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- 저자 : 장휘정(Chang, Hwi Jung) (검색결과 8 건)
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UAV 영상정합을 통한 구조물 형상변화 측정 정확도 연구
김민철(Kim, Min Chul),윤혁진(Yoon, Hyuk Jin),장휘정(Chang, Hwi Jeong),유종수(Yoo, Jong Soo) 대한공간정보학회 2017 대한공간정보학회지 Vol.25 No.1
최근 unmanned aerial vehicle(UAV)를 이용하여 영상을 취득하고 지도제작 및 3차원 형상을 구축하는 연구들이 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서는 영상정합(image matching) 기술을 이용하여 3차원 형상을 재현하고, 형상 변화가 있을 경우 이를 탐지하여 면적 및 부피를 계산하는 방법론을 제시하는 실험으로 측정 정확도를 평가하였다. 이를 위해 모의 구조물을 구축하여 형상변화 전·후의 UAV 영상을 취득하고, 영상정합 결과물인 포인트 데이터의 비교를 위해 변화 전 데이터는 격자 형태로 변환하여 높이 값을 비교하였다. 실험 결과, 제안된 방법은 가로·세로 30cm 이상의 형상변화는 매우 높은 정확도로 면적 및 부피를 계산하였으나, 그 이하의 형상변화는 아직 영상정합기술의 한계에 기인하여 적용이 어려운 것으로 검증되었다. 하지만 제안한 방법론은 불법건축물 판별, 구조물의 일정규모 이상 피해의 정량적 분석 및 관리 등에 충분히 활용 가능할 것으로 생각된다. Recently, there are many studies related aerial mapping project and 3 dimensional shape and model reconstruction using UAV(unmanned aerial vehicle) system and images. In this study, we create 3D reconstruction point data using image matching technology of the UAV overlap images, detect shape change of structure and perform accuracy assessment of area(㎡) and volume(㎥) value. First, we build the test structure model data and capturing its images of shape change Before and After. Second, for post-processing the Before dataset is convert the form of raster format image to ensure the compare with all 3D point clouds of the After dataset. The result shows high accuracy in the shape change of more than 30 centimeters, but less is still it becomes difficult to apply because of image matching technology has its own limits. But proposed methodology seems very useful to detect illegal any structures and the quantitative analysis of the structure"s a certain amount of damage and management.
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UAV 영상을 활용한 수변구조물 피해분석 및 정확도 평가
김민철(Kim, Min Chul),윤혁진(Yoon, Hyuk Jin),장휘정(Chang, Hwi Jeong),유종수(Yoo, Jong Su) 대한공간정보학회 2016 대한공간정보학회지 Vol.24 No.1
자연재해로 인해 댐, 교량, 제방 등 수변구조물에 피해가 발생할 경우, 빠른 복구를 위해 정확한 피해정보를 분석하는 일은 매우 중요하다. 본 연구에서는 최근 활용이 확산되고 있는 UAV(Unmanned aerial vehicle)영상을 활용하여 효과적으로 피해를 분석하는 방안을 제시하고 정확도 평가를 수행하였다. UAV영상은 수변구조물 일대를 촬영한 영상들을 이용하였고, 피해를 분석하는 핵심 방법론으로 영상정합과 변화탐지 기법을 활용하였다. 영상정합을 통해 생성된 점군 데이터(point cloud)는 2차원 영상으로 3차원 형상을 재현하며, 사전에 구축된 레퍼런스 데이터와의 높이 값 비교를 통해 피해영역을 추출할 수 있다. 피해영역으로 추출된 결과는 정확도를 평가하기 위해 항공라이다로 구축된 정확한 데이터와 비교하여 절대위치 오차를 비교하였다. 실험 결과 EOP(외부표정요소)가 매우 정확한 UAV 영상을 사용하면 제안된 방법론으로 평균 10~20cm 오차 범위 내의 정확도를 확보할 수 있음을 알 수 있었고, 이는 제안한 방법이 비교적 큰 규모인 수변구조물에서 발생하는 피해 분석에 매우 유용하게 활용될 수 있음을 보여주었다. 하지만 복잡도가 높은 구조물들은 매칭 기술을 적용하기 어려우며, 이러한 구조물들의 피해를 추출하기 위해서는 별도의 방법론이 필요하다. It is important to analyze the exact damage information for fast recovery when natural disasters cause damage on river-side facilities such as dams, bridges, embankments etc. In this study, we shows the method to effectively damage analysis plan using UAV(Unmanned aerial vehicle) images and accuracy assessment of it. The UAV images are captured on area near the river-side facilities and the core methodology for damage analysis are image matching and change detection algorithm. The result(point cloud) from image matching is to construct 3-dimensional data using by 2-dimensional images, it extracts damage areas by comparing the height values on same area with reference data. The results are tested absolute locational precision compared by post-processed aerial LiDAR data named reference data. The assessment analysis test shows our matching results 10-20 centimeter level precision if external orientation parameters are very accurate. This study shows suggested method is very useful for damage analysis in a large size structure like river-side facilities. But the complexity building can"t apply this method, it need to the other method for damage analysis.
