KR101309443B1 - 모션 캡처를 이용한 구조물 모니터링 장치 및 방법 - Google Patents

모션 캡처를 이용한 구조물 모니터링 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명에 따른 모션 캡처를 이용한 구조물 모니터링 장치는 구조물에 설치된 복수 개의 마커(marker)가 포함되는 마커부(100), 마커를 촬영하는 복수 개의 카메라가 포함되는 카메라부(200), 복수 개의 카메라에 촬영된 마커 영상을 필터링하는 영상처리부(300), 영상 처리부에서 필터링된 마커 영상을 이용하여 마커에 대한 3차원 좌표가 산출하는 좌표변환부(400) 및 좌표변환부(400)에서 산출된 3차원 좌표값을 분석하여 구조물의 변형률을 측정하는 변형률 측정부(500)를 포함한다.
모션 캡처 기법을 이용하여 3차원 변형이 측정 가능하므로, 종래의 방법과는 달리 3차원 변형률, 변형의 가속도 및 구조물의 뒤틀림 등도 측정이 가능하다.

Description

모션 캡처를 이용한 구조물 모니터링 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR MONITORING A STRUCTURE USING MOTION CAPTURE METHOD}
본 발명은 구조물에 대한 변형률을 측정하는 모니터링 장치 및 방법에 관한 것이다. 특히 본 발명은 광학적 모션 캡처를 이용하여 구조물의 변형률을 측정하는 모니터링 장치 및 방법에 관한 것이다.
구조물 모니터링은 구조물의 안전성 및 사용성을 주기적으로 평가하여 예상치 못한 하중에 의해 피해를 미리 알리고, 보수 보강을 수행하기 위한 것이다. 구조물의 안전성 평가는 부재에 작용하는 축력, 모멘트와 같은 응력으로 평가하고 구조물의 사용성 평가는 부재의 처짐, 건물의 층간 변위, 진동 등으로 평가된다.
구조물 모니터링 시 안전성 또는 사용성 중 어느 하나만 평가하는 경우는 드물다. 구조물 모니터링을 통하여 구조물 반응을 정확하게 예측하기 위해서는 구조물의 구조 형상과 시스템을 파악하여야 한다. 그러나 시공 정밀도 한계로 인하여 도면과의 오차가 언제나 존재하며 설계된 도면과 100% 정확하게 지어지는 구조물은 없다. 또한 시간이 경과함에 따라 재료의 성질이 변하기 때문에 구조물에 작용하는 하중에 대한 반응은 달리질 수 있다. 따라서 단순히 안전성 또는 사용성 평가에 사용되는 모니터링 계측 장치 하나만을 사용하여 구조물의 거동을 파악할 수 없으며, 안전성 및 사용성을 함께 평가하고 이를 해석하여 변화하는 구조물의 재료의 특성과 거동을 파악할 수 있는 종합적인 모니터링 시스템이 필요하다.
구조물의 모니터링은 크게 부재 레벨에서의 모니터링과 구조물 레벨에서의 모니터링으로 나누어진다. 부재레벨의 모니터링은 변형률이나 변위를 측정하여 부재에 작용하는 하중의 크기와 응력을 계측하는 것이다. 변형률을 측정하는데 사용되는 센서들은 전기저항식 센서와 광변형 센서 등이 있으나 이러한 변형률 센서들은 부재의 국부 지역의 응력만 평가할 수 있는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위하여 평균 변형률을 기반으로 하는 계측 기법이 개발되고 있으나 부재 길이에 걸친 변형 형상은 알 수 없다.
구조물 레벨에서의 모니터링에 사용되는 센서로는 가속도계, GPS, LIDAR(Light Detection And Ranging), 그리고 카메라를 이용한 Vision-based 계측 기법이 있다. 가속도계는 주로 건물의 최상층에 설치하여 건물의 사용성 평가에 사용되고 있으며 매우 정밀한 계측이 가능하나 이를 통하여 구조물의 변위를 계측하기 위해서는 수치적분에 의한 오차가 발생하며 정적 변위에 대한 계측은 힘들다는 문제점이 있다.
GPS는 2차원의 절대 좌표를 계측할 수 있으나 주위에 높은 구조물이 있는 경우 원활한 계측이 불가능하며 따라서 최상층 변위만 계측할 수 있다. 또한 2010년 현재 25Hz까지 계측할 수 있으나, 가속도와 같은 동적 요소를 분석하기에는 미흡한 점이 있다.
LIDAR는 3차원의 정보를 비교적 쉽고 원거리에서 측정할 수 있다는 장점이 있으나 구조물의 동적 변위, 가속도, 진동 등은 파악할 수 없으며 계측되는 부분에서 장애물에 의해 가려진 부분이 발생할 경우 끊어진 데이터를 연결하기 위한 해결방법이 아직 없기 때문에 계측에 제약이 있다.
구조물의 변위 계측에 가장 많이 사용되는 센서들 중 하나는 바로 LVDT(Linear Variable Differential Transformer)이다. LVDT는 종류에 따라 계측할 수 있는 변위의 한계와 정밀도가 다르지만 결과를 신뢰할 수 있고 설치 및 원리가 간단하여 쉽게 사용할 수 있는 장점이 있다. 그러나 LVDT로 구조물을 계측하기 위해서는 센서를 고정시킬 수 있는 reference points가 구조물 근처에 있어야 하기 때문에 대형 구조물에 적용하기 힘든 문제점이 있다.
