• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2006년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.249-254
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• 2006

Aerial photo process with digital camera has some benefits. It is fast and simple by digital way in comparison with aerial photo based on film. Also it works with GPS/INS device to do direct geo-referencing, In this study, AT result from using direct exterior factors, exterior factors extracting from GPS/INS data and digital map and GCP is produced. In base on it, ortho images are produced and compared with surveying data.

• 대한공간정보학회지
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• 제2권2호
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• pp.131-142
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• 1994

현재 지형공간정보체계의 기본지도 자료 층을 생성하는 방법으로 기존도면을 수치화 하는 방법과 감지기로부터 영상을 취득하여 전산기로 자료편집을 하는 해석도화방법이 사용되고 있다. 그러나, 해석도화방법과 기존도면을 디지타이징하는 방법은 기술적으로 훨씬 복잡하고, 사용장비 및 작업공정면에서 많은 비용과 시간이 소요되는 단점을 가진다. 본 연구에서는 광양지역을 촬영한 항공사진에서 주거지와 교외의 농경지로 구분하여 대상지역을 선정하였으며, 항공사진 촬영축척은 1/6,000이었다. 항공사진을 스캐너로 주사하여 수치항공영상을 생성한 후, 히스토그램 균등화의 영상처리기법을 적용하여 영상의 질을 개선하고, 개선된 영상에 임케값 방법과 경계추출기법을 적용하므로써 지형공간정보체계 자료기반의 자료층을 자동갱신하는 방법을 개발하였다. 또한, 영상분할기법을 이용하여 얻은 영상, 원 영상 및 히스토그램의 처리결과로 얻은 영상의 특성들을 비교 분석하였다. 본 연구를 통한 영상분할기법으로 지형공간정보체계의 자료기반에 관한 자료층 제작의 연산법을 정립하므로써 지형공간정보체계를 신속하고 경제적으로 처리할 수 있음을 입증할 수 있었다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제3권2호
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• pp.51-57
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• 2018

본 연구는 관광지를 선택할 때 중요한 관광 경험 중 시각적 요소에 해당하는 색상과 관광 경험 사이의 유효한 연관성을 찾는 것에 있다. 즉 관광지별로 대표되는 색상이 실제 관광지에 대한 경험과 관련이 있는지 찾아봄으로써, 시각적 요소 중 색채의 영향력에 대해 살펴보고자 하였다. 관광지 색상을 추출하기 위해 본 연구에서는 관광지별 랜드마크 항공 사진을 사용하였고, 기술표준원의 한국 표준색 색채 분석 도구인 KSCA를 이용하여 주요 배색을 추출하였다. 그리고 색상과 색상별 형용사 간의 관계를 매칭한 IRI image scale을 통해 관광지별 주요 색상에 대한 형용사를 추출하였다. 관광 경험은 색상을 추출한 관광지에 대한 Tripadvisor 리뷰를 분석하여 주요 키워드를 도출해 내었다. 항공 사진의 유효성 검증을 위해 Tripadvisor에서 제공하는 대표 전경 사진도 함께 분석에 활용되었다. 분석 결과 색상에서 추출된 형용사과 관광지별 리뷰 주요 키워드 간의 유효한 연관성은 찾을 수 없었는데, 이는 관광지 전체의 주요 색상은 관광지 세부 경험에 비해 중요한 요인이 되지 않고 있는 것으로 판단된다. 본 연구는 색상 분석 연구와 텍스트 마이닝을 결합한 새로운 연구 방향을 제시함으로써 추후 색상을 활용한 연구에 기여하고자 하였다.

• 물과 미래
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• 제7권2호
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• pp.34-46
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• 1974

This paper provides a new geomorphological approach for survey of potential flood damages and for preparation of cartographically accurate flood maps. floods are possibly the worst disasters we have recorded in he past and may expect in the future. Interpretation of aerial photographs of river basin enables us to determine the nature of floods by investigating the maximum extent of inundated areas in the past. Most of the typical dangerous spots, highly susceptible for flood disasters can be systematically identified by analyzin lithologic, structural, and geomorphic cycle.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2006년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.217-222
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• 2006

In this study, we performed three dimensional(3-D) modeling and simulation of terrain surfaces by using large scale aerial photographs. The objectives of this study are to use landscape analysis including 3-D database of built environments. The test area is selected around Olympic stadium located in Susung-gu, Daegu. A 1:5,000 scale of ortho-photo map is generated by photogrammetric procedures from 1:20,000 scale of aerial photographs, Digital Elevation Model (DEM) is also extracted from stereo aerial photographs or digital maps. The heights of buildings are determined using GPS control survey and aerial photographs in the test area, DEMs are extracted from the digital map. And then the two are combined three-dimensional changes of landscape views of buildings with terrain are simulated.

