This study examined the feasibility of using an automatic lens distortion correction (ALDC) camera as the payload for a photogrammetric unmanned aerial vehicle (UAV) system. First, lens distortion for the interior orientation (IO) parameters was estimated. Although previous studies have largely ignored decentering distortion, this study revealed that more than 50% of the distortion of the ALDC camera was caused by decentering distortion. Second, we compared the accuracy of bundle adjustment for camera calibration using three image types: raw imagery without the ALDC option; imagery corrected using lens profiles; and imagery with the ALDC option. The results of image triangulation, the digital terrain model (DTM), and the orthoimage using the IO parameters for the ALDC camera were similar to or slightly better than the results using self-calibration. These results confirm that the ALDC camera can be used in a photogrammetric UAV system using only self-calibration.
시시각각으로 변화하는 도시지역의 변화 모니터링이나 신속한 피해현황 정보 취득이 필요한 재난지역을 관측하기 위하여 저고도 항공촬영기술이 개발되고 있다. 저고도 촬영시스템은 대상지역을 보다 상세하게 촬영할 수 있고 관측시기를 자율적으로 조절할 수 있는 장점을 갖고 있다. 특히 성능, 안전성, 내구성, 휴대성 측면에서 기능이 향상되고 있는 회전익 무인헬기는 이동성과 접근성이 뛰어나고 안전하게 근접촬영이 가능하여 근거리 사진측량용 탑재체로 각광받고 있다. 본 연구에서는 대상지역을 신속하고 경제적으로 관측할 수 있는 저고도촬영시스템을 개발하여 영상자료를 취득하고, 기하보정과 영상모자이크 기법을 적용하여 영상지도를 제작하는 방안을 제시하였다.
최근 무인항공기(UAV : Unmaned Aerial Vehicle)는 신속하고 정확하게 3차원 공간정보를 구축하는 새로운 기술로 다양한 분야에서 연구와 활용이 증가하고 있다. 이러한 무인항공기는 위성측량이나 기존 항공측량에 비해 경제적이며 5cm급 이하의 고해상도 영상을 편리하게 취득할 수 있다는 장점을 지니고 있다. 따라서 본 논문에서는 무인항공기와 비측량용 디지털 카메라를 이용하여 3차원 공간정보의 제작 가능성과 기존 수치사진측량 시스템과의 호환성 분석을 위하여 무인항공기 전용 S/W 및 DPW(Digital Photogrammetry Workstation)를 이용해 성과품인 수치표고모델과 정사영상을 제작하고 정확도 분석을 수행하였다. UAV 전용 S/W와 DPW로 제작된 수치표고모델과 정사영상의 정확도 분석 결과 UAV 자료와 기존 수치사진측량 시스템과의 호환성은 낮은 것으로 판단된다.
최근 무인항공시스템의 활용으로 농작물 작황조사, 접근위험지역의 시설물 현황조사, 재해재난 모니터링 및 3차원 모델링 등 그 활용 분야가 확대되고 있는 실정이며, 건설, 인프라, 영상, 측량, 농업, 감시, 수송 등 실제로 여러 분야로 활용사례가 계속 늘어나고 있다. 특히, 산사태와 같은 사면 붕괴 발생 시 무인항공시스템 적용에 대한 시도가 많아지고 있으며, 무인항공시스템은 3차원 비행이 가능하기 때문에 접근하기 어려운 공간 정보를 확인할 수 있다. 하지만, 이러한 장점에도 불구하고 사면 붕괴 발생시 무인항공시스템 활용은 아직도 제한적인 실정이다. 본 연구에서는 이러한 한계성 극복을 위하여 사면 붕괴로 인한 토사량을 무인항공시스템의 영상정보로 산정하는 기법을 고찰하였다. 본 연구를 통해 산악지역 등 접근이 어려운 지역에서 사면 붕괴 발생시 복구공사에 필요한 토사량의 정보를 취득하는데 무인항공시스템 영상정보를 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
일반적으로 UAV를 이용한 항공촬영은 약 430 MHz 대역폭의 radio frequency (RF) 모뎀을 이용하여 UAV와 지상관제시스템간의 연결을 통해 UAV의 통제 및 원격 조종을 한다. 기존의 방법을 이용한 경우 1~2 km 정도의 통신 범위를 가지고 있으며 잦은 혼선이 일어나고, 무선통신은 전파를 매개로 정보를 전달하기 때문에 신호세기를 10 mW로 제한을 두고 있어 장거리 통신을 하는데 제약이 있었다. 본 연구에서는 스마트 카메라의 long-term evolution (LTE), 블루투스, WiFi와 같은 무선 데이터 통신 기술을 이용하여 데이터 송수신이 가능한 통신 모듈 시스템과 카메라를 이용하여 영상 획득이 필요한 지역에서 UAV에 영상을 획득하는 자동촬영 시스템을 설계하고 개발하는데 그 목적은 둔다. 본 연구에서 제안한 안드로이드 기반의 UAV 촬영 및 통신모듈시스템은 스마트 카메라 하나로 영상 획득뿐만 아니라 UAV 시스템과 지상관제 시스템을 연결해주며, UAV 시스템의 GPS와 자이로스코프, 가속도계, 자기 계측 센서 등의 센서로 부터 획득된 3차원 위치정보와 3차원 자세정보를 실시간으로 제공받을 수 있어서 항공삼각측량을 통한 UAV의 위치 및 보정 작업에 실시간으로 이용될 수 있을 것으로 판단된다.
