현재 부산항대교 아래를 통과할 수 있는 선박의 높이는 60m 이하로 제한되어 있어, 60m 이상의 대형 선박은 부산항 국제여객터미널을 이용하지 못하고 있다. 이에 본 연구에서는 60m 이상의 대형 선박의 안전한 교량 통과를 위하여 해수면 변화에 의한 교량 높이 변화를 지속적으로 측정하고, 이를 실시간으로 제공하는 서비스를 개발하였다. 고정밀 레이저거리측정기, GPS 센서, 광모듈, 댐핑구조물로 구성된 계측시스템을 통하여 해수면 변화에 따른 교량 높이 변화를 측정하고, 측정된 정보는 클라우드 기반의 모바일 앱을 통하여 실시간 제공된다. 또한 통항 지원 및 높이제한 변경을 위한 객관적 교량 높이 자료를 확보하기 위하여 관측데이터를 분석하고 예측모형을 도출하였다. 결과적으로 이번 연구의 결과는 부산항대교의 통항높이 규칙을 60미터에서 63미터로 개정하는데 객관적인 근거자료가 되었다.
해양에서는 선박충돌, 침몰 등으로 인하여 기름이 유출되는 사고가 간헐적으로 일어난다. 이러한 사고가 발생하였을 때 신속한 대책 마련을 위해 유출유 현황을 정확히 파악해야 한다. 이를 위해 해양경찰은 고정익비행기 또는 헬기로 대상 지역을 순찰하며 육안이나 영상 촬영을 통해 확인하는데, 유출유로 오염된 면적과 지도 상의 정확한 위치를 파악하는데 어려움이 있었다. 이에 본 연구는 유출유 현황 파악을 위해 해경에서 수집한 항공 영상을 개별적으로 지상기준점 없이 자동으로 직접 지오레퍼런싱(georeferencing)하여 정사보정하는 기술을 개발한다. 먼저, 영상 등 센서 정보를 가시화한 화면에서 지오레퍼런싱에 필요한 메타정보를 문자인식기술을 통해 추출한다. 추출된 정보를 바탕으로 영상의 외부표정요소를 결정한다. 결정된 외부표정요소를 이용해서 영상을 개별적으로 정사보정한다. 이러한 방법으로 통해 생성한 개별정사영상의 정확도는 수십 미터에서 최대 100 m 정도로 평가되었다. 지상기준점을 사용하지 않았고, 위치와 자세 센서의 관측 오차, 카메라 초점거리 등 내부표정요소의 오차를 고려할 때 상당히 양호한 수준이었다. 해양에서 유출유 오염 지역에 대한 현황 파악을 위해 적절한 수준으로 판단된다. 향후 비행 중 촬영 영상에 대한 실시간 전송이 가능해지면, 제안된 개별정사보정 기술을 통해 실시간으로 개별 정사영상을 생성할 수 있게 된다. 이를 기반으로 유출유 오염 현황에 대한 신속한 파악과 대책 수립에 효과적으로 활용할 수 있다.
1m급 전후의 고해상도 위성영상들이 지구관측 및 모니터링으로부터 국토의 디지털 지도제작에 이르기까지 폭넓게 활용되고 있다. IKONOS 영상의 경우 Pro와 Precision 제품은 상당히 고가이므로 정확한 지도를 제작하는데 저가의 Geo제품과 영상공급자에 의해 제공된 RPC계수를 이용하는 것은 바람직하다. IKONOS 고해상도 영상은 엄밀한 센서모델 대신 RF에 의해 설명되어진다. 본 연구에서는 RF 모델을 기반으로 추출되는 지상좌표의 정확도를 개선하기 위하여 대상물공간과 상공간에서 각각 정의된 4개의 모델, 즉 선형이동 모델, 축척 및 선형이동 모델, Affine 모델, 2차 다항식 모델을 제시하였다. RF 모델을 기반으로 한 지상좌표 산출 알고리즘과 산출된 지상좌표의 정확도 개선 알고리즘을 개발하고 실험을 통하여 다항식 보정모델별 개선효과를 분석하였다. 또한 지상기준점의 수와 배치유형, 측량의 정확도와 같은 여러 가지 지도제작 매개변수들이 지상좌표의 정확도에 미치는 효과를 평가하였다. 적용실험 결과, RF 모델에 의해 1차적으로 산출된 3차원 지상좌표의 RMSE는 X 방향에서 8.035m, Y 방향에서 10.020m, Z 방향에서 13.318m이었으나 다항식 보정 알고리즘을 통하여 X 방향 2.791m, Y 방향 2.520m, Z 방향 1.441m까지 RMSE를 낮춤으로써 수평위치에서 약 65%, 수직방향에서 약 89%까지 정확도를 크게 개선할 수 있었다.
정사영상 제작에 주로 사용되는 기존의 항공사진측량 방법은 대규모 지역에 대해서는 효과적이나 소규모 지역에서는 비경제적이며, 지형지물의 지속적인 변화관측과 짧은 주기의 제작에는 어려움이 있다. 최근 다양한 센서들이 탑재된 무인항공기(UAV: Unmanned Aerial Vehicle)가 급격한 속도로 발전되고 있으며 이러한 무인항공기는 공간정보 분야에서도 다양하게 사용되고 있다. 무인항공기는 소규모지역에 대해서 신속하게 영상 자료 취득이 가능하며 적은 비용으로 영상자료들을 수시로 갱신할 수 있다. 또한, 불필요한 지역을 제외한 특정지역에 대해서만 공간정보 자료 취득이 가능함으로써 공간정보자료의 중복성을 최소화 할 수 있는 장점을 가지고 있다. 본 연구에서는 평지지역에 비해 상대적으로 정확도가 낮은 소규모 경사지역을 대상으로 일반용 저사양 무인항공기를 이용하여 정사영상과 수치표고모델 (DEM: Digital Elevation Model)을 생성하였으며, 검사점에 의한 평면 및 수직 좌표 성분의 RMSE는 σH = ±0.12 m, σV = ±0.09 m 의 정확도를 보였다. 그 결과 1/500 축척의 국토지리정보원 수치지도 기준 표준편차와 최대오차의 허용범위를 만족하였다. 이를 통하여 고가의 측량용 무인항공기가 아닌 일반용 저사양 무인항공기를 이용하여 소규모 경사지역의 정사영상 제작 가능성을 확인하였다.
