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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 이임평
- 발행연도
- 2015
- 저작권
- 서울시립대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수1
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기존의 수변구조물의 모니터링 방법은 사람이 직접 관찰하거나, 사람에 의해서 촬영된 영상을 이용하였다. 이러한 방법은 수변구조물의 크기가 커질수록 많은 시간이 소비될 뿐만 아니라, 노동집약적인 한계가 있다. 이에 따라 효율적인 모니터링을 위하여 초소형 무인기로 획득하는 영상을 획득하고, 획득된 개별 영상에서 피해 현황을 파악하는 연구가 수행되었다. 하지만 정확한 모니터링을 위해서는 획득된 데이터로 영상 지오레퍼런싱을 수행하고, 3차원 공간정보를 생성해야 한다.
이에 본 연구에서는 수변구조물의 모니터링을 위한 영상 지오레퍼런싱 연구를 수행한다. 먼저, 수변구조물을 대상으로 획득한 데이터를 상용소프트웨어에서 영상 지오레퍼런싱 처리를 수행하고, 처리 과정에서 발생하는 문제점들을 분석 및 도출한다. 그리고 그 문제점들을 해결하기 위한 적합한 방법을 제시하고 그에 대한 검증을 수행한다.
수변구조물은 같은 형태가 반복적으로 나타나는 특징을 가지고 있다. 이러한 대상영역에서 획득한 영상으로 상용소프트웨어의 지오레퍼런싱 과정의 공액점 추출에서 잘못 매칭된 공액점을 추출하는 문제가 발생하는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 잘못 매칭된 공액점의 제거를 하지 못함으로써, 조정된 외부표정요소가 부정확하게 나타나는 것을 확인하였다. 따라서 본 연구에서는 수변구조물에 적합한 영상 매칭 알고리즘을 선정한다. 선정된 알고리즘으로 공액점을 추출하고, 추출된 공액점 중에서 잘못 매칭된 공액점의 제거를 위해, 공액점으로부터 결정된 지상점의 오차와 높이 값의 최빈값을 이용한다. 마지막으로 번들 블록 조정으로 결정된 외부표정요소의 정확도를 지상기준점으로 결정된 외부표정요소와 비교하여 검증한다.
수변구조물에서 획득된 데이터에 적합한 영상 매칭 알고리즘으로 개의 영상으로부터 개의 공액점을 추출할 수 있었다. 추출된 공액점에는 잘못 매칭된 공액점이 존재하므로, 공액점으로 결정된 지상점의 오차로 개의 지상점과 지상점의 높이 값의 최빈값을 이용하여 개의 지상점을 제거하였다. 하지만 지상과 교량 사이의 위치한 개의 지상점을 제거하지 못하는 한계가 있었다. 이러한 잘못 매칭된 공액점들의 제거 후, 번들 블록 조정으로 결정된 영상의 외부표정요소 검증을 위해 지상기준점으로 결정한 외부표정요소와 비교하였다. 두 개의 외부표정요소 차이의 X, Y, Z 좌표의 RMS는 각각 1.77m, 4.32m, 8.94m, Omega, Phi, Kappa의 RMS는 각각 2.97deg, 2.77deg, 1.93deg이었다.
본 연구에서는 수변구조물에서 획득된 데이터로부터 상용소프트웨어에서 처리하는 과정에서 발생하는 문제점을 분석하고, 이를 해결하고자 하는 방법을 적용한 결과를 분석하였다. 하지만 번들 블록 조정으로 결정된 영상의 수직 위치의 정확도가 대상 지역을 분석하기 위한 정밀한 DEM, 정사영상과 같은 3차원 공간정보를 생성하기에는 부족하다. 따라서 정확한 모니터링을 위해서는 수직 위치 정확도 향상을 위한 연구가 필요할 것으로 생각된다.