초소형 무인항공기를 기반으로 대상영역에 대한 공간정보를 신속하게 자동으로 획득할 수 있는 긴급 매핑 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 사용자가 초소형 무인항공기 운용이나 사진측량에 대한 전문지식이 없어도 쉽게 사용할 수 있게 설계되었다. 항공 데이터 획득을 위해 디지털 카메라, GPS/IMU, 센서 통합 및 동기화를 담당하는 제어보드가 탑재된 초소형 무인항공기 시스템을 구축하였다. 또한, 항공부분의 운용을 지원하는 비행계획 수립 소프트웨어와 획득된 데이터의 품질을 평가하여 선별하고, 영상 매칭, 지오레퍼런싱, 정사영상 생성과 같은 일련의 과정을 고속 자동으로 수행하는 소프트웨어를 개발하였다. 본 시스템을 적용하여 $400m{\times}300m$ 크기의 대상지역에 대해 획득된 3cm 해상도의 57장 영상을 고속으로 자동처리하여 30분 이내 개별정사영상으로 생성할 수 있었다.
건축설계과정에서의 첫 단계로서 대지조사는 주로 대지와 그 주위 환경의 조사를 통해 이루어진다. 이를 위한 주된 방법으론 전통적인 현장조사와 함께, 최근에는 V-world, Google earth 와 같은 온라인 서비스의 지형데이터와 고해상도 항공사진이 이용된다. 그러나 도심 건축 환경은 변화는 이러한 서비스로만 조사하기에는 그 자율성이 부족하다. 최근 대중화되기 시작한 저가 무인비행체를 활용한 저고도 촬영 시스템은 기존의 고가의 무인비행체로만 가능하였던 고해상도 영상지도와, 3d 데이터 취득 등의 작업이 건축 설계 분야에서도 쉽게 접근 가능하게 하고 있다. 이에 본 논문에서는 저비용 초경량 무인항공기를 활용하여 도심 밀집 지역에서의 신속하고 경제적인 현황조사 방법을 제시하고자 한다.
UAV기반 멀티센서 시스템을 통해 취득된 영상의 지오레퍼런싱 정확도는 사용된 GPS/INS 시스템의 성능뿐만 아니라 카메라와 GPS/INS 시스템간의 상호관계를 나타내는 탑재변수의 정확도에 의해 영향을 받는다. 따라서 멀티센서 시스템 개발에 있어서 탑재변수의 정확한 추정은 필수적이다. 현재 우리는 재난/재해와 같은 긴급 상황에 대한 빠른 대응을 위해 실시간으로 대상지역을 감시할 수 있는 저고도 UAV기반의 실시간 공중자료획득 시스템을 개발하고 있다. 본 연구는 현재 개발 중인 시스템의 탑재변수 추정을 위한 시스템 캘리브레이션 방법론을 제안한다. 또한 실제 시스템의 제원을 이용한 시뮬레이션 데이터를 이용하여 정확하고 효율적인 캘리브레이션을 위한 효과적인 비행경로 및 지상기준점의 필요 개수를 도출하였다. 실험 결과, 총 6개의 스트립으로 구성된 비행경로를 따라 획득된 데이터와 5점 이상의 지상기준점 정보를 이용하면 제안된 방법론을 통해 정확한 탑재변수의 추정이 가능함을 확인할 수 있었다. 향후에는 제안된 방법론을 이용하여 개발된 시스템의 탑재변수를 추정하고 이를 이용하여 획득된 센서 데이터의 지오레퍼런싱 정확도 평가를 수행할 예정이다.
This study investigates two camera self-calibration approaches, on-site self-calibration and laboratorial self-calibration, both of which are based on self-calibration theory and implemented by using a commercial photogrammetric solution, Agisoft PhotoScan. On-site self-calibration implements camera self-calibration and aerial triangulation by using the same aerial photos. Laboratorial self-calibration implements camera self-calibration by using photos captured onto a patterned target displayed on a digital panel, then conducts aerial triangulation by using the aerial photos. Aerial photos are captured by an unmanned aerial vehicle, and target photos are captured onto a 27in LCD monitor and a 47in LCD TV in two experiments. Calibration parameters are estimated by the two approaches and errors of aerial triangulation are analyzed. Results reveal that on-site self-calibration excels laboratorial self-calibration in terms of vertical accuracy. By contrast, laboratorial self-calibration obtains better horizontal accuracy if photos are captured at a greater distance from the target by using a larger display panel.
본 연구는 스마트 카메라를 탑재한 무인항공기를 통해 얻은 영상을 이용하여 카메라 검정 유무에 따른 정사영상의 정확도를 분석하였다. 사진측량용 무인항공 시스템이 개발되었고, 스마트 카메라영상은 image triangulation을 거쳐, 정사영상으로 생성되었다. Image triangulation은 카메라 검정에서 결정된 Interior Orientation (IO) 파라미터의 고려 유무에 따라 수행되었다. 카메라 검정 결과, RMS error가 0.57 pixel로 나타났고, 이것은 비측량용 카메라를 이용한 기존의 연구와 비교했을 때, 우수한 정확도이다. Field experiment에서 IO 파라미터를 고려한 경우, triangulation 결과는 0.1 pixel (RMSE) 이내로 나타났고, 이것은 IO 파라미터를 고려하지 않은 경우에 비해 최소 2배 이상 향상된 결과였다. 정사영상을 제작한 결과, 카메라 검정 자료를 고려한 결과는 고려하지 않은 결과에 비해 정확도가 89 % 향상되었다. UAV 시스템을 위한 탑재체로써 스마트 카메라의 활용 가능성이 높으며, 직접 또는 간접적인 기능을 충분히 담당할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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