이와 같이 기존의 모니터링 기법은 구조물에 작용하는 응력과 변형 형상들을 계측하는데 유용하게 사용될 수 있다. 그러나 부재레벨에서의 변형률 기반 계측 기법은 상대적인 변형 값에 의지하므로 정확한 응력은 알 수 없다. 처음 센서가 설치될 당시의 응력이 0이라고 가정을 한 상태에서, 처음의 상태에서 얼마만큼의 응력이 줄거나 늘어났는지를 계측하기 때문이다.
또한 가속도계는 구조물의 변형 형상을 계측하기 힘들며 변형률 센서와 같이 한 축에 관한 데이터만 계측 가능하기 때문에 비정형 구조물 계측에 적용하기 힘들다. 실제로 고층 건물일수록 풍하중에 의한 건물의 비틀림 현상이 크게 작용하는데 하나의 축을 기반으로 하는 센서를 사용하여 비틀림 각도를 정확히 측정하는 것은 거의 불가능하다는 문제점이 있다.
본 발명에 따른 모션 캡처를 이용한 구조물 모니터링 장치 및 방법은 다음과 같은 해결과제를 목적으로 한다.
첫째, 영상 처리를 기반한 구조물 모니터링 방법으로 상대적 변형 값이 아닌 절대적 변형값을 측정하고자 한다.
둘째, 영상 처리 기법을 사용하여 실시간으로 구조물의 변형률 측정을 수행하고자 한다.
셋째, 모션 캡처 기법을 이용하여 구조물의 3차원 변형을 측정하고자 한다.
본 발명의 해결과제는 이상에서 언급된 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 해결과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해되어 질 수 있을 것이다.
본 발명에 따른 모션 캡처를 이용한 구조물 모니터링 장치는 구조물에 설치된 복수 개의 마커(marker)가 포함되는 마커부, 마커를 촬영하는 복수 개의 카메라가 포함되는 카메라부, 복수 개의 카메라에 촬영된 마커 영상을 필터링하는 영상처리부, 영상 처리부에서 필터링된 마커 영상을 이용하여 마커에 대한 3차원 좌표가 산출하는 좌표변환부 및 좌표변환부에서 산출된 3차원 좌표값을 분석하여 구조물의 변형률을 측정하는 변형률 측정부를 포함한다.
본 발명에 따른 마커부의 마커는 구조물의 크기, 모양, 사전에 결정된 변형 특징에 따라 구조물에 설치되는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 마커는 액티브 마커(active marker) 또는 패시브 마커(passive marker)인 것으로, 패시브 마커인 경우, 적외선 또는 빛을 생성하는 장치가 구조물에 설치된 마커 주변에 배치되는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 영상처리부는 GCVSPS(Generalized-Cross-Validatory Spline Smoother)알고리즘을 사용하여 필터링을 수행하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 좌표변환부는 3차원 좌표에 대한 초기 기준을 설정하는 캘리브레이션부 및 초기 가상 3차원 좌표를 기준으로 마커 영상에 대한 3차원 좌표를 연산하는 좌표연산부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 캘리브레이션부는 3차원 좌표에 대한 기준이 되는 영점 좌표(0,0,0)를 설정하고, 카메라와 영점좌표의 거리 및 방향을 계산하여 카메라와 좌표 사이의 관계를 설정하고, 카메라의 종류 및 성능에 따라 좌표 보정값을 사전에 결정하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 캘리브레이션부는 하나 이상의 카메라가 위치가 변경된 경우, 3차원 좌표에 대한 초기 기준을 재설정하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 캘리브레이션부는 하나 이상의 카메라의 위치가 변경된 경우에 위치가 변경되지 않은 카메라가 하나 이상 있다면, 위치가 변경되지 않은 카메라와 좌표 사이의 관계를 기준으로 위치가 변경된 카메라와 좌표사이의 관계를 연산하여 3차원 좌표에 대한 초기 기준을 재설정하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 좌표연산부는 모션 캡처 알고리즘을 사용하여 마커에 대한 3차원 좌표를 연산하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 모션 캡처를 이용한 구조물 모니터링 방법은 구조물에 설치된 복수 개의 마커를 복수 개의 카메라로 촬영하고 구조물에 대한 3차원 좌표의 초기 기준이 설정되는 S1 단계를 포함한다.
본 발명에 따른 모션 캡처를 이용한 구조물 모니터링 방법은 구조물에 설치된 복수 개의 마커를 복수 개의 카메라로 촬영한 영상이 필터링되는 S2 단계를 포함한다.
본 발명에 따른 모션 캡처를 이용한 구조물 모니터링 방법은 S2 단계에서 필터링된 마커 영상을 이용하여 마커에 대한 3차원 좌표가 산출되는 S3 단계를 포함한다.
본 발명에 따른 모션 캡처를 이용한 구조물 모니터링 방법은 S3 단계에서 산출된 3차원 좌표를 분석하여 구조물의 변형률이 측정되는 S4 단계를 포함한다.
