본 논문은 3차원으로 복원된 데이터를 원격지에 있는 홀로렌즈에 실시간으로 전달하기 위해 개발된 중계서버 시스템을 제안한다. 원격지에 있는 홀로렌즈를 위한 실시간 전송 시스템 구축을 위해서는 복원된 3차원 데이터의 압축 스트림을 복호화 해주는 중계서버 시스템이 필요하다. 이와 같은 3차원 데이터의 구조와 원격지에서 데이터를 전달 받는 홀로렌즈 환경을 고려하여 중계서버 시스템을 설계하고 구축 했다.
Photogrammetry is a current method of GIS data acquisition. However, as a matter of fact, a large manpower and expenditure for making detailed 3D spatial information is required especially in urban areas where various buildings exist. There are no photogrammetric systems which can automate a process of spatial information acquisition completely. On the other hand, LiDAR has high potential of automating 3D spatial data acquisition because it can directly measure 3D coordinates of objects, but it is rather difficult to recognize the object with only LiDAR data, for its low resolution at this moment. With this background, we believe that it is very advantageous to integrate LiDAR data and stereo CCD images for more efficient and automated acquisition of the 3D spatial data with higher resolution. In this research, the automatic urban object recognition methodology was proposed by integrating ultra highresolution stereo images and LiDAR data. Moreover, a method to enable more reliable and detailed stereo matching method for CCD images was examined by using LiDAR data as an initial 3D data to determine the search range and to detect possibility of occlusions. Finally, intellectual DSMs, which were identified urban features with high resolution, were generated with high speed processing.
3차원 지형 환경의 공간영상콘텐츠는 국토계획 및 통신설비계획, 철도건설, 시공, 입체적인 유비쿼터스 도시 구현, 안전 및 방재 등에서 많은 요구와 그 중요성이 크게 부각되고 있다. 국내 운행하고 있는 국토 및 도시지역의 지형공간정보를 가장 정밀하게 촬영하기 위하여 항공기에 고해상도 디지털 지상촬영 카메라를 탑재하여 원하는 지역에 대한 항공사진 촬영을 실시하여 지상의 기준점에 맞도록 기하보정을 실시하고, 각 지형에 수직대응 방향으로의 조건식을 적용한 정사보정작업을 거쳐 정확한 지도영상을 작성하였다. 지형공간위의 다양한 지형정보를 직접 혹은 간접으로 수집하여 데이터베이스화하기 위한 정확한 초기 공간 자료의 수집, 저장, 편집, 조작 및 응용기술의 데이터베이스 구축은 도시 및 지역 계획 및 설계뿐만 아니라 관련 미래의 공간콘텐츠 구성을 위한 유비쿼터스 정보통신에서 크게 활용할 수 있을 것이다.
Google provides mapping services using satellite imagery, this is widely used for the study. Since about 20 years ago, research and business using drones have been expanding. Pix4D is widely used to create 3D information models using drones. This study compared the distance error by comparing the result of the road construction site with the DSM data of Google Earth and Pix4 D. Through this, we tried to understand the reliability of the result of distance measurement in Google Earth. A DTM result of 3.08 cm/pixel was obtained as a result of matching with 49666 key points for each image. The length and altitude of Pix4D and Google Earth were measured and compared using the obtained PCD. As a result, the average error of the distance based on the data of Pix4D was measured to be 0.68 m, confirming that the error was relatively small. As a result of measuring the altitude of Google Earth and Pix4D and comparing them, it was confirmed that the maximum error was 83.214m, which was measured using satellite images, but the error was quite large and there was inaccuracy. Through this, it was confirmed that there are difficulties in analyzing and acquiring data at road construction sites using Google Earth, and the result was obtained that point cloud data using drones is necessary.
최근 스마트시티, 디지털 트윈, 자율주행, 스마트 건설 등의 분야가 발전하면서 각 분야에서 생산되는 다양한 데이터를 서로 연결하기 위한 매개체로서 공간정보의 가치가 매우 중요해지고 있다. 특히 데이터의 최신성을 위해 공간정보의 신속한 구축과 갱신이 필요하다. 본 연구에서는 정밀한 위치정확도가 이미 검증된 기구축 공간데이터를 이용하여 지상기준점 없이 제작된 영상기반 3차원 건물모델의 위치를 정합시킬 수 있는 소프트웨어 프로토타입을 개발하였다. 이 소프트웨어를 실험대상지역에 적용한 결과, 지상기준점 없이 제작된 3차원 건물모델과 기구축 공간데이터가 높은 위치 정합률을 보여 최신의 3차원 공간데이터를 필요로 하는 분야에 적용될 수 있음을 확인하였다.
The visualization of information serves as a valuable tool for facilitating communication and exchange of opinions among stakeholders by conveying information in an intuitive and clear manner. As a preliminary study of visualization for construction field, this study proposed a model for generating three-dimensional floor layout using 360-degree panoramic cameras. The model integrates the layouts by calculating normal vectors of the plane which has openings, and applying translation and rotation matrices between the normal vectors. The results of this study can contribute to improving communication in construction sites by incorporating visualization, and further to the digital transformation of the construction industry.
