많은 수치 정점 정보를 사용하지 않는 대신 기하의 높이 정보를 저장한 높이 맵을 사용하여 복잡한 표면을 표현하는 기법은 많이 연구되어 왔다. 하지만 단층으로 구성된 높이 맵은 표면으로부터의 각 위치 당 한 개의 높이 정보를 저장하고 있으므로 복잡하고 오목한 물체를 표현할 수 없다. 이 논문에서는 다층으로 구성된 높이 맵을 사용하여 단일 높이 정보로는 재구성할 수 없는 복잡한 물체를 정확하게 그리는 방법에 대하여 소개한다. 우리는 그리고자 하는 장면의 높이 값을 텍스처의 각 채널에 높이에 따라 순차적으로 저장한 다층 높이 맵의 높이 정보가 2채널 마다 쌍을 이루며 기하 블록을 구성하는 점에 착안하였다. 안전하고 정확한 광선 탐색은 다증 높이 맵의 1, 3번 째 채널은 높이의 최대값을 2, 4번 째 채널은 높이의 최소값을 사용하여 이미지 피라미드를 구성함으로써 이루어진다. 이런 구조에서의 광선 탐색은 선형 탐색에 기반 한 기존의 방식들이 스침각에서 화질이 현저히 낮아지는 문제를 개선하였으며 실시간에서 표현이 가능하다.
항공사진이나 고해상도 위성영상으로부터 건물의 정보를 추출하기 위한 많은 연구들이 이전부터 수행되어 왔다. 많은 연구들은 스테레오 영상을 이용하여 DEM을 생성하고 이로부터 3차원 건물 정보를 추출하였다 본 연구에서는 단일 위성영상만을 이용하여 3차원 건물 정보를 추출하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 방식은 가상의 그림자를 영상에 투영시키고, 투영된 그림자와 영상 위에 나타난 실제 건물의 그림자가 일치했을 때, 건물의 높이를 결정한다 결정된 건물 높이를 이용하여 연직선을 생성시키고, 이 연직선을 따라서 건물의 지붕 외곽선을 이동시키면, 이동된 지붕 외곽선은 건물의 바닥 외곽선이 된다. 이를 통해서 건물의 높이와 위치 정보를 취득할 수 있다. 건물이 밀집한 지역에서는 지표면에 나타난 건물의 그림자가 다른 건물에 가려지는 경우가 많다 이러한 경우를 고려하여 제안된 알고리즘은 지표면 위에 나타난 그림자를 이용한 방법과 그림자를 가린 건물 정면에 나타난 그림자를 이용한 방법을 사용한다. 알고리즘의 검증을 위해서 본 연구에서는 스테레오 영상에서 추출한 건물의 높이와 본 연구에서 제안한 알고리즘으로 추출한 건물의 높이를 비교하였다. 두 방법에 대해서 각각 30개의 건물 높이를 비교한 결과 RMSE는 약 1.5 m로 나타났다.
고해상도 위성영상으로부터 건물, 도로 등의 인공지물의 정보를 추출하기 위한 연구들이 현재 활발히 진행되고 있다. 대부분의 기존 연구들의 경우, 위성영상에서 3차원 건물정보를 추출하기 위해서는 영상과 별도의 기준점을 필요로 하며, 영상에서의 측정값을 3차원 정보로 변환하기 위해서는 센서모델링의 과정을 거쳐야 했다. 이 연구에서는 단안식 (Monoscopic)영상으로부터 이러한 복잡한 과정을 거치지 않고 직접 건물의 3차원 정보를 추출하는 기술개발에 대하여 소개한다. 제안하는 방식은 단안식 영상에서 영상의 방위각 및 촬영지역에서의 태양과 카메라의 방위각 및 고도각을 이용하여 건물의 높이가 주어졌을 때 이에 따르는 건물 수직선과 건물 그림자를 영상에 투영시키는 과정을 반복함으로써 투영된 건물 그림자가 실제 영상에서 관측되는 건물의 그림자와 일치될 대의 건물의 높이 값을 구하고 건물 지붕 외각선을 구해진 건물의 높이 값에 따르는 건물 수식선 만큼 수평 이동하여 건물의 위치를 구하게 된다. 실제 대전지역을 촬영한 IKONS 영상을 이용하여 실험한 결과 이와 같은 방법으로 취득 된 건물 높이값이 약 1m 내외의 정확도를 가지는 것을 나타났다.
