이 연구의 목적은 고밀도의 LiDAR 자료를 이용하여 산림에 대한 정보를 보다 정확하게 정량화하기 위한 방법을 연구하는데 있다. 기후변화와 관련하여 온실가스 흡수량 확보를 위한 산림자원의 정량적 분석을 위해 고밀도의 LiDAR 자료 획득방법과 산림자원의 추출방안을 연구하였다. 그 결과, 고밀도의 LiDAR 자료를 이용하여 산림자원의 객체별 수고 및 수관을 추출 할 수 있었다. 산림자원의 수고 및 수관의 추출은 수치지형도 제작에 사용되는 평균 2.5points/㎡의 저밀도 LiDAR 자료를 사용할 경우 정확한 추출이 어려웠다. 지형, 산림자원의 특성, 데이터 용량 및 처리속도 등을 고려하여 7points/㎡의 고밀도 LiDAR 자료를 이용할 경우 다수의 개체를 추출할 수 있었다. 산악지형과 혼합지형이 대체적으로 평탄지형보다 점밀도가 높고 다수의 산림자원이 추출되었다. 또한 도엽별로 처리할 경우 경계지역에서의 개체를 추출 할 수 없었으며, 넓은 지역을 한번에 처리하기 보다는 처리시간과 대상지역의 특성을 고려하여 지역을 세분화하여 추출하여야 함을 알 수 있었다. 향후 산림자원 정보를 이용한 온실가스 흡수량에 대한 심도있는 연구가 이루어져야할 것이다.
지표면에 대한 정보를 취득하는 기법 중 지금까지 주로 사용되어온 기법은 항공사진 및 위성영상과 같이 평면적인 정보 수집에 중점을 두고 있는 반면, 본 논문에서 다루는 LiDAR(Light Detection And Ranging)는 레이저 측량기술을 이용하여 지표면에 대한 고해상도의 비정규분포 Point 형태의 3차원 정보의 획득이 가능하다. GPS(Global Positioning System) 수신기와 INS(Inertial Navigation System)의 결합을 통해 좌표 값을 제공하게 된다. 이러한 LiDAR의 3차원 Point 정보와 좌표 값을 활용하여 보다 정밀한 3차원 모델링 수행이 가능하다. 본 연구에서는 LiDAR의 반사강도와 기하/지형 자료를 이용하여 도시지역을 대상으로 정밀한 3차원 공간정보자료를 취득하고, 그 자료를 분석하여 도시지역을 높이와 밀도를 기반으로 하여 3차원으로 분류하였다. LiDAR를 통해 획득된 원시자료로부터 지표면에서 반사되는 Point Data의 개수를 지면과 비지면 요소의 비율로 추정하여 지형과 공간적 특성을 파악하고 이에 따라 3차원 토지피복분류도를 작성하였다. 신호의 강약을 구분하는 기준은 통계적 방법(Jenk's Natural Break)을 통해 추정된 값을 사용하였으며, 지표면 반사비율에 따라 세부지역으로 구분하여 크게 고밀도 저밀도 식생지역과 비식생지역으로 구분하였다.
라이다는 고밀도높은 정확도로 지상좌표를 빠르게 측량하여 지구표면의 수치표고모델과 수치표면모델를 취득할수 있는 매핑시스템으로 기존의 항공사진측량과 비교하여 효율적이고 , 경제적으로 지상의 DEM을 효과적으로 구축할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 LIDAR와 디지털 카메라를 탑재하여 항공측량을 하고 , 수치정사영상을 제작하였다. 제작된 결과물에 대한 정확도 검증을 위하여 GPS로 측량한 지상 검사점을 기본으로 하여 제작된 수치정사영상의 위치 정확도를 평가하였다. 수치정사영상은 소수의 기준점을 사용한 경우와 기준점을 사용하지 않은 경우의 두 가지로 제작하였다. LIDAR와 디지털 카메라에 의한 수치정사영상의 제작 작업은 소수의 기준점을 사용하는 경우에 1:1,000 수치지도를 수정 갱신할 수 있으며, 기준점 없이 제작된 정사영상의 경우에는 축척 1:5,000 수치지도를 수정 갱신할 수 있을 것으로 판단된다.
