• 대한공간정보학회지
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• 제17권3호
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• pp.71-79
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• 2009

본 연구에서는 단일 고해상도 영상으로부터 그림자와 건물 연직선을 이용한 3차원 건물 정보 추출 알고리즘을 확장하여 메타정보가 없는 단일 고해상도 영상에서도 3차원 건물 정보 추출 생성 방법을 제안하고, 이를 통해서 3차원 건물 모델 생성 가능성에 대해서 연구하였다. 제안된 방법은 메타정보가 없는 영상에서 기준 건물을 선택하고, 기준 건물에 높이를 부여하여 이로부터 센서와 태양의 고도각 및 방위각을 추정한다. 스테레오 IKONOS 위성영상에서 추출한 건물의 높이를 실제 높이라고 가정했을 때, 제안된 방법으로 메타정보를 이용하지 않고 IKONOS 영상으로부터 추출한 20개의 건물 높이 RMS 오차는 3m 미만이었으며, 5개의 건물 수평 위치를 1:1000 수치지형도의 건물 수평 위치와 비교한 결과, RMS 오차가 3m 미만이었다. 또한 제안된 방법을 구글어스로부터 추출한 영상에 적용한 결과, 17개 건물 높이의 RMS 오차가 3m 미만이었다. 제안된 방법으로 생성한 3차원 건물 모델을 육안으로 비교한 결과, 메타정보를 이용하여 생성한 3차원 건물 모델과 유사한 높이 패턴을 보여주었다. 이를 통해서 제안된 방법으로 메타정보가 없는 고해상도 영상에서 3차원 건물 모델이 추출될 수 있다고 판단하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2009년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.13-17
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• 2009

고해상도 위성영상의 분류 기술은 최근 가장 활발히 연구되고 있는 분야 중 하나로 텍스쳐(texture), NDVI, PCA 영상 등 다양한 전처리 정보들을 추출하고 이를 멀티스펙트럴 밴드와 조합하여 분류 정확도를 높이는 기술을 개발하는 연구들이 주를 이루고 있다. 고해상도 위성영상에서 건물의 그림자와 옆벽면의 폐색 지역은 개체 추출 및 분류를 방해하는 주된 요인이 되며, 다양한 형태와 분광특성을 갖는 개개의 건물은 자동 분류 과정을 통해 제대로 식별되지 않는다는 한계를 갖는다. 이에 본 연구에서는 KOMPSAT-2 단영상으로부터 효율적으로 건물 정보 및 토지피복을 분류하기 위하여, 추출된 건물 정보를 바탕으로 건물의 그림자와 폐색지역을 보정한 후 비건물 지역에 대한 분류를 수행하여 분류 정확도를 높이고자 하였다. 우선 삼각벡터구조 기반의 반자동 인터페이스를 이용하여 건물의 3차원 모델 및 그림자 영역을 추출하고 이로부터 추출된 그림자 영역을 효과적으로 보정하기 위해 반복 선형회귀 연산을 이용한 그림자 보정을 수행한 후 inpainting 기법을 건물 폐색영역 복원에 적용하여 영상의 품질을 향상시켰다. 이러한 과정을 통해 도심 지역의 영상 분석에 있어 가장 큰 오차를 일으키는 인공물의 그림자와 폐색에 의한 오차를 최소화한 후 분류에 적용하여 이를 보정 전 영상을 이용한 분류 결과와 비교하였다.

• 한국측량학회지
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• 제26권2호
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• pp.149-156
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• 2008

본 연구에서는 고해상도 단영상과 수치지도를 이용하여 건물정보 추출 및 갱신을 위한 방법을 개발하는데 연구의 목적이 있다. 이를 위해 우선 QuicBird 단영상과 수치지도의 자동기하보정을 통한 수치정사영상을 제작하였다. 건물레이어와 Canny 에지 추출자에 의해 획득된 영상에지와의 템플릿 매칭과정을 통해 건물높이정보를 추출하였다. 최종적으로 앞선 매칭결과를 그리디 스네이크 알고리즘의 초기치로 사용하여 일부건물에 대한 형상을 수정하였다. 제안된 기법의 효율성을 평가하기위해 LiDAR DSM과 1:1,000 수치지도를 이용하여 정확도 평가를 수행하였다. 실험결과 제안한 기법은 건물정보 추출 및 갱신에 유용하게 적용될 수 있으리라 판단된다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2008년도 공동춘계학술대회
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• pp.167-172
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• 2008

