도시분석에서 평면 데이터는 지리학적 혹은 사회적 현상의 연속적인 분포를 표현하는데 사용된다. 예를들면, 어떤 지역의 온도분포, 인구밀도 등의 다양한 인문활동 및 자연현상이 평면 데이터로 표현될 수 있다. 앞서 언급된 현상들이 평면 데이터 형식으로 주어졌을 때, 두 평면간의 비교를 통해 평면간의 상호관계 혹은 평면간의 차이를 이해할 수 있게된다. 평면간의 비교 방법에 의한 기존 연구들로는 시각화기법, 정량적 방법 및 정성적 방법이 존재한다. 하지만, 이들 방법은 평면간의 차이를 국한된 측면에서 구분한다는 제한점이 있다. 특히, 평면간의 공간적 특성에 의한 차이점은 명확하게 구분하지 못한다. 이와같은 문제점을 해결하기위해, 본 연구에서는 평면의 공간적 특성에 입각한 차이점을 구분해내는 비교방법을 제안하고자 한다. 평면 비교 방법론의 기본 개념은 토목공학에서 주로 사용되는 토량계산 문제에 근거하고 있으며, 본 연구에서는 이를 변형하여, 최소 평면 변환으로 부르기로 한다. 최소평면 변환의 목적은 서로 다른 두 평면이 있을 때, 한 평면을 다른 평면으로 변환시키고, 그 과정에서 발생하는 평면값의 총 이동량을 최소화함에 있다. 평면의 변환과정에서 발생하는 평면값의 이동의 총합 및 레스터 형식으로 표현된 평면의 각 셀에서 발생한 이동 평면값을 통해, 평면간의 정량적 및 공간적 차이를 구분할 수가 있다. 제안된 방법은 가상 데이터 및 실제데이터에 적용되었다. 가상 데이터를 적용한 결과, 제안된 방법으로 두 평면 데이터 간의 정량적 차이 및 공간적 차이가 구분됨을 확인할 수 있었다. 또한, 실제 데이터를 적용한 결과에서 볼 때, 평면 변환과정에서 얻어진 평면값의 총 이동량이 시간대별로 점차 작아짐을 알 수가 있었다. 이는 실제 분석대상 지역의 인구밀도 변화율이 점차 줄어드는 사실을 반영하는 결과로, 제안된 방법을 통해 얻어진 결과가 실제 상황을 제대로 기술하고 있음이 파악되었다. 또한, 제안된 방법론에서 제시된 평면 데이터간의 공간적 차이를 구분하기 위한 기준인 평면변환 과정에서 발생한 평면값의 이동 분포를 통하여, 단순히 두 평면값을 각 셀 단위에서 뺄셈을 한 경우의 분포보다 두 평면 데이터간의 평면값 이동의 흐름이 보다 자세히 기술되어, 인구이동의 흐름이 대상지역에서 어느 방향으로 발생되었는지를 알 수 있다.
일반적인 조정계산에서는 독립변수의 오차는 없다고 가정하고 종속변수의 오차만을 고려하는 최소제곱해를 구한다. 그러나 지상측량에 의해 결정한 3차원 공간좌표나 GNSS (Global Navigation Satellite System) 기반 추정좌표는 성분별로 독립적으로 결정되지 않으므로 모든 성분에 오차가 있을 뿐만 아니라 공분산도 존재한다. 따라서 좌표쌍을 이용한 평면 추정이나 좌표계 변환에서는 모든 성분의 오차를 고려하는 전최소제곱을 적용해야 한다. 이를 위한 다양한 모델이 존재하며, 특별한 제약조건을 제외하면 동등한 해를 제공한다. 본 연구에서는 가우스-헬머트 모델(GHM: Gauss-Helmert Model) 기반 전최소제곱으로 VLBI 타겟이 형성하는 자취를 이용하여 평면의 법선벡터를 추정했으며, 지역좌표계를 세계측지계로 변환하는 계수 결정에도 적용했다. 평면방정식의 경우 기존 최소제곱 방법과 비교해서 법선벡터는 동일하지만 분산요소의 안정성과 타겟 위치에 따른 분산요소 특성을 명확히 확인할 수 있었다. 좌표계 변환계수는 가우스-헬머트 모델을 적용하면 변환 전후 두 좌표계에서 모두 잔차를 계산할 수 있으며, 기존 방식보다 잔차가 더 작아진다.
