최근 스마트 시티, 디지털 트윈 등에 실제 3차원 좌표를 취득할 수 있는 이점에 따라 포인트 클라우드를 이용한 모델 생성에 관한 연구가 늘어나고 있으며, 건물 형상 및 텍스처의 수정이 용이한 솔리드 모델에 대한 요구가 늘어나고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 포인트 클라우드 데이터를 기반으로 군집형 솔리드 건물 모델을 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 총 다섯단계로 구성된다. 첫 단계에서는 포인트 클라우드의 평면성 분석을 통해 지면을 제거하였다. 두 번째 단계에서는 지면이 제거된 포인트 클라우드에서 건물 영역을 추출하였다. 세 번째 단계에서는 건물의 세부 구조물 영역을 추출하였다. 네 번째 단계에서는 추출된 영역에 3차원 좌표정보가 부여된 3차원 건물 모델의 형상을 생성하였다. 마지막 단계에서는 건물 모델 형상에 텍스처를 부여하여 3차원 건물 솔리드 모델을 생성하였다. 제안하는 방법의 검증을 위하여 상용 소프트웨어를 이용해 무인항공기 영상으로부터 포인트 클라우드를 추출하여 실험하였다. 그 결과, 포인트 클라우드 내에 존재하는 일정 높이 이상의 모든 건물에 대하여 포인트 클라우드 대비 위치오차 1 m 내외의 3차원 건물 형상을 생성하고, 원본 영상 해상도 대비 2배 이내의 해상도를 갖는 텍스처링이 수행된 3차원 모델이 생성되는 것을 확인하였다.
물체의 360도 방향에서 다수의 RGB-D(RGB-Depth) 카메라를 이용하여 깊이영상을 획득하고 3차원 모델을 생성하기 위해서는 RGB-D 카메라 간의 3차원 변환관계를 구하여야 한다. 본 논문에서는 구형 물체를 이용하여 4대의 RGB-D 카메라 사이의 변환관계를 간편하게 구할 수 있는 시점보정(view calibration) 방법을 제안한다. 기존의 시점보정 방법들은 평면 형태의 체크보드나 코드화된 패턴을 가진 3차원 물체를 주로 사용함으로써 패턴의 특징이나 코드를 추출하고 정합하는 작업에 상당한 시간이 걸린다. 본 논문에서는 구형 물체의 깊이영상과 사진영상을 동시에 사용하여 간편하게 시점을 보정할 수 있는 방법을 제안한다. 우선 하나의 구를 모델링 공간에서 연속적으로 움직이는 동안 모든 RGB-D 카메라에서 구의 깊이영상과 사진영상을 동시에 획득한다. 다음으로 각 RGB-D 카메라의 좌표계에서 획득한 구의 3차원 중심좌표를 월드좌표계에서 일치되도록 각 카메라의 외부변수를 보정한다.
TOF(Time of Flight) 기술은 물체의 3차원 깊이 정보 추출을 가능케 하는 기술 중의 하나이다. 하지만, TOF의 카메라의 출력인 깊이 영상을 이용한 물체의 3차원 위치 추출은 몸이나 손 등 크기가 큰 물체의 경우에는 비교적 신뢰성 있는 결과를 얻을 수 있는데 비하여 크기가 작은 손 끝의 경우에는 신뢰할 수 있는 값을 얻기 힘들다. 본 논문에서는 TOF 카메라에서 육면체 손 모델을 이용하여 수정된 손의 영상에서의 위치 정보와 팔 모델을 이용하여 손 끝의 3차원 좌표를 추정한다. 제안된 방법으로 실험을 한 결과 TOF 카메라의 깊이 영상만을 사용하여 인식한 손 끝의 3차원 위치정보와 비교하여 훨씬 더 향상된 결과를 얻을 수 있었다.
본 연구에서는 KOMPSAT-1 위성에서 취득한 EOC Pass 영상과 scene 영상의 기하정확도를 평가함으로써, 비접근지역에 대한 3차원 지형정보 추출 방안에 대하여 연구하였다. 이를 위하여 다음과 같은 4가지 실험을 수행하여 KOMPSAT-1 EOC 위성데이터의 정확도를 평가하였다. 1) KOMPSAT-1 전처리 시스템으로 처리된 Level 1R의 ancillary 데이터와 영상좌표를 이용한 지상좌표계산 2) 보조자료를 이용하여 계산된 두 영상의 지상좌표를 공간교차이론으로 지상 3차원좌표 계산 3) 입체 Pass 영상의 일부분(KOMPSAT-1 EOC, 1 scene size)에서 획득된 GCP(Ground Control Point)을 이용하여 Bundle adjustment을 수행하고, 그 결과 계산된 외부표정요소로 지상좌표의 계산 4) 3)에서 계산된 외부표정요소를 이용하여 전체 Pass 영상에 적용하여 정확도를 평가하였다.
