실내에서 위치를 추정하는 연구는 다양한 분야에서 필요하다. 실내에서 위치를 추정하는 방법은 하드웨어를 이용하는 방법과 하드웨어를 이용하지 않는 방법으로 나눌 수 있다. 하드웨어를 사용하는 방법은 정확도가 높지만, 하드웨어 설치비용이 든다는 단점이 있다. 반대로 하드웨어를 사용하지 않는 방법은 설치비용이 들지 않지만, 정확도가 떨어진다. AR 게임을 위한 위치추정에 제일 중요한 목표는 정확도를 높이는 것이다. 위치를 추정하기 위해서는 Perspective-N-Point (PnP)의 해를 얻어야 한다. PnP 문제의 해를 구하기 위해서는 위치를 추정하고 싶은 공간의 삼차원 좌표와 그 공간에서 찍은 영상이 필요하다. 삼차원 좌표와 매칭 되는 이차원 좌표 6쌍을 통해 위치를 추정할 수 있다. 해의 정확도를 높이기 위해 어떤 점들을 선택하면 정확도가 높아지는지 확인할 비공면도(non-coplanarity degree)를 추가로 사용할 것을 제안했다. 점 6개 이상인 상황에서 비공면도가 커질수록 위치추정 정확도가 높아질 확률이 높다. 제안한 방법의 장점은 모든 기존 위치추정 방법에 적용할 수 있다는 것과 하드웨어를 사용하여 위치를 추정하는 것보다 더 높은 정확도를 보인다.
최근 무인항공기(UAV : Unmaned Aerial Vehicle)는 신속하고 정확하게 3차원 공간정보를 구축하는 새로운 기술로 다양한 분야에서 연구와 활용이 증가하고 있다. 이러한 무인항공기는 위성측량이나 기존 항공측량에 비해 경제적이며 5cm급 이하의 고해상도 영상을 편리하게 취득할 수 있다는 장점을 지니고 있다. 따라서 본 논문에서는 무인항공기와 비측량용 디지털 카메라를 이용하여 3차원 공간정보의 제작 가능성과 기존 수치사진측량 시스템과의 호환성 분석을 위하여 무인항공기 전용 S/W 및 DPW(Digital Photogrammetry Workstation)를 이용해 성과품인 수치표고모델과 정사영상을 제작하고 정확도 분석을 수행하였다. UAV 전용 S/W와 DPW로 제작된 수치표고모델과 정사영상의 정확도 분석 결과 UAV 자료와 기존 수치사진측량 시스템과의 호환성은 낮은 것으로 판단된다.
드론사진측량은 일반적으로 상공에서 수직 또는 경사로 영상을 획득하므로 3차원 모델링을 위한 목적으로 촬영할 경우 건물의 지면부분에 대한 영상매칭과 점군데이터의 공간정확도가 불량하여 3D메쉬의 완성도가 떨어진다. 따라서 본 연구에서는 이를 극복하기 위해 드론영상과 지상에서 스마트폰 영상을 획득하여 각각의 공간정확도를 분석함은 물론 드론영상에 스마트폰영상을 조합하지 않았을 경우와 조합해석 했을 경우의 정확도 향상과 3D메쉬의 완성도를 평가하였다. 연구결과 드론사진측량의 수평(x,y)정확도는 1/200,000정도로 전통적인 사진측량 정확도와 유사하였다. 또한, 촬영방법에 따른 정확도는 사진맷수의 증가보다 대상물에 대한 촬영각도에 영향을 더 받는 것으로 분석되었다. 스마트폰영상 조합의 경우 정확도에 별다른 영향을 미치지 않았으나 3D메쉬의 완성도는 디지털트윈시티 기준을 만족하는 LoD3급의 3D메쉬를 얻을 수 있었다. 따라서, 드론영상과 지상에서 촬영한 스마트폰 또는 DSLR영상을 조합처리 함으로써 디지털트윈시티를 위한 3D모델 구축에 충분히 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
