• 한국게임학회 논문지
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• 제10권6호
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• pp.157-168
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• 2010

게임 캐릭터와 객체들이 상호작용하는 지형은 가상세계를 구성하기 위한 필수 요소이다. 지형을 제작할 때 많은 갱신 작업과 시간이 들어가는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 실제 지형을 촬영한 데이터로부터 가상 공간의 3D 지형을 생성하기 위한 3D 지형 재구축 시스템을 제안한다. 제안시스템에서는 스테레오 카메라로 촬영하고, 레이져 스캐너로 실측한 3차원 지형 데이터를 기반으로 생성된 그리드 기반의 높이 맵(Height Map)과 로봇의 항법정보 중 z축과 x축 방향 벡터를 이용해 가상공간의 중심인 월드좌표계에 맞게 로테이션을 수행하여 축의 방향을 일치시키고, 로봇 중심의 좌표계에서 월드 좌표계로의 이동 벡터를 각 포인트에 더하여 최종적으로 월드좌표계에 맞게 변환한다. 이후 무방향성 그래프를 사용하여 지형 데이터를 관리하면서 가상공간에서 필요한 부분에만 동적으로 지형 메쉬를 생성한다. 이때 지형 데이터의 오류를 보정하여 메쉬를 올바르게 갱신한다. 실험에서는 제안 시스템이 지형 재구축을 완료할 때까지 일정한 주기로 FPS를 확인하고, 완성된 지형을 가시화하여 품질을 검토하였다. 지형의 전체 크기를 알 수 없거나, 실시간으로 지형의 크기가 변화하는 환경에서는, 제안된 시스템이 쿼드트리를 사용한 지형 관리보다 지형 크기가 작을 때 3배정도의 높은 FPS를 보이나, 지형이 아주 클 때는 평균 40% 정도 나은 실행 성능을 가진다. 최종적으로는, 실측한 지형의 모양을 그대로 유지하면서 가시화하고 있다. 본 연구에서 제안한 시스템을 이용하여 게임에 이용할 지형 데이터를 실시간으로 자동 생성하여 게임에 이용하거나, 실제 지형을 배경으로 필요한 영화의 CG 작업에 활용하는 등의 응용 방안을 고려해 볼 수 있다.

• 한국측량학회지
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• 제32권4_1호
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• pp.319-326
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• 2014

고해상도 위성영상을 성공적으로 활용하기 위해서는 지상기준점 등을 활용한 좌표등록 및 보정 과정이 필수적이다. 작업자의 수작업을 통한 기준점 획득의 경우 작업 시간이 오래 걸리므로, 자동화된 좌표 등록 방법에 대한 요구가 증대하고 있다. 보정하고자 하는 위성 영상을 정확한 좌표를 가진 참조 데이터에 영상 매칭을 수행하는 기법이 많이 소개 되었는데, 참조 데이터 중 라이다 데이터의 경우 공간 해상도 및 정확도가 높고 무엇보다 3차원 데이터이기 때문에 기복 변위 등을 내포하고 있지 않는 등의 장점을 보인다. 최근 라이다 데이터와 고해상도 위성영상간의 매칭을 위한 기법이 연구, 발표되었으나, 라이다 데이터의 특성상 대용량이기 때문에 처리에 많은 시간이 소요되는 등의 단점이 있었다. 따라서 본 논문에서는 일부의 공간만을 라이다 칩으로 추출 및 저장하여 위성영상의 좌표 등록에 활용하는 연구를 수행하였다. 이를 위해, 전체 라이다 포인트 데이터를 반사강도 정사영상 및 수치표고모델의 두 가지 형태로 변환하고 에지 추출을 통해 의미 있는 양의 에지 정보만을 포함하는 지역을 영상형태의 라이다 칩으로 추출, 저장하였으며, 용량이 현저히 줄어든 것을 확인할 수 있었다. 마지막으로 라이다 칩을 아리랑2호 및 아리랑3호 영상의 자동 좌표등록에 활용 해본 결과 평균 한 픽셀가량의 정확도 또한 확보할 수 있었다.

