본 논문에서는 검지 끝으로 모니터 스크린 평면상의 마우스 위치를 가리키고 이동시키는 새로운 3차원 물리 사용자 인터페이스 방식(PUI)을 제안한다. 스마트 TV와 같은 각종 스마트 기기를 원격으로 제어하는 기존의 3D PUI 방식에는 상대적 지시 방식과 절대적 지시 방식의 두 가지가 있다. 전자의 경우는 사람의 인식과정과 불일치하며, 후자는 과도한 몸의 이동이 필요한 문제가 있었다. 이에 본 연구에서는 상대적인 포인팅 방식과 절대적인 포인팅 방식을 결합하여 직관적이고 사용자 중심의 인간 친화적인 3D PUI 포인팅 방식을 개발하였다. 제안한 방법은 스크린영역 내에서의 포인팅을 위해서 주시안을 기준으로 사각뿔 모양의 가시영역을 설정할 필요가 있다. 가시영역을 실시간으로 유지하기 위해서는 주시안의 움직임에 따라 많은 계산량을 요구한다. 본 논문에서는 스크린 상의 검지 끝 투영 위치좌표의 내외부를 판정하는 방식으로 가시영역 계산량을 최적화 하였다. 아울러 포인터 위치좌표 추적에 칼만필터를 적용하여 마우스 커서의 떨림을 안정화시켜 사용자의 편의성을 높였다.
시추공에서 관찰된 절리면의 방향성과 위치자료를 이용하여 개착면에서의 trace 분포를 예측하는 대수학적 기법을 개발하였다. 절리 trace 예측은 절리면과 투영면의 3차원 평면식을 활용하여 대수학적으로 수행되며, 개별 불연속면의 영속성을 고려하여 투영 영역 내에서 trace가 표출되는 범위가 산정된다. 절리 예측기법을 활용하여 슬럼핑 현상에 의해 구조적으로 불안정한 김해 내삼사면의 안정성 및 보강 계획의 적정성을 분석하였다. DOM 시추작업을 수행하여 암반구조 특성을 조사하였으며, 사면 파괴를 유발시킬 수 있는 절리들을 추출하여 심도별 지반거동 특성을 분석하였다. 또한, 사면보강을 위하여 계획된 앵커 정착부에서의 절리분포 및 거동양상을 분석하고 앵커 보강의 효율성을 고찰하였다.
카메라의 시선 방향에 따라 다른 영상을 생성하는 3차원 물체를 2차원 영상만으로 인식하는 것은 어려운 일이다. 특히 영상 생성 시 강한 투영변환(perspective transformation) 이 발생할 경우 투영된 물체의 이미지에 대한 국소 특징을 정의하는 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) 알고리즘은 물체 인식에 한계가 있다. 본 논문에서는 3차원 물체를 하나의 특정 축을 중심으로 회전시키면서 얻은 복수의 영상을 학습 데이터로 활용한 물체인식 방법을 제안한다. 이 방법을 이용하여 복수 영상의 특징 점들을 하나의 특징 공간으로 합성하고 영상들 간의 기하학적인 관계를 이용하여 중복된 영역을 제거한 모델을 생성하면 임의의 3차원 회전이 적용된 물체를 인식할 수 있다. 실험에서는 알고리즘의 유용성을 먼저 확인하기 위해 조명조건과 카메라의 위치를 일정하게 유지하였다. 이 방법에 의해 SIFT 알고리즘만으로 인식이 힘들었던 3차원 물체의 다양한 외관(appearance) 인식이 가능하게 되었다.
