• 한국측량학회지
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• 제40권4호
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• pp.293-304
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• 2022

본 연구에서는 고해상도 위성영상의 상대기하보정 결과에 건물이 미치는 영향을 분석하기 위해 건물에서 추출된 정합쌍의 유무에 따른 상대기하보정 결과를 비교한다. 건물 정합쌍의 제거를 위해 수치지형도에서 건물 객체를 추출하여 생성한 건물마스크 영상을 이용하였으며, 추가적으로 수렴각의 크기에 따른 정합쌍 추출 성능 및 상대기하보정 결과를 분석하였다. Affine 및 Piecewise linear 변환모델을 각각 적용하여 건물밀집지역에 대한 상대기하보정 결과를 비교하였다. 실험 결과, Affine 변환모델은 건물 정합쌍 제거 후 전반적인 정확도 향상을 나타내었다. 반면에, Piecewise linear 변환모델은 주변에 건물을 포함하고 있는 검사점에서 정확도가 향상되었으나, 건물이 없는 평탄한 지역의 검사점에서는 정확도 향상이 크지 않았다. 또한, Piecewise linear 변환모델을 적용할 경우 20° 이하의 수렴각을 갖는 영상에서 2 pixels 이하의 안정적인 정확도를 도출하였다.

• 대한설비공학회:학술대회논문집
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• 대한설비공학회 2009년도 하계학술발표대회 논문집
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• pp.21-26
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• 2009

TRNSYS 16 had just a wall area and azimuth as an input value about a building shape. So, a geometrical shape of a building was not considered in simulation using TRNSYS 16. In this study, we suggested the more appropriate modeling method for simulation considering of building geometry in TRNSYS 16. To suggest this method, we simulated energy needs affected by shading effect that caused by a geometrical shape of a building, and compared the result to the simulation result of non-shading environment.

• 한국측량학회지
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• 제23권4호
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• pp.375-384
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• 2005

도시계획, 이동통신계획, 교통계획, 환경조사, 재해${\cdot}$재난 관리 등의 다양한 분야에서 효율적인 시설물 관리를 위한 3차원 도시모델의 사용이 증가하고 있다. 특히 최근의 건물모델링은 CAD와 GIS의 기술로 통합되는 추세이다. 현재까지 연구되어 온 건물모델링은 주로 외부 시각화를 위한 것이었으나 보다 다양한 분야에서 활용하기 위해 건물 내부에 대한 모델링의 필요성과 중요성이 증가하고 있다. 3차원 건물모델링은 컴퓨터 그래픽스, CAD, GIS 분야에서 서로 다른 개념으로 발전되어 왔다. CAD와 컴퓨터 그래픽스 기반의 모델은 정밀한 시각화 표현 기능이 발전하였으나 객체에 대한 속성정보가 부족하며, GIS 기반의 모델은 속성정보와 위상기하학을 이용하는 공간 분석 및 연산 기능이 강력하므로 GIS와 CAD 통합된 모델링이 필요하다. 본 연구에서는 3차원 건물모델의 내부구조를 복원하기 위해서 건축물 관리대장에 포함되어 있는 CAD 설계도면을 이용하는 방법을 제시하고 있다. 기하학적 요소로 구성된 CAD 도면에 위상기하학적인 정보를 생성하고 내부 공간을 분할하여 3차원으로 복원한 뒤, 추가적인 속성정보를 건물 데이터베이스에 입력하였다. 오늘날 규모가 커지고 복잡해지는 건물 내부의 효과적이고 체계적인 3차원 공간분석 및 서비스 제공을 위한 GIS 네트워크 모델을 생성하였다.

• 한국측량학회지
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• 제33권1호
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• pp.45-52
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• 2015

공간정보 제작의 다원화로 인하여 다양한 수치지도들이 여러 공공기관 및 기업에서 제작됨에 따라 데이터의 상호 운용성이 점점 중요해지고 있다. 이에 본 연구에서는 계층적 매칭 기법을 활용한 이종 수치지도의 건물 데이터 자동 정합기법을 제안하였다. 먼저 수치지도를 가구계 기반으로 분할한 후 ICP 알고리즘을 활용한 건물 기하보정을 1차적으로 수행하였다. 대응 가능한 건물쌍의 중첩면적 유사도를 평가하여 대응 건물을 결정하고 Otsu 이진 임계화를 수행하여 매칭 비매칭에 대한 임계값을 자동으로 설정하였다. 1차 매칭이 완료된 후 임계값과 비슷한 유사도를 가지는 건물들을 오매칭 후보군으로 추출하여 개별 건물에 대한 ICP 알고리즘 기반의 기하보정을 다시 수행하고 형태학적 인자인 회전각 함수분석을 추가 적용하여 정합여부를 재판단하였다. 실험평가를 위해 제안된 알고리즘을 대표적인 공공분야 수치지도인 도로명주소지도와 수치지형도 2.0의 건물 데이터에 적용하고 활용성을 평가하였다. 정확도 평가결과 매칭 건물 및 비매칭 건물에 대한 F 측정치가 각각 2%와 17% 향상되었으며 이를 통해 본 연구에서 제안한 알고리즘이 이종 수치지도 건물 정합에 효과적으로 적용될 수 있음을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제19권2호
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• pp.159-169
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• 2003

