우리별 1호 지구 관측 영상의 방사학적 및 기하학적 보정

이임평 ( Im Pyeong Lee ),김태정 ( Tae Jung Kim ) 大韓遠隔探査學會 1996 大韓遠隔探査學會誌 Vol.12 No.1

CCD 지구 영상 실험 장치(CCD Earth Image Experiment, CEIE)는 우리별 1호의 주 탑재체중의 하나이다. 우리별 1호가 발사된 후에 CEIE는 이제까지 약 500여장의 세계 곳곳의 지표면 영상을 촬영하였다. 내재한 방사학적 (radiometric) 오차 및 기하학적 (geometric) 찌그러짐으로 인해, 관측된 영상은 지표면의 모습과 아주 다르다. 관측된 영상을 다양한 목적의 응용을 위해 처리하고 분석하기 전에 이러한 오차를 제거하기 위한 전처리 과정을 반드시 수행하여야 한다. 이 논문은 우리별 1호가 관측한 영상에 방사학적 및 기하학적 보정을 수행하는 전처리 과정을 설명한다. The CCD Earth Image Experiment(CEIE) is one of the main payload of the KITSAT-l. Since it was launched on Oct. 10, 1992, the CEIE has taken more than 500 images on the Earth surface world-wide so far. An image from the space is very different from a feature on the real Earth surface due to various radiometric and geometric distortions. Preprocessing to remove those distortions has to take place before the image data are processed and analyzed further for various applications. This paper describes the procedure to perform preprocessing including radiometric and geometric correction.

LIDAR 데이터로부터 지표점 추출을 위한 피쳐 기반 방법

이임평 ( Im Pyeong Lee ) 大韓遠隔探査學會 2006 大韓遠隔探査學會誌 Vol.22 No.4

지표점의 추출은 DTM 생성을 위한 가장 중요한 과정이다. 기존의 지표점 추출 방법은 대부분 점기반방법으로 분류될 수 있다. 점기반방법은 모든 개별점(point)에 대하여 해당 점이 지표를 구성하는 점인지를 시험하는 방법이다. 이 때 시험의 회수는 점의 개수와 동일하기 때문에, 특히 점의 수가 많은 데이터를 처리할 경우 계산량이 심각하게 늘어나 시험에 보다 정교한 기준과 전략을 사용하는데 어려움이 있었다. 이로 인해 많은 연구에도 불구하고 아직 만족할만한 결과를 제공하는 방법이 개발되지 못하였다. 이에 본 연구는 시험하는 개체의 수를 줄이면서 보다 안정적인 결과를 얻을 수 있도록 점이 아닌 피쳐에 기반한 방법을 제안한다. 여기서, 피쳐란 점을 그룹화하여 얻을 수 있는 개체를 의미한다. 제안된 방법에서는 먼저 점들로부터 표면패치들을 생성하고, 이어서 표면패치들로부터 표면집단들을 구성한다. 구성된 표면집단들로부터 지표에 해당하는 표면집단을 식별한 후 식별된 표면집단에 포함된 모든 점들을 지표점으로 명시한다. 이 방법을 항공 LIDAR 실측데이터에 적용하여 제안된 방법의 뛰어난 성능을 실험적으로 증명하였다. Extracting ground points is the kernel of DTM generation being considered as one of the most popular LIDAR applications. The previous extraction approaches can be mostly characterized as a point based approach, which sequentially examines every individual point to determine whether it is measured from ground surfaces. The number of examinations to be performed is then equivalent to the number of points. Particularly in a large set, the heavy computational requirement associated with the examinations is obviously an obstacle to employing more sophisticated criteria for the examination. To reduce the number of entities to be examined and produce more robust results, we developed an approach based on features rather than points, where a feature indicates an entity constructed by grouping some points. In the proposed approach, we first generate a set of features by organizing points into surface patches and grouping the patches into surface clusters. Among these features, we then attempt to identify the ground features with the criteria based on the attributes of the features. The points grouped into these identified features are labeled ground points, being used for DTM generation afterward. The proposed approach was applied to many real airborne LIDAR data sets. The analysis on the results strongly supports the prominent performance of the proposed approach in terms of not only the computational requirement but also the quality of the DTM.

