최근 항공레이저스캐닝(ALS)은 높은 정확도와 경제성을 이유로 지형정보를 획득하는 탁월한 수단으로 주목받고 있다. ALS에 의해 수집되는 고도자료는 DSM, DEM 제작에 유용하게 이용된다. ALS는 고도자료 이외에 지표면의 물질적 특성을 나타내는 반사강도를 획득한다. 그러나 반사강도는 노이즈로 인해 널리 이용되지 못하고 있으며, 노이즈의 주원인은 반사각으로 알려져 있다. 따라서 본 연구는 센서 위치정보와 ALS 고도자료를 이용하여 반사각을 이용하여 반사강도를 보정하는 방법을 제안하였다 여기에는 ${\theta}$의 각도로 입사한 레이저의 강도는 수직으로 입사한 레이저의 강도보다 $sin{\theta}$만큼 감소한다는 물리학적 원리가 이용되었다 반사각은 지표면과 레이저가 이루는 각으로, 센서와 측정점 사이의 각과 지표면의 경사각의 두 단계로 나누었다. 방법의 적합 여부를 확인하기 위해 적외선 영역에서 분리도가 잘 이루어지는 아스팔트, 휴경지(토양), 콘크리트, 수목의 네 가지 검증영역을 선정하여 보정된 반사강도와 보정 전의 반사강도를 비교하였다. 모든 영역에서 반사강도가 증가하였으며 특히 콘크리트와 수목에서의 증가가 두드러졌다. 보정을 통해 네 영역에서 반사강도의 분리도가 향상됨을 물론 그 크기가 '아스팔트<토양<콘크리트<수목'으로 나타나는 이론적인 경향과 유사함을 확인할 수 있다.
이 연구에서는 라이다(LiDAR) 반사강도를 이용하여 암반 풍화도 및 변질도를 산정하는 작업의 기초연구를 진행하였다. 실내 시험을 통하여 라이다 반사강도에 직접적으로 영향을 미치는 인자와 그 영향 정도를 정량적으로 고찰하고자 하였다. 영향 인자로는 주사거리, 입사각, 표면거칠기, 표면색상, 암석물성, 광물조성, 포화도를 선정하였다. 실험에서는 FARO 라이다 장비와 12가지 종류의 시험편을 사용하였다. 실험 결과 반사강도는 표면색상, 입사각, 주사거리, 암석물성, 포화도 혹은 표면습윤상태, 표면거칠기 순으로 영향을 크게 미치는 것으로 나타났다.
사진기준점측량을 위한 지상기준점 선점시에 산악지역과 해안지역, 갯벌 등 지상기준점을 선점할 수 있는 뚜렷한 지형과 지물이 없는 지역에서는 효율적으로 지상기준점을 추출할 수 없기 때문에 현지측량의 시간과 비용, 정확도 등에서 문제점이 있다. 본 연구에서는 항공 라이다 반사강도를 지상기준점으로 사용하여 사진기준점측량을 수행한 후에 기 구축된 수치지도에서 추출한 지상기준과 비교하였으며, 또한 현지측량된 검사점을 기준으로 비교 평가하였다. 연구 결과, 라이다 반사강도를 이용하였을 시에는 평균오차가 ${\pm}1.02m$로 나타났으며, 기 구축된 수치지도를 이용하였을 경우에 ${\pm}1.13m$로 나타났다. 이 결과는 라이다 반사강도를 지상기준점으로 사용하는 것이 수치지도에서 추출한 것보다 0.11m 향상되었음을 보여준다.