본 연구는 다양한 형상과 정보를 가질 뿐만 아니라 신축 및 재건축을 통하여 끊임없이 갱신되는 건물에 대해 3-D GIS를 구축하기 위한 기초자료를 효율적으로 획득하고 관리하기 위한 방법을 제시한다. 먼저 BIM과 GIS의 정보모델의 특징들을 비교해 보고, 가상도시 구축을 위한 CityGML에 대한 개요와 건물의 세밀도(Level of Detail)를 살펴본 다음, BIM으로부터 CityGML에 따른 건물정보를 추출하기 위한 프로토타입을 구현하여 실행사례를 보인다. 본 연구의 접근방법은 건축설계 및 건축관련 엔지니어링 사무소, 또는 건설회사에서 CAD로 작성한 기존의 건물 및 부지에 관련한 2, 3차원 정보뿐만 아니라 새로운 추세로 자리잡는 BIM 정보를 활용할 수 있어 국가GIS 구축을 위해 건물 외형과 내부 모델을 생성하기 위한 많은 노력을 절감할 수 있다는 장점이 있다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2008년도 공동추계학술대회
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• pp.144-145
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• 2008

본 연구는 라이다 자료를 이용하여 건물영역을 추출하고 건물모델을 구성하는 선형과 면요소들을 추출하는 기법을 제시하였다. 라이다 자료는 지형지물의 표고값을 정확하고 직접적인 방식으로 제공함으로써 기존의 항공사진에 비하여 매칭과정을 필요로 하지 않는 장점을 가지고 있다. 하지만 라이다 점들은 해당 수평위치에 대한 표고값만을 제공하기 때문에 지표 위의 지형지물들을 추출하기 위해서는 먼저 점들간의 기하학적인 관계를 분석하여 그들을 구성하는 선이나 면요소들을 추출해야 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 먼저 라이다 자료를 라스터 형태로 변환한 후, 이미지 프로세싱을 통하여 상대적으로 낫은 영역과 높은 영역으로 분리하여 각각 지형과 건물영역으로 분류하였다. 다음으로 건물영역 경계로부터 건물 외곽선을 추출하고 건물영역 내에 면요소들을 통계분석을 통하여 추출하였다. 실험결과를 통하여 제시한 기법들은 비교적 복잡한 형태의 건물 지붕면과 외곽선을 성공적으로 분할하고 추출할 수 있음을 보여준다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권3D호
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• pp.535-540
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• 2006

본 논문에서는 고해상도 컬러 입체영상을 활용하여 도심지역의 3차원 건물정보를 효율적으로 복원하기 위한 일련의 처리방법을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안된 방법은 BDT 기법을 활용한 건물 추출, Hausdorff 거리와 컬러인덱싱 기법을 활용한 영상정합, 마지막으로 사진측량기법을 활용한 건물복원 등의 3단계의 처리과정을 포함하고 있다. 제안된 알고리즘의 실험은 고해상도 위성영상의 대표격인 IKONOS 컬러 입체영상을 대상으로 수행되었으며, 실험을 통해 건물추출에 있어서 영상의 배경부분과 건물부분의 밝기값의 분산을 증가시키는 BDT 기법이 건물추출에 우수함을 확인할 수 있었다. 또한, 2가지 건물인식기법을 활용한 영상정합 과정에 있어서도 컬러정보와 경계정보를 모두 사용할 경우 대부분의 추출건물들을 자동인식하고 이를 초기위치로 원활한 영상정합이 수행될 수 있음을 확인하였다. 최종적으로 실험지역에 대한 3차원 건물정보는 전방 다항식비례모형을 통해 획득되었으며 기준자료와의 비교를 통해 정확도 분석을 수행하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제13권2호
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• pp.65-69
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• 2005

GIS 분야에서 도심 건물 지역의 3차원 자료 생성에 대한 관심이 대두되면서 효율적인 3차원 자료 구축에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 3차원 자료 생성과 관련된 연구는 대부분 항공사진, 위성영상, LIDAR자료를 이용한 건물 추출 및 건물 고도 복윈 기법 개발에 초점을 두고 있다. 항공사진 및 위성영상의 단일 자료를 이용한 건물 고도의 추출이나 복원은 광학 영상의 기하학적 왜곡으로 많은 어려움이 있다. 건물의 고도를 추출하기 위해서는 일반적으로 입체 영상을 이용하는데, 광학 영상의 기복 변위로 인해 영상정합 시 오정합이 발생할 수 있어 부정확한 결과를 초래할 수 있다. 건물의 고도 추출을 위해서 국내 외적으로 단일 자료만을 이용하지 않고 2차원 GIS 자료(예, 수치지형도)와 같은 기 구축된 자료를 함께 활용하는 기법 개발이 진행되고 있다. 본 연구에서는 항공사진(1/5,000)과 기 구축되어 활용되고 있는 수치지형도(1/1,000)를 이용한 건물 고도 추출 기법 개발에 관한 연구를 수행하였다. 영상정합 대상점을 제한하기 위해 건물 영상에서 관심점을 추출하여 이용하였으며, 본 연구 성과의 정확도를 검증하기 위해 수치도화 장비를 이용한 건물 고도 모형 성과와 비교 평가하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제13권3호
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• pp.59-67
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• 2005

