본 논문에서는 FAST(Features from Accelerated Segment Test) 특징점 검출기와 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 특징점 서술자(descriptor)를 사용하여 시점 변화에 강인한 특징점 정합 기법을 제안한다. 기존의 FAST 기법은 영상의 에지 부분을 따라서 불필요하게 특징점을 많이 추출하게 되는데 이러한 단점을 주곡률(principal curvatures)을 적용하여 개선한다. 추출된 특징점을 SIFT 서술자를 통해 기술하고 시점이 다른 두 영상으부터 구해진 정합쌍에 RANSAC(RANdom SAmple Consensus) 기법을 통하여 호모그래피(homography)를 계산한다. 시점 변화에 강인한 특징점 정합을 위해서 기준 영상의 특징점들을 호모그래피 변환을 통해 변경된 좌표와 시점이 다른 영상의 특징점 좌표간의 유클리디언(Euclidean) 거리를 통해 정합쌍을 분류한다. 같은 물체나 장소에 대해 시점이 변화된 여러 영상에 대한 실험을 통해서 제안하는 정합 기법이 적은 계산량으로 기존의 특징점 정합 기법보다 우수한 성능을 보여주는 것을 확인하였다.
이 논문은 자체 개발된 드론을 이용하여 사진측량기술을 적용하여 3차원 수치지표면모델(DSM)개발 연구를 수행하였다. 이 DSM을 개발하기 위하여 제주도 지역을 선정하여 24장의 사진을 개발된 드론으로 직접 촬영을 수행하였다. 촬영된 사진의 정확한 3차원 좌표를 부여하기 위하여, 10개의 지표기준점(GCP)점을 선정하여 상대측위 지구위치시스템(DGPS)측량을 실시하였다. 사진의 정확도를 평가하기 위하여 3개의 GCP점을 선정하여 사진상의 좌표와 지상점의 좌표의 정확도를 비교하였다. 사진좌표계과 지상좌표계의 정확도를 평가한 결과 수평오차는 8.8-14.7 cm로 나타났으며, 연직오차는 12.4 cm로 나타났다. 이 정확도는 국토지리정보원(NGII)이 인정하는 1/1,000 수치지도의 정확도를 가지는 측량결과이다. 이 연구를 통하여 본 연구에서 개발된 드론과 사진측량기법이 제주지역에서 우리가 원하는 DSM자료를 얻는데 유용한 기술임을 알 수 있었다.
The purpose of this study was to investigate the effect that three resin indexing materials had on the distortion of split cast in the procedures of solder indexing and block fabrication. The specimen had two cylinders and connecting bar Two cylinders were a reference cylinder and a test cylinder that were machined precisely and placed on metal base. The total of specimens were 30 and they were divided into 3 groups according to the resin indexing materials : Acrylic $solder^{(R)}$, G-C Pattern $resin^{(R)},\;Z-100^{(R)}$. The relative coordinates (X, Y, Z) of centroids of both cylinders were measured by using 3-D cool dinates measuring machine. The value of indexing distortion was obtained after application of indexing material, and the value of the block distortion was obtained after fabrication of soldering block, and the value of total distortion was a value sum of indexing distortion and block distortion. Intercentroidal linear distortion ${(\sqrt{X^{'2}+Y^{'2}+Z^{'2}}-{\sqrt{X^2+Y^2+Z^2)}$ and global distortion $(\sqrt{{(X^'-X)}^2+{(Y^'-Y)}^2+{(Z^'-Z)}^2}$ were calculated from data of coordinates of centroids at each measuring stages. The results of this study were as belows ; 1. The intercentroidal distance between the split casts was reduced by indexing distortion and increased by block distortion. 2. The indexing global distortion between the split casts was smaller than block global distortion. 3. The intercentroidal linear distortion and the global distortion were no significant difference between indexing materials.
