최근 고해상도 위성 SAR 영상이 늘어남에 따라, 변화탐지, 영상 융합 등 다양한 분야에서 SAR 영상에 대한 정밀 정합 요구가 커지고 있다. 영상 정합 결과에 대한 정량적 평가는 분석자에 의해 추출된 GCPs (Ground Control Points)를 이용한 RMSE (Root Mean Square Error) 값이 널리 사용되어 왔으나, 영상정합 결과의 정확도를 자동으로 측정하는 방법에 대한 연구는 미비한 실정이다. 본 연구에서는 SAR 영상 정합의 정확도 평가지표로, 단일채널 영상의 품질 평가 알고리즘으로 개발된 FSIM (Feature Similarity) 값을 적용하는 것에 대한 타당성 분석을 수행하였다. 다양한 관측각도 및 관측방향에서 수집된 TerraSAR-X staring spotlight 자료를 분석에 사용하였다. SAR 영상의 공간 해상도에 따른 FSIM 값 변화는 매우 작은 값을 보였다. 따라서, 다양한 공간해상도의 SAR 영상 간에도 동일한 척도를 가지고 FSIM 값을 사용할 수 있다. 단일 SAR 영상을 이용하여 정합 오차에 따른 FSIM값 변화를 분석하였으며, 이 값을 기준으로 서로 다른 관측조건에서 수집된 영상 간의 정합 오차에 따른 FSIM 값 변화를 분석하였다. 서로 다른 관측각 또는 관측방향 자료 조합에서, 관측기하 차이에 의해 FSIM 값은 다소 저하되었다. 토지피복별 FSIM 값 분석 결과에서, 도심지역에서 정합오차에 따른 FSIM 값의 변화가 가장 뚜렷하게 나타났다. 따라서, FSIM 값을 이용하여 영상정합의 정확도를 판별하기 위해서는 도심지역에서 산출된 FSIM 값을 이용하는 것이 바람직하다. FSIM 값은 SAR 영상 정합 정확도에 대한 지표로 사용될 수 있는 충분한 가능성이 있는 것으로 판단된다.
Visible Infrared Imaging Radiometer Suite(VIIRS) 센서의 Day and Night Band(DNB) 영상은 야간에 발생하는 인공 및 자연재해 탐지를 통해 신속한 대응을 가능하게 한다. 해양위성센터에서 배포되는 DNB 자료는 달빛의 영향이 보정되지 않았지만 직수신이 가능하기 때문에 빠른 변화탐지에 용이하다. 본 연구에서는 해양위성센터에서 직수신하는 DNB 영상을 사용하여 한반도 도심지 및 산간지에 대하여 달의 위상에 따른 밝기값의 차이를 분석하고, 변화탐지를 위한 달빛 보정 알고리즘을 제안하였다. 기준 영상과 입력 영상에서 토지피복 분류를 고려하여 선택된 화소들 간의 회귀분석을 통한 상대적 보정을 수행하였다. 일일 차분 영상 분석 결과 도심지에서 밝기값 변화는 ${\pm}30$ 라디언스이고, 산간지역은 ${\pm}1$ 라디언스 이하이다. 시계열 자료를 이용한 변화 탐지는 영상간의 좌표 정합오차를 줄이기 위해 시계열 평균 영상을 기반으로 주요 관심 객체를 추출한 후 객체별 변화탐지를 수행하였다. 산간지역에서 발생하는 밝기 변화가 효과적으로 탐지되었으며, 개발된 기술은 실시간 변화 탐지에 활용될 수 있음을 보였다.