평면패치를 사용한 항공영상과 라이다데이터의 형상기반정합

이임평(Lee Im Pyeong),김성준(Kim Seong Joon),최윤수(Choi Yun Soo),안형준(An Hyoung Jun) 대한토목학회 2005 대한토목학회 학술대회 Vol.2005 No.10

UAV기반 실시간 공중모니터링시스템 개발 및 활용

이임평,Lee,Im Pyeong 한국방재학회 2013 한국방재학회 학술발표대회논문집 Vol.2013 No.1

재난재해 등 긴급 상황이 발생했을 때 신속한 대응체계를 마련하기 위해 비접근 및 난접근 지대, 목표물 감시대상지역에 대한 공간정보를 신속하게 취득할 수 있는 실시간 공중모니터링 체계의 구축이 시급한 실정이다. 이에 본 연구에서는 긴급한 재난상황이나 이와 유사한 상황에서 신속하고 유연하게 운용될 수 있는 무인헬기 기반의 실시간 공중모니터링시스템을 설계 개발하였다. 이를 위해 실시간 공중모니터링시스템의 임무와 활용 시나리오를 수립하고 탑재센서 설계와 무인기 플랫폼의 요구사항을 설계하였다. UAV기반의 매핑 시스템 설계 최적화를 위해 시뮬레이션을 통한 사전검증단계를 거쳤으며, 시뮬레이션 자료를 활용한 영상 Geoferencing과 항공삼각측량(Aerial Triangulation) 등의 자료처리 기술개발, 실제 테스트베드에서의 현장 운용을 통해 개발된 시스템의 적용성을 검증하였다.

모바일매핑시스템으로 취득된 전방위 영상의 광속조정법

오태완,이임평,Oh, Tae-Wan,Lee, Im-Pyeong 대한원격탐사학회 2010 大韓遠隔探査學會誌 Vol.26 No.5

대부분의 모바일 공간정보 획득시스템은 촬영범위가 좁고 기선 길이에 대한 제약이 따르는 프레임 카메라를 탑재하고 있다, 촬영지점을 기준으로 모든 방향으로의 영상정보 획득이 기능한 전방위 카메라 탑재를 통해 프레임 카메라의 촬영 범위 및 기선 거리에 대한 문제점을 해결할 수 있다. 광속조정법(Bundle Block Adjustment)은 다수의 중첩된 영상의 외부표정요소를 결정하는 대표적인 지오레퍼런싱(Georeferencing) 방법이다. 본 연구에서는 전방위 영상에 적합한 광속조정법의 수학적 모델을 제안하여 전방위 영상의 외부표정요소 및 지상점을 추정하고자 한다. 먼저 전방위 영상에 적합한 공선조건식을 이용해 관측방정식을 수립한다. 그리고 지상 모바일매핑시스템(GMMS, Ground Mobile Mapping System)에 탑재되어 있는 GPS/INS로부터 획득된 데이터와 정지 GPS 및 토털 스테이션(Total Station)을 통해 측정한 지상기준점을 이용한 확률제약조건 (Stochastic Constraints)식을 수립한다. 마지막으로 확률제약조건 요소 및 추정 미지수를 조합하여 다양한 종류의 수학적 모델을 수립하고 모델별로 추정된 지상점 좌표의 정확도를 검증한다. 그 결과, 지상기준점을 확률제약조건으로 사용하는 모델에 적용한 경우에 지상점이 ${\pm}5cm$ 정도로 정확하게 추정되었다. 연구의 결과를 통해 전방위 카메라 영상으로부터 대상객체의 3차원 모델 추출이 가능함을 알 수 있었다. Most spatial data acquisition systems employing a set of frame cameras may have suffered from their small fields of view and poor base-distance ratio. These limitations can be significantly reduced by employing an omni-directional camera that is capable of acquiring images in every direction. Bundle Block Adjustment (BBA) is one of the existing georeferencing methods to determine the exterior orientation parameters of two or more images. In this study, by extending the concept of the traditional BBA method, we attempt to develop a mathematical model of BBA for omni-directional images. The proposed mathematical model includes three main parts; observation equations based on the collinearity equations newly derived for omni-directional images, stochastic constraints imposed from GPS/INS data and GCPs. We also report the experimental results from the application of our proposed BBA to the real data obtained mainly in urban areas. With the different combinations of the constraints, we applied four different types of mathematical models. With the type where only GCPs are used as the constraints, the proposed BBA can provide the most accurate results, ${\pm}5cm$ of RMSE in the estimated ground point coordinates. In future, we plan to perform more sophisticated lens calibration for the omni-directional camera to improve the georeferencing accuracy of omni-directional images. These georeferenced omni-directional images can be effectively utilized for city modelling, particularly autonomous texture mapping for realistic street view.

