• 대한토목학회논문집
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• 제41권4호
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• pp.469-475
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• 2021

하천시설물의 효과적인 유지관리에는 대상물에 대한 지속적인 데이터 수집이 선행되어야 한다. 하지만, 토탈스테이션, GNSS 및 지상레이저스캐너를 활용하는 기존의 데이터 취득방식은 일반적인 시설물과 달리 넓고 긴 지역에 분포해있는 하천시설물의 공간정보데이터를 취득하는데 비용/시간/인력 측면에서 한계가 있다. 반면, 플랫폼이 이동하면서 데이터를 취득하는 모바일매핑시스템(MMS)은 넓은 지역에 대한 정밀한 공간정보데이터를 빠른 시간 내에 취득하기 때문에, 하천 주변의 선형시설물에 대한 유지관리에 활용되기 적합하다. 4 km에 달하는 연구지역에 모바일매핑 시스템을 적용하여 본 결과, 20분의 데이터 취득 소요시간 동안 184,646,099개의 포인트를 취득하여 378개의 횡단면을 추출하고 이를 하천기본계획 상의 도면과 비교해 봄으로써, 모바일매핑시스템을 이용한 효율적인 제방관리가 가능함을 확인하였다.

• Spatial Information Research
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• 제13권4호
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• pp.373-380
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• 2005

모바일매핑시스템은 차량에 GPS(Global Positioning System), IMU(Inertial Measurement Unit), CCD 등을 탑재하고 대상에 관한 위치 및 영상 정보를 취득하는 효율적인 시스템이다. 모바일매핑시스템은 현재 도로 시설물 관리, 지도 갱신 등 다양한 분야에 활용되고 있으며 앞으로 그 활용도가 더욱 증가할 것으로 보인다. 항공사진측량과 같은 기존의 일반적인 사진측량의 경우, 영상 외부표정요소를 구하기 위해서는 지상기준점이 필요하다. 이러한 기준점들은 자료취득 전후에 현장측량을 통해 좌표가 결정되는데 일반적으로 많은 비용과 시간이 소요되고, 사실 영상을 취득할 도로를 따라 필요한 만큼 충분히 많은 기준점을 설치한다는 것도 거의 불가능하다. 하지만 모바일매핑 시스텔의 경우 GPS/INS를 이용해 영상촬영당시의 카메라의 위치 및 자세, 즉 외부표정요소를 직접적으로 구할 수 있어 시간과 비용 면에서 훨씬 효율적이다. 즉 외부표정요소를 결정하기 위해 영상표정기법은 지상기준점이 필요한 반면, 직접위치참조기법은 GPS/INS를 이용해 직접 외부표정요소를 구할 수 있다. 본 논문에서는 영상표정 기법과 직접위치참조기법에서 산출되는 영상외부표정요소를 이용해 지상점의 위치정확도에 대해 비교 분석해 보았다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.36-41
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• 2017

1991년 미국 오하이오 주립대학에서 처음 소개한 모바일 매핑 시스템은 센서기술이 발전함에 따라 다양한 형태로 개발되고 있다. 모바일 매핑 시스템은 이동체의 위치와 자세정보, 다양한 센서들의 취득 데이터를 통해 이동체 주변의 공간정보를 빠르게 취득할 수 있는 시스템으로 기존의 GNSS나 토털스테이션과 같은 측량 방법보다 생산성을 극대화 시키고 있다. 현재 해외 기업을 중심으로 다양한 시스템이 출시되고, 공간정보 구축분야에 적용이 활발하게 이루어지고 있지만 국내에서의 관련 기술개발이나 실질적 활용은 아직 부족한 실정이다. 본 연구에서는 지상기반 모바일 매핑 시스템을 중심으로 상용화된 시스템의 현황 조사 및 특징 분석을 수행하여 공간정보 관련 업무에 시스템 도입을 위한 기초자료를 제공하고자 하였다. 연구를 통해 다양한 형태의 모바일 매핑 시스템의 현황 및 특징을 파악하였으며, 최근 시스템 개발 동향이 도입단가를 낮추기 위한 방향으로 진행되고 있음을 제시하였다. 현재 자동 정합 등 자료처리 기술의 발달, 저가형 모델 출시 등 공간정보 구축 분야의 모바일 매핑 시스템 적용을 위한 기반이 조성되고 있어 향후 관련분야의 도입 활성화와 작업 효율성 향상이 기대된다.

• 한국측량학회지
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• 제26권6호
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• pp.611-616
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• 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.

• 한국지리정보학회지
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• 제11권1호
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• pp.10-19
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• 2008

이 연구에서는 모바일 전화기에서 SVG 기반 무선지도를 브라우징할 수 있는 J2ME 기반 매핑 뷰어를 설계하고 구현하였다. 제안한 기법은 무선지도를 기반으로 무선망에서 중요한 객체의 정확한 위치를 포착함으로써 산불진화정보관리시스템에 효율적으로 적용할 수 있으며, 안전하고 효율적인 진화 작업 및 지상진화대를 위한 실시간 진화환경정보를 제공하는데 기여할 수 있다. 아울러 이 기법은 이동 좌표를 표현하기 위한 클라이언트의 매핑 기능을 서버로 이전함으로써 개인 휴대폰에서도 SVG 기반 뷰어를 운영할 수 있도록 하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제26권5호
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• pp.593-603
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• 2010

