본 연구는 객체 정합 기법을 적용하여 건물 인허가 과정에서 제출되는 설계도면에 실세계의 좌표를 등록하는 방법을 제안한다. 일반적으로 설계도면에는 건물과 함께 건물이 위치할 필지 경계선이 포함되어 있다. 필지 경계선으로부터 얻어지는 폴리곤과 KLIS 연속지적도 상의 필지 폴리곤은 동일한 형상을 가지므로, 형상 정합 기법을 적용하여 좌표 등록에 필요한 변환 정보를 얻을 수 있다. 본 연구는 설계도면에 존재하는 선형들의 기하학적 왜곡을 방지하기 위하여 상사 변환을 적용하였다. 이 변환에 필요한 평행 이동량, 축적 변화량 그리고 회전 변화량은 각각 건설도면과 연속지적도의 대응 폴리곤의 무게중심 차이, 면적비, 그리고 선회 함수를 이용한 형상 정합 과정에서 얻어지는 최적 회전 변화량으로 결정하였다. 제안된 방법을 경기도 수원시를 대상으로 세움터에 제출된 건설도면에 적용하였으며, 좌표 등록의 위치정확도를 평가하기 위하여 좌표 등록된 설계도면의 건물 객체와 항공사진을 중첩하여 건물 모서리의 좌표를 비교하였다. 평가 결과 좌표 등록에 참조한 연속지적도와 항공사진의 위치 오차의 크기에 따라 구도심지역에서는 RMSE 기준 2.37m의 정확도를, 신도심지역에서는 0.95m의 위치 정확도를 얻을 수 있었다.
이 논문에서는 축 방향 대칭성을 가지면서 두께를 무시할 수 있는 원판형 이상체 대한 벡터 중력과 중력 변화율 텐서 반응식을 유도하였다. 밀도가 일정한 원판형 이상체의 중력 포텐셜을 원통 좌표계를 이용하여 정의한 후, 미분을 통하여 벡터 중력의 r 성분과 z 성분을 유도하였다. 벡터 중력 r 성분을 직교 좌표계에서 2개의 수평 성분으로 분해하여 벡터 중력을 구한다. 원판형 이상체의 중력 변화율 텐서는 직교 좌표계로 표현된 벡터 중력을 각 성분 방향으로 미분하여 유도하였다.
도형으로서의 직선을 좌표평면에서 대수적으로 표현하는 과정에서 곧음이라는 직선의 고유한 성질은 삼각형의 닮음에 의해 x값의 변화량에 대한 y값의 변화량의 비가 일정하다는 성질로 구체화되고, 이로부터 기울기의 개념이 자연스럽게 등장한다. 이때 기울기는 좌표평면에서 직선의 직선다움 즉, 직선성(直線性)을 나타내주는 수학적 개념으로 서로 평행인 직선을 구분하지 않을 때 한 직선의 불변량이라 할 수 있고, 직선의 방정식은 일정한 비로서의 기울기가 지닌 성질을 대수적으로 표현한 것이라 할 수 있다. 본 논문에서는 좌표평면에서의 직선 및 직선성(直線性)으로서의 기울기 개념이 학교수학에서 어떻게 다루어지고 있는지 분석하고, 개선 방안에 대하여 논의한다.
본 연구에서는 지적좌표체계의 세계좌표체계로의 변환 실험연구를 통하여 위치 및 면적의 변화량과 이로 파생되는 문제점들을 검토 분석하였다. 그리고 이를 기초로 개선점을 모색하여 보고자 하였다. 연구지역의 좌표변환 결과, 모든 필지경계점(총 478점)에 대한 좌표변환의 표준편차가 X=0.0079m, Y=0.0153m로 나타나 매우 양호하게 산출되었다. 면적의 차이량을 분석한 결과, 평균적으로 0.062$m^2$정도의 차이를 보여, 이는 현행 법률에서 규정하고 있는 면적허용오차 이내인 것으로 나타났다. 따라서 연구대상지역에 한정하여 본다면 위치나 면적부분에서 많은 차이를 보이지 않아 세계좌표계로의 전환이 가능한 것으로 나타났다.