이에 본 연구에서는 수변구조물의 모니터링을 위한 영상 지오레퍼런싱 연구를 수행한다. 먼저, 수변구조물을 대상으로 획득한 데이터를 상용소프트웨어에서 영상 지오레퍼런싱 처리를 수행하고, 처리 과정에서 발생하는 문제점들을 분석 및 도출한다. 그리고 그 문제점들을 해결하기 위한 적합한 방법을 제시하고 그에 대한 검증을 수행한다.
수변구조물은 같은 형태가 반복적으로 나타나는 특징을 가지고 있다. 이러한 대상영역에서 획득한 영상으로 상용소프트웨어의 지오레퍼런싱 과정의 공액점 추출에서 잘못 매칭된 공액점을 추출하는 문제가 발생하는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 잘못 매칭된 공액점의 제거를 하지 못함으로써, 조정된 외부표정요소가 부정확하게 나타나는 것을 확인하였다. 따라서 본 연구에서는 수변구조물에 적합한 영상 매칭 알고리즘을 선정한다. 선정된 알고리즘으로 공액점을 추출하고, 추출된 공액점 중에서 잘못 매칭된 공액점의 제거를 위해, 공액점으로부터 결정된 지상점의 오차와 높이 값의 최빈값을 이용한다. 마지막으로 번들 블록 조정으로 결정된 외부표정요소의 정확도를 지상기준점으로 결정된 외부표정요소와 비교하여 검증한다.
수변구조물에서 획득된 데이터에 적합한 영상 매칭 알고리즘으로 개의 영상으로부터 개의 공액점을 추출할 수 있었다. 추출된 공액점에는 잘못 매칭된 공액점이 존재하므로, 공액점으로 결정된 지상점의 오차로 개의 지상점과 지상점의 높이 값의 최빈값을 이용하여 개의 지상점을 제거하였다. 하지만 지상과 교량 사이의 위치한 개의 지상점을 제거하지 못하는 한계가 있었다. 이러한 잘못 매칭된 공액점들의 제거 후, 번들 블록 조정으로 결정된 영상의 외부표정요소 검증을 위해 지상기준점으로 결정한 외부표정요소와 비교하였다. 두 개의 외부표정요소 차이의 X, Y, Z 좌표의 RMS는 각각 1.77m, 4.32m, 8.94m, Omega, Phi, Kappa의 RMS는 각각 2.97deg, 2.77deg, 1.93deg이었다.
본 연구에서는 수변구조물에서 획득된 데이터로부터 상용소프트웨어에서 처리하는 과정에서 발생하는 문제점을 분석하고, 이를 해결하고자 하는 방법을 적용한 결과를 분석하였다. 하지만 번들 블록 조정으로 결정된 영상의 수직 위치의 정확도가 대상 지역을 분석하기 위한 정밀한 DEM, 정사영상과 같은 3차원 공간정보를 생성하기에는 부족하다. 따라서 정확한 모니터링을 위해서는 수직 위치 정확도 향상을 위한 연구가 필요할 것으로 생각된다.
목차
제1장 서론 1제1절 연구 배경 및 목적 1제2절 선행연구 31. 국내연구 32. 국외연구 5제3절 연구 내용 및 범위 7연구 범위 및 방법 8제2장 데이터 획득 시스템 및 방법 9제1절 데이터 획득 시스템 91. 시스템 구성 92. 센서데이터의 타임 태깅 11제2절 데이터 획득 12제3절 획득된 데이터의 전처리 171. 위치/자세 데이터 선형보간 172. 불필요한 데이터 제거 18제3장 데이터 처리 방법 및 적용 22제1절 상용소프트웨어에서의 처리 및 문제점 분석 22제2절 개선 방법 제안 261. 영상 매칭 262. 번들 블록 조정 29제4장 데이터 처리 결과 및 정확도 분석 36제1절 기준데이터 생성 36제2절 제안된 지오레퍼런싱 방법 적용 401. 영상 매칭 : 알고리즘 선정 및 공액점 추출 402. 번들 블록 조정 : 잘못 결정된 지상점 제거 46제3절 제안된 지오레퍼런싱의 정확도 분석 57제5장 결론 60참고문헌 63ABSTRACT 66
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