본 발명에 따른 마커는 구조물의 크기, 모양, 사전에 결정된 변형 특징에 따라 구조물에 설치되는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 마커는 액티브 마커(active marker) 또는 패시브 마커(passive marker)인 것으로, 패시브 마커인 경우, 적외선 또는 빛을 생성하는 장치가 구조물에 설치된 마커 주변에 배치되는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 S2 단계는 GCVSPS(Generalized-Cross-Validatory Spline Smoother)알고리즘을 사용하여 필터링되는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 S1 단계는 카메라에서 촬영된 영상에서 3차원 좌표에 대한 기준이 되는 영점 좌표(0,0,0)가 설정되는 S1-1 단계를 포함한다.
본 발명에 따른 S1 단계는 카메라와 영점좌표의 거리 및 방향을 계산하여 카메라와 좌표 사이의 관계가 설정되는 S1-2 단계를 포함한다.
본 발명에 따른 S1 단계는 카메라의 종류 및 성능에 따라 좌표 보정값이 결정되는 S1-3 단계를 포함한다.
본 발명에 따른 S1 단계는 카메라 중에서 하나 이상의 카메라의 위치가 변경된 경우, 3차원 좌표에 대한 초기 기준이 재설정되는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 S1 단계는 카메라 중에서 하나 이상의 카메라의 위치가 변경된 경우에 위치가 변경되지 않은 카메라가 하나 이상 있다면, 위치가 변경되지 않은 카메라와 좌표 사이의 관계를 기준으로 위치가 변경된 카메라와 좌표 사이의 관계를 연산하여 3차원 좌표에 대한 초기 기준이 재설정되는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 S3 단계는 모션 캡처 알고리즘을 사용하여 마커에 대한 3차원 좌표가 산출되는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 S4 단계는 S3 단계에서 산출된 3차원 좌표를 분석하여 구조물의 3차원 변형률, 변형 가속도 및 구조물의 비틀림이 측정되는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 모션 캡처를 이용한 구조물 모니터링 장치 및 방법은 다음과 같은 효과를 갖는다.
첫째, 카메라로 마커의 위치를 촬영한 영상을 분석하여 구조물의 절대적 변형값을 측정하므로, 정확한 변형률 측정이 가능하다.
둘째, 실시간으로 촬영된 영상 정보를 이용하여 정확하고, 조속한 변형률 측정이 가능하다.
셋째, 모션 캡처 기법을 이용하여 3차원 변형이 측정 가능하므로, 종래의 방법과는 달리 3차원 변형률, 변형의 가속도 및 구조물의 뒤틀림 등도 측정이 가능하다.
본 발명의 효과는 이상에서 언급된 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 효과들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해되어 질 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명에 따른 모션 캡처를 이용한 구조물 모니터링 장치에 대한 구성을 개략적으로 도시한 블럭도이다.
도 2는 본 발명에 따른 모션 캡처를 위한 기본적인 시스템을 도시한 구성도이다.
도 3은 적외선을 마커에 반사시켜 마커의 위치를 파악하는 원리를 도시한다.
도 4 (a) 및 도 4(b)는 각각 본 발명에 따른 마커 영상 필터링 전후의 결과를 나타내는 그래프이다.
도 5는 본 발명에 따라 3차원 좌표를 산출하는 과정을 설명하기 위한 좌표도이다.
도 6은 본 발명에 따른 모션 캡처를 이용한 구조물 모니터링 방법의 순서를 도시한 순서도이다.
도 7은 본 발명의 S1 단계를 구체적으로 도시한 순서도이다.
이하에서는 도면을 참조하면서 모션 캡처를 이용한 구조물 모니터링 장치 및 방법에 관하여 구체적으로 설명하겠다.
먼저 본 발명의 핵심이 되는 모션 캡처 기법에 대하여 간략하게 설명하도록 하겠다. 모션켭쳐의 종류는 크게 기계식, 자기식, 광학식의 3가지로 나눌 수 있다. 기계식은 사람의 관절 등의 부위에서 각의 움직임을 계산하는 방식으로 정확한 데이터를 얻을 수 있지만 센서가 계측하고자 하는 물체에 직접 장착되고 센서의 수가 제한적이며 계측할 수 있는 행위에 제한이 있다는 단점이 있다. 자기식은 자기장 발생장치를 설치하고 근처에서 계측 대상이 움직일 때 각 센서에서 측정되는 자기장의 변화를 토대로 공간에서의 변위량을 계측하는 방식이다. 광학식 모션 캡처에 비해 상대적으로 저렴하고 데이터의 실시간 처리가 가능하다는 장점이 있다.
광학식은 모션 캡처 방식 중에서 매우 정확한 방법이다. 광학식 모션 캡처는 마커(Marker)를 카메라 2대 이상이 2차원의 좌표로 계측하여 다시 3차원 공간 좌표를 계산하는 방식이다. 고속으로 촬영할 수 있어서 유실되는 데이터가 거의 없고 계측할 수 있는 행위에 제약이 없다. 또한 계측하고자 하는 부위가 카메라 화각 안에 들어 온다면 카메라를 추가할 필요 없이 마커만 추가하여 계측할 수 있으므로 많은 부위에 대한 계측에 더 효율적이다. 본 발명은 광학식 모션 캡처 기법을 이용하는 것을 전제로 한다.
