• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2006.03a
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• pp.19-23
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• 2006

본 연구는 컬러항공사진을 이용하여 컬러영상, 그레이영상 그리고 각 밴드별(RGB) 수치고도모형(DEM)을 생성하여 정확도를 평가하기 위한 것이다. 항공 영상지도의 경우 불과 4-5년 전까지만 해도 흑백항공사진 필름을 이용해 왔으나 최근 들어 판독을 더욱 용이하게 하기 위하여 컬러항공사진을 많이 이용하고 있다. 품질이 높은 정사영상제작을 위해서는 정확한 수치고도모형이 필요하다. 수치고도모형을 생성하기 위한 대표적인 방법으로 수치지도를 이용하는 방법과 영상정합기법을 이용하여 수치고도모형을 생성할 수 있다. 영상정합기법에 의한 수치고도모형 생성 방법은 흑백항공사진에서와는 달리 컬러항공사진은 항공사진 전용 스캐너에서 3개의 밴드(RGB)로 스캔된 영상을 사용한다. 본 연구에서는 수치고도모형의 정확도를 분석하기 위하여 모두 5가지 영상(컬러영상, 그레이영상, Red 영상, Green 영상, Blue 영상)을 획득하였으며 각 밴드별 수치고도모형을 생성하여 수치지도에서 추출된 표고점 자료와의 평균제곱근오차(RMSE) 값을 비교하였다. 본 연구에서는 Red 영상을 이용하는 경우 가장 정확한 수치고도모형을 얻을 수 있었음을 실험을 통해 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.559-561
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• 1998

항공영상이나 위성영상을 이용하는 원격 감지 기술(Remote Sensing)은 무인 비행, 지리 정보 시스템(GIS) 그리고 도시 계획에 이용되고 있다. 원격 감지 기술과 함께 사용될 수 있는 또 하나의 기술로는 자동 표적 탐색 기술이 있으며 현재 많은 연구가 진행되고 있으나, 대부분 특정적인 시험용 영상에만 적용되고 있어서 항공 영상과 같이 복잡하고 불규칙적인 경우에는 적용이 어렵다. 본 논문에서는 Distance Weighted Intensity Transformation (DWIT)와 Coefficients Filtering(CF) 방법을 이용하여 영상의 이동, 회전, 배경에 불변적인 항공 영상 표적 탐색 기법을 제안한다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.21 no.1
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• pp.1-7
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• 2003

Practical use is increasing on the aerial ortho image recently, and much researches for geographic information system build that use high resolution satellite image cause this are progressing. Also many researches that use KOMPSAT-1 satellite image of resolution 6.6m are performing in these days, estimation for between aerial photo and satellite image is needed. In this treatise scanned image of aerial photo, using aerial photo resampling image of resolution equal with KOMPSAT-1 image using aerial photo, and KOMPSAT-1 satellite image use for experimental image making each orthoimage, classified feature for estimate. We evaluated to what level that an separation item could be able to estimate in each orthoimage. As result of estimation analysis, In the classified feature in aerial photo orthoimage with aerial photo resampling image orthoimage is about 61%, KOMPSAT-1 satellite image orthoimage is almost 41% could estimated. Through this investigation estimate, KOMPSAT-1 satellite sue to map updating, geographic information og non-approach area and environment inspect.

• 한국지형공간정보학회:학술대회논문집
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• 2002.03a
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• pp.54-60
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• 2002

1999년이래 순차적으로 수행되어지고 있는 항공사진 DB구축사업은 일반적으로 정확도가 검증되어진 항공사진전용독취기를 사용하여 항공사진영상 DB를 구축하고있으나, 일부기관에서는 시중에서 사용되는 일반자동독취기를 이용하여 항공사진영상 DB를 구축하기도 한다. 이에 본 연구에서는 항공사진전용독취기와 일반자동독취기를 정확도를 비교분석함으로서 항공영상 DB구축시 문제점과 타당성을 제시하고자 한다. 본 논문에서는 일반자동독취기의 활용 타당성을 분석하기 위하여 표정해석과 2차제품 제작을 통한 정확도를 항공사진전용독취기와 비교분석하였고, 자동독취기 검증 시스템을 개발하여 연구에 이용된 자동독취기를 검증함으로써 항공영상 DB구축에 있어서 필수적인 장비인 자동독취기의 정확도를 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.173-174
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• 2021

