최근 수재해에 대응하기 위한 물관리 환경은 기후변화에 따른 홍수 피해 심화와 댐과 하천 시설의 노후화 점증, 하천관리일원화 등 정책적 변화, 그리고 포스트코로나 디지털 혁신 등 복합적 대전환 시대 진입에 따라 복잡다단한 양상을 보이고 있다. 디지털 트윈은 디지털 대전환(digital transformation) 시대 다양한 산업 영역에서 지능화와 생산성 향상을 목적으로 도입되고 있다. 본 국가 시범사업에서는 170 km에 달하는 섬진강 유역 전체를 대상으로 홍수에 대응하기 위한 디지털 트윈 플랫폼(K-Twin SJ)을 구축하고 있다. 본 플랫폼은 국가 인프라 지능정보화 사업의 일환으로 시작되었으며, 공간정보와 시설물 모델링, 홍수 분석 등 수재해에 대응하기 위한 수자원 분야의 다학제적인 강소기업들과 K-water에서 컨소시엄을 구성하여 추진하고 있다. 본 사업의 내용은 섬진강 댐-하천 유역에 대하여 고정밀도 3D 공간정보화, 실시간 물관리 데이터 연계, 홍수 분석 시뮬레이션, AI 댐 운영 최적화, AI 사면 정보 생성, 하천 제방 안전성 평가, AI 지능형 CCTV 영상분석, 간이 침수피해 예측, 드론 제약사항 조사 체계 개발을 포함하고 있다. 물관리 데이터와 하천 시설정보를 트윈 플랫폼 상에서 위치기반으로 시각화 표출하기 위해서는 유역의 공간정보를 3차원으로 구축하는 과정이 필수적이다. 따라서 GIS 기반의 섬진강 하천 중심 공간정보 구축을 위해 유역의 국가 정사영상과 5m 수치표고모형(DEM)은 최신성과를 협조 받아 적용하였으며, 홍수 분석을 위한 하천 중심 공간정보는 신규 헬기에 LiDAR 매핑을 수행하여 0.5m 급 DEM을 신규 구축하였다. 또한 하천 시설물 중 섬진강댐과 79개 주요 하천 횡단 교량과 3개 보 시설을 지상기준점 측량과 드론 매핑, 패턴 방식의 경량화 작업을 통해 트윈에 탑재할 수 있는 시설물 3D 객체 모델을 제작하였다. 홍수 분석을 위해서는 섬진강 유역에 대해 K-Drum, K-River, K-Flood 모델을 구축하였으며, AI 하천 수위 예측 학습 모델을 개발하였다. 섬진강 디지털 트윈 유역 물관리 플랫폼을 통해 데이터 기반의 똑똑한 물관리를 구현하고자 한다.
태백산 광화대는 1960년대부터 광물자원에 대한 조사 및 개발이 활발하게 이루어지고 있는 지역으로 지질관련 자료들이 많이 축적되어 있으므로 자료의 이용이 용이하고 예측 모델링을 적용한 결과와 기존 결과의 비교가 가능한 지역이다. 본 연구에서는 태백산 광화대 지역의 금속광상의 부존가능지역 예측을 위하여 지화학 자료를 이용하여 주제도를 작성하였다. 부존가능지역 예측을 위하여 사용한 기법은 GIS 기반의 예측 기법 중하나인 Weights of Evidence 모델링 기법으로 연구지역에 시범 적용함으로써 국내 환경에의 적용 가능성을 검토하고 구조선과 광상간의 공간적 상관성을 확인하였다.
3차원 공간정보는 2차원에 비해 공간적 현실감이 뛰어나기 때문에 최근 경관분석,도시 계획 및 웹(Web) 을 통한 지도 서비스 분야 등에서 이에 대한 관심이 증가하고 있으나,3차원 공간 정보의 기하학적 특성상 기존의 2차원 공간정보에 비해 데이터 량이 방대해 지고 있으며 이를 활용한 또 다른 콘텐츠 제작과 빠르고 효율적인 처리에 많은 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위한 방법으로 위성 및 항공으로부터 획득한 DEM(Digital Elevation Model)을 이용하여 생성된 3차 원의 지형정보와 도시 모델링 및 텍스처 맵핑 과정을 통해 획득한 정보를 기반으로 하여 각각의 위치에 카메라를 설정하고, 설정된 카메라 위치를 기반으로 Camera Matrix를 구한다. 이렇게 획득한 카메라의 정보엔 깊이 정보를 포함하고 있는데,깊이 정보를 기반으로 하여 3차원의 워핑(Warping)작업을 통해 계층적 핍이 영상(LDI)를 생성하고,생성된 계층적 깊이 영상을 이용하여 3차원의 공간정보를 구현한다.
본 논문에서는 AR Founation을 이용하여 조명기기를 생활공간에 배치시키는 소비자 맞춤형 증강현실 시스템을 제안한다. 시스템은 조명기기를 다양한 고객의 요구에 맞추어 바닥, 벽면, 천장에 맞게 배치 시킬 수 있는 솔루션을 제공한다. 우선 조명기기를 3D 스캐너를 이용하여 3차원 모델링을 한다. 그리고 모델링된 개체에 블렌더를 이용하여 받침대 및 부수적인 요소를 추가하여 3차원 조명기기를 완성한다. 완성된 조명기기는 사용자의 요구에 따라 3차원 공간상에 위치 시킬 수 있는 기능을 제공한다. 이와 같은 시스템은 스마트 기기를 활용하여 간단한 스마트폰 터치를 통해 손쉬운 공간 설계 지원이 가능하다. 구현된 시스템은 모바일 AR 어플리케이션 개발을 통하여 기존의 AR 어플리케이션의 가구 배치 프로그램에 비해 다양한 연출 효과를 줌으로써 사용자에게 생생한 현장감을 주는데 효과적이다.