지상 레이저 스캐닝을 이용한 보 구조물의 변위 및 변형 형상 계측을 위한 개선된 모델

이홍민(Lee Hong-Min),정동조(Jung Dong-Jo),이임평(Lee Im-Pyeong),박효선(Park Hyo-Seon) 대한건축학회 2008 大韓建築學會論文集 : 構造系 Vol.24 No.4

This paper presents an improved model to accurately measure displacements and deformed shapes of beam structures using terrestrial laser scanning (TLS). In comparison with previous model, this model is added of four components : 1) formulation of polynomial shape function, 2) application of boundary condition, 3) inducement of compatibility condition and 4) evaluation of error vector and determination of reasonable polynomial shape function. The proposed model is applied to displacement measurement of simply supported steel beams subjected to a point load. The performance of the proposed model is investigate by comparing the displacements obtained from the model and displacements directly measured from LVDTs.

차량용 회전식 다채널 라이다의 정밀 시뮬레이터 개발과 검증

이규석(Lee, Gyu Seok),천장우(Cheon, Jang Wo),이임평(Lee, Im Pyeong) 대한공간정보학회 2021 대한공간정보학회지 Vol.29 No.4

자율주행 시스템의 안전성 검증과 주행 시험에 시뮬레이터를 적극 활용한다. 자율주행 시뮬레이터를 이용하여 검증하려면 차량 탑재 센서들에 대한 데이터 시뮬레이션이 정확해야 한다. 대표적인 차량 탑재 센서로써 라이다는 이미 현장에서 많이 활용되고 있지만 이에 대한 시뮬레이터는 아직 많은 한계가 있다. 다양한 특성의 중저가 라이다 센서들이 출시되면서 예전에 개발된 단순화된 범용 시뮬레이터가 제대로 지원하지 못하는 경우가 많다. 이에 본 연구는 범용 시뮬레이터가 아닌 실제 차량에 탑재된 특정한 라이다를 정밀하게 모사하는 시뮬레이터를 개발하고자 한다. 라이다의 동작 특성에 대한 센서 모델을 기하 모델과 복사 모델로 구성하고, 각각에 대해 실측 라이다 데이터에 포함되는 오차요소를 고려한 정밀한 모델을 제안하였다. 제안된 모델에 기반하여 유니티 엔진과 환경을 활용하여 효율적인 시뮬레이터를 구현하였다. 통제된 실험 공간에서 취득한 실측 데이터를 개발된 시뮬레이터로 생성한 데이터와 비교하여 시뮬레이터의 성능을 검증하였다. 실측 데이터와 비교한 결과 제안된 정밀 모델에 기반한 시뮬레이션 데이터는 기하와 복사 측면에서 유의미하게 향상된 유사도를 보였다. 본 연구의 실측 기반 검증을 통해 자율주행 시뮬레이터를 위한 신뢰성 있는 라이다 센서 모델을 개발할 수 있을 것으로 기대된다. The autonomous driving simulator is actively used for safety verification and driving tests of autonomous driving systems. To verify using an autonomous driving simulator, data simulation for vehicle sensors must be accurate. As a representative vehicle-mounted sensor, LIDAR is already widely used in the field, but the simulator for LIDAR sensors still has many limitations. As mid-to-low-priced LIDAR sensors with various characteristics are released, the simplified general-purpose simulator developed in the past often fails to properly support it. Therefore, in this study, we aim to develop a simulator that precisely simulates a specific lidar mounted on an actual vehicle, not a general-purpose simulator. The sensor model for the operation characteristics of LIDAR is composed of a geometric model and a radiometric model, and for each, a precise model is proposed considering the error factors included in the real LIDAR data. Based on the proposed model, an efficient simulator was implemented using the Unity engine. The performance of the simulator was verified by comparing the real data acquired in the controlled experimental site with the data generated by the developed simulator. As a result of comparison with the actual data, the simulation data based on the proposed precise model showed significantly improved similarity in terms of geometry and radiation. It is expected that a reliable LIDAR sensor model for an autonomous driving simulator can be developed through the actual measurement-based verification of this study.

