본 논문에서는 캘리브레이션 패턴을 카메라와 평행한 평면에 위치시켜 카메라의 회전 요소를 없게 하여 회전 행렬이 단위 행렬이 되게 한 상태에서 카메라를 캘리브레이션 하였다. 카메라의 투영중심에 대한 투영면과 프레임 버퍼에서의 영상 중심 위치($C_x,\;C_y$), 촛점거리(f) 등의 내부 파라메타와 세계 좌표의 원점에 대한 카메라의 상대 위치($T_x,\;T_y,\;T_z$)를 서로 다른 거리에서 획득한 두 장의 패턴 영상을 이용하여 효과적으로 계산하였다.
본 논문에서는 감각형 객체를 도입한 새로운 햅틱 지원 증강 현실 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 카메라 또는 증강용 마커가 이동할 경우 발생하는 카메라-햅틱 간 캘리브레이션 문제를 해결하여, 햅틱 장비의 좌표계를 증강 객체의 좌표계로 강건하게 변환시킨다. 사용자의 간섭없는 캘리브레이션을 위해, 햅틱 좌표계와 증강 좌표계간의 캘리브레이션은 Hand-Eye방법으로 카메라 이동시 자동으로 수행된다. 또한, 감각형 객체 이동시 증강의 안정성을 높히기 위해 본 논문에서는 칼만 필터 (Kalman filter)를 적용한다. 사용자는 감각형 객체에 증강된 가상 모델을 손에 쥔채로, 햅틱 큐의 끝 부분을 움직여 가상 객체를 조작하고, 동시에 역감을 느끼게 된다. 실험에서는 시스템의 유용성을 보이기 위해, 증강용 감각형 객체, 상호작용 및 햅틱 피드백용 PHANToM, 그리고 디스플레이용 3차원 모니터로 구성된 MP3 조작 시스템을 구현하였다. 제안된 햅틱 지원 증강 현실 시스템은 역감과 증강 현실이 필요한 디자인 시스템이나, 교육 및 엔터테인먼트 응용 등에 접목되어 쓰일 수 있다.
본 논문에서는 가상의 체스보드판을 이용한 카메라 캘리브레이션 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 카메라 포즈나 체스보드판의 움직임을 모사하기 위해 가상 카메라로 획득한 여러 포즈의 체스보드 이미지를 디스플레이에 표시하고 디스플레이를 캘리브레이션 대상이 되는 카메라로 촬영한다. 가상 체스보드 격자점좌표와 촬영된 이미지의 체스보드 격자점좌표 사이의 homography 행렬로부터 카메라 파라미터에 대한 제한조건을 추출할 수 있음을 보였고, 렌즈 왜곡을 고려한 전체 카메라 캘리브레이션 방법 또한 제안하였다.
최근 측량장비의 발달 및 사용확대와 더불어 국토지리정보원의 네트워크 RTK 측량 기반조성으로 인하여 네트워크 RTK 측량이 측량산업 전반에 많이 활용되고 있다. 현재 공공측량작업규정에는 네트워크 RTK 측량 성과를 수준측량에 적용하기 위해서는 작업지역에 균등하게 분포한 5점 이상의 수준점을 사용하여 사이트 캘리브레이션을 한다고 되어있다. 그러나 지오이드의 기복에 따라 사이트 캘리브레이션이 가능한 수준점 간의 거리와 필요한 점의 수가 다를 수 있다. 본 연구에서는 이를 검증하기 위해 지오이드 기복이 완만한 인천지역과 지오이드 기복이 큰 태백지역을 대상으로 네트워크 RTK 측량을 수행하고 사이트 캘리브레이션에 사용되는 기준점 간의 거리별, 기준점 개수별로 정확도를 비교하였다. 본 연구의 결과 공공측량 규정에서 정한 수직정밀도(0.1m) 허용범위에 들기 위해서는 네트워크 RTK 측량의 사이트 캘리브레이션에 사용되는 기준점의 수와 점간 거리를 상호보완적으로 적용할 수 있는 공공측량작업규정의 개선이 필요함을 알 수 있었다.
