고해상도 입체 위성영상을 보다 정확하고 효율적으로 처리하기 위해서는 종시차를 제거한 정밀한 에피폴라 영상을 생성하는 것이 필요하다. 종시차 제거를 위해서는 두 입체 영상간의 정밀한 센서모델링이 선행되어야하는데, 이를 위해 일반적으로 지상 기준점을 이용한 번들 조정을 수행한다. 그러나 접근이 힘들거나, 참조 데이터를 확보하기 어려운 지역, 또는 절대적 위치 정확성이 크게 중요치 않은 경우에는 기준점을 활용하지 않고, 공액점(conjugate points)만을 활용한 상호표정을 수행하여야 한다. 항공, 지상 사진 등에 사용되는 프레임 카메라와는 달리, 위성 센서에 활용되는 푸쉬부룸 센서의 경우 상호 표정의 정확성 등의 분석의 검증이 필요하므로, 본 연구에서는 고해상도 입체 영상 처리를 위해 가장 많이 활용하는 RPCs의 무기준점 편위 보정을 통하여 상호표정의 정밀성을 분석하고 입체 영상 생성 시 종시차 달성의 정확성을 분석하였다. 연구 과정에서 공액점은 영상간의 매칭을 통해 생성하였고, 공액점의 오차를 고려하여 과대오차 제거 기법을 적용하여 필터링하였다. RPCs 편위보정은 affine과 다항식 기반으로 진행되었으며, 보정 후 RPCs의 투영 오차를 검토하였다. 최종적으로 에피폴라 영상을 생성하여 종시차를 평가하였으며, 그 결과 아리랑 3호 영상의 경우 2차 다항식으로 1픽셀 수준의 종시차를 달성할 수 있음을 알 수 있었다.
자율 주행 기술이 발전함에 따라 주행 주변 환경을 인식하는 데 차량 위치의 정확성은 매우 중요하다. 측위의 정확도를 높이기 위해 정밀지도를 사용한 지도 정합 측위기술(map-matching localization)이 연구되고 있다. 기존의 지도 정합 기법은 지도에서 차선의 중심으로 표현된 데이터를 기반으로 차량 위치를 추정하기에 차선 내 측면 거리의 편차를 반영하지 않는다. 따라서 본 논문에서는 정밀한 측위를 제공하기 위해 영상처리를 통한 차선 검출 기법과 정밀지도의 차선 위치 정보를 이용한 기법을 제안한다. 영상 처리 기법으로 IPM(inverse perspective mapping)과 다중 차선 검출 기법, 중앙선 검출 기법을 통하여 차선 번호를 검출하고 차선 이탈 감지 방법으로 차선 중심으로부터 차량의 측면 거리를 추정한다. 최종적으로 영상처리로 검출한 차선 번호와 GNSS / INS의 위치를 기반으로 정밀지도에서 위치 링크정보를 추출하고 추출된 링크에 측면 거리를 반영하여 차선 내 차량의 위치를 추정한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 실제 도로에서 실험하였다. 제안하는 방법은 GNSS / INS와 비교 시 약 1.0m 정도 정확도가 개선되며, 기존의 차선레벨 맵매칭 방법과 비교 시 구간별로 약 0.04m ~ 0.21m(7~30%) 정확도가 개선됨을 확인하였다.
