현재 우리나라의 도로망은 매우 복잡하고 방대하여 도로에 대한 유지보수가 지속적으로 요청된다. 하지만 도로노면의 파손정보 수집에 한계가 있으며 파손된 도로의 복구시점이 지연됨에 따른 문제가 제기되고 있다. 최근에는 도로를 중심으로 노면 및 주변시설물의 정보를 취득하기 위해 도로조사용 차량기반 멀티센서시스템을 사용하고 있지만 고가의 MMS(Mobile Mapping System) 장비를 운영할 경우 도입부터 유지관리까지 많은 비용이 소요되고 데이터 처리에도 많은 시간이 걸리는 단점이 있다. 이에 저가의 차량기반 카메라시스템을 이용하여 도로의 파손정보를 수집하고, 파손된 정보를 지도위에 표시하여 지속적인 유지관리가 가능하도록 여러 장의 영상을 집성하여 더 많은 정보를 얻을 수 있는 연구가 필요하며 차량기반 경사카메라에서 취득된 연속된 영상의 집성을 통해 일정한 지상해상도의 집성사진을 생성함으로 도로 노면 정보를 수집할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 고해상도 경사사진에서 호모그래피(Homography)를 정확하게 추정함으로 집성사진을 제작하고, 집성된 영상의 촬영간격에 따른 지상 해상도 및 적정 데이터 취득간격을 분석하기 위해 공간해상도 분석용 타깃이 촬영된 고해상도 항공 경사사진의 촬영간격을 구분하여 집성영상을 분석하였고, 저가의 차량기반 도로조사시스템에 적용하는 방안을 제시하였다.
In recent years, multi-camera systems have been recognized as an affordable alternative for the collection of 3D spatial data from physical surfaces. The collected data can be applied for different mapping(e.g., mobile mapping and mapping inaccessible locations)or metrology applications (e.g., industrial, biomedical, and architectural). In order to fully exploit the potential accuracy of these systems and ensure successful manipulation of the involved cameras, a careful system calibration should be performed prior to the data collection procedure. The calibration of a multi-camera system is accomplished when the individual cameras are calibrated and the geometric relationships among the different system components are defined. In this paper, a new single-step approach is introduced for the calibration of a multi-camera system (i.e., individual camera calibration and estimation of the lever-arm and boresight angles among the system components). In this approach, one of the cameras is set as the reference camera and the system mounting parameters are defined relative to that reference camera. The proposed approach is easy to implement and computationally efficient. The major advantage of this method, when compared to available multi-camera system calibration approaches, is the flexibility of being applied for either directly or indirectly geo-referenced multi-camera systems. The feasibility of the proposed approach is verified through experimental results using real data collected by a newly-developed indirectly geo-referenced multi-camera system.
본 연구는 지상모바일매핑시스템을 이용하여 취득한 중첩 전방위 영상을 이용하여 객체점의 3차원 좌표를 결정하는 방법을 제시하고 정확도를 분석하고자 한다. 제안된 방법은 먼저 개별 센서 및 대상공간에 좌표계를 정의하고 좌표계간의 관계를 설정한다. 이에 기반하여 전방위 영상의 한점에 투영되는 객체점이 위치한 직선을 유도하고, 공액점으로부터 결정되는 한쌍의 직선을 교차하여 객체점의 3차원 좌표를 결정한다. 제안된 방법을 통해 결정된 객체점의 좌표를 GPS와 토탈스테이션으로 측정한 검사점 좌표와 비교하여 정확도를 검증하였다. 본 연구의 결과 기선의 길이 및 카메라/대상객체 사이의 상호 위치를 적절하게 설정한다면 객체점의 상대좌표를 수 cm 내의 정확도로 결정할 수 있었다. 절대좌표의 정확도는 정오차로 인해 수 cm에서 1 m 정도를 보였다. 향후 카메라 좌표계와 GPS/INS 좌표계 사이의 관계를 보다 정확하게 설정하고 전방위 카메라의 보정을 통해 절대 좌표의 정확도를 개선할 계획이다.
