[논문]사진측량 기반 동영상 동특성 추출

김병화; 여금수; 김수진

doi:10.5050/ksnve.2010.20.3.308

사진측량 기반 동영상 동특성 추출
Photogrammetry-based Modal Parameter Extraction from Motion Pictures 원문보기

한국소음진동공학회논문집 = Transactions of the Korean society for noise and vibration engineering, v.20 no.3 = no.156, 2010년, pp.308 - 315

김병화 (경남대학교 토목공학과) , 여금수 (경남대학교 대학원 첨단공학과) , 김수진 (경남대학교 대학원 첨단공학과)

Abstract ▼ AI-Helper

This study introduces a new technique to estimate modal parameters of a vibrating string using motion pictures. The approach requires two motion pictures for a vibrating string captured simultaneously by typical potable digital cameras or camcorders. Applying the space intersection theory and the space resection theory in photogrammetry, the steroscopic images for the string are constructed from two flat plane pictures. Then the three dimensional displacement components of the string are extracted by a multiple template matching technique. Finally the modal parameters of the string are estimated from the resulting displacement time histories. The accuracy of the approach has been examined through a small-scale mock-up of a string.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

이 논문은 두 대의 카메라를 이용하여 상시 가진되고 있는 사장교 케이블의 3차원 형상 결정 및 동특성을 추출할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 다음과 같이 구성되었다.
이 논문은 카메라 혹은 켐코더 등에 기록된 동영상이미지로부터 케이블의 동특성을 추출하는 방법을 소개 하였다. 제안기법은 2개의 평면 영상이미지로부터 입체이미지를 구성하는 사진측량기법을 적용하였으며, 공간상에서 진동하는 케이블의 3차원 변위 시간 이력을 추출하고 상응하는 동특성을 추출하였다.

가설 설정

일반 디지털 카메라를 이용하여 가진 되고 있는 표적에 대한 동영상이미지를 획득한다. 이때, 원거리 대상물의 경우에 망원렌즈 등을 이용하여 단위픽셀의 해상도가 충분히 확보되었다고 가정하자. Fig.
케이블에 부착된 표적이 가진 되고 있다고 가정하자. 일반 디지털 카메라를 이용하여 가진 되고 있는 표적에 대한 동영상이미지를 획득한다.

