본 연구에서는 도로 노면표지를 이용하여 도심지에서 3차원 도로정보를 자동으로 취득하기 위한 기술을 제안하였다. 제안된 방법은 다음의 주요 3단계로 구성되어 있다. 첫 단계는 두 장의 항공사진에 나타난 도로 노면표지를 추출하는 것이고, 두 번째는 추출된 노면표지 중 동일한 표지를 매칭하는 것이다. 마지막 단계는 항공사진의 외부표정요소를 이용하여 노면표지의 3차원 위치좌표를 얻는 것이다. 마지막 단계는 공선조건식을 사용하여 수행될 수 있기 때문에, 본 연구에서는 처음 두 단계에 연구의 초점을 맞추었다. 차로 경계선을 추출하기 위해 노면표지의 형상 정보와 공간 관계를 이용하였고, 템플릿 매칭을 추가적으로 사용하여 방향표시를 추출하였다. 그리고 도로의 3차원 위치정보를 취득하기 위해 도로 노면표지에 적합한 관계형 매칭(relational matching)기법을 사용하였다. 추출정확도는 시각적인 평가를 통해 수행하였고, 위치정확도는 수치사진 측량시스템을 통해 얻은 참고자료와 비교를 통해 수행하였다.
컴퓨터의 발전에 따라 현재 제4세대 수치사진측량의 활용도가 광범위하게 진행되고 있다. 특히 비디오동영상을 이용하여 실용적이며, 비전문가들도 활용할 수 있는 부분들이 증가하고 있다. 이러한 현시점에서 국가산업의 중추적인 시설물 도로분야에서 도로안전진단과 유지관리목적으로 도로정보획득 및 도로정보수집에 많은 연구를 하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 실용성, 경제성이 있는 비전문가용인 디지털비디오 동영상을 이용하여 도로중심선의 3차원 위치정보를 추출하여 도로정보화사업의 기본적인 자료로 제공되리라 판단된다.
모바일매핑시스템은 차량에 CCD카메라, GPS IMU등의 장비를 탑재하고 도로 및 주변지역의 영상을 획득하여 지도제작 및 도로 도로시설물의 유지관리를 위한 시스템이다. 그러나 모바일매핑시스템의 자료는 자료의 양이 방대하여 지도제작 및 시설물 관리에 사용되기 위해서는 일차적인 가공이나 편집이 필요하다. 모바일매핑시스템은 대상물의 위치 및 영상정보를 획득할 수 있는 효율적인 시스템으로 도로 시설물의 유지 관리, 수치지도의 갱신 등 여러 분야에서 활용되고 있다. 이러한 모바일매핑시스템은 CCD 카메라 영상과 차량의 위치 및 자세정보를 제공하게 되고 이는 영상안의 객체에 대한 위치정보를 제공하는데 중요한 역할을 한다. 그러므로 본 연구에서는 모바일매핑시스템을 이용하여 영상내부에 나타난 거리표의 3차원 위치를 결정하고자 한다. 또 도로관리통합시스템의 핵심 키가 되는 거리표의 3차원 정보를 자동으로 추출함으로써 모바일매핑시스템의 방대한 정보를 효율적으로 처리하기 위한 방법을 알아볼 것이다.
다양한 지형공간과 시설물이 공존하는 대학캠퍼스를 입체적으로 보여주고 그 시설물을 관리하기 위해서는 2차원 평면적 요소와 결합된 3차원 이상의 공간정보의 생성은 매우 중요한 캠퍼스 관리의 선택요소로 등장하고 있다. 이를 위하여 현재 사용가능한 지형도와 시설도 및 영상자료를 정확한 위치정보로 추출 또는 변환하여 지형공간 내에 존재하는 도로, 건물, 기타 시설물을 입체적으로 중첩함으로서 3차원 이상의 입체적 효과는 물론 부분적으로는 이동접근이 가능한 시뮬레이션 작업을 적용하였다.
컴퓨터의 발전에 따라 현재 제4세대 수치사진측량의 활용도가 광범위하게 진행되고 있다. 특히 비디오동영상을 이용하여 실용적이며, 비전문가들도 활용할 수 있는 부분들이 증가하고 있다. 이러한 현시점에서 국가산업의 중추적인 시설물 도로분야에서 도로안전진단과 유지관리목적으로 도로정보획득 및 도로정보수집에 많은 연구를 하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 실용성, 경제성이 있는 비전문가용인 디지털비디오 동영상을 이용하여 도로증심선의 3차원 위치정보를 추출하여 도로정보화사업의 기본적인 자료로 제공되리라 판단된다.
도로명주소는 도로마다 이름을 짓고 건물마다 번호를 부여하는 2차원 평면상의 위치표시방법이다. 그러나 도로명주소는 행정, 법률행위 등에 필요한 부분만을 나타내고 있어 다양한 도로의 주요특성과 비주거지역 등을 제대로 나타내지 못한다. 이는 또 다른 목적을 가진 위치식별방법으로 독립하게 되어 서로 다른 위치식별 방법들을 표준화하기가 더욱 어렵다. 본 논문은 우리나라의 서로 다른 위치표시로 인한 통합의 어려움 극복과 2차원 평면적인 한계를 벗어나기 위하여 도로기반 3D 위치식별코드를 연구한다. 이는 도로에 기반하여 다양한 위치식별방법을 통합하고 공간 좌표를 식별하는 방법으로서, 4차 산업혁명시대에 적합한 국토의 3차원 디지털 코드화에 관한 연구이다.
