고해상도의 디지털 카메라는 근거리 수치사진측량에서 널리 유용하게 사용되고 있으며 점차 활용도가 증가하고 있다. 또한 사진측량 장비의 급속한 발전으로 정밀도가 많이 향상되었고 컴퓨터를 이용한 지형공간정보체계기술의 발달로 더욱 정밀한 3차원 지형의 재현과 면적 및 토공량 산정이 가능하게 되었다. 본 연구에서는 휴대가 간편하고 수치영상의 자체저장능력을 지닌 디지털 카메라를 이용하여 촬영조건의 다양한 변화에 따른 위치오차를 분석하였으며 광속조정을 통하여 높은 정확도의 화소 좌표를 획득하여 3차원 지형의 모니터링을 위한 기초자료로 사용할 수 있도록 하였다. 또한 근거리 수치사진측량기법의 국부지역모형생성과 문화재의 보존과 복원을 보다 효율적으로 하기 위해 수치 정보 분석에 관한 연구를 수행하여 봉분의 3차원 구현에 대한 활용방안을 모색하였다.
본 연구에서는 사진측량 관점에서 4S-Van 영상을 이용한 3차원 위치결정의 정밀도를 실험적으로 검증하였다. 실외에 3차원 검정타겟을 설치하고 45-Van에 탑재된 2대의 CCD카메라로부터 검정타겟 영상을 개별적으로 취득하여 자체검정기법으로 각각의 CCD카메라에 대한 내부표정요소를 개별적으로 정확하게 결정하였다. 이와 같이 얻어진 내부표정요소와 검정타겟의 지상좌표 및 검정타겟을 동시에 촬영한 좌ㆍ우측 카메라의 영상좌표를 이용하여 광속조정법으로 2대 CCD카메라의 외부표정요소를 동시에 결정하였다. 또한, 렌즈왜곡이 고려된 에피폴라선을 이용하기 위하여 역렌즈왜곡계수를 최소제곱법을 이용하여 결정하였다. 역렌즈왜곡계수를 이용하여 약 0.5 pixel 이내로 렌즈왜곡이 포함된 영상좌표로 변환이 가능하였다. 렌즈왜곡이 고려된 에피폴라선을 이용한 반자동 영상매칭을 적용하여 3차원 위치결정의 정밀도를 검증하였다. 실험적으로 촬영거리 20m이내에서는 대략2cm 정도의 정밀도를 얻을 수 있었다.
안전한 자율주행을 위해 정확한 자기위치 측위와 주변지도 생성은 무엇보다 중요하다. 고가의 고정밀위성항법시스템(Global Positioning System, GPS), 관성측정장치(Inertial Measurement Unit, IMU), 라이다(Light Detection And Ranging, LiDAR), 레이더(Radio Detection And Ranging, RADAR), 주행거리측정계(Wheel odometry) 등의 많은 센서를 조합하여 워크스테이션급의 PC장비를 사용하여 센서데이터를 처리하면, cm급의 정밀한 자기위치 계산 및 주변지도 생성이 가능하다. 하지만 과도한 데이터 정합비용과 경제성 부족으로 고가의 장비 조합은 자율주행의 대중화에 걸림돌이 되고 있다. 본 논문에서는 기존 단안카메라를 사용하는 Monocular Visual SLAM을 발전시켜 RTK가 지원되는 GPS를 센서 융합하여 정확성과 경제성을 동시에 확보하였다. 또한 HD Map을 활용하여 오차를 보정하고 임베디드 PC장비에 포팅하여 도심 도로상에서 RMSE 33.7 cm의 위치 추정 및 주변지도를 생성할 수 있었다. 본 연구에서 제안한 방법으로 안전하고 저렴한 자율주행 시스템 개발과 정확한 정밀도로지도 생성이 가능할 것으로 기대한다.