도 1은 본 발명에 따른 모션 캡처를 이용한 구조물 모니터링 장치에 대한 구성을 개략적으로 도시한 블럭도이다. 도 2는 본 발명에 따른 모션 캡처를 위한 기본적인 시스템을 도시한 구성도이다.
본 발명에 따른 모션 캡처를 이용한 구조물 모니터링 장치는 구조물에 설치된 복수 개의 마커(marker)가 포함되는 마커부(100), 마커를 촬영하는 복수 개의 카메라가 포함되는 카메라부(200), 복수 개의 카메라에 촬영된 마커 영상을 필터링하는 영상처리부(300), 영상 처리부에서 필터링된 마커 영상을 이용하여 마커에 대한 3차원 좌표가 산출하는 좌표변환부(400) 및 좌표변환부(400)에서 산출된 3차원 좌표값을 분석하여 구조물의 변형률을 측정하는 변형률 측정부(500)를 포함한다.
본 발명은 구조물에 대한 모니터링을 수행하는 것으로, 구조물이란 고층 빌딩 같은 건축구조물뿐만 아니라 교량, 댐, 플랜트 등 다양한 토목 구조물을 포함한다.
마커부(100)의 마커는 구조물의 크기, 모양, 사전에 결정된 변형 특징에 따라 구조물에 설치되는 것이 바람직하다. 마커가 설치되는 위치는 구조물의 변형률을 측정하기에 최적인 위치가 선정되어야 할 것이다. 이는 구조물의 크기, 모양, 구조물이 위치한 지질학적인 조건, 구조물이 위치한 기후적 조건 등에 따라 결정될 수 있다.
나아가 특정 구조물에서 중점적으로 관찰되어야 하는 부위가 있다면 해당 부위에 마커를 설치해야 할 것이다. 전술한 변형 특징이란 구조물에 따라 중점적으로 관찰되어야 하는 부위, 구조물의 지질학적 위치, 구조물이 위치한 지역의 기후적 조건 등 변형률에 영향을 미칠 수 있는 다양한 인자를 의미한다.
광학식 모션 캡처는 카메라가 마커를 인식하는 방법에 따라 2가지로 나눌 수 있다. 먼저 카메라나 기타 다른 장비가 추가되어 마커에 적외선이나 빛 등을 반사시켜 마커의 위치를 추적하는 패시브 마커(Passive marker) 방식이 있고 다른 하나는 마커에서 직접 빛 등을 발산하여 카메라가 마커의 위치를 추적하는 액티브 마커(Active marker) 방식이 있다. 이렇듯 패시브, 액티브 마커를 사용하거나 빛 또는 적외선을 사용하는 등, 광학식 모션 캡처의 방식은 여러 가지가 있다.
도 3은 적외선을 마커에 반사시켜 카메라에 되돌아 오는 적외선으로 마커의 위치를 파악하는 원리를 도시하고 있다. 마커에 적외선이 반사되면 촬영되는 영상은 카메라의 해상도에 따라 정확도가 다르다.
적외선 생성 장치를 통해 적외선을 방출하고, 방출된 적외선이 마커에서 반사되게 된다. 이때 적외선 생성 장치를 여러 방향에 설치하여 적외선을 방출하면, 마커의 중심이 가장 밝게 되는데 카메라는 가장 밝게 빛나는 픽셀의 위치를 찾아 마커의 중심을 찾게 된다. 3차원의 좌표를 얻기 위해서 이론적으로 필요한 카메라의 대수는 2대이나 카메라의 대수가 늘어나면 정확도는 더 늘어나게 된다.
한편, 구조물은 통상적으로 크기가 크기 때문에, 원거리에서 카메라로 촬영하는 것이 바람직하다. 성능이 좋은 카메라로 구조물 전체가 촬영될 수 있다면 카메라 개수를 줄일 수 있기 때문이다.
원거리 촬영을 위해서는 다양한 요소들이 고려될 수 있다. 그 중 하나는 마커를 감지하기 위해 방출되는 적외선 또는 빛이 되는데, 적외선 등이 직진하는 거리가 멀어지기 위해서는 카메라에서 적외선 등을 방출하여 반사시키는 방법보다는 구조물에 설치된 마커 주변에 적외선 생성 장치 등을 설치하여, 적외선 등이 보다 장거리로 진행되게 하는 것이 바람직하다. 적외선 생성 장치는 여러 방향에서 적외선이 방출되도록 복수 개를 설치하는 것이 바람직하다.
다른 실시예로서, 구조물에 설치되는 마커 자체를 크게 하거나, 마커의 밝기를 높여 장거리까지 마커가 촬영 되게 할 수도 있다.
현재 상용화된 LIDAR는 레이저를 이용한 계측 기법으로 거리가 1km까지 가능합니다. 따라서, 또다른 실시예로서, 마커에서 레이저를 발산시켜 카메라에서 좌표를 획득한다면 장거리 계측이 가능할 것입니다.
영상처리부(300)는 GCVSPS(Generalized-Cross-Validatory Spline Smoother)알고리즘을 사용하여 필터링을 수행하는 것을 특징으로 한다.
