도시재생 모니터링을 위한 지리참조된 건물 입면 정사영상 자동 생성

국문 초록 (Abstract)

최근 도시정책은 구도심의 역사와 문화를 보존할 수 있는 도시재생 중심으로 변화하고 있으며, 도시재생사업을 올바르게 추진하려면 사업대상지의 변화를 자세히 모니터링 해야 한다. 도시재생 모니터링을 위해 사진측량 기법을 이용하여 시계열 건물 입면 정사영상을 생성하면 건물의 현황과 변화를 다각적으로 살펴볼 수 있다. 본 연구에서는 GIS와 연계 가능하도록 지리참조된 형태의 건물 입면 정사영상을 기준영상을 이용하여 자동으로 생성하는 방법을 제시한다. 먼저 지리참조된 건물 입면 정사영상을 생성하기 위해 건물 입면을 XY 평면에 품고 Z축이 입면에 수직이면서 지상좌표계와 일정한 변환관계를 갖는 건물좌표계를 정의한다. 그리고 번들 조정을 수행하여 건물좌표계에 지리참조된 기준영상을 구축한다. 이후 일정 주기로 건물 입면 영상을 신규 취득한 다음 기준영상과 함께 지상기준점 없이 번들 조정을 수행하여 새로 취득한 건물 입면 영상을 지리참조한다. 마지막으로 지리참조한 영상을 이용하여 건물 입면 정사영상을 생성한다. 본 연구에서는 건물좌표계를 정의하여 임의의 대상면에 투영한 정사영상의 위치를 표현하기 어려운 기존 래스터 데이터 형식의 단점을 극복할 수 있었으며, 초기에 기준영상을 구축한 후에는 신규 취득 영상에 대해 자동으로 정사영상을 생성할 할 수 있었다. 제시된 방법을 통해 도시재생 모니터링을 위한 기초 자료를 제공할 수 있을 것으로 기대되며, 도시재생 활동가가 자동으로 건물 입면 영상을 구축할 수 있을 것으로 기대된다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Recently, urban planning policy is shifting to urban regeneration which allows preserving the history and culture of the old city. To accomplish successful urban regeneration, it is necessary to monitor the change of the area. Photogrammetric products such as facade ortho-images can be useful for documenting current status and temporal change of the buildings. In this study, we propose an automatic generation method of georeferenced and GIS-integratable facade ortho-images using reference images. First, to integrate facade ortho-images to GIS, we define a building coordinate system (BCS) in which the XY plane embeds the facade and the Z-axis is perpendicular to the facade. Then, bundle adjustment is performed to georeference a reference image dataset to the BCS. Second, we acquire a new image dataset and perform bundle adjustment with the reference images. Lastly, through multi-view stereo and ortho-rectification process, we build facade ortho-images. We could overcome the shortcomings of the raster data format which is difficult to represent the position of the orthogonal plane projected on an arbitrary surface by defining the BCS, and we could generate new facade ortho-images automatically using the reference images. We expect that we can provide base data for urban regeneration monitoring, and we also expect that urban regeneration activists can build facade ortho-images by themselves.

목차 (Table of Contents)

• 要旨
• Abstract
• 1. 서론
• 2. 방법론
• 3. 실험 및 결과
• 4. 결론
• References

참고문헌 (Reference)

1 김휘영, "드론 영상 기반 시설물 점검 - 기준 영상을 활용한 자동 처리 중심으로" 대한공간정보학회 26 (26): 21-32, 2018

2 정광진, "도시재생사업 모니터링을 위한 지표의 개발과 적용 - 도시재생 선도지역을 중심으로 -" 대한국토·도시계획학회 52 (52): 55-74, 2017

3 김호준, "기준영상을 이용한 차량 측위 알고리즘 개발" 대한원격탐사학회 34 (34): 1131-1142, 2018

4 ESRI, "World files for raster datasets" ESRI

5 이석배, "UAV와 LiDAR측량에 의한 목조문화재의 재현" 대한공간정보학회 27 (27): 53-59, 2019

6 Open Geospatial Foundation, "OGC GeoTIFF standard" Open Geospatial Foundation

7 Russo, M., "Modeling and deterioration mapping of façades in historical urban context by close-range ultra-lightweight UAVs photogrammetry" 13 (13): 549-568, 2019

8 Yilmaz, H. M., "Importance of digital close-range photogrammetry in documentation of cultural heritage" 8 : 428-433, 2007

9 Schnabbel, R., "Efficient RANSAC for point-cloud shape detection" 26 (26): 214-226, 2007

10 Luhmann, T., "Close-range photogrammetry and 3D imaging" Walter de Gruyter GmbH 701-705, 2019

11 Atkinson, K. B., "Close range photogrammetry and machine vision" Whittles Publishing 283-302, 2001

12 오재홍, "3차원 도시모델 의한 도로 기본지리정보 갱신방안에 관한 연구" 한국측량학회 25 (25): 347-354, 2007