• 한국측량학회지
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• 제27권5호
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• pp.555-563
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• 2009

모바일 매핑 시스템 또는 로봇이 GPS (Global Positioning System)와 다중 스테레오 카메라만 탑재 할 경우, V-SLAM(Vision based Simultaneous Localization And Mapping)에 의한 카메라 외부표정과 3차원 데이터를 GIS데이터와 연계 또는 카메라 외부표정의 누적에러를 제거하기 위해 극부 카메라 좌표계에서 GPS (Global Positioning System) 좌표계로 변환이 필요로 한다. 이 요구사항을 만족시키기 위해, 본 논문은 GPS와 V-SLAM에 의한 3쌍의 카메라의 위치를 이용하여 GPS좌표계에서 카메라 자세를 계산하는 새로운 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 간단한 4단계로 구성되어 있다; 1)각 3개의 카메라 위치에 기반한 두 평면 법선벡터가 병렬이되도록 하는 사원수 (quaternion)를 계산한다, 2) 계산된 사원수를 통하여 V-SLAM에 의한 3개의 카메라 위치를 변환한다, 3) 변환된 위치에서 두번째 또는 세번째 점이 GPS에 의한 점과 일치하도록 하는 두번째 사원수를 계산한다, 4)두 사원수의 곱을 통하여 최종 사원수 결정한다. 최종 사원수는 극부 카메라 좌표계에서 GPS좌표계로 변환할 수 있다. 추가적으로, 촬영된 물체 위치에서 카메라를 보는 시야각을 기반으로 물체의 3차원좌표 갱신방법을 제안하였다. 본 논문은 제안한 방법을 시뮬레이션과 실험을 통하여 증명하였다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제44권10호
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• pp.49-54
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• 2007

최근 많은 디지털 콘텐츠들이 3차원 그래픽을 기반으로 제작됨에 따라 모바일 기기에 적용 가능한 저 전력 3차원 그래픽 하드웨어에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문에서는 이러한 시대 흐름에 맞추어 모바일 기기에 적용 가능한 3차원 그래픽 기하변환 엔진을 설계하였다. 설계된 기하변환 엔진은 매핑 변환 유닛을 투영 변환 유닛에 통합하고 클리핑 유닛을 선별 유닛으로 대체하여 구조를 단순화하고 면적을 줄었다. 설계된 엔진은 IEEE-754 표준을 만족하는 32 bit 부동소수점 형식과 데이터 폭을 줄인 24 bit 부동소수점 형식의 연산을 수행할 수 있으며 이는 파라미터의 변환으로 선택할 수 있도록 하였다. 또한 파이프라인 방식을 설계에 적용하여 초기 지연을 제외하고는 매 사이클 입력되는 정점의 좌표 성분(x, y, z, w)을 연산하여 4 사이클 마다 하나의 변환된 정점 좌표 성분을 출력할 수 있도록 하여 동작의 속도 및 효율을 높였다. 설계된 기하변환 엔진은 FPGA를 이용한 시스템으로 구현되었으며 설계된 엔진을 통해 변환된 3차원 객체가 TFT-LCD에 정상적인 3차원 그래픽 영상을 출력하는 것을 통해 검증하였다.

• 한국측량학회지
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• 제30권6_1호
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• pp.539-547
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• 2012

