국토정보의 3차원 모형 생성에 관한 관심이 대두되면서 효율적인 3차원 자로 구축에 대한 연구가 진행되고 있다. 특히 도심 지역의 건물 고도 모형 생성에 관하여 항공사진, 위성영상 및 LIDAR에 관한 기법 개발이 활발해 지고 있다. 항공사진 및 위성영상만을 이용하여 건물고도 모형을 생성할 경우, 기복변위로 인해 입체 영상의 영상정합 시 오정합이 발생하므로 건물 고도 모형 생성에는 많은 어려움이 있다 이에 단일 자료만을 이용하지 않고 관련 자료원을 함께 사용함으로써 보다 효과적이고 정확한 자료 생성을 위하여 항공사진과 수치지형도를 활용하는 연구가 수행되고 있다. 본 연구에서는 수치지형도(1/1,000)와 항공사진(1/5,000)을 이용하여 효과적인 건물 고도 모형 생성 관한 연구를 수행하였으며, 관심점 검출 기법과 영상 정합 시 탐색 범위의 기하학적 제약 수단인 수직선 제적 이론을 병합한 새로운 기법을 개발하였다. 본 연구 성과를 검증하기 위하여 연구 성과와 수치도화 장비를 이용한 건물 고도 모형과의 정확도를 비교 평가하였다.
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.
본 연구에서는 보행자가 갈림길을 만났을 때 랜드마크로 활용할 수 있는 건물을 기 구축된 공간정보로부터 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 이를 위해 먼저 각 갈림길에서 보행자의 시야를 바탕으로 랜드마크 후보군을 정의한 뒤, 후보군의 기하 정보와 속성 정보를 상대적 기준과 절대적 기준으로 구분하여 평가함으로써 랜드마크를 추출하였다. 제안된 방법을 도로명 주소 전자지도의 수원 일부지역에 적용하여 추출된 랜드 마크를 기존의 차량용 랜드마크와 비교한 결과 차량용 랜드마크가 추출되는 것으로 나타났으며, 각 선택점에서 주로 보행자의 눈에 띄기 쉬운 모퉁이에 위치한 건물들이 랜드마크로 선정되었다. 따라서 추출된 랜드마크를 활용하여 보행자 내비게이션 시스템에서 보다 정확한 길안내를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
LiDAR(Light Detection And Ranging) 데이터 처리에 있어서 건물, 자동차, 수목 등의 비지면 객체와 지면을 분류하는 필터링 과정은 DEM(Digital Elevation Model) 구축을 위해서 중요하다. 도심지역의 건물추출 등의 필터링에 관한 연구는 활발히 진행되고 있으나 국내의 경우 수목에 대한 필터링은 비교적 연구가 미흡하였다. 따라서 이 연구에서는 기존에 다루어진 몇 가지 알고리즘을 분석하고 산림지역에 활용해 봄으로써 각 필터링에 관한 장단점을 비교하였다.
최근 국가적인 차원에서 사회 안전에 대한 관심도가 증가하면서 범죄를 효율적으로 예방할 수 있는 다양한 활동을 수행하고 있다. 기존의 범죄관련 지도는 주로 범죄발생 현황에 대한 정보를 행정구역 단위로 사용자에게 제공하기 때문에 정작 여성 및 밤길을 이용하는 보행자가 안전한 도로를 사전에 파악할 수는 없었다. 이에 본 연구에서는 수치지도 2.0을 이용하여 손쉽게 범죄에 위험한 지역을 추출할 수 있는 기법을 개발하였다. 수치지도 2.0에서 범죄발생에 위험한 지역을 찾기 위해서 도로중심선과 건물 레이어의 위치정보와 속성정보를 사용하였다. 도로중심선 레이어에서는 포장재질, 도로폭의 속성정보와 도로와 도로가 교차하는 교차각 정보를 부가적으로 추출하여 활용하였다. 건물 레이어에서는 건물종류에 대한 속성정보를 사용하였다. 도로중심선과 도로교차점에 포장재질, 도로폭, 도로교차각, 건물종류 등을 고려하였을 경우의 위험점수를 모두 합산하여 설정된 임계값을 벗어나는 지역을 범죄발생이 일어날 수 있는 위험지역으로 추출하였다. 본 연구에서 개발한 방법론을 검증하기 위해서 실험을 수행하였다. 실험을 통해서 수치지도 2.0의 도로와 건물 레이어만을 이용하여 공간적인 측면에서 범죄 발생에 지역을 추출할 수 있었다. 본 연구의 결과는 향후 범죄 예방의 행정적인 측면에서는 식별된 범죄 발생에 취약한 지역에 대해 가로등, 보안등과 같은 안전시설물을 추가적으로 설치함으로 위험지역의 안전도를 높일 수 있을 것으로 사료된다.
