• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_1호
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• pp.941-951
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• 2018

3차원 도시모델의 생성을 위한 무인항공기의 활용 및 수요가 증가하고 있다. 본 연구에서는 3D 도시 모델 생성의 선행 연구로 불완전한 자세에서 취득된 무인항공기의 위치/자세 정보를 보정하여 포인트 클라우드를 추출하는 연구를 수행했다. 포인트 클라우드의 추출을 위해서는 정밀한 센서모델의 수립이 선행되어야 한다. 이에 무인항공기의 위치/자세 보정을 위해 무인항공기 영상에 기록된 위치정보의 연속성을 이용하여 회전각을 산출하고, 이를 초기값으로 하는 사진 측량 기반의 IBA(Incremental Bundle Adjustment)를 적용하여 보정된 위치/자세 정보를 획득했다. 센서모델 정보를 통해 스테레오 페어 구성이 가능한 영상들을 자동으로 선별하고 페어간의 타이포인트 정보를 이용해 원본 영상을 에피폴라 영상으로 변환했으며, 변환된 에피폴라 스테레오 영상은 고속, 고정밀의 영상 정합기법인 MDR (Multi-Dimensional Relaxation)의 적용을 통해 포인트 클라우드를 추출했다. 각 페어에서 추출된 개별 포인트 클라우드는 집성 과정을 거쳐 하나의 포인트 클라우드 혹은 DSM의 최종 산출물 형태로 출력된다. 실험은 DJI社 무인항공기에서 취득된 연직 및 경사 촬영 영상을 사용했으며, 실험을 통해 건물의 난간, 벽면 등이 선명하게 표현되는 포인트 클라우드 추출이 가능함을 확인하였다. 향후에는 추출된 포인트 클라우드를 이용한 3차원 건물 추출 연구를 통해 3차원 도시모델의 생성을 위한 영상 처리기술을 계속 발전시켜나가야 할 것이다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제3권2호
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• pp.59-64
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• 2014

This paper presents a method for estimating the bounding volume for image-based 3D object reconstruction. The bounding volume of an object is a three-dimensional space where the object is expected to exist, and the size of the bounding volume strongly affects the resolution of the reconstructed geometry. Therefore, the size of a bounding volume should be as small as possible while it encloses an actual object. To this end, the proposed method uses a set of silhouettes of an object and generates a point cloud using a point filter. A bounding volume is then determined as the minimum sphere that encloses the point cloud. The experimental results show that the proposed method generates a bounding volume that encloses an actual object as small as possible.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권6_1호
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• pp.973-985
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• 2019

본 논문에서는 저비용으로 생성할 수 있는 무인항공기 기반의 포인트 클라우드를 사용하여 평면성 분석을 통해 지면과 건물 영역을 분리하고 자동으로 건물 모델을 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 총 다섯 단계로 구성된다. 첫 단계에서는 입력되는 포인트 클라우드의 평면성을 분석하여 포인트 클라우드를 구성하는 평면들을 추출하였다. 두 번째 단계에서는 추출된 평면들을 분석하여 지표면에 해당하는 평면을 찾고 포인트 클라우드에서 해당 평면 기준으로 포인트들을 제거하였다. 세 번째 단계에서는 지표면이 제거된 포인트 클라우드를 정사 투영하여 영상을 제작하였다. 네 번째 단계에서는 정사 투영된 영상에서 각각의 객체의 외곽선을 추출하고 외곽선의 넓이와 넓이, 길이 비율을 이용하여 건물 불인정 영역을 제거하였다. 마지막 단계에서는 건물의 지표면 높이와 건물의 높이를 이용하여 건물의 외곽점을 구성하고 3D 건물 모델을 생성하였다. 제안한 방법을 검증하기 위하여 무인항공기 영상을 이용해 제작된 포인트 클라우드를 사용하였으며, 실험을 통해 제안 기법을 통해 무인항공기 기반 포인트 클라우드에서 자동으로 건물의 3D 모델이 생성 가능함을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_1호
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• pp.1527-1543
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• 2021

