LiDAR(Light Detection and Ranging)는 3차원공간정보를 신속하게 구축할 수 있는 최신 측량 기술로써 최근 그 활용도와 중요성이 높아지고 있다. 그러나 LiDAR 관측성과는 시스템 특성상 높은 수직 정확도를 제공하고 있으나 항공사진과 같이 정확한 평면위치를 측정하여 조정할 수 없으므로 상대적으로 낮은 수평 정확도를 가지고 있다. 본 연구에서는 LiDAR 관측에 의한 건물의 벽면 반사파를 이용하여 건물모서리의 평면 좌표(x, y)를 추출하고, 이를 항공삼각측량에 의한 평면좌표와 비교분석하였다. 그 결과 LiDAR의 평면좌표가 항공삼각측량에 의한 평면좌표에 비해 상대적으로 이동되어 있음을 확인할 수 있었다. 따라서, 2차원 좌표변환을 수행하여 LiDAR의 평면좌표를 보정하여 정확도를 향상시킬 수 있었고, 이를 이용하여 향후 LiDAR 관측성과 품질 향상에 도움이 될 것이라 기대한다.
처분장에서의 방사성 핵종 이동 연구에서 많은 학자들이 일차원 모델이나 평면좌표 모델을 가정하여 사용하고 있다. 이러한 시도들은 정당한 가정이라는 것을 보여야 할 것이다. 본 논문에서는 충전물질에서의 핵종이동에서 사용한 가정, 즉 원주좌표계를 평면좌표계로 단순화하였던 가정을 검증하고자 한다. 본 연구 결과, 충전물질층의 외경과 폐기물 고화체의 직경의 비가 1에 가까울수록 평면좌표계의 가정은 원주좌표계의 결과와 잘 일치함을 알 수 있으며 그 비가 커져도 두 좌표계의 오차는 상대적으로 적음을 알 수 있다. 또한 평면좌표계의 가정이 보수적인 결과를 준다.
우리나라 삼각점의 위치표시에 사용되고 있는 가우스상사이중투영에 의한 평면직각좌표의 실상을 새로운 기법으로 정리, 분석하는 한편 그 결과를 토대로 공공측량 등의 정확도 향상과 측량 실무면에서의 편익을 위하여 투영영역내에서의 측지선의 왜곡을 보다 적게하는 새로운 투영법, 평면직각좌표계 및 선증대율의 도입을 시도하였다. 본 연구에서 제시한 새로운 투영법, 평면직각좌표계 및 좌표원점에서의 선증대율은 다음과 같다. 투영 : 가우스 크뤼거 투영 평면직각좌표계 : 8 계 좌표원점에서의 선증대율 : $m_0=0.9999$
국가기본도 평면직각좌표계는 3계로 나뉘어져 있으므로 이를 자동차 항법용 수치지도의 좌표계로 수정없이 적용하면, 좌표계의 경계지역에서 인접도엽간 경계접합시 문제가 발생한다. 따라서, 자동차 항법용 수치지도 좌표계는 분리된 3계의 평면직각좌표계가 갖는 문제를 해결하기 위해 하나의 통일원 새로운 좌표계가 필요하다. 본 연구에서는 투영법에 있어서는 국가기본도 평면직각좌표계와 같은 휭 메느카토르도법을 사용하고 중앙자오선의 위치 및 증대율을 조정하므로서 새로운 자동차 항법용 수치지도좌표계를 설계하였다.
도형으로서의 직선을 좌표평면에서 대수적으로 표현하는 과정에서 곧음이라는 직선의 고유한 성질은 삼각형의 닮음에 의해 x값의 변화량에 대한 y값의 변화량의 비가 일정하다는 성질로 구체화되고, 이로부터 기울기의 개념이 자연스럽게 등장한다. 이때 기울기는 좌표평면에서 직선의 직선다움 즉, 직선성(直線性)을 나타내주는 수학적 개념으로 서로 평행인 직선을 구분하지 않을 때 한 직선의 불변량이라 할 수 있고, 직선의 방정식은 일정한 비로서의 기울기가 지닌 성질을 대수적으로 표현한 것이라 할 수 있다. 본 논문에서는 좌표평면에서의 직선 및 직선성(直線性)으로서의 기울기 개념이 학교수학에서 어떻게 다루어지고 있는지 분석하고, 개선 방안에 대하여 논의한다.
본 논문에서는 평면상에 존재하는 물체까지의 거리를 카메라시스템을 이용하여 실제 거리를 계측하는 알고기즘을 제안하였다. 계측 시스템을 교정하기 위해, 우선 3차인 실세계 좌표계와 2차원의 카메라 좌표계의 관계를 해석하고, 카메라의 변수들을 포함하는 카메라 좌표계의 변수들을 구하였다. 한편, 3파원 공간에서 계측면을 평면으로 가정하고 평면의 방정식과 좌표계 변환 방정식으로부터 뉴턴-랩슨법을 이용하여 최소값에 대응하는 근사치를 구함으로써 물체까지의 거리 정보를 추출하였다. 실제의 계측 실험에서, 도로에 표준 물체인 Ca]ibration 시트를 두고 승용차의 백미러 위치에 카메라를 설치하고 영상을 획득하였다. 계측 거리는 4m부터 lOm까지는 1m간격으로 계측하고, 10m부터 30m까지는 10m간격으로 계측하였다. 그 결과 4m에서는 약 1.4mm의 오차가 발생하였고, 30m의 거리에서는 3.5m의 오차를 보였는데 계측 거리가 길어질수록 오차가 지수함수적으로 증가함을 알 수 있었다.
