최근에는 항측기에 GPS/INS 장비를 탑재하여 사진의 촬영과 동시에 외부표정요소를 직접 결정할 수 있는 Direct Georeferencing 기술의 개발로 인하여 지상기준점측량과 AT과정이 불필요하게 되었다. Direct Georeferencing 기법을 이용하게 되면 외부표정요소를 구하기 위한 전처리 과정을 생략할 수 있다. 따라서 지상기준점을 이용한 사진기 준점측량(AT)을 수행하지 않더라도 수치표고모델만 미리 확보되어 있으면 촬영과 동시에 수치정사사진을 생성할 수 있다. 본 연구에서는 촬영과 동시에 GPS/INS에 의해 획득한 외부표정요소와 항공사진을 이용하여 영상매칭에 의하여 수치표고모델(DEM)을 자동 생성하고, 이 결과를 바탕으로 정사사진을 제작하였다. 실제 도화데이터와 Direct Georeferencing 정사영상과의 오차를 평가한 결과, 표준편차가 X는 약 62cm, Y는 약 76cm 정도가 발생하였다. 이 결과는 축적 1:5,000 수치지도의 정확도 요구를 충분히 만족시킬 수 있는 양호한 결과임을 알 수 있다. Direct Georeferencing에 의한 정사영상의 제작방법은 큰 크기의 과대오차가 발생하는 부분을 수작업 또는 반자동으로 해결할 수 있으면 효율적으로 수치지도를 수정/갱신 할 수 있을 것으로 판단된다.
3차원 지도(3D Map)를 구축하기 위해서는 지형정보와 지도상에서 건물 영역 및 건물 형상 정보가 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 개선된 스네이크(Snake) 알고리즘으로 건물 영역을 반자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 본 방법은 전처리, 제어점의 초기화, 개선된 스네이크 알고리즘 적용 세 단계로 구성한다. 첫 번째 단계에서는 위생영상을 그레이 영상으로 변환 후 근사 에지를 추출하여 그레이 영상과 합성한다. 두 번째 단계에서는 사용자가 건물의 중심점을 설정한 후 원형 또는 사각형 모양의 초기 제어점을 계산하여 설정한다. 세번째 단계에서는 개선된 스네이크 알고리즘을 적용하여 건물영역을 추출한다. 이러한 과정에서 스네이크 에너지 계산식의 한 항을 새로운 방법으로 설정하여 건물영역 추출용으로 특화하였다. 그리고 스카이 뷰의 위성영상을 이용하여 제안된 방법을 건물영역 매칭율을 평가하였는데 75%의 매칭율을 보였다.
지자기 벡터는 센서가 바라보고 있는 방향에 따라 그 값이 달라지는 특성이 있다. 본 논문에서는 그런 문제를 최소화하여 지자기 기반 실내 위치 추정에 사용될 수 있도록 지자기 벡터 보정법을 제안한다. 지자기 기반 실내 위치 추정에서 사용되는 핑거프린팅 기법은 자기장 지도와 현재 위치에서의 자기장 값을 매칭하여 위치를 추정해낸다. 이때, 자기장 센서는 사용자의 이동 방향에 따라 읽어 들이는 자기장 벡터 값이 달라지기 때문에 위치 추정 정확도가 낮아진다. 이를 해결하기 위해 많은 연구들은 자기장 벡터 크기를 사용하지만, 이는 지문의 고유성을 감소시킨다. 따라서 본 논문에서는 지문의 고유성을 유지할 수 있는 자기장 벡터를 그대로 사용하되, 벡터 크기처럼 사용자의 이동방향에 영향을 받지 않도록 벡터 값을 보정하는 방법을 제안한다. 임의의 방향으로 걸어본 결과, 본 연구에서 제안된 보정법을 사용하면 자기장 지도와의 매칭 정확도가 높아지는 것을 확인하였다.
