• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2010년 춘계학술발표회 논문집
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• pp.225-226
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• 2010

The problem in orthoimage generation is to recover occlusion areas. In this study, occlusion areas - double mapping regions of the building roofs - were mutually corrected by using multiple images. The proposed method could be efficient for generating true orthoimages in urban areas.

• 한국측량학회지
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• 제28권1호
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• pp.83-92
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• 2010

고해상도 항공 디지털 사진기와 고밀도 3차원 데이터를 획득할 수 있는 항공 레이저 스캐너의 보급은 사진측량 및 공간정보 분야에 큰 발전을 가져왔다. 본 연구는 패치기반의 정사영상을 생생하여 폐색지역을 탐색하고 정사영상에서 발생하는 폐색지역을 복원하여 정밀정사영상을 생성하는 방법을 개발하는 것을 목적으로 한다. 정사영상에서 발생하는 폐색지역의 처리를 위하여 대상지역을 포함하고 있는 다중 영상들을 이용하여 상호 복원하는 방법을 개발하였다. 제시된 방법을 적용하면 폐색지역이 많이 발생하는 도심지역의 정밀정사영상을 효율적으로 생성할 수 있을 것으로 판단된다.

• Spatial Information Research
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• 제19권3호
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• pp.33-42
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• 2011

항공사진을 이용한 3차원공간정보구축 방법이 대두됨에 따라, 효율적인 작업 방법과 활용 방안에 대한 논의가 지속되어져 오고 있다. Pictometry를 활용한 3차원공간정보구축에는 경사사진과 수직사진이 동시에 획득되어지므로 기존 사진측량이론과 상이한 다각촬영(Multi-Looking)카메라의 작업방법에 따라 3차원 위치결정을 수행한다. 이때 지상기준점의 관측수량 및 배치는 최종성과물인 정밀정사영상(True Orthoimage)의 절대정확도에 영향을 미치게 된다. 따라서 본 연구에서는 지상기준점 수량 및 배치에 따른 정밀정사영상의 정확도 평가를 수행하고 허용오차범위를 만족시키는 지상기준점 선점 기준을 확인하였으며 다각촬영카메라의 3차원위치결정 작업방법에서 효율적인 지상기준점 관측 방안을 제시하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권3호
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• pp.339-353
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• 2023

고해상도 위성영상의 제공이 증가함에 따라 위성영상의 위치정확도 향상이 요구되고 있다. 이를 위해 기복변위를 제거하고 인공지물의 정위가 수립된 정사영상 생성의 중요성이 높아지고 있다. 본 논문에서는 기존에 구축된 건물 높이 데이터베이스를 이용하여 원본 위성영상에서의 건물 옥상면과 건물포함영역을 자동으로 추출하였다. 이후 추출된 건물 옥상면을 정위치 편집하여 건물 정위 레이어(layer)를 생성하였다. 추출된 건물포함영역을 이용하여 위성영상에서 건물영역을 공백 처리하여 비건물 정위 레이어를 생성하였다. 이후, 실감정사 건물레이어와 실감정사 비건물레이어를 중첩하여 최종 정사영상을 제작하였다. 본 연구에서 제안한 방법은 KOMPSAT-3 및 KOMPSAT-3A 위성영상을 이용해 실험하였으며, 실험 결과를 수치지형도와 중첩하여 검증을 수행하였다. 실험결과 건물 정위 레이어는 0.4 m의 위치 오차를 가지는 것으로 나타났다. 제안 방법을 통해 도심지역에 대한 자동 실감정사영상 생성의 가능성을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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• pp.181-184
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• 2008

The quality of orthoimages mainly depends on the elevation information and exterior orientation (EO) parameters. Since LiDAR data directly provides the elevation information over the earth's surface including buildings and trees, the concept of true orthorectification has been rapidly developed and implemented. If a LiDAR-driven digital surface model (DSM) is used for orthorectification, the displacements caused by trees and buildings are effectively removed when compared with the conventional orthoimages processed with a digital elevation model (DEM). This study sequentially utilized LiDAR data to generate orthorectified digital aerial images. Experimental orthoimages were produced using DTM and DSM. For the preparation of orthorectification, EO components, one of the inputs for orthorectification, were adjusted with the ground control points (GCPs) collected from the LiDAR point data, and the ground points were extracted by a filtering method. The orthoimage generated by DSM corresponded more closely to non-ground LiDAR points than the orthoimage produced by DTM.