대부분의 모바일 공간정보 획득시스템은 촬영범위가 좁고 기선 길이에 대한 제약이 따르는 프레임 카메라를 탑재하고 있다, 촬영지점을 기준으로 모든 방향으로의 영상정보 획득이 기능한 전방위 카메라 탑재를 통해 프레임 카메라의 촬영 범위 및 기선 거리에 대한 문제점을 해결할 수 있다. 광속조정법(Bundle Block Adjustment)은 다수의 중첩된 영상의 외부표정요소를 결정하는 대표적인 지오레퍼런싱(Georeferencing) 방법이다. 본 연구에서는 전방위 영상에 적합한 광속조정법의 수학적 모델을 제안하여 전방위 영상의 외부표정요소 및 지상점을 추정하고자 한다. 먼저 전방위 영상에 적합한 공선조건식을 이용해 관측방정식을 수립한다. 그리고 지상 모바일매핑시스템(GMMS, Ground Mobile Mapping System)에 탑재되어 있는 GPS/INS로부터 획득된 데이터와 정지 GPS 및 토털 스테이션(Total Station)을 통해 측정한 지상기준점을 이용한 확률제약조건 (Stochastic Constraints)식을 수립한다. 마지막으로 확률제약조건 요소 및 추정 미지수를 조합하여 다양한 종류의 수학적 모델을 수립하고 모델별로 추정된 지상점 좌표의 정확도를 검증한다. 그 결과, 지상기준점을 확률제약조건으로 사용하는 모델에 적용한 경우에 지상점이 ${\pm}5cm$ 정도로 정확하게 추정되었다. 연구의 결과를 통해 전방위 카메라 영상으로부터 대상객체의 3차원 모델 추출이 가능함을 알 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.193-195
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• 2022

본 논문에서는 3차원 스캔 없이 이미지 입력만을 사용한 개인 체형을 고려한 모바일 가상 착용 시스템의 전체 과정을 설계하고 개발하였다. 이를 위하여 이미지상 인물의 자세와 체형의 추정을 통하여 3차원 인체모델(SMPL)을 추정하는 최근의 방식을 이용하였고, 앞 뒷면 의상 이미지를 2차원 texture 매핑과 평면 triangle mesh로 복원하고 의상 봉제 (sewing) 시뮬레이션을 사용하여 3차원 의상 모델을 생성하는 방법을 새롭게 개발하였다. 또한 이를 활용한 3차원 개인화된 가상 착용 모바일 앱과 서비스를 Flask와 iOS 환경에서 SceneKit을 활용하여 개발하였다. 이를 통하여 단순히 의상의 매칭과 스타일 뿐 아니라 사이즈에 따른 착용 Fit을 구매 전에 확인할 수 있는 전체 서비스를 실현 및 검증하였다.

• 한국측량학회지
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• 제36권6호
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• pp.535-544
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• 2018

급변하는 주변상황이나 대형차량과 같은 큰 지형지물에 센서가 가려질 경우에는 센서만을 이용한 완전 자율주행에는 한계가 따른다. 이에 자율주행을 위해서 센서를 이용한 한계점을 극복할 수 있도록 정밀한 도로지도를 부가적으로 이용하는 방법이 사용되고 있다. 본 연구는 국토지리정보원에서 제공하는 지상 MMS(Mobile Mapping System)로 취득된 3차원 점군자료를 이용하여 도로 객체를 분류하는 연구를 수행하였다. 본 연구를 위해서 원본 3차원 점군자료를 전처리 하고, 지면과 비지면점을 분리하기 위한 필터링 기법을 선정하였다. 또한 차선, 가로등, 안전펜스 등에 해당하는 도로객체를 초기 분할한 후 분할된 객체를 머신러닝의 종류인 서포트 벡터 머신을 이용하여 학습시킨 후 분류하였다. 학습데이터는 분할된 도로객체에서 추출한 고유값을 이용한 기하학적 요소와 높이정보만을 사용하였으며 분류결과 전체정확도는 87%, 카파계수는 0.795로 나타났다. 향후 도로객체의 분류를 위하여 기하학적인 요소 뿐만 아니라 다양한 항목을 추가한다면 분류정확도가 높아질 것으로 예상된다.

• 한국측량학회지
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• 제37권4호
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• pp.243-251
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• 2019

전국 국도에 설치된 도로표지 위치정보는 MMS(Mobile Mapping System) 기술을 이용하여 지속적으로 갱신하고 있다. MMS에 의해 정확한 도로시설물 매핑이 가능하지만 장비가 고가이고 전문적인 기술이 요구된다. 또한 대상물의 위치 정확도가 GPS 정확도에 크게 좌우된다. 도로시설물 매핑의 경우, 지상 측량이나 유인 항공기에 비해 드론의 운용 장점이 부각되는 분야이다. 특히, 지상 측량에 비해 효율적이고, 유인 항공기에 비해 저예산으로 고해상도의 영상의 획득이 가능하다. 본 연구에서는 도로표지를 대상으로 기존의 모바일 매핑 시스템에 의해 측정된 위치정보의 정확도를 GPS 지상 측량에 의해 검증하고 드론 항공사진 측량 결과와 비교분석 하였다. 드론 항공사진측량에 의한 경우 획득 가능한 공간 정확성을 확인하기 위해 기준점 수 및 중복도에 변화에 따른 정확성을 평가해보았다. 실험 결과 도로 양 끝에 분포한 2개의 기준점으로 충분한 정확도를 얻을 수 있었으며 60%의 중복도로 도로표지의 좌표를 산출하는데 활용할 수 있었다.

• 한국측량학회지
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• 제28권3호
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• pp.305-315
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• 2010

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.