• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_1호
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• pp.941-951
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• 2018

3차원 도시모델의 생성을 위한 무인항공기의 활용 및 수요가 증가하고 있다. 본 연구에서는 3D 도시 모델 생성의 선행 연구로 불완전한 자세에서 취득된 무인항공기의 위치/자세 정보를 보정하여 포인트 클라우드를 추출하는 연구를 수행했다. 포인트 클라우드의 추출을 위해서는 정밀한 센서모델의 수립이 선행되어야 한다. 이에 무인항공기의 위치/자세 보정을 위해 무인항공기 영상에 기록된 위치정보의 연속성을 이용하여 회전각을 산출하고, 이를 초기값으로 하는 사진 측량 기반의 IBA(Incremental Bundle Adjustment)를 적용하여 보정된 위치/자세 정보를 획득했다. 센서모델 정보를 통해 스테레오 페어 구성이 가능한 영상들을 자동으로 선별하고 페어간의 타이포인트 정보를 이용해 원본 영상을 에피폴라 영상으로 변환했으며, 변환된 에피폴라 스테레오 영상은 고속, 고정밀의 영상 정합기법인 MDR (Multi-Dimensional Relaxation)의 적용을 통해 포인트 클라우드를 추출했다. 각 페어에서 추출된 개별 포인트 클라우드는 집성 과정을 거쳐 하나의 포인트 클라우드 혹은 DSM의 최종 산출물 형태로 출력된다. 실험은 DJI社 무인항공기에서 취득된 연직 및 경사 촬영 영상을 사용했으며, 실험을 통해 건물의 난간, 벽면 등이 선명하게 표현되는 포인트 클라우드 추출이 가능함을 확인하였다. 향후에는 추출된 포인트 클라우드를 이용한 3차원 건물 추출 연구를 통해 3차원 도시모델의 생성을 위한 영상 처리기술을 계속 발전시켜나가야 할 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권9호
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• pp.474-480
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• 2019

본 연구에서는 무인항공영상의 품질 평가를 위해 공간해상도 검정 방법 중 하나인 MTF(Modulation Transfer Function)를 Circular target을 이용하여 평가하는 방안을 제시하고, MATLAB GUI 기반 해상도 분석 Tool을 제작하여 무인항공영상 품질의 신뢰도와 작업의 효율성을 높이고자 하였다. 이를 위해 무인항공기체인 DJI Phantom 4 Pro(FC 6310)기체는 80m, 120m, 150m, Matrice 600(iXM-100)기체는 150m, 200m, 400m의 서로 다른 고도에서 촬영하였으며, 유인항공영상과 비교를 위해 UltraCAM Eagle Mark 2 센서로 비행고도 1000m에서 영상을 촬영하여 MTF를 비교하였다. 연구 결과 DJI Phantom 4 Pro(FC 6310)기체의 ${\sigma}MTFs$ 수치는 촬영고도에 따라 0.431, 0.524, 0.699, Matrice 600(iXM-100)기체의 ${\sigma}MTFs$ 수치는 촬영고도에 따라 0.332, 0.393, 0.631의 결과를 나타내어 촬영고도가 높아질수록 영상의 품질이 낮아짐을 알 수 있었다. 동일한 고도인 150m의 경우 탑재된 카메라의 성능이 높은 Matrice 600(iXM-100)기체의 영상품질이 매우 높은 결과를 나타내어 카메라의 성능이 영상의 품질에 미치는 영향을 확인할 수 있었다. 또한, UltraCAM Eagle Mark 2 센서를 탑재한 유인항공영상의 ${\sigma}MTF$ 수치는 높은 비행고도로 인하여 0.711의 결과를 나타내어 모든 무인항공영상의 품질보다 낮은 결과를 나타내었다. 하지만 DJI Phantom 4 Pro(FC 6310)기체의 150m 고도에서 촬영한 무인항공영상에서 ${\sigma}MTF$ 수치는 0.699의 결과를 나타내어 유인항공영상의 품질과 거의 비슷한 결과를 나타내었다.

