광업은 국가 산업발전의 기반이 되는 에너지와 원료자원을 공급하는 국가 기간산업으로 중요성을 가지고 있다. 한편 광산 개발은 필연적으로 광해를 동반하는데 대표적인 예로 지반침하, 중금속 오염, 수질오염 등을 들 수 있다. 광해는 피해의 범위가 크고, 복구에 많은 시간과 비용이 필요하며, 기간 지속적으로 피해가 발생할 수 있기 때문에 이를 방지하기 위한 체계적인 광산관리가 필요한 실정이다. 이에 본 연구에서는 국내 광산 및 광산공간정보 구축 현황과 광산관리를 위한 광산공간정보 구축 기술을 분석하였다. 조사된 광산은 95%가 비금속광으로 석회석 광산이 67%로 가장 많았으며, 구축된 광산공간정보는 2차원의 현황도 및 단면도, 지질도로 3차원 광산공간정보는 구축되어 있지 않은 것으로 나타났다. 3D 레이저 스캐너에 대한 조사 및 분석 결과와 우리나라 광산의 특징을 고려할 때 광산공간정보 구축을 위한 방안으로 이동식 스캐너가 가장 적합할 것으로 판단된다. 3D 레이저스캐너를 통해 취득되는 데이터는 대상물을 효과적으로 시각화 할 수 있으며, 갱내 도면의 제작, 체적의 산출 등 다양한 활용이 가능하기 때문에 체계적인 광산관리에 기여할 것이다.
첨단 운전자 보조시스템(ADAS, Advanced Driver Assist System)의 주요 기술에는 적응형 순항 제어(ACC, Advanced Cruise Control), 주행 조향보조 시스템(LKAS, Lane Keeping Assist System), 자동 긴급제동 시스템(AEB, Autonomous Emergency Braking) 등이 있다. ADAS 중 LKAS는 카메라(camera)와 적외선 센서(sensor)를 사용하여 운전자가 의도하지 않은 차선이탈이 발생하였을 때, 조향 보조장치를 제어하여 주행 차선으로 복귀하는 시스템이다. 이러한 시스템의 안전성 평가와 검증을 위해 실차시험을 진행한다. 그러나 LKAS 동작 후 임의의 추가 조향각이 인가될 경우에 대한 연구는 미흡하다. 본 논문에서는 선행연구에서 제안한 시나리오에 대해 Prescan을 이용하여 추가 조향각 인가 모델링(modeling)기법을 개발하고 시뮬레이션(simulation) 하고, 실차시험을 통해 취득한 데이터(data)와의 비교분석으로 모델링 기법의 타당성을 검증하였다. 앞바퀴부터 차선까지 최대 거리오차는 0.56 m이며, 시뮬레이션과 실차시험의 차선 복귀 속도의 차이로 인해 발생하였다. 시뮬레이션과 달리 실차시험은 주행 차선으로 복귀 속도가 느려 이탈하는 차의 횡방향 변화가 상대적으로 적어 시뮬레이션과 오차가 발생한 것으로 판단된다. 시뮬레이션과 실차시험 값의 비교분석 결과 차선복귀 속도 차이는 있지만 앞바퀴부터 차선까지 거리가 약 0.5m로 수렴하는 경향성을 나타내어 신뢰성을 확인할 수 있었다.
우리나라는 급경사의 산악지형이 많으며, 계절에 따른 집중호우가 나타나므로 하천유량변동의 정도가 매우 크다. 이러한 자연적 조건은 수자원의 관리에 있어 난점으로 작용하고 있으며, 정확한 하천 지역의 현황 파악에 있어서도 현실적으로 많은 어려움이 있기 때문에 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 하천의 현황 파악 및 하천관리의 필요성이 지속적으로 증가되어 왔다. 본 연구에서는 하천의 현황을 파악하고, 관리하는데 적용하기 위하여 ALS와 MBES 측량기술을 이용하여 하천지 역에서 DEM 성과를 취득한 후, 그 성과가 접합되는 지역의 단일 DEM을 구축하였으며, 현장검측을 통하여 중첩지역에 대한 성과 검증을 수행하였다. 현장검측은 대상지역 내에서 검정장 2개 구역을 선정한 후, 토탈스테이션을 이용하여 구역 당 10여점을 측정하고 이를 ALS와 MBES데이터를 이용하여 구축한 TIN과 비교하였다. 비교검증 결과, NO.1 검정장의 RMSE는 0.322m, NO.2 검정장의 RMSE는 0.113m로 산출되었다. 이러한 결과는 ALS와 MBES 자료를 융합하여 하천지역의 DEM 을 구축하여 활용하는 가능성을 보였으며 (NO.2의 경우), NO.1의 경우에서 나타났듯이 향후 보다 나은 융합 방법에 대한 연구가 필요함을 시사하였다.