핀홀 카메라 모델을 가정하는 기존 영상처리 기술의 평면 대 평면 간 기하 변환은 구면 파노라마 영상에서의 픽셀 좌표에는 적용될 수 없다. 본 논문에서는 구면 파노라마 영상과 평면 영상의 특징점정합 쌍이 주어졌을 때 두 영상에 포함된 평면 기하 변환 관계를 추정하는 방법을 제안한다. 정합된 특징점들로부터 평면 패턴의 위도 변화, 경도 변화, 회전 변화, 크기 변화 인자를 모두 구하여 기하 변환을 추정하는 것이 본 논문에서 제안하는 방법의 목적이다. 평면 영상을 구면 파노라마 영상에 투영하게 될 경우 두 번의 비선형 좌표계 변환이 포함되어 기하 변환식이 복잡하다. 제안하는 방법은 좌표 변환뿐만 아니라 변환에 내재된 각 인자들을 모두 알아낼 수 있는 것이 장점이다. 실험 결과 제안하는 방법은 약 1%의 오차 수준에서 기하 변환을 추정하였고 위도 및 회전 등 주요 변형 요인에 영향을 거의 받지 않았다.
최근에 TV의 축구, 야구와 같은 스포츠 중계 방송에서 팀의 로고나 점수, 거리와 같은 그래픽 정보를 운동장에 합성시켜 보여주는 새로운 기술이 사용되고 있다. 이는 증강현실(AR: Augmented Reality)의 한 분야인 실시간 이미징 합성 기법을 사용한 것으로서 일반적으로 가상이미징 시스템이라 불리운다. 본 논문에서는 방송용 카메라의 렌즈와 팬(pan), 틸트(tilt) 축에 센서를 부착하여 이를 해석함으로써, 실시간으로 3차원 그래픽 좌표계의 가상 카메라를 제어하는 센서기반 가상이미징 시스템의 구현 결과와 관련기술을 소개한다. KBS 기술연구소에서는 실시간 가상이미징 시스템을 개발하여 'VIVA(Virtual Imaging & Virtual Advertising)'라 이름지었다. 이 시스템은 렌즈 데이터에 근거하여 카메라 캘리브레이션을 수행하며, 주밍(zooming)시 발생하는 카메라의 시점(view point) 변화를 반영하여 원거리 촬영이 이루어지는 스포츠 중계뿐만 아니라 보다 정확성이 요구되는 스튜디오 내의 근거리 프로그램 제작에도 사용이 가능하다. 합성되는 그래픽은 실세계와 같은 완전한 3차원 좌표 공간에 놓이게 되며, 월드 좌표계와 카메라 좌표계를 이용하여 사전 제작된 오브젝트들을 원하는 곳에 위치시킬 수 있다. 실사와 그래픽의 효과적인 합성을 위하여 오버레이(overlay) 모드는 물론 알파키(alphakey)와 크로마키(chromakey)를 조합한 모드를 사용하였다. VIVA는 2002년 부산 아시안 게임에서 수영과 양궁 중계에 활용하였다.
본 연구에서는 ${\sigma}$-좌표계를 기반으로 하는 3차원의 이송확산 모형과 depth-integrated eddy simulation 모형을 결합한 효율적인 3차원 근역 (near-field) 해석모형을 제시하였다. 흐름 모형은 Boussinesq-type equations과 stochastic backscatter model을 기본으로 하고 있다. 이 흐름 모형은 수면의 변화와 바닥으로부터 발생하는 전단력과 파랑의 유동으로부터 발행하는 수심방향의 유속분포를 예측할 수 있다. 이와 같은 흐름 정보를 3차원 ${\sigma}$-좌표계의 이송확산모형에 제공하고 scalar의 이송과 확산에 대한 거동을 계산한다. 기본적인 이송과 이송-확산에 대한 검증 및 개수로에서 정량적 검증과 정성적 검증을 수행하였다. 전반적으로 타당한 결과가 도출되어 모형의 적합성이 있음을 확인하였다.
