도시화에 따른 이산화탄소의 발생이 증대되고 있는 실정에서 이를 해결할 수 있는 대안으로 도시의 녹지화가 추진되고 있다. 도시지역에서 수목은 이산화탄소를 저감시킬 뿐만 아니라 심미적인 효과가 있다. 본 연구에서는 이러한 수목의 공간정보를 효율적으로 추출하기 위하여 라이다 자료를 이용하는 방법론을 제안하였다. 제안한 방법론에서는 수목추출에 따른 작업의 효율성을 향상시키기 위하여 점, 면, 영상기반의 복합적 자료처리를 수행하였다. 기존의 정규화된 수치표면모델은 건물과 수목정보를 모두 포함하고 있어 수목 추출 시 자료처리의 복잡성이 높은 문제점을 안고 있다. 따라서 이러한 문제점을 개선하기 위하여 본 연구에서는 건물추정영역을 제거한 수치표면모델을 이용하였다. 제안한 방법론의 적용성을 평가하기 위하여 도시지역 내의 건물과 수목이 공존하는 3개의 지역을 선정하였으며 수목추출의 정확도는 디지털 카메라에 의해 촬영된 디지털 영상과 비교하였다.
본 논문에서는 3차원 선소로부터 건물의 rooftop 평면을 추정하는 새로운 기법이 제안되었다. 3차원 rooftop 평면 추정은 3차원 선소의 계층적 grouping에 기반한 것으로, 끊어진 3차원 선소의 병합으로부터 시작된다. 병합된 3차원 선소는 평면 추정기법에 의해 rooftop 검출에 적용되는데, 평면 추정을 위해 T자형 모서리 및 L자형 모서리 검출을 통해서 신뢰성 있는 접속점이 구해진다. 구해진 접속점에 의해 가정된 rooftop 평면이 발생될 수 있으며, 건물 평면의 속성에 의해 최종적으로 검증되어, 건물의 rooftop 모델이 결정된다. Avenches 항공영상 데이터로부터 구해진 모의영상에 의해 실험이 수행되었는데, 실험 결과 0.4 - 1.3 meter의 오차를 가진 rooftop 평면 모델이 구해졌으며, 이는 종래의 영역기반 스테레오에 의해 구해진 고도에 비해 정확도가 2.5배 정도 향상되었음을 알 수 있었다.
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.
창덕궁과 창경궁이 공유하는 후원인 동궐 후원은 조선왕조의 시대상을 반영하는 기술과 사상이 집약된 후원으로서 단연코 한국 조경문화의 백미라고 할 수 있다. 왕실의 휴식공간이었을 뿐만 아니라 국가의 상징적 의례와 인재양성의 장이 되었던 동궐 후원은 일제강점기를 거치면서 상당부분 훼철되어 과거의 면모가 일축되었다. 창경궁 북쪽의 후원권역은 일제에 의해 완전히 변형되어, 현재는 주합루에서 옥류천에 이르는 몇 개소의 영역이 후원으로서의 명맥을 유지하고 있다. 이중에서 본 연구의 대상이 되는 존덕정 영역은 인조 연간에 옥류천 개발이 완료된 직후부터 화원(花園)으로 조성된 정원으로서, 심추정, 척뇌당, 폄우사, 망춘정, 천향각, 청심정 등의 정자가 존덕정을 중심으로 승경의 요점지에 자리 잡은 화목류와 연지 중심의 공간이었으나 현재 존덕정과 심추정, 폄우사만이 남아 있고, 그 외의 정자들은 멸실되거나 변형된 상태로 존재하고 있다. 이에 본 연구에서는 각 건축물에서 감상되는 수요소, 식생, 점경물 등을 분석함으로써 원형적인 조영의도를 구명하는데 주력하였으며, 동궐 후원의 진정성 있는 복원 정비와 조경 시설물을 둘러싼 환경의 보전에 관한 기초적인 지식정보 구축을 위하여 존덕정 영역의 정자인 심추정, 망춘정, 척뇌당, 천향각, 청연각의 5개 정자의 역사적 기록과 조영실태가 고찰되었다. 이들은 "궁궐지"와 실록에는 명칭이 언급되어 있지만 "동궐도"에는 그 이름이 나타나지 않는데, 관련된 문헌자료가 망라되어 고증이 시도되었다. 이중 척뇌당과 심추정은 동궐도상에서 추정 건물을 뚜렷하게 밝힐 수 있었고, 존덕정 서북쪽에 위치한 용도가 불분명한 건물은 천향각 내지는 망춘정이었다고 추정하였으며, 태청문의 담장이 본래 청연각에 둘러쳐져 있었던 담장이었다는 가설도 제시하였다. 뿐만 아니라 이제껏 동궐도와 동궐 후원연구에서 난관으로 여겨졌던 창덕궁 동북쪽 모퉁이에 위치한 용도와 명칭이 불분명한 건물일곽에 대해서는 연산군과 숙종이 사용했던 기록이 발견되었고, 궁궐 사람들 모르게 유희생활을 하는 임금만의 별당이었음을 밝힐 수 있었다.