영상을 기반으로 하는 3차원 위치결정에서 카메라는 핵심적인 요소이며 이러한 카메라의 내부적인 특성을 제대로 결정하는 카메라 캘리브레이션 작업은 대상물의 3차원 좌표를 결정하기 위해서 필수적으로 선행되어야 할 과정이다. 본 연구에서는 캘리브레이션을 위한 체크보드의 크기와 형태에 영향을 받지 않고 반자동으로 카메라의 내부표정요소를 결정하는 방법론을 제안하였다. 제안한 방법론은 쿼터니언을 이용한 외부표정요소 추정, 캘리브레이션 타겟의 인식, 번들블록조정을 통한 내부표정요소 매개변수 결정으로 구성되어 있다. 체스보드 형태의 캘리브레이션 타겟을 이용하여 내부표정요소를 결정한 후 소규모 3차원 모형에 대한 3차원 위치를 결정하였으며 검사점을 이용한 정확도 평가를 통해서 수평위치와 수직위치 오차는 각각 약 ${\pm}0.006m$와 ${\pm}0.007m$를 얻을 수 있었다.
본 연구에서는 레인지 센서와 광학 센서 간의 시스템 캘리브레이션을 효율적으로 수행하기 위한 방법을 시뮬레이션 수행을 통하여 검증한다. 이를 위하여 먼저 레인지 및 광학 센서의 특성을 반영한 단일 캘리브레이션 검정 대상지를 디자인하였으며, 각 센서의 다양한 특징 및 오차 수준을 반영하여 시뮬레이션 환경을 설계하였다. 시뮬레이션 데이터는 영상 및 거리 데이터의 획득 위치가 시스템 캘리브레이션 정확도에 미치는 영향을 확인하기 위하여 다양한 위치에서 획득된 것으로 가정하여 제작되었다. 이와 같이 획득된 시뮬레이션 데이터는 단사진 표정과 블록 조정의 두 가지 방법의 시스템 캘리브레이션을 통하여 처리하고, 각각의 정확도를 비교 평가하였다. 시뮬레이션 결과, 검정 대상지를 기준으로 2~4m 거리에서 다양한 각도로 촬영한 데이터들을 이용하여 블록 조정을 수행할 경우, 보다 효율적이고 정확도 높은 시스템 캘리브레이션을 수행할 수 있었다. 또한 레인지 센서의 거리관측값을 포함하여 시스템 캘리브레이션을 수행할 경우 보다 높은 정확도의 결과를 얻을 수 있었다.
스테레오 카메라 시스템은 물리적으로 고정된 기선길이를 가지고 있어 축척이 일정하나 스테레오 영상에서 매번 특징점 매칭을 통해서 상호표정요소를 결정할 경우 축척이 고정 되어 있지 않아 실제 3차원 좌표를 측정하기 어려운 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 수정된 공선조건식을 이용하여 좌우측 카메라의 내부적인 특성 및 카메라간의 관계를 동시에 결정하는 스테레오 카메라 캘리브레이션을 수행하고 이를 단일 카메라 캘리브레이션과 비교하는 것을 목적으로 하였다. 실험을 통해 근거리에 촬영한 영상에서 결정한 3차원 거리를 비교하였을 경우 단일 캘리브레이션의 결과에서는 ${\pm}0.014m$의 평균제곱근오차가 발생한 반면 스테레오 카메라의 경우에는 오차가 거의 발생하지 않았기 때문에 스테레오 카메라 캘리브레이션의 3차원 거리의 정확도가 우수하게 나타났다. 에피폴라 영상의 종시차에 대한 비교에서는 스테레오 카메라를 이용한 경우가 단일 카메라의 경우 보다 평균제곱근오차가 최대 0.3 픽셀 정도의 차이를 보였으나 그 영향은 크지 않은 것으로 나타났다.
