• 한국재난정보학회 논문집
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• 제14권4호
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• pp.501-509
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• 2018

연구목적: UAV기반의 사진측량은 기존 항공촬영에 비해 비용이 절감될 뿐만 아니라 원하는 시간과 장소에 대한 고해상도의 데이터를 취득하기 용이하기 때문에, 공간정보 분야에서도 UAV를 활용한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 UAV 기반의 고해상도 영상을 활용하여 토지피복 분류를 수행하고자 하였다. 연구방법: 고해상도 영상의 획득을 위하여 RGB카메라를 사용하였으며, 추가적으로 식생지역을 정확하게 분류하기 위해서 다중분광 카메라를 사용하여 동일 지역을 추가 촬영하였다. 최종적으로 RGB 및 다중분광 카메라를 이용하여 생성된 정사영상, DSM(Digital Surface Model), NDVI(Normalized Difference Vegetation Index), GLCM(Gray-Level Co-occurrence Matrix)을 이용하여 대표적인 감독분류기법인 RF(Random Forest)방법을 이용해 총 7개 클래스에 대해 토지피복분류를 수행하였다. 연구결과: 분류정확도 평가를 위해 오차행렬을 기반으로 한 정확도 평가를 실시하였으며, 정확도 평가 결과 RGB 영상만을 이용한 감독분류결과와 비교하여 제안 방법이 해당 지역의 클래스를 효과적으로 분류할 수 있음을 확인하였다. 결론: 본 연구에서 제안한 정사영상, 다중분광영상, NDVI, GLCM을 모두 추가한 경우 기존의 정사영상만을 이용하였을 때 보다 높은 정확도를 나타냈다. 추후 연구로는 추가적인 입력자료의 개발을 통해 분류 정확도를 향상시키고자 한다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제17권2호
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• pp.206-217
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• 2021

연구목적: 최근 대형 사회재난이 잇따라 발생하면서 자연재난 뿐만 아니라 사회재난을 예방하고 피해를 저감하기 위해 많은 연구가 진행되고 있다. 하지만 연구 중 대부분이 일부 사회재난만을 다루고 있기 때문에 본 논문에서는 지자체에서 중점적으로 다루어야 할 사회재난 유형을 선정하여 효과적인 대책 마련을 위한 기초자료를 만들고자 하였다. 연구방법: 행정안전부에서 고시하고 있는 43종 재난 중 중복 또는 발생 이력이 없는 재난 등을 제외한 후 중점유형을 선정하기 위해 11종의 재난유형을 선정하여 데이터를 수집하였으며 위험지도로 지역별 위험유형을 도출하였다. 위험지도를 도출하기 위해서 각 세부지표를 리스케일링하여 0 ~ 1로 정규화를 하였으며 엔트로피 기법을 통해 가중치를 결정하였다. 연구결과: 그 결과 행정안전부에서 고시하고 있는 중점재난과 약 41%가 일치하였으며 나머지 중점 유형은 원자력사고, 공동구 사고 등 정보를 취득할 수 없거나 최근 20년 동안 발생하지 않은 재난이었다. 결론: 따라서 본 연구를 통해 사회재난의 효과적인 예방 및 복구계획을 수립하기 위해 지자체별 사회재난 중점재난을 제시하고자 하였다.

• 한국측량학회지
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• 제38권6호
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• pp.697-705
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• 2020

본 논문은 GNSS 자료를 이용하여 한반도 동남권 지역의 지각 변동 파라미터에 관한 내용이다. 한반도 동남권 지역에 5.0이상의 지진이 발생하였으며, 여러 가지 방법으로 지진의 위험성에 대하여 평가할 필요성이 있다. 포항과 경주의 장기적인 지각 운동 패턴을 밝히기 위해 탄성 이론을 이용하여 지각변동 파라미터를 도출하였다. CORS의 7년간의 GNSS 데이터를 Gamit/Globk S/W를 사용하여 정밀한 좌표를 취득하였다. 한반도 전체의 속도 벡터는 평균 31mm/yr로 나왔으며 방위각은 일반적으로 110°의 경향을 나타내었다. 연구의 주요 내용은 7년간 한반도 동남권 지역의 주응력의 방향은 몇가지 예외를 제외하면 전체적으로 ENE-WSW으로 나왔다. 최대 전단 변형률의 크기는 평균적으로 (0.11±0.07) μ/yr으로 일본 중부 지역의 약1/3이다. 이번 연구 결과를 고려하면 한반도 남부의 평균 최대전단응력은 타당한 것으로 간주된다. 주응력의 평균 방위각은 약 (85.4°±26.8°)이다. 양산단층을 기준으로 평균 방위각이 좌우 (73.2°±21.5°) 와 (105.2°± 17.0°)로 차이가 난다. 한반도 동남부 지역의 지진 발생 지역이 전단응력이 크게 나온 것은 주목할만 하다. 결론적으로 본 연구는 한반도 동남부 지각 변동 파라미터 특성을 반영하여 지진 재해 관리 연구에 기여할 수 있음을 알 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.60-66
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• 2020