본 논문에서는 다시점 카메라부터 획득된 부분적인 3D 점군을 사용하여 실내환경의 3D 복원을 위한 새로운 방법을 제안한다. 지금까지 다양한 양안차 추정 알고리즘이 제안되었으며, 이는 활용 가능한 깊이 영상이 다양함을 의미한다. 따라서, 본 논문에서는 일반화된 다시점 카메라를 이용하여 실내환경을 복원하는 방법을 다룬다. 첫 번째, 3D 점군들의 시간적 특성을 기반으로 변화량이 큰 3D 점들을 제거하고, 공간적 특성을 기반으로 주변의 3D 점을 참조하여 빈 영역을 채움으로써 깊이 영상 정제 과정을 수행한다. 두 번째, 연속된 두 시점에서의 3D 점군을 동일한 영상 평면으로 투영하고, 수정된 KLT (Kanade-Lucas-Tomasi) 특징 추적기를 사용하여 대응점을 찾는다. 그리고 대응점 간의 거리 오차를 최소화함으로써 정밀한 정합을 수행한다. 마지막으로, 여러 시점에서 획득된 3D 점군과 한 쌍의 2D 영상을 동시에 이용하여 3D 점들의 위치를 세밀하게 조절함으로써 최종적인 3D 모델을 생성한다. 제안된 방법은 대응점을 2D 영상 평면에서 찾음으로써 계산의 복잡도를 줄였으며, 3D 데이터의 정밀도가 낮은 경우에도 효과적으로 동작한다. 또한, 다시점 카메라를 이용함으로써 수 시점에서의 깊이 영상과 컬러 영상만으로도 실내환경 3D 복원이 가능하다. 제안된 방법은 네비게이션 뿐만 아니라 상호작용을 위한 3D 모델 생성에 활용될 수 있다.
IRS-1C PAN의 수치화상데이터를 사용하여 수치표고모델을 생성하는 기법을 연구하였다. 번들조정기법을 적용하여 라인별 외부표정요소를 결정하였으며, 그 결과 위성의 자세와 위치 모두에 있어서 1차다항식이 가장 유효하였다. 수치표고모델과 정사투영화상을 생성한 후, 연구 대상영역내의 상이한 표고를 가지고 있는 16점의 평가점을 선정하여, 연구결과의 지도좌표와 비교해본 결과, 표고오차의 RMSE가 $\pm{16.66m}$인 수치표고 모델을 생성할 수 있었다.
후기 트라이아스기~전기 쥬라기의 후 충돌 분지 상위에 전기 및 중기 쥬라기의 호 내부 분지가 중첩되어 나타나는 충남분지는 대동누층군의 분포 지역으로 잘 알려져 있으며, 중생대 퇴적분지의 진화와 지구조 운동과의 상관관계를 규명하는데 매우 중요한 지역이다. 본 연구에서는 충남분지에 발달하고 있는 지질구조 연구의 일환으로서 분지 중앙부에 위치하는 성주리향사 및 주변 지역에 대한 지표 지질조사를 통해 구조기하학적 해석을 수행하였다. 연구지역에 발달하는 대표적인 지질구조로는 성주리향사와 더불어 옥마단층, 옥마습곡, 백운사단층이 있다. 연구의 대상인 성주리향사는 층리 자세의 변화에 따라 크게 남서부 및 북동부의 두 영역으로 나뉘며, 각 영역의 힌지가 저점으로 모이는 이중침강습곡의 형태를 보인다. 성주리향사 남서부 및 옥마습곡에 대한 하향 투영을 통해 작성된 단면을 해석한 결과, 옥마단층 및 옥마습곡은 기반암 내의 단층이 상위의 퇴적암으로 전파하면서 발달한 구조로 판단되며, 성주리향사는 옥마단층의 단층말단 상부에 형성된 배사 및 향사의 일부로 해석된다. 본 연구의 결과는 충남분지 및 더 나아가 중생대 조산대로서 한반도 남서부에 기록되어 있는 변형사를 밝히는 데에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 생각된다.
