저가의 CCTV유형 CCD카메라를 기반으로 하는 수치 근거리사진측량 시스템의 산업정밀측정의 수행능력을 평가하기 위하여 CCD카메라, 프레임그래버, 수치영상 측정 및 자체검정 광속조정 기법을 통합한 수치근거리 사진측량시스템이 구축되었다. 이 시스템의 적용실험을 위하여 정육면체 형상의 인공어초를 대상물로하여 다중지점 수렴 네트워크상에서 수치영상을 획득하였다. 자체검정 광속조정기법에 의해 CCD 카메라의 기하학적 검정과 동시에 대상물 전면에 대한 사진삼각측량을 수행하였다. 또한 이미 높은 정확도 잠재성이 입증된 고해상도 스틸비디오 카메라(Kodak DCS)를 유사한 네트워크 조건에서 이용하여 처리함으로써 서로 다른 유형의 카메라를 기반으로 하는 두 시스템의 사진삼각측량 결과의 정확도를 비교하였다.
약화 사고 방지를 위한 약통 분류 알고리즘은 약통의 회전, 크기변화, 위치 이동 등의 기하학적 변화에 강인하여야 한다. 본 논문에서는 기하학적 변화에 강인한 SIFT(Scale Invariant Feature Transform)을 이용하여 약통을 실시간으로 정확하게 분류하는 알고리즘을 제안한다. 먼저, 약통 분류를 위해서 두드러진 특징으로 약통의 크기 정보인 최외곽 사각형을 이용하여 약통을 크기 별로 분류한다. 다음으로 최외곽 사각형내에서 라벨 영역을 추출하고, 회전을 고려한 관심영역을 추출한다. 그리고 추출된 관심영역에 대해 SIFT를 이용하여 약통을 분류한다. 또한 SIFT의 처리 속도를 개선하기 위하여 SIFT의 옥타브 수를 간소화하였다. 250개의 약통 영상에 대해 제안한 알고리즘의 성능을 평가한 결과, 모든 약통에 대해 정확히 분류함을 확인하였다. 또한 SIFT의 피라미드 레벨 간소화에 의해 처리 시간을 2배 이상 향상됨을 확인하였다.
본 논문에서는 손을 이용한 컴퓨터 비전 기술 기반의 증강 현실 시스템을 제안한다. 입력 영상에 가상의 물체를 정합하기 위해서는 정확한 특징점 추출과 추적 기술이 중요하다. 기존의 마커를 이용한 증강현실 시스템은 매우 안정성이 있지만 마커가 없이는 증강이 불가능하고 증강된 물체를 조작하는데 제한적인 상황을 제공하는 경향이 있다. 제안한 시스템은 손의 기하학적인 특성을 고려하여 적응적 최적 타원 검출 방법을 통해 손끝점을 특징점으로 추출한다. 그리고 손바닥 중심점을 기준으로 한 최단 거리 검출 방법을 이용하여 손끝점의 움직임을 추출해 가상의 객체를 안정적으로 정합한다. 실험을 통하여 특징점 추출이 약 82.0%의 정확도를 보였고 특징점 판별과 추적 성능 평가에서는 단지 약 1.8%와 2.0%의 오류를 보였다. 또한 제안한 시스템이 가상 객체의 안정적인 증강 측면에서, 효과적으로 카메라 사영 행렬을 획득하여 마커를 이용한 시스템을 대체할 수 있음을 확인하였다.
