본 논문에서는 스테레오 CCD 카메라를 이용하여 이동체의 3차원 위치좌표를 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘을 통해 효율적으로 이동체의 3차원 위치좌표를 추출하는 방법을 도출하고자 하였다 스테레오 CCD 카메라의 상호표정을 수행하고, 획득된 영상에서 이동체를 배경과 분리한 뒤, 좌$\cdot$우 영상에서 이동체의 영상좌표를 추출한다. 추출된 좌$\cdot$우 영상에서의 영상좌표를 이용하여 이동체의 3차원 위치를 결정하게 된다. 스테레오 CCD 카메라간의 상호 위치 및 자세를 결정하기 위한 표정 모듈은 독립적 상호표정(independent relative orientation)을 사용하였고, 획득된 영상에서 이동체 추출 알고리즘은 칼라영상의 RGB(Red, Green, Blue) 화소값을 이용하여 구현하였다. 좌$\cdot$우 CCD 카메라로부터 들어오는 영상좌표를 이용하여 공간전방교회 법을 통해 이동체의 위치를 계산하였다. 그리고 전체 시스템의 실험을 수행하였고, 그 결과의 정확도를 비교하였다.
본 논문에서는 외부표정요소(EOP)를 지상기준점을 이용하여 계산하는 기존의 방식과는 달리, 위성의 궤도자료와 영상촬영기하를 이용하여 EOP 를 계산하고 지상기준점을 이용하여 모델오차를 보정하는 방식의 카메라 모델링 기법을 제시하고 있다. 제시한 기법은 영상리더파일로부터 궤도자료, HRV 각도 및 영상중심 촬영시간 등을 추출하여 위성의 영상획득당시의 실제 기하를 최대한 충실히 재구성하여 모델링을 수행하며 외부 표정요소를 일차 또는 이차의 다항식으로 근사하지 않는다. 이와 같이 수립된 카메라모델은 기존의 방법에 비해 훨씬 적은 1~2 개 정도의 지상기준점으로 영상화소 이하의 RMSE를 얻을 수 있었으며 모델오차 보정을 위한 지상기준점이 영상전체에 고루 분포하지 않아도 된다. 이러한 장점은 대형 프로젝트에서의 지상기준점 취득을 위한 비용을 획기적으로 절감할 수 있을 뿐 아니라 비접근 지역에 대한 위치정보 획득에 대한 가능성을 제시하고 있다.
"건축도시공간이 우리에게 어떤 의미인지, 우리에게 어떤 건축도시공간 서비스가 필요한지 성찰을 통해 국민들에게 다시 공감할 수 있도록 설명해야 할 시점 아닌가요?" "대다수 국민들이 납득할 수 있는 설명을 제시하는 연구, 일상생활에 실질적 도움이 되는 공간 환경 서비스 연구를 전개해 정책활용도와 전략의 현실성을 구체화시켜 나가겠습니다." 환하게 웃는 표정 속에서도 단호함이 묻어나온다. 지난 5월 취임한 박소현 제5대 건축도시공간연구소장을 7월 25일 세종시에서 만났다. 앞으로의 연구소 운영계획 방향에 대해 듣기 위한 취지였다. 2017년을 기해 개소 10년을 맞은 건축도시공간연구소(이하 auri)는 다가올 새로운 10년을 준비하고 있다. auri는 건축서비스산업이 당면한 각종 현안에 능동적으로 대처하고, 국가건축정책의 싱크탱크로(Think Tank)로서 자리매김하고 있다. auri가 맡은 역할을 소개하면서, 박소현 auri 소장은 앞으로 "분야별 연계와 다학제 신기술이 기반이 된 연구와 사업을 추진하겠다"고 강조했다.
