국내에 있어 하천피해지역 등의 피해조사를 위하여 주로 인적자원을 동원하여 조사자들이 개략적인 측량을 통해 피해규모를 산정하는 방식이 활용되고 있다. 그러나 하천피해지역 등과 같이 수적으로 대부분을 차지하는 국지피해지역을 주로 인적자원을 동원하여 피해규모를 산정하는 것은 한계가 있는 것으로 여겨진다. 따라서 실용적 측면에서 하천제방을 중심으로 한 디지털 스테레오 영상을 이용하여 피해범위를 산정하고, 피해액 산정 프로그램을 개발하여 적용하므로써 피해하천제방의 피해액 산정의 적용성을 검토하였다. 디지털 영상취득을 위하여 피해영상 촬영장비를 개발하였으며 피해영상을 통하여 얻어진 피해정보와 실제 측량을 통한 성과의 차이가 $0.12{\sim}0.34m$로 나타나 평균 0.24m의 차이를 나타내었다. 따라서 피해영상 촬영시스템을 통하여 얻어진 성과는 실무적 측면에서 상당히 유효한 결과로 여겨진다. 또한, 피해정보를 입력하여 피해액을 자동으로 산정하는 프로그램을 개발하였다. 본 연구 결과는 실제 피해현장에서 활용도가 매우 높을 것으로 판단되며 차후 지속적인 연구를 통하여 통합처리시스템이 구축될 경우 재해예방에 있어 보다 효율적이고 능동적인 시스템으로 자리 잡게 될 것으로 여겨진다.
각종 자연재해에 따른 광역 피해에 대한 정보를 수집하는 데에는 일반적으로 위성영상이 이용되고 있으며, 좀 더 국지적인 피해를 조사할 경우에는 항공사진이나 저고도 무인비행기가 이용되고 있다. 그러나 공공 시설물 피해와 같이 더욱 세부적인 피해를 조사하는 데에는 이러한 방법이 적절치 않으며, 현지측량작업이 행하여져 왔다. 본 논문에서는 사진측량 기법을 이용하여 공공시설물 피해를 좀 더 빠르고 정확하게 조사할 수 있는 방법을 모색하였다. 두 개의 디지털 카메라를 프레임에 고정시켜 촬영시스템을 제작하였으며, 실제 피해 지역에서 이 시스템을 이용하여 피해 현장을 촬영한 후 피해정보를 추출하였다. 이렇게 산출된 피해정보와 토탈스테이션을 이용한 실측결과를 비교하여 제작된 시스템의 활용성을 확인하였다.
최근의 동남아시아 발생한 지진해일(쓰나미)과 미국 뉴올리언즈 지역의 허리케인으로 등의 재난으로 인해 막대한 인명과 경제적 피해가 전 세계적으로 빈번히 발생하고 있다. 우리나라도 폭설과 태풍, 산불로 인한 피해가 해마다 증가하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 '05년 양양지역의 대규모 산불재해지역을 중심으로 항공레이저측량, GPS/INS항공사진측량 등의 다중센서를 이용하여 GSIS자료를 취득하였다 이를 통해 수치지형도, 수치고도모형, 수치외관모형, 디지털 영상, 근적외선 영상을 처리하였으며, 과거 항공사진자료와의 비교 분석을 통해 정확한 피해면적과 피해량, 향후 산사태가 발생할 수 있는 지역 예측 및 식생에 대한 피해정도와 회생가능성을 분석하였다.
