고해상도의 항공영상으로부터 3차원 와이어프레임(wire-frame) 구성을 위한 새로운 선소 추출 알고리듬을 제안하였다. 본 연구의 목적은 기존의 방식들의 문제점인 라인 불일치 문제, 에지부분의 Blurring 문제 등을 고려하여 보다 정밀하고 효과적인 선소를 추출하는데 있다. 먼저 항공영상으로부터 에지맵을 추출한 후, 에지 점들의 체인 코드 추적을 수행하고 에지강도와 방향성분을 고려한 선소의 추출을 행하였다. 에지맵의 추출은 Smith가 제안한 SUSAN(Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus) 알고리듬을 이용하였다. 제안한 알고리듬은 다음의 4 단계로 구성된다. 에지 맵의 체인코드 추적 결과에 기반하여 비선소 후보점을 감소시키기 위한 수평/수직/대각 성분 제거, 인접점 제거, 각도 일치점 제거, 선소를 이루는 시작점 및 끝점 검출 등의 과정을 통하여 선소추출을 행하였다. 제안한 알고리듬과 기존의 Boldt 알고리듬을 비교한 결과 제안한 알고리듬이 건물을 이루고 있는 주요 선소를 더욱 충실히 찾아냈고 불필요한 선소는 적게 찾아냄을 확인하였다.
레이저 측량기술은 센서와 지표면까지의 거리 및 방향을 관측하여 지표면 상의 표고점에 대한 3차원 좌표를 결정할 수 있으므로 도심지의 건물이 밀집되어 있는 지역이나 산림의 각기 다른 다양한 수종이 분포되어 잇는 곳에서의 정보를 고밀도로 측량하여 파악할 수 가 있다. 새로운 첨단기술로 부각되고 있는 레이져 측량에 의한 고도자료를 기존의 항공사진과 통합하여 고밀도 고정도의 3차원 공간정보를 생성하고 이를 건설 및 환경, 방재 분야에서 활용할 수 있는 활용방안을 도출하고자 한다. 따라서 본 연구에서는 우선 도심공간의 빌딩 및 지형지물에 관한 고밀도의 레이져 측량에 의한 건물의 높이 데이터를 추출하고 이것을 동일지역의 항공사진에 동일한 좌표로 매칭하여 3차원의 도심빌딩을 보다 정확하게 생성하도록 한다. 이러한 통합방법을 도심지의 건물밀집지역 뿐만 아니라 산림지에서의 수종의 분포조사와 하천지역의 3차원 유형조사, 사면경사가 급한 재난 예상 지역조사, 고건축물의 복원등에 적용할 수 있는 다양한 활용기술을 개발하여 실험하였다.
건물의 3차원 모델링은 3차원 공간정보를 구축하는데 있어서 매우 중요한 요소이다. 기존의 3차원 건물 모델링은 대부분 입체 항공사진을 이용하여 도화사에 의해 수동으로 진행되어 많은 시간과 비용이 소요된다. 또한 연구논문이나 실험적으로 시도되고 있는 일부 자동화 방법은 건물을 정확하고 세밀하게 묘사하는데 한계가 있다. 건물의 3차원 모델링을 자동화하기 위해서는 건물 외곽선과 지붕 모양을 정확하게 추정할 수 있는 알고리즘이 필수적이다. 최근 다양한 분야에서 활용되고 있는 항공라이다(LiDAR) 데이터는 지형지물에 대한 3차원 정보를 제공하지만, 이를 이용하여 건물 외곽선을 정확하게 추정하기에는 기술적으로 어려움이 있다. 따라서 기존에 구축된 수치지도의 건물 외곽선을 이용한다면, 항공라이다 데이터를 이용하여 3차원 평면을 최소단위로 하는 건물지붕의 구성요소들을 조합하여 자동으로 건물지붕의 3차원 모델링이 가능하다. 본 논문은 기 구축된 수치지도의 건물 외곽선과 옥트리(octree) 분할을 기반으로 항공라이다 데이터를 이용하여 건물지붕의 구성요소를 자동으로 추출하는 방법을 제안하였다. 건물지붕에 대한 항공라이다 데이터를 3차원 공간상에서 재귀적으로 분할하여 패치(patch)를 구성하고, 동일한 속성을 갖는 패치들을 병합하여 지붕의 구성요소를 추출한다. 항공라이다 데이터를 이용하여 제안된 방법으로 실험한 결과, 평면, 게이블, 다면, 곡면 등 다양한 형태의 지붕에 대한 구성요소들을 자동으로 추출 할 수 있었다.