구강 스캐너를 이용한 디지털 인상과 CAD-CAM (Computer-aided design-computeraided manufacturing) 기술은 점차 발전하고 있다. 전통적인 인상 채득, 작업모형의 제작, 왁스 납형 제작 및 주조의 복잡한 과정이 단축되었으며 환자의 방문 횟수도 줄일 수 있게 되었다. 구강 스캐너 기술의 발전으로 디지털 인상의 정밀도와 정확성이 향상되었으며, 그 적응증은 보다 광범위한 부위의 고정성 치과보철물의 수복으로 점차 확대되어지고 있다. 본 증례 보고에서는 광범위한 부위의 고정성 임플란트 보철물의 수복을 위하여, 컴퓨터로 계획하고 가이드 수술용 템플레이트로 완전히 가이드된 수술을 하고, 즉시/조기 임플란트 보철물을 장착하였으며, 임시 보철물에서 최종 보철물로 전환하는 과정에서 구강스캐너의 지대주중첩 알고리즘을 활용하였다. 임플란트 수술 당일 획득한 구강스캔으로 맞춤형 지대주를 포함한 임시 보철물을 제작하여 활용하였으며, 최종 보철물은 임시 보철물에서의 맞춤형 지대주를 낀 채로 구강스캔하여 제작되었다. 이 과정에서 임시 보철물 장착 전에 미리 스캔해서 라이브러리화한 맞춤형 지대주 데이터를 구강스캐너 소프트웨어 '지대주 자동중첩 기능'으로 최종 디지털 인상에 자동적으로 매칭하였고, 치은연하마진인 부분도 지대주를 탈거하지 않고, 치은압배사 없이 정밀하게 획득할 수 있었다. 구강스캐너와 소프트웨어의 다양한 기술을 응용하여 임플란트 치료 과정을 디지털 워크플로우로 변화시킴으로써, 환자 불편감 및 치료 시간을 단축하였으며, 환자와 술자에게 모두 이롭고 예지성 있는 치료가 가능하였다.
본 연구에서는 '전국GIS건물통합정보표준데이터'의 건축물 공간정보 자료를 활용하여 고양시 지역단위의 화재발생 위험도를 산출하고 화재발생 확률에 따른 산업별 경제적 피해를 분석하였다. 분석의 편의상 공간적 범위는 경기도 고양시로 제한하였고, 지역 단위별로 동일한 화재위험 감소율을 적용하였다. 먼저, 지역별 화재 위험도를 평가하기 위해 건축물 공간정보 자료를 이용하여, DB 구축, 지표 설정, 공간 분석의 과정을 거쳐 표준화된 화재 발생 가능성을 도출하였다. 다음으로 한국은행 산업 연관표 대분류 30개 산업구분과 고양시 사업체조사 20개 산업구분과 매칭하여 고양시 산업연관표를 생성하였다. 최종적으로 화재 위험에 따른 고양시의 산업별 경제적 피해 산출은 고양시 산업연관표와 화재발생 가능성을 결합하여 산출하였다. 화재로 인한 6개월 생산 불가와 영업 손실이라는 기본 시나리오를 설정하여 공급모형을 기반으로 분석하였다. 분석결과, 일산동구, 일산서구, 덕양구의 순으로 경제적 피해가 큰 것으로 나타났고, 산업별로는 '전기, 가스, 증기 및 수도사업'이 가장 큰 손실이 발생하는 것으로 나타났다. 공간과 산업적인 측면에서 일산서구의 '전기, 가스, 증기 및 수도사업' 손실이 전체의 약 60% 비중을 차지하였다.
마이크로 모빌리티 시장 규모가 성장함에 따라 오르막길 정보를 포함한 경로 안내에 대한 수요가 증가하고 있다. 전동모터에 따라 등판 각도가 다르므로 임계치 기준별 오르막길 정보구축이 필요하다. 도로의 선형정보는 주행의 안전성과 쾌적성을 좌우하는 매우 중요한 요소임에도 전자지도에 종단 경사도에 대한 정보는 부재하다. 자율주행차 시대를 대비하여 구축 중인 정밀도로지도는 기존 국가표준 노드링크와는 달리 고도정보를 추가 생성하였으나 일부 구간에만 고도정보가 있고 도로의 종단경사를 생성할 수 있는 정보는 여전히 부족한 실정이다. 이 연구에서는 현재 활용할 수 있는 데이터를 이용하여 도로의 종단 경사도를 산출하는 방안으로 국내 수치표고모델의 고도정보를 도로의 링크 정보와 매칭하는 방법을 제시하였다. 서울시 표준링크를 기준으로 4m 단위의 고도를 생성한 후 단위 거리당 개별 경사도를 산출하였다. 이를 활용하여 도로 링크 별로 대표 경사도를 부여한 후 마이크로 모빌리티가 운행할 수 없는 도로와 폭설시 노면이 미끄러워 운행할 수 없는 도로를 선정하였다. 또한, 도로 기반정보로 활용하는 수치표고모델의 한계점과 이슈를 설명하여 실제 활용 시 주의할 사항들을 기술하였다. 향후에는 본 연구의 결과를 바탕으로 기존에 부재했던 도로의 종단 경사 정보를 활용하여 다양한 융합 분석을 할 수 있기를 기대한다.
