영상유속계는 영상을 이용한 비접촉식 유속계로 하천과 같은 넓은 범위의 유속 및 유량을 간편하게 측정할 수 있다는 장점이 있어 현재 국내외에서 영상유속계의 실용화 연구가 수행되고 있다. 특히 유속 및 유량을 측정하기 위해 카메라 외에 별도의 측정 장비가 필요없기 때문에 드론에 장착하여 표면유속을 측정하는 연구 또한 활발히 이루어지고 있다. 기존 드론 영상을 이용한 표면유속 측정 연구에서는 드론을 측정하고자 하는 하천 영역 위에서 정지하여 영상을 촬영하여 표면유속을 측정하고 있다. 이때 한 화면에 하폭이 다 담기지 않는 넓은 하천의 경우 촬영 위치를 옮겨서 다시 영상을 촬영하거나 하폭이 담길 때까지 비행 고도를 높여 촬영하고 있다. 하지만 촬영 위치를 옮겨 촬영하는 방식의 경우 넓은 하천을 다 담기 위해 여러 번의 촬영을 하고 이를 정합하는 과정이 필요하다는 단점이 있으며 비행 고도를 높여 촬영하는 방식의 경우 촬영 품질 저하로 인해 측정한 유속의 불확도가 크게 산정된다는 단점이 있다. 이에 본 연구에서는 드론을 이동하며 촬영한 연속적인 영상을 이용하여 하천의 표면유속을 측정하는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 하천을 가로질러 비행하며 촬영한 드론 이동영상을 활용하면 폭이 넓은 하천의 경우도 간편하게 유속 분포를 측정할 수 있다. 이동영상을 이용하여 유속을 측정하기 위해서는 연속된 이동영상 내에서 지표면의 공통된 특징점을 찾아 흔들림 보정 알고리즘을 적용하여 유속을 산정하는 방법과 드론의 이동 속도를 이용하여 영상의 수표면 이동속도와 벡터연산을 적용하는 두가지 방법을 사용할 수 있다. 이 두가지 방법 중 영상 분석에 필요한 전처리 과정이 적고 지표면의 고정점이 필요 없는 드론의 이동속도를 이용한 벡터 연산을 적용하는 방법을 실제 흐름에 적용하였다. 측정한 수표면의 유속을 전자파표면유속계로 측정한 유속과 비교한 결과 평균 5 % 이내의 차이를 보이는 것을 확인하였다. 향후 다양한 흐름 조건과 드론의 비행속도를 변경하여 측정하는 등의 유속 측정 적용성을 검토하는 연구가 수행된다면 하폭이 넓은 하천 등 다양한 조건에서 드론 영상을 이용한 유속 측정이 가능할 것으로 기대한다.
본 논문에서는 아리랑위성 2호의 영상촬영 계획 절차를 살펴보고, 각 단계에서 발생할 수 있는 궤도예측 오차를 분석하였다. 이를 위해 영상촬영 계획을 수립하는 PSS와 명령계획을 작성하는 MAPS에서 각각 계산된 자세정보를 상호 비교하여 궤도예측 오차의 원인을 규명하였다. 또한, 아리랑위성 2호의 실제 영상자료를 이용하여 촬영된 영상의 중심점과 미리 계획된 목표지점 사이의 이탈거리인 촬영 지향오차를 계산하였다. 영상촬영 계획은 실제 촬영일보다 이전에 수행되어 궤도예측 오차를 어느 정도 포함하게 되므로, 영상촬영 계획 시 일정한 Margin을 적용해야 할 것으로 판단된다.
입체영상콘텐츠 촬영기술은 촬영현장에서 리그라는 특수장비를 이용해 입체영상기술을 관할하는 스태프인 스테레오그래퍼, 영상콘텐츠의 전반적인 촬영기술을 주관하는 촬영감독의 협업을 통해 진행된다. 그러나 현재 한국의 입체영상콘텐츠 제작은 태동기에 있고 워크플로우는 아직 정착되지 않은 상태다. 본 연구는 입체영상콘텐츠 제작 사례를 기초로 입체영상 습득과 관련된 스태프의 직능을 구체적으로 분석함과 동시에, 높은 품질의 입체영상콘텐츠를 습득하고, 시간과 비용 면에서 효율적인 워크플로우를 디자인하였다.