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노명종(Noh Myoung Jong),조우석(Cho Woo Sug),장휘정(Chang Hwi Jeong),정지연(Jeong Ji Yeon) 대한공간정보학회 2007 대한공간정보학회지 Vol.15 No.4
터널시공현장에서 중요한 요소가 되는 미굴량과 여굴량, 그리고 내공변위 및 천단침하에 대한 자료는 대부분 변위계와 토탈스테이션에 의해 취득되어진다. 그러나 이러한 장비들은 다수의 작업자를 필요로 하고, 대상지점에 직접 접근하여 타겟이나 계측기를 설치해야 되는 등 여러 가지 불편함과 위험요소를 안고 있다. 최근에 개발된 리모트컨트롤 무프리즘 토탈스테이션은 이러한 단점을 해소할 수 있는 여러 가지 기능을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 무프리즘 토탈스테이션과 제어용 노트북 컴퓨터 등을 조합하여 터널계측을 위한 1인 측량시스템을 구성하고 그 효율성을 평가하고자 하였다. 이를 위해 시공 중인 터널을 대상으로 기존의 측량방법과 본 연구의 측량방법으로 각각 관측을 수행하고 관측 소요시간, 정확도 등을 비교하였고 그 결과 본 연구의 1인 무프리즘 측량시스템이 기존의 방법에 비해 효율적임을 입증하였다. The tunnel measurement data such as deficiency quantity, outbreak quantity, inner displacement and crown settlement are very important elements in tunnel sites under construction and obtained mostly by displacement gauge and total station. However, it is difficult and dangerous to install targets or measurement equipments on the points in tunnel construction site and also we need several persons to work in the tunnel. Non-prism total station with remote control system which is developed recently has various efficient functions for tunnel measurement. Therefore, for efficient tunnel measurement, this study suggested one person surveying system which consisted of non-prism total station and notebook PC to control total station remotely, and we evaluated the suggested tunnel measurement system. In this study, the tunnel site under construction was chosen as the test field and tunnel surveying was done by existing surveying method and suggested method separately. As result of the test, we analyzed processing time and accuracy to demonstrate the superiority of suggested one person non-prism surveying system.
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UAV 영상을 활용한 수변구조물의 DSM 생성 및 정확도 분석
이수암 ( Soo Ahm Rhee ),김태정 ( Tae Jung Kim ),김재인 ( Jae In Kim ),김민철 ( Min Chul Kim ),장휘정 ( Hwi Jeong Chang ) 대한원격탐사학회 2015 大韓遠隔探査學會誌 Vol.31 No.2
태풍, 홍수와 같은 자연재해 발생 시 영상을 기반으로 댐, 보, 교량과 같은 수변 구조물의 피해정보의 정량적인 분석이 가능하면, 피해복구 및 의사결정의 지원에 큰 도움이 된다. 본 연구에서는 수변 구조물의 피해 분석을 위한 초기 과정으로 UAV를 활용한 수변 구조물의 3차원 정보의 획득을 시도하였고, 생성된 DSM의 정확도를 검증하였다. DSM의 생성을 위해 스테레오 기반의 영상정합 기술을 적용하였으며, 각각의 스테레오 정합결과를 생성 후 이를 모자이크하여 최종 DSM을 생성하였다. LIDAR에서 취득한 DSM과 비교하여 정확도를 검증했으며, 처리결과 전체 영역에서 3m 내외의 RMSE 수치가 나옴을 확인하였다. 오류의 원인을 분석해 본 결과, 생성된 DSM은 센서모델을 수립할 때에 필요한 EO 파라메터의 영향을 많이 받음을 확인할 수 있었다. 이후 정확한 GCP의 적용 및 인터폴레이션, 후처리 등의 기술의 개발을 통해 더욱 신뢰할 수 있는 DSM의 생성 시도를 해야 할 것이다. 그리고 본 연구의 목표에 맞게 실제 피해지역에서의 시뮬레이션을 통해 DSM을 이용한 정량적인 피해 분석에 대한 연구를 수행해야 할 것이다. If the damage analysis on river-side facilities such as dam, river bank structures and bridges caused by disasters such as typhoon, flood, etc. becomes available, it can be a great help for disaster recovery and decision-making. In this research, We tried to extract a Digital Surface Model (DSM) and analyze the accuracy from Unmanned Air Vehicle (UAV) images on river-side facilities. We tried to apply stereo image-based matching technique, then extracted match results were united with one mosaic DSM. The accuracy was verified compared with a DSM derived from LIDAR data. Overall accuracy was around 3m of absolute and root mean square error. As an analysis result, we confirmed that exterior orientation parameters exerted an influence to DSM accuracy. For more accurate DSM generation, accurate EO parameters are necessary and effective interpolation and post process technique needs to be developed. And the damage analysis simulation with DSM has to be performed in the future.
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