최근 3차원 공간정보에 대한 수요가 증가하면서 국토교통부, 서울시, 다음 카카오 등 여러 지자체 및 관련 업계에서 서비스를 구축하여 제공하고 있다. 이러한 지도 기반의 3차원 공간정보서비스에서 위치정확도는 특정 업무의 활용 가능성을 결정짓는 중요한 요소이다. 기존의 BIM 데이터는 상대좌표값으로 작성되어 절대좌표값을 갖는 GIS 데이터와 연계하는데 어려움이 있었다. 따라서 본 연구는 BIM/GIS 플랫폼 기반 모델링 데이터 구축을 통해 실내외 3차원 공간정보 간의 위치보정 방안을 제시하였다. 이를 위하여 플랫폼 테스트베드 대상을 선정한 후 데이터 구축 프로세스를 총 3단계로 진행하고, 실내공간정보를 다루는 BIM 모델과 실감형 가시화를 위한 정사영상 기반 3차원 텍스처링 모델 간 위치 불일치의 문제점을 파악하여 위치보정 알고리즘을 설계하였다. 단일 건물을 대상으로 상대좌표 기반의 BIM 모델 데이터를 절대좌표 기반의 텍스처링 데이터와 연계하기 위해 절대좌표 변환 알고리즘을 구현하여 건물의 절대위치를 1차 계산하고 BIM/GIS 플랫폼 지도상에서 텍스처링 데이터와 2차 매핑하여 3차원 모델 데이터의 최종 위치를 보정하였다.
본 논문은 광각 렌즈를 가지는 CCD 카메라에서 왜곡 보정 시 필요한 샘플화소의 좌표들을 자동으로 추출하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 광각 렌즈를 통하여 획득한 왜곡된 영상에 대하여 노이즈를 제거한 후 에지 영상을 구한다. 그 후, 수평 방향과 수직 방향에 대한 히스토그램을 임계치와 비교하여 왜곡 좌표를 추출한다. 이 방법은 광각 CCD 카메라의 출력물에 직접 적용 할 수 있다. 그 결과 제안한 방법은 수작업으로 인한 번거로운 작업과 부정확한 샘플 좌표로 인한 오류 없이 자동으로 샘플 좌표를 추출하고 보정한 결과 영상을 얻을 수 있었다. 또한 렌즈 각과 왜곡 형태에 상관없이 적용 가능함을 확인할 수 있었다.
본 논문은 SDS-TWR(Symmetric Double-Sided Two_Way Ranging)의 Ranging 오차를 보정하여 위치인식 성 능을 향상시키는 방법으로 비컨노드의 거리별 Ranging 오차의 평균 값을 이용하여 Ranging 오차를 보정하는 알고리즘($CA_d$)과, 균등거리비율의 적용으로 Ranging 오차를 보정하는 알고리즘(AEDR)이 적용된 하이브리드형 위치인식 보정 알고리즘($A_{HB}$)을 제안하고, 위치인식 실험을 통해 성능을 분석하였다. 실험결과, $A_{HB}$ 는 전체 32개의 좌표 중 28개 좌표에서 오차 개선이 이루어졌고, 설정한 3개의 오차크기 영역에서 최소한 70%이상의 오차 개선이 이루어졌음을 확인하였다. 또한 32개 좌표에서 발생한 평균 오차 2.67m를 1.19m로 55.4% 보정하였으며 특히 3m 이상의 오차크기 영역에서의 보정 성능은 90% 이상으로 매우 우수함을 확인하였다. 이와 같은 결과를 볼 때, $A_{HB}$ 는 $CA_d$와 AEDR이 각각 수행되었을 때 보다 오차 개선 비율 및 보정 성능이 더 우수함을 확인하였다.
본 연구는 홀로그램 생성 기술과 증강현실 기술을 융합하여, 공간 상 깊이 값의 변화로 이동하는 타겟을 생성하고, 이를 사격 시스템에 적용함으로써, 현실과 동일한 체감이 가능하면서도 공간적 효율을 극대화한 사격 시스템의 구성 방법에 관한 것이다. 또한 홀로그램으로 생성된 타겟의 특성으로 인해 관측자의 시점에 따라 공간상에서 타겟의 위치가 다르게 확인되는데, 이러한 타겟을 조준하여 격발한 사용자의 타격 지점을 정밀하게 분석하기 위한 목적으로 타격 좌표 추출 및 좌표보정 연산방법 등을 컴퓨터 비전을 활용하여 시스템에 적용하였다.
본 논문에서는 다양한 운동 모션에서 3차원 사람 자세 추정 모델의 정확도를 향상하는 방법을 제안한다. 기존의 사람 자세 추정 모델은 사람의 자세를 추정할 때 좌표 오차를 유발하는 흔들림, 반전, 교환, 오검출 등의 문제가 발생한다. 이러한 문제는 사람 자세 추정 모델의 정확한 자세 추정을 어렵게 한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 딥러닝 기반 이상치 검출 및 보정 방법을 제안한다. 딥러닝 기반의 이상치 검출 방법은 여러 모션에서 좌표의 이상치를 효과적으로 검출하고, 모션의 특징을 활용한 규칙 기반 보정 방법을 통해 이상치를 보정한다. 다양한 실험과 분석을 통하여 제안하는 방법이 골프 스윙 모션과 다양한 운동 모션에서도 사람의 자세를 정확히 추정할 수 있고, 3차원 좌표 데이터에서도 확장 가능함을 보인다.