모션 캡처를 이용하여 계측된 데이터를 분석하기 전에 로우데이터(raw data)를 필터링 해주어야 한다. 필터링에 사용되는 알고리즘은 GCVSPS(Generalized-Cross-Validatory Spline Smoother) 알고리즘을 사용하며, 흔히 월트링 필터(Woltring filter)라고 부른다. 주로 MA(Movement Analysis) 분야에서 사용되며 가장 정확한 Smoothing Spline 알고리즘으로 알려져 있다.
그 동안 많이 사용되어 왔던 버터워스 필터(Butter Worth Filter)와 다른 점은 계측 샘플링 구간이 달라도 적용할 수 있으며 운동역학적 특성을 고려한 알고리즘이다.
도 4(a) 및 도 4(b)는 각각 본 발명에 따른 마커 영상 필터링 전후의 결과를 나타내는 그래프이다.
필터링 적용 전과 후의 데이터를 비교하기 위하여 가만히 정지해 있는 마커를 2분 동안 계측 실험한 후 결과를 비교해 보았다. 도 4(a)는 필터링을 적용하기 전의 로우데이터로 마커의 움직임의 경향을 알아 볼 수 없고, 도 4(b)은 월트링 필터를 적용한 후의 데이터로 적용 전의 데이터에 비하여 말끔한 경로를 나타내고 있다.
정지해 있는 마커를 계측하였으므로 좌표는 움직임 없이 정지해 있어야 하나 노이즈, 켈리브레이션의 미흡 등의 이유로 인하여 0.2~0.3mm 의 반경으로 움직임을 알 수 있으며 월트링 필터를 적용한 데이터가 0.204 mm의 더 작은 반경을 나타내고 있음을 알 수 있다.
좌표변환부(400)는 3차원 좌표에 대한 초기 기준을 설정하는 캘리브레이션부(410) 및 초기 가상 3차원 좌표를 기준으로 마커 영상에 대한 3차원 좌표를 연산하는 좌표연산부(420)를 포함한다.
캘리브레이션부(410)는 3차원 좌표에 대한 기준이 되는 영점 좌표(0,0,0)를 설정하고, 카메라와 영점좌표의 거리 및 방향을 계산하여 카메라와 좌표 사이의 관계를 설정하고, 카메라의 종류 및 성능에 따라 좌표 보정값을 사전에 결정하는 것을 특징으로 한다.
광학식 모션 캡처는 계측 전 가상의 3차원 좌표를 형성하는 과정이 필요한데 이를 켈리브레이션(calibration)이라고 한다.
켈리브레이션은 다음과 같은 이유로 수행되어야 한다. ① 모션 캡처 장비가 계측할 수 있는 범위 내에 3차원 공간 좌표를 설정한다. 이때 (0,0,0)의 위치도 사용자가 설정할 수 있다. ② 계측하는 카메라들의 거리와 방향을 계산하여 3차원 공간 좌표와 각 카메라 좌표 사이의 관계를 구한다. ③ 카메라 렌즈가 가지고 있는 왜곡된 좌표 정보를 보정한다. 모션 캡처 장비에 사용되는 렌즈는 광각(8mm)에서 표준 줌, 단렌즈, 망원렌즈까지 다양하게 사용할 수 있다. 광각 렌즈의 경우에는 카메라 화면의 중심에서 주변으로 멀어질수록 왜곡현상이 일어나므로 소프트웨어 알고리즘을 통해 이를 보정해 주어야 한다. 왜곡 현상이 없는 렌즈는 없으므로 계측 전 켈리브레이션을 통해 각 렌즈에 적용되는 왜곡 정도를 파악하고 보정하는 알고리즘을 적용시켜야 한다. ④ 설치된 카메라에 움직임이 발생한 경우 공간 좌표를 재생성해 주기 위해 실시한다. ⑤ 계측되는 장소의 온도, 습도, 주변 밝기 등 모션 캡처 장비에 영향을 주는 요소들을 고려하여 정확한 계측을 위해 실시한다.
다양한 방법이 가능하지만, 규격을 알고 있는 T자형 막대(wand)를 사전에 계측하여 카메라에서 획득한 정보와 T자형 막대의 규격이 일치하도록 좌표 계산 변수를 수정한다. 먼저 동적 켈리브레이션을 위해 T자형 막대를 모든 카메라가 볼 수 있도록 잘 움직여야 하며 움직임 계측 후에는 (0,0,0) 좌표를 생성하고 싶은 곳에 T자형 막대를 위치시켜 정적 켈리브레이션을 수행한다.
도 5는 본 발명에 따른 켈리브레이션 과정을 설명하기 위한 좌표도이다. 초기 T자형 막대를 이용하여 이동벡터 T와 회전 매트릭스 R을 구하게 된다.
카메라 화면에 비춰진 2차원 좌표 정보를 통해 공간상의 3차원 좌표를 구하기 위하여 도 5와 같이 간단한 핀 홀 카메라 모델을 사용한다. 도 5는 크게 3가지의 좌표-카메라 좌표(C), CCD 센서 좌표(u), 그리고 공간 좌표(W)로 나뉘어지며 카메라 CCD 센서 평면의 좌표 P(xu, yu)를 이용하여 3차원 공간상의 벡터 Pw 를 구하는 것이 목적이다.
