• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.1799-1803
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• 2008

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.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.1926-1930
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• 2010

표면영상유속계(SIV, Surface Image Velcimetry)는 수표면의 영상분석을 통해 유속을 측정하는 도구이다. SIV는 하천의 유속을 매우 간편하게 측정할 수 있기 때문에, 야외 실험이나 하천의 유속 측정에 매우 유용한 장비이다. 그러나, SIV를 이용하여 유량을 산정하고자 할 경우, 하천 표면의 평면 측량 자료와 하천의 단면 측량 자료가 반드시 필요하다. 그러나, 측량 작업 특히 강우 중의 측량 작업은 매우 번거롭기 때문에, SIV의 간편성과 유용성에도 불구하고, 이용자들로 하여금 SIV를 쉽게 이용하기 어렵다는 그릇된 인식을 줄 수 있다. 만일 번거로운 측량을 거치지 않고도 효율적이고 간편하게 하천의 평면을 추정할 수 있다면, SIV를 마치 일반적인 프로펠러 유속계처럼 쉽게 이용할 수 있을 것이며, 그 적용성도 크게 증진될 것이다. 본 연구는 카메라 영상 모형을 유도하는 것이다. 이 카메라 모형을 이용하여 번거로운 측량 작업이 없이 평면의 좌표점을 추정할 수 있게 되며, 유속장 측정을 자동화할 수 있을 것이다. 이를 위하여 평면 좌표와 참조점을 관련짓는 사영 변환과 회전 변환 등 사진 측정 기법을 도입하였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제30권11호
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• pp.621-628
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• 2003

본 논문은 한 장의 영상 속에 포함되어 있는 물체들이 외관상의 3차원 운동이 가능하도록 하는 방법을 제시한다. 이전 연구들은 여러 장의 영상으로부터 영상 기반 모델링 기법들을 이용하여 3차원 모델을 생성하거나 소실점을 이용한 카메라 보정을 통하여 장면을 입방체로 모델링하여 3차원 모델을 생성하는 방식으로 접근하였다. 그러나 본 논문에서는 장면의 기하학적 정보나 카메라 보정 없이 장면 속 물체의 영상 기반 운동(image-based motion)의 가능성을 제시한다. 구현된 시스템은 영상을 시점에 관한 사영 평면으로 생각하고 사용자에 의해 입력된 선과 점의 정보를 이용하여 사영된 3차원 물체의 2차원 모양을 모델링한다. 그리고 모델링된 물체는 3차원 운동을 하기 위한 지역 좌표계로서 소실점을 이용한다.

• 한국측량학회지
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• 제39권3호
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• pp.179-186
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• 2021

일반적으로 구조물에서의 손상을 조사하고 손상 크기를 측정하는 일상안전점검 활동은 지금까지 점검인력에 의한 육안점검에 크게 의존하고 있다. 이러한 인력에 의한 시설물의 상태 및 성능점검은 조사자의 주관적 판단에 의존하는 경우가 많기 때문에 측정결과의 일관성과 반복성이 저하될 수 있다. 특히 접근이 어려운 곳에 위치한 손상은 육안에 의한 경험에 주로 의존하고 있으며, 필요한 경우에 사다리를 이용하는 안전하지 못한 방법이 주로 사용되고 있다. 이에 본 연구에서는 안전점검 조사자 간 편차를 줄여 객관성을 확보하고, 작업자의 안전성을 강화할 수 있는 영상 활용 기법을 제안하고자 하였다. 본 연구에서는 촬영대상과의 거리와 촬영각도에 따른 영상의 변화를 보정하는 방법으로 평면사영변환을 적용하였다. 실험대상에 대한 변환된 영상에서 손상 크기를 분석한 결과 손상 크기 측정의 정확도는 목표 수준인 5.0mm와 0.005m²를 만족시킬 수 있는 것으로 확인되었다. 제안된 영상 보정 기법을 적용한 현장검증시험 결과, 구조물에 발생된 균열의 길이의 변동계수는 5.4~7.0%에서 0.072~0.12%로 감소하였고, 손상 면적의 변동계수는 10.9%에서 1.6%로 줄어들었고, 측정의 정확도가 향상되는 것을 확인하였다. 그러므로 안전점검 활동에서의 영상 활용 기법에 대한 본 연구를 통해 손상 크기 측정 정확도 향상 및 안전점검 보고서와 외관조사망도에 대한 신뢰도 향상을 기대할 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권5호
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• pp.35-44
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• 2007