제안 방법

1과 같이 잔상등급을 여러 단계로 구분하여 템플릿으로 설정한다. 그리고 각각의 영상이미지와 이미 설정된 템플릿이 가장 일치하는 영역을 탐색한다. Fig.
다음은 카메라와 캠코더로부터 추출된 동기화 영상이미지에 다중 템플릿 매칭 기법을 적용하여, 각각 표적에 대한 변위시간이력을 추출한다. 이때, 표적은 영상이미지 중에서 Fig.
이때, 단위는 픽셀단위를 사용하였다. 단위 환산은 사진의 중심에서 표적의 거리를 센티미터(cm)와 픽셀(pixel)의 비로 구하였다. 카메라의 자세, 위치 및 각 표적의 위치는 측정된 값을 초기 근사값으로 설정하였다.
동영상은 초당 30프레임씩 640×480의 해상도로 5분간 기록하였다.
첫째, 사진상의 좌표, 촬영중심점의 좌표 및 회전각에 대한 초기값을 설정한다. 둘째, 각각의 좌표축으로 회전된 회전각에 대한 회전행렬을 계산한다. 여기서, 회전행렬은 식 (8)에 의해 계산할 수 있다.
추출한 변위시간이력으로부터 다양한 사진측량기법을 적용하여 케이블의 3차원 위치를 결정한다. 마지막으로 추출된 3차원 위치로부터 각각의 방향별 케이블의 동특성을 추출한다.
마지막으로, 후방교회법과 전방교회법을 이용하여 각각의 표적들에 대한 공간상의 좌표 (X, Y, Z)를 추출한다. 공간상의 좌표 추출을 위하여 공간상 임의의 점을 원점으로 설정하였다.
실험은 다음과 같이 수행되었다. 우선, 동영상 촬영은 디지털 카메라(Canon A630)와 캠코더(Samsung VM-HMX20C)를 각각 삼각대로 고정시킨 후 Fig. 7과 같이 동일한 표적에 대하여 각각 기록하였다. 이때, 표적으로부터 약 2 m 떨어진 위치에서 임팩트 해머를 이용하여 케이블이 가진 되었다.
제안된 방법은 다음과 같이 구성되었다. 우선, 카메라 또는 캠코더를 이용하여 케이블의 특정 위치의 동적 응답을 동시에 촬영한다. 각각의 동영상으로부터 다중 템플릿 매칭 알고리즘을 이용하여 변위시간이력을 추출한다.
공간상의 좌표 추출을 위하여 공간상 임의의 점을 원점으로 설정하였다. 원점에 광파거리 측정기를 설치하여 카메라와 캠코더 중심위치, 자세 및 각각의 표적에 대한 위치를 측정하였다. 여기서, 광파거리 측정기를 이용해 위치를 측정한 이유는 초기 근사값을 실제값과 근사시킴으로써 계산량을 줄일 수 있기 때문이다.
이 연구에서는 사진측량기법을 이용하여 케이블의 진동 동영상으로부터 3차원 변위시간이력을 추출하는 방법을 제안하였으며, 추출된 변위시간이력의 스펙트럼으로부터 케이블의 고유진동수를 추정하여 제안기법의 정확도를 간접적으로 비교 검토하였다. 향후 케이블의 동영상으로부터 케이블의 모드 형상을 추출할 수 있는 하는 방법을 추가적으로 연구된다면, 제안기법을 이용한 동특성 추출기술이 실무에 적극 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
이 논문은 카메라 혹은 켐코더 등에 기록된 동영상이미지로부터 케이블의 동특성을 추출하는 방법을 소개 하였다. 제안기법은 2개의 평면 영상이미지로부터 입체이미지를 구성하는 사진측량기법을 적용하였으며, 공간상에서 진동하는 케이블의 3차원 변위 시간 이력을 추출하고 상응하는 동특성을 추출하였다.
각각의 동영상으로부터 다중 템플릿 매칭 알고리즘을 이용하여 변위시간이력을 추출한다. 추출한 변위시간이력으로부터 다양한 사진측량기법을 적용하여 케이블의 3차원 위치를 결정한다. 마지막으로 추출된 3차원 위치로부터 각각의 방향별 케이블의 동특성을 추출한다.
단위 환산은 사진의 중심에서 표적의 거리를 센티미터(cm)와 픽셀(pixel)의 비로 구하였다. 카메라의 자세, 위치 및 각 표적의 위치는 측정된 값을 초기 근사값으로 설정하였다. 그리고 식 (23), (24)를 이용하여 초기 근사값의 보정된 값을 구한다.
다음은 동영상이미지로부터 표적 중심점의 변위시간이력을 추출한다. 표적 중심점의 변위시간이력 추출을 위하여 우선 기록된 동영상으로부터 이미지 변환 프로그램을 이용하여 정지 영상이미지들을 추출한다. 이때, 카메라와 캠코더의 동일한 동적 응답을 추출하기 위하여 동영상을 동기화할 필요가 있다.

이론/모형

우선, 카메라 또는 캠코더를 이용하여 케이블의 특정 위치의 동적 응답을 동시에 촬영한다. 각각의 동영상으로부터 다중 템플릿 매칭 알고리즘을 이용하여 변위시간이력을 추출한다. 추출한 변위시간이력으로부터 다양한 사진측량기법을 적용하여 케이블의 3차원 위치를 결정한다.
잔상효과를 동반하는 영상이미지는 잔상에 의해서 표적인식이 실패할 경우가 있다. 표적인식 실패에 대한 해결책으로 다중 템플릿 매칭 기법⁽⁴⁾을 이용할 수 있다. 다중 템플릿 매칭 기법은 다수의 잔상 이미지를 템플릿으로 등록하고 각각의 템플릿과 가장 유사한 원영상의 영역을 추출하는 기법이다.

성능/효과

구조물의 전체중량 대비 가속도계의 무게를 무시 못할 경우에, 동영상이미지를 이용한 동특성 추출기법은 정확도 측면에서 가속도계를 이용하는 방법보다 유리할 것으로 판단된다.
움직이는 물체를 영상 이미지로 기록하면, 물체의 움직임에 의해 잔상이 동반되기 때문이다. 셋째, 입력신호 계측 없이 시스템의 응답만을 이용해 동특성을 추정해야 하는 문제이다. 시스템의 응답만을 이용할 경우, 장시간의 데이터 계측이 필요하다.

