최근까지 원격탐사자료 및 위성영상을 처리하는 사진측량 응용프로그램은 센서모델링을 위해 제작자 마다 다른 함수구조와 인터페이스를 사용해 왔다. 이는 확장성, 비용, 소스의 비효율성 등의 문제를 야기하여 규격화된 활용방안이 필요하였다. National Geospatial Intelligence Agency (NGA)에서는 센서모델을 동일한 방법으로 접근할 필요성에 따라 Community Sensor Model (CSM)을 개발하여 통일된 인터페이스를 제공하였다. 본 연구에서는 NGA가 제공하는 CSM Application Program Interface (API)를 이용하여 프레임 센서를 대상으로 모델링에 필요한 주요함수를 분석하고 설계방법을 제시하였으며 설계된 구조를 가지고 모델링에 적용해 보았다. 구현된 CSM은 groundToImage와 imageToGround를 이용하여 검증하였다. CSM 이용 시 소프트웨어의 개발비용 절감 효과와 센서모델의 확장성이 뛰어나므로 향후 이를 이용한 연구개발이 활발할 것으로 기대된다.
인간의 삶에 많은 영향을 끼치고 있는 해빈, 해안사구 등과 같은 해안지형은 역동적으로 변화하고 있고, 이에 대한 연구가 진행되고 있다. 해안지형의 변화량을 측정하기 위해 기존에는 측량기기에 의한 수준측량방법을 주로 이용해왔다. 이 연구에서는 기존에 고려되지 않았던 근거리 사진측량기법으로 해안사구 단면에 대한 고도값을 계산하였다. 즉 번들조정과 공선조건식의 역변환을 통해 비측량용 디지털 사진기로 촬영된 지상사진의 입체쌍으로부터 미지점의 고도값을 계산하였다. 6개의 기준점을 이용하여 번들조정을 수행하였고, 미지점 고도갈의 계산값과 실측갈을 비교한 결과 10cm 이내의 오차가 나타났다. 일반적으로 해안사구 지형은 모래질의 연약지반으로 실측시 수준척이 견고하게 고정되지 않고, 좁은 지역을 측량할 경우 인접지점에 교란현상을 발생시켜 측정오차가 크게 나타날 수 있다. 해안사구의 고도값을 측정하는 연구에서 디지털 사진측량방법은 기존의 수준측량이 갖는 문제점을 극복하면서 이를 대체할 수 있을 것이다.
본 연구에서는 도로 노면표지를 이용하여 도심지에서 3차원 도로정보를 자동으로 취득하기 위한 기술을 제안하였다. 제안된 방법은 다음의 주요 3단계로 구성되어 있다. 첫 단계는 두 장의 항공사진에 나타난 도로 노면표지를 추출하는 것이고, 두 번째는 추출된 노면표지 중 동일한 표지를 매칭하는 것이다. 마지막 단계는 항공사진의 외부표정요소를 이용하여 노면표지의 3차원 위치좌표를 얻는 것이다. 마지막 단계는 공선조건식을 사용하여 수행될 수 있기 때문에, 본 연구에서는 처음 두 단계에 연구의 초점을 맞추었다. 차로 경계선을 추출하기 위해 노면표지의 형상 정보와 공간 관계를 이용하였고, 템플릿 매칭을 추가적으로 사용하여 방향표시를 추출하였다. 그리고 도로의 3차원 위치정보를 취득하기 위해 도로 노면표지에 적합한 관계형 매칭(relational matching)기법을 사용하였다. 추출정확도는 시각적인 평가를 통해 수행하였고, 위치정확도는 수치사진 측량시스템을 통해 얻은 참고자료와 비교를 통해 수행하였다.
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.
본(本) 논문(論文)은 multiple close range photogrammetry에 의한 피사체(被寫體)의 3차원(次元) 정밀해석(精密解析)에 관한 연구(硏究)로서 2매(枚)의 사진(寫眞)과 다중사진(多重寫眞)에 대한 기하학적(幾何學的) 표준오차(標準誤差)와 관측자료(觀測資料)에 의한 표준오차(標準誤差) 비교분석(比較分析)함으로써 보다 이상적(理想的)인 3차원(次元) 위치해석(位置解析)의 한 기법(技法)을 제시(提示)하는 데 목적(木的)이 있다. 종래(從來)의 해석기법(解析技法)을 기하학적(幾何學的) model 형성(形成)에 의해 다중사진(多重寫眞) 해석(解析)한 데 비해, 본(本) 연구(硏究)는 공선조건(共線條件)을 지상사진(地上寫眞)에 맞는 기본이론(基本理論)으로 유도(誘導)하고, simultaneous bundle adjustment에 의한 다중사진(多重寫眞)의 해석(解析) algorithm을 개발(開發)하였다. 본(本) 연구(硏究)에 의한 기법(技法)은 균일(均一) 정확도(正確度) 및 일정한 오차(誤差)의 변화(變化)를 나타내었으며, 2매(枚)의 사진(寫眞)에 비하여 3매(枚)의 사진(寫眞)은 약(約) 15%, 4매(枚)의 사진(寫眞)은 35%, 5매(枚)의 사진(寫眞)은 50%까지 정도(精度)가 향상(向上)되는 결과(結果)를 얻었다. 따라서 본(本) 연구(硏究)는 높은 정확도(正確度)를 요(要)하는 각종(各種), 구조물(構造物), 특히 문화재(文化財) 등의 정밀측정(精密測定)에 그 이용(利用)이 기대(期待)되며 또한 다중사진(多重寫眞) 조합해석(組合解析)은 장애물(障碍物)이 있는 시설물(施設物)의 정밀측정(精密測定)에도 널리 이용(利用)될 것으로 기대(期待)된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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