O C 는 카메라 렌즈의 초점이며 카메라의 초점으로부터 CCD 센서까지의 거리는 f이다. 카메라의 구조상 CCD 평면은 초점보다 뒤에 위치하나 대칭의 성질 때문에 도 5에서는 앞에 위치하도록 도시하였다.
카메라 렌즈의 초점인 O C 가 Z C 를 따라 CCD 평면에 맺혀진 위치가 (ox, oy)이다. 점 P는 3차원 공간상의 임의의 한 점이며 카메라 좌표를 기준으로는 P C 벡터로 표현되며, 공간 좌표를 기준으로는 P w 벡터로 표현된다.
Figure 112010074265852-pat00001
와
Figure 112010074265852-pat00002
는 서로 닮음이고 z = f 이므로 아래의 수학식 1을 산출할 수 있다.
Figure 112010074265852-pat00003
여기서 x c , y c , z c 는 P C 벡터가 카메라 CCD 평면에 맺힌 점의 카메라 좌표이며 X C ,Y C ,Z C 는 점 P의 카메라 좌표이다.
카메라 좌표 'C'를 3차원 공간 좌표 'W'로 전환하기 위해서는 도 5와 같이 이동벡터 T와 회전 매트릭스 R이 필요하다. T 벡터는 O C 와 O W 의 이동을 의미하며 R 매트릭스는 3×3 직교 매트릭스이다. 이 두 벡터들은 켈리브레이션 과정을 통하여 구해진 값이며 이를 이용하여 점 P의 카메라 좌표(C)와 3차원 좌표(W)의 관계를 다음과 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112010074265852-pat00004
Figure 112010074265852-pat00005
여기서 R i 는 R 매트릭스의
Figure 112010074265852-pat00006
i번째 행을 의미한다.
3차원 공간의 한 점 P가 CCD 센서에 투영된 점 P의 카메라 좌표와 CCD 센서 좌표 사이의 관계는 아래의 수학식 4와 같다.
Figure 112010074265852-pat00007
여기서 h x , h y 는 각각 CCD 센서의 한 pixel의 가로, 세로의 길이를 의미한다(pixel의 단위는 μm로 표현된다.
상기 수학식 2와 수학식 4를 이용하여 P에 대한 카메라 좌표와 3차원 좌표 사이의 관계식을 아래와 같이 산출할 수 있다.
Figure 112010074265852-pat00008
Figure 112010074265852-pat00009
상기 수학식 6을 수학식 4에 대입하여 정리하면 아래의 수학식 7과 같다.
Figure 112010074265852-pat00010
상기 수학식 7에서 2개의 방정식을 3개의 homogeneous 방정식으로 늘리기 위하여 아래의 수학식 8을 사용한다.
Figure 112010074265852-pat00011
상기 수학식 8을 정리하면 아래의 수학식 9와 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112010074265852-pat00012
상기 수학식 8에서
Figure 112010074265852-pat00013
,
Figure 112010074265852-pat00014
의 관계임을 알 수 있다. 따라서 (x u , y u )와 P W 의 관계를 알 수 있다. 그러나 주의할 점은 선분 O C P위의 모든 점은 CCD센서의 같은 한 점으로 상이 맺히게 된다. 따라서 상기 수학식 9에 스칼라 상수
Figure 112010074265852-pat00015
를 곱하여 아래의 수학식 10과 같이 표현해 주어야 한다.
Figure 112010074265852-pat00016
상수
Figure 112010074265852-pat00017
값은 CCD로부터 P까지 거리를 알아야 구할 수 있다. 이러한 pin hole 카메라 모델은 3차원의 이미지가 2차원의 CCD 평면에 맺히는 관계식을 의미하며 켈리브레이션을 통해 얻어진 다수의 카메라 CCD의 정보를 바탕으로 3차원 좌표를 계산 하기 위해서는 추가적인 식이 필요하다. 모션 캡처에 사용되는 알고리즘에는 DLT(Direct Linear Transformation), NDLT(Non-Linear Direct Transformation) 등이 사용된다.
캘리브레이션부(410)는 하나 이상의 카메라가 위치가 변경된 경우, 3차원 좌표에 대한 초기 기준을 재설정하는 것을 특징으로 한다. 카메라 설치된 지역의 대규모 충격이나 재설치 등으로 카메라의 위치가 모두 변경되었다면, 앞에서 설명한 켈리브레이션을 재수행해야 할 것이다.
그러나 일부의 카메라만이 위치 변경된 것이라면, 위치가 변경되지 않은 카메라와 종전의 3차원 좌표 간의 관계를 이용하여 위치가 변경된 카메라도 초기 위치를 재설정할 수 있을 것이다.
즉, 캘리브레이션부(410)는 하나 이상의 카메라의 위치가 변경된 경우에 위치가 변경되지 않은 카메라가 하나 이상 있다면, 위치가 변경되지 않은 카메라와 좌표 사이의 관계를 기준으로 위치가 변경된 카메라와 좌표사이의 관계를 연산하여 3차원 좌표에 대한 초기 기준을 재설정한다.
좌표연산부(420)는 모션 캡처 알고리즘을 사용하여 마커에 대한 3차원 좌표를 연산하는 것을 특징으로 한다. 카메라 좌표 'C'를 3차원 공간 좌표 'W'로 전환하기 위해서는 전술한 이동벡터 T와 회전 매트릭스 R이 필요하다. 즉 이동벡터 T와 회전 매트릭스 R을 이용하여 마커에 대한 3차원 좌표가 측정되는 것이다.