최근 국내외에서 많은 지구관측위성들이 발사됨에 따라서 위성영상의 활용 분야가 넓어지고 있고 이에 따라서 위성영상의 기하정확도 향상을 위한 연구가 활발히 수행되고 있다. 본 논문은 2025년에 발사예정인 5 m 해상도 영상을 촬영할 수 있는 농림위성을 위한 자동기준점 추출 가능성을 파악하기 위해서 수행되었다. 특히 본 연구에서는 국토위성용으로 구축된 25 cm 해상도의 지상기준점 Chip을 농림위성영상에 사용할 수 있는지를 검토하고 농림위성영상용 지상기준점 추출 시 정합 성능 향상을 위한 적절한 공간해상도가 있는지를 검토하고자 한다. 실제 실험은 농림위성영상과 유사한 사양을 가진 RapidEye 위성영상을 활용하여 연구를 수행하였다. 먼저, 5 m 해상도의 원본 RapidEye 영상을 3배~7배로 분할하여 여러 해상도를 가진 영상으로 만들고, 해상도를 가지는 지상기준점 Chip은 크기를 축소하여 위성영상의 해상도에 맞게 조절하였다. 각각의 해상도를 가지는 위성영상과 지상기준점 Chip을 매칭하고 이 결과로 수립된 정밀센서모델의 정확도를 분석하였다. 분석결과 5 m의 원본 해상도에서 정합하는 것보다 위성영상의 해상도를 높여서 정합하는 것이 개선된 정확도를 보여주었다. 특히, 원본 영상을 1.25~1.67 m 해상도로 분할하여 지상기준점 Chip과 정합 할 경우 평균 약 2.74 m 내외의 위치정확도를 얻을 수 있었다. 본 연구결과가 향후 농림위성영상의 자동기준점 추출 및 정밀정사영상 생산에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
엽면적지수는 효율적인 산림관리를 수행하기 위해 필요한 정보를 제공한다. 현재 국내 지역에 가용한 고해상도 엽면적지수 자료는 유럽우주국의 Sentinel-2 위성 기반 자료가 있으나 알고리즘 개발에 국내 산림특성이 고려되지 않았고, 국내 지역에 대해 평가가 부족한 상태이다. 본 연구에서는 LAI-2200C 장비를 이용하여 엽면적지수 현장관측을 실시한 뒤, 최근 다양한 연구에서 사용되는 기계학습 알고리즘 및 PROSAIL 복사전달 모델을 기반으로 Sentinel-2 위성의 다중분광 센서 자료를 이용해 엽면적지수를 추정하여 기존 Sentinel-2 기반 엽면적지수 자료와 비교·분석을 진행하였다. 그 결과, 본 연구에서 개발한 모델은 기존 Sentinel-2 엽면적지수 자료와 비교하였을 때, 평균 bias 및 평균 RMSE의 차이가 각각 0.97 및 0.81로 과소추정 경향을 개선하며 낮은 오류를 나타내었다. 본 연구에서 개발된 엽면적지수 추정 알고리즘은 추후 국토 산림에 대한 보다 개선된 자료를 제공할 가능성을 제시하였다.
에어로솔은 입자의 크기와 조성 및 관측센서에 따라 상이한 분광특성을 보이기 때문에, 다양한 센서의 에어로솔 산출물에 대한 비교분석이 반드시 필요하다. 그러나, 우리나라에서 다종위성의 공식적인 AOD (Aerosol Optical Depth) 산출물을 대상으로 수년간의 자료를 수집하여 정확도 비교평가를 수행한 사례는 아직 보고된 바가 없다. 이에, 본 연구에서는 2015년 1월부터 2019년 12월까지 MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer), VIIRS (Visible Infrared Imaging Radiometer Suite), Himawari-8, Sentinel-3 AOD 산출물과 AERONET (Aerosol Robotic Network) 지상 태양광도계 자료의 비교분석을 통하여 위성 AOD의 성능을 평가하고, 계절적 및 지리적 차이에 따른 정확도 특성을 분석하였다. 오랜 기간 축적되어온 산출 기술에 MAIAC (Multiangle Implementation of Atmospheric Correction) 알고리듬을 추가하여 최적화된 MODIS 산출물이 가장 높은 정확도를 나타냈고(CC=0.836), VIIRS와 Himawari-8이 그보다 약간 낮은 정도의 성능을 보였으며, Sentinel-3는 비교적 최근에 발사되어 알고리듬 최적화가 아직 덜 이루어진 관계로 정확도가 낮게 나타났다. MODIS, VIIRS, Himawari-8 AOD 산출물은 계절에 따라, 그리고 도시/비도시에 따라 별다른 정확도 차이를 보이지는 않았지만, 일부 해안지역에서는 혼합화소 문제로 인하여 약간 정확도가 떨어지는 경우도 존재했다. AOD는 위성영상 대기보정의 핵심 인자이기 때문에, 본 연구의 AOD 비교평가는 향후 국토위성, 농림위성 등의 대기보정 연구에도 중요한 참고자료가 될 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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