3차원 자료의 필요에 발맞추어 3차원 좌표를 직접적으로 획득할 수 있는 LIDAR 시스템이 등장하게 되었다 항공 LIDAR 시스템은 항공기, GPS, INS, Laser Scanner가 통합된 시스템으로 항공기에서 발사된 Laser의 반사파를 이용하여 거리와 그 때의 항공기의 자세, 위치를 통합하여 직접적인 3차원 포인트 자료를 획득할 수 있다. LiDAR 데이터는 지형, 건물, 식생 등의 지면위에 있는 모든 객체에 대한 3차원 자료와 영상자료를 함께 제공하고 있다. 이러한 LIDAR 자료로부터 DEM, DTM 등의 지형 정보와 식목, 건물 등 지물정보를 추출하는 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 본 연구에서는 지형을 추출하는데 사용할 수 있는 몇 가지 필터링기법을 선정하여 국내의 다양한 지모, 지물에 적용하고 그 정확도를 평가해 보았다.
건물의 3차원 모델링은 3차원 공간정보를 구축하는데 있어서 매우 중요한 요소이다. 기존의 3차원 건물 모델링은 대부분 항공사진측량기술을 이용하여 수동으로 진행되어 많은 시간과 비용이 소요된다. 이러한 한계를 극복하기 위한 방안으로 최근에는 항공라이다(LiDAR) 데이터를 이용한 건물모델링 방법에 대한 많은 연구가 활발히 진행되고 있다. 항공라이다 데이터를 이용한 대부분의 3차원 건물모델링 연구는 보간과정을 통하여 격자구조로 변환하거나 수치지도 또는 항공영상 등의 이종 데이터간의 융합을 통하여 건물을 모델링하는 방안 등을 제시하였다. 본 논문에서는 점 데이터의 격자구조로의 변환 및 이종 데이터간의 융합 등의 방법을 배제하고 항공라이다 데이터만을 이용한 건물의 자동 모델링 방법을 제안하였다. 건물로 분류된 항공라이다 데이터를 옥트리 분할을 기반으로 3차원 공간상에서 재귀적으로 분할하여 패치(patch)를 구성하고, 동일한 속성을 갖는 패치들을 병합하여 건물의 구성요소를 추출한다. 추출되어진 건물의 구성요소를 대표하는 모델을 생성하여 전체적인 건물의 3차원 모델을 구성한다. 항공라이다 데이터를 이용하여 제안된 방법으로 실험한 결과, 다양한 형태의 건물 모델을 자동으로 구성할 수 있었다.
산업입지정보시스템에서 제공하는 공장정보는 한국산업단지공단으로부터 원시데이터를 받아 필터링 과정을 거친 후 등록되기 때문에 새로운 공장 정보 갱신이 느린 특징이 있다. 본 연구에서는 산업입지정보시스템 공장 정보 갱신 문제를 해결하고자, 비교적 갱신 주기가 빠른 도로명 주소의 건물 데이터와 부동산의 건물 데이터를 이용하여 기존의 산업입지정보시스템 공장정보와 비교하고 새로운 공장정보를 추출하였다. 속성정보 매칭을 수행하고, 속성정보의 누락으로 매칭할 수 없는 공장의 경우에는 공간객체 매칭을 수행하였다. 위 과정에서 점 데이터와 다각형 데이터와 같이 형식이 다른 공간객체를 비교하는 방안을 제시하였다. 제안된 공간분석 방법의 정확도 평가 결과 약 79%의 정확도를 보였으며, 위 매칭 기법을 활용하여 도로명주소건물데이터, 부동산건물데이터와 산업입지정보시스템 공장정보의 융합 가능성을 확인하였다.
이 논문은 단일 영상(single image)이며 흑백영상인 KVR-1000카메라 시스템 위성영상(공간해상도 2m)으로 부터 건축물의 그림자 길이를 측정하여 대상물체의 높이를 획득하는 방법을 제시하였다. 대상물체에 의해 생긴 그림자의 명암도(intensity)를 이용하여 그림자영역을 추출하고 그 길이를 재어 건물 높이 값을 계산하였다. 본 연구에서는 다음의 두 가지 방법을 사용하였다. 첫 번째 방법은 정비례 방정식을 이용하여 이미 알고 있는 건물 높이로부터 미지의 건물 높이를 계산하는 것이고 두 번째 방법은 태양고도각과 그림자 길이로부터 건물 높이 값을 직접 계산하는 것이다. 그 결과 첫 번째 방법을 이용한 경우 RMS 오차는 1.70m 이었고 두 번째 방법을 사용한 경우는 그 오차가 1.75m였다. 화소재배열(resampling)을 하여 재 계산된 그림자 길이를 사용했을 때는 각각 1.17m 및 1.16m로 현저히 줄었다. 한판 경사지에 생긴 그림자 길이의 보정은 단일영상만으로는 할 수 없으며 이로 인한 건물 높이 값의 오차는 본 대상지역에서 ±250m로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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