이 논문에서는 1m 해상도 위성영상에서 관측할 수 있는 여러 인공지물 중에서 아파트 및 산업용 건물 등, 비교적 중대형이고 사각형 형태인 건물들을 반자동으로 추출하기 위한 알고리즘을 소개한다. 기존에 연구된 건물추출을 위한 방식으로는 Perceptual Grouping, 스테레오 분석, LIDAR 센서 등에서 얻은 3 차원 정보를 이용하는 방식 등이 있다. 여기서는 단일영상 만을 이용하여 반자동으로 건물을 추출하는 알고리즘을 제안한다 이 알고리즘은 먼저 영상으로부터 라인을 추출한 후, 라인분석을 통하여 건물의 위치와 방향을 결정하고, 탬플릿 정합을 이용하여 이를 개선한다. 그리고 자동으로 추출된 건물외각선에 포함된 오류를 제거하기 위하여 수동편집 단계를 수행한다. 또한 먼저 수행한 건물추출 결과를 활용하여 주변에 유사한 형태의 건물외각선을 빠르게 추출하기 위해 기존에 추출된 건물 외각선 Polygon 을 탬플릿으로 정의하고 정합을 수행하여 건물 외각선을 추출한다. 개발된 알고리즘은 기존의 다른 방식들에 비해 추가적인 영상이나 정보를 요구하지 않고도 빠른 시간에 정확한 사각형형태의 건물을 추출할 수 있었다.
홍수 피해 특성을 파악하고 영향 인자를 평가하여 홍수 피해로 인한 손실을 추정하는 것은 홍수 예방과 피해 저감을 위한 대책 마련 및 정책수립을 위해 매우 중요하다. 이 중 홍수로 인한 주거건물의 피해는 일반 주민들과 직접적인 관련이 있다. 그러나 국내의 경우, 홍수피해 정보를 수집하기 위한 체계적인 조사 방법이 확립되어 있지 않아 주거건물 및 내용물의 피해가 과소평가되는 경향이 있다. 본 연구에서는 주거건물 및 내용물에 대해 홍수피해 정보의 체계적인 수집을 위해 주거건물 설문조사지를 활용하였다. 수집된 홍수피해 정보는 주거건물과 건물내용물의 홍수피해율과 영향인자간의 관계 분석에 활용하였으며, 국내 실정에 적합한 홍수피해 손상함수를 개발하고 적용 및 분석하였다. 분석 결과, 홍수로 인한 주거건물의 피해에 영향을 주는 대표 인자는 건물내 침수심과 출입구 높이로 평가되었으며, 건물내용물에 영향을 주는 인자는 건물내 침수심, 이송잡물로 나타났다. 한편, 주거건물과 내용물에 대한 손상함수를 건물내 침수심을 활용하여 회귀분석을 통해 개발하였으며, 개발된 손상함수는 국내 홍수피해 평가 모델인 다차원법과 비교 평가하였다. 평가 결과, 주거건물 피해액은 다차원법이 크게 산정되었으며, 건물내용물 피해액은 손상함수가 크게 산정된 것으로 나타났다. 본 연구에서 수행한 주거건물과 건물내용물의 홍수피해 영향인자 평가 결과는 홍수피해 저감 대책 수립 및 향후 홍수피해를 추정하는데 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 단일 고해상도 영상으로부터 그림자와 건물 연직선을 이용한 3차원 건물 정보 추출 알고리즘을 확장하여 메타정보가 없는 단일 고해상도 영상에서도 3차원 건물 정보 추출 생성 방법을 제안하고, 이를 통해서 3차원 건물 모델 생성 가능성에 대해서 연구하였다. 제안된 방법은 메타정보가 없는 영상에서 기준 건물을 선택하고, 기준 건물에 높이를 부여하여 이로부터 센서와 태양의 고도각 및 방위각을 추정한다. 스테레오 IKONOS 위성영상에서 추출한 건물의 높이를 실제 높이라고 가정했을 때, 제안된 방법으로 메타정보를 이용하지 않고 IKONOS 영상으로부터 추출한 20개의 건물 높이 RMS 오차는 3m 미만이었으며, 5개의 건물 수평 위치를 1:1000 수치지형도의 건물 수평 위치와 비교한 결과, RMS 오차가 3m 미만이었다. 또한 제안된 방법을 구글어스로부터 추출한 영상에 적용한 결과, 17개 건물 높이의 RMS 오차가 3m 미만이었다. 제안된 방법으로 생성한 3차원 건물 모델을 육안으로 비교한 결과, 메타정보를 이용하여 생성한 3차원 건물 모델과 유사한 높이 패턴을 보여주었다. 이를 통해서 제안된 방법으로 메타정보가 없는 고해상도 영상에서 3차원 건물 모델이 추출될 수 있다고 판단하였다.