포인트 클라우드를 이용한 물체의 표현은 레이저 스캐너를 통해 공간을 스캔하여 점의 집합을 추출하고, 정합(Registration)을 통해 하나의 좌표계로 통합하는 과정을 거쳐 이루어진다. 정합이 완료된 포인트 클라우드 집합은 수학적 해석을 통해 의미 있는 영역, 형태, 잡음 등으로 분류되어 쓰이게 된다. 본 논문은 3차원 포인트 클라우드 데이터에서 실린더 형태의 굽은 영역 매칭을 목표로 한다. 매칭 절차는 포인트 클라우드에서 RANdom SAmple Consensus(RANSAC)을 통한 구(sphere) 적합(fitting)으로 실린더 형태의 점 후보군을 추출하여 중심과 반지름 데이터를 얻고, 추출된 중심점 데이터에서 주성분 분석(Principal Component Analysis)을 통해 굽은 영역인지 판별한 후 캣멀롬 스플라인(Catmull-Rom spline)으로 굽은 영역 매칭을 완료한다. 제안된 방법은 제약조건 및 분할 없이 중심축 추정에 이은 직선 및 굽은 형태의 실린더 추정으로 비교적 빠른 추정결과를 도출하고, 역설계의 작업효율을 높일 수 있을 것으로 기대된다.
객체 외곽선의 정확한 묘사는 수치지형도, 건물모델, 공간정보 데이터베이스와 같은 공간정보 성과물을 신뢰성 있게 제공하기 위해 중요하다. 라이다 데이터에서 건물의 실제 경계는 지붕에 있는 최외곽점들과 건물 주변의 지표면 상에 있는 점 사이에 존재한다. 그러므로 건물 지붕에 있는 점들 만으로 결정된 외곽선은 건물의 실제 경계와 일치하지 않는다. 본 논문은 라이다 데이터를 이용하여 건물의 실제 외곽선에 근접한 외곽선을 추정하는 것이 목적이며, 격자화 되지 않은 원래 데이터에서의 건물과 지표면 데이터로부터 최종 외곽선을 결정하였다. 최종 외곽선 결정방법은 두 영역 간의 해상 경계선 결정에 적용하는 방법과 유사하다. 제안한 방법은 분할된 데이터로부터 초기 외곽선을 결정하고, 지붕의 점들과 지표면 상의 점들을 이용한 외곽선을 추정하였다. 또한 점밀도가 극히 낮은 데이터에도 적용하여 제안한 방법의 신뢰성을 검증하였다. 시뮬레이션 및 실제 라이다 데이터를 이용하여 실험을 수행하여 타당성과 효용성을 검증하였지만, 향후 개선되고 향상될 부분이 있다고 사료된다.
도시지역에서 가로수는 이산화탄소를 저감하고 녹지 공간을 제공하는 유용한 도시시설물 중의 하나이다. 가로수는 일반적으로 지자체에서 관리되고 있으며 가로수의 위치, 수고, 수관폭 등의 정보를 체계적으로 획득하기 위하여 항공 라이다를 사용하는 것이 효율적이다. 본 연구에서는 항공 라이다 자료에서 추정한 가로수 꼭대기점을 정제하고, 가로수의 영역을 분리하는 방법을 제안하였다. 제안 방법의 검증을 위하여 가로수의 개수, 수고, 수관폭 등을 수치적으로 정확하게 알 수 있는 모의 항공 라이다 자료를 생성하였다. 자료처리 과정은 먼저 개별 가로수의 영역을 구분하기 위하여 지면과 비지면을 구분하는 필터링을 수행하였다. 그리고 나서 비지면점에서 건물 등의 비가로수 정보를 제거하고, 가로수의 꼭대기점을 추정하였다. 가로수의 영역은 추정된 가로수의 꼭대기점과 지면점을 서로 잇는 직선의 교차점을 이용하여 설정하였다. 모의자료를 이용한 실험을 통해 수목의 꼭대기점 추정에서 발생되는 오추정점을 정제하고, 가로수의 영역설정을 통해 수고, 수관폭, 가로수의 위치정보를 획득할 수 있었다.
