본 연구는 무선조정 헬리콥터에 1000만 화소 카메라인 비측량용 카메라를 장착하였다. 그리고 상공에서 촬영되는 영상을 지상에서 제어하면서 중복도를 고려하여 촬영하였다. 획득된 영상으로부터 영상정합에 의해 불규칙 삼각망을 추출하여 수치표고모형(DEM)을 나타낼 수가 있었으며, 재래적인 측량방식인 Total Station에 의해 관측된 기준점 및 검사점과의 정확도를 비교 검토한 결과 X방향으로는 $-0.194{\sim}0.224m$, Y축으로는 $-0.088{\sim}0.180m$, Z축으로는 $-0.286{\sim}0.285m$ 정도의 오차를 얻을 수 있었다. 또한, 검사점에 대한 오차의 RMSE를 표현하면, X축 방향으로 0.021388m, Y축 방향으로 0.015285m, Z축 방향으로 0.041872m로 나타났다. 이러한 사진촬영 및 분석방법으로 기존의 Total Station 측량방법보다 더 많은 지형표고자료를 취득하는데 좋은 방법이라 판단된다.
최근 무인항공기(UAV : Unmaned Aerial Vehicle)는 신속하고 정확하게 3차원 공간정보를 구축하는 새로운 기술로 다양한 분야에서 연구와 활용이 증가하고 있다. 이러한 무인항공기는 위성측량이나 기존 항공측량에 비해 경제적이며 5cm급 이하의 고해상도 영상을 편리하게 취득할 수 있다는 장점을 지니고 있다. 따라서 본 논문에서는 무인항공기와 비측량용 디지털 카메라를 이용하여 3차원 공간정보의 제작 가능성과 기존 수치사진측량 시스템과의 호환성 분석을 위하여 무인항공기 전용 S/W 및 DPW(Digital Photogrammetry Workstation)를 이용해 성과품인 수치표고모델과 정사영상을 제작하고 정확도 분석을 수행하였다. UAV 전용 S/W와 DPW로 제작된 수치표고모델과 정사영상의 정확도 분석 결과 UAV 자료와 기존 수치사진측량 시스템과의 호환성은 낮은 것으로 판단된다.
본 연구에서는 무인항공기(UAV:Unmanned Aircraft Vehicle)의 입체영상을 이용하여 사진측량학 원리를 적용하므로서 수치표고모형, 실감정사영상 및 3차원 수치 데이터를 제작 및 평가를 수행하였다. 스테레오 입체시를 수행하기 위해서는 수치도화기(DPW:Digital Photogrammetric Workstation)를 필수적으로 이용해야 하는데 본 연구에서는 최근 산자부에서 개발된 3차원 공간정보 제작시스템인 GEOMAPPER 1.0을 사용하였다. 무인항공기의 중복된 두 영상을 이용하여 입체시 생성하기 위해서는 카메라의 내부표정요소와 외부표정요소가 계산되어야 하며, 정확한 입체시를 위해서 비항측용 일반 카메라의 렌즈왜곡에 대한 정확한 보정이 필수적이다. 렌즈의 왜곡보정 및 지상기준점을 이용한 표정요소의 결정은 상업용 소프트웨어인 PhotoScan 1.4를 사용하였다. 무인항공기는 케이로보틱스의 고정익 장비(KD-2)를 사용하였고 항공삼각측량과정을 통하여 최종적으로 실감정사영상을 생성하고 수치지형도를 일부 제작하여 수치도화의 오차분석을 수행하였다. 그 결과 입체도화 방식으로 축척 1:1/2,500~1/3,000 수치지형도의 제작 가능성을 확인 할 수 있었다.
To evaluate the accuracy of UAV photogrammetry for Hyangho coast, eastern coast of Korea, we conducted a field experiment wherein UAV photogrammetry test was repeated three times. Since the Haygho coast is located within a military reservation zone, it was necessary to obtain permission to gain access to the beach and to have sensitive aerial photographs showing military facilities inspected and cropped. The standard deviation of the UAV shooting position between the three tests was less than 1 m, but repeatability of footprint on the ground was low due to wind-driven variability of the UAV pose. Self-calibrating bundle adjustment(SCBA) of implementing non-metric camera calibration was failed in one test. In two tests, the vertical error was twice as large as the pixel size except for those areas that were subject to security inspection and cropping. Given the problems that can arise with regard to the repeatability of the shooting area as well as the possibility of failure with regard to SCBA, we strongly recommend that UAV photogrammetry in coastal areas needs to be repeated at least twice.
기존의 연구에서는 홍채 특징 추출을 위해 검출된 원형 홍채 영역을 직교 사각형 홍채 영상으로 스트레칭 및 보간 하는 작업을 수행하였다. 이러한 경우 실제 홍채 특징이 왜곡되는 현상이 발생한다. 본 논문에서는 홍채 영상의 왜곡 없이 정확하게 홍채 특징을 추출할 수 있는 방법을 제안한다. 본 연구는 다음과 같은 세 가지 장점을 가지고 있다. 첫 번째, 극좌표 원형 영상 방식을 이용하여 기존의 직교 사각형 영상 방식보다 인식 성능 면에서 우수하다는 점을 해밍거리, 코사인거리, 유클리디안 거리의 3가지 metric을 이용하여 실제로 비교해본 점이며, 두 번째, 최근 홍채인식 연구의 주된 흐름인 품질이 좋지 못한 Non-Ideal 홍채 영상 중 하나의 형태인 홍채 카메라의 중심을 쳐다보지 않은 상태에서 취득된 홍채 영상의 동공과 홍채 중심 위치가 많이 차이나는 경우에 동공과 홍채 경계를 각각 원형 경계 검출로 경계를 찾은 후, 영상에 대한 보간(interpolation)없이 극좌표 원형 홍채 영상에서 직접 특징을 추출함으로써 홍채인식의 성능을 향상한 점이다. 마지막 세 번째는 극좌표 원형방식을 사용할 경우 발생하는 중복 포인트 문제를 해결한 것이다. 이러한 중복 포인트들은 같은 위치에서 여러 홍채 특징을 추출하는 현상을 야기함으로서 저주파 홍채 특징을 생성하는 결과를 낳게 된다. 즉, 홍채 특징의 신호 변화가 실제로 존재함에도 불구하고 같은 위치에서의 여러 홍채 특징들을 추출함으로써 파형변화가 적은 비슷한 홍채 신호를 만들게 된다. 중복 포인트가 주기적으로 많이 발생하는 동공부근의 첫 번째 트랙에 가버필더 적용 시 필터의 주파수를 작게 하여 중복 포인트에 의해 발생된 저주파 홍채 신호를 정확하게 추출하게 함으로써 홍채 인식 성능을 향상 시킨 점이다. 실험 결과, 기존의 직교 사각형 영상 기반 방식이 EER 0.29% 와 d'값 5.8 이였으며, 제안하는 극좌표 원형 방식이 EER 0.16% 와 d'값 6.4로 인식 성공률이 보다 높음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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