Digital Twin is a technology that creates a photocopy of real-world objects on a computer and analyzes the past and present operational status by fusing the structure, context, and operation of various physical systems with property information, and predicts the future society's countermeasures. In particular, 3D rendering technology (UAS, LiDAR, GNSS, etc.) is a core technology in digital twin. so, the research and application are actively performed in the industry in recent years. However, UAS (Unmanned Aerial System) and LiDAR (Light Detection And Ranging) have to be solved by compensating blind spot which is not reconstructed according to the object shape. In addition, the terrestrial LiDAR can acquire the point cloud of the object more precisely and quickly at a short distance, but a blind spot is generated at the upper part of the object, thereby imposing restrictions on the forward digital twin modeling. The UAS is capable of modeling a specific range of objects with high accuracy by using high resolution images at low altitudes, and has the advantage of generating a high density point group based on SfM (Structure-from-Motion) image analysis technology. However, It is relatively far from the target LiDAR than the terrestrial LiDAR, and it takes time to analyze the image. In particular, it is necessary to reduce the accuracy of the side part and compensate the blind spot. By re-optimizing it after fusion with UAS and Terrestrial LiDAR, the residual error of each modeling method was compensated and the mutual correction result was obtained. The accuracy of fusion-based 3D model is less than 1cm and it is expected to be useful for digital twin construction.
무인항공기 (UAV, Unmanned Aerial Vehicle)에 탑재되는 다양한 센서들 중에서 GPS (Global Positioning System) 수신기는 GPS 신호를 기반으로 정지비행 (hovering flight), 경로비행 (waypoint flight) 등 다양한 임무의 수행을 돕는다. GPS신호가 원활하게 수신되는 환경에서는 GPS 수신기를 활용할 수 있지만, 최근에 무인항공기의 활용을 시설물 모니터링, 배송, 레저 등 다양한 분야로 용도가 확대하면서 무인항공기의 비행 장소가 다양해지고 있다. 이러한 원인으로 무인항공기가 GPS 신호의 제약을 받는 음영지역이나 고층 빌딩이 밀집한 지역 등을 비행하면서 신호가 단절되거나 멀티패스로 인해 신호 에 다양한 잡음이 포함될 수 있다. 이에 본 연구에서는 무인항공기의 3차원 위치 결정을 위하여 해석 사진 측량 기법과 오토트래킹 토탈스테이션 기법을 이용하였다. 해석 사진 측량 기법으로는 중심투영의 기하학적 원리인 공선조건식 (collinearity equation)을 이용한 광속조정법을 기반으로 하였으며, 오토 트래킹 토탈스테이션 기법은 360도 프리즘 타깃을 초단위 이하로 추적하는 원리를 기반으로 하였다. 두 가지 기법에서 무인항공기의 위치 결정을 위해 사용된 타깃은 무인항공기 상단에 각각 탑재하였으며, 타깃간에는 x, y, z방향으로 기하학적 이격이 존재한다. 무인항공기의 비행 속도에 따른 결과 확인을 위해 0.86m/s, 1.5m/s, 2.4m/s로 속도를 달리하여 데이터를 취득하였으며, 타깃의 기하학적 이격을 통해 정확도평가를 하였다. 그 결과 무인항공기의 이동 경로인 x, y 방향으로는 최소 1mm에서 최대 12.9cm까지 오차가 발생하였고 비교적 이동이 적은 z 방향으로는 비행 속도와 무관하게 동일하게 7cm 오차가 발생하였다.