기하학적 비선형성을 고려한 두 개의 비선형 프레임요소의 co-rotational 정식화 과정을 제시한다. 운동학적으로 엄밀한 첫 번째 프레임요소는 변형된 상태의 총 변형성분으로부터 부재력을 산정하며, 정확한 접선강성행렬을 적용한다. 아울러 total Lagrangian 및 updated Lagrangian 정식화에 따른 첫 번째 요소의 엄밀한 접선강성행렬이 동일하다는 것을 보인다. 이에 반하여 두 번째 프레임요소는 절점과 절점사이의 변형을 무시하고 직선으로 가정하여 근사적인 접선강성행렬을 산정하고, 반복계산 시 증분변위로 부터 증분부재력을 구하여 총부재력을 산정한다. 두 개의 수치예제를 통해 첫 번째 프레임 요소가 기하비선형 거동을 추적하는데 있어서 더 정확하고 성능이 우수하다는 것을 입증한다. 특히 케이블부재의 비선형해석 예제를 통하여 첫 번째 프레임 요소가 휨강성을 고려한 케이블요소로 사용할 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 단조증가하중을 받는 철근 및 프리스트레스트 콘크리트 슬래브의 비선형거동, 즉 탄성, 비탄성, 극한영역에 이르기까지의 모든 하중이력에 대한 응력-변형도 관계와 균열의 진행 및 철근 및 텐던과 콘트리트의 응력과 변형도 등을 정확히 해석할 수 잇는 해석법의 제시를 목적으로 한다. 이러한 목적을 위하여 본 연구에서는 재료적 및 기하학적 비선형성을 고려하였다. 기하학적 비선형성은 Von Karman의 가정에 기본을 둔 total Lagrangian formulation에 의해 고려하였으며 재료적 비선형성에 대해서는 균열콘크리트에대한 인장, 압축, 전단모델과 콘크리트 중에 있는 철근 및 텐던모델을 조합하여 고려하였다. 이에 대한 콘크리트의 균열모델로서는 분산균열모델을 사용하였으며, 철근 및 텐던에 대해서는 1축 응력상태로 가정하여 등가의 분산분포된 철근 및 텐던층으로 모델화하였다. 본 논문에서 제안한 해석방법의 타당성을 검증하기 위하여 몇 개의 실험치를 해석치와 비교.검토한 결과, 본 논문의 해석방법에 의하면 철근 및 프리스트레스트 콘크리트 슬래브의 비선형거동을 보다 정확하게 예측할 수 있었다.
많은 양의 데이터는 딥 러닝 모델의 견고성을 향상시키고 과적합 문제를 방지할 수 있게 해준다. 자동 혀 분할에서, 혀 영상 데이터 세트를 실제로 수집하고 라벨링하는 데에는 많은 어려움이 수반되므로 많은 양의 혀 영상 데이터를 사용하기 쉽지 않다. 데이터 증강은 새로운 데이터를 수집하지 않고 레이블 보존 변환을 사용하여 학습 데이터 세트를 확장하고 학습 데이터의 다양성을 증가시킬 수 있다. 이 논문에서는 이미지 자르기, 회전, 뒤집기, 색상 변환과 같은 7 가지 데이터 증강 방법을 사용하여 확장된 혀 영상 학습 데이터 세트를 생성하였다. 데이터 증강 방법의 성능을 확인하기 위하여 InceptionV3, EfficientNet, ResNet, DenseNet 등과 같은 전이 학습 모델을 사용하였다. 실험 결과 데이터 증강 방법을 적용함으로써 혀 분할의 정확도를 5~20% 향상시켰으며 기하학적 변환이 색상 변환보다 더 많은 성능 향상을 가져올 수 있음을 보여주었다. 또한 기하학적 변환 및 색상 변환을 임의로 선형 조합한 방법이 다른 데이터 증강 방법보다 우수한 분할 성능을 제공하여 InveptionV3 모델을 사용한 경우에 94.98 %의 정확도를 보였다.