도시지역의 대부분을 차지하는 건물에 대한 3차원 공간정보는 지도제작뿐 아니라 무선 통신망 설계, 카 내비게이션, 가상도시 구축 등에 근간이 되는 주요 정보이다. 대표적인 수동센서(passive sensor)로부터 얻어진 수치항공사진은 높은 수평 위치정확도를 가지는 반면 중심투영과 폐색지역에 의한 원천적인 문제로 인하여 자동화 과정이 어렵다. 반면 능동센서인 LIDAR 시스템은 지표면에 대한 비정규 점군 형태의 3차원 정보를 빠르고 정확하게 제공한다. 하지만 데이터 취득 특성상 건물의 외곽선과 같은 정보의 획득에는 어려움이 있다. 본 연구에서는 수치항공사진과 LIDAR 데이터를 용합하여 건물의 외곽선을 자동으로 추출하는 방법을 제안하였다. 실험 결과 본 연구에서 제안한 방법은 복잡한 형태의 건물의 외곽선 추출에 우수한 결과를 보여주었으며, LIDAR 데이터와 수치항공사진을 이용해 건물을 자동으로 추출할 수 있는 가능성을 제시하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제17권1호
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• pp.43-52
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• 2009

라이다 자료는 건물에 대한 3차원 정보를 제공하고 있는 자료원으로서 도시계획을 위한 3차원 모형화와 건물의 가시권 분석과 같은 다양한 모형화에 이용되고 있다. 본 연구에서는 라이다 자료만을 이용하여 영상처리기법과 점자료처리기법에 기반하여 사용자의 개입을 최소화하면서 자동으로 건물을 추출할 수 있는 기법을 제안하였다. 입력된 라이다 자료를 이용하여 건물영역과 비건물영역을 분리하기 위하여 먼저 영상처리기법을 적용하였다. 또한 건물영역은 높이값에 대한 통계분석을 통해서 건물의 주옥상면과 남아있는 부분으로 구분하여 자료처리를 수행하였다. 아파트형, 계단형, 복합형 등의 다양한 유형의 건물이 존재하는 연구대상지역의 실험을 통해서 본 연구에서 제안한 자료처리기법을 적용하여 약 90%의 건물을 자동으로 추출할 수 있었다.

• 한국측량학회지
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• 제37권6호
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• pp.545-554
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• 2019

본 연구에서는 기존의 연구들에서 주로 사용하여왔던 현장측량, 항공사진, 라이다 데이터 등의 취득이 원천적으로 어려운 지역에 대한 건물 영역 추출을 구현하고자 하였다. 이에 접근성에 큰 영향을 받지 않는 거의 유일한 데이터인 고해상도 위성영상을 활용한 방법론을 제시하고자 한다. 영상정합을 통해 추출되는 점군 데이터 또는 DSM(Digital Surface Models)을 활용한 건물 영역 추출은 데이터내의 높은 잡음과 다수의 빈 영역으로 인해 그 정확성에 한계를 보이고 있다. 따라서 본 연구에서는 영상 정합을 통해 얻어진 3차원 점군 데이터, 영상의 색상 및 선형 정보를 결합하여 건물 영역 추출을 수행하는 하이브리드식 접근법을 제안하였다. 일차적으로 다중영상정합으로 얻어진 3차원 점군 데이터로부터 지면점과 비지면점을 분리하고, 비지면점으로부터 초기 건물 대상지를 추출한다. 이후, 영상의 색상기반 분할을 수행하여 얻어진 결과와 초기 건물 대상지를 결합하여, 색상분할기반 건물 대상지를 추출한다. 이어서 영상의 선형 추출 및 공간 분할정보를 이용하여 최종적인 건물 영역을 선정하게 된다. 본 논문에서 제시한 건물 영역 자동 추출 방법론은 Correctness: 98.44%, Completeness: 95.05%, 위치오차: 1.05m 정도의 성능을 보임을 확인하였으며, 더불어 직각형태 이상의 복잡한 건물 영역도 잘 추출함을 확인하였다.