드론은 군사, 촬영, 배송, 인명구조, 조사, 단속 분야 등 산업 전반적인 영역에 활용되고 있다. 그중 촬영용 드론은 영상제작에 있어서 다양한 구도를 제공함으로써 영상제작과 구도의 다양성에 도움을 주어서 방송국에서 촬영을 위해 활용을 한다. 하지만 1인 제작자는 누군가의 도움 없이 드론 조종을 하면서 촬영하는 것은 어려움이 많고 현재 1인 제작 영상이나 사진을 찍기 위해서는 머리에 캠을 부착하거나 손에 삼각대나 지지대를 들고 다녀야하는 번거로움이 있다. 유도 촬영드론을 이용해 촬영 범위가 보다 넓어질 수 있고 장시간 손에 들고 있지 않아도 된다는 장점이 있다. 영상 촬영의 방법과 구도를 증가시킬 수 있고 1인 영상제작자에게는 다른 이의 도움 없이 홀로 자유롭고 편하게 드론 촬영을 할 수 있다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.35 no.3
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• pp.155-166
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• 2017

As the utilization of aerial images increases, a variety of software using unmanned aerial photogrammetric procedures as well as traditional aerial photogrammetric procedures are being provided. Previously, software that used the unmanned aerial photogrammetric procedure was used for images captured in small areas. Recently, however, software that uses unmanned aerial photogrammetric procedures for large-scale images taken by using aerial photogrammetric cameras has appeared. Therefore, this study generated ortho-images using aerial photogrammetry and unmanned aerial photogrammetry for large aerial images, and compared the features of both procedures through qualitative and quantitative comparisons. Experiments in the study area show that using the 3D mesh effectively removes the relief displacement of the building rather than using the digital surface model to generate ortho-images.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.18 no.4
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• pp.387-394
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• 2000

The biggest factor of errors which is constructed to the database of aerial photo image is happen to process of scanning with aerial photogrammetric scanner. For the quality assurance of aerial phto image database, we are need to the verification process of aerial photogrammetric scanner. This study is purposed to exhibit quality assurance method of aerial photo image database which is established to verification method of accuracy for aerial photogrammetric scanner. As the results of this study, we are established to verification method of accuracy for aerial photogrammetric scanner. And, the proposed methods according to this study are known to contributequality assurance of aerial photo image database.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2010.10a
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• pp.193-195
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• 2010

본 논문에서는 비파괴 검사를 통하여 얻어진 항공 갑판 영상에서, 조직의 이상이나 결함의 정도를 자동으로 검출하는 방법을 제안한다. 비파괴 검사를 통하여 얻어진 항공 갑판 영상에서 감마상관 변환과 $7{\times}7$ 소벨 마스크와 $13{\times}13$ 소벨 마스크를 각각 적용하여 윤곽선을 추출한다. 추출된 윤곽선 영역을 평활화와 평균 이진화 기법을 적용하여 영상을 보정한다. 보정된 영상에서 침식 연산과 팽창 연산을 이용하여 잡음을 제거한 후, 라벨링 기법을 적용하여 항공 갑판의 결함 영역을 추출한다. 본 논문에서 제안한 방법을 다양한 항공 갑판 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 방법보다 항공 갑판에서 결함을 추출하는데 효과적인 것을 확인하였다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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• v.36S no.3
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• pp.68-75
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• 1999

본 논문은 항공영상으로부터 REM( recovered elevation map)를 추출하여 DEM (digital elevation model)과 정합함으로써 비행체의 위치를 추정하는 기법을 제안하였다. 제안한 알고리듬은 연속항공영상을 이용함으로써 보다 넓은 지역에 대한 REM (recovered elevation map)복원이 가능하여 정합확률이 높아진다. 또한 강건한 거리 척도를 사용함으로써 몇 개의 점에서의 매우 큰 오차에 영향을 받지 않은 알고리듬을 제안하였다. 본 논문에선 몇 개의 항공영상을 가지고 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안한 알고리듬의 효용성을 보였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.695-696
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• 2020

CNN(CNN: Convolutional Neural Network)은 컴퓨터 비전의 많은 분야에서 뛰어난 성능을 보이고 있으며, 단일 영상으로부터 깊이(depth) 추정에서도 기존 기법보다 향상된 성능을 보이고 있다. 그러나, 단일 영상으로부터 신경망이 얻을 수 있는 정보는 제한적이기 때문에 스테레오 카메라로부터 얻은 좌/우 영상으로부터의 깊이 추정보다 성능 향상에 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 에지 맵(edge map)을 이용한 CNN 기반의 단일 영상에서의 깊이 추정의 개선 기법을 제안한다. 제안 방법은 먼저 단일 영상에 대한 전처리를 통해서 에지 맵과 양방향 필터링된(bilateral filtered) 영상을 생성하고, 이를 CNN 입력으로 하여 기존 단일 영상 깊이 추정 기법 대비 개선된 성능을 보임을 확인하였다.