본 연구는 손자녀가 있는 조부모를 대상으로 손자녀 양육이 우울감에 미치는 영향이 주관적 건강에 따라 달라지는지 살펴보고자 하였다. 이를 위해 고령화연구패널조사(KLoSA)의 4차년도(2012년) 자료를 분석에 사용하었다(N=650). 또한 손자녀 양육에 참여한 조부모와 참여하지 않은 조부모의 선택에서 무작위성을 보장하기 위해 Coarsened Exact Matching(CEM) 방법을 적용하여 타당성을 높이고자 하였다. 종속 변수는 우울감이며, 독립 변수는 손자녀 양육, 조절 변수는 주관적 건강상태이다. 통제 변수로는 교육 수준, 연령, 가구 소득, 성별, 결혼 상태, 삶의 만족도를 투입하였다. STATA 13.0를 이용하여 CEM을 적용하여 데이터를 매칭 한 후에 가중 다중 회귀 분석을 실시하였다. 또한 상호작용항 해석을 위해 Simple slope analysis와 Region of significance를 실시하였다. 분석 결과 주관적 건강상태의 조절 효과가 확인되었다. 구체적으로, 주관적 건강이 보통 이상으로 높다고 응답한 조부모의 경우에는 손자녀 양육에 참여하는 조부모들이 참여하지 않는 조부모들보다 우울감이 낮았다. 반대로 주관적 건강이 낮다고 응답한 조부모의 경우에는 손자녀 양육 참여 여부에 따른 차이가 나타나지 않았다. 이러한 결과를 바탕으로 손자녀 양육을 하는 조부모에게 주관적 건강상태에 관한 고려가 필요함을 논의하였다.
드론사진측량은 일반적으로 상공에서 수직 또는 경사로 영상을 획득하므로 3차원 모델링을 위한 목적으로 촬영할 경우 건물의 지면부분에 대한 영상매칭과 점군데이터의 공간정확도가 불량하여 3D메쉬의 완성도가 떨어진다. 따라서 본 연구에서는 이를 극복하기 위해 드론영상과 지상에서 스마트폰 영상을 획득하여 각각의 공간정확도를 분석함은 물론 드론영상에 스마트폰영상을 조합하지 않았을 경우와 조합해석 했을 경우의 정확도 향상과 3D메쉬의 완성도를 평가하였다. 연구결과 드론사진측량의 수평(x,y)정확도는 1/200,000정도로 전통적인 사진측량 정확도와 유사하였다. 또한, 촬영방법에 따른 정확도는 사진맷수의 증가보다 대상물에 대한 촬영각도에 영향을 더 받는 것으로 분석되었다. 스마트폰영상 조합의 경우 정확도에 별다른 영향을 미치지 않았으나 3D메쉬의 완성도는 디지털트윈시티 기준을 만족하는 LoD3급의 3D메쉬를 얻을 수 있었다. 따라서, 드론영상과 지상에서 촬영한 스마트폰 또는 DSLR영상을 조합처리 함으로써 디지털트윈시티를 위한 3D모델 구축에 충분히 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문은 주어진 현품 영상과 도면 영상의 유사도를 비교하여 1:1 검증을 위한 방법을 제시한 것으로, CNN(Convolutional Neural Network) 기반의 딥러닝 모델을 두 개로 결합하여 Siamese Net을 구성하고 현품 영상과 도면 영상(정면도, 좌우 측면도, 평면도 등)을 같은 제품이면 1로 다른 제품이면 0으로 학습하며, 추론은 현품 영상과 도면 영상을 쌍으로 질의하여 해당 쌍이 같은 제품인지 아닌지를 판별하는 딥러닝 모델을 제안한다. 현품 영상과 도면 영상과의 유사도가 문턱 값(Threshold: 0.5) 이상이면 동일한 제품이고, 문턱 값 미만이면 다른 제품이라고 판별한다. 본 연구에서는 질의 쌍으로 동일제품의 현품 영상과 도면 영상이 주어졌을 때(긍정 : 긍정) "동일제품"으로 판별할 정확도는 약 71.8%로 나타났고, 질의 쌍으로 다른 현품 영상과 도면 영상이 주어졌을 때(긍정: 부정) "다른제품"으로 판별할 정확도는 약 83.1%를 나타내었다. 향후 제안한 모델에 파라미터 최적화 연구를 접목하고 데이터 정제 등의 과정을 추가하여 현품 영상과 도면 영상의 매칭 정확도를 높이는 연구를 진행할 예정이다.