• 한국측량학회지
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• 제39권3호
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• pp.187-201
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• 2021

최근 도시에서 생산되는 수많은 디지털 데이터를 저장, 운용, 분석하기 위한 3차원 도시 공간정보 인프라에 대한 수요가 증가하고 있다. CityGML은 OGC (Open Geospatial Consortium)의 3차원 공간정보 데이터 표준으로서 도시 데이터의 교환 및 속성 표현에 강점을 가지고 있으며, 최근 싱가폴, 뉴욕 등 몇몇 도시를 중심으로 CityGML 형식의 3차원 도시공간 데이터를 구축한 사례가 등장하였다. 그러나 현재 CityGML 데이터의 제작 및 편집을 위한 생태계는 sketchup이나 3d max 등 3차원 데이터 구축에 활용되고 있는 상용프로그램과 비교할 때 완성도가 부족하여 대규모로 CityGML 데이터를 구축하는 데 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 항공 LiDAR (Light Detection and Ranging) 나 RGB (Red Green Blue) 카메라를 이용하여 신속하고 자동으로 제작되는 3D mesh 데이터 및 2차원 폴리곤을 활용하여 3차원 공간정보 표준인 CityGML 데이터를 구축하는 방법을 제시하였다. 데이터 구축과정에서는 각 객체가 다양한 CityGML LoD (Level of Detail)로 표현될 수 있도록 원본 3D mesh 데이터를 변형하였고 공간정보로서 활용도를 높이기 위해 2차원 공간정보 데이터로부터 추출한 속성정보를 보조적으로 활용하였다. 본 연구에서 제작한 도시 3D 객체는 CityGML 건물, 교량, 도시시설물, 도로, 터널이며 객체별 데이터 변환, 속성 구축 방법을 제시하고 가시화 및 유효성 검정을 진행하였다.

• 박물관보존과학
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• 제24권
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• pp.55-74
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• 2020

성덕대왕신종은 현재 표면의 문양과 명문을 중심으로 부식물이 존재하고, 일부 마모 흔적이 관찰되는 만큼 보존상태에 대한 디지털 정밀 기록이 필요한 시점이다. 따라서 이 연구에서는 4종류의 3차원 스캐닝과 무인항공사진측량을 이용하여 성덕대왕신종의 디지털 기록화를 수행하였고, 영상처리를 통해 다양한 형상분석을 실시하였다. 먼저 지상레이저스캐닝과 무인항공사진측량의 융합모델링 결과는 성덕대왕신종과 종각의 상호 공간적 관계를 구축할 수 있어 향후 지진에 의한 구조적 변형을 모니터링하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 또한 선행자료에 비해 4~9배 정도 높은 해상도를 보인 정밀스캐닝 결과는 성덕대왕신종의 문양 및 명문 가시화에 상당히 유용한 정보를 제공했으며, 표면 보존상태 변화를 파악할 수 있는 기초데이터로 매우 적절하였다. 성덕대왕신종의 원형 보존에 3차원 스캐닝 결과를 적극 활용하기 위해서는 단기적으로 추가적인 스캔을 하여 형상변화 시점과 지점을 설정할 필요가 있다. 만약 단기모니터링을 통해 큰 형상 변화가 확인되지 않는다면 중장기모니터링으로 전환할 필요가 있다.

• 한국측량학회지
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• 제38권4호
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• pp.363-373
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• 2020

정사영상 생성을 위한 많은 연구들이 진행되어 왔다. 기존의 방법은 정사영상을 제작할 경우, 폐색지역을 탐지하고 복원하기 위해 항공영상의 외부표정요소와 정밀 3D 객체 모델링 데이터가 필요하며, 일련의 복잡한 과정을 자동화하는 것은 어렵다. 본 논문에서는 기존의 방법에서 탈피하여 딥러닝(DL)을 이용하여 엄밀정사영상을 제작하는 새로운 방법을 제안하였다. 딥러닝은 여러 분야에서 더욱 급속하게 활용되고 있으며, 최근 생성적 적대 신경망(GAN)은 영상처리 및 컴퓨터비전 분야에서 많은 관심의 대상이다. GAN을 구성하는 생성망은 실제 영상과 유사한 결과가 생성되도록 학습을 수행하고, 판별망은 생성망의 결과가 실제 영상으로 판단될 때까지 반복적으로 수행한다. 본 논문에서 독일 사진측량, 원격탐사 및 공간정보학회(DGPF)가 구축하고 국제 사진측량 및 원격탐사학회(ISPRS)가 제공하는 데이터 셋 중에서 라이다 반사강도 데이터와 적외선 정사영상을 GAN기반의 Pix2Pix 모델 학습에 사용하여 엄밀정사영상을 생성하는 두 가지 방법을 제안하였다. 첫 번째 방법은 라이다 반사강도영상을 입력하고 고해상도의 정사영상을 목적영상으로 사용하여 학습하는 방식이고, 두 번째 방법에서도 입력영상은 첫 번째 방법과 같이 라이다 반사강도영상이지만 목적영상은 라이다 점군집 데이터에 칼라를 지정한 저해상도의 영상을 이용하여 재귀적으로 학습하여 점진적으로 화질을 개선하는 방법이다. 두 가지 방법으로 생성된 정사영상을 FID(Fréchet Inception Distance)를 이용하여 정량적 수치로 비교하면 큰 차이는 없었지만, 입력영상과 목적영상의 품질이 유사할수록, 학습 수행 시 epoch를 증가시키면 우수한 결과를 얻을 수 있었다. 본 논문은 딥러닝으로 엄밀정사영상 생성 가능성을 확인하기 위한 초기단계의 실험적 연구로서 향후 보완 및 개선할 사항을 파악할 수 있었다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제12권3호
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• pp.59-67
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• 2019

