• 대한원격탐사학회지
• /
• 제33권6_2호
• /
• pp.1139-1149
• /
• 2017

수목을 3차원 구조로 정량화하는 것은 다양한 환경분석 모델링의 입력 자료로써 매우 중요하다. 그러나 3차원 측량이 가능한 라이다는 고비용과 전문인력이 필요해 파편화된 소규모의 도시녹지를 측량하기에는 경제적 장비운용적 차원에서 현실적이지 않다. 또한 수목은 계절에 따라 민감하게 변화하므로 시계열 모니터링으로 도시생태계를 이해하려면 높은 빈도로 쉽고 빠르게 수관구조를 측량할 수 있는 디바이스와 이에 맞는 정량화기법의 개발이 필요하다. 환경분석 모델링의 입력 자료로써의 필요가 아니더라도, 도시내 수목의 크기와 나이는 관리비용, 생태계서비스, 경관, 안전 등과 직결되므로 반드시 정보화될 필요성이 있다. 본 연구에서는 도시내 수목의 3차원 환경정보 데이터를 생성하기 위한 디바이스와 방법론으로써 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)와 SfM-MVS(Structure from Motion-Multi View Stereo), solid modeling을 제시하였다. 따라서 제시된 device와 방법론의 검증을 목표로 하여 다음과 같이 분석을 수행하였다. 첫째, stereo image들로부터 생성된 point cloud로 측량한 결과의 정확도를 지상 라이다 자료와 비교 검증하였다. 두 번째, UAV촬영 사진개수를 감소시킴에 따라 변화하는 point cloud의 밀도가 수목의 부피 및 크기 정량화 결과에 어떤 영향을 주는지를 살펴봄으로써 고해상도의 point cloud가 정밀한 수목 측량에 꼭 필요한 요소인지를 확인하여 보았다. 마지막으로, 수목 부피의 정량화 및 형상화를 위해 solid model이 얼마나 적합한가를 검증하고자 다른 3D type의 측정치와 비교하였다. 분석의 결과를 통해, UAV와 SfM-MVS 그리고 solid model을 이용하면 단일수목을 손쉽게 저비용 높은 시간해상도로 정량화 및 형상화가 가능함을 확인하였다. 다만, 본 연구는 단일 개체목만을 대상으로 한 연구이므로 더 넓은 녹지에 적용하기 위해서는 이에 맞는 비행계획의 수립, 다양한 공간정보 데이터와의 융합, 녹지규모 확대에 따른 정량화 기법의 개선 등 앞으로 이를 발전시킬 수 있는 후속연구가 필요하다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제25권5호
• /
• pp.798-807
• /
• 2020

디지털 카메라와 휴대폰 카메라의 발달로 인해 이미지를 기반으로 3차원 물체를 복원하는 기술이 크게 발전했다. 하지만 Structure-from-Motion(SfM)과 Multi-view Stereo(MVS)를 이용한 결과인 dense point cloud에는 여전히 듬성한 영역이 존재한다. 이는 깊이 정보를 추정하는데 있는 어려움과, 깊이 지도를 point cloud로 fusing할 때 이웃 영상과의 깊이 정보가 불일치할 경우 깊이 정보를 삭제하고 point를 생성하지 않았기 때문이다. 본 논문에선 평면을 모델링하여 삭제된 깊이 정보에 새로운 깊이 정보를 부여하고 point를 생성하여 기존 결과보다 dense한 point cloud를 생성하는 알고리즘을 제안한다. 실험 결과를 통해 제안하는 알고리즘이 효과적으로 기존의 방법보다 dense한 point cloud를 생성함을 확인할 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
• /
• pp.1275-1277
• /
• 2022

Structure-from-Motion(SfM), Multi-view Stereo(MVS)이 이용되는 3D Reconstruction 과정에서 생성된 3D 포인트 클라우드는 RGB 영상에 기반하여 생성되므로 실제 객체 혹은 Scene 과 달리 point 와 point 간에 존재하는 빈 공간이 발생한다. 이를 개선하기 위하여 3D 포인트 클라우드를 이용하여 3D Mesh 를 복원하는 Mesh Reconstruction 과정을 거치게 된다. 본 논문에서는 Mesh Reconstruction 과정에서 자유공간 지지도에 기반해 수정한 가중치를 이용하는 효율적인 방법을 제안한다. 실험을 통하여 제안한 알고리즘을 이용한 복원 결과가 기존보다 개선됨을 보인다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
• /
• pp.204-207
• /
• 2021