본 논문에서는 포인트 클라우드 데이터를 기반으로 자동으로 군집형 솔리드 건물 모델을 생성하는 기술을 다양한 데이터에 적용, 실험을 수행하여 적용 가능성과 효용성을 탐색한다. 또한 자동 건물 모델링 기술의 한계로 인해 부족한 모델의 품질을 향상시키기 위하여 건물의 형상 편집 및 텍스처 조정 기술을 개발, 실험을 통해 결과를 확인하였다. 자동 건물 모델 생성 기술의 적용 가능성 탐색을 위하여 무인항공기 영상 기반으로 생성된 포인트 클라우드와 LiDAR(Light Detection and Ranging) 자료를 사용해 실험하였으며, 자동으로 생성된 건물 모델에 건물 형상 편집 및 텍스처 조정 기술을 적용하여 모델의 품질의 향상 실험을 수행하였다. 이를 통해 포인트 클라우드 데이터 기반의 자동 군집형 솔리드 건물 모델링 기술의 적용 가능성과 모델의 품질 향상기술의 효용성을 확인하였다. 개발된 기술은 기존의 건물 모델링 기술과 비교하여 처리시간의 비용이 크게 감소하며, 잦은 모델 갱신이 필요한 지역에 대한 관리 측면에서도 강점이 있을 것으로 기대된다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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• pp.147-150
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• 2021

최근 컴퓨터 그래픽 기술이 발전함에 따라 가상으로 만들어낸 객체와 현실 객체 사이의 분간이 어려워지고 있으며, AR/VR/XR 등의 서비스를 위해 현실 객체를 컴퓨터 그래픽으로 표현하는 기술의 연구가 활발히 진행되고 있다. 포인트 클라우드는 현실 객체를 표현하는 기술 중의 하나로 객체의 표면을 수많은 3차원의 점으로 표현하며, 2차원 영상보다 더욱 거대한 데이터 크기를 가지게 된다. 이를 다양한 서비스에 응용하기 위해서는 3차원 데이터의 특징에 맞는 고효율의 압축 기술이 필요하며, 국제표준기구인 MPEG에서는 연속적인 움직임을 가지는 동적 포인트 클라우드를 2차원 평면으로 투영하여 비디오 코덱을 사용해 압축하는 Video-based Point Cloud Compression (V-PCC) 기술이 연구되고 있다. 포인트 클라우드를 2차원 평면에 투영하는 방식은 점유 맵 (Occupancy Map), 기하 영상 (Geometry Image), 속성 영상 (Attribute Image) 등의 2차원 정보와 보조 정보를 사용해 압축을 진행하고, 부호화 과정에서는 보조 정보와 2차원 영상들의 정보를 사용해 3차원 포인트 클라우드를 재구성한다. 2차원 영상을 사용해 포인트 클라우드를 생성하는 특징 때문에 압축 과정에서 발생하는 영상 정보의 열화는 포인트 클라우드의 품질에 영향을 미친다. 이와 마찬가지로 추가적인 기술을 사용한 2차원 영상 정보의 향상으로 포인트 클라우드의 품질을 향상할 수 있을 것으로 예상된다. 이에 본 논문은 V-PCC 기술에서 생성되는 영상 정보에 2차원 보간 (Interpolation) 기술을 적용하여 기존의 영상 정보에 포함되지 않은 추가적인 포인트를 생성하는 것으로 재구성되는 포인트 클라우드의 밀도를 증가시키고 그 영향을 분석하고자 한다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.25-35
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• 2020

