표면영상유속계는 영상분석을 이용하여 홍수시 하천 수표면 유속을 측정하는 비접촉식 유속측정장치이다. 때문에 안전하고 편하게 홍수시 유속을 측정할 수 있으나, 이를 위해서는 영상과 실세계와의 좌표변환을 위한 참조점 측량이 반드시 필요하였다. 좌표 변환에 8-변수 사영변환을 이용할 경우 최소한 4개의 참조점이 필요하다. 그러나 홍수시 참조점 측량은 불가능에 가까우며, 홍수전후의 측량도 매우 번거로운 일이다. 본 연구에서는 참조점을 이용하지 않고, 좌표변환 관계를 구성할 수 있는 카메라 모형(camera model)을 구성하였다. 여기서 카메라 모형은 실세계 좌표(world coordinates)를 영상좌표(image coordinates)로 변환해 주는 관계를 말한다. 이 카메라 모형에 필요한 외부 변수는 하천수표면과 카메라와의 높이 및 카메라의 두 가지 경사각뿐이다. 여기에 일반적인 카메라 보정에 이용하는 방법으로 구한 카메라 내부 변수를 결합하면 된다. 이 모형은 표면영상유속계 장비로 스마트폰을 이용할 때 간편하게 적용할 수 있으며, 별도의 경사계만 부착하면 일반적인 CCTV나 캠코더를 이용할 때도 적용할 수 있다. 이 카메라 모형과 종래 사용하던 8-변수 사영변환에 의한 좌표변환관계를 비교한 결과 상호간 오차가 거의 없이 적용할 수 있었다. 또한, 스마트폰 표면영상유속계와 열영상 표면영상유속계에 적용한 결과 종전보다 훨씬 적용이 간편하며, 정확도 또한 거의 차이가 없이 적용할 수 있었다.
본 논문에서는 비디오에서의 특징점 추적을 통해 얻은 2D 좌표를 이용한 3D 구조를 추정하는 방법과 네 점 이상의 공통점을 이용한 융합 방법을 제안한다. 영상의 각 프레임에서 공통되는 특징점을 이용하여 형상을 추정한다. 영상의 각 프레임에 대한 특징점의 추적은 Lucas-Kanade 방법을 사용하였다. 3D 좌표 추정 방법으로 개선된 직교분해기법을 사용하였다. 개선된 직교분해기법에서는 3D 좌표를 복원함과 동시에 카메라의 위치와 방향을 계산할 수 있다. 복원된 부분 데이터들은 전체를 이루는 일부분이므로, 융합을 통해 완성된 모습을 만들 수 있다. 복원된 부분 데이터들의 서로 다른 좌표계를 기준 좌표계로 변환함으로써 융합할 수 있다. 융합은 카메라의 모션에 해당하는 카메라의 위치와 방향에 의존된다. 융합 과정은 모두 선형으로 평균 0.5초 이하의 수행 속도를 보이며 융합의 오차는 평균 0.1cm 이하의 오차를 보였다.
삼변망조정계산은 지적도면을 세계측지계 도면으로 변환함에 있어 좌표변환계산의 문제점을 보완할 수 있다. 첫째, 광범위한 지역에 걸쳐 상호 정합하는 기준점 좌표를 결정할 수 있다. 둘째, 지역의 특정 점을 중시하는 계산처리를 할 수 있다. 셋째, 구속조건에 의해 지역망 전체의 형상을 유지하는 해를 구할 수 있다. 이로써 측량 공통점의 좌표를 지역의 측량체계에 알맞게 결정할 수 있다. 기타원점계열 등 원점이 다른 지역 간에 걸쳐 있는 이질적 측량성과를 단일 원점 기준의 성과로 산출하는 데에도 활용가능하다. 여러 지역에 걸쳐 특성이 다른 공통점의 지역측지계 좌표를 정확하게 구할 수 있으므로, 지역측지계 도면을 세계측지계 도면으로 변환하는 작업을 안정적으로 수행할 수 있게 한다.