실세계 거리에 대하여 풍부한 시각적 정보를 포함하고 있는 구글 스트리트뷰 등의 위치기반 파노라마 영상(Street-Level Imagery, SLI) 서비스는 타 공간정보 데이터셋과 합성을 통하여 그 활용성이 더욱 향상될 수 있다. 본 연구에서는 이러한 목적을 위해 주요 공간 객체인 건물을 대상으로 보다 정확한 정보 결합을 위하여 가시 건물 단위의 대응을 향상시키는 기법을 제안하였다. 우선, 교차로 매칭을 이용한 위치 조정으로 SLI와 벡터 지도 간에 존재하는 위치 편차를 제거한다. 그리고 건물에 대한 가시 영역을 위치 편차가 제거된 벡터 지도상에서 탐색한 후, 이를 초기 정보로 활용하여 역으로 SLI scene상에서 대응 건물 영역을 탐색하여 최적의 대응 관계를 결정한다. 실험을 통하여 단순히 위치 편차만을 제거한 경우에 비하여 대응 건물 객체들 간에 일치 정확도가 약 8% 향상되는 것을 확인하였다. 따라서 본 연구의 성과는 SLI와 벡터 지도를 연계 활용하는데 있어 유용하게 적용될 수 있을 것이다.
국내에서는 예측 불가능한 재난으로 인한 침수 피해 발생사례가 증가하였다. 따라서 침수 피해 예측이 더욱 중요해지고 있는 실정이다. 기존에는 주로 수치모형을 통한 침수예측을 하였고, 정보통신기술도 발달해왔지만 아직까지 수치모의에 많은 시간이 소요되기 때문에 침수 피해의 실시간 예측이 힘든 상황이다. 이에 국립재난안전연구원(2017)에서 침수예측을 위한 보간 모델인 SIND(Scientific Interpolation for Natural Disaster) Model을 개발하였다. 이는 보간을 이용한 모델이기 때문에 그동안 사용해왔던 물리 모형보다 간단하다. 그러나 정확한 값이 아닌 보간을 이용한 모델이기 때문에 정확도를 검토할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 Mapping분야에서 사용하는 CRITIC(CRiteria Importance Through Intercriteria Correlation) 기법을 활용하여 지도의 정확도 검토를 수행하였다. CRITIC은 형상기준, 위치기준, 면적기준을 이용하여 형상유사도를 산정하는 방법이며, 이 기법을 활용하여 국가가 제공한 침수예상도(국립해양조사원, 2010)와 SIND모델 결과 지도를 비교하였다. 형상기준은 지도의 형상을 나타내는 형상지수를 비교하고, 위치기준은 지도의 무게중심의 일치정도, 면적기준은 형상 면적을 비교하는 것이다. 지도는 총 300여개의 매칭 객체 쌍을 가지고 수행하였고, 위험도 등급은 Grade 1부터 Grade 5 까지 분류하여 나타내었다. 연구 대상지역은 ${{\bigcirc}{\bigcirc}}$시이다. 그 결과, 형상유사도는 약 200여개의 매체쌍이 0.80 이상의 값을 나타냈고, 나머지 매체 쌍은 0.75이하의 값을 나타내었다. 위험도 등급이 낮을수록 형상유사도 값은 크게 나타나고, 위험도 등급이 높을수록 형상유사도 값이 작게 나타나는 경향을 보였다. 이는 위험도 등급이 높은 곳의 경우, 해안선의 복잡한 지형형태 때문으로 판단된다. Mapping 분야에서 형상유사도 적합성 기준이 0.75이므로 결과는 60%이상이 정확하다고 판단할 수 있다. 따라서 본 연구에서 검토를 수행했던 간단한 방정식을 이용한 SIND 모델은 정확하다고 판단할 수 있다. 다만, 복잡한 지형과 현재 고려되고 있는 영향인자 외에 다양한 구조물 등을 고려한다면 형상유사도가 향상될 것이라 기대된다.