현재 국내에는 90여개소 이상의 GPS 상시관측소가 운영되고 있으며, 측지, 측량, 항법, 군사, 과학 연구 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 상시관측소의 정확한 위치 정보를 결정하고 사용자에게 제공하는 것은 매우 중요한 일이다. GIPSY-OASIS II(GPS Inferred Positioning System-Orbit Analysis and Simulation Software II, 이하 GIPSY라 칭함)는 고정밀 GPS 데이터 처리 프로그램으로 2008년 6월을 기해 GIPSY 5.0버전으로 업데이트 되었다. 이에 따라 안테나 위상중심변동량(phase center variation) 절대보정(absolute calibration) 모델, GMF(global mapping function) 등 최신 오차 모델 적용이 가능해 졌다. 이 논문에서는 GIPSY 5.0을 이용하여 국내 GPS 상시관측소의 정밀 좌표와 속도를 산출하고, 기존 공시좌표와 비교하였다. 그 결과 수평, 수직방향으로 최대 1~2cm의 좌표 변화가 나타났다.
칼라가 물체 인식에 아주 효율적인 단서를 제공하지만 칼라 분포는 시청 조건과 카메라의 위치에 아주 큰 영향을 받는다. 생김새와 모양의 변화에 의한 칼라 분포 변화 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 밝기 값의 변화에 영향을 받지 않고, 색상(hue) 성분에 민감한 칼라 벡터각(color vector angle)을 이용하여 칼라 에지를 추출한 후, 영상의 화소들을 평탄 화소와 에지 화소로 구분하여 칼라 특징 값을 추출하였다. 에지 화소의 경우에는 에지 주위 칼라 쌍의 전체 분포를 HLS 색좌표계의 비균일 양자화를 통해 칼라 인접 히스토그램(color adjacency histogram)으로 표현하고, 평탄 화소의 경우에는 HLS 색좌표계의 비균일 양자화와 칼라 벡터각 균일 양자화를 통해 칼라 벡터각 히스토그램(color vector angle histogram)을 구성하여 공간적인 칼라분포를 표현하였다. 제안한 칼라 히스토그램을 이용하여 영상 검색에 적용하여 성능을 실험한 결과, 작은 빈의 수를 가지는 제안한 방법이 기존의 방법들보다 훨씬 효율적이고, 생김새와 모양의 변화에 아주 강건한 영상 검색이 가능하였고, 기존의 칼라 히스토그램 역투사 방법보다 훨씬 정확한 물체 위치 추정이 가능함을 확인할 수 있었다.
지금까지 아동 객체들 사이의 위상 관계에 대한 연구는 주로 2차원 객체를 대상으로 수행되어 왔고 몇몇 3차원 객체를 대상으로 한 연구에서도 기존의 위상 관계 정의에서 단순히 차원만 확장하였기 때문에 3차원 이동 객체들 사이에서 가능한 특수한 위상 관계의 실제 응용에 적용하기 어렵다. 따라서 이 논문에서는 실세계의 3차원 이동 객체들 사이의 위상 관계에 대한 표현력을 높임으로써 실제 응용에 적용할 수 있도록 3차원 공간 위상 관계 연산자와 4차원 위상 변화 연산자를 정의 하고 알고리즘을 설계하였다. 3차원 공간 위상 관계를 효율적으로 나타내기 위하여 3차원 객체들의 x, y 좌표와 z 좌표를 분리해서 고려하는 기법을 제안하였고, 4차원 이동 객체들 사이의 가능한 위상 관계 변화를 가식적으로 보여주기 위하여 이동 부피 객체들 사이의 인접 위상 변화 그래프를 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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