본 연구에서는 레이져 매핑 시스템 구현을 위한 4S-Van 시스템의 설계에 대해 논하였다. 레이져 센서는 대상물의 3차원값을 기존의 사진측량에 비해 정확하고 빠르게 측정가능한 센서이다. 4S-Van 에 장착된 레이져의 광의 발사위치와 방향을 결정하기 위해 약결합 방식의 (D)GPS/INS 통합 알고리즘을 사용하였다. 레이져 매핑을 실현하기 위한 기초적이고 예비적인 실험으로서 현 시스템에 장착된 센서를 고려하여(D)GPS/INS 통합 알고리즘의 성능테스트와 장착된 CCD 카메라의 보정을 위해 근거리사진측량 기법중의 하나인 self-calibration 기법을 통해 외부표정요소와 내부표정요소를 획득하였다. 3대의 레이져 스케너를 동시에 작동시켜 데이터간의 상호보정을 통해 정밀도 향상을 시도하였다. 향후 레이져 데이터와 CCD 영상을 통해 확보된 질감 정보를 이용하여 컴퓨터 공간상에 지형지물에 대해 3차원 시각화 및 도시모델링 구축에 활용할 계획이다.
GPS/INS를 이용한 항공사진측량의 경우 GPS 이동측위를 위해 촬영지역에 GPS 지상기준국의 설치가 필수적이다. 하지만 항공사진측량을 위한 지상기준국의 설치는 여러 가지 제한 요소들로 인해 현실적으로 어려운 경우가 많다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 연구에서는 상시관측소 자료를 이동측위에 이용하여도 충분한 정확도를 확보할 수 있는 지를 분석하였다. 30초 간격으로 저장되어 있는 상시관측소 자료의 내삽을 통해 결정한 외부표정요소와 촬영지역에서 수신된 지상기준국 자료로부터 결정한 외부표정요소를 GPS/INS 항공삼각측량에 각각 적용한 후 정확도를 비교하였다. 그 결과 상시관측소 자료로 지상기준국 자료를 대체하여 사용하여도 충분한 정확도를 얻을 수 있었다.
수치사진측량시스템(Digital Photogrammetry System)환경 내에서 일어나는 모든 작업은 수치영상을 기본 자료로 이용하게 되므로 수치영상의 품질과 정확도는 수치사진측량의 정확도를 좌우하는 중요한 요소 중에 하나이다. 그림에도 불구하고 현재까지는 수치사진측량 환경의 작업 수행 시 수치영상의 품질이나 정확도에 관한 명확한 기준이 설정되어 있지 않아 자료의 활용성 및 품질을 화보하기 어려운 실정이다. 본 연구에서는 수치사진측량을 이용하여 항공사진영상 데이터베이스를 구축할 경우 선행되어질 항공사진의 수치영상화시 최적해상도를 제시하고자 자동내부표정을 통하여 최적 해상도를 결정하였고, 다음으로 표정해석을 통하여 최적해상도를 검증 하고자 하였다. 그리고 앞서 결정된 최적해상도의 수치영상을 활용하여 정사투영영상이나, 모자이크영상을 제작함으로 그 타탕성을 입증 하고자 하였다.
본 논문은 비전을 기반으로 한 감정인식 로봇에 관한 논문이다. 피부스킨칼라와 얼굴의 기하학적 정보를 이용한 얼굴검출과 감정인식 알고리즘을 제안하고, 개발한 로봇 시스템을 설명한다. 얼굴 검출은 RGB 칼라 공간을 CIElab칼라 공간으로 변환하여, 피부스킨 후보영역을 추출하고, Face Filter로 얼굴의 기하학적 상관관계를 통하여 얼굴을 검출한다. 기하학적인 특징을 이용하여 눈, 코, 입의 위치를 판별하여 표정 인식의 기본 데이터로 활용한다. 눈썹과 입의 영역에 감정 인식 윈도우를 적용하여, 윈도우 내에서의 픽셀값의 변화와 크기의 변화로 감정인식의 특징 칼을 추출한다. 추출된 값은 실험에 의해서 미리 구해진 샘플과 비교를 통해 강정을 표현하고, 표현된 감정은 Serial Communication을 통하여 로봇에 전달되고, 감정 데이터를 받은 얼굴에 장착되어 있는 모터를 통해 표정을 표현한다.