토공작업이 대단위로 이루어지는 단지조성공사 건설현장에서는 매월 공사대금 신청을 위한 기성물량 산출측량을 주기적으로 실시한다. 토공사 기성측량은 RTK-GPS 또는 TS등으로 관측하여 작성한 횡단면도를 전회에 작성한 횡단면도에 중첩하여 금회 시공분에 대한 토공량을 산출하는 방식으로 진행된다. 그러나 기존 방식은 측량비용과 시간이 과다하게 소요되므로 실제 현장에서는 제한된 시간 내에 측량을 완료하기 위하여 모든 경사변환점의 위치를 빠짐없이 관측하기 보다는 측량기술자가 자의적으로 판단하여 기복이 심한 지형만을 선별적으로 관측하게 된다. 따라서 이 경우에는 높은 정확도의 물량이 산출되지 않을 뿐만 아니라 다른 측량기술자가 측량한 성과와도 서로 다른 결과가 초래되어 매 공사대금 신청 시마다 발주자와 원도급자 또는 하도급자 간에 기성물량과 관련한 분쟁으로 이어지는 경우가 흔하게 발생된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 3차원 모바일레이저 시스템을 이용하여 신속하게 토공량을 정확하게 산출할 수 있는 기법을 개발하고 적용실험을 실시하였다. 또한 모바일레이저의 정확도 검증을 위해 스캐닝 된 지형현황자료로부터 검사점을 확인하는 과정에서 저가형 모바일레이저가 지형현황측량에도 적용될 수 있는지의 여부를 판단하기 위한 실험을 부가적으로 수행하였다. 실험결과, 토공량 산출적용실험에서는 종래 방식으로 48시간 이상 소요되었던 횡단측량 외업 시간을 2시간 내로 단축하고 측점간격 또한 3m에서 0.2m이내로 좁혀 고정밀의 토공량 산출측량을 수행할 수 있었다. 또한 지형현황측량 적용실험에서는 위치정확도가 10cm이내인 정밀 지형도를 작성할 수 있었다.

• 한국측량학회지
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• 제36권6호
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• pp.535-544
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• 2018

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.

• 한국항해항만학회지
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• 제40권6호
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• pp.369-374
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• 2016

최근 스마트 컴퓨팅 기술(IEEE, 2016)의 급격한 발달에 따라 3차원 항해시스템에 대한 연구가 활발해지고 있으며, 이를 적용한 상용 3차원 항해 시스템 및 3D VTS 시스템이 등장하고 있다. 비록 3차원 기술이 널리 알려지고 사용되고 있다 하더라도, 베일에 쌓인 숨겨진 코드에 대한 내용은 밝혀진 바가 없다. 본 연구의 목적은 S-52 전자해도 표현 표준을 만족할 수 있도록, 3차원 디스플레이 환경 하에서 전자해도 객체를 표현하는 기초적인 접근 방법을 보이는 것이다. 향후에 스마트폰 및 패드와 같은 모바일 기기에서도 사용하고, 웹기반의 선박관제시스템에도 사용할 수 있도록 OpenGL ES를 이용하여 3D ENC Viewer를 개발하였다. 특히 면객체 삼각화(area object triangulation), 텍스처 매핑에 의한 복합선 표현, 폴리곤 패턴 채우기, 심볼 작도 등에 대해 자세히 설명한다. 삼각화된 공간정보를 포함하는 시스템전자해도(System ENC)의 파일크기와 디스플레이 속도의 상관관계를 검토하여 성능을 검증하였다.

• 한국측량학회지
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• 제37권4호
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• pp.243-251
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• 2019

전국 국도에 설치된 도로표지 위치정보는 MMS(Mobile Mapping System) 기술을 이용하여 지속적으로 갱신하고 있다. MMS에 의해 정확한 도로시설물 매핑이 가능하지만 장비가 고가이고 전문적인 기술이 요구된다. 또한 대상물의 위치 정확도가 GPS 정확도에 크게 좌우된다. 도로시설물 매핑의 경우, 지상 측량이나 유인 항공기에 비해 드론의 운용 장점이 부각되는 분야이다. 특히, 지상 측량에 비해 효율적이고, 유인 항공기에 비해 저예산으로 고해상도의 영상의 획득이 가능하다. 본 연구에서는 도로표지를 대상으로 기존의 모바일 매핑 시스템에 의해 측정된 위치정보의 정확도를 GPS 지상 측량에 의해 검증하고 드론 항공사진 측량 결과와 비교분석 하였다. 드론 항공사진측량에 의한 경우 획득 가능한 공간 정확성을 확인하기 위해 기준점 수 및 중복도에 변화에 따른 정확성을 평가해보았다. 실험 결과 도로 양 끝에 분포한 2개의 기준점으로 충분한 정확도를 얻을 수 있었으며 60%의 중복도로 도로표지의 좌표를 산출하는데 활용할 수 있었다.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2007년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.221-224
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• 2007