• 한국측량학회지
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• 제34권1호
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• pp.33-42
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• 2016

현재 국내 포털사이트 및 기타 공공기관에서 제공하는 지오코딩 서비스는 어드레스-포인트 지오코딩 기법을 활용한다. 이 기법은 매우 높은 위치 정확도를 가지는 반면, 데이터의 품질이 지오코딩 결과물에 큰 영향을 미치며, 3차원 주소에 대한 지오코딩 및 역 지오코딩에 활용될 수 없다는 한계점이 있다. 이에 본 연구에서는 미국 센서스 국에서 개발한 도로 기반 지오코딩 기법에 기반 하여, 우리나라 도로명주소를 활용한 지오코딩 기법을 제시한다. 이때, 본 연구에서 제안하는 지오코딩 기법은 (1) 단일 건물을 표현하는 2차원 주소뿐만 아니라 지하 건축물 또는 실내 공간까지 포함하는 3차원 주소의 지오코딩을 지원하는 지오코딩 기법과, (2) 특정 지점을 주소로 반환하는 역지오코딩 기법으로 구분된다. 실제 연구 대상지역을 대상으로 제안한 지오코딩 기법을 적용한 결과, 도로명주소의 지오코딩 시 82.63% 매칭률, 역 지오코딩 시 98.5% 매칭률을 가지는 것으로 나타났으며, 평균 위치 오차가 1.7미터로 나타남에 따라 제안한 지오코딩 기법을 활용한 위치 기반 서비스가 가능함을 보였다. 지오코딩 기법 개발에 있어, 본 연구에서는 주소 정규화를 위한 파싱 알고리즘 및 농촌지역, 도로종속 구간 등의 일부 지역을 고려하지 않고 수행하였다. 이에 향후 연구에서는 이와 같은 사항을 고려한 개선된 지오코딩 기법이 제시될 필요가 있다.

• 한국측량학회지
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• 제39권6호
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• pp.549-554
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• 2021

정밀한 3차원 도로공간정보는 자율주행을 위한 기본 인프라로 안전한 자율주행을 위한 필수 데이터라 할 수 있다. MMS (Mobile Mapping System)은 도로공간정보 구축을 위한 장비로 활용되고 있으며, 관련 연구가 수행되고 있다. 하지만 MMS를 활용한 성과물의 정확도에 중요한 요인이 되는 기준점 거리가 성과물의 정확도에 미치는 영향을 분석한 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 MMS를 이용하여 취득되는 데이터의 기준점 거리별 정확도를 분석하고자 하였다. 연구대상지 도로에 대해 MMS를 이용하여 포인트클라우드 데이터를 구축하였다. 데이터 처리는 MMS 데이터는 기준점과의 거리를 고려하여 4개의 데이터를 구축하였으며, 정확도 평가를 위해 12개의 검사점 성과와 비교하여 정확도를 분석하였다. MMS 데이터의 정확도는 수평방향으로 -0.09m~0.11m, 높이방향으로 0.04m~0.19m의 차이를 나타내었다. 수평방향에 비해 수직방향의 오차가 크게 나타났으며, 기준점과의 거리가 증가함에 따라 정확도가 감소함을 알 수 있었다. 또한 구간의 거리가 길어질수록 기준점과의 거리가 하나의 데이터 셋에서 달라질 수 있기 때문에 추가적인 연구가 필요하며, 향후 여러 개의 기준점을 사용하는 방법에 대한 정확도 평가가 이루어진다면 정밀한 도로공간정보 구축을 위한 효과적인 기준점 활용 방안을 제시할 수 있을 것이다.

• 대한공간정보학회지
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• 제25권1호
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• pp.47-54
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• 2017

최근 unmanned aerial vehicle(UAV)를 이용하여 영상을 취득하고 지도제작 및 3차원 형상을 구축하는 연구들이 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서는 영상정합(image matching) 기술을 이용하여 3차원 형상을 재현하고, 형상 변화가 있을 경우 이를 탐지하여 면적 및 부피를 계산하는 방법론을 제시하는 실험으로 측정 정확도를 평가하였다. 이를 위해 모의 구조물을 구축하여 형상변화 전 후의 UAV 영상을 취득하고, 영상정합 결과물인 포인트 데이터의 비교를 위해 변화 전 데이터는 격자 형태로 변환하여 높이 값을 비교하였다. 실험 결과, 제안된 방법은 가로 세로 30cm 이상의 형상변화는 매우 높은 정확도로 면적 및 부피를 계산하였으나, 그 이하의 형상변화는 아직 영상정합기술의 한계에 기인하여 적용이 어려운 것으로 검증되었다. 하지만 제안한 방법론은 불법건축물 판별, 구조물의 일정규모 이상 피해의 정량적 분석 및 관리 등에 충분히 활용 가능할 것으로 생각된다.