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.
본 연구에서는 얼굴 영상을 캡쳐하여 전 처리한 후 얼굴영역을 분리하고, 분리된 얼굴 영역에서 미분 연산자와 최소 형태를 세선화하여 특징을 추출하였다. Hough Transform은 $r-\theta$ 평면에서 직선의 기울기와 절편으로 변환되며, 반면 Housdorff distance는 세선화된 영상에서 선분을 추출하여 길이, 회전, 천이 특징을 추출하였다. 사람마다 다른 특징들을 추출하여 Housdorff distance과 Hough Transform에 관하여 비교분석 결과 Hough변환의 복잡도가 더 적은 것으로 판단되었다. 인식율은 Housdorff Distance를 이용한 인식율이 Hough Transformation에 비해 조금 높게 나타났다.
시술 중 제공되는 2D영상은 실시간으로 환자와 시술도구의 상태정보를 제공해주지만 환부의 입체적ㆍ해부학적 파악이 어렵다. 따라서 긴 촬영시간으로 시술 전 획득되는 3D영상과 시술 중 얻어지는 2D영상간 정합영상은 영상 유도술에 있어서 유용한 정보를 제공한다. 이를 위해 본 논문에서는 볼륨영상으로부터 혈관모델을 추출하고 이를 평면으로 투영하였다. 두 2D영상에서 정차대상이 되는 혈관골격을 추출한 후 혈관의 분기특성을 고려 한 초기정합을 수행하였다. 크기와 초기 위치를 맞춘 혈관골격을 골격간 거리가 최소가 되도록 반복적으로 혈관을 기하변환시키고 최종 변환된 혈관골격을 시술 중 제공되는 2D영상에 겹쳐 가시화 하였다. 이로써 시술시간 경감과 시술성공률 향상을 유도할 수 있는 시술경로맵을 제시하고자 하였다.
기존의 지하시설물 데이터베이스 구축은 자료수집과정이 여러 단계로 이루어져 있고, 수치도면을 작성하거나 필요에 따라 수작업에 의한 종ㆍ횡단면도를 작성하는 등의 여러 작업과정으로 이루어져 정확도 문제와 시간ㆍ경제적인 많은 손실을 가져왔다. 본 연구는 현재 지하시설물도 구축을 위해 비효율적으로 이루어지고 있는 자료수집 및 처리기법의 문제점을 해결하기 위하여 현장에서의 자료수집과 동시에 직접 실시간으로 수치자료를 획득하고, 평면도 및 종 횡단면도를 작성할 수 있는 자료변환에 의한 실시간 지하시설물 종ㆍ횡단면도 작성 프로그램을 개발하였다. 그 결과 작업과정에서의 불필요한 시간을 절약하고, 자료 수집 및 이기과정에서의 오차발생을 최소화하므로서 정확도의 향상과 시간ㆍ경제적으로 효율적인 지하시설물 데이터베이스를 구축할 수 있도록 하였다.
나노미터 크기의 임의형상 패턴을 새기기 위하여 노광기술이 사용된다. 광노광에서 자외선과 엑스레이 같은 전자기파가 나노미터 크기로 형상을 새긴 마스크 위에 조사되면 회절현상은 필연적으로 발생하며 마스크의 상이 불명확하게 웨이퍼 위에 맺히도록 한다. 볼록렌즈만이 프리어변환기 역할을 한다고 알려져 있으며 마스크 위에 패턴의 크기가 전자기파의 파장에 비교하여 매우 클 때에도 볼록렌즈를 사용하면 프리어변환시키는 것이 가능하다. 본 논문에서 설명하는 방법으로 마스크를 준비하여 렌즈 앞에 놓고 레이저 빔으로 조사하면 프리어 평면이라 알려진 평면 위에서만 나노미터 크기의 패턴이 형성된다. 이 방법은 매우 단순한 장치로 구성되어 있고, 현재 혹은 차세대 노광인 자외선/극자외선 및 전자투사노광으로 제작한 최소선폭과 비교해 볼 때 손색이 없다. 여기서는 프리어광학을 이용하여 이론적인 연구결과를 보이고 있지만 가까운 장래에 실험결과로 이론적인 접근을 증명할 수 있을 것이다.