MMS(Mobile Mapping System) generates a efficient image data for mapping and facility management. However, this image data of MMS has many difficulties in a practical use because of huge data volume. Therefore the important information likes road sign post must be extracted from huge MMS image data. In Korea, there is the HMS(Highway Management System) to manage a national road that acquire the line and condition of road from the MMS images. In the HMS each road sign information is manually inputted by the keyboard from moving MMS. This manually passive input way generate the error like inaccurate position, mistaking input in this research we developed the automatic road sign identifying technique using the image processing and the direct geo-referencing by GPS/INS data. This development brings not only good flexibility for field operations, also efficient data processing in HMS.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권9호
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• pp.2023-2030
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• 2010

본 논문에서는 3차원 그래픽스 시스템에 적용 가능한 고성능 스캔변환회로를 설계하고 FPGA로 구현한 내용을 기술한다. 스캔변환회로의 성능을 높이기 위하여 본 논문에서는 계층적 타일기반 탐색기법과 SIMD 구조를 적용한 스캔변환회로 구조를 제안한다. 제안한 스캔변환회로는 Xilinx Vertex4 LX100 FPGA 디바이스에서 약 124Mhz로 동작가능하며, 실제 연산결과의 올바른 출력을 확인하기 위해 셰이더, 텍스처 매핑회로 그리고 $240{\times}320$ 컬러 TFT-LCD의 컨트롤러를 설계하여 통합하였다. FPGA상에 구현된 스캔변환회로는 약 311Mpixels/sec의 픽셀 생성율을 가지므로 데스크 탑 PC용 3차원 그래픽스 시스템뿐만 아니라 고성능을 요구하는 모바일 3차원 그래픽스 시스템에도 적용 가능하다.

• 한국음향학회지
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• 제39권4호
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• pp.286-291
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• 2020

본 논문에서는 템포 기반의 음악 분류와 센서 기반의 인간 행동 인식을 통한 음악을 추천하는 시스템을 제안한다. 제안하는 방식은 템포 기반의 음악 분류를 통해 음악 파일을 색인하고, 인식된 행동에 따라 적합한 음악을 추천한다. 정확한 음악 분류를 위해 변조 스펙트럼 기반의 동적 분류기와 멜 스펙트로그램 기반의 시퀀스 분류기가 함께 사용된다. 또한, 간단한 스마트폰 가속도계, 자이로스코프 센서 데이터가 심층 스파이킹 신경망에 적용되어 행동 인식 성능을 향상시킨다. 마지막으로 인식된 행동과 색인된 음악 파일의 관계를 고려한 매핑 테이블을 통해 음악 추천이 수행된다. 실험 결과는 제안된 시스템이 음악 플레이어가 있는 실제 모바일 장치에 사용하기에 적합하다는 것을 보여준다.

• 한국측량학회지
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• 제39권3호
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• pp.133-139
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• 2021

현재 정밀도로지도 구축 공정은 수작업의 비율이 높아 구축 시간과 비용의 한계가 따른다. 인공지능을 이용하여 정밀도로지도 제작을 자동화하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있으나 정밀도로지도 제작을 위한 학습데이터의 구축 또한 수동으로 이루어지고 있어 학습데이터를 자동으로 구축할 필요성이 있다. 이에 본 연구에서는 모바일매핑시스템으로 취득한 포인트 클라우드를 이용하여 영상으로 변환한 후, 임계치를 이용한 영상 재분류와 중첩 분석 등을 통해 도로 노면표시 영역을 추출하고 추출한 영역의 다각형 유형 분류를 통해 정밀도로지도 제작을 위한 딥러닝 학습데이터를 자동으로 구축하는 방법론을 제안하였다. 제안한 방법론을 통해 구축한 2,764개의 차선 데이터를 딥러닝 기반의 PointNet 모델에 학습한 결과 학습 정확도는 99.977%로 나타났으며, 학습된 모델을 이용하여 3가지 색상 유형의 차선을 예측한 결과 정확도는 99.566%로 나타났다. 따라서, 본 연구에서 제안한 방법론으로 정밀도로지도 구축을 위한 학습데이터를 효율적으로 제작할 수 있는 것을 알 수 있었으며, 도로 노면표시의 정밀도로지도 제작과정 또한 자동화할 수 있을 것으로 사료된다.