본 논문은 특징검출(feature detection)과 특징해석(feature description) 기법을 이용하여, 영상 매칭 (matching)과 인식(recognition)에 필요한 다양한 파라미터의 변화에 따른 인식률의 차이를 분석하기 위한 실험 내용을 다룬다. 본 논문에서는 영상의 특징분석과 매칭프로세스를 위해, Lowe의 SIFT(Scale-Invariant Transform Feature)를 이용하며, 영상에서 나타나는 특징을 검출하고 해석하여 특징 데이터베이스로 구축한다. 특징 데이터베이스는 구글 어스를 통해 획득한 위성영상으로부터 50여개 건물에 대해 구축되는데, 이는 각 건물 영상으로부터 추출된 특징 점들의 좌표와 128차원의 벡터의 값으로 이루어진 특징 해석데이터로 저장된다. 구축된 데이터베이스는 각 건물에 대한 정보가 태그의 형식으로 함께 저장되는데, 이는 카메라로부터 획득한 입력영상과의 비교를 통해 입력영상이 가리키는 지역 내에 존재하는 건물에 대한 정보를 제공하는 역할을 한다. 실험은 영상 매칭과 인식과정에서 작용하는 내-외부적 요소들을 제시하고, 각 요소의 상태변화에 따라 인식률의 차이를 비교하는 방법으로 진행되었으며, 본 연구의 최종적인 시스템은 모바일기기의 카메라를 이용하여 카메라가 촬영하고 있는 지도상의 객체를 인식하고, 해당 객체에 대한 기본적인 정보를 제공할 수 있다.
원격탐사 LiDAR 영상 Data를 중심으로 하는 정사보정하고 기존의 이미 취득한 2차원적인 평면사진을 지상기준점에 의하여 정밀기하보정을 하여 얻은 사진영상자료를 이용하여 3차원 공간정보로 구성하기 위해서는 동일지역에 대한 수준 측량결과인 높이 데이터를 매칭 하였다. 즉 항공기에 탑재한 LiDAR 의하여 모든 대상지에 대한 지형지물의 고밀도의 높이 값을 획득하여 위치보정 작업 후에 3-D로 매칭할 수는 방법을 연구하여 실험하도록 하였다. 이것은 지형도가 제공할 수 없는 지형도의 평균높이를 산출하여 3차원의 공간지형을 다양한 시점에서 투영시킬 수 있어 조감도 뿐 아니라 필요한 측정치를 산출할 수 있도록 하였다. 이번 연구에서는 항공사진의 지형의 표고 값을 레이져 데이터와의 중첩기법을 이용하여 원하는 계획노선에 대한 투시도 및 토공량 산정 등의 단면을 도형화하여 비교하여 국토 지형공간정보 수집 및 편집에서 다양한 활용이 가능하도록 하였다. 그 결과, 원격탐사 LiDAR 영상 Data를 중심으로 하는 정사보정하고 이에 매칭 할 수 있는 수치지도 벡터와의 통합 및 전환으로 U-city에서의 3차원 공간에서 지형모델의 생성과 다양한 활용을 제시하였다.
현재 국가지리정보유통망을 통해 유통되고 있는 수치지도(Digital map)는 대부분 항공 측량사진(Air survey Photographs)이나 위성영상(Satellite images)을 통해 취득된 토지 피복의 형상을 기반으로 제작된 지도들이다. 정사사진으로부터 취득된 지형정보를 기호화, 단순화한 수치지도는 실제 사물의 형태와 많은 차이가 있어 지형과 시설물의 변이를 사실대로 반영하지 못한다. 특히 최근 들어 지하시설물이나 건축기술의 발달로 층별 구조가 다양해진 건축물의 형태 등은 정사사진으로는 식별이 불가능하고 건물의 경우 지붕의 형태로 묘사되는 등 표현에 한계가 있다. 도심지역을 대상으로 제작된 1/1,000수치지형도나 일부 지자체나 공공기관 등에서 제작된 $1/500{\sim}1/2,500$ 수치지형도는 상세한 지형정보를 포함하고 있는 높은 정밀도의 수치지도이지만, 도시지역의 변이가 빠르게 일어나고 있기 때문에 자료 신뢰성과 최신성을 유지하는데 한계가 있다. 따라서 본 연구는 현지조사나 측량에 의존하고 있는 정사사진으로부터 취득이 불가능한 지형자료의 취득이나 수년단위인 갱신주기의 한계를 극복하고 실시간으로 수치지도를 수정갱신 할 수 있는 대안으로 일반측량성과도의 활용방안을 제시하고자 한다. 