본 논문에서는 3D 영상 제작의 특징적인 면을 알아보고, 이를 통해 영상을 촬영과 편집해보는 전체 과정에 대해 알아본다. 3D 영상을 제작하기 위해서 기존의 영상촬영과는 달리 고려할 사항이 많다. 이에 본 논문에서는 기본적인 3D 영상 촬영의 특징과 촬영상의 주의 할 점을 실제 3D 영상 촬영을 통해 제시하고자 한다. 특히 깊이 특징을 나타내기 위한 화면의 구도 설정과 이를 통한 실제 영상의 결과를 중심으로 이론과 실제 촬영상의 결과를 알아본다.
지상사진측량 시 카메라를 통한 영상 획득에 있어서 촬영 시간과 노력 등의 비용 감소를 위하여 카메라 촬영 위치의 최적화를 통해 촬영의 효율성을 고려하고 그에 따른 영상 촬영을 위한 계획을 구상해볼 필요가 있다. 본 연구는 GIS기반의 지상영상 촬영 계획을 위한 시스템 구성을 목표로 그 가능성을 평가하기 위한 기초 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 GIS를 활용하여 1:5000 수치지도에서 추출한 2차원의 건물 지도로부터 카메라 렌즈의 화각에 따라 건물의 외벽의 촬영 범위를 결정함으로써 최적의 촬영 지점을 계획하기위한 실험을 하였으며 이를 통하여 GIS를 활용한 지상영상 촬영 계획 시스템의 구축 가능성에 대하여 평가해보았다.
GIS를 이용한 원격 탐사 방법으로, 기존의 항공촬영을 위한 전용 항공기와 전용 촬영 장비를 사용하는 대신 경비행기와 소형 video-camera를 이용하여 비교적 저렴한 비용으로 자료 획득이 가능하다. 그러나 기존의 황공촬영 방식과 달리, 이 Video-GIS 방식은 좁은 시야각과 촬영 자세가 쉽게 변하는 문제점을 가지고 있으며, 동영상에서 각 영상 frame을 일일이 추출하여 수작업으로 mosaic하여 하나의 큰 영상을 만들어야 하는 단점이 있었다. 본 논문에서는 이러만 수동작업 영상 mosaic를 자동화하는 새로운 방법을 제시 하고자 한다.
고해상도 컬러 위성 영상 촬영을 위한 다중분광 센서를 탑재한 위성의 영상은, 탑재체에 장착된 센서의 위치에 따라, 동일 지역에 대해 센서 간의 촬영시각의 차이가 발생한다. 만약 이동하는 구름이 촬영될 경우, 센서별 촬영 영상간에는 구름과 지상과의 상대적 위치가 달라진다. 고해상도 컬러 위성 영상을 생성하기 위해, 영상 정합(image registration) 기법이 사용되는 데, 일반적인 영상 정합 알고리즘은 촬영 영상에서의 특징점(feature point)이 움직이지 않는 것을 전제로 수행한다. 그 결과 이동하는 구름 경계부에서 정합점(matching point)이 추출될 경우, 지상 영역에서의 정합품질이 좋지 않다. 따라서, 본 연구에서는 구름 경계부에서 정합점이 추출되지 않는 알고리즘을 제안하였다. 실험 영상으로 구름이 존재하는 아리랑2호 영상을 사용하였고, 제안된 영상 정합 알고리즘은 지상 영역에서의 정합 품질이 높였음을 보였다.
