• 한국측량학회지
• /
• 제26권6호
• /
• pp.611-616
• /
• 2008

모바일 매핑시스템 (Mobile Mapping Systems)에 장착된 카메라로부터, 3차원 데이터를 취득시, 취득된 3차원 데이터의 정밀도를 결정하는 중요한 요소 중 하나는 IMU/GPS와 카메라 좌표계간의 상대적인 위치(lever-arm)와 자세(bore-sight) 얼라인먼트이다. 기존 연구는 지상기준점(GPS)을 통하여 카메라의 절대표정을 계산하기 때문에, 하나의 좌표계 (GPS 좌표계) 상에서 이 얼라인먼트가 이루어진다. 이 방법은 GCP을 기본적으로 필요로 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 GCP가 필요하지 않고, 연관성이 없는 카메라 데이터와 IMU/GPS 데이터를 통하여 이 두좌표계 간의 얼라인먼트를 계산하는 수학적 모델링을 제시한다.

• 한국항공우주학회지
• /
• 제47권1호
• /
• pp.41-48
• /
• 2019

본 논문은 광학적인 방법을 통해 얻은 3차원 좌표들을 이용하여 항공기 동체와 관성항법센서를 정렬하는 방법에 대하여 다루고 있다. 기존에 가공되어 있는 마운트 홀의 제작 정확도를 신뢰하고 장착하던 관행에서 나아가 관성항법센서의 좌표계와 항공기 동체의 기준좌표계를 보다 정확하게 정렬하기 위한 방법에 대해 소개하고 있으며, 실현가능성을 검증하기 위해 실제 3차원 좌표측정장치의 오차 수준을 반영한 시뮬레이션을 통해 정렬 성능을 검증하였다. 또한 광학센서와 관성항법센서의 최적화 기법 기반 정렬 방법을 기술하였다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제33권2호
• /
• pp.231-242
• /
• 2017

시설물의 장기적이고 지속적인 사용을 위해서 모니터링은 중요하다. 특히, 도로, 댐, 교량 등의 시설물은 안전과 비용의 문제로 자주 점검하기 어렵다. 이러한 문제에 대한 효율적이고 경제적인 대안으로 스마트폰 기반 모니터링을 고려할 수 있다. 시설물 모니터링을 위해 스마트폰 영상을 정량적으로 분석하기 위해서, 먼저 절대좌표계를 기준으로 보정해야 한다. 본 연구는 임의의 위치에서 취득된 스마트폰 영상을 기준영상을 기반으로 보정하여 시설물 모니터링에 활용하는 방법을 제시한다. 기준영상을 활용하여 지오레퍼런싱을 수행하여 스마트폰의 외부표정요소를 결정한다. 이를 이용하여 스마트폰 영상을 시설물의 대상 객체면에 투영하여 보정한다. 제안된 방법은 보에서 취득한 시험데이터에 적용하였다. 스마트폰의 외부표정요소는 위치 5 cm, 자세 $0.28^{\circ}$ 정확도로 결정되었다. 보정된 스마트폰 영상에서 측정한 길이는 10 cm의 오차를 보였다. 제안된 방법을 이용하여 스마트폰 영상을 시설물 모니터링에 효과적으로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국측량학회지
• /
• 제38권3호
• /
• pp.175-185
• /
• 2020

3차원 등록은 서로 다른 좌표계를 갖거나 좌표계가 없는 데이터를 기준 좌표계로 일치시키는 과정으로 사진측량의 절대표정, 정밀도로지도 제작을 위한 데이터 결합 등 다양한 분야에서 사용되고 있다. 3차원 등록은 점을 이용하는 방법과 선형을 이용하는 방법으로 구분이 된다. 점을 이용할 경우 서로 다른 공간해상도를 갖는 경우 동일한 공액점을 찾기 어려운 문제가 있다. 이에 반해 선형을 이용할 경우 공간해상도가 다른 경우 뿐만 아니라 점군 형태의 데이터에서 시작점과 끝점이 같지 않은 공액의 선형을 이용하여 3차원 등록이 가능한 장점이 있다. 본 연구에서는 선형을 이용하여 3차원 등록을 수행하기 위해서 쿼터니언을 이용하여 두 데이터 간의 3차원 회전각을 결정한 후 축척과 3차원 이동량을 결정하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법의 검증을 위해 실내에서 구축한 선형과 실외 환경의 지상 모바일매핑시스템을 통해 취득한 선형을 이용하여 3차원 등록을 각각 수행하였다. 실험결과, 실내 데이터를 이용한 경우 축척을 고정한 경우와 고정하지 않은 경우 평균제곱근오차는 각각 0.001054m와 0.000936m로 나타났다. 실외 데이터를 이용하여 500m 구간에서 3차원 변환을 수행한 결과 6개의 선형을 이용하였을 경우 평균 제곱근오차는 0.09412m로 나타났으며 정밀도로지도 제작을 위한 정확도를 만족하는 것을 알 수 있었다. 또한, 선형의 개수를 변화시킨 실험에서 9개 이상의 선형을 이용할 경우도 평균제곱근오차의 변화가 크지 않은 것을 통해 높은 정확도의 3차원 변환을 위해 9개의 선형으로도 충분한 것을 알 수 있었다.