하천 시설물의 효율적인 유지관리를 위해서는 대상물에 대해 지속적이고, 주기적인 데이터 취득이 선행되어야 한다. 하천 시설물은 일반 시설물과 달리 넓고 긴 지역을 따라 분포하고 있으므로 지상레이저스캐너, 토탈스테이션 및 GNSS를 활용하는 기존의 하천 측량 방법으로는 공간정보를 취득하는 데에 비용·인력·시간적 한계가 존재한다. 이에 반해, 모바일매핑시스템(Mobile Mapping System, 이하 MMS)은 플랫폼의 이동과 동시에 3차원 공간정보를 취득하므로 하천 시설물의 데이터 취득에 효율적이다. 따라서 본 연구진은 MMS를 활용하여 안양천 4 km 제방에 대해 20분동안 184,646,099개의 포인트를 취득했으며, 이를 10 m 간격의 종 방향으로 분할하여 378개의 횡단면을 추출하였다. 제방 횡단면 포인트 클라우드에서 제외지의 경사면 정보만 따로 분리하여 최대 및 평균 비탈 경사를 자동으로 계산하였으며, 이를 동일 제방에 대해 수동으로 계산한 값과 비교했을 때 RMSE 기준 최대 경사 1.124°, 평균 경사 1.659°의 정확도를 확인할 수 있었다. Reference 경사는 제방의 포인트 클라우드를 plot하고 경사 계산 시 위치정보를 사용하는 두 점을 직접 선택하여 수동으로 계산하였다. 또한 자동 추출한 경사를 하천기본계획 상의 비탈 경사면 설계 기준과 비교하여 MMS를 활용한 하천 시설물 검사의 가능성을 확인하였다.
정밀한 3차원 도로공간정보는 자율주행을 위한 기본 인프라로 안전한 자율주행을 위한 필수 데이터라 할 수 있다. MMS (Mobile Mapping System)은 도로공간정보 구축을 위한 장비로 활용되고 있으며, 관련 연구가 수행되고 있다. 하지만 MMS를 활용한 성과물의 정확도에 중요한 요인이 되는 기준점 거리가 성과물의 정확도에 미치는 영향을 분석한 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 MMS를 이용하여 취득되는 데이터의 기준점 거리별 정확도를 분석하고자 하였다. 연구대상지 도로에 대해 MMS를 이용하여 포인트클라우드 데이터를 구축하였다. 데이터 처리는 MMS 데이터는 기준점과의 거리를 고려하여 4개의 데이터를 구축하였으며, 정확도 평가를 위해 12개의 검사점 성과와 비교하여 정확도를 분석하였다. MMS 데이터의 정확도는 수평방향으로 -0.09m~0.11m, 높이방향으로 0.04m~0.19m의 차이를 나타내었다. 수평방향에 비해 수직방향의 오차가 크게 나타났으며, 기준점과의 거리가 증가함에 따라 정확도가 감소함을 알 수 있었다. 또한 구간의 거리가 길어질수록 기준점과의 거리가 하나의 데이터 셋에서 달라질 수 있기 때문에 추가적인 연구가 필요하며, 향후 여러 개의 기준점을 사용하는 방법에 대한 정확도 평가가 이루어진다면 정밀한 도로공간정보 구축을 위한 효과적인 기준점 활용 방안을 제시할 수 있을 것이다.
Terrestrial Laser Scanner and Airborne Laser Scanning is one of the state of art surveying equipments. So This study deals with the combined use of mobile TLS(Terrestrial Laser Scanner) with ALS(Airborne Laser Scanning) to extract shoreline's topography information. These two systems have their own pros and cons. Mobile TLS can capture the facades of a low story building along the shoreline fast and quickly. Meanwhile, Due to viewpoint restrictions of ALS data collection, the amount of detail, which is available for the building facades is very limited. Therefore, it is recommended that the co-registration and geo-referencing methods of both two should be developed and the application of both system for shoreline mapping also should be investigated.
국내 이동통신사들이 서로 다른 모바일 플랫폼을 채택하여 사용함으로 인해 개발자는 하나의 모바일 게임 콘텐츠를 서비스하기 위하여 각각의 플랫폼 특성에 맞추어 변환 작업을 하여야 한다. 하지만, 모바일 게임 콘텐츠를 타 플랫폼으로 이식하기 위한 변환 작업에 많은 시간과 비용이 소모되고 있다. 이는 다양한 콘텐츠가 제공되지 못하고 있는 원인이기도 하다. 본 논문에서는 이런 문제를 해결하기 위해 GNEX 플랫폼의 모바일 C 게임 콘텐츠를 WIPI 플랫폼의 자바 콘텐츠로 자동으로 변환해주는 콘텐츠 자동 변환기 시스템을 구현하였다. GNEX C-to-WIPI Java 콘텐츠 자동 변환기 시스템은 단시간 내에 다른 플랫폼으로 콘텐츠를 이식할 수 있도록 하여 동일 콘텐츠를 다른 이동통신사에 서비스하는데 소모되는 시간과 비용을 최소화해준다. 또한, 기존 콘텐츠를 자동 변환하여 타 플랫폼에 서비스함으로써 콘텐츠의 재사용성을 높이고, 신규 콘텐츠의 생산성을 높여 사용자에게는 다양한 모바일 게임 콘텐츠를 제공할 수 있도록 지원한다.
