• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.33 no.6_2
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• pp.1139-1149
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• 2017

Measuring tree's volume is very important input data of various environmental analysis modeling However, It's difficult to use economical and equipment to measure a fragmented small green space in the city. In addition, Trees are sensitive to seasons, so we need new and easier equipment and quantification methods for measuring trees than lidar for high frequency monitoring. In particular, the tree's size in a city affect management costs, ecosystem services, safety, and so need to be managed and informed on the individual tree-based. In this study, we aim to acquire image data with UAV(Unmanned Aerial Vehicle), which can be operated at low cost and frequently, and quickly and easily quantify a single tree using SfM-MVS(Structure from Motion-Multi View Stereo), and we evaluate the impact of reducing number of images on the point density of point clouds generated from SfM-MVS and the quantification of single trees. Also, We used the Watertight model to estimate the volume of a single tree and to shape it into a 3D structure and compare it with the quantification results of 3 different type of 3D models. The results of the analysis show that UAV, SfM-MVS and solid model can quantify and shape a single tree with low cost and high time resolution easily. This study is only for a single tree, Therefore, in order to apply it to a larger scale, it is necessary to follow up research to develop it, such as convergence with various spatial information data, improvement of quantification technique and flight plan for enlarging green space.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.25 no.5
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• pp.798-807
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• 2020

As technologies using digital camera have been developed, 3D images can be constructed from the pictures captured by using multiple cameras. The 3D image data is represented in a form of point cloud which consists of 3D coordinate of the data and the related attributes. Various techniques have been proposed to construct the point cloud data. Among them, Structure-from-Motion (SfM) and Multi-view Stereo (MVS) are examples of the image-based technologies in this field. Based on the conventional research, the point cloud data generated from SfM and MVS may be sparse because the depth information may be incorrect and some data have been removed. In this paper, we propose an efficient algorithm to enhance the point cloud so that the density of the generated point cloud increases. Simulation results show that the proposed algorithm outperforms the conventional algorithms objectively and subjectively.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.1275-1277
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• 2022

Structure-from-Motion(SfM), Multi-view Stereo(MVS)이 이용되는 3D Reconstruction 과정에서 생성된 3D 포인트 클라우드는 RGB 영상에 기반하여 생성되므로 실제 객체 혹은 Scene 과 달리 point 와 point 간에 존재하는 빈 공간이 발생한다. 이를 개선하기 위하여 3D 포인트 클라우드를 이용하여 3D Mesh 를 복원하는 Mesh Reconstruction 과정을 거치게 된다. 본 논문에서는 Mesh Reconstruction 과정에서 자유공간 지지도에 기반해 수정한 가중치를 이용하는 효율적인 방법을 제안한다. 실험을 통하여 제안한 알고리즘을 이용한 복원 결과가 기존보다 개선됨을 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.204-207
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• 2021

LiDAR 장비 및 SfM 과 MVS 방법을 이용하여 생성된 point cloud 와 mesh 에는 항상 노이즈가 포함되어 있다. 이러한 노이즈를 제거하기 위해선 노이즈와 edge 를 효과적으로 구분해낼 수 있어야 한다. 노이즈를 제거하기 위해 mesh 로부터 edge 를 먼저 구분해낸 후 edge 에 해당하는 영역과 평면에 해당하는 영역에 서로 다른 필터를 사용하는 많은 연구들이 있지만 강한 노이즈가 포함된 mesh 에서는 edge를 잘 구분해내지 못하는 문제가 존재한다. 이러한 방법들은 mesh 로부터 edge 를 구분해내는 알고리즘의 성능이 노이즈를 제거하는 전체 알고리즘의 성능에 큰 영향을 주기 때문에 강한 노이즈에서도 edge 를 잘 구분해낼 수 있는 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 PCA 와 graph-cut 을 이용하여 강한 노이즈가 포함된 mesh 에서 edge 영역을 추출하는 알고리즘을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.1207-1210
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• 2022

2D 이미지로부터 카메라의 위치 정보를 추정할 수 있는 Structure-from-Motion (SfM) 기술과 dense depth map 을 추정하는 Multi-view Stereo (MVS) 기술을 이용하여 2D 이미지에서 point cloud 와 같은 3D data 를 얻을 수 있다. 3D data 는 VR, AR, 메타버스와 같은 컨텐츠에 사용되기 위한 핵심 요소이다. Point cloud 는 보통 VR, AR, 메타버스와 같은 많은 분야에 이용되기 위해 mesh 형태로 변환된 후 texture 를 입히는 Texturing 과정이 필요하다. 기존의 Texturing 방법에서는 mesh의 face에 사용될 image의 outlier를 제거하기 위해 color 정보만을 이용했다. Color 정보를 이용하는 방법은 mesh 의 face 에 대응되는 image 의 수가 충분히 많고 움직이는 물체에 대한 outlier 에는 효과적이지만 image 의 수가 부족한 경우와 부정확한 카메라 파라미터에 대한 outlier 에는 부족한 성능을 보인다. 본 논문에서는 Texturing 과정의 view selection 에서 depth 정보를 추가로 이용하여 기존 방법의 단점을 보완할 수 있는 방법을 제안한다.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.43 no.1
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• pp.72.4-73
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• 2018

북극 스발바르의 사면 지형에는 걸리가 발달되어 있다. 이러한 걸리는, 그 성인에는 여러 의견이 있으나, 화성에도 중고위도를 중심으로 다수 분포한다. 화성의 걸리는 2000년대에 들어 비로소 본격적으로 규명되고 있으나, 지형적 특성으로 인한 탐사의 한계로 지구에 분포하는 유사지형을 통한 비교 연구가 일반적이다(Costard, et al. 2007 등). 이 연구에서는 스발바르의 주도 롱이어비엔에서 UAV을 이용하여 획득한 DEM으로 스발바르 걸리를 측량하고, 이를 화성 중위도의 테라 사이메리아, 테라 시레넘, 노아 키스 테라에 분포하는 걸리와 비교하였다. Longyearbreen 빙하 전방에 위치한 사면을 UAV로 촬영하고, 이를 SfM-MVS(Structure from Motion & MultiView Stereo) 기법으로 3차원 점군 모델과 고해상도 DEM을 제작하여 분석하였다. 화성의 경우 MRO궤도 탐사선이 촬영한 HiRise DTM을 이용하여 분석하였다. 두 걸리는 기후와 지질 조건에 차이가 있음에도 불구하고 유사한 패턴을 보였다. 특히 테라 사이메리아에 위치한 걸리와 롱이어비엔 북사면의 걸리는 기준거리, 단면적, 폭, 경사, 제방 두께 등에서 상당한 정량적 유사관계가 있었다. 이는 두 행성의 걸리가 유사한 성인 및 형성 프로세스를 거쳤을 가능성을 시사한다. 측량 기법과 UAV 의 안정성을 개선시키면 지형 모델의 품질 향상 및 극지에서의 UAV 운용이 용이해질 것으로 기대된다. 또한 스발바르의 기후 요소 및 물리량 적용은 향후 화성 지형연구에도 응용할 수 있을 것으로 사료된다.