• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 하계학술대회
• /
• pp.309-312
• /
• 2016

최근 실세계에 존재하는 물체의 3차원 형상과 색상을 디지털화하는 3차원 객체 복원에 대한 관심이 날로 증가하고 있다. 3차원 객체 복원은 영상 획득, 영상 보정, 점군 획득, 반복적 점군 정합, 무리 조정, 3차원 모델 표현과 같은 단계를 거처 통합된 3차원 모델을 생성한다. 그 중 반복적 점군 정합 방법은 카메라 궤적의 초기 값을 획득하는 방법으로서 무리 조정 단계에서 전역 최적 값으로의 수렴을 보장하기 위해 중요한 단계이다. 기존의 반복적 점군 정합 (iterative closest points) 방법에서는 시간이 지남에 따라 누적된 궤적 오차 때문에 발생하는 객체 표류 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 색상 영상에서 SIFT 특징점을 획득하고 3차원 점군을 얻은 뒤 가중치를 부여함으로써 점 군 간의 더 정확한 정합을 수행한다. 실험결과에서 기존의 방법과 비교하여 제안하는 방법이 절대 궤적 오차 (absolute trajectory error)가 감소하는 것을 확인 했고 복원된 3차원 모델에서 객체 표류 현상이 줄어드는 것을 확인했다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
• /
• 제24권5호
• /
• pp.11-19
• /
• 2018

본 논문에서는 노이즈를 포함한 채 오버랩 영역이 적은 두 점군을 정합할 때 정확도와 수렴 속도를 향상시키는 알고리즘을 제시한다. 정확도를 높이기 위하여 점군의 기하학 정보를 최대한 활용하며, 정합 단계에서는 노이즈가 포함된 점군에서 오버랩 되는 영역을 적절히 선택하고, 개선된 가속 알고리즘을 사용하여 정합 속도를 향상시킨다. 정확도를 향상시키는 기존의 방법은 노이즈가 많은 점군에 적용할 수 없으므로, 본 논문에서는 정합에 사용되는 영역을 선택하는 것으로써 기존 방법의 문제를 해결하였다. 또한 똑같은 점군쌍에서만 적용되는 가속 알고리즘을 낮은 오버랩의 점군쌍에 적용하였다. 기존의 방법에 간단한 알고리즘을 추가함으로써 서너 배 더 빠른 수렴 속도를 낼 수 있도록 하였다. 결론적으로, 노이즈가 많고 오버랩이 적은 점군쌍의 정합에 있어서 본 논문에서 제시하는 알고리즘을 적용하면 속도와 정확도가 향상되었음을 알 수 있다.

• 한국측량학회지
• /
• 제38권1호
• /
• pp.35-41
• /
• 2020

3D 레이저 스캐너는 대상물에 대한 많은 양의 데이터를 빠른 시간 내에 취득할 수 있는 효과적인 방법으로 최근 측량, 변위측정, 대상물의 3차원 데이터 생성, 실내공간정보 구축, BIM (Building Information Model) 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 3D 레이저 스캐너를 통해 취득되는 점군데이터의 활용을 위해서는 정합과정을 거쳐 많은 측점에서 취득한 데이터를 통일된 좌표체계를 가진 하나의 데이터로 만드는 과정이 필요하다. 따라서 정합 방법에 따른 점군데이터의 정확도에 대한 분석적 연구가 필요하다 이에 본 연구에서는 3D 레이저 스캐너를 통해 취득되는 점군데이터의 정합방법에 따른 정확도를 분석하고자 하였다. 3D 레이저 스캐너를 통해 연구대상지의 점군데이터를 취득하고, 자료처리를 통해 ICP (Iterative Closest Point) 와 형상정합 방법에 의해 점군데이터를 정합하였으며, 토털스테이션 측량성과와 비교하여 정확도를 분석하였다. 정확도 평가 결과 ICP와 형상정합 방법은 각각 토털스테이션 성과와 0.002~0.005m, 0.002~0.009m의 차이를 나타내었다. 각각의 정합 방법은 실험결과 모두 0.01m 미만의 편차를 나타내어 1:1,000 수치지형도의 허용정확도를 만족하였으며, ICP 및 형상정합을 이용한 점군데이터의 정합이 공간정보 구축에 충분히 활용 가능함을 제시하였다. 향후 형상정합 방법에 의한 점군데이터의 정합은 3D 레이저 스캐너를 활용한 공간정보 구축 과정에서 타겟의 설치를 줄임으로써 생산성 향상에 기여할 것이다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
• /
• pp.1000-1005
• /
• 2007