본 논문에서는 영상의 기하학 정보를 이용하여 기저 평면에서 움직이는 객체의 높이를 자동으로 측정하는 알고리즘을 제안한다. 기존의 알고리즘은 설정된 위치에서 이동하는 객체의 높이를 각 프레임 마다 사용자 입력을 통해 측정하여 실시간에 이용할 수 없는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해, 입력 영상에서 움직임 객체의 영역을 추출하여 객체의 높이를 자동으로 측정한다. 입력 영상에서 픽셀 정보와 시간적인 정보를 이용하여 움직임 객체를 추출하고 반복적인 계산을 통해 실제와 근소한 객체의 바닥점과 높이점을 추출한다 이 두 점 사이의 높이 계산은 기하학정보인 소실점(Vanishing point), 소실선(Vanishing line)과의 계산을 통해 이루어진다. 측정된 높이는 신뢰도 평가를 통해 모의실험에서 실제 높이와 유사한 결과를 확인하였다.
교류 220V에 의해 동작하는 점핑링 장치를 제작하고 광센서를 사용하여 링의 높이정보를 받아 부상한 링의 높이를 실시간으로 검출하고 교육적 효과를 높이기 위해 디지털 높이정보를 아날로그 변환하여 쉽게 높이를 알 수 있도록 하였다. 교육용 시스템을 직접 제작하여 시스템을 모형화하여 제어신호를 구하고 제어 프로그램에 의해 원하는 높이로 링을 부상할 수 있도록 하였다. 본 논문은 광센서를 사용하여 링의 위치를 실시간으로 검출하였고 광센서의 배열과 높이 정보를 발광다이오드 5개로 디지털 값을 보여주었고, D/A변환하여 교육용 시스템을 제작하여 A/D 변환기를 통해 데이터 신호처리 하였다. 교육용 시스템을 모형 화하여 원하는 링의 높이를 실시간으로 제어 할 수 있게 하였다.
본 논문은 반도체 제조 장비 중 몰드 장비에서 슬릿빔을 이용하여 칩 적층 높이를 측정하는 방법을 연구하였다. 본 논문에서는 슬릿빔을 이용한 높이 측정 방법의 기본 원리를 응용하여 반도체 제조 장비 안에 적용하면서 칩의 적층높이 측정 성능을 높이기 위하여 두 가지 방법을 연구하였다. 첫째로, 카메라 노출 시간과 높이 측정 반복성의 관계이며, 둘째는 PCB(Printed Circuit Board)휨 현상에 대한 측정 오류 최소화를 위하여 최소자승법을 응용하여 측정 성능을 향상 시킬 수 있었다.
고해상도 위성영상으로부터 건물이나 도로 등 인공지물의 정보를 추출하기 위한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 영상에서 3차원 건물 정보를 추출하기 위해서 기존의 많은 연구들은 스테레오 영상이나 별도의 지상기준점, 또는 LIDAR 데이터 등을 사용하고, 센서모델링 등을 수행하였다. 이 연구에서는 단일 영상만을 이용하고, 센서모델링 등의 복잡한 과정을 거치지 않고 직접 건물의 3차원 정보를 추출하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 영상에 나타난 건물의 실제 그림자와 가상으로 영상 위에 투영시킨 그림자가 일치했을 때, 건물의 높이를 결정하고, 결정된 건물의 높이를 이용하여 건물 정면의 모서리 선을 생성한다. 생성된 모서리 선을 따라서 건물의 지붕 외곽선을 이동시켜서 건물의 위치 정보를 얻어낸다. 제안된 알고리즘은 지표면의 그림자를 이용한 방법과 다른 건물의 정면에 나타난 그림자를 이용한 방법으로 나누어진다. 제안된 알고리즘을 검증하기 위해서 IKONOS 스테레오 영상과 지상기준점을 이용하여 추출한 건물 높이와 제안된 알고리즘을 이용하여 추출한 건물 높이를 비교하였으며, 30개의 건물을 검증해 본 결과 추출된 건물 높이의 RMSE는 약 1.5m로 나타났다.