공간정보 콘텐츠의 현황 및 새로운 거리 수준 콘텐츠

윤보람,최경아,이임평,Yoon, Bo Ram,Choi, Kyoung Ah,Lee, Im Pyeong 한국공간정보학회 2014 한국공간정보학회지 Vol.22 No.6

공간정보를 기반으로 다양한 주제의 매쉬업(mash-up)이 활발해지면서 공간정보 콘텐츠의 품질과 활용성이 높아지고 있다. 항공 수준에서 시작해서 거리 수준의 실외와 실내 공간까지도 실제처럼 표현한 공간정보 콘텐츠들이 등장하였다. 그럼에도 불구하고 거리 수준의 공간정보 콘텐츠를 기반으로 한 매쉬업 사례는 상당히 미진한 상황이다. 본 연구에서는 거리 수준 콘텐츠의 활성화를 위해 기존 거리 수준의 공간정보 콘텐츠가 가진 한계를 도출하고, 이를 극복하기 위한 방안을 모색하고자 한다. 기존의 공간정보 콘텐츠를 공간적 범주와 표현 방법에 따라 분류하여 각 특성에 따라 현황을 분석하고, 이를 통해 기존 거리 수준 공간정보 콘텐츠의 한계를 도출한다. 나아가 기존 거리 수준 콘텐츠의 한계를 극복하기 위한 방안으로 '뉴미디어 공간정보 콘텐츠'를 제안한다. '뉴미디어 공간정보 콘텐츠'는 콘텐츠 내에서 객체의 3차원 지상 좌표를 결정할 수 있고 그 좌표를 매개로 데이터베이스와 유기적으로 연동될 수 있다. 지상의 절대 좌표를 참조 키로 하는 '뉴미디어 공간정보 콘텐츠'는 다양한 정보와의 정교하고 유기적인 연동을 실현하고, 이를 통해 거리수준 콘텐츠의 활성화에 기여할 것이다. The high popularity of geo-referenced mash-up improves the quality and availability of geo-referenced contents. Such contents which accurately represent the real world in street level as well as in aerial level have appeared. Despite the advent of geo-referenced contents of street level, it is still hardly used for mash-up. In this study, we thus find out its obstacles to spatial mash-up and solutions to overcome them to activate the mash-up based on street level contents. By analyzing the current geo-referenced content with respect to its spatial scope and the way of representation, we draw the limitations of current street level contents. Furthermore, we propose the 'new media geo-referenced content' as a solution to overcome those limitations. With 'new media geo-referenced content', it is able to determine the 3D coordinates of given object in real world. Using those coordinates, database linkage can be more closer, flexible and organic. Such 'new media geo-referenced content' can contribute to activation of geo-referenced contents in street level and its mash-up.

항공 라이다데이터를 이용한 산림영역 탐지

황세란,김성준,이임평,Hwang, Se-Ran,Kim, Seong-Joon,Lee, Im-Pyeong 한국공간정보학회 2010 한국공간정보학회지 Vol.18 No.3