크라우드소싱을 활용한 센서 자료 수집은 기존의 방식으로 얻기 어려운 고밀도 지반 진동 정보의 수집이 가능하다. 본 연구에서는 스마트폰과 같은 소형 전자기기에 탑재된 MEMS 센서를 활용한 크라우드소싱 방식 지반 진동 수집 시스템을 개발하였으며, 이를 위한 기반 체계 설계 및 클라이언트와 서버에 대한 구현을 수행하였다. 해당 시스템은 Android 기반의 스마트폰이나 Android Things 기반의 고정식 장비를 통해 진동 데이터를 신속히 수집하면서 하드웨어의 전력 및 데이터 사용량을 최소화할 수 있도록 설계되었다.
지상라이다는 시간과 인력의 소모를 절감하면서도 고밀도의 포인트 클라우드를 생성할 수 있으므로 3차원 지적, 문화재보호, 건설관리 등에 활용되고 있다. 본 연구에서는 포인트 클라우드를 기반으로 한 실내 3차원 모델 구축 기법을 제시하였다. 제시한 방안은 세그먼테이션 단계와 외곽선 추출 단계로 이루어진다. 세그먼테이션 단계에서는 RANSAC과 정제격자를 이용하여 포인트 클라우드를 동일 평면에 따라 분할한다. 외곽선 추출단계에서는 외곽선 추출 격자를 이용하여 3차원 모델의 경계선을 추출한다. 또한 모델링에 사용되지 않은 포인트들을 메쉬자료화여 실내 공간의 세부 묘사를 위한 자료로 활용하였다. 제시한 모델링 기법은 메쉬자료를 이용하여 3차원 모델 구축을 하던 작업과정을 크게 개선하였다. 하지만 실내 공간의 환경 특성에 따라 RANSAC 경계값, 정제격자와 외곽선 추출 격자 크기의 조정이 필요하며 원형 또한 곡선 형태를 지닌 실내 구조물의 외곽선 추출을 위한 알고리즘의 개선이 필요하다.
지진, 산사태와 같은 재난사고현장에서 조사업무는 시설물 붕괴 등 2차 재난 피해가 발생할 수 있어 많은 위험이 따른다. 이처럼 조사자가 직접 접근하기 힘든 재난현장에서 라이다(light detection and ranging, LiDAR)가 탑재된 드론 측량시스템을 통해 고정밀의 3차원 재난정보를 안전하게 취득할 수 있는 방법을 강구할 수 있다. 이에 본 연구에서는 2023년 4월 성남시 분당구의 정자교 붕괴사고 현장을 대상으로 드론 LiDAR의 재난 현장에서의 활용 가능성을 확인하였다. 이를 위해 사고 교량에 대한 고밀도 포인트 클라우드를 수집하고, 사고 교량을 3차원 지형정보로 복원하여 10점의 지상기준점 측량 성과와 비교하였다. 그 결과, 수평방향으로의 root mean square error (RMSE)는 0.032 m, 수직방향으로 0.055 m로 확인되었다. 또한, 지상 LiDAR를 통해 같은 대상지를 측량하여 생성한 포인트 클라우드와 비교한 결과, 수직방향으로 약 0.08 m가량의 오차가 발생하였지만 전체적인 형상은 큰 차이가 없을 뿐만 아니라 전체적인 데이터 취득과 자료 처리 시간 측면에서 드론 LiDAR가 지상 LiDAR보다 효율적임을 확인할 수 있었다. 따라서 많은 위험이 따르는 재난현장에서 드론 LiDAR의 활용을 통해 안전하고 신속한 현장 조사가 가능할 것으로 판단된다.