LiDAR는 자율 주행뿐만 아니라 다양한 산업 현장에 적용되어 대상의 크기와 거리를 측정하는 데 사용되고 있다. 이에 더하여 이 센서는 반사된 빛의 양을 바탕으로 반사 강도 영상 또한 제공한다. 이는 측정 대상의 형상에 대한 정보를 제공하여 센서 데이터 처리에 긍정적인 효과를 일으킨다. LiDAR는 고해상도가 될수록 높은 성능을 보장하지만 이는 센서 비용의 증가를 야기하는데, 이 점은 반사 강도 영상에도 해당된다. 높은 해상도의 반사 강도 영상을 취득하기 위해서는 고가의 장비 사용이 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 저해상도의 반사 강도 영상을 고해상도의 영상으로 개선하는 인공지능을 개발하였다. 이를 위해서 본 연구에서는 최적의 초해상화 신경망 모델을 위한 파라미터 분석을 수행하였다. 또한, 초해상화 알고리즘을 2,500여 장의 반사 강도 영상에 적용하여 훈련과 검증을 하였다. 결과적으로 반사 강도 영상의 해상도를 향상시켰다. 바라건대 본 연구의 결과가 향후 자율 주행 분야에 적용되어 주행환경 인식과 장애물 탐지 성능 향상에 기여할 수 있기를 기대하는 바이다.
이 연구에서는 초음파 주사검층(borehole acoustic scanner)으로 얻어진 반사파의 에너지 및 도달시간 자료를 이용하여 연속적인 암반의 강도를 평가함으로써 지반의 안정성 조사나 대형 구조물의 설계 및 시공 대책을 위한 지반 정보를 제공하고자 한다. 배합비가 다른 모르타르와 콘크리트 시료와 여러 암종의 암석에 대한 실내 물성 시험을 통해 탄성파 속도, 밀도 및 일축압축강도를 측정하고, 동일한 시료에 대하여 초음파 주사검층을 실시하여 반사파의 에너지 및 도달시간 자료를 획득한 후, 실내 물성 시험 결과와 초음파 주사검층 결과를 비교 분석함으로써 초음파 주사검층의 반사파 에너지를 이용한 암반강도 평가의 정량화 가능성을 확인하였다.
MMS(Mobile Mapping System) 자료를 이용한 정밀 공간 정보 매핑은 고정밀 3차원 지형 모델 구축, 시설물 관리를 위해 중요하며, 특히 도로 중앙선 매핑 작업은 정밀 도로 지도 구축을 위해 필요하다. 본 연구에서는 MMS LiDAR(Light Detection And Ranging) 자료를 이용하여 정밀 공간 정보인 도로 중앙선을 매핑 하는 반자동화 방법을 개발하였다. 우선 주어진 MMS LiDAR 자료를 기반으로 보간법을 이용하여 반사강도 영상을 제작하고, 에지 검출기를 이용하여 반사강도 영상으로부터 선형 세그먼트들을 추출하였다. 최종적으로 추출된 선형 세그먼트들 중에서 도로 중앙선 세그먼트를 수동으로 선택하였다. 추출된 도로 중앙선의 정확도 검증 결과, 0.065m의 정확도를 보여주었으며, 도로 중앙선이 도로 신호와 인접한 일부 지역에서 에러가 발견되었다.
반사광은 표면에 대한 다양한 정보를 포함하고 있다. 반사광 속에서 표면의 거칠기 정보를 알아내 기 위한 노력이 계속되었고, 이를 통해 여러 표면 거칠기 측정법 중에서도 인프로세스 측정에 큰 장 점이 있는 것으로 밝혀졌다. 알려진 바로는 하나의 반사광을 정반사 성분와 난반사 성분으로 구분할 수 있으며 정반사 성분은 광 강도가, 난반사 성분은 광 분포가 중요하다. 매끈한 면에서는 정반사 성분이 지배적이며, 거친 면에서는 난반사 성분이 지배적이고, 그 중간 단계의 면에서는 두 성분이 합해져서 동시에 나타난다.(중략)