도심지 도로에서의 지하공동 붕괴로 인한 지반침하 문제는 인명 및 재산 피해로 이어질 수 있기 때문에 이를 예방하기 위해서는 사전에 지하공동을 탐지하고 복구하는 과정이 필요하다. 지하공동 탐지는 주로 지표투과레이더(ground penetrating radar, GPR) 탐사를 통해 이루어지는데, 방대한 탐사 자료로 인해 해석에 많은 시간이 소모되고 전문가의 숙련도와 주관에 따라 해석 결과가 달라질 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 GPR 자료 해석 자동화 및 정량화 기법들이 연구되어 왔으며, 최근에는 딥러닝 기반의 해석 기법들이 많이 활용되고 있다. 이 연구에서는 딥러닝 기반의 GPR 자료해석 기법 중 쌍곡선(hyperbola) 신호를 탐지하는 과정에 대해 기존 연구에서 개발된 기법을 단계별로 실증 예제를 통해 설명하였다. 먼저, 쌍곡선 신호를 자동으로 탐지하기 위해서 딥러닝 기반 YOLOv3 객체탐지 기법을 적용했다. 다음으로는 column-connection clustering (C3) 알고리즘을 통해 쌍곡선 신호만을 추출하였고, 최종적으로 회귀분석을 통해 지하공동의 수평위치를 결정했다. YOLOv3 객체탐지 기법을 이용한 쌍곡선 신호 탐지 성능은 AP50 기준으로 정밀도 84%, 재현율 92%를 달성했다. 지하공동 수평위치 정확도는 4개 샘플에 대해 실제 위치와 약 0.12 ~ 0.36 m 정도의 차이를 보였다. 이를 통해 지하공동에 의해 나타나는 쌍곡선 신호에 대한 딥러닝 기반 탐지 기법의 적용성을 확인할 수 있었다.
도심지에서 화약, 기계적 진동 등의 인공 송신원을 이용할 경우 진동 및 소음으로 인한 민원발생으로 탄성파탐사에 어려움이 있다. 인공 송신원의 대안으로 교통차량의 진동에 의해 발생하는 표면파를 이용하여 도심 지하 천부의 물성을 파악할 수 있다. 그러나 교통차량 진동은 일정 속도로 연속적으로 이동하는 평면파의 형태를 하고 있어, 기존의 표면파 처리 및 역산 기법을 적용하기 위해서는 탄성파 간섭법을 적용하여 교통차량 진동 자료를 점-송신원 형태의 가상공통송신원모음으로 변환시켜야 한다. 본 연구에서는 교통차량 진동 자료에 다양한 탄성파 간섭법을 적용하고, 타우-피 및 주파수-파수 영역에서 그 결과를 비교하여 최적의 탄성파 간섭법을 도출하였다. 또한, 다양한 방향의 수진기 배열로 취득된 자료들에 대해 탄성파 간섭법을 적용하고, 그 결과들을 비교 및 분석하여 탐사에 가장 적합한 수진기 배열 방향을 도출하였다.
부산시 도심지 지하 지질과 지질구조 그리고 단층손상에 의한 지질위험도를 해석하기 위해 위성영상 및 전산음영기복도, 203개의 시추공 검층, 텔레뷰어, 그리고 지구물리 탐사 자료들을 종합적으로 분석하였다. 이를 통하여 연구지역 지하 지질은 백악기 안산암질$\sim$데사이트질 화산암류, 반려암, 화강암류로 구성되어 있으며, 동래단층을 비롯한 최소 3개의 단층파쇄대가 존재하고 있음이 밝혀졌다. 지형적 특성, 지질단면상의 파쇄대의 폭과 제4기 퇴적층과 기반암 풍화 잔류물의 심도 분포 등을 근거로 할 때, 연구지역의 동래단층은 북쪽으로 갈수록 파쇄대의 폭과 파쇄강도가 줄어들며 연구지역 북부의 서면교차로와 양정교차로 사이 지역에서 분절될 것으로 판단된다. 또한, 서면교차로보다 남쪽의 도심지 계곡부는 대부분 제4기 동안 해침을 경험한 것으로 해석된다. 한편 단층핵과의 거리, 코아회수율, 암질지수, 일축압축강도, S파 탄성파 속도를 입력변수로 작성된 지질위험도는 연구지역의 지하 단층들에 의한 기반암의 손상정도를 가시적으로 표현하는데 유용하였다. 따라서 이러한 평가방법은 기존 암반분류법을 보완하고 지질학적 요인들을 효과적으로 반영할 수 있는 암반평가를 실시하는데 기여할 것이다.