도로의 정보를 취득하기 위하여 제작된 도로 안정성 조사 분석 차량(RoSSAV)은 도로의 3차원 정보를 취득하는 한 방법으로 레이저 스캐너를 사용한다. 레이저 스캐너로부터 취득된 도로의 3차원 정보는 많은 목적으로 활용할 수 있는 매우 유용한 정보이나, 도로의 3차원 정보를 사용자가 육안으로 확인할 수 있도록 영상으로 편집을 하게 되면, 현실감 있는 영상이 생성되기는 어렵다. 이를 보완하기 위하여 본 연구에서는 레이저 스캐너로부터 얻은 정보와는 별도로 CCD 카메라로 도로 전방 영상을 촬영하였고, 이 두 가지 데이터를 합성하여 현실감 있는 3차원 도로영상을 생성하는 기법을 연구 개발하였다. 레이더 영상과 CCD 영상의 합성은 레이저 데이터가 가지고 있는 3차원의 위치에 해당하는 CCD영상에서의 영상점을 찾아 이 점에서의 RGB 밴드의 밝기값을 찾아내어 이를 레이저 데이터에 기록, 적용시키는 것을 의미한다. 이 방법을 사용하기 위해서는 영상간의 관계모델을 수립할 필요가 있으며, 본 연구에서는 직접선형변환(DLT) 모델을 사용하였다. 이 모델을 이용하기 위해 레이저 데이터를 영상으로 편집하였고 이 영상과 CCD영상과 일치하는 지점을 육안으로 찾아 각 영상별로 DLT센서모델에 필요한 개수의 기준점을 제작하여 실행하였다. 실험 결과 영상은 기준점의 정확도에 따라 약간의 차이는 있으나 합성 전의 레이저 데이터 영상에 비해 실세계에 가까운 색깔을 나타냄이 확인되었다.
최근 PC 기반의 새로운 입력장치인 키넥트(Kinect) 센서에 대한 연구사 활발하게 진행되고 있다. 키넥트 센서의 가장 큰 이점은 2차원 평면 영상정보에 대하여 새롭게 추가된 깊이(Depth) 정보를 얻을 수 있다는 것이다. 이것은 이전에 등장했던 다른 인터페이스보다 새로운 차원의 인터페이스로서 2차원의 영상 정보로부터 한 차원 확장된 3차원의 정보를 활용할 수 있다는 점에서 그 의미가 크다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 이러한 2차원 영상정보와 추가된 깊이 정보를 활용하여 사람의 영상정보와 사람의 위치 정보를 활용하여 위치한 환경의 조명을 제어할 수 있도록 시스템을 구성하였다. 또한, 키넥트의 다양한 성능을 검토하기위하여 3개의 키넥트를 사용하였으며 중첩된 영상정보를 30%의 중복도를 가지도록 구성하여 다양한 활용가능성을 검토하였다. 구현한 시스템을 통하여 사람을 추적할 수 있도록 알고리즘을 개발하고, 추적된 사람의 위치 정보를 통하여 LED 조명을 제어할 수 있는 키넥트 기반의 조명제어 시스템을 제시하고자 한다.
차량측량시스템이란 차량에 2대 이상의 CCD 카메라와 위치측정장비(GPS, IMU 등)를 장치하고 도로를 운행하면서 일정한 간격으로 주변의 사진을 연속으로 촬영한 후 이를 이용하여 도로 및 도로시설물의 위치와 크기, 보존상태 등의 정보를 취득하는 새로운 측량 시스템이다. 본 연구에서는 대상물의 3차원 위치결정을 위해 필요한 자료와 자료를 처리하는 각 단계를 체계화하였으며, 사용 편의성과 위치결정정확성을 높일 수 있는 차량측량시스템을 위한 수치사진측량 프로그램을 개발하였다.
항공사진을 이용하여 도로의 3차원 위치정보를 취득하기 위해서는 도로지역에 대한 정확한 매칭 기법이 필요하다. 본 연구에서는 도로 노면표식의 형상정보와 공간관계를 이용하여 도로 노면표식을 추출하고, 추출된 노면표식의 공간관계를 비교하여 입체항공영상에서 매칭을 수행하는 즉, 관계형 매칭 기법을 제안하였다. 관계형 매칭은 개체에 대한 고수준의 묘사와 부정확한 매칭에 대한 해결책이 요구되어 진다. 또한 최종 결과물에 대한 충분한 검증을 필요로 한다. 본 연구에서는 도로 노면표식의 형상정보를 계산하여 개체를 묘사하였고, 부정확한 매칭에 대한 해결책을 제안하였으며, 도로지역이 평평하다는 성질을 이용하여 최종결과에 대한 검증을 수행하였다. 본 연구의 정확도는 시각적인 평가와 수치사진 측량시스템을 통해 얻은 참고자료와의 비교를 통해 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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