시선의 추출을 통해 사용자의 관심 방향을 알고자하는 연구는 여러 분야에 응용될 수 있는데, 대표적인 것이 장애인의 컴퓨터 이용이나, 다중 윈도우에서 마우스의 기능 대용 및, VR에서의 위치 추적 장비의 대용 그리고 원격 회의 시스템에서의 view controlling등이다. 기존의 대부분의 연구들에서는 얼굴의 입력된 동영상으로부터 얼굴의 3차원 움직임량(rotation, translation)을 구하는데 중점을 두고 있으나 [1][2], 모니터, 카메라, 얼굴 좌표계간의 복잡한 변환 과정때문에 이를 바탕으로 사용자의 응시 위치를 파악하고자하는 연구는 거으 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 일반 사무실 환경에서 입력된 얼굴 동영상으로부터 얼굴 영역 및 얼굴내의 눈, 코, 입 영역 등을 추출함으로써 모니터의 일정 영역을 응시하는 순간 변화된 특징점들의 위치 및 특징점들이 형성하는 기하학적 모양의 변화를 바탕으로 응시 위치를 계산하였다. 이때 앞의 세 좌표계간의 복잡한 변환 관계를 해결하기 위하여, 신경망 구조(다층 퍼셉트론)을 이용하였다. 신경망의 학습 과정을 위해서는 모니터 화면을 15영역(가로 5등분, 세로 3등분)으로 분할하여 각 영역의 중심점을 응시할 때 추출된 특징점들을 사용하였다. 이때 학습된 15개의 응시 위치이외에 또 다른 응시 영역에 대한 출력값을 얻기 위해, 출력 함수로 연속적이고 미분가능한 함수(linear output function)를 사용하였다. 실험 결과 신경망을 이용한 응시위치 파악 결과가 선형 보간법[3]을 사용한 결과보다 정확한 성능을 나타냈다.
본 논문은 패러렐 카메라 모델을 사용한 카메라 캘리브레이션과 3차원 스캐닝 알고리즘에 관한 것이다. 레이저 스트립라인이 스테레오 매칭을 위해 보조적으로 사용하였으나 원리적으로는 불필요하다. 피측정 물체는 스뎀핑모터에 의해 플레이트 위에서 360도 회전하며, 카메라로부터 거리를 측정하여 월드좌표를 구한다. 피측정 물체의 월드좌표는 모델좌표로 변환되며 다수의 군집 모델좌표로부터 모델링을 위한 면을 추출하고 OpenGL을 이용하여 렌더링 한다. 본 알고리즘은 에피폴라 라인의 매칭점의 유효성을 검사하여 잘못된 매칭값을 버리고 무효한 매칭값은 유효한 값으로부터 보간법으로 산출한다.
도심지의 공간을 대부분 차지하고 있는 건물의 높이는 지상의 기준점으로 부터의 상대적인 수직거리로 산정하여 3차원의 정보이다. 그러나 지형도의 등고선으로는 알 수 없는 높이이므로 도심지의 스카이 라인이나 건물의 높이 등은 지도에 누락되어 실제적으로 도시계획과 공간 정보를 구축하기 위하여 별도의 측량을 실시하여야 한다. LIDAR는 레이저 스캐너를 항공기에 장착하여 레이저 펄스를 지표면에 주사하고 반사된 레이저 펄스의 도달 시간을 관측함으로써 반사 지점의 공간위치 좌표를 계산해 지표면에 대한 정보를 추출하는 측량기법으로 최근 새로운 지형정보 획득수단으로 부각되고 있다. 이러한 레이저 스캐닝은 센서와 지표면까지의 거리 및 방향을 관측하여 지표면 상의 표고점에 대한 3차원 좌표를 결정한다. 따라서 본 연구에서는 도심공간의 빌딩 및 지형지물에 관한 고밀도의 LiDAR 데이터를 수집하여 건물 중심을 설정하여 건물경계를 추출하여 3차원의 도심 빌딩을 보다 정확하게 생성할 수 있도록 하였다.
본 논문은 3차원 모델링을 위한 두 개의 3차원 데이터들을 정합하는데 있어서 효율적인 방법을 제안한다. 3차원 데이터들은 서로 임의의 각도에서 취득한 것으로 취득 장치의 위치 및 2차원 영상정보가 포함 되어있다. 이 정보들을 이용하여 보다 빠르고 정확한 정합을 이루는 방법을 제안한다. 2차원 영상정보를 이용하여 보다 쉽게 대응점들을 찾아내는 것으로 대응하는 4개의 점에 대한 체적을 이용하여 모형의 크기를 일치시킨다. 또한, 이 점들로부터 얻어낸 좌표축의 호모그라피(homography)를 추출해냄으로써 2개의 데이터에 대한 정합과정은 보다 빠르고 정확하게 이루어진다. 제안한 알고리즘의 장점은 2차원 영상정보를 이용하기 때문에 정합하는 데에 있어서 오류가 적고 반복하는 과정이 불필요하다. 또한, 취득된 2차원 영상정보를 정합하고, 이를 3차원 모형에 2차원 영상을 씌움으로써 정합은 완벽하게 이루어진다.