카메라 캘리브레이션은 비젼(vision) 시스템의 광학왜곡을 보정하기 위해, 영상 좌표계와 실세계 좌표계간의 변환관계를 정의해 주는 mapping을 구하는 과정으로 카메라를 이용한 측정, 검사, 위치보정 등의 응용에서 매우 중요하다. 카메라 캘리브레이션 방법으로 많이 사용되는 Tsai 알고리즘은 여러 카메라 내부 상수들을 필요로 하며, 적절한 활용을 위해서는 이에 대한 이해와 카메라와 렌즈왜곡의 모델에 대한 사전지식을 요한다. 본 논문에서는 카메라나 렌즈왜곡에 대한 모델이나 가정없이, 영상좌표와 실세계 좌표간의 변환을 고차(higher order) polynomial을 이용하여 구현하여 사용이 손쉬운 카메라 캘리브레이션 방법을 소개하고 성능을 평가하였다. 성능 평가 결과, 3차 polynomial을 이용한 카메라 캘리브레이션 방법이 Tsai알고리즘보다 정밀도에서 우수하였다.
최근 인터넷 기술의 발달로 인한 실시간 인터넷 동영상 서비스 등 인터넷을 이용한 방송사업이 활성화되어지고 이에 부가적으로 애니메이션이 감각적 서비스를 지원하고 있는 실정이나 고가의 모션캡쳐 시스템을 통한 캡쳐된 좌표를 적절한 보정을 한 후에 캐릭터를 움직이는 방법으로 이루어지고 있다. 이러한 모션캡쳐 시스템을 통한다면 시스템 및 장비 자체가 고가이고 또한 실시간으로 처리하기 위하여는 좌표값 보정 등이 필요하지만 본 논문에서 제안하는 좌표 추출 및 추적 기법을 이용하여 저가의 가정용 멀티미디어 오버레이 캡쳐보드와 CCD 카메라를 통하여 영상을 캡쳐하고 캡쳐된 영상좌표와 실험용 GDI object를 링크시켜 실시간으로 사람의 입술의 움직임 모양대로 애니메이션이 립싱크되어서 움직여지는 것을 볼 수 있으며, 더 나아가서 외화의 우리말 더빙시 영상처리를 통한 정교한 화면 더빙 및 가상 캐릭터를 이용한 사이버 미팅가지 가능할 것이다.
전단변형 효과를 무시하는 경우에 비대칭 선형 변단면을 갖는 박벽 공간 보의 안정성 해석을 위한 일반이론을 유도한다. 비대칭 선형 변단면의 임의점을 통과하는 부재축과 단면의 주축의 방향과 무관하고 부재축과 직각을 이루는 두 개의 좌표축을 도입하여 직각좌표계를 정의한다. 정의된 좌표축을 기준으로 유한한 회전각의 2차항을 고려하는 변위장을 도입하여 연속체에 대한 가상일의 원리로부터 탄성변형에너지, 그리고 초기응력에 의한 포텐셜에너지를 유도한다. 이를 이용하여 비대칭 선형 변단면을 갖는 박벽 공간 보의 안정성해석을 위한 평형방정식을 제시한다. 3차 Hermitian 다항식을 변위파라미터의 형상함수로 사용하여 박벽 공간 보의 탄성강도 및 기하강도행렬을 상정할 뿐만 아니라, 단면의 좌표축에 상관없이 임의의 위치에 작용하는 하중에 대한 하중보정강도행렬(load-correction stiffness matrix)을 제시한다. 본 이론 및 방법의 타당성을 검증하기 위하여 수치해석을 수행하고 문헌의 결과 및 쉘요소를 사용한 해석결과와 비교하여 본 이론의 정당성을 입증한다.
본 논문에서는 EOG(Electrooculography) 신호를 이용하여 디스플레이상 응시하는 좌표를 산출 하는 방법을 제안하였다. 선형적인 특성을 가지는 EOG 신호를 기반으로 하여, 디스플레이와 EOG 신호의 2차원 좌표계 사이에 존재하는 회전, 스케일링, 원점의 차이를 머리의 움직임 대신에 보정 작업으로 일치시켰다. 1680*1050 해상도를 가지는 모니터에서 출력한 원의 좌표와 이를 응시 할 때 발생되는 EOG 신호에 보정 방법을 적용하여 산출된 좌표와의 비교로 성능을 평가하였다. 실험 결과에서 x, y좌표는 평균적으로 각각 56픽셀(3%), 47픽셀(4%)의 오차를 보여주고 있다. 이 연구는 전신 마비 환자를 위한 포인팅 장치나 가상현실 게임과 같은 애플리케이션을 위한 HCI(Human Computer Interface)로 활용이 가능하다.
전방향 3차원 라이다 센서와 비전 카메라는 자동차나 드론 등의 자율주행기술 개발에 활용되고 있다. 한편 라이다 센서와 카메라 좌표계 사이의 변환 관계를 보정하기 위한 기존의 기술들은 특수한 보정물체를 제작하거나 보정물체의 크기가 큰 단점이 있다. 본 논문에서는 한 개의 구형물체를 사용하여 두 센서 사이의 기하보정을 간편하게 구현하는 방법을 소개한다. 구형 물체의 3차원 거리정보에서 RANSAC으로 네 개의 3차원 점을 선택하여 구의 중심좌표를 계산하고, 카메라 영상에서 물체의 2차원 중심점을 구하여 두 센서를 보정하였다. 구는 다양한 각도에서 영상을 획득하여도 항상 원형의 형상을 유지하기 때문에 데이터 획득 시 유리한 장점이 있다. 본 논문에서 제안하는 방법으로 약 2픽셀의 투영오차의 결과를 얻었고, 기존의 방법과의 비교실험을 통하여 제안 기술의 성능을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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