사용자의 시선 위치를 파악하는 연구는 많은 응용분야를 가지고 지난 몇년간 눈부시게 발전되어 왔다. 기존의 대부분 연구에서는 영상 처리 방법만에 의존하여 시선 위치 추적 연구를 수행하였기 때문에 처리 속도도 늦고 많은 사용 제약을 가지는 문제점이 있었다. 이 논문에서는 적외선 조명이 부착된 단일 카메라를 이용한 컴퓨터 비전 시스템으로 시선 위치 추적 연구를 수행하였다. 사용자의 시선 위치를 파악하기 위해서는 얼굴 특징점의 위치를 추적해야하는데, 이를 위하여 이 논문에서는 적의선 기반 카메라와 SVM(Support Vector Machine) 알고리즘을 사용하였다. 사용자가 모니터상의 임의의 지점을 쳐다볼 때 얼굴 특징점의 3차원 위치는 3차원 움직임량 추정(3D motion estimation) 및 아핀 변환(affine transformation)에 의해 계산되어 질 수 있다. 얼굴 특징점의 변화된 3차원 위치가 계산되면. 이로부터 3개 이상의 얼굴 특징점으로부터 생성되는 얼굴 평면 및 얼굴 평면의 법선 벡터가 구해지게 되며, 이러한 법선 백터가 모니터 스크린과 만나는 위치가 사용자의 시선위치가 된다. 또한. 이 논문에서는 보다 정확한 시선 위치를 파악하기 위하여 사용자의 눈동자 움직임을 추적하였으며 이를 위하여 신경망(다층 퍼셉트론)을 사용하였다. 실험 결과, 얼굴 및 눈동자 움직임에 의한 모니터상의 시선 위치 정확도는 약 4.2cm의 최소 자승 에러성능을 나타냈다.
지상사진으로 3차원 대상물에 대한 모든면의 절대좌표를 구하기 위해서는 최소 세쌍 이상의 모델이 필요하게 된다. 본 연구에서는 거울을 영상매개체로 이용하여 한쌍의 입체모델을 촬영하므로서 대상물의 모든면에 대한 3차원 좌표를 분석할 수 있는 기법을 연구하였으며, 거울면의 왜곡을 보정하기 위한 오차보정함수를 도입하여 거울영상기법의 정확성과 효용성을 증진시키는데 목적이 있다. 거울평면 방정식을 이용하여 거울에 투영된 점을 실제대상물상의 동일점으로 변환한 결과 X좌표의 오차가 가장크게 나타났으며, Y, Z좌표에서는 1mm 정도의 절대좌표오차를 나타내었고, 좌우거울의 보정함수를 도입하여 거울에 의한 왜곡을 보정하므로서 근거리 사진측량의 기대정확도에 만족됨을 알 수 있었다.
최근 들어 항공 라이다 데이터를 도시모델링에 활용하려는 많은 연구들이 진행되고 있다. 도시모델을 구성하는 인공 구조물을 효율적으로 추출하기 위해서는 측정된 3차원 점의 집합으로부터 평면패치를 자동으로 추출하는 것이 중요하다. 평면 패치의 자동 추출에 대한 상당한 연구가 수행되었지만 아직도 추출의 정확도와 완전성 및 계산의 효율성 측면에서 만족할 만한 결과를 얻지 못하고 있다. 이에 본 연구는 항공 라이다 측량으로 취득된 3차원 점의 집합을 자동으로 분할하여 표면패치를 구성하는 효율적인 방법의 개발을 목표로 한다. 제안된 방법은 3차원 점간의 인접성을 수립하고, 소량의 인접점을 그룹핑하여 초기패치를 생성하고, 이를 성장시켜 표면패치를 생성하는 과정으로 구성된다. 제안된 방법은 패치를 성장시키는 과정에서 통계적 분석에 기반하여 가변적으로 설정되는 임계값을 이용하여 분할 결과의 질을 향상시키고, Priority Heap과 순차적최소제곱법에 기반한 효율적인 계산 방법을 사용하였다는 점이 특징적이다. 제안된 방법을 다양한 실측 라이다 데이터에 적용하여 성능을 검증하였다. 제안한 분할 방법을 통해 대용량 3차원 점으로 구성되는 라이다 데이터는 명시적이고 강인한 표현 형태인 표면 패치의 집합으로 변환될 수 있었다. 이러한 중간 변환 과정을 통해 빌딩 추출과 같은 객체 인식의 문제를 효과적으로 해결할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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