최근 북극은 매년 영구 동토층이 녹아 눈으로 덮인 땅이 드러나고 있어 해당 지역 관리를 위한 공간정보가 필요하다. 한국의 국토지리정보원(NGII)은 극지방의 공간정보를 구축하여 극지공간정보 서비스를 제공하고 있으나, 식생 정보는 제공되지 않고 있으므로 식생 공간정보 구축을 위한 추가적인 연구가 필요하다. 본 연구에서는 북극 스발바르제도의 뉘올레순 지역에 대한 식생 분류를 수행하기 위해 다중 시기의 Sentinel-2 영상을 사용하였다. 전처리 단계에서는 다중 시기 Sentinel-2 영상으로부터 10개 밴드와 6가지 정규 지수식을 생성하였다. 영상 분류는 8개 속성에 대한 토지피복분류를 통해 전체 식생 영역을 추출하는 과정과 전체 식생 영역 내에서 다시 세분류를 수행하는 과정으로 이루어졌다. 영상 분류 알고리즘은 OOB(Out-Of-Bag)를 통해 정확도 평가 및 변수 중요도를 산정할 수 있는 랜덤포레스트를 사용하였다. 전체 정확도는 다시기 영상이 사용되었을 경우와 식생 지수가 추가되었을 경우의 이점을 확인하기 위해 사용된 영상 수에 따라 각각 정확도를 산정하였다. 단일시기의 Sentinel-2 영상은 전체 정확도가 77%였으나, 7개의 다중 시기 Sentinel-2 영상을 기반으로 학습하였을 때, 81%로 향상되었다. 또한, 식생 지수가 추가로 사용된 학습에서 전체 정확도가 약 83%로 향상되었다. 식생 분류 시 변수 중요도는 적색, 녹색, 단파적외선-1 밴드가 가장 높은 변수로 선정되었다. 본 연구는 극지방의 식생에 대한 분류를 수행할 시 입력특성을 최적화하는 기초 연구로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
최근 공간정보 구축 분야에서 무인항공기는 신속한 데이터 취득과 활용이 가능하여 활용이 증대되고 있으며, 고정익, 회전익, 수직이착륙형 등 다양한 형태의 무인항공기가 출시되고 있다. 본 연구에서는 고정익, 회전익, 수직이착륙형 무인항공기를 이용하여 사진측량을 수행하였으며, 2가지 종류의 무인항공 LiDAR (Light Detection And Ranging) 센서를 이용하여 공간정보를 구축하였다. 또한, 무인항공 사진측량 및 LiDAR를 통해 구축된 공간정보의 활용성을 제시하기 위해 정확도를 평가하였다. 정확도 평가 결과 무인항공 사진측량을 통해 구축된 정사영상은 수평방향 2cm 이내의 정확도를 나타내었다. 구축된 정사영상의 GSD (Ground Sample Distance)가 2cm 정도임을 볼 때 무인항공 사진측량 성과물의 수평방향 정확도는 GSD 이내로 판단된다. 무인항공 LiDAR를 통해 구축된 공간정보는 높이방향으로 평균 6cm 이내의 정확도를 나타내었으며 식생 지역에서 지면에 대한 데이터 취득이 가능하였다. LiDAR 데이터를 활용한 DEM (Digital Elevation Model)은 건설시공, 도시계획, 재난 예방, 지형분석 등 다양한 활용이 가능할 것이다.
수재해 저감과 예방을 위해서는 공간적 변동성을 반영한 정확한 면적 강우량의 측정은 필수적이다. 이러한 요구에 부응하기 위해 24 GHz 이중편파 전자파를 기반으로 소규모 공간 범위에 대해 저고도의 지상 강우를 30 m의 거리해상도로 관측할 수 있는 전파강수계가 개발되었다. 전파강수계는 시제품이 개발된 이래로 한국건설기술연구원 연천센터와 국내 여러 현장과 인도네시아 등에서 시험을 실시하였다. 임상훈 등(2020)은 전파강수계의 반사도와 비차등위상차를 이용한 강우 추정식을 개발하여 연천 및 거제 관측 자료에 적용한 바 있다. 본 논문에서는 연천센터에 분산 배치한 우량계 자료를 이용하여 전파강수계의 강우 공간분포 측정 성능을 평가하였다. 공간우량계는 15대 중 음영구역 바깥에서 정상 작동한 7개의 0.5mm급 우량계 자료와 핏게이지에 있는 0.2mm급 우량계 2대가 비교에 사용되었다. 전파강수계 강우강도는 비교 위치에 해당하는 점 주변의 레이 방향 5개(37.5 m에 해당) 및 방위각 방향 5개 게이트 등 총 25개의 복셀에서 산출된 강우 정보를 평균하여 비교하였다. 정확도는 지상우량계를 참값으로 보고 MAE(Mean absolute error)로 평가하였다. 그 결과 평균 4.2%의 오차를 보였으며, 우량계의 오차를 ±5%로 가정할 경우 3.3~7.9%로 나타났다. 전파강수계의 누적 강우량 값은 강우계에 비해 작은데, 이는 지속적인 관측을 통해 강우 산정의 정확도를 개선하는 것이 필요함을 의미한다.