본 논문에서는 고해상도의 항공 영상으로부터 건물의 3차원 정보를 자동으로 생성하는 방법을 제안하였다. 먼저 에지 보존 필터를 사용하여 영상에 포함된 잡음을 제거한 후에 watershed 기법을 이용하여 에지의 위치를 보존하고 영상 분할을 수행한다. 분할된 영역의 경계선에 위치한 화소의 곡률을 계산하여 control point를 검출하고 control point 사이의 선소를 추출한다. 추출된 선소들의 방향과 길이를 고려하여 선소의 연결을 수행하고 최종적으로 화소의 그레디언트 크기를 이용하여 선소의 위치를 조정한다. 공면의 그룹화와 다각형 조각을 형성하는 과정은 각 영역에 대해 공선 기하학과 비행 정보를 이용하여 정합된 3차원 선소들을 선택하여 이루어진다. 항공 영상에 제안한 방법을 적용하여 건물 지붕을 정확하게 검출할 수 있음을 보였다.

• Spatial Information Research
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• 제18권4호
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• pp.1-11
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• 2010

본 연구는 2차원적 도시특성변수를 이용한 기존 선행연구와 달리, 도시기하학적인 특성을 중심으로 도시열섬현상에 관한 설명모형을 구축하고 이에 대한 정책적 시사점을 제시하고 자하는 연구이다. 오하이오주 콜럼버스 도시(Columbus, Ohio)의 3차원 도시공간구축을 위하여 LiDAR 데이터가 활용되었고, 건축물의 외부공간을 구축하기 위하여 건물수치지도가 이용되었다. 또한 식생지수와 도시온도 자료를 추출하기 위하여 Landsat TM 영상의 band 3, band 4, Thermal band 가 이용되었다. 복잡한 자료 추출 과정을 통해 획득된 6가지 변수들(건물의 총 부피, 건물의 총 표면적, 평균 건물의 높이-도로폭 비율, 공극률, 건물바닥면적비율, 식생지수)을 도입하여 단순회귀 및 다중회귀 모형을 구축하였다. 회귀모형구축에 있어서는 비선형관계에 있는 변수를 선형화하기 위해 Box-Tidwell 변형기법을 적용하였으며 최적화된 변수변형을 통한 선형회귀모형을 구축하였다. 공극률, 식생지수, 건축 표면적 변수로 추정된 다중회귀모형은 전체 온도변이의 57%를 설명할 수 있는 것으로 나타났으며, 도시열섬을 저감시키기 위한 다양한 정책수립(오픈스페이스 확대정책, 옥상녹화, 벽면녹화 등)에 의미있는 결과를 제공하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제13권2호
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• pp.65-69
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• 2005

GIS 분야에서 도심 건물 지역의 3차원 자료 생성에 대한 관심이 대두되면서 효율적인 3차원 자료 구축에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 3차원 자료 생성과 관련된 연구는 대부분 항공사진, 위성영상, LIDAR자료를 이용한 건물 추출 및 건물 고도 복윈 기법 개발에 초점을 두고 있다. 항공사진 및 위성영상의 단일 자료를 이용한 건물 고도의 추출이나 복원은 광학 영상의 기하학적 왜곡으로 많은 어려움이 있다. 건물의 고도를 추출하기 위해서는 일반적으로 입체 영상을 이용하는데, 광학 영상의 기복 변위로 인해 영상정합 시 오정합이 발생할 수 있어 부정확한 결과를 초래할 수 있다. 건물의 고도 추출을 위해서 국내 외적으로 단일 자료만을 이용하지 않고 2차원 GIS 자료(예, 수치지형도)와 같은 기 구축된 자료를 함께 활용하는 기법 개발이 진행되고 있다. 본 연구에서는 항공사진(1/5,000)과 기 구축되어 활용되고 있는 수치지형도(1/1,000)를 이용한 건물 고도 추출 기법 개발에 관한 연구를 수행하였다. 영상정합 대상점을 제한하기 위해 건물 영상에서 관심점을 추출하여 이용하였으며, 본 연구 성과의 정확도를 검증하기 위해 수치도화 장비를 이용한 건물 고도 모형 성과와 비교 평가하였다.