일반측량업에서 생산되는 일반측량성과도는 임시 도근점에 의해 측량을 실시하고 지적경계점과 현황기지점을 도해법에 의해 지적도와 중첩시켜 제작한 측량도로서, 일반측량 성과도에 절대좌표체계를 부여하고 수치지도와 매칭 기법을 제시함으로서 경제적이고 신속한 실시간 수치지도 수정갱신체계를 확립할 수 있고, 자료의 공유함으로써 중복측량을 방지할 수 있다.보 등)를 활용, 구축된다. 교통분석용 네트워크는 구축시점에 따라 현재 및 장래 네트워크로 구분되며 장래 네트워크는 기준년도부터 2031년까지 5년 단위로 계획된 장래도로를 반영하여 구축된다. 교통주제도 및 교통분석용 네트워크는 국가교통DB구축사업을 통해 구축된 자료로서 교통체계효율화법 제9조의4에 따라 공공기관이 교통정책 및 계획수립 등에 활용할 수 있도록 제공하고 있다. 건설교통부의 승인절차를 거쳐 제공하며 활용 후에는 갱신자료 및 활용결과를 통보하는 과정을 거치도록 되어있다. 교통주제도는 국가의 교통정책결정과 관련분야의 기초자료로서 다양하게 활용되고 있으며, 특히 ITS 노드/링크 기본지도로 활용되는 등 교통 분야의 중요한 지리정보로서 구축되고 있다..20{\pm}0.37L$, 72시간에 $1.33{\pm}0.33L$로 유의한 차이를 보였으므로(F=6.153, P=0.004), 술 후 폐환기능 회복에 효과가 있다. 4) 실험군과 대조군의 수술 후 노력성 폐활량은 수술 후 72시간에서 실험군이 $1.90{\pm}0.61L$, 대조군이 $1.51{\pm}0.38L$로 유의한 차이를 보였다(t=2.620, P=0.013). 5) 실험군과 대조군의 수술 후 일초 노력성 호기량은 수술 후 24시간에서 $1.33{\pm}0.56L,\;1.00{\ge}0.28L$로 유의한 차이를 보였고(t=2.530, P=0.017), 술 후 72시간에서 $1.72{\pm}0.65L,\;1.33{\pm}0.3L$로 유의한 차이를 보였다(t=2.540, P=0.016). 6) 대상자의
본 논문은 실내형 이동로봇에 적용하기 위한 위치인식과 장애물 추적 방법을 제안한다. 제안된 방법을 구현하기 위해 레이저 스캐너가 사용되었으며 로봇이 운행되는 공간의 지도정보를 미리 알고 있다고 가정한다. 레이저 스캐너의 측정치를 지도정보와 매칭해가며 Sequential Monte Carlo (SMC)방법을 이용하여 로봇의 위치를 파악하고 파악된 위치에서 주변 장애물의 위치를 인식하고 다중 물체 추적 알고리즘을 이용함으로써 장애물과의 충돌 위험성 등을 미리 파악할 수 있다. 마지막으로, 본 논문에서 제안한 방법을 실험을 통해 검증한다.
자율 주행 기술이 발전함에 따라 주행 주변 환경을 인식하는 데 차량 위치의 정확성은 매우 중요하다. 측위의 정확도를 높이기 위해 정밀지도를 사용한 지도 정합 측위기술(map-matching localization)이 연구되고 있다. 기존의 지도 정합 기법은 지도에서 차선의 중심으로 표현된 데이터를 기반으로 차량 위치를 추정하기에 차선 내 측면 거리의 편차를 반영하지 않는다. 따라서 본 논문에서는 정밀한 측위를 제공하기 위해 영상처리를 통한 차선 검출 기법과 정밀지도의 차선 위치 정보를 이용한 기법을 제안한다. 영상 처리 기법으로 IPM(inverse perspective mapping)과 다중 차선 검출 기법, 중앙선 검출 기법을 통하여 차선 번호를 검출하고 차선 이탈 감지 방법으로 차선 중심으로부터 차량의 측면 거리를 추정한다. 최종적으로 영상처리로 검출한 차선 번호와 GNSS / INS의 위치를 기반으로 정밀지도에서 위치 링크정보를 추출하고 추출된 링크에 측면 거리를 반영하여 차선 내 차량의 위치를 추정한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 실제 도로에서 실험하였다. 제안하는 방법은 GNSS / INS와 비교 시 약 1.0m 정도 정확도가 개선되며, 기존의 차선레벨 맵매칭 방법과 비교 시 구간별로 약 0.04m ~ 0.21m(7~30%) 정확도가 개선됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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