본 논문에서는 세종시 우주측지관측센터에 위치한 VLBI 안테나를 대상으로 모바일폰 카메라의 캘리브레이션을 수행하고, 촬영된 스테레오 영상으로부터 3차원 위치좌표를 산출하였다. 모바일폰에 탑재된 카메라의 캘리브레이션을 위한 초기값으로 DLT방법과 상용 수치사진측량시스템인 PhotoModeler $Scanner^{(R)}$ ver. 6.0을 활용하였다. DLT와 PhotoModeler방법으로 산출한 표정결과를 초기값으로 사용하여 광속조정을 통해 카메라 내 외부 표정요소를 계산하고, 두 결과의 정확도를 비교하였다. 두 가지 방법으로 산출한 표정결과는 상당한 편차가 발생하지만, 비선형의 공선조건식을 이용한 광속조정계산으로 두 가지 방법의 최종 표정결과가 거의 일치함을 알 수 있었다. 또한, 두 가지 방법으로 결정된 카메라 내 외부 표정요소들을 이용하여 VLBI 안테나 특징점에 대한 3차원 좌표를 계산하고 토탈스테이션을 통해 측정된 기준좌표들과 비교하였다. 그 결과, 두 가지 방법 모두 표준편차가 $X=0.004{\pm}0.010m$, $Y=0.001{\pm}0.015m$, $Z=0.009{\pm}0.017m$로서, cm급의 높은 정확도를 나타내었다. 이러한 결과를 통해 정밀 사진측량의 목적이 아닌 허용오차의 범위가 상대적으로 큰 다양한 사진측량 분야에 모바일폰 카메라를 활용할 수 있을 것이라 판단된다.
최근 스마트폰에 내장된 센서 및 디바이스를 이용한 응용 개발 및 활용 방안에 대한 연구가 국내외에서 활발히 진행되고 있다. 본 연구의 목적은 스마트폰을 활용한 사진측량시스템 개발에 앞서 근접한 대상물의 3차원 위치결정에서의 스마트폰 영상의 정확도를 분석하고, 그 활용 가능성을 평가하는 것이다. 먼저, 자동 초점과 무한대 초점에서 카메라 검정이 수행되었다. 카메라 검정에서 렌즈 왜곡 계수의 결정은 balance 방식과 unbalance 방식의 왜곡 모델을 이용하였고, 16가지 프로젝트로 구분하여 검정한 결과, 모든 경우에 1 mm 이내의 번들조정 RMS 오차를 나타냈다. 또한 S와 S2 모델에 대한 자동 및 무한대 초점에서 왜곡 곡선의 패턴이 거의 유사하게 나타나 초점 모드에 따른 왜곡 패턴의 변화는 극히 미소한 것으로 판단된다. 자동과 무한대 초점에 따른 결과 비교와 다중영상 처리에 사용된 소프트웨어에 따른 결과 비교에서 모든 경우에 ${\pm}3$ mm 이내의 표준편차를 나타내어 초점 모드와 왜곡 모델에 따른 3차원 위치결정에서의 결과 차이는 거의 없는 것으로 판단된다. 끝으로 토탈스테이션에 의한 검사점 성과를 최확값으로 하고 각 프로젝트별로 결정된 검사점 성과를 관측값으로 하여 각 방법별 잔차에 대한 통계치를 계산한 결과, 모든 프로젝트에서 X, Z방향에 비해 촬영거리방향인 Y방향으로 비교적 큰 오차가 발생했다. 이상과 같이 근접 대상물의 3차원 위치결정에 있어 정확도 측면에서 스마트폰 카메라의 활용이 가능할 것으로 기대된다.
본 연구에서는 수치영상을 이용하여 아스팔트 콘크리트포장 도로를 대상으로 차량에 비디오 카메라를 설치하여 도로에서 일정하게 차량속도를 유지하면서 촬영된 수치 영상정보로 객체 지향적인 언어인 Delphi를 이용하여 도로노면정보(균열, 소성변형, 종평탄성)를 획득할 수 있는 도로노면 관리시스템을 개발하고, 개발된 시스템은 동영상 및 그래프를 이용하여 시각화 효과를 증진시킬 수 있도록 하였다. 다중영상표정과 광속조정법에 의해 결정된 도로노면의 3차원 좌표의 정확도를 분석한 결과 표준 오차의 평균은 X방향으로 0.0427m, Y방향으로 0.0527m, Z방향으로 0.1539m로 나타났다. 이 값은 우리나라에서 현재 제작하여 사용하고 있는 축척 1:1,000 이하의 지도제작 및 GIS 자료로서 충분히 활용성이 있다. 수치영상을 이용하여 12개소에 대하여 균열폭의 정확도를 분석한 결과 표준오차가 ${\pm}0.256mm$로 정밀도가 아주 높게 나타났으며, 또한 소성변형량을 비교하기 위하여 4개소의 실측된 횡단면과 영상으로부터 추출된 횡단면을 비교한 결과 최대 오차는 10.80mm로 나타났으나, 작업능률면에서는 실용성이 있다고 판단된다.