넓은 시야각을 갖는 전방향(omnidirectional) 카메라 시스템은 적은 수의 영상으로도 주변 장면에 대해 많은 정보를 취득할 수 있는 장점으로 카메라 교정(calibration), 공간의 3차원 재구성(reconstruction) 등에 널리 응용되고 있다. 실 세계에 존재하는 직선 성분들은 전방향 카메라 모델에 의해 컨투어로 사영(projection)되기 때문에, 영상간에 대응되는 컨투어 성분은 카메라의 회전 및 이동 등의 추정에 효과적으로 활용될 수 있다. 본 논문에서는 전방향 카메라의 변환 파라미터를 추정하기 위한 2단계 최소화 알고리즘이 제안된다. 제안된 알고리즘은 컨투어를 이루는 대응점에 대한 에피폴라(epipolar) 평면과 3차원 벡터간의 각도 오차함수 및 사영된 컨투어의 거리 오차를 단계별로 최소화하는 카메라 파라미터를 계산한다. 등거리(equidistance) 사영된 합성영상과 어안렌즈(fisheye lens)로 취득한 실제 영상을 대상으로 제안된 알고리즘이 카메라의 위치 정보를 정확하게 추정함을 확인하였다.

• 대한교통학회지
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• 제17권1호
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• pp.105-112
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• 1999

차량대수, 속도, 대기행렬길이, 정체 및 유고 검지 등의 실시간 교통 정보를 얻기 위하여 현재 영상처리기술(Image Processing technique)이 기존의 루프검지기(Loop Detector)가 갖는 여러 단점들을 보완하는 효과적인 대체검지기로 널리 인식되고있다. 그러나 현재 사용되는 대부분의 영상검지기는 아주 작은 영역에서의 흑백 강도값(gray level)를 사용하며, 따라서 검지기의 정확도는 취급하는 영상의 화질에 크게 영향을 밭을 뿐만 아니라 3차원 실제 공간이 2차원 영상평면으로 표출되므로 생기는 투시사영(perspective projection)문제에 효과적으로 대처할 수 없다. 이런 문제 때문에 현재 영상검지기는 가능한 한 높게 그리고 도로면에 수직으로 카메라를 설치하여 가능한 한 평면화 된 2차원의 영상을 얻어 처리한다. 그러나 이는 한대의 검지기가 포함할 수 있는 영역이 매우 작을 뿐만 아니라, 가능한 한 카메라를 높게 설치해야 하므로 현실적으로 많은 어려움이 따른다. 본 연구에서는 카메라의 설치 위치 또는 각도에 따라 인식율의 정확도에 큰 차이를 보이는 기존의 알고리즘에서 탈피하여, 낮은 위치에 설치할 때 나타나는 투시사영 문제 및 물체 영상의 일부가 가려져 다음 물체의 인식이 곤란한 문제 등을 해결하기 위한 새로운 방법을 제시하였다. 본 연구에서 제시된 방법은 차량의 검지뿐만 아니라 차량의 위치, 3차원 공간에서의 차량의 관계 등에 관한 정보를 얻을 수 있으며, 사용된 알고리즘은 3차원 공간에서의 물체 인식에 우수한 확장된 Hough Transform에 기초하고 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 하계학술대회
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• pp.544-545
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• 2015

본 논문은 실내 공간을 촬영한 다수의 텍스쳐 영상이 존재 할 때, 영상혼합을 통해 실내 공간 표현의 품질을 향상시키는 기법을 제안한다. 우선 실내 공간을 메쉬로 표현하기 위해 건물 구조에 대응하는 평면을 포인트 클라우드로부터 추출하여 대응하는 메쉬를 생성한다. 메쉬의 각 면에 대해 좌표계 변환을 통하여 사영 가능한 텍스쳐 영상들을 판별한다. 판별된 텍스쳐 영상들에 대해 거리와 방향요소를 고려하여 영상혼합 가중치를 결정한 뒤, 가중치에 따라 영상을 혼합하여 최종적인 텍스쳐로 이용한다. 실험 결과는 제안하는 방법이 더 좋은 화질로 실내공간을 표현함을 보여준다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제41권7호
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• pp.701-709
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• 2008