A computer vision technique of estimating the location of an unmanned ground vehicle is proposed. Identifying the location of the unmaned vehicle is very important task for automatic navigation of the vehicle. Conventional positioning sensors may fail to work properly in some real situations due to internal and external interferences. Given a DSM(Digital Surface Map), location of the vehicle can be estimated by the registration of the DSM and multiview range images obtained at the vehicle. Registration of the DSM and range images yields the 3D transformation from the coordinates of the range sensor to the reference coordinates of the DSM. To estimate the vehicle position, we first register a range image to the DSM coarsely and then refine the result. For coarse registration, we employ a fast random sample matching method. After the initial position is estimated and refined, all subsequent range images are registered by applying a pair-wise registration technique between range images. To reduce the accumulation error of pair-wise registration, we periodically refine the registration between range images and the DSM. Virtual environment is established to perform several experiments using a virtual vehicle. Range images are created based on the DSM by modeling a real 3D sensor. The vehicle moves along three different path while acquiring range images. Experimental results show that registration error is about under 1.3m in average.
해상크레인은 크레인을 탑재한 선박으로서, 조선소에서 대형 블록이나 구조물의 탑재 및 해상 운송 작업에 사용된다. 본 논문에서는 해상크레인과 중량물의 전후 동요(Surge), 상하 동요(Heave), 종 동요(Pitch)에 대한 정적/동적거동을 분석하였다. 이 때, 유연 다물체계 동역학을 적용하여 해상크레인의 붐(boom)을 탄성으로 고려하였으며, 플로팅 프레임(floating frame)과 노드 좌표(nodal coordinates)를 사용하였다. 질량 행렬, 탄성 강성 행렬, 2 차 속도 벡터, 일반화 좌표 방향으로 작용하는 외력 등을 고려하여 모든 운동이 연성된 비선형 운동 방정식을 구성하였다. 외력으로는 비선형 유체정역학 힘, 선형화된 유체동역학 힘, wire rope 힘, 계류력이 고려되었다. 수치 해석을 위해 Hilber-Hughes-Taylor 방법을 비선형 운동방정식에 적용하였다. 정적 거동 분석을 통한 정적 평형 자세를 고려한 경우와 고려하지 않은 경우에 대해 결과를 비교하였으며, 수치 해석 방법에 대한 정적/동적 거동 분석 결과를 비교하였다.
Segmentation and organization of the LiDAR (Light Detection and Ranging) data of the Earth's surface are difficult tasks because the captured LiDAR data are composed of irregularly distributed point clouds with lack of semantic information. The reason for this difficulty in processing LiDAR data is that the data provide huge amount of the spatial coordinates without topological and/or relational information among the points. This study introduces LiDAR data segmentation technique by utilizing histograms of the LiDAR height image data and analyzing roof shape for 3D reconstruction and visualization of the buildings. One of the advantages in utilizing LiDAR height image data is no registration required because the LiDAR data are geo-referenced and ortho-projected data. In consequence, measurements on the image provide absolute reference coordinates. The LiDAR image allows measurement of the initial building boundaries to estimate locations of the side walls and to form the planar surfaces which represent approximate building footprints. LiDAR points close to each side wall were grouped together then the least-square planar surface fitting with the segmented point clouds was performed to determine precise location of each wall of an building. Finally, roof shape analysis was performed by accumulated slopes along the profiles of the roof top. However, simulated LiDAR data were used for analyzing roof shape because buildings with various shapes of the roof do not exist in the test area. The proposed approach has been tested on the heavily built-up urban residential area. 3D digital vector map produced by digitizing complied aerial photographs was used to evaluate accuracy of the results. Experimental results show efficiency of the proposed methodology for 3D building reconstruction and large scale digital mapping especially for the urban area.