• 만화애니메이션 연구
• /
• 통권38호
• /
• pp.115-132
• /
• 2015

애니메이션은 작가의 의식을 표현하는 도구로서 공간과 공간을 통해 시간으로 전환하는 매체이다. 애니메이션의 구성요소에서 이미지는 가장 본질적 요소이며, 이미지 중 캐릭터는 가장 핵심적 기능을 가진 이미지요소이다. 왜냐하면 캐릭터는 다양한 동작과 표정을 통해 이야기를 전달하는 형상체이기 때문이다. 이러한 맥락에서 볼 때 <동물농장>은 조지오웰의 원작을 바탕으로 계급화 된 불평등의 인간사회와 여기에서 벌어지는 인간의 이기심과 부조리를 풍자적인 캐릭터를 중심으로 그려낸 대표적인 풍자애니메이션이다. 따라서 이번연구에서는 이 작품에서 설정된 인물과 동물들 그리고 공간이 지니고 있는 의미와 상징을 통해 무엇을 풍자했는지를 연구해 보고자하였다. 연구결과 작품에서 등장하는 캐릭터들은 단순한 인물이나 장소가 아니라 각각의 의미를 내포하고 있는 은유적 상징체임을 보여준다. 다시 말해 농장은 인간세상을 상징하는 공간으로써 인간인 존은 러시아 절대왕정의 민중을 억압하는 독재자로, 돼지인 올드 메이저는 혁명의 당위성을 설파하는 원로 선각자로, 메이저를 따르던 돼지 스노볼은 혁명을 성공시키고 만민이 평등한 참 사회주의를 건설하려는 순수한 지도자로, 또 다른 돼지인 나폴레옹은 개인적인 야욕을 위해 스노볼을 제거하고 동족인 동물들을 억압하고 착취하는 인간보다 더한 탐욕적인 독재자로 묘사하였다. 즉 인간과 다양한 동물들을 지배와 피지배의 계급관계로 설정하여 갈등을 양산하고 혁명을 통해 이상사회를 지향하지만 이는 또 다시 혁명을 예고하는 인간역사의 반복적 모순을 상징적이면서도 강렬하게 전달하고 있었다.

• 천문학회보
• /
• 제35권2호
• /
• pp.55.2-55.2
• /
• 2010

한국천문연구원은 과학기술위성 3호의 주탑재체인 다목적 적외선영상시스템(Multipurpose Infra-Red Imaging System, MIRIS)을 개발하고 있다. 이 연구개발 사업은 2007년 교육과학기술부의 과학위성 3호 사업 주탑재체 공모를 통하여 10여개의 후보 탑재체 제안서 중에서 최종적으로 채택되었고, 2011년 발사를 목표로, 3년 동안의 연구개발 기간을 거쳐 현재 비행모델 (FM, Flight Model) 개발이 진행 중이다. MIRIS는 한국천문연구원이 개발하여 2003년 발사에 성공한 과학위성 1호 주탑재체인 원자외선 영상분광기 (FIMS, Far ultra-violet IMaging Spectroscope)에 이어 국내에서 자체 개발되는 두 번째 우주망원경이다. MIRIS는 우주공간에서 0.9~2 micron 사이 적외선 영역의 파쉔 알파 방출선 (Paschen Alpha Emiision Line)과 광대역 I, H 파장영역을 관측할 예정이다. 주요 과학임무로는 아직까지 국제 천문학계에서 잘 알려지지 않은 우리은하 내부에 분포한 고온 플라즈마 (Warm Ionized Medium, WIM)의 기원 연구와 아울러 우리은하 성간난류(Interstellar Turbulence)의 특성 및 적외선 우주배경복사의 (Cosmic Infrared Background; CIB) 거대구조 등을 관측연구할 예정이다. 특히 MIRIS는 저온상태 (절대온도 77K, 약 $-200^{\circ}C$)에서 우주공간 관측을 수행할 예정이므로, 국내에서는 연구기반이 취약한 극저온 광학계 및 기계부 설계기술, 극저온 냉각기술 및 열해석 설계기술과 적외선 센서기술 및 자료처리 기술 등 관련기술을 개발하고 있으며 이러한 기반기술을 바탕으로, 아직까지 국내에서 시도된 바 없는 적외선우주망원경 개발을 통하여, 우리나라의 관련 우주기술 분야의 기초원천 기술로서 크게 활용될 것으로 기대하고 있다.