후속연구

이 연구에서는 사진측량기법을 이용하여 케이블의 진동 동영상으로부터 3차원 변위시간이력을 추출하는 방법을 제안하였으며, 추출된 변위시간이력의 스펙트럼으로부터 케이블의 고유진동수를 추정하여 제안기법의 정확도를 간접적으로 비교 검토하였다. 향후 케이블의 동영상으로부터 케이블의 모드 형상을 추출할 수 있는 하는 방법을 추가적으로 연구된다면, 제안기법을 이용한 동특성 추출기술이 실무에 적극 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	케이블교량에 설치된 케이블 시스템이 주요 구조부재로써 다루어지는 이유는 무엇인가?	재료 및 구조해석기술의 급속한 발전에 따라서 고강도 케이블을 이용한 사장교나 현수교 형식의 케이블교량이 건설되고 있다. 케이블교량에 설치된 케이블시스템의 구조적 안정성은 교량 전체의 안정성과 직결되는 문제이기 때문에 케이블 시스템은 주요구조부재로써 다루어지고 있다. 또한, 케이블시스템의 유지관리 측면에서 케이블의 동특성은 상시 모니터링되고 있으며, 추출된 케이블의 동특성을 이용하여 케이블의 장력 등이 상시 모니터링 되고 있다(1).
	공간후방교회법은 무엇인가?	공간후방교회법은 Fig. 3과 같은 공간좌표체계에서 사진의 위치와 자세를 결정하는 방법이다(6). 즉, 공선조건에서 존재한 9개의 미지수 중 6개의 미지수(XL, YL, ZL, ω, ∅, κ)를 결정할 수 있다.
	케이블 시스템을 모니터링 하기 위해 영상 이미지를 이용하는 방법의 단점은 무엇인가?	그러나 영상 이미지를 이용할 경우 다음과 같은 문제점이 있다. 첫째, 카메라의 흔들림 문제이다. 교량의 상판에서 동적응답을 기록할 경우, 카메라를 고정시키더라도 교량은 교통하중이나 풍하중에 의해서 흔들림이 발생하기 때문이다. 둘째, 영상 이미지에서 표적인식문제이다. 움직이는 물체를 영상 이미지로 기록하면, 물체의 움직임에 의해 잔상이 동반되기 때문이다. 셋째, 입력신호 계측 없이 시스템의 응답만을 이용해 동특성을 추정해야 하는 문제이다. 시스템의 응답만을 이용할 경우, 장시간의 데이터 계측이 필요하다. 하지만 일반 카메라는 저장 용량에 한계가 있기 때문에 최소량의 데이터만 가지고 정확한 동특성을 추출하기 위해서는 영상데이터로부터 추출된 변위시간이력이 매우 정확해야만 한다. 상기 세가지 문제들은 김병화(4)가 제안한 다중 템플릿 매칭 알고리즘을 이용하여 해결이 가능하다.

참고문헌 (6)

Park, T. and Kim, B. H., 2005, “Estimation of Cable Tension Using System Identification Technique : I. Theory,” Korean Society of Civil Engineers, Vol. 25, No. 4A, pp. 661-668.
Nassif, H. H., Gindy, T. and Davis, J., 2005, “Comparison of Laser Doppler Vibrometer with Contact Sensors for Monitoring Bridge Deflection and Vibration,” NDT&E International, Vol. 38, pp. 213-218.

상세보기
Wahbeh, A. M., Caffrey, J. P. and Masri, S.F., 2003, “A Vision-based Approach for the Direct Measurement of Displacements in Vibrating Systems,” Smart Mater Struct., Vol. 12, pp. 785-794.

상세보기
Kim, B. H., 2008, “Modal Parameter Extraction Using a Digital Camera,” Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering, Vol. 18, No. 12, pp. 1229-1236.

원문보기 상세보기
Wolf, P. R. and Dewitt, B. A., 2008, Elements of Photogrammetry with Applications in GIS, 3rd Ed., McGraw Hill, New York, NY, USA.
Mikhail, E. M., Bethel, J. S. and McGlone, J. C., 2001, “Introduction to Modern Photogrammetry,” John Wiley & Sons, New York, NY, USA.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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