본 논문에서는 실물체의 3차원 모델을 복원하기 위해 거리영상 카메라에서 획득된 3차원 점군에 대한 온라인 정합 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 거리영상 카메라를 사용하여 연속된 거리영상과 사진영상을 획득하고 문턱값(threshold)을 이용하여 물체와 배경에 대한 정보를 분류한다. 거리영상에서 특징점을 선택하고 특징점에 해당하는 거리영상의 3차원 점군을 이용하여 투영 기반 정합을 실시한다. 초기정합이 종료되면 사진영상간의 대응점을 추적하여 거리영상을 정제하는 과정을 거치는데 대응점 추적에 사용되는 KLT(Kanade-Lucas-Tomasi) 추적기를 수정하여 초기정합의 결과를 대응점 탐색에 이용함으로써 탐색의 속도와 성공률을 증가시켰다. 특징점과 추적된 대응점에 해당하는 3차원 점군을 이용하여 거리영상의 정제를 수행하고 정합이 완료되면 오프라인에서 3차원 모델을 합성하였다. 제안한 알고리듬을 적용하여 2개의 실물체에 대하여 실험을 수행하고 3차원 모델을 생성하였다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제24권4호
• /
• pp.333-340
• /
• 2008

지상라이다에 의한 건물 실내 모델링을 구축하고 정확도를 분석하기 위해 제원이 다른 2개의 지상라이다를 실험지역에 적용하였다. 본 연구는 실내 공간 모델링을 위해 스캐닝 된 점군 단위에 대하여 3차원 정합 시 다량의 기준점 획득이 어려운 환경 하에서 (1) 점군 단위별 구조물 좌표계로 변환하여 처리한 경과와 (2) 점 군간 상호 정합 후 기준점에 의한 일괄 좌표변환 결과와의 편차를 비교하였다. 실험결과, 제원에 다르더라도 공통적으로 점군 정합 후 일괄처리 결과가 점군 단위별 변환 후 정합한 방법보다 오차의 크기, 분포가 적게 나타나고 있음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제25권5호
• /
• pp.652-658
• /
• 2021

3D 스캐너를 이용하여 점군을 획득 시 각각의 고유한 좌표를 기준으로 취득한 데이터를 통일된 좌표체계를 가진 하나의 데이터로 만드는 과정이 필요하고 이 과정을 정합이라고 한다. 정합 과정은 한 번의 수행으로 만족할만한 결과를 얻기 힘들며 여러 차례 반복하여 정합 정밀도를 높인다. 정합의 정밀도를 판단하는 기준은 중요한 요소이다. 기존에 정합의 정밀도를 파악하는 방법은 경우에 따라 판단 기준이 모호할 수 있으며, 점군 데이터의 특성에 따라 매번 다른 결과가 나올 수 있는 한계점을 가지고 있다. 이에 본 연구에서는 정합의 정밀도는 좀 더 정확하게 계산하기 위하여 정합에서 사용하는 대응점이 아닌 전체 점군에 대해서 점군의 평균 거리 값을 이용한 방법을 제안한다. 이 방법을 사용할 경우 기존의 방법에 비하여 좀 더 확실하게 정합의 정밀도를 파악할 수 있다.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제22권4호
• /
• pp.229-240
• /
• 2019

건설, 의료, 컴퓨터 그래픽스, 도시공간 관리 등 다양한 분야에서 3차원 공간모델이 이용되고 있다. 특히 측량 및 공간정보 분야에서는 최근 스마트시티, 정밀도로지도 구축 등과 같은 고품질의 3차원 공간정보에 대한 수요가 폭발적으로 증가하면서, 이를 보다 손쉽고, 간편하게 취득하기 위하여 MMS, UAV와 같은 관측기술이 활발히 활용되고 있다. 하지만 두 자료를 통합하여 3차원 모델링을 수행하기 위해서는, 두 관측기술 적용 시 발생하는 원시자료 취득센서, 점군 자료생성 방식 및 관측정확도 간의 차이를 효율적으로 보정할 수 있는 최적의 정합방법이 필요하다. 본 연구에서는 일반적인 3차원 모델의 자동정합에 사용되는 ICP(Iterative Closet Point) 기법을 통한 MMS와 UAV 점군 데이터 간 자동정합 성능을 판단하기 위하여, 여의도 지역을 연구대상지역으로 설정하고 UAV 영상을 취득 후 점군 자료로 변환하였다. 그 후 대상지역을 총 4개의 구역으로 구분하여 MMS 관측을 수행하였으며, UAV 점군 자료를 기반으로 각 구역에서 관측된 MMS 점군 자료와 수동정합하고 이를 ICP 기반으로 자동정합한 결과와 비교하였다. 보다 엄밀하게 ICP 기반의 자동정합 성능을 판단하기 위하여 각 구역별로 데이터 중첩률, 노이즈 레벨 등의 변수를 다르게 하여 비교를 수행하였다. 결론적으로 ICP 기반의 자동정합 시 데이터 중첩률이 높고, 노이즈 레벨이 낮을수록 더 높은 정확도로 정합될 수 있다는 것을 알 수 있었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
• /
• pp.1930-1931
• /
• 2011