• 대한공간정보학회지
• /
• 제24권1호
• /
• pp.81-87
• /
• 2016

자연재해로 인해 댐, 교량, 제방 등 수변구조물에 피해가 발생할 경우, 빠른 복구를 위해 정확한 피해정보를 분석하는 일은 매우 중요하다. 본 연구에서는 최근 활용이 확산되고 있는 UAV(Unmanned aerial vehicle)영상을 활용하여 효과적으로 피해를 분석하는 방안을 제시하고 정확도 평가를 수행하였다. UAV영상은 수변구조물 일대를 촬영한 영상들을 이용하였고, 피해를 분석하는 핵심 방법론으로 영상정합과 변화탐지 기법을 활용하였다. 영상정합을 통해 생성된 점군 데이터(point cloud)는 2차원 영상으로 3차원 형상을 재현하며, 사전에 구축된 레퍼런스 데이터와의 높이 값 비교를 통해 피해영역을 추출할 수 있다. 피해영역으로 추출된 결과는 정확도를 평가하기 위해 항공라이다로 구축된 정확한 데이터와 비교하여 절대위치 오차를 비교하였다. 실험 결과 EOP(외부표정요소)가 매우 정확한 UAV 영상을 사용하면 제안된 방법론으로 평균 10~20cm 오차 범위 내의 정확도를 확보할 수 있음을 알 수 있었고, 이는 제안한 방법이 비교적 큰 규모인 수변구조물에서 발생하는 피해 분석에 매우 유용하게 활용될 수 있음을 보여주었다. 하지만 복잡도가 높은 구조물들은 매칭 기술을 적용하기 어려우며, 이러한 구조물들의 피해를 추출하기 위해서는 별도의 방법론이 필요하다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제11권8호
• /
• pp.325-330
• /
• 2022

본 논문은 한국 수어에 대하여 수어 인식, 수어 번역, 수어 영상 시분할과 같은 수어에 관한 딥러닝 연구를 위한 데이터셋의 수집 및 실험을 진행하였다. 수어 연구를 위한 어려움은 2가지로 볼 수 있다. 첫째, 손의 움직임과 손의 방향, 표정 등의 종합적인 정보를 가지는 수어의 특성에 따른 인식의 어려움이 있다. 둘째, 딥러닝 연구를 진행하기 위한 학습데이터의 절대적 부재이다. 현재 알려진 문장 단위의 한국 수어 데이터셋은 KETI 데이터셋이 유일하다. 해외의 수어 딥러닝 연구를 위한 데이터셋은 Isolated 수어와 Continuous 수어 두 가지로 분류되어 수집되며 시간이 지날수록 더 많은 양의 수어 데이터가 수집되고 있다. 하지만 이러한 해외의 수어 데이터셋도 방대한 데이터셋을 필요로 하는 딥러닝 연구를 위해서는 부족한 상황이다. 본 연구에서는 한국 수어 딥러닝 연구를 진행하기 위한 대규모의 한국어-수어 데이터셋을 수집을 시도하였으며 베이스라인 모델을 이용하여 수어 번역 모델의 성능 평가 실험을 진행하였다. 본 논문을 위해 수집된 데이터셋은 총 11,402개의 영상과 텍스트로 구성되었다. 이를 이용하여 학습을 진행할 베이스라인 모델로는 수어 번역 분야에서 SOTA의 성능을 가지고 있는 TSPNet 모델을 이용하였다. 본 논문의 실험에서 수집된 데이터셋에 대한 특성을 정량적으로 보이고, 베이스라인 모델의 실험 결과로는 BLEU-4 score 3.63을 보였다. 또한, 향후 연구에서 보다 정확하게 데이터셋을 수집할 수 있도록, 한국어-수어 데이터셋 수집에 있어서 고려할 점을 평가 결과에 대한 고찰로 제시한다.

• 농업생명과학연구
• /
• 제50권1호
• /
• pp.95-104
• /
• 2016

본 연구의 목적은 서울시 도시녹지 중 가로수의 재적식을 개발하고 탄소저장량을 추정하는데 있다. 서울시 가로수의 79%를 차지하는 은행나무, 메타세콰이어, 느티나무, 양버즘나무를 대상으로 흉고직경을 이용하여 4개의 상대생장식을 비교하였다. 최적의 상대생장식을 개발하기 위하여 이용된 통계량은 결정계수, 잔차 평균, 절대평균 잔차제곱이다. 이를 통하여 추정된 수종별 상대생장식은 양버즘나무에서 aDb, 은행나무, 메타세콰이어, 느티나무에서 aD+bD2 식이고 결정계수는 0.873이상의 수치를 나타내어 가로수 탄소저장량 추정에 사용이 적합한 것으로 판단된다. 본 연구에서 개발된 재적식을 이용하여 추정된 서울시 가로수의 주요 4종에 저장된 탄소량은 약 33,760tC이다. 본 연구의 결과로 제시된 서울시 가로수의 재적식과 탄소저장량은 가로수의 수종별 생장 및 재적정보를 제시하고 도시녹지의 탄소저장량 평가에 활용이 가능할 것으로 판단된다.