• 대한원격탐사학회지
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• 제24권5호
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• pp.463-471
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• 2008

The quality of orthoimages mainly depends on the elevation information and exterior orientation (EO) parameters. Since LiDAR data directly provides the elevation information over the earth's surface including buildings and trees, the concept of true orthorectification has been rapidly developed and implemented. If a LiDAR-driven digital surface model (DSM) is used for orthorectification, the displacements caused by trees and buildings are effectively removed when compared with the conventional orthoimages processed with a digital elevation model (DEM). This study utilized LiDAR data to generate orthorectified digital aerial images. Experimental orthoimages were produced using digital terrain model (DTM) and DSM. For the preparation of orthorectification, EO components, one of the inputs for orthorectification, were adjusted with the ground control points (GCPs) collected from the LiDAR point data, and the ground points were extracted by a filtering method used in a previous research. The orthoimage generated by DSM corresponded more closely to non-ground LiDAR points than the orthoimage produced by DTM.

• Spatial Information Research
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• 제19권1호
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• pp.51-59
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• 2011

라인빙식의 항공디지털 카메라인 ADS 80의 후방(backward)영상으로 정사영성을 제작하고 건물의 기복 변위와 폐색영역을 보정 후, True Ortho Photo을 제작하였다. 또한 제작된 정사영상과 True Ortho-Photo을 검증을 위해 지상검사점, 사진기준점을 이용하여 평면 위치정확도 평가 및 분석한 결과, 프레임방식과 비교하여 상대적으로 소량의 지상기준점을 이용하여 고품질의 정사영상을 제작할 수 있었다. 또한 라인 방식 카메라의 True Ortho Photo 제작 시, 종중복도가 100%이므로 폐색영역 보정시에 효과적임을 검증 할 수 있었다.

• 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.

• 대한원격탐사학회지
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• 제22권2호
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• pp.131-139
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• 2006

중심투영 기하를 가진 항공사진과 마찬가지로 IKONOS 위성 영상도 CCD 라인에서 중심투영 기하를 갖는다. 이로 인해 건물, 지형 등에 의한 영상 폐색이 존재하지만, IKONOS 영상의 정사보정을 위해 RPC 표정정보를 이용하여 폐색을 감지하는 것은 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 영상 취득시의 위성 고도각과 방향각을 이용하여 폐색 영역을 탐지하고 중복 영상을 활용한 폐색 영역의 영상복원을 수행하여, 실제적인 IKONOS 정사 영상을 제작하였다. 그리고, 생성된 정사 영상의 위치정확도로부터 폐색 탐지 알고리즘의 적합성을 평가하였다.

• 한국측량학회지
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• 제34권1호
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• pp.53-62
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• 2016

최근 초경량 무인비행장치(UAS: Unmanned Aerial System)에 저가의 소형 항법장치와 카메라 등의 센서를 탑재하여 지상의 공간정보를 신속하고 정확하게 취득하는 무인항공사진측량(UAV Photogrammetry)이 크게 주목받고 있다. 특히, 무인 항공사진측량은 저가의 일반 카메라로 취득된 다량의 고해상 영상을 컴퓨터 비전기술을 접목한 영상처리 소프트웨어로 정사영상과 DEM 등을 신속히 생성할 수 있어 기존의 항공사진측량을 서서히 대체하고 있다. 따라서 무인항공사진측량의 활용분야는 정밀한 위치정보를 요구하는 대축척 지형도제작과 지적측량 등에까지 확장 적용되고 있다. 본 연구에서는 고정익 무인항공기로 지상표본거리(GSD: Ground Sample Distance) 4cm로 촬영된 영상을 이용하여 농경지 필지의 경계설정 정확도 실험 결과를 소개하였다. 연구결과, 지적현황측량 성과와 비교하여 무인항공 정사영상으로부터 추출된 필지경계점의 정확도는 8cm미만으로 축척 1:500 지적측량을 위한 연결교차의 허용범위를 만족하였다. 그리고 면적오차는 비교 기준면적인 1,969m²에 비하여 약 0.2%(3.3m²) 미만의 무시가능한 미소 오차가 발생하였다. 따라서 무인항공사진측량은 농경지의 필지경계 설정을 위하여 충분히 적용 가능한 전도유망한 기술임을 입증하였다.