표면영상유속계는 하천 표면의 영상을 분석하여 유속을 산정하는 매우 실용적이며 간편한 장비이다. 그러나, 표면영상유속계를 이용하여 유량을 산정하고자 할 경우, 하천 표면의 평면 측량 자료와 하천의 단면 측량 자료가 반드시 필요하다. 이 때문에 표면영상유속계의 간편성과 유용성에도 불구하고, 이용자들이 쉽게 이용하기 어렵다는 그릇된 인식을 줄 수 있다. 만일 효율적이고 간편하게 하천의 단면을 추정할 수 있다면, 표면영상유속계를 마치 일반적인 프로펠러 유속계처럼 쉽게 이용할 수 있을 것이다. 이 연구는 일반적인 평면 측량없이, 두 대의 비디오 카메라로 이루어진 표면 영상 유속계를 이용하여 하천 평면을 계측하는 방법을 개발하는 것이다. 이를 통하여 표면 영상 분석 과정을 반자동화할 수 있게 된다. 두 대의 카메라를 이용한 평면 측량은 사진 측량 분야이나 컴퓨터 비전 분야에서 오랫 동안 연구되어 왔다. 이 기법을 표면영상유속계에 적용함으로써 간단하게 하천의 평면 좌표를 구할 수 있도록 하였다. 두 대의 카메라에 대해서는 직접 선형 변환법을 이용하여 내부 표정과 외부 표정을 수행하여 변환의 매개 변수들을 추정하였다. 추정된 변수들과 공간 전방 교회법을 이용하여 하천의 고정된 기준점들의 좌표를 측정한다. 측정된 좌표점들은 기울어진 영상을 연직으로 사영된 평면으로 변환하는 데 이용되며, 이 과정을 통하여 번거로운 하천의 평면 측량 과정을 생략할 수 있게 되었다. 온천천에 실제 적용하여 본 결과, 결과는 아직은 만족할 만한 정도는 아니나, 보다 정밀한 카메라의 보정 등을 통하여 보다 나은 결과를 도출할 수 있을 것으로 기대된다.
모니터의 한 좌표를 응시하고 있을 때의 눈 영상을 카메라로 획득하고, 눈 영역 영상에 대한 눈동자의 좌표를 계산하여 사용자가 모니터의 어느 부분을 응시한 것인지를 알아내는 것이 본 논문의 주요 목적이다. 카메라로 획득하여 계산된 눈동자의 좌표는 2차원 평면상에서 계산된 것이므로, 응시 각도나 응시 거리등의 3차원 정보가 손실되어 응시점에 대한 보다 정확한 매핑을 하기 위해 눈동자 좌표의 보정이 필요하게 된다. 획득된 눈 영상의눈동자 좌표 이외에 흰자위 비율 및 원형 템플레이트를 사용한 가중치 벡터를 더하여 개략적으로 얻어진 눈동자 좌표에 대한 응시 초점의 오차를 보정한다. 눈 영상에서의 보정된 눈동자 응시 초점 좌표를 모니터 평면 좌표로 매핑하여 모니터에 대한 사용자의 응시점을 찾아낸다. 이때, 계산된 모니터의 응시점이 명령 영역에 해당하면, 해당 명령을 실행시킴으로써 사용자는 모니터 화면을 응시하는 단순 동작만으로 컴퓨터에게 원하는 명령 실행을 요구할 수 있으므로 키보드나 마우스의 입력 장치를 본 시스템으로 대체할 수 있다.
핀홀 카메라 모델을 가정하는 기존 영상처리 기술의 평면 대 평면 간 기하 변환은 구면 파노라마 영상에서의 픽셀 좌표에는 적용될 수 없다. 본 논문에서는 구면 파노라마 영상과 평면 영상의 특징점정합 쌍이 주어졌을 때 두 영상에 포함된 평면 기하 변환 관계를 추정하는 방법을 제안한다. 정합된 특징점들로부터 평면 패턴의 위도 변화, 경도 변화, 회전 변화, 크기 변화 인자를 모두 구하여 기하 변환을 추정하는 것이 본 논문에서 제안하는 방법의 목적이다. 평면 영상을 구면 파노라마 영상에 투영하게 될 경우 두 번의 비선형 좌표계 변환이 포함되어 기하 변환식이 복잡하다. 제안하는 방법은 좌표 변환뿐만 아니라 변환에 내재된 각 인자들을 모두 알아낼 수 있는 것이 장점이다. 실험 결과 제안하는 방법은 약 1%의 오차 수준에서 기하 변환을 추정하였고 위도 및 회전 등 주요 변형 요인에 영향을 거의 받지 않았다.
현재 사용중인 도로를 확장하거나 개량하고자 할 경우 최초의 평면선형제원은 중요한 기초자료가 되는데, 설계자료가 훼손되거나 유실되었을 경우 재작성이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 일반화방법을 사용하여 GPS에서 취득한 데이터로 도로의 선형 설계제원을 계산하여 평면선형을 재현한 결과, 도로 설계 데이터에 의한 좌표값과 계산에 의한 좌표값의 차이는 X 좌표값에서 최소 약 0.2m에서 최대 약 5m까지 나타났으며, Y 좌표값에서 최소 약 1m에서 최대 약 40m의 차이를 나타냈다. 그러나 이 최대값은 전체 평면선형 길이에 비해 비교적 적었으며, 선형을 표현하는데 크게 영향을 주지 않는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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