A LiDAR technique has the merits that survey engineers can get a large number of measurements with high precision quickly. Aerial photos and satellite sensor images are used for generating 3D spatial images which are matched with the map coordinates and elevation data from digital topographic files. Also, those images are used for matching with 3D spatial image contents through perspective view condition composed along to the designated roads until arrival the corresponding location. Recently, 3D aviation image could be generated by various digital data. The advanced geographical methods for guidance of the destination road are experimented under the GIS environments. More information and access designated are guided by the multimedia contents on internet or from the public tour information desk using the simulation images. The height data based on LiDAR is transformed into DEM, and the real time unification of the vector via digital image mapping and raster via extract evaluation are transformed to trace the generated model of 3-dimensional downtown building along to the long distance for 3D tract model generation.
In this paper, we propose and apply new classification method to the remotely sensed image acquired from airborne multi-spectral scanner. This is a neuro-fuzzy image classifier derived from the generic model of a 3-layer fuzzy perceptron. We implement a classification software system with the proposed method for land cover image classification. Comparisons with the proposed and maximum-likelihood classifiers are also presented. The results show that the neuro-fuzzy classification method classifies more accurately than the maximum likelihood method. In comparing the maximum-likelihood classification map with the neuro-fuzzy classification map, it is apparent that there is more different as amount as 7.96% in the overall accuracy. Most of the differences are in the "Building" and "Pine tree", for which the neuro-fuzzy classifier was considerably more accurate. However, the "Bare soil" is classified more correctly with the maximum-likelihood classifier rather than the neuro-fuzzy classifier.
공간정보 오픈플랫폼 지도서비스인 브이월드에서는 다양한 국가공간정보를 제공하고 있다. 최근 IT기술발달에 따라 사물인터넷, 자율주행차 등의 신산업과 융합할 수 있는 3차원 공간정보의 수요가 증가하고 있다. 3차원 공간정보 데이터는 구조가 복잡하고 용량이 커서 서비스를 위해 많은 컴퓨터 자원이 요구된다. 브이월드를 비롯한 3차원 지도 서비스는 대부분 성능을 고려해 바이너리 형태의 데이터를 구축하여 사용하고 있다. 그러나 이러한 형태의 데이터는 명세서에 대한 정확한 이해가 없는 경우에 다른 서비스에서 사용하기 어렵다. 따라서 본 연구에서는 바이너리 형태로 구축된 차세대 브이월드 3차원 포맷의 호환성을 개선하고 사용자의 편리성을 높이기 위해 데이터 직렬화 기법을 제안하였다. 바이너리 데이터와 데이터 직렬화 기법을 적용한 데이터의 성능을 테스트한 결과 직렬화된 데이터의 성능이 바이너리 데이터와 유사한 성능을 보였다. 따라서 직렬화가 적용된 3차원 데이터 포맷을 사용한다면 브이월드 성능의 저하 없이 다른 서비스와의 호환성을 얻을 수 있다.
Recently, data centers are being established because IT and telecommunication industries are growing. The data centers have to install emergency generators to prevent unexpected shutdown of the electrical power supply. When the data centers are located in the densely populated urban area, the operating noise of the emergency generators can be a cause of people's complaints. In this case, it is necessary to establish effective countermeasure by noise & vibration specialists. To achieve this, noise reduction measure using noise measurement data and 3D noise analysis method have been employed in this study.