정밀지오이드를 구축하기 위하여 육상, 해상, 항공, 위성 중력측정 방법으로 다양화되고 측정 기술이 발전되어 고해상도 고정밀도의 중력자료 확보가 가능해졌다. 정밀지오이드의 구축은 별도의 수준측량 없이 GNSS 측량을 통해 표고를 빠르고 편리하게 결정할 수 있으며 우리나라는 2014년부터 국토지리정보원에서 GNSS를 기반으로 한 높이측량 정확도를 향상시키기 위해 합성지오이드 모델을 개발하고 있다. 본 연구에서는 공공측량의 GNSS높이측량을 검증하기 위하여 기존의 고시된 공공기준점을 선점하여 GNSS높이측량 결과와 비교 분석하였다. 실험은 연구보고서 등에서 정밀도가 낮은 지역으로 제시되거나 정밀도가 낮을 것으로 예상되는 연안, 접경, 산악지형의 공공기준점에 대하여 GNSS높이측량을 수행하고 정밀도를 분석하였다. GNSS높이측량 검증을 위해 공공기준점 GNSS높이측량 기지점으로 사용될 주변 통합기준점의 GNSS 타원체고를 점검하였다. 점검된 통합기준점을 기준으로 공공기준점의 GNSS 타원체고를 산출하고 KNGeoid18 모델을 이용하여 표고를 계산하여 직접수준측량 표고결과와 비교하였다. 분석 결과 연안, 접경, 산악 지역 공공기준점의 GNSS 높이측량 결과가 3·4급 공공수준측량 정확도에 만족하는 것으로 나타났다. 이를 통하여 사용자가 요구하는 높이 정확도에 따라 기존의 직접수준측량보다 GNSS 높이측량이 효율적으로 이용될 수 있으며, KNGeoid18도 자율주행자동차, 무인항공기 등 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
스마트폰에 장착된 센서들을 사용하면 다양한 물리량을 측정할 수 있다. 본 논문에서는 스마트폰을 사용하여 물체의 높이를 추정하는 기법을 제시한다. 제안 기법은 물체를 여러 위치에서 관측하여 그 높이를 추정하는 것이다. 각각의 관측점에서는 스마트폰의 위치센서와 방향센서를 사용하여 관측점의 위치와 관측 방향을 측정한다. 이러한 관측값을 기반으로 각 관측점에서 물체로 향하는 3차원 시선백터를 도출하고 그것들 간의 최근점점을 계산하여 물체의 높이를 추정한다. 제안 기법을 모바일앱으로 구현하고 건축물 높이를 측정하는 실험을 통해 성능을 시험하였다.
본 연구에서는 맞음새가 우수한 고등학교 남학생의 교복 셔츠 개발을 위하여 사이즈코리아의 제7차 인체 치수조사 중 16-18세 남학생의 치수를 분석하였다. 자료를 분석하여 고등학교 남학생의 상반신 체형을 유형화하고 유형별 체형 특성을 파악하고자 하였다. 이를 통하여 교복 셔츠 개발에 필요한 기초자료를 얻고자 하였다. 상반신 체형요인은 상반신 너비/둘레, 상반신 높이, 어깨길이, 상반신 길이, 어깨처짐 등의 5개 요인으로 분류되었다. 체형은 어깨길이는 길고 상반신 둘레와 너비는 작고 좁으며, 상반신 높이는 낮은 '긴 어깨 마른 체형', 상반신의 둘레와 너비가 크고 넓으며 상반신 길이가 길고 상반신 높이는 낮은 '긴 상체 비만 체형', 상반신길이가 길고 어깨가 많이 처져 있으며, 어깨길이는 짧고 상반신 두께와 너비, 높이는 중간 정도인 '짧은 어깨 보통 체형', 상반신 높이가 높고 어깨길이는 길며, 상반신길이는 짧고 어깨는 처지지 않았며, 상반신 둘레와 너비는 중간 정도인 '긴 어깨 보통 체형' 으로 분류되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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