공간정보로서의 지적정보와 건물정보의 연계에 관하여 선행 연구자료를 살펴보면 지적도와 건축물대장과의 연계나 토지와 2D기반 건물도면의 통합에 관한 연구가 제시된 바 있다. 지적정보는 지적재조사, 지적확정측량 등의 사업으로 인하여 그 정보로서의 가치가 높아지고 있다. 건물에 관한 정보는 설계분야에서 2D에서 단순한 외형적 3D 데이터가 아닌 BIM으로 전환되는 시기를 맞아 공공 및 민간분야에서 확산되고 있는 추세이다. 그러나 이러한 흐름에 맞는 지적정보와 건물정보의 연계에 대한 연구가 미약한 실정이다. 국제 BIM표준에 관한 동향을 살펴보면 IFC4에서 개선된 기능 중에 하나는 GIS와의 상호운용이 가능해졌다는 점이다. 이러한 측면에서, 지적정보와 건물정보의 연계를 위해 각각의 개선방안을 제시하고자 한다. 지적정보는 데이터의 품질제고가 필요한데 다원화된 좌표계를 통일화, 개별지적도를 연속지적도화하도록 우선적으로 개선을 추진할 필요가 있다. 건물정보는 국내 공공 및 민간분야에서 BIM의 표준화가 시급한데 국제표준인 IFC4로의 빠른 도입과 앞으로 개발될 예정이 IFC5까지 고려해야 할 것으로 보이고, BIM화 되어있지 않은 기존의 건축물에 대하여 BIM 역설계가 공공의 활용면에서 필요할 것이다.
임베디드 리눅스를 상에서 수행되는 건물 정보 서비스를 구현하였다. 종래의 웹에서 제공하는 맵(map) 서비스 기능에 건물 내부의 정보를 조회하는 기능을 추가하였다. 건설교통부에서 제공하는 수치 지형도를 사용하였고, 이로부터 지리정보데이터베이스를 구축하기 위하여 파서 및 속성정보 입력기를 구현하였다. 건물 정보를 표현하기 위하여 OralceSpatial 컴포넌트를 사용하였다. 그리고 Qt-E을 사용하여 지리정보를 보기 위한 클라이언트 프로그램을 개발하였다.
3차원 지형공간정보의 활용범위가 확대되면서 다양한 형태와 크기의 건물들이 존재하는 광범위한 도시지역에 대하여 신속하고 정확하게 실세계에 가까운 3차원 건물 모형을 구축하는 기술 개발이 요구되고 있다. 기존의 항공사진이나 고해상 위성영상을 이용한 3차원 도시 지형공간의 구축 연구와는 달리 최근에는 높은 정밀도를 가진 항공 LIDAR 관측 자료를 활용한 3차원 건물 복원에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 Zero-crossing의 특성을 갖는 LoG 연산자를 이용하여 높이별로 건물의 경계선 정보를 추출하고 Douglas-Peucker 알고리즘을 이용하여 경계선을 직선화하여 건물의 경계선을 정제하고 3차원으로 건물을 복원하는 기법을 제안하였다.