최근 국토 모니터링, 지형 분석 등 많은 분야에서 고해상도 위성영상의 수요가 증가와 함께 기하보정의 필요성이 증가하고 있다. 자동 정밀 기하보정 방법으로 GCP(Ground Control Point) 칩과 위성영상간의 정합을 통해 지상기준점을 자동으로 추출하는 방법이 있다. 자동 정밀 기하보정은 GCP 칩과 위성영상의 정합 성공률이 중요하다. 따라서 제작된 GCP 칩의 정합 성능 평가가 중요하다. GCP 칩의 정합 성능 평가를 위해 국토관측 위성용으로 구축된 총 3,812점의 GCP 칩을 실험 자료로 사용했다. KOMPSAT-3A 영상과 Google Map의 GCP칩 정합 결과를 분석한 결과 유사한 결과를 얻을 수 있었다. 따라서 Google Map 위성영상으로 고해상도 위성영상을 충분히 대체할 수 있다고 판단했다. 또한 GCP 칩의 정합 성능 검증에 필요한 시간을 줄이기 위해 자동화된 방법으로 Google Map의 중심점과 오차 반경을 이용한 방법을 제시했다. 실험 결과 최적의 오차 반경은 17 pixel(약 8.5 m)로 설정하는 것이 가장 좋은 분류 정확도를 보였다. Google Map 위성영상과 자동화된 검증 방법으로 남한 전역에 구축된 GCP 칩 3,812개의 정합 성능 평가를 진행했으며 남한에 구축된 GCP 칩은 약 94%의 정합 성공률을 보였다. 이후 정합에 실패한 GCP 칩을 분석하여 주요 정합 실패원인을 분석하였다. 분석 결과 남한 전역에 구축된 GCP 칩 중 재제작이 필요한 GCP 칩을 제외한 나머지 GCP 칩은 국토위성영상 자동 기하보정에 충분히 사용할 수 있다.
본 연구에서는 지형공간정보체계의 자료기반의 구축, 수치도면 제작 등 이용도가 확대되고 있는 수치표고모형을 수치위성영상자료를 이용하여 제작하고자 하였다. 위성영상의 공액 상좌표 취득에는 영상정합기법을 도입하였으며 취득된 지상좌표의 정확도를 분석하여 수치표고모형 제작의 연산법을 제시하였다. 위성영상의 외부표정요소는 광속조정법을 이용하여 결정하였고 좌우 수치영상상에서 동일점을 탐색하기 위한 영상정합방법으로는 표준상관기법을 적용하였다. 영상정합기법을 적용에 있어서는 기준영역의 크기를 결정하기 위해 기준영역의 크기를 다양하게 변화시켜 적절한 크기를 결정하고자 하였다. 영상정합의 정확도를 향상시키고 계산속도를 증가시키기 위하여 다양한 좌표변환식을 적용하고 이 결과를 통계학적으로 분석한 후 안전율을 고려하여 탐색영역을 결정하였다. 본 연구에서 제작된 수치표고모형의 정확도는 5000분의 1 지형도상에서 일정한 간격으로 추출하여 제작된 수치표고모형을 이용하였으며, 정확도를 평가한 결과 수치위성영상을 이용한 수치표고모형을 생성하는 연산법을 제시할 수 있었으며, 지형공간정보체계의 자료기반 구축에 필요한 대단위 지역에 대한 수치표고모형의 생성에 수치위성영상을 적용하는 효율적인 방법을 제시할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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