드론 매핑 시스템은 재난 피해 조사, 국토 환경 모니터링, 건설 공정 모니터링 등 여러 분야에 응용 가능하다. 드론에 장착된 다양한 개별 센서를 통합하여 활용하려면 시간동기화 등 여러가지 절차가 필요했다. 최근, 영상 센서와 GPS/INS가 함께 내장된 복합센서가 다수 출시되었다. 복합센서는 여러 가지 센서 데이터를 내부적으로 통합하여, 위치/자세를 영상 파일에 바로 태깅하여 제공한다. 이러한 복합센서를 드론 매핑 시스템에 활용하려면 매핑 정확도를 확인해 볼 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 다양한 데이터 취득 환경과 사전 캘리브레이션 여부를 중심으로 복합센서의 매핑 정확도를 확인하였다. 첫째, 매핑 정확도가 지상기준점의 개수에 따라 어떻게 변하는지 살펴보았다. 지상기준점 개수가 2개일 때부터 총 RMSE가 1 m 이상에서 약 60 cm로 40 cm가량 줄어드는 것을 확인할 수 있었다. 둘째, 데이터 취득 상황과 사전 캘리브레이션 여부에 따른 매핑 정확도를 확인하였다. 지상기준점이 있는 경우에는 개수가 적을지라도 사전 캘리브레이션의 영향이 크지 않은 것을 확인할 수 있었다. 영상의 중복도가 충분하지 않을 때는 사전 캘리브레이션 하는 것이 정확도 개선에 영향을 주는 것을 확인할 수 있었다. 지상기준점이 없는 경우에는 카메라, 탑재체 모두 사전 캘리브레이션 하는 것이 정확도를 개선시키는데 영향이 있음을 확인하였다. 본 연구를 기반으로, 향후 복합센서를 이용한 드론 매핑 수행 시 데이터 취득 조건에 따라 지상기준점 측량과 캘리브레이션 과정을 효율화 하는데 기여할 것으로 기대한다.
선미 반류분포를 계측하기위해 수조에서 흔히 사용하는 5공 피토관의 새로운 캘리브레이션 방법을 제안하였다. 기존의 한 각도(수평 또는 수직)만을 고려하는 1차원 캘리브레이션 방법과는 달리, 본 논문에서 제안한 2차원 차트 캘리브레이션 방법은 수평각과 수직각을 동시에 변화시켜 얻어진 2차원 차트를 이용하여 종전에 큰 각도에서 발생하던 오차를 줄임으로써 계측 정도를 크게 향상시켰다. 또한 종래의 1차원 방법에 맞추어 구성된 계측 시스템을 수정 없이 사용할 수 있도록 상관계수를 정의함으로써 사용의 편의를 도모하였다.
최근 깊이 영상 기반 렌더링 방법을 이용하여 제작된 3차원 컨텐츠가 우리의 눈을 즐겁게 해주고 있다. 이러한 깊이 영상 기반 렌더링에서는 필연적으로 색상 카메라와 깊이 카메라 간의 시점 차이가 발생한다. 따라서 두 시점을 일치시키는 전처리 과정으로서 카메라 파라미터가 중요한 역할을 수행한다. 카메라 파라미터를 획득하는 과정으로 카메라 캘리브레이션이 수행된다. 널리 사용되는 기존의 카메라 캘리브레이션 방법은 평면의 체스보드 패턴을 여러 자세로 촬영한 다음 패턴 특징점을 손으로 직접 선택해야하는 불편함이 따른다. 따라서 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 원형 샘플 화소 검사와 호모그래피 예측을 이용한 반자동 카메라 캘리브레이션을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 FAST 코너 검출 알고리즘을 이용하여 패턴 특징점의 후보를 영상으로부터 추출한다. 다음으로 원형 샘플 화소를 검사하여 후보군의 크기를 줄인다. 그리고 호모그래피 예측을 통해 손실된 패턴 특징점을 보완하는 완전한 패턴 특징점군을 획득한다. 마지막으로 화소 정확성 향상을 통해 실수 단위의 정확성을 가지는 패턴 특징점의 위치를 획득한다. 실험을 통해 제안하는 방법이 기존의 방법과 비교하여 카메라 파라미터의 정확성은 유지하고 수작업의 불편함을 해소할 수 있음을 확인했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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