본 연구는 Sandwell 및 DNSC08 해상중력모델로부터 구한 프리에어 이상으로부터 동해 지역의 완전부우게 이상을 구한 결과를 설명한 것이다. 완전부우게 보정은 부우게 보정(Bullard A), 곡률보정(Bullard B)과 지형보정(Bullard C)의 세 부분으로 구성된다. 각 보정량의 계산을 위하여 전지구 기복모델인 ETOPO1을 통해 1분 간격의 표고데이터(지형 및 수심)를 취득하여 이용하였으며, 지형(해수)의 밀도로는 $2,670kg/m^3$($1,030kg/m^3$)의 수치를 일괄적으로 적용하였다. DNSC08 모델을 이용하여 계산된 완전부우게 이상은 동해 지역에 대하여 약 -34.390~267.925mGal의 분포를 나타내었으며, Sandwell 모델의 경우 -32.446~266.967mGal의 분포를 나타내었다. 또한, 두 모델 간 완전부우게 이상의 차이는 평균 $0.036{\pm}2.373mGal$로 계산되었으며, 가장 큰 완전부우게 이상값은 가장 낮은 수심분포를 보이는 위도 $42{\sim}43^{\circ}N$ 및 경도 $137{\sim}139^{\circ}E$ 사이의 지역에서 나타났다. 이러한 수치를 통해 DNSC08과 Sandwell 모델의 중력분포가 동해 지역에 대해 매우 유사한 것을 알 수 있었으며, 위성기반의 해상중력모델이 동해 지역의 지구물리학적, 지질학적, 측지학적 특성의 해석에 효율적으로 이용될 수 있다고 판단되었다.
현재 현업에서 사용되고 있는 상용 무인기 영상처리 소프트웨어는 카메라 캘리브레이션 정보나 영상 전체에 대한 블록 번들조정 정확도만 제공할 뿐 스테레오 페어의 실제 도화 가능여부에 대한 정확도는 거의 제공하지 않는다. 본 논문에서는 무인기 영상처리 소프트웨어에서 산출된 표정요소를 사용하여 도화품질을 산출하고 실제 도화기에 적용하여 도화품질의 신뢰성에 대해서 분석하였다. 도화품질은 Y시차 정확도, 상대모델 정확도, 절대모델 정확도의 3가지 정확도로 정의하였다. Y시차 정확도는 스테레오 페어간 입체시 여부를 판단할 수 있는 정확도이다. 상대모델 정확도는 모델 좌표계 상에서 스테레오 페어간 상대적인 번들조정 정확도이다. 절대모델 정확도는 절대 좌표계에서 번들조정 정확도이다. 실험데이터는 도심지를 대상으로 회전익에서 취득된 GSD 5 cm급의 영상 723장을 사용하여 도화품질을 분석하였다. 연구진이 개발한 기술을 사용해 예측한 상대모델 정확도와 실제 도화기에서 관측한 정확도의 최대오차는 0.11 m로 정밀한 결과를 보여 주었다. 절대모델 정확도도 마찬가지로, 도화기에서 관측한 정확도의 최대오차는 0.16 m로 정밀한 결과를 보여주었다.
잎의 수분 함유량은 식물의 건강상태를 나타내는 중요한 척도 중 하나로써, 이를 원격탐사를 활용 하여 모니터링 하는 것은 산림관리에 있어서 매우 중요하다. 본 연구에서는 식생 캐노피의 수분량을 연구하는데 유용한 지수인 Normalized Difference Water Index (NDWI)를 이용하여 한반도 산림의 water stress 정도를 알아보고자 한다. SPOT/VEGETATION S10 채널자료를 1999년부터 2013년까지 취득하여 NDWI 를 산출하였고, 데이터의 노이즈를 제거하기 위하여 단순이동평균, NDWI의 시간적 변화를 파악하기 위하 여standardized anomaly를 수행했으며, 직관적인 모니터링을 위해 NDWI anomaly를 등급화 하였다. 또한 피해면적 150 ha 이상의 대형 산불과 비교 검증을 통해, 산림 캐노피의 water stress 평가 인자로서 NDWI의 적합성을 파악하였다. 그 결과 연구 기간 중 대형 산불은 총 24회 발생하였으며 모든 발생 지점 및 인접 지역에서 음의 anomaly가 나타났다. 특히 NDWI anomaly의 등급이 'high'일 경우 대형 산불이 빈번하게 발생하는 것을 확인하였다.