LiDAR는 일반 항공사진 및 위성영상과는 달리 사물의 높이를 측정할 수 있어 산림의 3차원 모델링을 수행할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 LiDAR의 특성을 이용하여 산불이 발생한 강원도 양양지역 산림의 물리적 피해를 분석하였으며, 디지털 항공사진으로부터 Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)를 추출하여 산림의 생물학적 피해를 분석하였다. 산림의 물리적 피해는 임관의 피해정도에 따라 지표면에서 반사되는 Point Data의 개수의 비율로서 추정을 하였다. 피해정도의 고저(高低)를 구분하는 기준은 통계적 방법 (Jenk's Natural Break) 으로부터 추정된 0.3594을 사용하였으며, 지표면 반사비율이 0.3594 이상인 경우 물리적 피해정도를 고(高, Serious Physical Damage; SPD), 지표면 반사비율이 0.3594 이하인 경우 물리적 피해정도를 저(低, Light Physical Damage; LPD)로 나타내었다. 또한 생물학적 피해는 일반적인 NDVI 값의 범위(-1
각종 자연재해에 따른 광역 피해에 대한 정보를 수집하는 데에는 일반적으로 위성영상이 이용되고 있으며, 좀 더 국지적인 피해를 조사할 경우에는 항공사진이나 저고도 무인비행기가 이용되고 있다. 그러나 공공 시설물 피해와 같이 더욱 세부적인 피해를 조사하는 데에는 이러한 방법이 적절치 않으며, 현지측량작업이 행하여져 왔다. 본 논문에서는 사진측량 기법을 이용하여 공공시설물 피해를 좀 더 빠르고 정확하게 조사할 수 있는 방법을 모색하였다. 두 개의 디지털 카메라를 프레임에 고정시켜 촬영시스템을 제작하였으며, 실제 피해 지역에서 이 시스템을 이용하여 피해 현장을 촬영한 후 피해정보를 추출하였다. 이렇게 산출된 피해정보와 토탈스테이션을 이용한 실측결과를 비교하여 제작된 시스템의 활용성을 확인하였다.
본 논문은 지진해일로 인한 인명피해를 감소시키고 항만 미관을 증진시킬 수 있는 "항만 지진해일 인명피해 감소 위한 디지털 사이니지 라이프가드"를 제안한다. 본 논문이 제안하는 특징은 다음과 같다. 첫째, 지진 해일 발생 시 라이프가드 내부 공간을 개방해 해일로부터 사람들을 보호한다. 둘째, 라이프가드 외부 디스플레이에 항만 홍보, 작업 정보, 지진해일 대피안내, 광고 영상을 재생한다. 셋째, 안전 통합관제센터 SW와 근로자/일반인용 모바일 앱을 통해 라이프가드의 동작 제어, 현황 조회를 수행한다. IoT기술과 연동된 디지털 사이니지 시스템을 통해 일상 안전 정보 제공 및 비상시 인명 보호를 통한 높은 안전 수준을 유지할 것으로 기대된다.
스마트폰을 비롯한 다양한 고해상도의 소형 카메라를 이용해 여성들이 이용하는 대중화장실과 탈의실 같은 장소에서 몰래 촬영한 영상이나 리벤지 포르노 동영상 같은 비동의 영상물의 유포행위로 인한 피해가 증가하고 있다. 특히 해외 서비스인 텀블러의 경우 국제공조 및 차단 삭제 등 협조가 어려워 재유포 차단을 위해서는 피해자가 직접 영상물 URL을 찾아 신고하여야 한다. 그러나 IT 전문성이 부족한 피해자가 이러한 절차를 진행하기가 어려워 피해가 가중되고 있다. 이에 본 연구에서는 텀블러 블로그의 API 퍼머링크에서 비동의 영상물의 저장 정보 URL과 해시(Hash)값을 자동으로 수집 한 후, <영문 삭제 요청서 예시문>과 함께 저장된 문서파일을 피해자에게 제공하여 쉽고 빠르게 침해신고를 할 수 있도록 지원하는 기술적 방안을 제안한다.
