• 한국측량학회지
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• 제33권1호
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• pp.31-43
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• 2015

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.

• Spatial Information Research
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• 제15권2호
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• pp.169-180
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• 2007

정부 및 지자체 행정업무의 전산화와 통합시스템 구축이 증가함에 따라 차량측량시스템의 활용성이 점차 증대 돼 가고 있다. 이와 같은 요구에 따라 특정 지역의 시설물을 신속하게 측정해야 하는 경우가 발생하는데 이 경우에는 후처리방식보다는 실시간 현장처리방식이 필요하며 현장처리에 있어서는 정확도 못지않게 자료의 처리속도가 중요한 요소가 된다. 본 연구에서는 정확도와 처리속도 면에서 현장처리에 적합한 3차원 위치결정방법을 선정하기 위해 사진측량분야에서 사용되어 온 두 가지 공간전방교회법을 프로그램화하여 비교하였다. 특히, 해석적 공간전방교회법에 대해서는 기존의 근거리 지상사진 측량법을 차량의 이동에 따라 카메라의 위치와 자세가 변하는 차량측량시스템의 특성에 맞도록 수정하여 적용하였다. 비교결과, 정확도의 측면에서는 두 방법에서 차이가 거의 없었으나 계산에 소요되는 시간의 측면에서는 해석적 공간전방교회법이 약 1/3 정도로 나타났다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제18권6호
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• pp.535-544
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• 2016

도심지에서 지하철과 같은 터널의 증가에 따라 특수한 설계, 및 시공 방법이 제안되어 왔다. 터널 붕괴 사고는 막대한 인명, 재산 피해를 가져오기 때문에 터널 굴착 및 주변지반의 거동을 관측하고 분석하는 작업은 매우 중요하다. 하지만 매번 현장시험을 하기에는 경제적인 측면에서 비현실적이다. 따라서 현장시험의 단점을 보완하고, 보다 정밀한 결과를 도출하는 연구가 지속적으로 발표되어 왔다. 본 연구는 군말뚝과 터널 사이 이격거리에 따른 2-arch 정거장 굴착 시 주변 지반의 거동을 측정하였다. 실내모형시험을 위해 trapdoor장치를 고안하였으며, 터널굴착은 2-arch 터널의 체적손실(VL)을 증가시킴으로써 모사하였다. 또한, 근거리 사진계측 및 이미지프로세싱을 통해 지반의 거동을 관측하였으며, 수치해석을 통해 실내모형시험의 결과와 비교하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제30권1호
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• pp.149-160
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• 2014

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.

• 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.