균열, 누수, 박락, 철근노출, 부식, 탄산화 등은 터널 라이닝 건전도 평가항목으로 그 중에서 균열은 주요한 영향요인이다. 1980년 이후로, NATM은 터널의 굴착방법과 링폐합의 지반공학적 개념의 보급과 함께 넓게 적용되었으며, 라이닝에 발생된 균열의 연구도 진행되었으나 종균열에 제한된 연구가 주로 수행되었다. 본 논문에서는 11개의 공용중인 NATM터널의 정밀안전진단 결과를 활용하여 공간적인 위치 및 형태별로 분석하여 터널별 공통된 7개의 균열을 정의, 원인 및 분석, 사례 등을 나타내었다. 종류별 균열은 CCD스캐너 이미지를 3차원으로 분석하여 향후 NATM터널 정기점검 및 정밀안전진단 시 유익한 사례가 휠 수 있도록 하였다.
현재 국토지리정보원은 전국 44개의 상시관측소를 이용하여 VRS 서비스를 제공하고 있으며 이를 이용하여 짧은 시간 동안 취득된 자료의 처리를 통해 높은 위치정밀도의 획득이 가능하다. 그러나 공공기준점 측량을 위한 VRS 측량의 가용성 분석은 미비한 상태이다. 따라서 본 연구에서는 다양한 환경에서 데이터를 취득하여 공공기준점 측량에 대해 적용하기 위한 VRS 측량의 정확도를 분석하였다. 그 결과 85%의 데이터가 4cm 이내의 수평오차가 나타남으로써 VRS 측량에 적용할 수 있다고 판단되었고 좌표의 정확도를 판별하는 인자로 GDOP(Geometric Dilution of Precision)보다는 추정된 좌표의 분산을 나타내는 PQ(Position Quality)를 이용하는 것이 효율적임을 알수 있었다. 또한, 현재 대표적인 VRS 장비회사인 TRIMBLE, MAGELLAN, LEICA, TOPCON의 장비의 정밀도를 비교분석한 결과 수평위치의 표준편차가 3cm 미만으로 나타났으며, 회사 장비 별 정밀도는 비슷한 것으로 확인 되었으며, 공공기준점 측량에 VRS 측량을 적용하여도 무방하다고 사료된다.
휴대용 단말에 간편하게 구현 가능하도록 GPS의 코드의사거리 관측치 기반의 정밀단독측위(PPP; Precise Point Positioning) 알고리즘을 개발하고 그 성능을 검증하였다. PPP에 필요한 기본 모델로 그룹 딜레이, 상대성 효과, 위성안테나 위상중심오프셋 보정모델을 적용하였다. 위성 궤도와 시계오차는 IGS(International GNSS Service) 공식 산출물에 최적의 알고리즘을 통해 보간하고, 대류권과 전리층 오차는 각각 과학기술용 GPS 자료처리 소프트웨어로 산출한 참값과 GIM(Global Ionosphere Model)을 사상함수를 적용해 시선방향 오차로 변환해 적용하였다. 개발된 알고리즘을 4일간 테스트한 결과 수평오차는 0.8~1.6m, 수직오차는 1.6~2.2m 수준으로 나타났다. 이는 DGPS 측위결과와 유사한 성능으로 향후 PPP 알고리즘의 추가개선이 이루어질 경우 다양한 측량 및 위치기반서비스 분야에 활용 가능할 것으로 기대된다.
