정에 활용할 수 있으리라 기대한다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.39 no.6_1
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• pp.1309-1320
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• 2023

The technological development and popularization of mobile devices have developed so that users can check their location anywhere and use the Internet. However, in the case of indoors, the Internet can be used smoothly, but the global positioning system (GPS) function is difficult to use. There is an increasing need to provide real-time location information in shaded areas where GPS is not received, such as department stores, museums, conference halls, schools, and tunnels, which are indoor public places. Accordingly, research on the recent indoor positioning technology based on light detection and ranging (LiDAR) equipment is increasing to build a landmark database. Focusing on the accessibility of building a landmark database, this study attempted to develop a technique for estimating the user's location by using a single image taken of a landmark based on a mobile device and the landmark database information constructed in advance. First, a landmark database was constructed. In order to estimate the user's location only with the mobile image photographing the landmark, it is essential to detect the landmark from the mobile image, and to acquire the ground coordinates of the points with fixed characteristics from the detected landmark. In the second step, by applying the bag of words (BoW) image search technology, the landmark photographed by the mobile image among the landmark database was searched up to a similar 4th place. In the third step, one of the four candidate landmarks searched through the scale invariant feature transform (SIFT) feature point extraction technique and Homography random sample consensus(RANSAC) was selected, and at this time, filtering was performed once more based on the number of matching points through threshold setting. In the fourth step, the landmark image was projected onto the mobile image through the Homography matrix between the corresponding landmark and the mobile image to detect the area of the landmark and the corner. Finally, the user's location was estimated through the location estimation technique. As a result of analyzing the performance of the technology, the landmark search performance was measured to be about 86%. As a result of comparing the location estimation result with the user's actual ground coordinate, it was confirmed that it had a horizontal location accuracy of about 0.56 m, and it was confirmed that the user's location could be estimated with a mobile image by constructing a landmark database without separate expensive equipment.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.54 no.3
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• pp.108-118
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• 2017

This paper presents experimental results of realtime sonar-based SLAM (simultaneous localization and mapping) using probability-based landmark-recognition. The sonar-based SLAM is used for navigation of underwater robot. Inertial sensor as IMU (Inertial Measurement Unit) and DVL (Doppler Velocity Log) and external information from sonar image processing are fused by Extended Kalman Filter (EKF) technique to get the navigation information. The vehicle location is estimated by inertial sensor data, and it is corrected by sonar data which provides relative position between the vehicle and the landmark on the bottom of the basin. For the verification of the proposed method, the experiments were performed in a basin environment using an underwater robot, yShark.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1999.07b
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• pp.653-655
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• 1999

카메라 영상을 통하여 무인 헬리콥터 동작을 추정하기 위해 적응형 가중치를 사용한 새로운 Ego-Motion을 검출 기법을 제안하였다. 무인 헬리콥터 동적 특성은 비선형이며, 심한 진동 발생으로 영상 번짐(blur) 현상이 나타나기 때문에 상관 값만을 고려한 정합 방법으로는 빈번히 오차가 발생한다. 본 논문에서는 가속도, 각 가속도 및 제어입력 값에 의한 위치 추정 값과 상관 값 및 에지 강도를 가중치에 의해 융합하여 정확한 Ego-Motion을 계산할 수 있는 기법을 제안하였다. 또한 무인 헬리콥터의 가속도, 각 가속도, 상하 속도에 따라서 영상의 번짐 정도가 달라 이들 같이 크면 위치오차에 가중을 크게 주고, 작으면 상관 값에 가중치를 적게 주는 적응형 가중치 결정 알고리즘을 적용하였다. 제안한 적응형 가중치 기법을 무인 헬리콥터에 실험한 결과 카메라에 포착된 영상에 의해 무인헬기의 동작을 정확히 추정 할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.91-94
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• 2012