• 한국측량학회지
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• 제23권3호
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• pp.303-312
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• 2005

본 연구에서는 l/5,000 항공사진을 12000pi와 6000pi로 자동독취한 영상에 대하여 저가의 PC 기반 수치사진 측량시스템을 사용하여 수치지도, DEM, 정사영상 등의 제작을 수행하고 다양한 방법으로 정확도를 비교 평가하였다. 비숙련자가 PC 기반 수치사진측량시스템을 사용하여 12004pi의 항공사진영상을 도화한 결과, 등고선 삽입은 불가능하였지만 이를 제외한 나머지 부분은 l/l,000 수준의 수치지도 제작 가능성을 나타냈으며, 자동 DEM 제작에 있어서는 자동독취 해상도 및 격자간격이 DEM의 정확도에 크게 영향을 미치지 않음을 알 수있었다. 정사영상의 제작에 있어서는 DEM의 격자간격이 커질수록 정확도가 저하되지만 그 차이는 크지 않았으며, 이보다는 원 영상의 자동독취 해상도가 정사영상의 품질에 더 큰 영향을 미치는 것을 알 수 있었다. 한편 동일한 검사점에 대하여 정사영상과 수치지도 제작 결과를 비교한 결과 정사영상의 정확도가 수치지도보다 더 좋게 나타나, 보다 다양한 분야에서 정사영상이 활용될 수 있을 것으로 판단되며, 향후 민간 부문에서 항공사진영상과 PC 기반 수치사진측량시스템이 GIS분야의 자료 수정 및 갱신에 적극적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.375-377
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• 2003

In this study, we employ the control patches, which have been created in previous photogrammetric projects, serving for the candidates of the control points that are likely to be found in the newly taken photos by utilizing image matching technique. Among others, the successful implementation of the above idea lies in the underlying factors: (1). Predicting the control patches and projecting them onto new photos; (2). Alignment of control patches with respect to the new photos; (3). Generating the equivalent ground elements of control patches versus the new photos for the purpose of correlation; (4). Developing effective matching methods and matching strategy; (5). Refining the exterior orientation parameters. What may show significance in this work comparing to traditional aerial-triangulation chain is that whenever at least three matched control patches succeed in a single photo, it follows that single photo orientation is applicable. The experiments suggest the potential efficiency of automatic control point measurement from control patch database and photo orientation by the proposed workflow.

• 한국측량학회지
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• 제14권1호
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• pp.89-95
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• 1996

항공사진측량 분야에 대한 GPS 기술 응용의 한 예로, 수신기를 항공기에 탑재하여 카메라의 위치를 정확히 측정함으로써 기존의 항공사진측량에서 필요했던 많은 지상기준점을 항공기준점(aerial control points)으로 대체하려는 이론적 연구를 수행했다. 본 연구에서는 GPS 데이타를 항공사진측량에 이용하기 위해 여러 가지 경우에 대해서 Simulation을 통해 항공사진측량에서 대상점의 위치결정에 영향을 주는 조건들을 규명하고, 이에 따라 1:1,000 지형도 작성을 위해 필요한 조건들과 실제의 적용을 위한 값을 제시하였다. 본 연구의 결과는 104매의 사진 블럭에서 지상측량을 포함하고, $10\mu{m}$ 이상의 정밀도로 좌표측정을 하였을 경우에 6점의 지상기준점 만으로도 충분한 정도의 결과를 얻을 수 있음을 보임으로써 이 기술의 실제적용이 이론적으로 가능함을 입증하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.143-148
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• 2008

본 연구는 수치 항공사진에서 생성된 수치표고모형에서 3차원 GIS를 이용한 도로설계와 모의주행에 관한 연구이다. 도로의 효율적인 설계를 위해서는 설계 이전부터 지형적인 특성을 고려한 경관분석은 매우 중요한 문제이다. 그럼에도 불구하고 기존의 연구는 수치지도를 이용하거나 항공사진을 이용하더라도 산악지역에 국한된 연구를 주류가 이루어지고 있으며 실제 도로설계가 이루어진 지역에서의 항공사진을 이용한 연구사례는 아직 이루어지지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 항공사진으로부터 생성된 수치표고모형을 기반으로 실제 도로설계자료를 지형에 적용시켜 3차원 도로설계 및 모의 주행을 실시 하고자 한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권4호
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• pp.747-761
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• 2021

With the increasing application of UAVs in intelligent transportation systems, vehicle detection for aerial images has become an essential engineering technology and has academic research significance. In this paper, a vehicle detection method for aerial images based on the YOLOv4 deep learning algorithm is presented. At present, the most known datasets are VOC (The PASCAL Visual Object Classes Challenge), ImageNet, and COCO (Microsoft Common Objects in Context), which comply with the vehicle detection from UAV. An integrated dataset not only reflects its quantity and photo quality but also its diversity which affects the detection accuracy. The method integrates three public aerial image datasets VAID, UAVD, DOTA suitable for YOLOv4. The training model presents good test results especially for small objects, rotating objects, as well as compact and dense objects, and meets the real-time detection requirements. For future work, we will integrate one more aerial image dataset acquired by our lab to increase the number and diversity of training samples, at the same time, while meeting the real-time requirements.