표면영상유속계(Surface Image Velocimety, SIV)는 하천 표면의 영상을 분석하여 유속을 산정하는 매우 실용적이며 간편한 유속측정 방법이다. 그러나 표면영상유속계는 수표면의 움직임을 계산하여 표면유속을 산정하기 때문에 빛이 없는 야간의 경우 수표면의 움직임을 촬영하기 어려워 밤에 발생하는 홍수 유량 측정이 어려운 단점이 있다. 이를 해결하기 위해 수표면에 야광 입자를 흘려 촬영하는 방법이 있었으나 대하천의 경우 야광물질의 크기가 작아 영상 내에서 식별이 어려운 문제가 있었고, 높은 밝기의 조명을 사용하여 영상을 획득하는 방법 또한 수행되었으나 빛이 수표면에 반사되어 하천 전체를 촬영하기 어려운 문제점이 있었다. 이 후 근적외선 카메라를 이용하여 야간 측정의 어려움을 극복하고자 하였으나 촬영범위가 최대 50 m 정도로 조사 거리의 한계를 나타내었다. 최근 Fujita(2013)는 원적외선카메라를 이용한 하천 유량 측정을 실시하였는데 이는 기존 야간촬영 시 시도되었던 방법의 문제점을 해결할 수 있음을 보여주었다. 이에 본 연구에서는 원적외선 카메라를 이용한 표면영상유속계의 적용성을 검토하고자 실험수로에서 실험을 수행하였다. 실험 시 주간 및 야간의 상황을 설정하여 원적외선 카메라, 근적외선 카메라 그리고 일반 캠코더를 이용하여 흐름을 촬영하였다. 또한 프로펠러유속계를 이용하여 흐름의 표면유속을 측정하였다. 원적외선 카메라를 이용하여 촬영된 영상을 상호상관법을 이용하여 표면유속을 측정하였고, 이를 프로펠러유속계 측정결과와 비교하여 정확도를 검토하였다. 또한 일반 캠코더와 근적외선카메라의 영상 분석 결과와도 비교하여 개선점을 확인하였다.
본 논문에서는 복부의 전산화 단층촬영 영상으로부터 체지방의 양을 측정하기 위한 영상처리에서 사용되는 문턱치의 자동 설정 방법을 제안한다. 체지방의 정량적 측정은 비만과 관련된 진단 및 치료에 있어서 중요하다. 기존의 비만도 측정은 체중과 신장의 비, 허리와 둔부 둘레의 비, 손으로 잡히는 복부의 두께 등 단순한 측정방법을 사용하여 실제 지방의 양을 제대로 반영하지 못하는 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 최근에 전산화 단층촬영 영상으로부터 영상처리를 통하여 직접 지방의 양을 측정하려는 시도가 있다. 전산화 단층촬영 영상을 이용하면 지방의 양을 정량적으로 측정할 수 있고 피하지방과 복강내지방 등 특정부위의 체지방의 양을 측정할 수 있다. 전산화 단층촬영은 밀도에 비례하는 하운스필드 단위 값으로 구성된 영상을 제공한다. 일반적으로 체지방은 하운스필드 단위 값이 -150에서 -50사이인 것으로 알려져 있다. 그러나, 체지방의 문턱치는 사람에 따라 다르고, 또한 같은 사람에 대해서도 촬영 부위에 따라 다르다. 본 논문에서는 이러한 차이를 히스토그램을 통하여 보이고 히스토그램의 가우시안 함수 근사로부터 체지방의 문턱치를 자동으로 설정하는 방법을 제안한다.
목적: MRI system에서 얻어지는 기초 data는 k-space 즉, 촬영대상의 Fourier Transform된 data이다. MRI를 이용한 단층 영상 촬영에서 촬영도중 촬영대상이 움직일 경우 움직임으로 인해 artifact가 발생하게 된다. 이것은 영상의 질을 떨어뜨림은 물론, 심한 경우에는 영상을 판독하지 못할 정도로 영상의 질에 영향을 미치게 된다. 이 연구에서는 촬영대상의 움직임이 방향성이 한 방향일 경우 그 움직이는 양을 검출하고, 그 결과를 이용하여 움직임으로 인해 생기는 artifact를 보정하는 방법을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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