본 논문에서는 지진 등으로 인해 발생하는 절대 지각변위 추정에 GPS 상시관측망의 동적기선해석 기법의 적용 가능성을 실험을 통해 정확도와 정밀도 측면에서 분석하였다. 국내 관측소의 절대좌표 추정을 위해 국외 관측소가 데이터처리에 포함 할 필요가 있어 실험 네트워크는 관측점 사이 거리가 수 백 ∼ 약 1,000km에 달하는 중기선으로 구성하였다. 따라서 대상 관측점의 동적 거동특성을 매개변수 추정단계에 반영하는 일련의 절차를 적용하여 GPS 동적 중기선해석 실험을 수행하였다. 이를 통하여 GPS 동적 중기선해석을 통해 센티미터 수준의 정확도와 그 이상의 정밀도로 GPS 상시관측소의 절대좌표를 동적모드로 추정할 수 있음을 확인하였다. 또한 본 논문은 위성궤도력, 관측데이터양 그리고 동적좌표 추정의 초기좌표 구속범위와 같은 기선해석 조건들이 동적좌표 추정 정확도와 정밀도에 미치는 영향을 분석하고 그 결과를 요약하고 있다.
본 연구에서는 마커없이 구조물의 변위를 측정할 수 있는 영상기반 변위계측 시스템(NVDMS)을 제안한다. 기존의 방식과 제안하는 NVDMS는 크게 두 가지의 차이점이 있다. 첫째, NVDMS는 마커를 사용하지 않고 구조물의 특징점의 픽셀좌표 변화를 추출한다. 둘째, 특징점의 픽셀좌표를 물리좌표로 변환하는 scaling factor는 기존 방식에선 마커의 크기로부터 계산되는 반면, NVDMS에서는 카메라와 구조물사이의 거리, 각도, 초점거리로 계산된다. 3층 축소모형의 자유진동 실험에서 제안한 NVDMS로부터 얻은 변위데이터의 신뢰도를 분석하기 위해 LDS로부터 얻은 변위데이터의 비교를 하였으며, 얻어진 변위데이터를 이용하여 동특성을 분석하였다. 분석결과 NVDMS는 마커없이 구조물의 동적변위를 정밀하게 측정가능할 뿐만 아니라 얻어진 변위데이터로부터 추출한 동특성의 신뢰도 또한 높았다.
본 연구에서는 기존 지적측량 방법으로 확정된 지구를 선정하여 확정측량 당시에 사용한 지적삼각점과 지적삼각보조점, 도근점의 좌표 성과가 위성측량으로 결정된 좌표 성과와의 편위량을 분석하여, 제 점 상호간에 미치는 영향에 대하여 연구함으로써 지적확정측량 시 고려해야 할 사항들을 도출하고자 하였다. 연구결과 오차방향이 반대인 기존 지적삼각점을 기준으로 지적삼각보조점의 좌표를 결정할 경우, 그 오차가 서로 상쇄되어 지구계 내의 전체적인 오차가 작아졌음을 알 수 있었으며, 지적삼각보조점을 기준으로 한 도근점의 좌표성과는 교점을 중심으로 오차량이 서로 상쇄되어 상대적으로 편차량이 작아지고 있으나 각 도선별로 오차 발생 경향을 분석한 결과 지적삼각보조점에 가까운 도근점이 지적삼각보조점의 오차 영향을 많이 받고 있음을 알 수 있었다.
영상 기반 3차원 모델링은 카메라로부터 획득된 영상을 입력으로 하여 3차원 그래픽 모델을 생성하는 기술로 고가형 3D 스캐너의 대체 기술로 연구되어지고 있다 본 논문에서는 스테레오 보정 카메라를 이용한 영상 기반 3차원 모델링 시스템을 제안한다. 3차원 모델을 생성하기 위한 제안 알고리즘은 카메라 보정 단계, 3차원 좌표 복원 단계 3차원 좌표 등록 단계로 이루어진다. 카메라 보정 단계에서는 영상 획득용 카메라에 대한 카메라 행렬을 계산하며 3차원 좌표 복원 단계에서는 스테레오 영상의 일치점으로부터 삼각측량법에 의해 3차원 좌표를 복원한다. 3차원 좌표 등록 단계에서는 개별적으로 복원된 3차원 좌표의 단일 모델을 생성하기 위한 기준 좌표로의 변환을 추정하여 최종 3차원 모델을 생성한다 실험 결과 제안 알고리즘이 비교적 정확하게 .B차원 모델을 생성함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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