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문제 정의
- 좋지 않은 품질의 영상을 이미지 프로세싱 기법으로 처리 할 경우, 오류가 발생하게 되어 건설 관리자로 하여금 정확하지 못한 판단을 내리게 할 확률이 높아지게 된다. 따라서 본 연구에서는 이미지 프로세싱 기술로 영상을 분석하였을 때, 날씨와 같은 외부 환경의 변화에 따라 발생 할 수 있는 오류를 최소화 할 수 있는 에러제거 모델링 기법을 설계하고 그 활용 가능성에 대하여 알아보고자 한다.
- 실험 결과, 날씨가 좋을 경우에는 이미지 프로세싱 기술을 통하여 정확하게 기둥의 개수를 파악할 수 있었지만 기상 상황이 좋지 않은 경우에는 이미지 프로세싱 기술을 통한 영상 처리 후, 기둥의 개수를 잘못 측정하는 오류가 발생하였다. 따라서 본 연구에서는, 이미지 프로세싱 기술을 통한 건설 공사 진척도 측정 시 오류를 최소화하기 위하여 사전 정보를 기반으로 한 에러 제거 알고리즘(Priority-based Error Correction Algorithm (PECA))을 개발하였다. 영상 데이터를 얻은 시점의 날씨를 기준으로 하여 날씨가 맑아 구조물의 기둥을 인식하는데 적절한 날에 취득한 데이터의 중요도를 2(중간), 날씨가 좋지 않고 흐린 경우 취득한 데이터를 1(낮음)로 중요도를 평가 하였으며, 현장에서 관리자가 직접 기둥의 개수를 파악하여 기록한 것을 중요도 3(높음)으로 평가하였다.
- 본 연구에서는 건축 구조물의 공사 진척 정도를 파악하기 위하여 이미지 프로세싱 기술을 활용하여 건축 구조물 기둥의 시공 과정을 모니터링 하였다. 축적된 영상 정보를 대상으로 하여 케니 엣지 인식(Canny Edge Detection)과 워터쉐드 변환(Watershed Transformation)을 이용한 이미지 프로세싱 기술과 3D CAD(Computer-Aided Design) Mask를 활용, 공정별 구조 기둥의 시공 개수를 측정하였다(Wu and Kim, 2004).
- 본 연구에서는, 이미지 프로세싱 기술을 통한 건설 공사 진척도 측정 시 오류를 최소화하기 위하여 본 연구에서는 사전 정보를 기반으로 한 에러 제거 알고리즘(PECA)을 개발하였다. 에러 제거 알고리즘을 적용한 결과 구조물의 기둥 인식 정확률이 81.
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