최근 실내에 대한 정확한 위치정보 취득을 위해 신호기반측위와 영상기반측위를 기반으로 다양한 측위기술이 연구되고 있다. 이 중 카메라를 통해 획득된 영상과 필요에 따라 수집된 센서데이터를 이용하여 모바일 단말의 위치를 결정하는 영상측위 기술에 대한 연구가 다양하게 진행되고 있다. 영상기반측위를 위해서는 모바일 단말사진과 가상의 랜드마크 영상과의 매칭을 통해 실내위치 결정하는 방법이 사용되며, 이를 위해 광고판, 자판기, ATM기기 등 다양한 랜드마크에 대한 실내 공간정보구축이 필요하다. 다양한 랜드마크에 대한 실내공간정보 구축을 위해 한국전자통신연구원(ETRI) 13동을 대상으로 지상라이다 측량을 통해 로드뷰 형태의 파노라마 이미지와 정확한 3D 측량성과를 취득하였다. 3차원 토탈스테이션 결선성과와 지상라이다 파노라마 이미지 좌표상호간 비교시 약 0.10m 이내로 좌표 및 거리 성과가 취득되어 실내측위에 활용하기 위한 정확한 랜드마크 구축이 가능함을 확인하였다. 이러한 지상라이다 성과를 활용하여 영상측위에 필요한 3차원 랜드마크 모델링을 수행함으로써 기존 준공도면을 이용한 3차원 모델링만으로 구축할 수 없는 랜드마크 정보에 대해 보다 빠르게 모델링이 가능하였다.
목적: 본 연구의 목적은 무치악 악궁에서 마커가 부착된 왁스림을 이용하여 구강 스캔과 안면 스캔을 정합하는 방법의 정확도를 평가하는 것이다. 연구 재료 및 방법: 무치악 환자에서 3차원 가상 환자를 생성을 위해 구강 및 스캔 영상을 촬영하였다. 두 스캔 간의 정합을 위해 마커를 부착한 왁스림을 제작 후 안면 스캔을 획득하였다. 마커는 직사각형 형태로 하였고, 크기(5, 10 mm)와 부착된 위치(정중부, 견치부)에 따라 4개의 군으로 나누었다. 구강과 안면 스캔 간의 병합은 마커를 이용한 점 기반 자동 매칭 방식을 사용하였다. 정합 정확성 평가는 콘빔 컴퓨터 단층촬영 데이터를 이용하여 생성된 기준과 비교하였고, 무치악 악궁의 전방부 선상 변이와 전체적 악궁의 3차원 변이를 측정하였다. 통계에는 Kruskal-Wallis 검정과 Mann-Whitney U 검정이 이용되었고, 유의수준은 0.05로 설정하고 Bonferroni correction (0.05/6 = 0.083)을 반영하여 검증하였다. 결과: Anterior deviation과 global deviation 결과값에서 전체적으로 5 mm와 10 mm인 군 간의 구강 스캔 위치 변위값은 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 정중부 마커가 이용된 경우 견치부 마커만 이용된 경우보다 구강 스캔 위치 변위값이 유의하게 낮았다. 결론: 무치악 악궁의 구강 스캔과 안면 스캔 간의 영상 병합을 위해 왁스림을 이용할 수 있다. 마커가 정중부에 있는 경우 정합의 정확도는 향상될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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