GPS/INS에 의한 항공사진측량을 이용하려면 사진촬영과 동시에 획득한 외부표정요소의 결과를 도화ㆍ편집 작업에 실제로 적용해 보아야 한다. 도화성과의 검증작업은 GPS/INS의 결과를 이용하여 수치지도의 제작시 가장 중요한 공정에 해당한다. 이를 위하여 기존 AT성과에 의하여 제작된 해석도화원도를 기준으로 본 연구에서 제시한 AT 성과별, 도화기별, 표정방식별로 수행한 도화결과를 비교하였다. AT 성과와 표정방법에 상관없이 해석도화와 수치도화의 평면과 표고의 오차를 비교하여 보면, 해석도화가 수치도화보다 우수한 결과를 보여주며, 또한 평면오차가 표고오차보다 더 크게 나타남을 알 수 있었다. GPS/INS AT의 Direct 표정의 경우 InDirect 표정방법에 비해 3배 이상의 오차가 발생하였으나 모든 경우의 결과가 허용오차를 충족하고 있으므로 축척 1:5000에서는 GPS/INS AT를 이용한 표정과 도화작업은 매우 효율적으로 수행될 수 있음을 알 수 있었다.
GPS/INS에 의한 항공사진측량을 이용하려면 사진촬영과 동시에 획득한 외부표정요소의 결과를 도화$\cdot$편집 작업에 실제로 적용해 보아야 한다. 도화성과의 검증작업은 GPS/INS의 결과를 이용하여 수치지도의 제작시 가장 중요한 공정에 해당한다 이를 위하여 기존 AT성과에 의하여 제작된 해석도화원도를 기준으로 본 연구에서 제시한 AT성과별, 도화기별, 표정방식별로 수행한 도화결과를 비교하였다 AT성과와 표정방법에 상관없이 해석도화와 수치도화의 평면과 표고의 오차를 비교하여 보면, 해석도화가 수치도화보다 우수한 결과를 보여주며, 또한 평면오차가 표고오차보다 더 크게 나타남을 알 수 있었다. GPS/INS AT의 Direct 표정의 경우 InDirect 표정방법에 비해 3배 이상의 오차가 발생하였으나 모든 경우의 결과가 허용오차를 충족하고 있으므로 축척 1:5000에서는 GPS/INS AT를 이용한 표정과 도화작업은 매우 효율적으로 수행될 수 있음을 알 수 있었다.
블렌드 쉐입 기반 얼굴 애니메이션을 위해 기저 모델(Expression basis)을 생성하는 방법을 크게 두 가지로 구분하면, 애니메이터가 직접 모델링을 하여 생성하는 방법과 통계적 방법에 기초하여 모델링하는 방법이 있다. 그 중 애니메이터에 의한 수동 모델링 방법으로 생성된 기저 모델은 직관적으로 표정을 인식할 수 있다는 장점으로 인해 전통적인 키프레임 제어가 가능하다. 하지만, 표정 공간(Expression Space)의 일부분만을 커버하기 때문에 모션데이터로부터의 재복원 과정에서 많은 오차를 가지게 된다. 반면, 통계적 방법을 기반으로 한 기저모델 생성 방법은 거의 모든 표정공간을 커버하는 고유 얼굴 모델(Eigen Faces)을 생성하므로 재복원 과정에서 최소의 오차를 가지지만, 시각적으로 직관적이지 않은 표정 모델을 만들어 낸다. 따라서 본 논문에서는 수동으로 생성한 기저모델을 유사 고유 얼굴 모델(Quasi-Eigen Faces)로 변형하는 방법을 제시하고자 한다. 결과로 생성되는 기저 모델은 시각적으로 직관적인 얼굴 표정을 유지하면서도 통계적 방법에 의한 얼굴표정 공간의 커버 영역과 유사하도록 확장할 수 있다.