자율주행차는 교통사고로 인한 인명피해나, 운전으로 인해 발생하는 시간 및 비용을 줄일 수 있는 장점 때문에 개발 및 운용이 확대되고 있다. 이러한 자율주행차의 운행을 위해서는 정밀한 측위가 필수적이다. 본 연구에서는 고가의 센서를 사용하지 않고 차량 내장센서, 위성센서, 영상센서와 사전에 구축해둔 기준영상 정보를 통합하여 차량의 위치를 정밀하게 추정하는 알고리즘을 개발하였다. 기준영상 정보는 센서 정보만 사용하였을 경우 발생하는 측위 정밀도 한계를 극복할 수 있으며, 위성신호 단절과 같은 문제 발생시에도 안정적으로 취득이 가능한 장점이 있다. 센서 및 기준영상 정보를 결합하기 위한 필터는 개별 센서의 다양한 확률 밀도 분포를 반영할 수 있는 파티클 필터를 사용하였다. 알고리즘의 성능평가를 위해 데이터 취득 시스템을 구축하고 이를 이용한 주행 데이터 및 기준영상 정보를 취득하였다. 위성센서에 의한 오차가 비교적 큰 주행 경로에 대해서도 주행영상 및 기준영상 정보를 함께 결합할 경우 약 0.7 m 이내의 정확도로 차량 측위가 가능함을 확인하였다.
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.
최근 인간의 활동에 의해 나타나는 인문 활동의 중요한 요소로써 지리현상을 체계적으로 이해하고 활용하고자하는 노력이 증가하고 있다. 이를 위해 지형을 공간과 연계하여 표현할 필요성이 있으며, 특히 수치표고모형을 활용한 지형분석의 기술은 지형에 대한 정밀한 수치표고모형을 생성하여 고품질의 3차원 지형정보가 필요한 분야에서 신속하고 정확하게 지표면에 대한 표고 및 경사도에 대한 정보의 제공이 가능하게 되었다. 본 연구에서는 라이다측량 데이터를 활용해 대상지역에 대한 좀 더 정밀한 수치표고모형을 만들어 기존의 축척 1:1000인 수치지형도와의 비교를 통한 정량적 분석을 실시하였다. 라이다 데이터에 의해 생성된 수치표고모형 자료를 이용하여 지형경사도를 분석한 결과 대상지역 및 주변의 경사도를 비교적 상세하게 표현할 수 있었으며, 표고 해석 결과도 라이다 데이터를 활용한 분석이 수치지형도를 이용한 분석보다 대상지역 및 주변의 표고를 비교적 상세하게 표현할 수 있었다.
GIS기법을 이용하여 추출되는 수문지형정보는 기존 주제도의 선정, 사용된 알고리즘 등에 따라 달라질 수 있다. 따라서 본 연구에서는 토양도 및 토지이용도의 선정에 따른 유출수문곡선번호의 변화를 분석하여 미계측 유역의 강우유출모의에 효과적인 GIS의 활용방안을 제시하고자 한다. 이를 위해 미계측 유역에서의 유효강우량 산정에 필요한 GIS 공간자료(개략토양도, 정밀토양도, 토지이용계획도,위성영상)를 구축하였다. 미국 토양보존국(SCS)의 유출곡선번호(runoff curve number; CN)방법의 적용을 위한 수문학적 속성의 입력과정에서 발생할 수 있는 문제점을 분석하였다. 또한 SCS CN값 산정을 위한 GIS 공간자료의 선정에 따른 유출응답특성을 검토하였다. 실측 수문곡선과의 검증을 통해 미계측 유역에서의 강우유출모의에서 GIS의 적용성을 확인할 수 있었다. SCS CN값을 산정하기 위한 GIS 공간자료로서는 정밀토양도와 위성영상자료를 이용하는 것이 적합한 것으로 나타났다.
우리가 살아가고 있는 현실공간에서 사라진 과거의 지형공간을 복원한다는 것은 매우 의미가 있는 실험연구이다. 본 연구는 20여 년 전에 다목적 대형 댐의 건설로 대부분 물속으로 사라진 청풍호수 주변의 마을을 대상으로 원격탐사기법으로 3차원 지형을 복원하기 위한 연구이다. 수몰 이전의 비교적 해상도가 높은 인공위성 사진과 영상 및 지도를 이용하여 과거의 새로운 영상을 복원하는 실험을 실시하였다. 이로써 영상과 영상의 좌표변환, 영상과 지도와의 정밀기하보정, 과거지도와 참조지도 및 좌표변환을 통하여 DEM과의 중첩오차를 최소화시키고, 영상 복원 시에 손실정보를 최소화하는 최적채널 선정을 통하여 수몰이전을 가장 잘 보여주는 퓨젼영상을 복원할 수 있었다.