LiDAR 장비 및 SfM 과 MVS 방법을 이용하여 생성된 point cloud 와 mesh 에는 항상 노이즈가 포함되어 있다. 이러한 노이즈를 제거하기 위해선 노이즈와 edge 를 효과적으로 구분해낼 수 있어야 한다. 노이즈를 제거하기 위해 mesh 로부터 edge 를 먼저 구분해낸 후 edge 에 해당하는 영역과 평면에 해당하는 영역에 서로 다른 필터를 사용하는 많은 연구들이 있지만 강한 노이즈가 포함된 mesh 에서는 edge를 잘 구분해내지 못하는 문제가 존재한다. 이러한 방법들은 mesh 로부터 edge 를 구분해내는 알고리즘의 성능이 노이즈를 제거하는 전체 알고리즘의 성능에 큰 영향을 주기 때문에 강한 노이즈에서도 edge 를 잘 구분해낼 수 있는 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 PCA 와 graph-cut 을 이용하여 강한 노이즈가 포함된 mesh 에서 edge 영역을 추출하는 알고리즘을 제안한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
• /
• pp.1207-1210
• /
• 2022

2D 이미지로부터 카메라의 위치 정보를 추정할 수 있는 Structure-from-Motion (SfM) 기술과 dense depth map 을 추정하는 Multi-view Stereo (MVS) 기술을 이용하여 2D 이미지에서 point cloud 와 같은 3D data 를 얻을 수 있다. 3D data 는 VR, AR, 메타버스와 같은 컨텐츠에 사용되기 위한 핵심 요소이다. Point cloud 는 보통 VR, AR, 메타버스와 같은 많은 분야에 이용되기 위해 mesh 형태로 변환된 후 texture 를 입히는 Texturing 과정이 필요하다. 기존의 Texturing 방법에서는 mesh의 face에 사용될 image의 outlier를 제거하기 위해 color 정보만을 이용했다. Color 정보를 이용하는 방법은 mesh 의 face 에 대응되는 image 의 수가 충분히 많고 움직이는 물체에 대한 outlier 에는 효과적이지만 image 의 수가 부족한 경우와 부정확한 카메라 파라미터에 대한 outlier 에는 부족한 성능을 보인다. 본 논문에서는 Texturing 과정의 view selection 에서 depth 정보를 추가로 이용하여 기존 방법의 단점을 보완할 수 있는 방법을 제안한다.

• 천문학회보
• /
• 제43권1호
• /
• pp.72.4-73
• /
• 2018

북극 스발바르의 사면 지형에는 걸리가 발달되어 있다. 이러한 걸리는, 그 성인에는 여러 의견이 있으나, 화성에도 중고위도를 중심으로 다수 분포한다. 화성의 걸리는 2000년대에 들어 비로소 본격적으로 규명되고 있으나, 지형적 특성으로 인한 탐사의 한계로 지구에 분포하는 유사지형을 통한 비교 연구가 일반적이다(Costard, et al. 2007 등). 이 연구에서는 스발바르의 주도 롱이어비엔에서 UAV을 이용하여 획득한 DEM으로 스발바르 걸리를 측량하고, 이를 화성 중위도의 테라 사이메리아, 테라 시레넘, 노아 키스 테라에 분포하는 걸리와 비교하였다. Longyearbreen 빙하 전방에 위치한 사면을 UAV로 촬영하고, 이를 SfM-MVS(Structure from Motion & MultiView Stereo) 기법으로 3차원 점군 모델과 고해상도 DEM을 제작하여 분석하였다. 화성의 경우 MRO궤도 탐사선이 촬영한 HiRise DTM을 이용하여 분석하였다. 두 걸리는 기후와 지질 조건에 차이가 있음에도 불구하고 유사한 패턴을 보였다. 특히 테라 사이메리아에 위치한 걸리와 롱이어비엔 북사면의 걸리는 기준거리, 단면적, 폭, 경사, 제방 두께 등에서 상당한 정량적 유사관계가 있었다. 이는 두 행성의 걸리가 유사한 성인 및 형성 프로세스를 거쳤을 가능성을 시사한다. 측량 기법과 UAV 의 안정성을 개선시키면 지형 모델의 품질 향상 및 극지에서의 UAV 운용이 용이해질 것으로 기대된다. 또한 스발바르의 기후 요소 및 물리량 적용은 향후 화성 지형연구에도 응용할 수 있을 것으로 사료된다.