국내 이동통신사들이 서로 다른 모바일 플랫폼을 채택하여 사용함으로 인해 개발자는 하나의 모바일 게임 콘텐츠를 서비스하기 위하여 각각의 스마트폰 플랫폼 특성에 맞추어 변환 작업을 하여야 한다. 하지만, 기존의 모바일 게임 콘텐츠를 스마트폰 플랫폼으로 이식하기 위한 변환 작업에 많은 시간과 비용이 소모되고 있다. 이는 다양한 콘텐츠가 제공되지 못하고 있는 원인이기도 하다. 본 논문에서는 이런 문제를 해결하기 위해 GNEX 플랫폼의 모바일 게임 콘텐츠를 iPhone 플랫폼(iOS)의 스마트폰 콘텐츠로 변환해주는 모바일 콘텐츠 변환기 시스템을 구현하였다. GNEX-to-iPhone 모바일 콘텐츠 변환기 시스템은 단시간 내에 아이폰 스마트폰 플랫폼으로 콘텐츠를 이식할 수 있도록 하여 동일 콘텐츠를 다른 이동통신사에 서비스하는데 소모되는 시간과 비용을 최소화해준다. 또한, 기존 콘텐츠를 자동 변환하여 타 플랫폼에 서비스함으로써 콘텐츠의 재사용성을 높이고, 신규 콘텐츠의 생산성을 높여 사용자에게는 다양한 모바일 게임 콘텐츠를 제공할 수 있도록 지원한다.
최근 3차원 공간정보에 대한 수요가 증가함에 따라 신속하고 정확한 데이터 구축의 중요성이 증대되어 왔다. 정밀한 3차원 데이터 구축이 가능한 LiDAR (Light Detection and Ranging) 데이터를 기준으로 UAV (Unmanned Aerial Vehicle) 영상을 정합하기 위한 연구가 다수 수행되어 왔으나, MMS (Mobile Mapping System)로부터 취득된 LiDAR 점군데이터의 반사강도 영상을 활용한 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 MMS로부터 취득된 LiDAR 점군데이터를 반사영상으로 변환한 데이터와 UAV 영상 데이터의 정합을 위해 9가지의 특징점 기반매칭 기법을 비교·분석하였다. 분석 결과 SIFT (Scale Invariant Feature Transform) 기법을 적용하였을 때 안정적으로 높은 매칭 정확도를 확보할 수 있었으며, 다양한 도로 환경에서도 충분한 정합점을 추출할 수 있었다. 정합 정확도 분석 결과 SIFT 알고리즘을 적용한 경우 중복도가 낮으며 동일한 패턴이 반복되는 경우를 제외하고는 약 10픽셀 수준으로 정확도를 확보할 수 있었으며, UAV 영상 촬영 당시 UAV 자세에 따른 왜곡이 포함되어 있음을 감안할 때 합리적인 결과라고 할 수 있다. 따라서 본 연구의 분석 결과는 향후 LiDAR 점군데이터와 UAV 영상의 3차원 정합을 위한 기초연구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
DEM(Digital Elevation Model)은 지형에 대한 높이를 수치로 저장한 3차원 공간정보로 식생과 인공지물을 포함하지 않는 지형만의 표고값을 의미하며, 지형에 대한 3차원 시각화, 경사분석, 건설공사를 위한 설계 및 물량산출 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 최근 3차원 공간정보 구축과 관련된 많은 연구들이 이루어지고 있지만 DEM 생성과 관련된 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 MMS(Mobile Mapping System), UAV 이미지 및 UAV LiDAR(Light Detection And Ranging)를 이용하여 DEM을 구축하였으며, 각각의 결과물에 대한 정확도 평가 및 분석을 수행하였다. 연구결과 MMS와 UAV LiDAR에 의해 생성된 DEM의 정확도는 ±4.1cm 이내였으며, UAV 이미지를 이용한 DEM은 ±8.5cm의 정확도를 산출하였다. 또한 각각의 방법에 의한 자료처리 과정 및 결과물에 대한 비교를 통해 MMS, UAV 이미지, UAV LiDAR의 특징 및 효율성을 제시할 수 있었다. MMS 및 UAV를 활용한 DEM 구축은 지형에 대한 분석 및 가시화, 건설공사를 위한 기초자료 생성, 공간정보를 활용한 서비스 등 다양한 분야에 활용이 가능할 것이며, 관련 업무 효율성을 크게 향상시킬 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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