우리나라에서는 매년 집중호우로 인하여 다양한 산사태 피해가 발생하고 있다. 특히 2011년 집중호우는 우면산 전체에 걸쳐 여러 지점에서 산사태를 야기하였고, 이로 인하여 인명 및 재산 등에 많은 피해가 발생하였다. 우면산 산사태는 특히 도심지에서 발생하였기 때문에 사회적으로 큰 이슈가 되었고, 국민적 관심을 받음에 따라 다각적인 조사와 피해복구를 위한 대책들이 빠르게 시행되었다. 폭우로 인한 산사태는 발생 당일 강우량에 큰 영향을 받으며, 상부에서 발생한 산사태가 유로를 침식하면서 그 규모가 커지게 되어 하부에 많은 피해를 야기한다. 본 연구에서는 우면산의 피해 지역 중 전원마을을 대상지역으로 선정하여, 항공 LiDAR로부터 취득한 DSM 자료를 이용하여 산사태 발생 전후 지형의 종단면 변화를 분석하였다. 이 지역은 크게 3개의 수문학적 유역으로 나눌 수 있으며, 발생부와 유하부의 평균경사를 비롯해 토사 흐름으로 인한 침식과 퇴적에 대한 분석을 수행하였다. 분석 결과 전원마을에서 발생한 토사의 총 유출량은 15,300㎥으로 추정되었다. GIS를 기반으로 한 이러한 현장 데이터는 향후 비슷한 조건의 재해 발생시 그 피해를 예측하는데 기초 정보로 활용될 수 있으며, 다양한 토석류 시뮬레이션 결과를 비교분석하는데 도움이 될 수 있다.

• 한국측량학회지
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• 제39권1호
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• pp.41-46
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• 2021

무인항공기를 이용한 데이터 취득이 널리 활용되면서 무인항공기를 이용한 사진측량의 정확도를 높일 수 있는 방안의 하나로 항공삼각측량의 번들 조정에 연직사진과 경사사진을 같이 사용하는 방법이 제시되고 있다. 본 연구에서는 사진측량의 정확도를 높이는 데 적합한 방법을 찾기 위해 촬영 각도를 달리하여 촬영한 경사사진을 조정하는 경우와 촬영 각도가 다른 경사사진을 연직사진과 동시에 조정하는 경우의 정확도를 비교하였다. 연구결과 입력되는 경사사진의 경사가 커질수록 검사점의 오차가 줄어드는 것으로 나타났으며, 특히 연직사진과 경사사진을 같이 사용할 때, 경사사진의 경사가 클수록 높이 오차가 크게 줄어드는 것으로 나타났다. 현행 『항공사진측량 작업규정』에서는 연직사진의 GSD (Ground Spatial Distance)와 동일한 RMSE (Root Mean Square Error)를 요구하고 있다. 촬영각도 50°의 경사사진을 이용할 때 이 기준에 거의 근접한 결과를 얻을 수 있었고, 연직사진과 50°의 경사사진을 동시에 조정한 경우 작업규정을 만족시킬 수 있었다. 본 연구 결과를 활용하면 무인항공기에 탑재된 저가의 사진기를 이용하는 사진측량이 더욱 활발해 질 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국측량학회지
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• 제40권3호
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• pp.217-226
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• 2022