3차원 지형 환경의 공간영상콘텐츠는 국토계획 및 통신설비계획, 철도건설, 시공, 입체적인 유비쿼터스 도시 구현, 안전 및 방재 등에서 많은 요구와 그 중요성이 크게 부각되고 있다. 현재 지리정보 기반의 2차원적인 지도정보와 시설정보를 3차원의 도시공간으로 재현하기 위하여 기존의 등고선을 이용한 DEM 방식은 많은 한계를 가지고 있으며, 특히, 철도와 같은 노선 폭이 좁고 길이가 길어서 궤적 관리가 어려운 작은 구조물의 경우에는 그 고도모델이 무시되기 쉬우므로, 레이져 측량기술을 이용한 공간대상물에 대한 높은 정확도 취득이 크게 필요한 실정이다. 최근에는 레이져 측량기술과 GPS를 결합한 고밀도 고정도의 높이 값을 얻을 수 있는 LiDAR 데이터의 이용으로 그러한 한계를 극복하고 있는 추세이다. 비교적 레이져 측량을 우리 실정에 적합한 3차원 지형분석 및 철도시설에 적용하여 데이터의 생성기법기법을 개발하여 3차원 공간에서의 최적의 노선관리가 가능하도록 하였다. 이를 위하여 LiDAR Data를 중심으로 하는 높이 값을 DEM으로 변환하고, 디지털 영상의 매칭 및 정확도 평가 등을 통한 벡터와 래스터의 실시간 통합 및 전환으로 장거리 노선에서의 3차원 철도 모델의 생성을 통한 추적관리가 가능하도록 하였다. 그리하여 공간영상콘텐츠를 이용한 철도시설물 관리에서의 다양한 활용의 해답을 확인하였다.
토지피복지도는 토지의 피복특성과 토지활용특성을 나타내는 자료로서 토지피복분류체계에 따라 계층적인 구조로 1998년부터 제작되고 있다. 대분류는 Landsat 위성영상을 활용하여 남 북한에 대한 작업이 완료되었으며, 중분류는 IRS-1C, IRS-1D, KOMPSAT, SPOT-5 영상을 저해상 컬러 영상과 영상융합을 한 후, 그 결과자료를 전문가가 도화하여 제작하고 있다. 특히 도화에 의한 중분류 토지피복지도 제작은 위성영상의 구매 및 자료처리, 토지피복 지도제작 과정에서 막대한 비용이 필요하다. 본 논문에서는 최근 많은 연구가 수행되고 있는 초분광 위성영상인 EO-1 Hyperion을 이용한 중분류 토지피복지도 제작 가능성을 연구했다. 많은 분광정보를 제공하는 Hyperion 영상과 기존에 사용하던 Landsat-7 ETM+ 영상의 토지피복분류 비교 연구를 수행하여 Hyperion의 분류정확도를 평가했다. 또한, Hyperion에 적합한 최적밴드선택 방법을 통하여 초분광 위성영상 활용의 효율성을 증대시켰다.
최근 국가의 산업화가 가속되고 사회 간접시설의 요구가 높아지면서 대형 건설 공사를 진행하기 앞서 공사지역내에 존재하고 있는 매장문화재에 대한 광범위한 조사가 실시되고 있다. 매장문화재는 오랜 시간 땅속에 묻혀 있었기 때문에 그 성격을 밝히고, 기록보존하기 위하여 정밀한 조사와 일정한 연구절차가 필요하다. 지금까지 유적지의 측량방법으로는 수준측량, 토탈스테이션 측량, 전문 작업자가 직접 손으로 스케치하는 과정으로 현황도 및 종횡단도를 제작하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 기존의 유적 측량 및 도면제작 방법이 가지고 있던 문제점을 해결하기 위하여 일반 디지털 카메라를 이용하여 경제적이며, 신속하게 대상물의 스테레오 영상을 취득하고, 디지틸 지상사진측량기법에 의한 3차원 영상모형을 구축하는 기법을 제시하고, 유적 현장입지를 입체적 사실적으로 표현하는데 연구의 목적이 있다.
본 논문에서는 2매의 2차원 얼굴영상으로부터 이들의 합성하여 3차원 얼굴의 가상형상을 복원한다. 여기서 2매의 2차원 얼굴영상은 정면과 측면 영상을 사용한다. 임의의 일반 얼굴에 대한 기준모델을 정하고 이 모델에서 얼굴형상의 특징을 표현하는 귀 , 눈 코 및 입 부분에 집중적으로 특징 점을 규정한다. 그 이외에 이마 및 턱부분에도 특징 점을 지정하여 그 위치 좌표를 저장해 둔다. 그 후 정면 영상의 좌 우측에 측면영상을 대칭적으로 접속하고 영상의 기하 변환방법을 적용하여 점차적으로 합성한다. 합성을 효과적으로 처리하기 위해 측면 영상을 정면 영상에 정합될 수 있도록 기하변환을 이용한다. 이 때 나타나는 합성부분에 색상 및 명도의 차를 제거하기 위해 스므딩필터(3$\times$3 화소의 마스크)를 적용하여 자연스런 3차원 가상얼굴을 구현하게 된다. 그 결과 불특정 얼굴형상도 3차원으로 구현할수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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