안전한 자율주행을 위해 정확한 자기위치 측위와 주변지도 생성은 무엇보다 중요하다. 고가의 고정밀위성항법시스템(Global Positioning System, GPS), 관성측정장치(Inertial Measurement Unit, IMU), 라이다(Light Detection And Ranging, LiDAR), 레이더(Radio Detection And Ranging, RADAR), 주행거리측정계(Wheel odometry) 등의 많은 센서를 조합하여 워크스테이션급의 PC장비를 사용하여 센서데이터를 처리하면, cm급의 정밀한 자기위치 계산 및 주변지도 생성이 가능하다. 하지만 과도한 데이터 정합비용과 경제성 부족으로 고가의 장비 조합은 자율주행의 대중화에 걸림돌이 되고 있다. 본 논문에서는 기존 단안카메라를 사용하는 Monocular Visual SLAM을 발전시켜 RTK가 지원되는 GPS를 센서 융합하여 정확성과 경제성을 동시에 확보하였다. 또한 HD Map을 활용하여 오차를 보정하고 임베디드 PC장비에 포팅하여 도심 도로상에서 RMSE 33.7 cm의 위치 추정 및 주변지도를 생성할 수 있었다. 본 연구에서 제안한 방법으로 안전하고 저렴한 자율주행 시스템 개발과 정확한 정밀도로지도 생성이 가능할 것으로 기대한다.
홍수범람지도는 치수 대책 수립 등 다양한 목적으로 국내 주요하천에서 작성되고 있으며 범람 구역의 정확도를 높이기 위한 노력이 다각도로 수행되고 있다. 최근, 공간적으로 매우 정밀한 LiDAR 측량 성과를 기반한 DEM을 이용하거나 2차원 혹은 3차원 수치모델링을 적용하여 범람지도의 정확성 및 적용성이 획기적으로 개선되고 있다. 또한, 범람구역의 불확도에 관련된 연구도 다수 수행되고 있다. 그러나, 이러한 성과는 정밀 DEM 자료가 가용하거나 치수의 중요도가 높은 국가하천 지역에 국한되고 있으며 중소하천을 포함한 국가 전체 홍수지도 작성은 여전히 제한적으로 수행되고 있다. 중소하천의 경우, 공간해상도 및 정확도가 낮은 DEM과 1차원 모델링에 기반하여 범람지도의 신뢰도가 여전히 낮은 실정이다. 또한, 홍수지도 작성 기법은 비교적 잘 알려진 상황이나 작성 과정은 상당한 시간이 필요한 작업으로 지도 작성 시 실무에서 많은 비용과 시간이 소요되고 있어, 결과적으로 중소하천을 포괄한 홍수범람지도 작성에 장애요인으로 작용하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 기존 하천기본계획에서 확보될 수 있는 하도단면 측량 등 표고 측량 성과를 활용하여 공간 해상도가 상대적으로 낮은 DEM을 정교화 및 상세화할 수 있는 개선기법 및 복잡한 범람지도 작성과정을 자동화하여 작성 소요시간을 현저히 줄일 수 있도록 하는 GIS 기반의 홍수범람지도 작성 자동화 툴을 개발하였다. 개발된 GIS 기반의 자동화 툴은 AIM(Automated Inundation Mapping tool)로 명명되었으며 ESRI사의 ArcObjects를 활용하여 개발되어 ArcGIS 기반으로 운영되며 현재 HEC-RAS 홍수위 자료가 입력자료로 작동되도록 설계되었다. 개선된 DEM과 AIM은 시범적으로 제주도 한천 하류에 적용되었으며 2007년 태풍 나리 시 발생한 범람흔적도와 비교했을 때 기존 방식에 비해 범람지도의 정확도와 작성시간(10초 가량 소요)이 상당부분 개선되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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