Hee Choon Lee;Jinkyu Hong;Chun-Ho Cho;Byoung-Cheol Choi;Sung-Nam Oh;Joon Kim
한국농림기상학회지
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제5권2호
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pp.61-69
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2003
육상생태계와 하층 대기와의 상호작용 및 환경변화에 대한 생태계의 반응을 정량적으로 이해하기 위하여 2002년 7월부터 논과 밭이 혼합되어 있는 해남(FK) 관측지에서 이산화탄소 관측이 이루어지고 있다. 관측 초기에는 안정된 자료 확보를 위하여 에디 공분산 시스템의 유지 관리를 중점적으로 추진하였다. 30분 평균된 이산화탄소 평균 농도와 순 생태 교환량(Net Ecosystem Exchange)은 뚜렷한 일변화와 함께 계절적인 차이를 나타내었다. 낮 시간의 이산화탄소 플럭스는 8월에 최대 1.0mg $CO_2$, m$^{-2}$ s$^{-1}$의 흡수율이 관측되었고, 야간에는 최대 0.3mg $CO_2$ m$^{-2}$ s$^{-1}$ 정도의 이산화탄소가 대기중으로 방출되었다. 이산화탄소 흡수량과 방출량 모두 점차적으로 감소하여 겨울철에는 거의 0에 가까운 값이거나 0.05mg $CO_2$, m$^{-2}$ s$^{-1}$ 보다 작은 방출율을 나타내었다. 해남 플럭스 관측지역은 7월부터 9월까지 이산화탄소의 상대적으로 강한 흡원으로 작용하여 일 최대 22g $CO_2$m$^{-2}$ 정도의 이산화탄소를 흡수하였다. 이후 10월부터 12월까지는 약한 발원으로 작용하였는데, 일 평균 2g $CO_2$ m$^{-2}$ 정도의 이산화탄소를 방출하였다. 해남 관측지에서의 환경 변화에 대한 생태계의 반응 및 격년 변동 등에 대한 정량적 연구를 위하여 장기 관측은 지속적으로 이루어질 것이며, 심도 있는 분석과 교환 메커니즘의 이해를 위해 토양 및 식물과 관련된 집중 관측과 단기 실험들이 뒤따라야 하겠다.적인 자극으로부터 개체들에게 더 많은 스트레스를 유발시켜 폐사율을 높일 수 있는 열악한 환경을 조성할 수 있음을 시사하였다.s the strategies on the revitalization and enhancement of small-sized retailers" productivities.에 종양을 가진 환자 치료 시 더욱 질 높은 방사선 치료가 실현될 것으로 기대한다. 30∼40% 정도 느렸고, 퍼레니얼라이그라스도 퍼레니얼라이그라스 100% 단일종류에 비해 20∼30%정도 늦었다. 따라서, 뗏장 재배시 여러 종류의 초종을 천편일률적으로 혼합하여 파종하는 것은 바람직하지 않으며, 컨셉에 따라 적절하게 초종 및 품종을 선택해서 사용하는 것이 필요하다. 5. 뗏장의 뿌리 형성 능력은 퍼레니얼라이그라스가 가장 좋았고, 가장 저조한 초종은 켄터키블루그라스였다. 톨훼스큐는 켄터키블루그라스와 퍼레니얼라이그라스의 중간정도로 나타났다. 혼합구의 뗏장 형성 능력은 초종의 혼합비에 따라 뿌리 형성력 차이가 다르게 나타났는데, 특히 퍼레니얼라이그라스 혼합비율이 많을수록 뿌리 형성 능력은 증가하였다. 6. 뗏장 수확시 잔디 품질은 단일 초종구의 품질이 혼합구에 비해 양호하였는데 가장 우수한 초종은 켄터키블루그라스였고, 톨훼스큐는 켄터키블루그라스 다음으로 중간정도, 그리고 퍼레니얼라이그라스는 가장 저조하였다. 켄터키블루그라스는 균일한 잔디 면, 고밀도 및 예초 후 상태가 우수한 특성으로 품질이 양호하였고, 퍼레니얼라이그라스의 품질이 저조하였던 것은 초장이 길어 잔디 면이 누운 상태로 나타나 균일도 저하 및 예초 후 품질이 켄터키블루그라스나 톨훼스큐 보다 떨어지기 때문이다. 그리고 혼합구의 품질은 여러 종류가 혼합됨으로 인해 색상 및 밀도의 균일도가 떨어지고, 또한 예초 시 물결처럼 불균일하게 깎여 잔디 표면이 불량하였기 때문이었다. 7. 골프장이나 경기장 기본 설계 시 초기
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[게시일 2004년 10월 1일]
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