• 한국측량학회지
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• 제32권5호
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• pp.459-467
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• 2014

최근 공공기관에서 다양한 공간 정보를 제작하고 보급함에 따라 정부기관 및 지자체 등의 구축된 공간정보를 융합하고 연계하는 일의 중요성이 점점 증대되고 있다. 현지 조사와 별도의 측량 작업 없이 필요한 공간정보를 융합을 통해 생성할 경우 시간과 노동 비용을 절감할 수 있을 뿐만 아니라 불필요한 예산의 이중 집행을 근본적으로 막을 수 있다. 그러나 새롭게 도입된 안전행정부의 도로명주소지도와 기존의 국가 기본도인 국토지리정보원의 수치지도2.0의 통합과 연계에 대한 연구는 매우 부족한 실정이다. 실제 공공기관의 공간정보 관련 업무에 도로명주소지도를 활용하도록 장려하고 있으나 대부분의 업무에는 국가 기본도인 수치지도가 활용되고 있다. 이에 본 연구에서는 수치지도2.0과 도로명주소지도의 통합과 연계를 위해 두 지도의 건물 레이어에 대한 매칭을 실시하고 신규 건물을 갱신하였다. 가구계 기반의 ICP(Iterative Closest Point) 기하보정을 통해 두 지도의 건물에 대한 기하학적 차이를 보정하고 계층적 군집화 기반의 다중 대응 객체 탐색 알고리즘을 적용하여 다대다 매칭을 수행하였다. 제안된 매칭기법의 정확도 평가 결과, 95% 이상의 높은 정확도를 보였으며 매칭 된 두 지도 데이터의 건물 레이어에 대한 통합적인 활용과 융합이 가능함을 확인하였다. 또한 최신성이 높고 갱신주기가 짧은 도로명주소지도를 이용하여 수치지도의 신규건물을 갱신함으로써 융합된 공간정보를 생성하고 비용 절감 효과를 거둘 수 있음을 확인하였다.

• 한국측량학회지
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• 제26권3호
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• pp.227-239
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• 2008

항공 레이저 스캐닝(ALS) 시스템으로부터 획득한 LiDAR 데이터를 미용하여 3차원 객체 모델링과 지형도 제작을 위해서는 데이터의 기하학적 및 의미적인 분할과 같은 체계적인 데이터 처리가 선행되어야 한다. ALS로 부터 활용 가능한 LiDAR 데이터를 획득하기 위해서는 GPS, INS 및 레이저 스캐너 데이터의 통합이 필수적이다. 본 연구에서는 건물추출과 지붕 구조물 분할을 위해서 LiDAR 데이터를 영상화하여 디지털 영상처리 기법을 적용하였다. 영상화된 데이터를 사용하는 주요 장점 중 하나는 기존의 다양한 영상처리 알고리즘을 사용할 수 있다는 점이다. 격자화 및 정량화를 거치는 영상화 과정에서 원시 LiDAR 데이터가 한정된 밝기값으로 변환되므로 평활화 및 상세 정보의 손실이 발생될 수 있지만. 평활화된 데이터는 표면분할과 모델링에 오히려 적합하다. 건물의 경계선은 윤곽선 추출 연산자를 이용하여 정확하게 추출하였으며, 건물 모양에 적합하도록 규격화하였다. 건물 지붕의 구조물의 분할은 영역확산을 기반으로 수행하였다. 이 결과 다양한 디지털 영상처리 기법을 복합적으로 적용하여 건물추출과 지붕 구조물의 면분할이 가능함을 보여주었다. 또한 지붕의 형태를 재현하기 위한 특성정보 추출에 관한 개념적 방법을 제안하였다. 지붕 데이터를 분할하고 모델링을 위해 통계적 및 기하적 특성을 이용하였으며. 제안한 방법에 의한 시뮬레이션 결과는 지붕면을 분할하고 모델링하는데 가능함을 보여주고 있다.

• 한국측량학회지
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• 제40권2호
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• pp.91-108
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• 2022

대부분의 경우 광학 RGB 영상을 딥러닝(DL: Deep learning)의 학습 데이터로 사용하여 객체탐지, 인식, 식별, 분류, 의미적 분할 및 객체 분할 등을 수행하지만, 실세계의 3차원 객체들을 2차원 영상으로 완전하게 파악하는 것은 한계가 있다. 그러므로 대표적인 3차원 지형 공간정보인 수치표면모델(DSM: Digital Surface Model)과 더불어 DSM에 내재된 특성정보를 이용하여 3차원 지형지물을 분석하는 것이 효과적이다. 건물과 같이 기하학적으로 정형화된 형태의 인공구조물은 3차원 공간데이터로부터 얻을 수 있는 기하학적 요소와 특성을 이용하여 객체의 분류와 형상 묘사가 가능하다. 이 연구는 고차원 시각정보(high-level visual information) 시스템에서 중요한 역할을 하는 내재된 고유의 특성정보(intrinsic information)를 기반으로 하며, 이를 위하여 객체의 기하학적 요소인 경사와 주향을 DSM으로부터 도출하고, 다방향에서 생성한 음영기복영상(SRI: Shaded Relief Image)과 함께 DL 모델의 학습 수행에 사용하였다. 실험은 ISPRS (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing)에서 제공하는 데이터 셋 중에서 DSM과 레이블 데이터를 객체의 의미적 분류를 위해 개발된 합성곱 기반의 SegNet 학습에 사용하였다. 지형지물을 분류하고 분류 결과를 이용하여 건물을 추출하였다. 특히 DL 모델의 학습 성능 향상을 위해 학습 데이터의 여러 조합에 따른 시너지 효과를 분석하는 것에 핵심이다. 제안한 방법은 건물 분류와 추출에 효과적임을 보여주고 있다.