이하 본 발명에 따른 모션 캡처를 이용한 구조물 모니터링 방법에 대하여 설명한다. 전술한 구조물 모니터링 장치와 중복되는 내용은 생략하고 핵심적인 내용에 대해서만 설명하도록 한다.
도 6은 본 발명에 따른 모션 캡처를 이용한 구조물 모니터링 방법의 순서를 도시한 순서도이다.
본 발명에 따른 모션 캡처를 이용한 구조물 모니터링 방법은 구조물에 설치된 복수 개의 마커를 복수 개의 카메라로 촬영하고 구조물에 대한 3차원 좌표의 초기 기준이 설정되는 S1 단계, 구조물에 설치된 복수 개의 마커를 복수 개의 카메라로 촬영한 영상이 필터링되는 S2 단계, S2 단계에서 필터링된 마커 영상을 이용하여 마커에 대한 3차원 좌표가 산출되는 S3 단계 및 S3 단계에서 산출된 3차원 좌표를 분석하여 구조물의 변형률이 측정되는 S4 단계를 포함한다.
마커는 구조물의 크기, 모양, 사전에 결정된 변형 특징에 따라 구조물에 설치되는 것을 특징으로 하는 것을 특징으로 한다.
마커는 액티브 마커(active marker) 또는 패시브 마커(passive marker)인 것으로, 패시브 마커인 경우, 적외선 또는 빛을 생성하는 장치가 구조물에 설치된 마커 주변에 배치되는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 S2 단계는 GCVSPS(Generalized-Cross-Validatory Spline Smoother)알고리즘을 사용하여 필터링되는 것을 특징으로 하는 모션 캡처를 이용한 구조물 모니터링 방법.
도 7은 본 발명의 S1 단계를 구체적으로 도시한 순서도이다. 본 발명에 따른 S1 단계는 카메라에서 촬영된 영상에서 3차원 좌표에 대한 기준이 되는 영점 좌표(0,0,0)가 설정되는 S1-1 단계, 카메라와 영점좌표의 거리 및 방향을 계산하여 카메라와 좌표 사이의 관계가 설정되는 S1-2 단계 및 카메라의 종류 및 성능에 따라 좌표 보정값이 결정되는 S1-3 단계를 포함한다.
본 발명에 따른 S1 단계는 카메라 중에서 하나 이상의 카메라의 위치가 변경된 경우, 3차원 좌표에 대한 초기 기준이 재설정되는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 S1 단계는 카메라 중에서 하나 이상의 카메라의 위치가 변경된 경우에 위치가 변경되지 않은 카메라가 하나 이상 있다면, 위치가 변경되지 않은 카메라와 좌표 사이의 관계를 기준으로 위치가 변경된 카메라와 좌표 사이의 관계를 연산하여 3차원 좌표에 대한 초기 기준이 재설정되는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 S3 단계는 모션 캡처 알고리즘을 사용하여 마커에 대한 3차원 좌표가 산출되는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 S4 단계는 S3 단계에서 산출된 3차원 좌표를 분석하여 구조물의 3차원 변형률, 변형 가속도 및 구조물의 비틀림이 측정되는 것을 특징으로 한다.
변형 가속도는 변위에 대한 수치미분을 통해 산출될 수 있다. 수치미분 공식에는 전진, 후진, 그리고 중앙 유한제차분 공식들이 있으나 중앙 유한제차분 공식이 가장 정확하다.
본 실시예 및 본 명세서에 첨부된 도면은 본 발명에 포함되는 기술적 사상의 일부를 명확하게 나타내고 있는 것에 불과하며, 본 발명의 명세서 및 도면에 포함된 기술적 사상의 범위 내에서 당업자가 용이하게 유추할 수 있는 변형 예와 구체적인 실시예는 모두 본 발명의 권리범위에 포함되는 것이 자명하다고 할 것이다.
100 : 마커부 200 : 카메라부
300 : 영상 처리부 400 : 좌표변환부
410 : 캘리브레이션부 420 : 좌표연산부
500 : 변형률 측정부

Claims (18)

  1. 구조물의 크기, 모양, 사전에 결정된 변형 특징에 따라 구조물에 설치된 복수 개의 마커(marker)가 포함되는 마커부;
    상기 마커를 촬영하는 복수 개의 카메라의 포함되는 카메라부;
    상기 복수 개의 카메라에 촬영된 마커 영상을 필터링하는 영상처리부;
    상기 영상 처리부에서 필터링된 마커 영상을 이용하여 마커에 대한 3차원 좌표를 산출하는 좌표변환부; 및
    상기 좌표변환부에서 산출된 3차원 좌표값을 분석하여 상기 구조물의 변형률을 측정하는 변형률 측정부를 포함하며,
    상기 좌표변환부는 3차원 좌표에 대한 초기 기준을 설정하는 캘리브레이션부 및 상기 초기 3차원 좌표를 기준으로 상기 마커 영상에 대한 3차원 좌표를 연산하는 좌표연산부를 포함하고,
    상기 캘리브레이션부는 3차원 좌표에 대한 기준이 되는 영점 좌표(0,0,0)를 설정하고, 상기 카메라와 영점좌표의 거리 및 방향을 계산하여 상기 카메라와 좌표 사이의 관계를 설정하고, 상기 카메라의 종류 및 성능에 따라 좌표 보정값을 사전에 결정하는 것을 특징으로 하는 모션 캡처를 이용한 구조물 모니터링 장치.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 마커는 액티브 마커(active marker) 또는 패시브 마커(passive marker)인 것으로, 패시브 마커인 경우, 적외선 또는 빛을 생성하는 장치가 상기 구조물에 설치된 마커 주변에 배치되는 것을 특징으로 하는 모션 캡처를 이용한 구조물 모니터링 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 영상처리부는 GCVSPS(Generalized-Cross-Validatory Spline Smoother)알고리즘을 사용하여 필터링을 수행하는 것을 특징으로 하는 모션 캡처를 이용한 구조물 모니터링 장치.