GPS로 대표되는 위성항법시스템(GNSS : Global Navigation Satellite System)은 지구 주위를 돌면서 연속적으로 항법신호를 보내고 있다. 그 중 지구표면으로부터 반사되는 항법신호를 수신하고 해석함으로써 지구표면에 관한 정보를 취득할 수가 있다. GPS로 대표되는 항법신호는 L밴드를 사용하기 때문에 토양수분의 변화 등에 대한 반사강도의 감도가 비교적 높다고 알려져 있으며, 토양수분 측정 등에 사용할 수 있다. 뿐만 아니라 경량화, 소형화하기 쉬운 점, 능동적 마이크로웨이브 리모트센싱시스템(Active Microwave Remote Sensing System)과 달리 스스로 신호를 발사하지 않기 때문에 관측의 스텔스성(Stealth)dl 뛰어난 점 등의 장점을 가지고 있다. 또한 향후 10년 이내에 준천정위성(QZSS), Galileo, COMPAS, IRNSS 등 많은 위성항법시스템이 본격 운용되어 GPS와 함께 120기 정도의 항법위성이 항법신호를 송신할 예정이므로 이용 가능성은 크게 늘어날 것으로 기대된다.한편, 항법위성을 이용한 바이스테이틱 리모트센싱은 반사파의 강도가 상당히 미약하기 때문에 정량적 계측모델의 구축은 미미한 상태이다. 즉, 지상 타워에서의 관측, 항공기에서의 관측, 소형 위성에서의 관측 등이 수행되고 있으나, 타워관측과 같이 지상의 거의 동일한 장소를 계속적으로 관측하는 경우를 제외한 기존의 연구에서는 토지의 피복상황이나 토양수분 등의 상관관계를 제시하는 수준으로써 정량적인 계측방법은 아직 확립되어 있지 않다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 GPS위성으로부터의 항법신호를 이용하여 지구표면에 관한 정보를 얻는 바이스테이틱 리모트센싱(Bi-static Remote Sensing) 기술을 바탕으로 육지면과 해면의 판별에 신호특성이 어떻게 유효한가를 실험적으로 밝혔다. 이러한 기술은 토양수분 측정 등 수자 원인자를 추출하는데 유용할 뿐만 아니라 수면의 고도 측정, 해상풍 산출 등에도 응용 가능하다.
도시지역은 지구상에서 가장 변화가 활발히 일어나는 지역 중의 하나로써, 우리나라에서도 산림지나 녹지, 농경지가 주거지역, 공업지역 등의 주거지역으로 빠르게 변화하고 있다. 이러한 빠른 토지이용의 변화를 모니터링하기 위해서는 신속한 데이터의 취득을 필요로 하게 되고, 위성영상은 이러한 요구의 대안이 될 수 있다. 일반적으로 SAR 위성은 능동적 탐측체계로 영상을 취득하기 때문에 지표면의 거칠기에 따라 영상의 밝기값이 결정되며, 대표적으로 수계영역은 반사강도가 낮아 어둡게 나타나고, 인공구조물이 분포하고 있는 주거지역의 경우 반사강도가 높아 타 지역에 비해 밝기값이 높게 나타난다. 이러한 SAR 영상의 특성을 이용하면 주거지역을 효과적으로 추출할 수 있다. 본 연구에서는 고해상도 X-band SAR 위성인 독일의 TerraSAR-X, 우리나라의 KOMPSAT-5를 이용하여 주거지역의 추출을 수행하였으며, 추출을 위해서 영상분할기법을 통한 객체기반 영상분류를 적용하였다. 영상분할의 정확도를 향상시키기 위해서 스페클 divergence를 먼저 계산하여 주거지역의 반사강도를 조정하였다. 두 위성영상의 정확도 평가를 위해서 추가로 픽셀기반의 K-means 영상분류법을 적용하여 주거지역을 분류하였다. 연구의 결과로써 TerraSAR-X의 객체기반 영상분류법은 약 88.5%, 픽셀기반영상분류법은 75.9%, KOMPSAT-5는 약 87.3%와 74.4%의 overall accuracy를 보였다.
가시거리 환경에서 수신 전계강도는 반사매질의 전기적 특성에 의해 변화한다. 매질의 전기적 특성을 구하기 위해 안테나의 편파특성에 대한 반사계수 식과 매질에 대한 복소 유전상수의 관계식을 유도하고 수신전력 식을 이용하여 반사계수와 송수신전력의 관계를 원의 방정식으로 표현하였다. 그리고 측정된 전계강도로부터 매질의 전기적 특성을 구하는 알고리즘을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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