본 연구에서는 세계측지계 기준에 따라 지리정보를 효율적이고 정확하게 좌표변환하기 위한 방안을 도출하기 위하여 기존 1/1,000 수치지형도와 GIS 응용시스템 DB의 구축 현황 및 문제점을 파악하고, 좌표변환 파라미터 산출과 변환 성과의 정확도 평가 등을 수행하여 실용적인 좌표변환 방안을 제시하였다. 국가좌표변환계수에 의한 좌표변환 정확도를 분석하였으며, 연구대상지역의 국가기준점 및 도시기준점을 이용하여 지역좌표변환계수의 특성을 고찰 하였다. 또한 항공삼각측량 성과를 이용한 1/1,000 수치지형도를 도시기준점을 이용한 측량성과와 비교 하여 수치 지형도 제작 당시 국가기준점의 편의량을 분석하고, 도시기준점을 이용하여 추정한 좌표변환계수를 사용하여 세계측지계로 좌표변환한 성과의 정확도를 분석하였다. 마지막으로 1/1,000 수치지형도의 좌표변환 방법을 적용하여 지하시설물 DB를 대상으로 좌표변환 정확도를 평가하였다. 본 연구를 통하여 지자체 단위의 좌표변환을 수행하는데 있어 도시기준점을 이용한 Molodensky-Badekas 방법에 의한 좌표변환계수 적용과 2차원 Affine 변환도 국지적인 범위에서 적용 가능하였음을 확인하였다. 또한 수치지형도를 기반으로 지거측량 방법으로 구축된 GIS 응용 DB의 경우에도 좌표변환 및 편의보정을 통해 약 10cm 이내의 변환 정확도로 좌표변환이 가능하여 세계측지계 전환에 큰 문제가 없다고 판단하였다.
현재 동경측지계로부터 세계측지계로의 좌표변환을 하기 위하여 고시된 국가좌표변환계수는 우리나라 전 지역에 대하여 산출된 값으로서 지역마다 정확도에서 어느 정도의 오차를 포함하고 있다. 이에 따라 호남고속철도와 같이 대형국책 사업 수행시 좌표변환 오차로 인하여 문제가 발생하는 경우 경제적이나 사회적으로 많은 영향을 미치게 된다. 본 연구 에서는 호남고속철도 사업구간 오송$\sim$광주 180km구간(철도기준점 231점)을 사용하여 전 구간180km을 3구역으로 나누어 각 구역별(60km)의 지역좌표변환계수와 전구간180km 전체에 대한 지역좌표변환계수 산정하여 지역에 따른 좌표변환 시 적용 가능성에 대하여 살펴보았다.
본 논문에서는 보안 시스템에서 사람 인식을 위한 중요한 단서 중의 하나인 사람의 키를 측정하는 알고리즘으로, 이미지 시퀀스에서 사람의 영역을 추출하고 기하학적 정보를 이용해 추출된 사람의 키를 측정하고자 한다. 이를 위해 단일 이동 물체 사람을 대상으로 하여 시퀀스 이미지에서 사람의 움직임 정보를 추출하고, 추출된 영역에서 수직 히스토그램 투영을 하여 사람의 중심선을 찾아 머리와 발의 좌표점을 추출한다. 추출된 좌표점들은 소실점과 소실선의 기하학적 해석과 미리 입력한 다른 물체의 기준높이를 가지고 실세계에서의 사람의 키를 측정하게 된다.