• 대한공간정보학회지
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• 제22권4호
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• pp.3-11
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• 2014

최근 도시는 신규건축, 재건축 및 부분적인 리모델링 등 다양한 형태로 변화하고 있으며, 이에 따라 수치지도 또한 최신성 및 정확도를 유지할 수 있도록 지속적인 수정 및 갱신을 통해 사용자들에게 최적의 서비스를 제공할 수 있어야 한다. 일반적으로 수치지도 수정 및 갱신 방법으로는 항공사진 혹은 준공도면을 이용하고 있으나, 항공사진은 촬영주기제한 및 경제성 측면에서 국소 지역에 대한 수시 갱신이 어렵고 준공도면의 경우 품질 확보의 어려움이 존재한다. 본 연구에서는 빠르게 변하는 도심지의 건물 개발 현황을 수치지도상의 건물 정보에 신속하게 반영하기 위해 지상라이다로부터 추출한 건물 footprint 자료를 이용하는 방법론을 제안하였다. 우선 지상라이다로부터 취득된 전체 건물의 포인트 클라우드 자료로부터 대표 옆면을 추출하고, 2차원 영상으로 투영한다. 투영된 포인트 클라우드 자료로부터 footprint를 추출하고, 추출된 footprint와 수치지도 상의 건물 footprint 간의 정합을 위해 2D Affine 모델을 사용하였다. 2D Affine 파라미터의 추정에는 두 footprint 자료로부터 취득된 무게중심을 사용하였으며, 무작위로 추출된 무게중심 간의 매칭을 위해 수정된 RANSAC (RANdom SAmple Consensus) 알고리즘을 제시하였다. 다양한 조건하에서 수행된 실험결과 제안된 알고리즘을 적용할 경우, 지상라이다로부터 추출된 건물데이터를 활용하여 효율적인 수치지형도의 갱신이 가능함을 확인할 수 있었다.

• 지적과 국토정보
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• 제53권1호
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• pp.47-63
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• 2023

서울시는 도시에서 발생하는 다양한 문제를 해결하고 대시민 서비스 등을 위해 디지털트윈 기반의 도시 공간정보를 구축 및 운영하고 있다. 이러한 디지털트윈 도시 구현을 위한 공간정보의 안정적인 활용을 보장하기 위한 필수요소 2가지는 자료의 최신성과 품질이다. 그러나 높은 품질의 도시 공간정보에 대해 지속적인 최신성을 유지하는 것은 많은 시간과 비용이 필요하다. 이를 극복하기 위하여 효율적인 도시 공간정보 구축 기술과 구축 데이터의 운영, 관리 및 갱신 절차를 연구하였다. 우선, 최신 하이브리드센서를 활용한 포인트 클라우드 중심의 자동 3차원 건물 제작 기술을 실증하여 적용하였고, 고점밀도 항공라이다 성과를 이용하여 수준 높은 건물 모델을 자동제작이 가능함을 확인하였으며, 효율적인 데이터 관리 방안을 수립하였다. 지역별 차별화된 제작 방법의 적용, 공간 객체 고유 관리번호를 통한 도시 변화지역 탐지 지원하고, 수준별 국제표준자료 제작으로 도시 공간정보의 활용성을 강화하였다. 본 연구를 통해 디지털트윈 기반의 도시 공간정보 활성화를 고민하는 지방자치단체 및 관련 기관의 사업 추진에 좋은 선례가 될 수 있을 것으로 판단되며, 도시 단위 디지털트윈 구현의 인프라 정보로써 공간정보의 구축 및 관리에 대한 논의가 지속적으로 이루어 질 것을 기대한다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.44-55
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• 2022