본 연구에서는 건설현장을 대상으로 무인항공기(UAV) 촬영을 통하여 얻어진 사진측량 자료를 이용하여 작업발판 등의 가설시설물 설치에 대한 적정성을 검토하였다. 연구대상은 강원대학교 삼척캠퍼스내 건물보강공사를 위한 가시설물이다. 검토대상은 강관비계의 띠장방향 비계기둥 간격, 장선방향 비계기둥 간격, 띠장 간격이다. 무인항공기 측량자료를 이용하여 검토한 결과 장선방향 비계기둥 간격은 기준을 잘 준수하여 설치되어 있었으나, 띠장방향 비계기둥 간격과 띠장 간격은 기준에 미달된 개소도 다수 발견되어 개선이 요구되었다. 특히 띠장 간격은 대부분 지점에서 기준에 미달되어 있었다. 무인항공기촬영으로 3차원 자료를 이용하여 입체적인 측량이 가능하여, 타 시설물에 가려져 있거나 내부에 위치한 시설물도 측량이 가능하였다. 무인항공기 촬영을 통하여 신속하게 현장의 상태를 자료화할 수 있으며, 현장인력의 작업을 방해하지 않고 측량을 수행할 수 있었다. 가시설물의 설치기준은 작업자의 안전확보를 위해 반드시 준수되어야 함에도 불구하고 현장에서는 아직 소홀히 다루어지고 있음을 알 수 있었다. 현장공정관리에 무인항공기 등을 활용하여 정기적으로 점검을 할 수 있도록 법적 제도가 보완되어야 한다고 판단되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권6_1호
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• pp.973-985
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• 2019

본 논문에서는 저비용으로 생성할 수 있는 무인항공기 기반의 포인트 클라우드를 사용하여 평면성 분석을 통해 지면과 건물 영역을 분리하고 자동으로 건물 모델을 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 총 다섯 단계로 구성된다. 첫 단계에서는 입력되는 포인트 클라우드의 평면성을 분석하여 포인트 클라우드를 구성하는 평면들을 추출하였다. 두 번째 단계에서는 추출된 평면들을 분석하여 지표면에 해당하는 평면을 찾고 포인트 클라우드에서 해당 평면 기준으로 포인트들을 제거하였다. 세 번째 단계에서는 지표면이 제거된 포인트 클라우드를 정사 투영하여 영상을 제작하였다. 네 번째 단계에서는 정사 투영된 영상에서 각각의 객체의 외곽선을 추출하고 외곽선의 넓이와 넓이, 길이 비율을 이용하여 건물 불인정 영역을 제거하였다. 마지막 단계에서는 건물의 지표면 높이와 건물의 높이를 이용하여 건물의 외곽점을 구성하고 3D 건물 모델을 생성하였다. 제안한 방법을 검증하기 위하여 무인항공기 영상을 이용해 제작된 포인트 클라우드를 사용하였으며, 실험을 통해 제안 기법을 통해 무인항공기 기반 포인트 클라우드에서 자동으로 건물의 3D 모델이 생성 가능함을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권6_1호
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• pp.1393-1405
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• 2020