고정밀 공간정보제작 분야의 활용 측면에서 무인항공사진측량은 촬영된 영상의 정량적인 품질 검증 방법과 인증에 대한 절차와 세부 규정이 미흡한 문제점이 있다. 또한, 영상에 대한 검증 수단이 해상도와 명암의 대비 정도를 동시에 분석 할 수 있는 MTF (Modulation Transfer Function) 분석이 아닌 GSD (Ground Sample Distance) 만으로 품질을 평가하고 있어 유인항공영상보다 품질이 떨어지는 경우도 있다. 이에 본 연구에서는 드론 영상 품질 분석에서 MTF 분석의 필요성을 확인하기 위해 Siemens star를 이용하여 GSD와 MTF 분석을 동시에 실시하였다. 서로 다른 드론 기체와 센서로 동일한 해상도로 타겟을 촬영한 영상을 분석한 결과, GSD에서는 약간 상이한 결과를 나타내었지만, 영상의 해상도와 명암의 대비 정도를 동시에 분석할 수 있는 σ_MTF 수치는 큰 차이를 나타내었다. 이와 같은 결과로 MTF 분석이 보다 객관적이며 신뢰도 높은 품질분석 방법이라고 결론지을 수 있다. 아울러 작업자가 카메라 센서의 성능, 중복도 및 기체의 성능을 적절하게 판단하여 촬영을 실시하여야만 높은 품질의 드론 영상을 획득할 수 있음을 알 수 있었다. 하지만 본 연구는 제한된 기체와 촬영 조건하에서 취득된 영상으로만 분석을 수행한 결과이다. 따라서 향후 관련 분야의 다양한 실험 데이터를 축척하여 지속적인 연구를 수행하면 보다 객관적이고 신뢰성 있는 결과를 도출할 것으로 기대된다

• 한국측량학회지
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• 제40권5호
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• pp.381-391
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• 2022

본 연구는 AI 기법 중에 최근 널리 사용되고 있는 딥러닝 모델들을 비교하여 재난으로 인해 손상된 건물의 신속한 감지에 가장 적합한 모델을 선정하는 데 목적이 있다. 먼저, 신속한 객체감지에 적합한 1단계 기반 검출기 중 주요 딥러닝 모델인 SSD-512, RetinaNet, YOLOv3를 후보 모델로 선정하였다. 이 방법들은 1단계 기반 검출기 방식을 적용한 모델로서 객체 인식 분야에 널리 이용되고 있다. 이 모델들은 객체 인식 처리방식의 구조와 빠른 연산의 장점으로 인해 객체 인식 분야에 널리 사용되고 있으나 재난관리에서의 적용은 초기 단계에 머물러 있다. 본 연구에서는 피해감지에 가장 적합한 모델을 찾기 위해 다음과 같은 과정을 거쳤다. 먼저, 재난에 의한 건물의 피해 정도 감지를 위해 재난에 의해 손상된 건물로 구성된 xBD 데이터셋을 활용하여 초고해상도 위성영상을 훈련시켰다. 다음으로 모델 간의 성능을 비교·평가하기 위하여 모델의 감지 정확도와 이미지 처리속도를 정량적으로 분석하였다. 학습 결과, YOLOv3는 34.39%의 감지 정확도와 초당 46개의 이미지 처리속도를 기록하였다. RetinaNet은 YOLOv3보다 1.67% 높은 36.06%의 감지 정확도를 기록하였으나, 이미지 처리속도는 YOLOv3의 3분의 1에 그쳤다. SSD-512는 두 지표에서 모두 YOLOv3보다 낮은 수치를 보였다. 대규모 재난에 의해 발생한 피해 정보에 대한 신속하고 정밀한 수집은 재난 대응에 필수적이다. 따라서 본 연구를 통해 얻은 결과는 신속한 지리정보 취득이 요구되는 재난관리에 효과적으로 활용될 수 있을 것이라 기대한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_2호
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• pp.765-779
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• 2022

