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- 저자 : 진유진(Yujin Jin) (검색결과 2 건)
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사진측량용 UAV 시스템을 이용한 정사영상 제작 및 활용성 평가
신동윤 ( Dongyoon Shin ),한지혜 ( Jihye Han ),진유진 ( Yujin Jin ),박재영 ( Jaeyoung Park ),정호현 ( Hohyun Jeong ) 대한원격탐사학회 2016 大韓遠隔探査學會誌 Vol.32 No.3
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, 이 것은 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. This study analyzes the accuracy of ortho imagery based on whether camera calibration performed or not, using an unmanned aerial vehicle which equipped smart camera. Photgrammetric UAV system application was developed and smart camera performed image triangulation, and then created image as ortho imagery. Image triangulation was performed depending on whether interior orientation (IO) parameters were considered or not, which determined at the camera calibration phase. As a result of the camera calibration, RMS error appeared 0.57 pixel, which is more accurate compared to the result of the previous study using non-metric camera. When IO parameters were considered in static experiment, the triangulation resulted in 2 pixel or less (RMSE), which is at least 200 % higher than when IO parameters were not considered. After generate ortho imagery, the accuracy is 89% higher when camera calibration are considered than when they are not considered. Therefore, smart camera has high potential to use as a payload for UAV system and is expected to be equipped on the current UAV system to function directly or indirectly.
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[응용논문] 경진 대회를 통한 자율주행 인식 기술 데이터세트 활용성 평가
조국(Kuk Cho),임준혁(Junhyuck Im),김민찬(Minchan Kim),진유진(Yujin Jin),강상구(Sanggu Kang) 한국자동차공학회 2021 한국 자동차공학회논문집 Vol.29 No.3
In this paper, a well-synchronized dataset with multiple sensor data and reference data is essential in developing AI(Artificial Intelligence) recognition technology. However, it is very expensive to build an autonomous driving recognition dataset. Also, there are technical problems, such as synchronization. Therefore, to provide a better research environment, we constructed a dataset called KODAS(Korea Dataset for Autonomous Solutions) that can contribute to the development of autonomous driving recognition technology. The logging system for the KODAS dataset was developed in-house, and consists of key sensors, such as lidar/camera/RADAR/GPS/INS/odometer. Furthermore, we validated the feasibility of the KODAS dataset by testing the capacity of autonomous driving recognition. It was conducted in three fields: camera-based forward recognition, ranging sensor-based, omnidirectional three-dimensional recognition, and map matching-based localization. Based on the fusion of multiple sensors, this is the first challenge for recognition technology in Korea. We expect that the KODAS dataset will be an objective standard in evaluating the performance of autonomous driving recognition technology.
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