전 세계적인 지구온난화로 인해 태풍의 강도와 규모가 커지고 있고 이로 인한 사회경제적인 피해가 갈수록 증가하고 있는 상황에서 사전에 침수예상지역 및 예상피해규모를 파악하고, 대비하는 일은 아주 중요하다. 이 논문에서는 2003년 부산과 경남지역 연안을 강타한 태풍 Maemi(매미)의 이동경로에 태풍 매미를 비롯하여 Vera(베라)(일본 이세만, 1959), Durian(두리안)(필리핀, 2006) 그리고 2005년 미국을 강타한 허리케인 Katrina(카트리나)의 특성을 갖는 슈퍼태풍의 내습을 가정하여 해운대 해수욕장 인근 도심지역의 침수피해규모를 추정하였다. 태풍별 해수면 상승고는 기존 연구자들의 수치모델링 결과를 토대로 육상표고와 해저수심의 서로 다른 기준면을 통일시킨 후 계산하였고, 항공 LiDAR 자료를 기반으로 GIS 공간분석기술을 이용하여 침수고, 침수면적 및 건물피해액을 추정하였다. 태풍의 강도와 규모가 점점 커지고 있고, 우리나라에도 근년에 Katrina(카트리나)급의 슈퍼태풍이 내습할 가능성이 클 것으로 예상되는 상황에서, 이 연구결과는 연안 도심지역에 대한 해안침수예상도와 범람피난지도를 제작하는데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 본문에서는 합성개구레이더(synthetic aperture radar) 위성 영상 이미지 분석을 통해 지표 침하를 측정하는 기술, 즉 합성개구레이다 간섭기법(InSAR, interferometric synthetic aperture radar)의 기본 이론 및 도심지 지표 변위 측정에 대한 적용성 검토 연구 내용을 다루었다. 먼저 InSAR 기법에 대한 기본 이론과 함께 기존 연구 동향을 제시하였으며 아울러 다중시기 SAR 영상을 이용한 시계열 분석 기법 중 SBAS-InSAR(SBAS-InSAR, Small Baseline Subset Interferometric SAR) 및 PS(Persistent Scatterers)-InSAR 기법을 연구 대상 지역에 적용하고 2014년~2021년 사이에 발생한 지역적 지반 침하를 평가하여 InSAR 기법의 도심지 지반 침하 모니터링에 구체적인 적용 가능성 여부를 평가하였다. 검토 결과 InSAR 기법은 연구대상 지역에서 발생한 시계열 침하 및 광역대 침하발생 경향을 현실적으로 모니터링할 수 있는 것으로 검토되었다. 아울러 SAR 영상을 이용한 시계열 간섭기법은 SAR 위성이 지구를 공전하면서 일정한 시간간격으로 한반도의 영상을 제공하므로 장기간에 걸쳐 발생하는 지반침하 모니터링에 효율적으로 적용할 수 있는 것으로 검토되었다. 향후 재방문 주기가 짧은 SAR 위성에서 촬영된 고해상도 SAR 영상이 활성화될 경우 InSAR 기법은 기존의 계측 기법을 대체하는 4차 산업 기술 기반의 광역대도심지 지반침하 모니터링 기술로 발전될 수 있을 것으로 평가되었다.