현재, 3D 영상모형을 구축하기 위하여 위성영상, 항공영상 및 항공레이저 측량데이터가 주로 이용되고 있으나, 상기 데이터만을 이용하여 구축된 모형은 지형과 지물을 세밀하고 사실감 있게 표현하는데 제한적이기 때문에 고품질의 영상모형 구축이 필요한 실정이다. 3D 영상모형 구축시 3D 모형을 제작하고, 지상사진으로부터 텍스쳐를 제작하여 3D 모형에 사실감을 부여한다. 본 연구에서는 지형과 인공 시설물을 대상으로 사진측량 및 레이저측량 데이터를 이용하여 공간정확도, 세밀묘사 및 현실감이 강조된 실세계에 근접한 3D 영상모형을 구축하기 위한 기법을 분석하였다. 연구결과 위치정확도와 함께 사진과 같은 사실감을 확보한 3D 영상모형을 구축하였고 인터넷 3D 영상지도 서비스를 통하여 제공 할 수 있도록 하였다. 3D 영상모형을 이용하여 일조권분석, 경관분석, 시설물관리 등 다양한 분야에 활용할 수 있었다.
지상공간의 확보를 위해 도시정비사업, 재개발사업, 고속도로 지하화 등의 굴착공사가 수반된 건설공사가 증가하고 있다. 더불어 이런 건설공사 또는 자연의 영향으로 인해 지하수위가 변동되거나, 노후 상하수도 관로로 인한 토사유출이 원인이 되어 지반함몰이 발생하는 등의 안전사고가 증가하고 있다. 지하시설물 관리기관은 강화된 지하안전관리에 관한 특별법에 따라 지속적인 조사와 탐사를 통해 지하정보의 정확도 향상을 위한 노력을 수행해야 하는 실정이다. 이에 본 연구에서는 지하시설물의 정확도 확보를 할 수 있도록 3차원 정밀탐사 지하시설물 정보 수집을 위해 장비의 구성과 데이터 처리방식을 정의한다. 그리고 3차원 지하시설물 정보 수집 기술을 개발한다. 이후 개발된 기술을 검증한 결과 수평정확도가 기존 방식 대비 오차를 평균 6cm 가량 향상시켜 공공측량작업규정의 오차범위 이내의 3차원 지하시설물 정보를 취득할 수 있었고, 수직정확도는 기존과 동일한 수준을 확인한다. 향후 본 연구에서 제안한 차량형 3차원 지하시설물 정보수집기술을 활용한다면, 공공측량 성과심사를 득할 수 있는 수준의 지하시설물 정보를 신속하게 대량으로 취득할 수 있는 수집체계 구축이 가능할 것으로 보인다.
본 연구에서는 단일 고해상도 영상으로부터 그림자와 건물 연직선을 이용한 3차원 건물 정보 추출 알고리즘을 확장하여 메타정보가 없는 단일 고해상도 영상에서도 3차원 건물 정보 추출 생성 방법을 제안하고, 이를 통해서 3차원 건물 모델 생성 가능성에 대해서 연구하였다. 제안된 방법은 메타정보가 없는 영상에서 기준 건물을 선택하고, 기준 건물에 높이를 부여하여 이로부터 센서와 태양의 고도각 및 방위각을 추정한다. 스테레오 IKONOS 위성영상에서 추출한 건물의 높이를 실제 높이라고 가정했을 때, 제안된 방법으로 메타정보를 이용하지 않고 IKONOS 영상으로부터 추출한 20개의 건물 높이 RMS 오차는 3m 미만이었으며, 5개의 건물 수평 위치를 1:1000 수치지형도의 건물 수평 위치와 비교한 결과, RMS 오차가 3m 미만이었다. 또한 제안된 방법을 구글어스로부터 추출한 영상에 적용한 결과, 17개 건물 높이의 RMS 오차가 3m 미만이었다. 제안된 방법으로 생성한 3차원 건물 모델을 육안으로 비교한 결과, 메타정보를 이용하여 생성한 3차원 건물 모델과 유사한 높이 패턴을 보여주었다. 이를 통해서 제안된 방법으로 메타정보가 없는 고해상도 영상에서 3차원 건물 모델이 추출될 수 있다고 판단하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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