최근 수심측량 기술의 발달로 싱글빔 수심측량기에서 정밀 다중빔 음향측심기로 진보되었으며, 이 장비를 통하여 취득된 데이터의 정확도를 확보하기 위한 연구가 다양하게 진행되고 있다. 일반적으로 수심측량 정확도는 장비의 성능 및 S/W에 의한 Calibration의 검증만 수행되고 있을 뿐, 절대측량성과에 의한 정량적인 정확도평가가 이루어지지 않고 있다. 따라서 이 연구에서는 정확도가 검증된 수위계를 이용하여 취득된 데이터의 수심별 오차를 규명하고 IHO의 수심 허용오차와 비교하여 정확도를 평가하였다. 정확도 평가 결과, 성과는 수심이 깊은 지역일수록 오차가 크게 발생하며, 수심이 낮아질수록 오차가 감소함을 알 수 있다. 또한 수위계를 이용한 성과검증시 발생된 수심별 오차를 다중빔음향측심기에서 취득된 성과에 대하여 재보정을 수행함으로 정확도 높은 성과를 취득할 수 있다.
본 연구에서는 현재 생활 속 위치정보의 중요성이 강조되고 있고 각종 GPS 단말기들의 보급이 증가되고 있는 상황에서 휴대용 GPS의 주어진 사양과 성능 및 정확도의 검증을 수행하여 보았다. 도심지역과 산악지역을 RTK 방식으로 측정한 위치좌표를 기준으로 하여 3종의 휴대용 GPS 단말기를 통해 측정한 위치좌표를 비교한 후 각 단말기의 위치별 정확도를 통계적 분석 후 지도상에 범례를 사용하여 표현하였다. 그 결과, 도심지역의 경우는 주위의 건물에 의해 정확도에 영향을 많이 받았으며 산악 지역의 경우에는 수목이 우거진 정도에 따라 정확도가 다르게 나타났다. 이러한 정확도를 지도로 표현한 데이터를 이용하여 정확도에 따른 휴대용 GPS의 활용방안에 대하여 사용자에게 제시할 수 있을 것이며 앞으로도 시각 장애인 네비게이션 개발 등에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
LiDAR(Light Detection and Ranging)는 3차원공간정보를 신속하게 구축할 수 있는 최신 측량 기술로써 최근 그 활용도와 중요성이 높아지고 있다. 그러나 LiDAR 관측성과는 시스템 특성상 높은 수직 정확도를 제공하고 있으나 항공사진과 같이 정확한 평면위치를 측정하여 조정할 수 없으므로 상대적으로 낮은 수평 정확도를 가지고 있다. 본 연구에서는 LiDAR 관측에 의한 건물의 벽면 반사파를 이용하여 건물모서리의 평면 좌표(x, y)를 추출하고, 이를 항공삼각측량에 의한 평면좌표와 비교분석하였다. 그 결과 LiDAR의 평면좌표가 항공삼각측량에 의한 평면좌표에 비해 상대적으로 이동되어 있음을 확인할 수 있었다. 따라서, 2차원 좌표변환을 수행하여 LiDAR의 평면좌표를 보정하여 정확도를 향상시킬 수 있었고, 이를 이용하여 향후 LiDAR 관측성과 품질 향상에 도움이 될 것이라 기대한다.
대규모 토목공사에서 토량환산계수는 공사물량 및 공사비에 미치는 영향이 크므로 합리적인 토량환산계수의 설계가 요구된다. 그러나 토량환산계수의 산정에 있어서 선정시험에 의한 결과치가 아닌 통상적으로 사용하고 있는 설계기준서에 제시된 값을 적용함으로써 정확한 잔토 및 부족토량의 산정에 있어서 많은 어려움이 따르며, 이러한 경우 현장여건에 적합한 대규모 현장시험을 실시하여 토량환산계수를 산정하는 것이 바람직하다. 또한 대규모 현장시험에 있어서 굴착부분의 체적은 토량환산계수 산정에 있어 매우 중요한 요소가 된다. 따라서, 본 연구에서는 대규모 현장을 대상으로 절 성토부 풍화암의 굴착부분의 체적을 정확히 산정하기 위하여 수치사진측량기법을 적용하였으며, 이를 Total Station에 의한 측량방식과 비교 분석하였다. 그 결과, 교차에 대한 상대정확도는 평균 0.5%로 산출되었으며, 체적에서 0.5%의 상대정확도는 길이 측정에서 0.17% 상대정확도에 해당되므로 정확한 측량이라 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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