SAR는 기상상태와 태양고도 제약을 받지 않고 영상을 취득할 수 있는 장점을 갖지만 측면 관측 촬영방식으로 인해 고도에 의한 왜곡이 발생하여 광학영상과의 통합적 활용을 위해서는 지형 보정 작업이 필수적이다. 일반적으로 SAR 영상의 지형보정은 대상지역의 수치표고모델(Digital Elevation Model, DEM)을 사용하여 수행되기 때문에 DEM 품질이 지형보정 정확도에 미치는 영향에 대한 평가가 이루어져야 한다. 이를 위해 본 연구에서는 1:5000 수치지도로부터 제작한 DEM, LiDAR DEM, ASTER GDEM, SRTM DEM을 비교 분석하여 고해상도 SAR 영상의 지형보정에 적합한 DEM을 탐색하였다. 실험데이터로는 KOMPSAT-5호와 동일한 고해상도 X-band SAR 시스템을 장착한 TerraSAR-X와 Cosmo-SkyMed 영상을 사용하였다. 지형보정 결과 평가를 위해 동일지역의 KOMPSAT-2 정사영상과의 정량적 비교평가를 수행하였다. 실험결과 수치지도로 제작한 DEM이 가장 정확한 지형보정 결과를 보였으며 현업에서 가장 많이 활용되고 있는 SRTM DEM의 경우 고해상도 SAR 영상의 지형보정에는 부적합 하였다.
무인항공사진측량은 저비용, 고효율의 장점으로 최근 고정밀의 신속 공간정보 데이터 취득 수단으로 떠오르고 있다. 하지만 무인항공영상의 정량적인 품질 검증 방법이나 인증에 대한 구체적인 절차와 세부규정이 미흡하다. 또한, 영상 품질에 대한 검증 수단이 영상의 해상도와 함께 명암의 대비 정도를 분석 할 수 있는 MTF (Modulation Transfer Function) 분석이나 경계반응 분석이 아니라 단순히 GSD (Ground Sample Distance) 만으로 품질을 평가하는 실정이다. 이에 본 연구에서는 무인항공영상 품질 분석에서 경계반응 분석의 필요성을 확인하기 위해 GSD 분석과 함께 Slanted edge target을 이용한 경계반응 분석을 실시하였다. 또한, 작업자가 간편하게 경계반응을 분석할 수 있도록 Matlab GUI 기반 tool을 제작하였다. 연구 결과, 동일한 GSD 임에도 불구하고 경계 반응 분석 결과는 상이하게 나타나 경계반응 분석의 필요성을 확인할 수 있었다. 아울러, 무인항공영상의 경계반응 분석 수치는 무인항공기에 탑재한 카메라의 성능에 비례함을 알 수 있었다.
본 연구에서는 응력완화실험을 통한 포화상태에서의 토노(Tono) 화강암의 표면변형에 대한 연구를 수행하였다. 본 실험을 위해서 실험이 진행되는 동안 실시간으로 다초첨 레이져 스캔 현미경(Confocal Laser Scanning Microscope, CLSM)으로 관찰이 가능하고 변위 및 응력에 대한 데이터 취득이 가능한 장치를 고안하였다. 광물내의 변형 및 광물경계부에서의 변형은 유한요소해석 방법을 사용하여 계산하였다. 그 결과 응력완화실험 중에는 광물 내부와 광물 경계부 모두에서 활발한 변형을 보이는 것이 관찰되었으며 이는 가해지는 응력이 높아질수록 더욱 커진다는 사실을 확인하였다. 또한 유한요소 해석의 결과는 광물내의 변화보다는 압축력에 의해서 발생되는 광물경계부에서의 변화가 더욱 크다는 것을 설명한다. 이를 도식화시켜 표현해보면 화강암 내부에서 광물 경계부의 변형이 광물 내부의 변형보다 크게 나타난다는 것을 쉽게 관찰 할 수 있다. 이는 흑운모와 석영의 물리화학적 특성에 기인된다고 사료된다. 즉 석영은 안정된 구체를 보이는 반면에 흑운모는 층상형태로 약한 결합구조를 보이고 있기 때문으로 판단된다.
최근 식생이 분포하는 면적, 식생의 크기와 같은 형상 정보를 포인트 클라우드 형식의 3차원 형태로 획득할 수 있는 Laser Scanning (LS)을 활용하는 방법들이 제안되고 있다. 식생의 물리적 형상 구현을 위해 LS를 활용할 경우, 식생 정보를 보다 정밀하고 빠르게 취득할 수 있다는 장점이 있으나 측정 혹은 후처리 과정에서 발생할 수 있는 불확실성을 검토하기 위해 실제 데이터와 비교하여 보정하는 과정이 반드시 요구된다. 따라서 본 연구에서는 인공적으로 조성된 하천 수로 내 목본 식생의 줄기, 가지, 잎의 물리적 구조에 대한 매뉴얼 조사를 수행하고 이를 3차원 Terrestrial Laser Scanning (TLS)에 의해 획득한 정보와 비교하였다. 또한, 목표 식생에 대한 3차원 TLS는 여러 방향에서 반복적으로 스캐닝을 수행하여 획득되는 식생 정보의 정밀도를 향상하고자 하였다. 분석 결과, 식생의 직경과 줄기의 길이는 두 방법의 결과가 큰 차이가 없으나 가지의 길이를 측정할 경우, 포인트 클라우드 정보로는 캐노피 영역에서 가지와 잎의 정확한 구별이 어렵다는 한계점으로 상대적으로 큰 차이가 있는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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