  5. 삭제
  6. 삭제
  7. 제1항에 있어서,
    상기 캘리브레이션부는 하나 이상의 카메라가 위치가 변경된 경우, 3차원 좌표에 대한 초기 기준을 재설정하는 것을 특징으로 하는 모션 캡처를 이용한 구조물 모니터링 장치.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 캘리브레이션부는 하나 이상의 카메라의 위치가 변경된 경우에 위치가 변경되지 않은 카메라가 하나 이상 있다면, 위치가 변경되지 않은 카메라와 좌표 사이의 관계를 기준으로 위치가 변경된 카메라와 좌표사이의 관계를 연산하여 3차원 좌표에 대한 초기 기준을 재설정하는 것을 특징으로 하는 모션 캡처를 이용한 구조물 모니터링 장치.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 좌표연산부는 모션 캡처 알고리즘을 사용하여 마커에 대한 3차원 좌표를 연산하는 것을 특징으로 하는 모션 캡처를 이용한 구조물 모니터링 장치.
  10. 구조물의 크기, 모양, 사전에 결정된 변형 특징에 따라 구조물에 설치된 복수 개의 마커를 복수 개의 카메라로 촬영하고 구조물에 대한 3차원 좌표의 초기 기준이 설정되는 S1 단계;
    상기 구조물에 설치된 복수 개의 마커를 복수 개의 카메라로 촬영한 영상이 필터링되는 S2 단계;
    상기 S2 단계에서 필터링된 마커 영상을 이용하여 마커에 대한 3차원 좌표를 산출되는 S3 단계; 및
    상기 S3 단계에서 산출된 3차원 좌표를 분석하여 상기 구조물의 변형률이 측정되는 S4 단계를 포함하며,
    상기 S1 단계는
    상기 카메라에서 촬영된 영상에서 3차원 좌표에 대한 기준이 되는 영점 좌표(0,0,0)가 설정되는 S1-1 단계;
    상기 카메라와 영점좌표의 거리 및 방향을 계산하여 상기 카메라와 좌표 사이의 관계가 설정되는 S1-2 단계; 및
    상기 카메라의 종류 및 성능에 따라 좌표 보정값이 결정되는 S1-3 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 모션 캡처를 이용한 구조물 모니터링 방법.
  11. 삭제
  12. 제10항에 있어서,
    상기 마커는 액티브 마커(active marker) 또는 패시브 마커(passive marker)인 것으로, 패시브 마커인 경우, 적외선 또는 빛을 생성하는 장치가 상기 구조물에 설치된 마커 주변에 배치되는 것을 특징으로 하는 모션 캡처를 이용한 구조물 모니터링 방법.
  13. 제10항에 있어서,
    상기 S2 단계는 GCVSPS(Generalized-Cross-Validatory Spline Smoother)알고리즘을 사용하여 필터링되는 것을 특징으로 하는 모션 캡처를 이용한 구조물 모니터링 방법.
  14. 삭제
  15. 제10항에 있어서,
    상기 S1 단계는
    상기 카메라 중에서 하나 이상의 카메라의 위치가 변경된 경우, 3차원 좌표에 대한 초기 기준이 재설정되는 것을 특징으로 하는 모션 캡처를 이용한 구조물 모니터링 방법.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 S1 단계는
    상기 카메라 중에서 하나 이상의 카메라의 위치가 변경된 경우에 위치가 변경되지 않은 카메라가 하나 이상 있다면, 위치가 변경되지 않은 카메라와 좌표 사이의 관계를 기준으로 위치가 변경된 카메라와 좌표 사이의 관계를 연산하여 3차원 좌표에 대한 초기 기준이 재설정되는 것을 특징으로 하는 모션 캡처를 이용한 구조물 모니터링 방법.
  17. 제10항에 있어서,
    상기 S3 단계는 모션 캡처 알고리즘을 사용하여 마커에 대한 3차원 좌표가 산출되는 것을 특징으로 하는 모션 캡처를 이용한 구조물 모니터링 방법.
  18. 제10항에 있어서,
    상기 S4 단계는 상기 S3 단계에서 산출된 3차원 좌표를 분석하여 상기 구조물의 3차원 변형률, 변형 가속도 및 구조물의 비틀림이 측정되는 것을 특징으로 하는 모션 캡처를 이용한 구조물 모니터링 방법.

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