드론사진측량(Drone photogrammetry)은 높은 정확도의 공간정보획득과 각종 모니터링 목적으로 활발히 활용되고 있다. 요구하는 정확도를 얻기 위한 드론사진측량 계획 시 경험 또는 기존의 사례를 참고하여 계획하는 경우가 일반적이나 불량한 정확도로 인하여 재 촬영하는 경우가 종종 발생한다. 요구하는 드론사진측량 처리결과의 공간정확도는 결과물의 종류에 관계없이 객관적인 평가의 수단이 되므로 신중히 결정할 필요가 있다. 따라서 드론사진측량의 프로젝트설계는 요구하는 공간정확도(3D positional accuracy)를 충족시키기 위해 촬영고도, 중복도, 지상기준점(GCP; Ground Control Point)의 수와 배치, 외부표정(EO; Exterior Orientation)요소에 대한 획득방법의 결정이 필요하다. 본 연구에서는 드론사진측량 정확도분석에 대한 기존 연구사례를 면밀히 분석하고 시험지역에 적용하여 검증하였으며 이 분석결과를 토대로 소규모지역 드론사진측량 프로젝트시의 설계지침을 마련하였다. 제시한 프로젝트설계지침은 완벽하지는 않지만 실무에 많은 도움이 될 수 있을 것을 기대하며 추후 종합적분석을 통한 설계지침이 마련된다면 완벽한 매뉴얼을 제공할 수 있을 것이다.
본 논문은 주성분 분석으로 시점 기반 고유얼굴(view-based eigenface)을 생성하고, 그에 기반한 얼굴 인식을 수행하고자 한다. 주성분 분석을 통한 고유얼굴 생성은 얼굴 인식의 어려운 문제 중 하나인 특징 선택과 추출이라는 문제를 해결해 준다. 또한 얼굴 표정이나 방향의 변화에도 인식률이 저하되는 것을 방지할 수 있다. 얼굴 영상을 특징공간(고유공간)으로 변환할 때, 원 얼굴영상의 정보를 최대한으로 나타낼 수 있는 최적의 고유치 개수 선택은 얼굴 데이터베이스의 크기와 인식 속도에 영향을 끼친다. 따라서 본 논문에서는 고유치 개수를 고유치의 누적기여율을 이용해서 구한다. 이는 64$\times$64(=4096)차원의 원 얼굴 영상을 5~7차원으로 표현 가능하게 하였다. 그리고, 각 얼굴 방향에 따라 특징공간을 분리해서 생성함으로써 얼굴 방향의 변화에 따라 오인식률을 줄였다. 축소된 차원과 분리된 특징공간은 메모리 사용과 인식속도의 향상에 기여한다. 본 논문에서 얼굴의 인식은 Mahalanobis distance와 재구성 오차율을 고려해서 이루어졌다. 실험은 개인당 세가지 다른 방향을 가지는 얼굴 영상을 이용하여 이루어졌고, 실험결과, 약 93%의 인식률을 보여주었다.
최근 아날로그 항공사진카메라는 디지털방식으로 급속히 변화하고 있어 이에 따른 다양한 실험연구가 수행되고 있다. 디지털 카메라는 CCD의 구조와 촬영방식에 따라 크게 면형방식(area array)과 선형방식(line array)으로 구분되며 기술적으로 서로 상이한 원리로 영상을 취득하고 있다. 본 논문에서는 블록 조정에 횡스트립을 추가하여 블록 조정하였을 때 안정성에 얼마나 큰 영향이 있는지 알아보았다. 본 논문은 촬영시 추가한 횡스트립이 블록기하의 안정성에 미치는 영향을 검증하기 위하여 블록조정 결과에 따른 외부표정요소의 정확도를 비교 분석하였다. 연구결과 횡스트립을 추가하였을 때는 외부표정요소의 정확도가 크게 향상됨을 알 수 있었다. 향후 디지털 카메라에 의한 촬영시 적절한 중복도와 횡스트립의 배치간격 등에 대한 연구가 계속해서 이루어져야 될 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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