표면영상유속계는 매우 간편하고 신속하게 하천의 유속장을 측정하는 기법이지만 하천의 넓은 구역을 카메라로 촬영하기 때문에 영상왜곡이 필연적으로 발생한다. 이러한 왜곡을 보정하기위해 많이 사용되고 있는 2차원 투영좌표변환법을 이용하여 유속을 분석하였다. 하지만 2차원 투영좌표변환법의 경우 표정점이 수표면의 높이와 같은 위치에 존재하지 않으면 유속 분석 결과에 큰 오차를 유발시킨다. 홍수 시 하천의 수위가 급변할 경우 표정점을 수위 변화에 맞추어 이동시키면서 영상을 촬영한다는 것은 현실적으로 불가능하다. 이러한 문제점을 극복하기위해 하천의 수위 변화에 대응하는 영상왜곡 보정 기법 개발이 필요하다. 이에 본 연구에서는 기존의 2차원 투영좌표변환법을 개선하기 위해 제방근처의 표정점 4개와 카메라의 좌표와 카메라와 수표면까지의 연직거리를 이용한 영상왜곡 보정식을 개발하였다. 그리고 표정점과 수표면의 높이를 다양하게 변화시키면서 개발한 보정식을 적용하였다. 표정점이 수위에 맞게 설정된 경우를 기준으로 수위보다 높게 설정된 표정점에 대하여 보정식을 적용한 경우의 유속은 표정점이 수위보다 높게 설정된 경우의 유속과 비교한 결과 오차가 크게 개선되었음을 확인하였다. 따라서 하천에 CCTV를 고정적으로 설치하여 유량을 산정할 경우 본 연구에서 제시한 표정점 보정식을 활용한다면 수위가 급변하는 상황에서도 정확한 표면유속을 산정할 수 있을 것으로 기대한다.
2차원 음향방출 위치표정에서 전통적인 방법으로 문턱 전압값을 설정하여 도달시간차를 측정함으로써 2개의 쌍곡선을 형성하는 데는 해당 구조물에서 직접 측정한 속도를 이용하게 된다. 복합재료 적층판과 같은 이방성 재료에서는 섬유의 배열방향에 따라 탄성계수가 변하므로 속도가 섬유의 방향성에 의존하게 된다. 따라서 임의의 위치에서 발생한 탄성파의 도달시간차 측정에 의한 위치표정의 오차가 커지며, 위치표정의 과정이 복잡해지는 것을 피할 수 없다. 본 연구에서는 전통적인 음향방출 위치표정에서 쌍곡선의 2중 교점의 오차를 정정하기 위해 사용되어야 하는 제 4의 센서를 사용하지만 속도변화에 기인하는 위치표정의 오차를 줄일 수 있는 방법으로 수치해석에 의해 비선형방정식을 풀어내는 위치표정 알고리즘을 제안하였다. 또한 제안된 방법이 전통적인 방법에 비해 이방성 판에서의 2차원 위치 표정을 보다 간단하게 수행하고, 정확도를 향상할 수 있는 방법임을 실험적으로 입증하였다.
본(本) 연구(硏究)는 항공사진(航空寫眞)에 의한 3차원(次元) 좌표결정(座標決定)에 있어서 표정단계(標定段階)에서 야기(惹起)되는 오차(誤差)의 전파(傳播)를 고찰(考察)하므로써 위치결정(位置決定)에 미치는 영향(影響)을 이해(理解)하고저 하는데 목적(目的)을 두고 있다. 이에 본(本) 연구(硏究)에서는 사진상(寫眞上)의 상좌표(像座標)로부터 소요(所要) 절대좌표(絶對座標)를 해석(解析)하는데 필요(必要)한 표정(標定)을 전산처리(電算處理)하므로써 전파(傳播)되는 오차(誤差)를 비교(比較) 분석(分析)하였다.
본 논문에서는 과대오차를 검출하는 방법과 상호표정 및 독립모델법과 같은 사진측양의 조정에서 표정점들의 수와 분포가 내적신뢰성에 미치는 영향을 기술하였다. 상호표정에서의 기본적인 6점과 독립모델법에서의 기본적인 4점의 이용은 내적신뢰성이 낮으며, 이 분포로서는 관측점에 포함된 과대오차를 검출할 수 없다. 이와 같은 한점씩 대신 2점 또는 3점을 군집으로 사용하면 내적신뢰성을 크게 향상시킬 수 있다.