세계적으로 많은 연구원들이 3차원 모델링에 대하여 연구하고 있다. 특히 무인자동차의 주행을 위한 센서시스템, 경로생성, 3차원 월드모델링 방법 등에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 이 논문은 스테레오 카메라를 이용한 3차원 도시환경복원을 위한 방법을 제안한다. 전체적인 시스템은 다중센서(스테레오 카메라, DGPS, IMU), PC, 이동로봇(전기차)으로 구성하였다. 스테레오 카메라를 통해 들어오는 이미지는 스테레오 정합기법을 이용하여 지역좌표계의 3차원 점군을 획득하는데 이용되며, DGPS와 IMU를 통해 얻은 정보는 이동로봇의 위치를 추정하는데 이용된다. 지역좌표계의 3차원 점군과 이동로봇의 위치를 융합하면 세계좌표계의 3차원 점군을 얻을 수 있으며, 이를 이용하여 도시환경을 복원을 시행하였다. 또한 스테레오 정합기법을 통해 얻어지는 점군의 중복복원을 회피하기 위하여 임시추적을 이용한다. 임시추적을 통해 동일한 점으로 판단되는 경우 중복복원을 방지하는 알고리즘을 제안한다. 실험결과는 3차원 도시환경 복원을 수행하여 점군으로 표현하였다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제26권1호
• /
• pp.39-45
• /
• 2010

본 연구는 지상라이다 자료의 점군간 자동정합을 위해 인접한 두 점군 자료와 함께 획득되는 2차원의 강도영상 자료로부터, 2개 영상에서 동시에 관측되는 특징점들을 이용하여 SIFT 알고리즘에 의해 공액점을 선정하였다. 또한 매칭 오류점 배제를 위해 RANSAC 알고리즘을 적용하여 정합 정확도 향상을 도모하였다. 두 점군간의 변환식 매개변수인 3차원 회전변환 각과 수직/수평 이동량을 계산, 그 결과를 기존 수작업에 의한 결과와 비교하였다. 건국대학교 이과대학 건물을 대상으로 실험한 결과, 자동매칭을 통한 변환매개변수와 수작업으로 한 변환매개변수의 차이는 X, Y, Z, 방향으로 각각 0.011m, 0.008m, 0.052m로서 자동정합 자료의 활용이 가능하다고 판단하였다.

• 한국측량학회지
• /
• 제37권6호
• /
• pp.453-464
• /
• 2019

최근 3차원 공간정보에 대한 수요가 증가함에 따라 신속하고 정확한 데이터 구축의 중요성이 증대되어 왔다. 정밀한 3차원 데이터 구축이 가능한 LiDAR (Light Detection and Ranging) 데이터를 기준으로 UAV (Unmanned Aerial Vehicle) 영상을 정합하기 위한 연구가 다수 수행되어 왔으나, MMS (Mobile Mapping System)로부터 취득된 LiDAR 점군데이터의 반사강도 영상을 활용한 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 MMS로부터 취득된 LiDAR 점군데이터를 반사영상으로 변환한 데이터와 UAV 영상 데이터의 정합을 위해 9가지의 특징점 기반매칭 기법을 비교·분석하였다. 분석 결과 SIFT (Scale Invariant Feature Transform) 기법을 적용하였을 때 안정적으로 높은 매칭 정확도를 확보할 수 있었으며, 다양한 도로 환경에서도 충분한 정합점을 추출할 수 있었다. 정합 정확도 분석 결과 SIFT 알고리즘을 적용한 경우 중복도가 낮으며 동일한 패턴이 반복되는 경우를 제외하고는 약 10픽셀 수준으로 정확도를 확보할 수 있었으며, UAV 영상 촬영 당시 UAV 자세에 따른 왜곡이 포함되어 있음을 감안할 때 합리적인 결과라고 할 수 있다. 따라서 본 연구의 분석 결과는 향후 LiDAR 점군데이터와 UAV 영상의 3차원 정합을 위한 기초연구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.