최근 하드웨어 성능뿐 아니라 영상 처리 기술의 발달로 인해 다양한 분야에서 사용자에게 자유로운 시야각과 입체감을 제공하는 3차원 포인트를 다루는 기술에 관한 연구를 지속하고 있다. 3차원 포인트를 표현하는 형식 중 포인트 클라우드 기술은 포인트를 정밀하게 획득/표현할 수 있다는 장점으로 인해 다양한 분야에서 주목받고 있다. 하지만 하나의 3차원 포인트 클라우드 콘텐츠를 표현하기 위해 수십, 수백만 개의 포인트가 필요하므로 기존의 2차원 콘텐츠보다 많은 양의 저장 공간을 요구한다는 단점이 존재한다. 이러한 이유로, 국제 표준화 기구인 MPEG (Moving Picture Experts Group)에서는 3차원 포인트 클라우드 콘텐츠를 효율적으로 압축 및 저장하고, 사용자에게 전송하는 방안에 대해 계속 연구를 진행 중이다. 본 논문에서는 MPEG-I (Immersive) 그룹에서 제안한 V-PCC(Video based Point Cloud Compression) 부호화기를 통해 생성된 V-PCC 비트스트림을 MMT (MPEG Media Transport) 표준에서 정의한 MPU (Media Processing Unit)로 구성하는 방안을 제안한다. 또한, MMT 표준에서 정의한 시그널링 메시지를 확장하여 3차원 포인트 클라우드 콘텐츠의 영역 선별적 전송 방안을 위한 파라미터와 사용자의 요구에 따라 선택적으로 품질 파라미터를 결정할 수 있도록 V-PCC에서 상정하는 품질 파라미터를 추가 정의한다. 마지막으로, 본 논문에서는 제안한 기술을 기반으로 검증 플랫폼의 설계/구현을 통해 결과를 확인한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권2호
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• pp.435-449
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• 2023

The state-of-the-art video-based point cloud compression(V-PCC) has a high efficiency of compressing 3D point cloud by projecting points onto 2D images. These images are then padded and compressed by High-Efficiency Video Coding(HEVC). Pixels in padded 2D images are classified into three groups including origin pixels, padded pixels and unoccupied pixels. Origin pixels are generated from projection of 3D point cloud. Padded pixels and unoccupied pixels are generated by copying values from origin pixels during image padding. For padded pixels, they are reconstructed to 3D space during geometry reconstruction as well as origin pixels. For unoccupied pixels, they are not reconstructed. The rate distortion optimization(RDO) used in HEVC is mainly aimed at keeping the balance between video distortion and video bitrates. However, traditional RDO is unreliable for padded pixels and unoccupied pixels, which leads to significant waste of bits in geometry reconstruction. In this paper, we propose a new RDO scheme which takes 3D-Distortion into account instead of traditional video distortion for padded pixels and unoccupied pixels. Firstly, these pixels are classified based on the occupancy map. Secondly, different strategies are applied to these pixels to calculate their 3D-Distortions. Finally, the obtained 3D-Distortions replace the sum square error(SSE) during the full RDO process in intra prediction and inter prediction. The proposed method is applied to geometry frames. Experimental results show that the proposed algorithm achieves an average of 31.41% and 6.14% bitrate saving for D1 metric in Random Access setting and All Intra setting on geometry videos compared with V-PCC anchor.

• 한국측량학회지
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• 제37권6호
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• pp.453-464
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• 2019

최근 3차원 공간정보에 대한 수요가 증가함에 따라 신속하고 정확한 데이터 구축의 중요성이 증대되어 왔다. 정밀한 3차원 데이터 구축이 가능한 LiDAR (Light Detection and Ranging) 데이터를 기준으로 UAV (Unmanned Aerial Vehicle) 영상을 정합하기 위한 연구가 다수 수행되어 왔으나, MMS (Mobile Mapping System)로부터 취득된 LiDAR 점군데이터의 반사강도 영상을 활용한 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 MMS로부터 취득된 LiDAR 점군데이터를 반사영상으로 변환한 데이터와 UAV 영상 데이터의 정합을 위해 9가지의 특징점 기반매칭 기법을 비교·분석하였다. 분석 결과 SIFT (Scale Invariant Feature Transform) 기법을 적용하였을 때 안정적으로 높은 매칭 정확도를 확보할 수 있었으며, 다양한 도로 환경에서도 충분한 정합점을 추출할 수 있었다. 정합 정확도 분석 결과 SIFT 알고리즘을 적용한 경우 중복도가 낮으며 동일한 패턴이 반복되는 경우를 제외하고는 약 10픽셀 수준으로 정확도를 확보할 수 있었으며, UAV 영상 촬영 당시 UAV 자세에 따른 왜곡이 포함되어 있음을 감안할 때 합리적인 결과라고 할 수 있다. 따라서 본 연구의 분석 결과는 향후 LiDAR 점군데이터와 UAV 영상의 3차원 정합을 위한 기초연구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.692-698
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• 2016