최근에는 항측기에 GPS/INS 장비를 탑재하여 사진의 촬영과 동시에 외부표정요소를 직접 결정할 수 있는 Direct Georeferencing 기술의 개발로 인하여 지상기준점측량과 AT과정이 불필요하게 되었다. Direct Georeferencing 기법을 이용하게 되면 외부표정요소를 구하기 위한 전처리 과정을 생략할 수 있다. 따라서 지상기준점을 이용한 사진기 준점측량(AT)을 수행하지 않더라도 수치표고모델만 미리 확보되어 있으면 촬영과 동시에 수치정사사진을 생성할 수 있다. 본 연구에서는 촬영과 동시에 GPS/INS에 의해 획득한 외부표정요소와 항공사진을 이용하여 영상매칭에 의하여 수치표고모델(DEM)을 자동 생성하고, 이 결과를 바탕으로 정사사진을 제작하였다. 실제 도화데이터와 Direct Georeferencing 정사영상과의 오차를 평가한 결과, 표준편차가 X는 약 62cm, Y는 약 76cm 정도가 발생하였다. 이 결과는 축적 1:5,000 수치지도의 정확도 요구를 충분히 만족시킬 수 있는 양호한 결과임을 알 수 있다. Direct Georeferencing에 의한 정사영상의 제작방법은 큰 크기의 과대오차가 발생하는 부분을 수작업 또는 반자동으로 해결할 수 있으면 효율적으로 수치지도를 수정/갱신 할 수 있을 것으로 판단된다.
최근 여러 분야에서 드론에 대한 관심도가 높아짐에 따라, 하천분야에서도 다양한 연구에 드론이 활용하고 있다. 드론관련 기술의 발전으로 GPS와 같은 첨단 기술이 탑재되어 사용자에게 여러가지 정보를 제공하며, 조작 또한 간단하여 누구나 쉽게 활용할 수 있다. 그리고 무엇보다도 사람이 접근하기 힘든 지역을 쉽게 촬영할 수 있다는 큰 장점을 가지고 있다. 본 연구의 목적은 드론을 기반으로 표면영상유속측정법을 적용시켜 하천의 표면유속을 효율적으로 측정하는 것이다. 표면영상유속측정법은 카메라로 촬영된 영상을 이용하여 표면유속을 도출하기 때문에 촬영된 영상이 무엇보다도 중요하다. 하지만 드론으로 촬영된 영상들은 아무리 정지비행을 잘하더라도 필연적으로 영상에 흔들림이 존재한다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 흔들린 영상에 대하여 형태 정합법에 의해 보정을 하였으며, 이는 가장 핵심적인 기술이라 할 수 있다. 형태 정합법에 의한 영상 보정 과정은 고정된 표정점을 영상에서 추적한 뒤, 기준 영상의 표정점과 보정 영상의 표정점이 일치하도록 보정하였다. 영상 보정 후 영상 처리와 분석프로그램을 통하여 유속을 도출한다. 기존의 표면영상유속측정법에서는 표정점을 설치한 후 각 표정점마다 측량을 실시하여 좌표를 측정하였다. 이는 한국건설기술연구원 안동하천실험센터와 같이 이상적인 실험을 진행할 수 있는 환경에서는 문제가 없다. 하지만 실제 하천에서 표면유속측정 시 하천의 폭, 주변 환경 등의 영향으로 측량작업에 많은 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 Arduino와 GPS센서를 이용하여 표정점을 구성하였다. Arduino와 GPS 센서를 이용하면 각 표정점들의 좌표를 노트북에서 실시간으로 자동으로 확인할 수 있다. GPS 센서의 측정 오차에 따라 관측 오차가 다소 존재하지만, 실제 측량을 할 때와는 비교할 수 없을 정도로 신속하게 표정점의 좌표를 구할 수 있다. 이를 바탕으로 실험 하천에 대해 적용한 결과 기존의 방법에 비하여 간편하고 빠르게 표면유속측정을 수행할 수 있었으며, 표면유속측정값 또한 만족스러운 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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