지구단위계획에서는 형식적으로 조성되는 경직된 제도의 모습을 벗어나기 위하여 구역 내 총체적인 계획의 일부분으로 건물 세부 기준뿐만 아니라, 공개공지의 배치, 형태 및 포상에 대한 가이드라인을 제시하고 있다. 문제점을 가지고 있는 도시환경정비기본계획(2005년 수립)이 그동안 도심부의 여건 변화를 반영하기 위하여 재정비되면서 구역별 개발유도 지침에 공개공지 부문이 세분화 되었다. 이러한 제도가 공개공지계획에 있어 실효성 있는 제도인지 개정 전 후를 비교해 본 결과, 도시 및 주거 환경정비법 상 공개공지 관련 수립지침의 부재로 공개공지계획 시 공통적으로 지켜야 하는 건축법과 별반 다를 것이 없는 항목이 신설되어 개정되기 전과 괄목할만한 변경사항이 없다는 분석 내용이다. 지구단위계획과 비교 분석해 본 결과, 지구단위계획 상 공개공지계획은 상위법인 건축법, 서울시 건축조례와 동일한 조성 기준이 한가지만 존재하고, 대부분은 제1종지구단위계획수립지침을 통해 신설된 조성 기준들이다. 반면, 도시환경정비기본계획상 공개공지계획의 속성은 절반이 상위법인 건축법과 서울시 건축조례와 동일하거나 유사한 항목이다. 건축법과 같은 공통적으로 지켜야 하는 상위법에서는 설치기준 등과 같은 필수적인 요소들의 나열이라면, 하위법에서는 주변 환경과 공개공지의 적극적인 연계로 공개공지의 의의에 맞게 구체적이고, 실효성 있는 미시적인 측면의 조성 기준이 만들어져야 할 것이다.
ERS-1/9 및 JERS-1 SAR 영상의 레이더 영상 간섭기법을 이용하여 대전지역의 수치고도모델 (DEM)을 제작하였다 도심지역에서는 GPS 측량으로부터 추출된 지상기준점(GCP)를 이용하여 생성된 DEM의 정밀도를 분석하였고, GCP가 없는 산악지 역에서는 1:25,000 수치지도로부터 추출된 DEM과의 상대적 고도차를 이용하여 정확도를 평가하였다 위성의 궤도오차 및 phase unwrapping에 의한 고도 오차를 최소화하기 위해 DEM생성에 이용되는 전통적인 InSAR기법 외에 DInSAR기법을 추가로 적용하였다. 또한 DInSAR기법 적용시 사용된 DEM의 해상도에 따른 결과의 정밀도를 분석하기 위해 GTOPO30, SRTM-3, 그리고 1:25,000 수치지도로부터 생성된 DEM을 사용하였다. 하나의 ERS tandem 간섭쌍과, 6개의 JERS-1 간섭쌍 분석 결과, 위상간섭기법 적용 시 평지 지역에서의 정밀도는 DEM 사용 여부 및 사용된 DEM의 해상도에 무관하게 약 5-6 m의 고도오차를 보인다 반면 산악지역에서는 SRTM-3 및 1:25,000 수치지도 DED을 이용한 DInSAR 기법이 phase unwrapping에 의한 오차를 줄이는데 매우 효과적이었다. 또한 6 개의 JERS-1 간섭쌍의 중첩을 통해 제작한 DEM의 경우 레이더 영상의 낮은 신호대잡음비 및 대기에 의한 오차를 줄일 수 있었다. 다수의 SAR 간섭쌍과 저해상도 DEM을 이용한 위상간섭기법은 저비용으로 빠른 시간 내에 DEM 해상도를 향상하는데 매우 효과적인 수단으로 사용될 수 있다.
위성영상에 나타나는 선구조는 화소의 명암차에 바탕을 두어 육안판독이나 자동 추출 알고리즘을 이용하여 추출한다. 보통 육안판독은 다양한 보조자료와 연구자의 경험적 지식을 필요로 하기 때문에 더욱 객관적이고 신속한 자동선구조 추출 알고리즘들이 필요하다. 산악지형 외에도 충적층 요소까지 고려하여 개발된 DSTA(dynamic segment tracing algorithm) 알고리즘은 충적층 지역이 산악지형에 대해 비교적 넓은 부분을 차지하고 있는 경우에 충적층 지역에서 노이즈가 나타난다. 본 연구에서는 이러한 노이즈를 감소시킬 수 있는 알고리즘인 AERA(alluvial effect reducing algorithm)를 개발하여 산악지형과 농경지와 도심지역이 넓게 분포되어 있는 지역에 이를 적용하였으며, 기존의 알고리즘만 이용하여 선구조를 추출한 결과와 비교하여 이의 적용 가능성을 알아보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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