본 논문에서는 3D 콘텐츠 제작에 있어 입체피로를 최소화하기 위한 영상의 수직시차 제거과정에 있어 사진측량기반의 강인기법을 제안하고자 한다. 영상의 수직시차 제거 과정은 크게 기하추정 단계와 에피폴라 변환 단계로 구성된다. 본 논문에서는 기하추정을 위해 사진측량에서 널리 활용되고 있는 공면조건 기반 상대표정 알고리즘을 적용한다. 이 때 상대표정 알고리즘에는 자동 정합점 추출에 따른 오정합과 위치오차에 강인성을 확보하기 위해 제약조건을 도입한 베이지안 접근방식을 적용하고자 하며, 이를 바탕으로 수행되는 에피폴라 변환에는 영상의 왜곡과 원 영상 대비 변형을 최소화하기 위해 공선조건기반의 중심투영변환기법을 적용하고자 한다. 알고리즘의 성능검증을 위한 비교 알고리즘으로, 기하추정에는 8점 알고리즘과 스테레오 캘리브레이션 기법이 사용되었으며 에피폴라 변환에는 Hartley 방법과 Bouguet 방법이 사용되었다. 실험결과는 제안알고리즘의 높은 정확도와 강인성, 그리고 활용적 가치를 보여주었다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.24 no.1
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• pp.47-55
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• 2006

This paper investigates the performance of sensor models based on satellite position and rotation angles and sensor models based on satellite orbit and attitude angles. We analyze the performance with respect to the accuracy of bundle adjustment and the accuracy of exterior orientation estimation. In particular, as one way to analyze the latter, we establish sensor models with respect to one image and apply the models to other scenes that have been acquired from the same orbit. Experiment results indicated that fer the sole purpose of bundle adjustment accuracy one could use both position-rotation models and orbit-attitude models. The accuracy of estimating exterior orientation parameters appeared similar for both models when analysis was performed based on single scene. However, when multiple scenes within the same orbital segment were used for analysis, the orbit-attitude model with attitude biases as unknowns showed the most accurate results.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.129-132
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• 2004

본 논문에서는 비전 기반 구륜이동로봇이 복도를 주행하기 위해 필요한 벽면으로부터의 거리와 방향각을 신경망을 이용하여 추정하는 알고리즘에 대해 기술하였다. 복도에 설치된 조명을 표식으로 사용하였고, 구륜이동로봇의 위치와 각도에 따라 조명들의 배열선과 정의된 소멸점의 위치는 다르게 된다. 따라서 조명의 배열선과 소멸점의 위치에 관한 두개의 평면을 구성하였다. 조명의 배열선과 소멸점의 위치는 간단한 영상처리 알고리즘을 통하여 획득하였다. 기지의 위치와 각도에서의 조명의 배열선과 소멸점의 위치에 대한 데이터를 획득하였다. 획득된 데이터를 이용하여 신경망을 구성하고 학습시켰다. 학습을 통해 수정된 신경망을 이용하여 실제 주행에 적용하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.322-323
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• 2021

증강현실이나 자율 주행, 드론 등의 기술에서 현재 위치와 시점을 파악하기 위해서는 실시간 카메라 자세 추정이 필요하다. 이를 위해 가장 일반적인 방식인 연속적인 단안 영상으로부터 카메라 자세를 추정하는 방식은 두 영상의 정적 객체 간에 견고한 특징점 매칭이 이루어져야한다. 하지만 일반적인 영상들은 다양한 이동 객체가 존재하는 동적 환경이므로 정적 객체만의 매칭을 보장하기 어렵다는 문제가 있다. 본 논문은 이 같은 동적 환경 문제를 해결하기 위해, 신경망 기반의 객체 분할 기법으로 영상 속 객체를 추출하고, 객체별 특징점 매칭 및 자세 추정 결과로 정적 객체를 특정해 매칭하는 방법을 제안한다. 또한, 제안하는 정적 객체 특정 방식에 적합한 신경망 기반 특징점 추출 방법을 사용하면 동적 환경에 보다 강인한 카메라 자세 추정이 가능함을 실험을 통해 확인한다.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.25 no.2
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• pp.21-29
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• 2017

For the efficient and stable operation of autonomous vehicles or advanced driver assistance systems being actively studied nowadays, it is important to determine the positions of the vehicle accurately and economically. A satellite based navigation system is mainly used for positioning, but it has a limitation in signal blockage areas. To overcome this limitation, sensor fusion methods including additional sensors such as an inertial navigation system have been mainly proposed but the high sensor cost has been a problem. In this work, we develop a vehicle position estimation algorithm using in-vehicle sensors and a low-cost imaging sensor without any expensive additional sensor. We determine the vehicle positions using the velocity and yaw-rate of a car from the in-vehicle sensors and the position and attitude of the camera based on the single photo resection process. For the evaluation, we built a prototype system, acquired test data using the system, and estimated the trajectory. The proposed algorithm shows the accuracy of about 40% higher than an in-vehicle sensor only method.