산림영역에서 획득된 라이다데이터는 산림영역의 DTM생성, 수고 및 산림생체량 추정과 같은 산림연구에 효과적으로 이용될 수 있다. 이를 위한 핵심적인 전처리 과정으로 본 연구는 라이다데이터로부터 산림영역을 효과적으로 탐지하기 위한 방법을 개발하고자 한다. 먼저 라이다데이터로부터 산림영역으로 판단하기에 효과적인 다반사 특성, 높이값 편차 및 공간적 분포에 기반한 세 가지 인지적 단서를 제시하였다. 각 단서들에 기반하여 산림후보영역을 탐지하고, 오분류를 제거하고 경계를 정제하기 위한 이진형태학적처리를 수행하여 최종산림영역을 결정하였다. 항공영상을 이용하여 생성한 기준데이터로 검증한 결과에 따르면 세 종류 단서에 의한 방법 모두 약 90% 이상의 정확도를 보이는 것으로 평가되었다. 특히 다반사 특성에 기반한 방법이 다른 방법에 비교하여 정확도 및 단순도 측면에서 보다 좋은 방법으로 판단된다. 또한, 각각의 단서에 기반한 개별적인 결과를 조합하면 분류 정확도가 개선되는 것을 확인하였다. LIDAR data are useful for forest applications such as bare-earth DEM generation for forest areas, and estimation of tree height and forest biomass. As a core preprocessing procedure for most forest applications, this study attempts to develop an efficient method to detect forest areas from LIDAR data. First, we suggest three perceptual cues based on multiple return characteristics, height deviation and spatial distribution, being expected as reliable perceptual cues for forest area detection from LIDAR data. We then classify the potential forest areas based on the individual cue and refine them with a bi-morphological process to eliminate falsely detected areas and smoothing the boundaries. The final refined forest areas have been compared with the reference data manually generated with an aerial image. All the methods based on three types of cues show the accuracy of more than 90%. Particularly, the method based on multiple returns is slightly better than other two cues in terms of the simplicity and accuracy. Also, it is shown that the combination of the individual results from each cue can enhance the classification accuracy.

저고도 무인 항공기 기반의 근접 실시간 공중 모니터링 시스템 구축

최경아,이지훈,이임평,Choi, Kyoung-Ah,Lee, Ji-Hun,Lee, Im-Pyeong 한국공간정보학회 2011 한국공간정보학회지 Vol.19 No.4

최근 대규모 재난 재해의 발생빈도가 증가하고 있으며 이로 인한 인명 재산 피해를 최소화하고 신속한 복구를 위하여 긴급 상황에 빠르게 대처해야 한다. 긴급 상황에 보다 효율적으로 대처하기 위하여 발생 지역의 공간정보를 신속 정확하게 취득하는 것이 중요하다. 따라서 본 연구에서 신속하게 대상지역의 고해상도 공간정보를 취득할 수 있는 저고도 무인 항공기 기반의 근접 실시간 공중 모니터링 시스템을 개발하고 있다. 근접 실시간 공중 모니터링 시스템은 항공 플랫폼과 디지털카메라, 레이저스캐너, GPS/IMU와 같은 멀티센서, 센서의 지원모듈로 구성되는 항공부문과 지상 차량, 항공부분으로부터 실시간 센서 데이터를 수신하는 수신부와 고속으로 공간 정보를 생성하는 처리부로 구성되는 지상부문으로 이루어진다. 항공부문은 저고도 무인항공기를 플랫폼으로 하며 저가 경량의 센서들과 자체 개발된 지원시스템으로 이루어지는 구성의 독창성을 가지며 지상부문은 센서데이터를 실시간으로 수신 및 처리하여 대상지의 공간정보를 고속으로 제공한다는 차별성을 가진다. 현재 시스템의 하드웨어는 개발 완료된 상태이며 개별 소프트웨어 통합 및 시스템 검증을 수행하고 있다. 본 논문에서 개발 중의 시스템을 소개하고 현재까지의 연구 성과, 향후 기대되는 최종 성과를 제시하고자 한다. As large scaled natural or man-made disasters being increased, the demand for rapid responses for such emergent situations also has been ever-increasing. These responses need to acquire spatial information of each individual site rapidly for more effective management of the situations. Therefore, we are developing a close-range real-time aerial monitoring system based on a low altitude unmanned helicopter. This system can acquire airborne sensory data in real-time and generate rapidly geospatial information. The system consists of two main parts: aerial and ground parts. The aerial part includes an aerial platform equipped with multi-sensor(cameras, a laser scanner, a GPS receiver, an IMU) and sensor supporting modules. The ground part includes a ground vehicle, a receiving system to receive sensory data in real-time and a processing system to generate the geospatial information rapidly. Development and testing of the individual modules and subsystems have been almost completed. Integration of the modules and subsystems is now in progress. In this paper, we w ill introduce our system, explain intermediate results, and discuss expected outcome.