본 논문에서는 토지지번 중심의 현행 주소체계를 도로 중심의 새로운 주소체계로 변환시키기 위해 시스템 설계의 기본원칙을 설정하고, 건물과 도로의 공간정보를 이용한 지리정보시스템(GIS)를 활용하여 신주소변환 시스템을 구현한다. 이는 도로중심선과 건물좌표의 직교점을 찾아 도로기점과의 거리에 따라 건물번호를 부여하고, 도로와 골목길에서의 건물번호를 서로 다른 방식으로 부여하여 차별화된 주소체계를 유도하였다. 특히, 도로내의 골목길은 네트워크로 구성된 위상관계를 가지도록 설계하였다.
부동산 정보를 원활하게 활용하기 위해서는 동일 위치에 해당하는 토지와 건물의 정보가 통합되어야 한다. 본 연구에서는 개별지적도 기반의 지적경계를 기준으로 위치정보가 없는 건축물대장의 건물배치도에 좌표를 부여함으로써, 기존 수치지형도 건물에 비해 위치정보를 향상시켰다. 또한, 부동산 정보인 토지 및 건물의 관련 속성정보가 여러 공적장부와 시스템에서 중복적으로 관리되고 있어 관련 정보를 법 기준으로 정보 생성의 경로를 파악하여 중복정보의 위계를 정립하고, 이에 따라 중복정보를 배제한 통합속성정보를 제시하였다. 즉, 부동산 정보인 건물과 토지의 분리된 공간 및 속성정보의 통합방안을 마련하여 하나의 고도화된 부동산 정보를 제시하였다.
위성영상 기술의 발달과 고해상도 위성영상의 해상도 규제가 완화됨에 따라 건물의 높이 정보를 획득하는데 있어 고해상도 위성영상의 그림자 정보를 이용하는 연구들이 활발히 수행되어지고 있다. 그림자 정보를 이용하여 건물 높이 정보를 획득하는 연구의 정확도를 높이기 위해서는 정확한 건물의 그림자 탐지가 선행되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 단영상을 이용한 그림자 탐지기법인 임계값법(Thresholding), 영상분류법, 영역확장법(Region Growing)을 건물의 그림자 탐지에 적용하여 각 기법의 장단점과 정확도를 평가하였다. 영상에서 수동으로 건물의 그림자를 디지타이징한 참조 자료와 기법들을 적용하여 탐지한 결과 영상을 시각적으로 비교하였고, 오차행렬(Confusion Matrix)을 이용한 전체정확도(Accuracy), F-measure, AOR(Area Overlap Ratio)을 이용하여 정량적인 정확도평가를 수행하였다. 실험결과 영역확장법을 적용한 경우 시각적 정량적으로 가장 높은 정확도를 보였으며, 영상분류법을 적용한 경우 시각적으로는 임계값을 적용한 경우보다 좋은 결과를 보였으나 정량적으로는 가장 낮은 정확도를 보였다.
항공사진이나 LiDAR 데이터를 이용하여 건물의 자동 추출에 있어서 많은 연구가 이루어졌지만, 3차원 위치정보와 영상의 형상정보라는 두 데이터의 장점을 융합하여 정확도를 향상시킬 수 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 등고선 기반의 건물인식 알고리즘을 사용하여 LiDAR 데이터를 이용한 건물 인식 정확도를 향상시키고, 항공사진을 이용하여 건물 경계의 정교화도 추구하였다. 등고선기반 건물 인식 방법은 건물의 경계와 지붕구조물 정보를 생성할 수 있으며, 기존 TIN기반 인식 방법이나 NDSM기반 방법보다 우수한 건물 탐지 정확도를 보여주었다. 등고선으로 추정된 건물경계에 일정한 크기의 버퍼를 생성하여 항공사진의 경계영역을 한정시키고, double active contour를 사용하여 항공사진의 에지에 맞도록 건물경계를 정교화 하였다. 본 연구성과를 이용하여 향후 추출된 개체 경계의 일정 범위에서 최적의 정합을 수행하여 3차원 건물 경계를 생성할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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