본 논문에서는 인력에 의한 외관 조사의 단점을 해결하고 터널 안전 점검의 자동화를 위하여 터널 스캐닝 영상을 통 한 영상접합 자동화 알고리즘을 제시한다. 터널 스캐닝 영상을 통한 안전 점검은 기존 인력에 의한 외관 조사에 비해 조사 기 간과 인력을 크게 줄일 수 있으며 조사자의 안전사고와 교통체증에 따른 사회적 비용을 절감할 수 있다는 장점이 있다. 터널 스캐닝 영상 기반 안전 점검을 위해서는 터널 스캐닝 영상의 접합을 통하여 평면 전개 이미지 자동화 생성이 핵심이다. 터널 스캐닝 영상 기반 평면 전개 이미지 생성의 자동화를 위하여 특징점 추출 및 특징점 매칭을 통한 다중촬영 이미지 간 접합 과 정이 주요한 요소이다. 본 연구에서는 터널 평면 전개 이미지 자동화 생성의 주요 요소인 이미지 접합의 성능을 높이고 기존 접합 기술에서 발생하는 오류를 해결하기 위하여 특징점 매칭 선분의 물리적인 특성을 고려하여 매칭 정확도를 높인 기술을 제 안하였다. 터널 이미지 중 약80∼90%를 이루는 타일부와 콘크리트부를 대상으로 기존기술의 특징점 매칭 결과와 제안 기술의 특징점 매칭 결과를 비교분석 하였으며 제안 기술을 통해 매칭 성능이 향상된 것을 확인하였다.

In this paper, an algorithm for automatically stitching multiple images acquired using a tunnel scanning system is presented to circumvent issues with external human inspection by automating tunnel safety inspection. Safety inspection through tunnel scanning images has the advantages of significantly reduced survey period and manpower compared to exterior surveys by human and reduced social costs due to safety accidents and traffic congestion. For tunnel scanning image-based safety inspection, the key is to automatically create a planned deployment image by stitching the tunnel scanning images. For automating planned deployment image generation based on the tunnel scanning images, the process of stitching multiple images through feature extraction and matching is important. In this study, to improve the performance of image stitching and solve errors that occur in existing stitching technologies, a technology with increased matching accuracy by considering the physical characteristics of feature matching lines is proposed. The feature matching results of the existing technology and those of the proposed technology were compared and analyzed for tiled and concrete parts that make up about 80%–90% of the tunnel image, and it was confirmed that the matching performance was improved through the proposed technology.

Abstract
1. 서 론
2. 터널 스캐닝 영상처리 및 제안기술
    2.1 터널 스캐닝을 통한 평면 전개 이미지 생성
    2.2 특징점 매칭 성능향상 기술
3. 평가방법 및 결과 분석
    3.1 특징점 매칭 성능향상 기술 평가 방법
    3.2 결과 및 분석
4. 결 론
감사의 글
REFERENCES

• 이태희(㈜케이엠티엘 기술연구소 선임연구원) | Lee Tae Hee (Senior Researcher, R&D Center, Korea Measuring Technology Laboratory, Co., Ltd., Seoul, Korea)
• 박진태(㈜케이엠티엘 기술연구소 책임연구원) | Park Jin Tae (Senior Researcher, R&D Center, Korea Measuring Technology Laboratory, Co., Ltd., Seoul, Korea)
• 이승훈(㈜케이엠티엘 시스템사업부 이사) | Lee Seung Hun (Director, Department of System Integration, Korea Measuring Technology Laboratory, Co., Ltd., Seoul, Korea)
• 박신전(㈜케이엠티엘 기술연구소 연구소장) | Park Sinzeon (Director, R&D Center, Korea Measuring Technology Laboratory, Co., Ltd., Seoul, Korea) Corresponding author