본 연구는 지상모바일매핑시스템을 이용하여 취득한 중첩 전방위 영상을 이용하여 객체점의 3차원 좌표를 결정하는 방법을 제시하고 정확도를 분석하고자 한다. 제안된 방법은 먼저 개별 센서 및 대상공간에 좌표계를 정의하고 좌표계간의 관계를 설정한다. 이에 기반하여 전방위 영상의 한점에 투영되는 객체점이 위치한 직선을 유도하고, 공액점으로부터 결정되는 한쌍의 직선을 교차하여 객체점의 3차원 좌표를 결정한다. 제안된 방법을 통해 결정된 객체점의 좌표를 GPS와 토탈스테이션으로 측정한 검사점 좌표와 비교하여 정확도를 검증하였다. 본 연구의 결과 기선의 길이 및 카메라/대상객체 사이의 상호 위치를 적절하게 설정한다면 객체점의 상대좌표를 수 cm 내의 정확도로 결정할 수 있었다. 절대좌표의 정확도는 정오차로 인해 수 cm에서 1 m 정도를 보였다. 향후 카메라 좌표계와 GPS/INS 좌표계 사이의 관계를 보다 정확하게 설정하고 전방위 카메라의 보정을 통해 절대 좌표의 정확도를 개선할 계획이다.
이차원 분할자료에 대해서 행과 열의 관계를 저차원상에 시각적으로 표현하는 탐색적대응분석에 대하여 붓스트랩방법의 사용가능성을 살펴보았다. 기존의 탐색적 면만이 강조되어 왔던 대응분석에서 좌표점의 변이와 좌표점간의 거리에 대한 통계적 추론을 붓스트랩방법으로 해결할 수 있음을 보이고 또한 좌표축의 설명력에 대하여 붓스트랩신뢰구간의 포함확률의 일치성을 모의실험을 통해 제시하였다.
돈사에서 돼지의 무게는 돼지의 건강이나 성장 상태, 출하 여부, 사육 환경, 사료 배급을 결정하는 주요 요인 중 하나이다. 이에 따라 돈사에서 돼지의 무게를 측정하는 것은 중요한 문제이다. 돼지의 무게 측정을 위해 Top-view 카메라에서 획득한 영상으로부터 돼지의 픽셀 수를 정확히 측정하기 위해서는 돼지의 머리 부분을 제거할 필요가 있다. 본 논문에서는 Convex-hull을 이용하여 돼지 모양에서의 오목 점과 돼지의 중심으로부터의 거리 정보를 이용함으로써 돼지의 머리를 효과적으로 탐지 및 제거하는 방법을 제안한다. 먼저, 이진화된 돼지의 이미지에서 Convex-hull 알고리즘을 수행 후, 돼지의 중심점 좌표로부터 일정 굴곡 이상의 오목 점 중 가장 가까운 점의 좌표를 획득한다. 이후 앞서 획득한 점의 좌표와 중점의 좌표 사이 일정 길이와 각도를 가지는 또 다른 점의 좌표를 획득하고, 두 점을 기준으로 돼지의 몸통과 머리를 분리하였다. 실험결과, 높은 정확도와 적은 수행시간으로 돼지의 머리를 탐지하고 제거할 수 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 통일원점 지역 중 중부원점과 동부원점이 접하는 지역에서의 지적기준점의 위치정확도를 분석하여 봄으로써 향후 세계좌표변환시 지적 원점계열 상이 지역에서의 세계좌표계 변환의 가능성을 제시하여 보고자 하였다. 연구결과, 실험지역의 지적삼각점 총 12점의 GPS 관측 데이터를 추출하여 중부원점과 동부원점이 접하는 지역에서의 좌표변환의 정확도를 분석한 결과 X좌표의 RMSE는 ${\pm}0.0014m$, Y좌표의 RMSE는 ${\pm}0.0011m$로 매우 양호한 성과가 산출되어 세계좌표로의 변환이 가능한 것으로 분석되었다. 따라서 세계좌표로 변환에 있어 다양한 주변 삼각점에 대한 성과의 점검을 통하여 우선적으로 성과가 안정적인 점을 먼저 선별한 후 이점 들을 최대한 활용하여 세계좌표로의 변환을 시행한다면 원점 접경 지역에서도 좌표변환이 가능할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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