최근에 축구 경기에 대한 많은 관심이 모아지고 있으며 축구 경기를 분석하는 시스템들도 다양하게 개발되고 있다. 본 논문에서는 축구 경기의 중요 장면을 3 차원 그래픽으로 재연하여 다각도의 영상정보를 제공하는 축구경기 3 차원 재연 시스템에 대해 소개한다. KBS 기술연구소에서는 2002년 한일 월드컵 축구대회 기간 중 시청자에게 새로운 영상을 제공하기 위해 'VPlay'라는 이름의 축구경기 3차원 재연 시스템을 개발하였다. VPtay 는 영상 처리 기술과 컴퓨터 그래픽 기술이 함께 사용되었다. 영상 처리 기술에는 선수 추출 및 추적, 그리고 카메라 이동 모델 및 추적 점에 대한 운동장으로의 좌표변환 모델 제작 방법이 사용되었다. 컴퓨터 그래픽 기술에서는 추적결과 데이터로부터 캐릭터의 기본적인 동작을 생성할 수 있는 이동동작 생성 기술을 적용하였고 가상 카메라의 효과적인 제어를 위해서 조이스틱을 이용한 가상 카메라제어 프로그램을 개발하였다. VPlay 는 빠른 제작시간을 요구하는 축구중계 생방송용으로 개발되었으며 지난 월드컵 경기와 아시안 게임에 효과적으로 활용하였다
하천에 유입된 오염물질의 2차원 혼합거동은 하천 주흐름에 의한 이송현상과 유속 성분의 수심평균 값에 대한 공간적 편차로부터 야기되는 분산현상으로 설명 할 수 있다. 이는 3차원 이송확산 방정식으로부터 수심 적분된 2차원 이송-분산 방정식으로 수학적 유도가 가능하며, 수심방향으로 적분하는 과정에서 발생되는 농도의 분산항은 Taylor Dispersion 개념에 기초하여 종방향 및 횡방향의 2차원 분산계수로 표현된다. Fischer(1978)는 연직방향 유속분포로부터 2차원 분산계수를 추정하는 해석해를 수학적으로 유도하였으나, 실제 하천에서 정밀한 연직방향 유속분포를 계측하는 것은 많은 비용 및 노동력을 초래한다. 따라서 선행 연구자들은 2차원 혼합모형의 분산계수를 산정하고자 실험적 방법으로써 추적자실험을 수행하였다. 추적자실험은 추적자 물질을 수체에 주입한 후 농도의 변화를 관측함으로써 추적자물질이 하천에서 이송 및 분산되는 과정을 이해하는데 유용하다. 기존의 추적자실험은 고정된 위치에서 농도를 계측하여 시계열적인 농도의 변화를 관측한 후, 오염운 동결가정을 통해 종,횡방향 분산계수의 산정이 가능하지만, 오염물질 농도의 공간적 분포를 얻기에는 한계가 있다. 본 연구에서는 기존의 추적자실험법의 한계를 극복하고자 형광물질을 이용한 추적자실험을 수행함과 동시에 드론에 장착된 디지털카메라를 이용하여 항공영상을 취득 및 분석하여, 하천에 주입된 형광물질의 농도분포를 시공간적으로 추출하는 기법을 개발하고, 이를 바탕으로 오염물질의 2차원 혼합거동을 분석하였다. 본 실험은 한국건설기술연구원의 안동하천실험센터의 A3실험수로에서 수행되었으며, 실험수로는 평균 하폭 5 m, 평균 수심 0.44 m, 유량 $0.96m^3/s$의 실제 소규모 하천과 유사한 축척을 가지고 있다. 추적자물질은 Rhodamine WT 용액이 사용되었으며, 실험수로 내 설치된 15개의 형광광도계(YSI-600OMS)를 이용하여 농도를 측정하였다. 항공영상의 취득을 위해 이용된 드론은 DJI-Phantom 3 Professional 이며, 3840x2160의 해상도로 초당 30 frame의 동영상으로 취득되었다. 영상의 정합 및 좌표화를 위해 RTK-GPS를 이용하여 12개의 지상 기준점의 좌표를 취득한 후, 사영변환을 통해 영상좌표를 지상좌표로 변환하였다. 영상의 픽셀값을 농도장으로 변환하기 위해 각 RGB 밴드의 픽셀값을 통계적으로 분석하여 농도장으로 변환하였으며, 영상으로부터 얻은 농도장은 형광광도계에 의해 실측된 농도와 결정계수 0.9이상의 수준으로 정확도를 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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