최근 신규 시설물 건설이 줄어들고 기존 시설물에 대한 확장공사 및 유지보수가 시설물 관리에 있어서 갈수록 큰 비중을 차지하고 있다. 이런 배경에서, 건축에서 가장 큰 관리 및 운영비용을 차지하고 있는 MEP(Mechanical Electrical and Plumbing) 설비에 대한 역설계 연구 필요성이 높아지고 있다. 연구의 목적은 대용량 MEP 포인트 클라우드의 파이프 배관 형상에 대한 역설계 자동화 방법을 제시하는 것이다. 이를 위해, 관련 연구를 조사하고, 대용량 포인트 클라우드를 고려한 형상 역설계 자동화 방법을 제안한다. 이를 바탕으로, 프로토타입을 개발하고, 결과를 검증하였으며, 3차원 대용량 포인트 클라우드 데이터 검색 등과 관련된 렌더링 성능을 측정하였다. 포인트 클라우드 샘플들을 준비해 검증한 결과, 제안된 방법에서 렌더링 성능 표준편차는 0.004로 차이가 적어, 대용량 데이터 처리에 적합함을 알 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권6_2호
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• pp.1139-1149
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• 2017

수목을 3차원 구조로 정량화하는 것은 다양한 환경분석 모델링의 입력 자료로써 매우 중요하다. 그러나 3차원 측량이 가능한 라이다는 고비용과 전문인력이 필요해 파편화된 소규모의 도시녹지를 측량하기에는 경제적 장비운용적 차원에서 현실적이지 않다. 또한 수목은 계절에 따라 민감하게 변화하므로 시계열 모니터링으로 도시생태계를 이해하려면 높은 빈도로 쉽고 빠르게 수관구조를 측량할 수 있는 디바이스와 이에 맞는 정량화기법의 개발이 필요하다. 환경분석 모델링의 입력 자료로써의 필요가 아니더라도, 도시내 수목의 크기와 나이는 관리비용, 생태계서비스, 경관, 안전 등과 직결되므로 반드시 정보화될 필요성이 있다. 본 연구에서는 도시내 수목의 3차원 환경정보 데이터를 생성하기 위한 디바이스와 방법론으로써 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)와 SfM-MVS(Structure from Motion-Multi View Stereo), solid modeling을 제시하였다. 따라서 제시된 device와 방법론의 검증을 목표로 하여 다음과 같이 분석을 수행하였다. 첫째, stereo image들로부터 생성된 point cloud로 측량한 결과의 정확도를 지상 라이다 자료와 비교 검증하였다. 두 번째, UAV촬영 사진개수를 감소시킴에 따라 변화하는 point cloud의 밀도가 수목의 부피 및 크기 정량화 결과에 어떤 영향을 주는지를 살펴봄으로써 고해상도의 point cloud가 정밀한 수목 측량에 꼭 필요한 요소인지를 확인하여 보았다. 마지막으로, 수목 부피의 정량화 및 형상화를 위해 solid model이 얼마나 적합한가를 검증하고자 다른 3D type의 측정치와 비교하였다. 분석의 결과를 통해, UAV와 SfM-MVS 그리고 solid model을 이용하면 단일수목을 손쉽게 저비용 높은 시간해상도로 정량화 및 형상화가 가능함을 확인하였다. 다만, 본 연구는 단일 개체목만을 대상으로 한 연구이므로 더 넓은 녹지에 적용하기 위해서는 이에 맞는 비행계획의 수립, 다양한 공간정보 데이터와의 융합, 녹지규모 확대에 따른 정량화 기법의 개선 등 앞으로 이를 발전시킬 수 있는 후속연구가 필요하다.