고해상도 위성영상의 보급이 증가함에 따라, 위성영상으로부터 정확한 3차원 정보를 생성하기 위한 기술의 필요성이 강조되고 있다. 영상의 변화탐지 및 객체추출 등 응용 분야에서 많이 활용되고 있는 수치지형모델(digital terrain model, DTM)을 생성하기 위해서는 수치표면모델(digital surface model, DSM)에 존재하는 수목, 건물 등 비지면 객체를 추출하고 지면의 높이를 추정하는 과정이 필요하다. 본 논문에서는 KOMPSAT-3A 스테레오 영상에서 추출된 DSM으로부터 자동으로 DTM을 생성하기 위한 방법을 제시한다. 기 구축된 저해상도 지형자료를 활용하여 비지면 영역을 탐색하고 지면의 높이값을 추정하는 기법을 개발했다. 산악지형, 건물밀집지역, 평지, 복합지 등 다양한 지형 특성을 갖는 4곳의 실험 지역에서 생성된 DTM의 수직 정확도는 약 5.85 m로 나타났다. 제안된 기법을 통해 지표면의 정밀한 형상을 나타내는 고품질의 DTM 생성이 가능한 것으로 판단된다.
구조물의 손상 진단을 위해 측정 가속도 데이터를 사용한 비선형 시간영역 SI 알고리듬을 개발하였다. 구조물의 비선형 거동을 고려하기 위하여 측정 가속도 증분과 해석에 의한 가속도 증분의 차이로 출력오차를 정의하고, 구속 비선형 최적화 문제를 풀어 최적 구조변수를 구하였다. 개발된 알고리듬은 시간에 따라 변하는 강성도와 감쇠 변수를 추정하도록 하였다. 구조물의 비선형 거동에 의한 복원력은 추정된 시간에 따라 변하는 구조변수와 Newmark-$\beta$법으로 계산한 변위를 사용하여 복원하였으며, 복원 과정에서 비탄성 거동에 대한 어떤 모델도 사전에 설정하지 않았다. 개발한 알고리듬에서는 측정오차와 공간 및 상태에 대한 불완전 측정의 경우를 고려하였다. 개발한 알고리듬을 검증하기 위하여 3층 전단건물에 대한 수치 모의시험과 실내 모형실험을 통한 연구를 수행하였다.
연구목적: 연안건축 재료의 자외선 반사율과 투과율은 건물의 자외선 방출 및 방출의 주요 요인 중 하나이다. 이 연구에서는 건축 자재의 여러 종류의 자외선 스펙트럼 반사율이 측정되었으며 또한 표면 특성 중에 하나인 명도, 거칠기 및 색도와의 관계에 대해서도 검토 및 제안했다. 연구방법: 본 연구에서는 CIE 분류에 의거하여 자외선영역은 단파장 UV-C (10nm~280nm), 중파장 영역 UV-B (280-315 nm), 장파장 영역 UV-A (315-400nm), 가시광선 영역 (400nm~780nm)으로 정했으며, 연속적으로 측정하기 위하여 분광 광도계를 사용했다. 연구결과: 나무의 경우 반사율은 가시광선역 55-68 %, UV-A * 7-12 %, UV-B* 4-5 %로 나타났다. 벽타일은 가시광선역 18-40 %, UV-A* 8-20 %, UV-B* 7-8 % 로 나타났으며, 콘크리트는 가사광선역 37 %, UV-A* 28 %, UV-B* 19 %로 나타났다. 결론: 가시광선 반사율에 의해 자외선 반사율을 추정 할 수 있으며, 또한 자외선 차단을 할 때에는 용도에 따라 다양한 재료를 선택하는 것이 중요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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