표면영상유속계(SIV)는 영상 처리 기술을 이용하여 수표면의 유속을 측정하는 장비이다. 표면영상유속계는 하천의 유속을 매우 간편하게 측정할 수 있도록 한다. 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 평면을 추정할 수 있다면, 표면영상유속계를 마치 일반적인 프로펠러 유속계처럼 쉽게 이용할 수 있을 것이며, 그 적용성도 크게 증진될 것이다. 이 연구는 보정된 카메라를 이용하여 실제의 평면 좌표(물리 좌표)를 추정하는 방법에 대한 것이다. 이 방법을 이용하면 유속장을 추정하는 과정을 반자동화할 수 있다. 보정된 카메라에서 평면 좌표를 산정하기 위해 사진 측량학적 기법을 채택하였다. 이 기법들은 컴퓨터 시각 분야에서 오랜 동안 연구되어 온 것이다. 이 기법을 표면영상유속계에 적용하여 사영 변환을 위한 참조점들의 좌표를 구할 수 있다. 이를 통해 참조점 측량에 대한 번거로운 과정을 생략할 수 있다. 개발된 방법을 실제 적용해 본 결과는 오차를 무시할 수 있을 정도임을 입증하였다.

• 한국측량학회지
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• 제5권2호
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• pp.37-46
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• 1987

단사진을 이용한 측량은 교통, 산업, 산림, 범죄수사 및 일상생활에서 많은 활용면이 있으므로 본 논문에서는 이와같은 단사진 측량방법중 공간후방교회법(Space Resection)을 이용하는 방법과 2차원 사영변환을 이용하는 방법으로 나누어 해석기법을 제시하였다. 또한 측량용 비측량용 사진기를 사용한 단사진의 정확도를 비교분석 하였으며, 정확도를 향상시킬 수 있는 최적의 상태를 알기 위하여 기준점 수 및 배치형태를 변화시키면서 좌표 및 길이의 오차에 대하여 분석하였다. 그 결과 초점거리가 긴 측량용사진기 Wild P31이나 중형사진기 ASAHI PENTAX 6$\times$7의 경우 기준점 수 및 배치형태가 오차에 미치는 영향이 작았으나 초점거리가 짧은 비측량용 사진기 NIKON FM2는 기준점수 및 배치형태가 오차에 미치는 영향이 컸다. 따라서 이러한 단점을 극복하고 오차가 수렴하기 위해서는 최소한 기준점수 6점 이상을 측량대상 지역에 고루 분포시키고 또한 측량대상물을 촬영축에 직각방향으로 배치하여야 한다는 것을 알 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권2호
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• pp.113-120
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• 2005

비교정 영상 시퀀스(un-calibrated sequence)로부터 대상 장면을 재구성하는 연구는 컴퓨터 비젼에서 중요한 주제이다. 3차인 정보론 유클리드 공간에서 재구성하기 위해 프로젝티브(projective) 재구성이 선행되며, 이는 병합(merging)방법과 분해 (factorization)방법으로 나뉜다. 분해방법은 카메라 투영행렬과 3차원 구조정보를 한 번에 계산하기 때문에 계산속도가 빠르며, 병합방법의 단점인 오차의 누적 문제를 해결할 수 있다. 그러나 사용되는 일치점(correspondence)이 모든 영상 시퀀스에 존재한다는 가정으로 인해 긴 시퀀스에 적용하기 어렵다. 본 논문에서는 영상 시퀀스를 몇 개의 그룹으로 나누고 각 그룹을 분해 법으로 프로젝티브 재구성을 한 다음, 하나의 프로젝티브 공간으로 다시 구성하는 새로운 방법을 제안하였다. 시퀀스에서 그룹을 결정하기 위해 매칭점의 개수, 평면사영변환(homography) 오차, 영상 내 매칭점의 분포를 함께 고려했으며, 병합방법에 비해 카메라 파라미터의 오차 누적이 적고 계산속도면에서도 우수함을 실험을 통해 확인하였다.