최근 수재해에 대응하기 위한 물관리 환경은 기후변화에 따른 홍수 피해 심화와 댐과 하천 시설의 노후화 점증, 하천관리일원화 등 정책적 변화, 그리고 포스트코로나 디지털 혁신 등 복합적 대전환 시대 진입에 따라 복잡다단한 양상을 보이고 있다. 디지털 트윈은 디지털 대전환(digital transformation) 시대 다양한 산업 영역에서 지능화와 생산성 향상을 목적으로 도입되고 있다. 본 국가 시범사업에서는 170 km에 달하는 섬진강 유역 전체를 대상으로 홍수에 대응하기 위한 디지털 트윈 플랫폼(K-Twin SJ)을 구축하고 있다. 본 플랫폼은 국가 인프라 지능정보화 사업의 일환으로 시작되었으며, 공간정보와 시설물 모델링, 홍수 분석 등 수재해에 대응하기 위한 수자원 분야의 다학제적인 강소기업들과 K-water에서 컨소시엄을 구성하여 추진하고 있다. 본 사업의 내용은 섬진강 댐-하천 유역에 대하여 고정밀도 3D 공간정보화, 실시간 물관리 데이터 연계, 홍수 분석 시뮬레이션, AI 댐 운영 최적화, AI 사면 정보 생성, 하천 제방 안전성 평가, AI 지능형 CCTV 영상분석, 간이 침수피해 예측, 드론 제약사항 조사 체계 개발을 포함하고 있다. 물관리 데이터와 하천 시설정보를 트윈 플랫폼 상에서 위치기반으로 시각화 표출하기 위해서는 유역의 공간정보를 3차원으로 구축하는 과정이 필수적이다. 따라서 GIS 기반의 섬진강 하천 중심 공간정보 구축을 위해 유역의 국가 정사영상과 5m 수치표고모형(DEM)은 최신성과를 협조 받아 적용하였으며, 홍수 분석을 위한 하천 중심 공간정보는 신규 헬기에 LiDAR 매핑을 수행하여 0.5m 급 DEM을 신규 구축하였다. 또한 하천 시설물 중 섬진강댐과 79개 주요 하천 횡단 교량과 3개 보 시설을 지상기준점 측량과 드론 매핑, 패턴 방식의 경량화 작업을 통해 트윈에 탑재할 수 있는 시설물 3D 객체 모델을 제작하였다. 홍수 분석을 위해서는 섬진강 유역에 대해 K-Drum, K-River, K-Flood 모델을 구축하였으며, AI 하천 수위 예측 학습 모델을 개발하였다. 섬진강 디지털 트윈 유역 물관리 플랫폼을 통해 데이터 기반의 똑똑한 물관리를 구현하고자 한다.
우리나라는 산지가 많고 산지하천을 따라 대부분의 도로와 농경지 또는 주거지가 분포하고 있어 집중호우시 산지하천의 피해가 심각한 실정이다. 하천계획에서는 설계홍수량을 산정하여 하천제방 등의 하천설계에 활용하는데 이 홍수량을 산정하기 위해서는 장기간에 걸친 유출자료를 확보하여야 한다. 홍수자료 생산에서는 수위-유량관계곡선 자료가 필요하며 이는 수위와 유속을 동시에 측정하여 취득된다. 경사가 급한 산지하천에서 집중호우시에 유속을 측정을 할 경우 위험에 노출되기 쉽고 시간과 인력이 많이 소요되므로 디지털 영상을 이용한 유속측정방법을 적극 활용하여야 한다. 이 방법에서 가장 중요한 것은 영상내의 정보를 이용하여 실제 부유물의 이동거리를 산정하는 것이다. 따라서 본 연구에서는 실내실험을 통해 개수로에서 부자의 실제이동거리를 이론적으로 결정할 수 있는 방법을 도출하였다. 그림 1과 같이 개수로에서 부자의 이동거리를 측정하고 그림 2와 같이 실제이동거리와 이론이동거리의 관계를 나타낸 나타내었다. 이는 본 연구의 부자를 이용할 경우 영상이미지에서 이론적인 부자 이동거리 산정이 가능함하고 개수로에서 표면유속측정에 활용될 수 있을 것이다. 일반적으로 유속과 수면변동이 큰 개수로에서 부자이동거리에 대한 추가적인 연구가 필요하다.
드론(drone)과 센서(senor) 적용기술은 농업분야 작물의 성장 정보에 대한 디지털화를 가능하게 하면서 정밀농업 발전을 한층 가속화하고 있다. 이 기술은 자연재해 발생시 농작물 피해량 산정을 가능하게 하고, 현장 방문조사로 진행되고 있는 농작물재해보험 평가방법의 과학화에 기여할 수 있다. 본 연구는 콩을 대상으로 드론 기반 RGB영상을 취득하여 추출된 식생지수로 도복피해율을 산정하는 방법을 개발하고자 하였다. Support Vector Classifier (SVC) 분류 모델은 Crop Surface Model (CSM) 기반의 도복피해율에 식생지수를 추가하여 식생지수 적용성을 검토하였다. 식생지수 중 Visible Atmospherically Resistant Index (VARI), Green Red Vegetation Index (GRVI) 기반 콩의 도복피해율 분류 정확도는 각각 0.709, 0.705로 높은 분류정확도를 나타내었다. 연구 결과, 드론 기반 RGB 영상은 도복피해율 산정에 매우 유용한 도구로 활용 가능하다는 점을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 얻어진 결과는 이상기후로 인한 광역 지역 자연재해에 대한 도복피해 산정 시 Sentinel-2, RapidEye 위성과 더불어 2025년 발사 예정인 농림업중형위성 영상과 연계해 활용 가능할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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