본 연구에서는 Landsat 8/9 OLI와 Sentinel-2 MSI 위성 영상을 활용한 다시기 영상 데이터를 이용하여 다양한 분광 지수를 기반으로 국내 산불 피해 면적 탐지 정확도를 분석하였다. 2022년 3월 경상북도 울진에서 발생하였던 산불을 대상으로 Difference Normalized Burn Ratio (dNBR), Relative Difference Normalized Burn Ratio (RdNBR), Burned Area Index (BAI) 등의 지수를 활용하여 산불피해 면적 탐지에 활용하였다. 비교적 높은 공간 해상도를 가진 Sentinel-2 영상을 기반으로 참조 자료를 제작하였다. 총 6개의 지수 산출물을 기반으로 Sentinel-2, Landsat 8/9으로 총 4개 위성에 대해 산불 피해 정확도를 각각 분석하였다. Landsat 8/9과 Sentinel-2는 각각 16일, 10일 주기로 영상을 제공하고 있지만 구름으로 인해 영상 취득에 어려움이 많은 편이며, 우리나라는 4월부터 식생의 생장이 시작되어 봄철 산불 피해 분석 시 산불발생 전후 영상을 활용하는 경우 식생의 생장으로 인한 변화가 커서 정확도 높은 탐지에 어려움이 있다. 따라서, 본 연구는 2월에서 5월까지의 다시기 Landsat 8/9과 Sentinel-2 영상 중 같은 날짜를 기반의 영상을 서로 사용하여 시간해상도의 한계를 극복하고 탐지 정확도가 상대적으로 높은 지수를 비교 분석했다. 본 연구 결과는 한국형 산불피해 탐지 지수/모델 개발을 위한 입력 자료 등으로 활용되어 최적화된 산불 지수를 기반으로 정확도 높은 산불 피해 면적 탐지에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제23권6호
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• pp.19-23
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• 2022

하상토를 활용한 제방 축조에 관련된 연구의 실증 및 검증을 위해서는 실규모의 제방 축조 및 시험 연구가 필수인데, 이 중 가장 중요한 인자 중 하나가 시험에 활용되는 다수의 축조된 제방들이 얼마나 동일한 초기 준비 조건으로 축조될 수 있는지, 즉 동일한 시험 초기조건의 다수 재현 가능성에 대한 수치적, 정량적 기준을 먼저 제시하여야 한다. 본 연구에서는 세립분이 함유된 하상토로 시험을 위하여 축조한 복수 제방에 대해 다양한 지반물성치(비중시험, 체가름시험, 액소성한계시험, 다짐시험, 현장밀도시험)를 취득하고, 수집한 데이터의 통계분석을 통해 제방 축조 시 동일 조건의 시험 준비 재현 가능성을 정량적으로 검토할 수 있는 일련의 과정을 수립하여 제시하였다. 과정수립에 대한 검증으로 시험용 제방을 축조하고 지반물성치를 수집하여 통계분석한 결과, 시험용 제방의 동일 조건 축조 재현성에 대한 정량적 평가가 가능함을 확인할 수 있었으며, 이는 제방뿐만 아니라 다양한 실규모 시험에 있어 초기조건의 정량적 동일성을 평가할 수 있는 기초적인 자료가 될 수 있을 것으로 기대된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.29-35
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• 2022

자외선은 노출 정도에 따라 인체에 유익 또는 유해한 영향을 미치므로 개인별 적정 노출을 위해서는 정확한 자외선(UV) 정보가 필요하다. 국내의 경우 기상청에서 생활기상정보의 한 요소로 자외선 정보를 제공하고 있으나 지역별 자외선 지수(UVI, Ultraviolet Index)로 사용자 위치의 정확한 UVI를 제공하지는 못하고 있다. 일부에서는 정확한 UVI의 취득을 위해 직접 계측기를 운용하지만 비용이나 편의성에 문제가 있고, 태양의 복사량과 운량 등 주변 환경요소를 통해 자외선 양을 추정하는 연구도 소개되었으나 개인별 서비스 방법을 제시하지는 못하였다. 이에 본 논문에서는 각 개인별 위치에서의 정확한 UVI 제공을 위한 태양객체 정보와 태양광 특성을 이용한 UVI 산출 딥러닝 모델을 제안한다. 기 수집한 하늘이미지 및 태양광 특성을 분석하여 태양의 위치 및 크기, 조도 등 UVI와 상관도가 높은 요소들을 선정한 후 DNN 모델을 위한 데이터 셋을 구성한다. 이후 하늘이미지로부터 Mask R-CNN을 통해 추출한 태양객체 정보와 태양광 특성을 입력하여 UVI를 산출하는 DNN 모델을 구현한다. 국내 UVI 권고기준을 고려, UVI 8이상과 미만인 날에 대한 성능평가에서는 기준장비 대비 MAE 0.26의 범위 내 정확한 UVI의 산출이 가능하였다.