능동 스테레오 비젼 시스템은 목표물 판별을 위해서 간단한 연산만으로 작은 시차값을 가지는 특징들만을 통과시킴으로써 목표물 위치 측정을 가능케 한다. 그런데 이 간단한 방법은, 복잡한 배경이 포함되거나 시차가 영인 영역에 다른 물체들도 동시에 존재하면 적용이 어렵게 된다. 이러한 문제점들을 해결하기 위하여, 본 논문에서는 시야 중심 영역의 해상도는 높이고 일반적으로 중요도가 낮은 주변의 해상도는 감소시키는 포비에이션 기법을 필터링 방법과 결합시켰다 포비에이트 영상 표현을 위하여 영상 피라미드 또는 로그폴라 변환을 사용하였다. 또한 추적이 수행되는 동안에 스테레오 시차가 작은 값이 유지되도록 투영을 이용하여 스테레오 시차를 추출하였다. 실험 결과는 로그폴라 변환이 복잡한 배경으로부터 목표물을 분리하는 제안된 방법이 영상 피라미드 또는 기존 방법보다 우수하며, 추적성능을 상당히 개선함을 보여주고 있다.
화면 내의 평면영역에서 투영변환행렬 대응 매칭법을 제안한다. 본 연구는 RANSAC에 있지만, RANSAC에서 랜덤 샘플링에 균일분포를 이용하는 것아 아니고, 화상의 특징점 위치나 템플리트 매칭의 차이로부터 구한 다중의 비균일 분포를 이용한다. 기존의 매칭법은 정대응이 거의 만족해야 할 조건을 이용하여 올바르다고 추정되는 대응을 샘플링하고, 그 대응을 1대 1로 매칭시켜 RANSAC을 행하였지만, 제안 방법에서는 화상으로부터 구한 다중의 확률 분포에서 단계적으로 샘플링함으로써 확률이 높은 정대응을 다중의 대응 후보 중에서 효율적으로 샘플링할 수 있다. 그 결과 최종적으로 수많은 정대응을 구할 수 있으며, 시뮬레이션과 실제 화상의 실험에 의하여 제안 방법의 유효성을 검증한다.
본 연구에서는 연속된 비디오 프레임을 대상으로 움직임을 검출하고, 이에 따른 움직임 벡터를 이용하여 카메라를 좌우 상하로 제어함으로써 이동 객체 중심의 비디오 프레임을 지속적으로 확보할 수 있는 웹 기반의 이동 객체 추적방법을 제안한다. 비디오 스트림에서 두 프레임간 일정 간격의 격자점에서의 차분을 계산하고, 임계치 이상의 차분을 갖는 격자점들에 대한 수평 및 수직 투영 히스토그램을 이용하여 움직임의 방향과 거리를 결정한다. 이 방향과 거리 정보를 이용하여 RCM을 제어함으로써 이동 객체의 움직임 영역이 비디오 스트림의 중앙에 위치하도록 한다. 실험 결과, 움직임이 있는 부분이 비디오 프레임의 중앙에 위치하는 것을 확인할 수 있었으며, 웹상의 서버/클라이언트 방식으로 구현함으로써 인터넷을 이용하여 원격의 클라이언트가 비디오 스트림을 모니터할 수 있었다.
자율 주행에서 도로 표시는 객체 추적, 경로 계획을 위한 필수 요소이며 측위를 위한 중요한 정보를 제공할 수 있다. 이 논문은 역 관점 매핑 이미지와 정밀도로지도 투영 이미지를 매칭하여 비교함으로써 도로 노면 표지의 갱신 및 위치 측위를 하는 접근 방식을 제시한다. 역 관점 매핑(IPM; Inverse Perspective Mapping) 기법을 사용하여 차량의 전방을 촬영한 카메라 이미지에서 원근 효과를 제거하고 2D 도메인으로 버드뷰 이미지를 생성한다. 그 다음에 GNSS/INS를 참조하여 촬영된 이미지와 동일한 정밀도로지도 영역을 이미지로 생성하여 두 이미지의 노면표지가 최대한 일치하도록 피팅 한다. 또한 정지선, 횡단 보도, 점선 및 직선 등 문자와 화살표를 인식하여 정밀도로지도의 객체와 비교 함으로써 갱신 여부를 판단 한다. 그리고 새로 설치된 객체의 측위는 주변의 객체의 위치 좌표값을 정밀도로지도에서 참조하여 얻을 수 있다. 우리는 매우 낮은 계산 비용과 저가의 카메라 및 GNSS/INS 센서 만으로도 빠르게 갱신된 정밀도로지도를 얻을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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