농업 관련 방송 콘텐츠에서 과일에 대한 자동적인 정보 제공을 위해서 대상 과일의 인스턴스 영상 분할이 요구된다. 또한, 해당 과일에 대한 3차원 자세에 대한 정보 제공도 의미있게 사용될 수 있다. 본 논문에서는 영상 콘텐츠에서 토마토에 대한 정보를 제공하는 연구를 다룬다. 인스턴스 영상 분할 기법을 학습하기 위해서는 다량의 데이터가 필요하지만 충분한 토마토 학습데이터를 얻기는 힘들다. 따라서 적은 양의 실사 영상을 바탕으로 데이터 증대기법을 통해 학습 데이터를 생성하였다. 실사 영상만을 통한 학습 결과 정확도에 비해서, 전경과 배경을 분리해서 만들어진 합성 영상을 통해 학습한 결과, 기존 대비 성능이 향상되는 것을 확인하였다. 영상 전처리 기법들을 활용해서 만들어진 영상을 사용한 데이터 증대 영상의 학습 결과, 전경과 배경을 분리한 합성 영상보다 높은 성능을 얻는 것을 확인하였다. 객체 검출 후 자세 추정을 하기 위해 RGB-D 카메라를 이용하여 포인트 클라우드를 획득하였고 최소제곱법을 이용한 실린더 피팅을 진행하였고, 실린더의 축 방향을 통해 토마토 자세를 추정하였다. 우리는 다양한 실험을 통해서 대상 객체에 대한 검출, 인스턴스 영상 분할, 실린더 피팅의 결과가 의미있게 나타난다는 것을 보였다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권12호
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• pp.150-157
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• 2015

보행자 인식은 차량자율주행 및 사고방지를 위해 중요한 요소기술로서 많이 연구되고 있다. 이 기술들은 크게 카메라기반과 LIDAR 기반, 두 가지로 구별할 수 있다. 카메라 기반 방법과 대비되어 LIDAR 기반 방법은 화각이 넓고 조도환경에 영향을 받지 않는다는 강점이 있다. 하지만 LIDAR 기반 방법은 먼 물체를 인식하기엔 센서 해상도가 낮고, 복잡한 환경에서는 분할 오류나 폐색 등의 원인으로 인식률이 낮아진다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 3차원 LIDAR 기반 보행자 탐지 알고리즘의 낮은 인식률을 개선시키기 위해 다중객체추적 기법의 하나인 GM-PHD 필터를 이용한 두 가지 성능 향상 방법을 제안한다. 첫 번째 방법은 GM-PHD 필터를 이용해 이전 프레임의 포인트를 현재 프레임의 물체에 자동으로 누적하여 물체 해상도 및 보행자 분류 성능을 향상시킨다. 두 번째 방법은 인식 성능이 낮은 상황에 맞춰 개선된 GM-PHD 필터를 분류된 다중객체에 적용하여 탐지 성능을 더욱 강화시킨다. 직접 취득한 도로 주행 데이터에 두 방법을 적용하여 제안한 방법이 기존의 보행자 탐지 알고리즘 성능을 대폭 향상시키는 것을 정량적으로 증명하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권7호
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• pp.808-817
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• 2006

도플러효과를 이용하여 심초음파에서 제공하는 심장의 운동성분석에서 속도지표가 중요하게 사용되고 있지만 판독자 의존도가 높다. 객관성 및 재현성이 높은 게이트 심근 SPECT는 정량화 정보를 제공하고 있으나 속도를 영상화하지는 못하고 있다. 이 연구에서는 게이트 심근 SPECT 영상을 이용하여 속도 영상화 기법을 개발하여 국소 심근 벽 운동에 대한 평가 지표로 사용하고자 하였다. 심근의 분할을 통해 획득되어진 좌표값을 이용하여 심근 모(母)델을 3차원으로 가시화하고 심근벽의 슬라이스별 각 포인트의 속도를 색채 사상을 통해 가시화 하였다. 속도 영상의 유의성 검증을 위하여 총 22명의 데이터에 적용하였으며 정상인 7명과 심근경색 환자 15명으로 그룹을 나누어 각각 적용시킨 결과 정상인의 전체 평균 이동거리는 4.3mm이였고 평균 속도는 11.9mm/s이었으며 환자군에서는 평균 이동거리와 평균 속도가 각각 3.9mm, 10.5mm/s로 나타났으며 정상인의 심벽 움직임 속도가 환자에 비해 빠른 결과를 보였다. 이 논문에서는 게이트 심근 SPECT에서 새로운 지표인 속도 영상화 기법을 개발함으로써 기존의 데이터의 생산성을 향상시키고 재사용성을 증대시켰을 뿐만 아니라 새로운 지표를 이용한 분석을 임상에 적용하는 방안을 제안함으로써 유용성을 검토하였다.