무인항공기(UAV: Unmanned Aerial Vehicle)는 저고도 비행으로 인해 고해상도 영상을 취득할 수 있으며, 수시촬영이 가능하여 지도제작에 있어 수시갱신이 가능하다. 이러한 이점으로 인해 무인항공기 영상을 이용한 대축척 수치지도 제작 가능성에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 정밀한 수치지도는 디지털트윈이나 스마트시티의 기반 데이터로 활용될 수 있다. 정밀한 수치지도를 제작하기 위해서는 지상기준점을 이용한 정밀 센서모델링이 반드시 선행되어야 한다. 본 연구에서는, 자체 개발한 정밀 센서모델링 알고리즘을 통해 무인항공기 영상의 기하모델을 수립하였다. 그리고 수치지도를 제작하여 대축척 수치도화 가능성을 평가하였다. 연구 데이터는 인천 간석동과 서울 여의도를 대상으로 영상 및 지상기준점을 취득하였다. 정밀 센서모델링 정확도 분석 결과, 두 지역에 대해서 체크 점 평균오차 3 픽셀 이내, RMSE 4 픽셀 이내의 높은 정확도를 확인하였다. 수치도화 정확도 분석 결과, 국토지리정보원에서 고시한 1:1,000 세부도화 수평오차(0.4 m) 및 표고오차(0.4 m)를 만족하는 범위의 정확도를 확인하였다. 따라서 본 연구에서 자체개발한 정밀 센서모델링 기술은 무인항공기 영상의 1:1,000 대축척 수치도화 제작 가능성을 시사한다.

• 한국작물학회지
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• 제67권4호
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• pp.274-284
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• 2022

국내 환경에 적합한 케나프 육종을 위해선 비용, 정확도, 속도가 최적으로 설계된 정량적인 고속탐색법(high-throughput)에 기반한 표현형 분석법이 필요하다. 최근 UAV 기반의 원격탐사 기법의 발달로 노지에서 재배되는 작물의 생육인자들에 대한 대량 데이터를 저비용으로 신속하게 얻을 수 있으며 정확하게 분석하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 국내에서 요구되는 케나프의 섬유와 가축 사료로서 육종을 위해 해당 목적과 부합한 케나프 높이를 주요 표현형 인자로 선정하여 UAV-RGB에 SfM 알고리즘 기반의 사진 측량 기술을 적용함으로 높이를 예측하고자 하였다. 기존 방법으로 예측한 작물 높이는 바람에 의한 작물의 흔들림으로 오차가 발생할 수 있으며 키가 2 m 이상 크게 자라 실측도 어려운 문제가 있다. 이러한 문제점을 해결하고자 바람에 흔들리지 않는 일정 높이를 가지는 고정 구조물을 설치하여 기준점을 이용한 모델식으로 기하 보정을 통해 높이 예측성능을 개선하였다. 그 결과 R²는 0.80으로 나타났으며, 보정 전(R² = 0.80, slope = 0.87, offset = -2.51) 보다 높은 신뢰성(R² = 0.80, slope = 0.94, offset = -1.62)을 확보하였다. 품종별로 생육단계에 따라 측정한 높이 지도를 통해 얻어진 케나프 키 정보는 품종 별로 유의미한 차이를 보임으로서 해당 방법으로 예측한 케나프 높이가 섬유와 가축 사료 목적의 육종 선발에 활용될 수 있을 것으로 판단하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제11권1호
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• pp.80-89
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• 2008

위성영상을 이용한 지도제작 분야는 입체영상 획득이 가능한 SPOT 위성이 발사되면서 이에 대한 정량적인 분석이 가능해졌다. 특히, 고해상도 위성영상은 항공사진촬영이 불가능하여 대축척 지도제작이 곤란한 지역 또는 지상기준점 측량이 불가능한 지역에 대한 수치지도 제작 분야에 있어서 효율적인 방법으로 주목을 받고 있다. 이에 본 연구에서는 미국 국가지형공간정보국(NGA;The National Geospatial-Intelligence Agency)에서 제공하는 정사영상 자료를 이용하여 지역적 특성을 고려한 지형정보를 추출하고 이에 대한 평면위치 정확도를 분석하였다. 이를 위해 일정한 크기로 타일링된 정사영상에 대해 국토지리정보원에서 제공하는 축척 1:5000 수치지도를 기준으로 지역적 특성에 따른 정확도를 평가하였고 이를 바탕으로 비접근 지역의 지형정보 획득을 위한 기 구축 정사영상의 활용 가능성을 제시하고자 하였으며 비접근 및 난접근 지역에서의 지상기준점 획득에 대한 제한을 극복하는 수단으로 본 연구의 결과를 활용하고자 하였다.