최근 인터넷 및 사이버 관광을 위한 다양한 콘텐츠 개발이 여러 분야에서 시도되고 있다. 3차원 지형환경의 공간 영상콘텐츠는 국토계획 및 국토정보의 미래 관광콘텐츠로서 입체적인 유비쿼터스 도시 구현에 의한 안전한 관광을 위한 주요한 공간정보로 이용할 수 있게 됨에 따라 그 중요성이 크게 부각되고 있다. 국내 운행하고 있는 국토 및 도시지역의 국토의 공간정보를 정밀하게 촬영하기 위하여 인공위성과 항공기에 카메라를 탑재하여 원하는 지역에 대한 다양한 사진영상을 입체 촬영을 실시하여 필요한 공간 정보를 확보할 수 있게 되었다. 다양한 지형공간정보를 직접 혹은 간접으로 수집하여 데이터베이스화하기 위한 정확한 초기 공간 자료의 수집, 저장, 편집, 조작 및 응용기술의 데이터베이스 구축을 통하여 미래의 변화된 3차원 지형 공간 콘텐츠 구성을 확보하여 유비쿼터스 미래 체험관광을 새로운 관광산업에서 크게 활용할 수 있도록 하였다. 본 연구의 결과로 미래 입체관광을 위한 3차원 지형공간정보의 분석과 모델링에 의하여 지능형 국토정보화와 더불어 간접적으로 입체적인 현장체험과 관광 적지분석으로 다양한 공간정보의 취득과 활용을 입증할 수 있었다.
지금까지 3차원 지리 공간 구성을 위해서는 2D 지리 데이터로부터 수작업으로 건물의 프레임을 만들고 단면 영상을 붙여서 건물을 모델링하였다. 본 논문에서는 지도 데이터의 표준으로 사용되고 있는 수치지도와 임의의 위치에서 입력된 건물의 영상을 이용하여 3D 지리공간을 자동으로 구성하는 지리 모델링 시스템을 제안한다. 먼저 OpenGL을 이용하여 가상공간에 지형을 TIN과 DEM 방법으로 형상화한다. 건물을 모델링하기 위해 임의의 위치에서 카메라로 입력한 건물 영상으로부터 건물의 단면 영상을 추출하고, 검출된 수직선으로부터 카메라의 위치를 자동으로 추정하고, 건물의 높이를 계산하고, 얻어진 단면영상과 texture 맵핑을 하여 실제 공간에 가까운 3D 지리공간을 자동적으로 구성한다. 제안한 방법을 실제 지역에 적용하여 제안한 지리 모델링 시스템의 효율성을 보인다.
본 논문에서는 특정한 객체의 색 분포 모델링으로부터 얻어지는 가중 색 히스토그램과 지배적인 색의 영상공간 분포특성을 이용한 내용기반 영상 검색 방법을 제안한다. 특정한 객체의 예로 사람 얼굴을 선택했고, 그것의 색 분포를 u*-v* 색도 공간에서 모델링 했으며, 모델의 정규화된 부피를 균등 양자화된 색도 공간의 각 빈(bin)의 히스토그램 값에 대한 가중치로 결정하고, 결정된 가중치를 히스토그램 정합 과정에 적용하였다. 또한 색 히스토그램 값이 큰 특정한 수의 빈으로 정의되는 지배적인 색의 영상 공간 분포를 가중 색 히스토그램과 함께 유사성의 측정기준으로 사용하였다. 제안한 검색 방법을 500여개의 영상에 대해 실험한 결과 제안한 방법이 얼굴을 포함하는 영상을 질의로 주었을 때 얼굴을 포함하는 영상을 우선적으로 찾는데 효과적임을 확인하였다.
최근 들어 위성영상의 사용성 증대와 더불어 고정밀한 공간지리정보의 획득에 대한 관심이 증대되고 있으며, 모델링의 정확도 수준은 수치표고모형, 정사영상 등에 영향을 미치므로 고정밀 모델링 기법을 수행하여야함. 또한 비접근 지역의 경우 많은 기준점을 획득하기 어려우므로 최소 기준점 즉, 2점 의 GPS관측성과와 수치지도를 이용하여 궤도모델링을 수행한 후 모델링(Bundle Adj.)을 수행
최근 GIS 분야에서는 GIS와 동적 프로세스 모델링에 기반한 셀룰라 오토마타(CA)의 결합을 통한 공간모델링 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 선행 연구에서의 CA 모델링은 해결하고자 하는 문제의 핵심이 되는 규칙을 찾아내는 기능은 제공하지 못하고 있다. 본 연구에서는 GIS와 지식 발견 기법을 이용하여 공간 연관규칙을 추출하는 방법론을 제시하고 실제 사례에 적용하였다. 이러한 방법론의 제시는 CA 모델링의 기능을 더욱 향상시킬 것으로 기대된다. 또한 본 연구에서 사례로 적용한 도시지역 확장 외에 다양한 문제에 대한 활용이 가능할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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