급변하는 주변상황이나 대형차량과 같은 큰 지형지물에 센서가 가려질 경우에는 센서만을 이용한 완전 자율주행에는 한계가 따른다. 이에 자율주행을 위해서 센서를 이용한 한계점을 극복할 수 있도록 정밀한 도로지도를 부가적으로 이용하는 방법이 사용되고 있다. 본 연구는 국토지리정보원에서 제공하는 지상 MMS(Mobile Mapping System)로 취득된 3차원 점군자료를 이용하여 도로 객체를 분류하는 연구를 수행하였다. 본 연구를 위해서 원본 3차원 점군자료를 전처리 하고, 지면과 비지면점을 분리하기 위한 필터링 기법을 선정하였다. 또한 차선, 가로등, 안전펜스 등에 해당하는 도로객체를 초기 분할한 후 분할된 객체를 머신러닝의 종류인 서포트 벡터 머신을 이용하여 학습시킨 후 분류하였다. 학습데이터는 분할된 도로객체에서 추출한 고유값을 이용한 기하학적 요소와 높이정보만을 사용하였으며 분류결과 전체정확도는 87%, 카파계수는 0.795로 나타났다. 향후 도로객체의 분류를 위하여 기하학적인 요소 뿐만 아니라 다양한 항목을 추가한다면 분류정확도가 높아질 것으로 예상된다.
본 논문에서는 포인트 클라우드로 구성된 모델 내의 오류를 줄이고, 기하학적 형태를 복원하기 위한 사전 학습 방법을 제시한다. 이를 위해, 대상 모델과 유사한 형태 특징을 갖는 모델로부터 3차원 특징 정보를 추출하여 사전을 구성하고, 이를 통해 기하 복원을 수행한다. 본 연구에서 제시한 방법은 다음과 같이 세 단계로 구성된다. 첫째, 유사 모델로부터 기하 패치를 구성하는 단계, 둘째, 획득한 패치의 3차원 형태 특징을 학습하는 단계, 셋째, 학습된 사전을 이용하여 기하를 복원하는 단계이며, 최종적으로 원본 모델과 복원 결과의 오차를 계산하며, 복원 결과의 정확도를 확인한다.
본 논문은 항공사진과 위성영상의 서로 다른 해상도를 지닌 이종센서 영상들에 대한 효율적인 특이점 자동 매칭 기법에 대한 알고리즘에 관한 연구이다. 본 연구의 자동 매칭 알고리즘은 매칭 정확도 및 속도를 향상시키기 위해 다양한 영상 처리 방법을 적용하였다. 특이점을 추출하기 위하여 전처리 과정, 필터링, 세선화, 특이점 추출 방법을 사용하였으며, 특이점에 대한 키서술자(Key-descriptor)를 비교하여 매칭의 정확도를 향상시켰다. 특히 본 연구에서 제안된 이종센서간의 정확도 높은 자동 영상 매칭을 위해 센서마다 지닌 기하학적 및 방사학적인 영상의 특징을 활용하였다. 아울러 매칭 속도를 높이기 위해 센서 모델을 이용하여 탐색 영역을 최소화 하고 매칭이 잘못된 특이점을 제거할 수 있는 방법을 제시하고 있다.
본 논문에서는 pushbroom 형태의 선형 CCD 카메라로부터 촬영한 고해상도 위성 영상의 정사투영 알고리즘을 소개한다. 정사투영은 토기기하학적 보정, 정밀기하학적 보정에 이은 위성 영상 전처리의 최종단계이며 정사투영법을 사용하는 정밀 지형도 제작을 위해 반드시 필요하다. 정사투영 영상을 생성하기 위해 카메라 모델은 기존에 본 학회지에 소개된 바 있는 카메라 모델 및 reampling 알고리즘(신동석, 이영란, 1997), 정밀카메라모델 결정 알고리즘(신동석 외, 1998)을 사용하였고 지형의 표고 데이터를 이용하여 알고리즘을 개발하였다. 여러 가지 시험 결과에서도 볼 수 있듯이 개발된 정사투영 알고리즘은 투시법(perspective projection)을 사용한 영상에서 지표의 고도에 따른 시차를 정확히 제거한다. 그리고 정사투영의 최종 절대 정확도는 정밀 카메라 모델을 생성하기 뒤해 사용된 GCP(Ground Control Point)의 정확도 및 사용되는 수치표고 데이터의 정확도에 의존함에도 유의해야한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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