정규수치표면모델(NDSM: Normalized Digital Surface Model)은 원격탐사데이터의 상세 분석을 위한 핵심 적인 자료로 사용된다. 지상기준높이인 정규수치표면모델을 생성하기 위한 가장 간단한 방법은 수치표면모델(DSM: Digital Surface Model)에서 수치지형모델(DTM: Digital Terrain Model)을 차분하는 것이지만, 무인항공기 데이터의 경우 높은 해상도의 특성상 식생, 도심 구조물 등 많은 수의 복잡한 지형지물을 포함하고 있어 정확한 수치지형모델을 추출하기 어렵다. 본 연구에서는 무인항공기 데이터의 고해상도 특성을 잘 살리고 비용효율적인 수치지형모델 생성이 가능하도록 RGB 기반 식생 지수인 ExG (Excess Green)를 이용하여 낮은 ExG 값을 갖는 영역 확장법의 초기 시드점을 선정하였다. 이때 국소적으로 낮은 식생지수 값을 갖는 초기 시드점이 잘못 추출되는 문제를 해결하기 위하여 지역적 윈도우 분석을 적용하였다. 이후, 해당 위치의 수치표면모델값을 바탕으로 영역 확장법을 적용하여 이웃하는 지면 화소들을 병합하였다. 영역 확장법 적용을 위해 경사도 파라미터가 사용되었으며 최종적으로 병합된 세그먼트의 크기가 0.25㎡ 초과일 경우 초기 시드점을 지면점으로 결정하였다. 다양한 경사도 파라미터 값을 설정하여 무인항공기 데이터 기반 정규수치표면모델 생성의 최적 경사도 기준값을 도출하고자 하였다. 최종적으로 추출된 지면점들에 대한 정확도 평가를 수행하였으며 지면점들에 보간법을 적용하여 정규수치표면모델을 생성하고 제안 기법을 농업지역에 적용하여 농작물의 지상기준높이 추출 및 농업 모니터링 가능성을 검증하였다.
본 연구는 라이다데이터와 수치지도를 이용하여 도로의 3차원 기하모델을 자동으로 생성하는 것을 목표로 한다. 도로모델을 생성하는 주요 과정은 (1) 수치지도의 도로경계 레이어를 이용하여 도로영역을 나타내는 다각형을 생성하고, (2) 다각형을 이용하여 도로영역내의 라이다 점을 추출하고, (3) 점을 표면패치로 분할하고, 표면패치를 그룹화 하여 다시 표면패치집단으로 구성하고, (4) 도로표면패치집단을 식별하고 여기에 포함된 점을 추출하여, 추출된 점을 이용하여 표면모델을 구성하고, (5) 도로경계선을 수치지도를 이용하여 정제한다. 제안된 방법을 실측데이터에 적용하여 도로의 선형 및 표면정보를 성공적으로 추출할 수 있었다
SGM (Semi Global Matching)은 입체영상 간 모든점의 매칭점을 찾기 때문에 고해상도 위성영상으로부터 고밀도 수치표면모델 제작이 가능하다. 그러나 물과 그림자, 폐색 지역이 포함되면 그 주변지점에도 오매칭의 영향을 준다. 특히 우리나라 아파트 구조물과 같이 시차가 크고 길쭉한 형태의 건물에서는 50cm급 고해상도 위성영상에 SGM 방법을 적용하더라도 건물의 3차원 복원은 어렵다. 따라서 본 연구는 1m급 해상도의 IKONOS-2 입체 위성 영상으로부터 분류영상과 에지영상을 이용한 SGM 기법을 제안, 적용하여 수치표면모델을 제작하고 일반 SGM 방법, ERDAS 소프트웨어의 고밀도 ABM (Area Based Matching) 매칭으로 제작한 수치표면모델과 비교하였다. 실험 대상지역에는 제안방법의 아파트 수치표면모델 결과가 가장 우수하였다. 결과적으로, 해상도가 1m 임에도 불구하고 제안방법을 이용하여 건물 수치표면모델의 윤곽선을 기존 방법에 비해 더욱 더 선명하게 표현할 수 있었다.
본 연구에서는 비정렬격자계와 체적포착법을 사용하여 표면장력이 지배적인 다상유동의 수치해석 방법을 제시하였다. 먼저 표면장력에 대한 CSF(Continuum Surface Force) 모델을 비정렬격자계에 적용할 수 있도록 수치해석 방법을 확립시켜 Myong(2009)이 개발한 비정렬격자계와 체적포착법을 사용한 수치 해석코드에 삽입하였다. 테스트 문제로 오직 표면장력만이 존재하는 평형상태의 정적(static) 액적 및 비평형상태의 동적(dynamic) 액적 문제에 적용하여, 이 해석방법의 유용성과 정확도를 평가하였다. 연구결과, 매끄러운 곡률 계산을 위해 필요한 필터로 본 연구에서 제안한 Laplacian 필터와 함께 CSF 모델로는 밀도보정(density-scaled)한 CSF 모델이 예측성능이 우수한 것으로 나타났다. 또한 표면장력 계산을 위한 이 모델을 채용한 본 수치해석방법은 표면장력이 지배적인 다상유동인 평형상태의 정적 액적 및 비평형상태의 동적 액적 문제 모두에 대해 정확성과 유용성이 입증되었다.
최근 임상도의 신규 속성으로 임분의 평균 수고인 임분고를 추가하기 시작하였으나 전국 940만개의 포인트를 스테레오 항공사진에서 수동 측정해야 하는 어려움이 예상된다. 아울러, 항공사진에서 수고 측정 시 임연부나 묘지 주변의 수고를 측정하기 쉬워 임분 대표성이 떨어지는 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 고해상도 스테레오 항공사진에서 추출한 영상 기반 3차원 점군과 FUSION S/W를 활용한 임분고 추정 방법을 제안하고 임분고를 자동 분석할 수 있는 모듈을 개발하였다. 스테레오 항공사진에서 수치표면모델 3차원 점군을 추출한 후 지면점 필터링을 거쳐 수치지면모델을 추출하고 이 두 모델을 차분하여 정규수치표면모델을 제작하였다. 정규수치표면모델에서 표본점별 개체목 수관을 육안판독한 후 수관별 최고점을 추출하여 정규수치표면모델 수고를 산출하였다. 표본점에서의 실측 수고와 정규수치표면모델 수고의 RMSE를 분석한 결과 전체 표본점 평균 수고의 RMSE는 0.96m로 나타났다. 대상지 전체의 개체목 수고를 추출하기 위해 FUSION S/W를 이용하여 항공사진의 정규수치표면모델에서 개체목 수고를 자동 추출하고 이를 임상도의 임분 폴리곤 단위로 평균하여 최종 임분고를 산출하였다. 마지막으로 임분고를 보다 손쉽게 분석할 수 있는 환경을 구현하기 위해 임분고 분석 프로세스를 ArcGIS add-in 모듈 형태로 자동화하였다.
라이다는 고밀도높은 정확도로 지상좌표를 빠르게 측량하여 지구표면의 수치표고모델과 수치표면모델를 취득할수 있는 매핑시스템으로 기존의 항공사진측량과 비교하여 효율적이고 , 경제적으로 지상의 DEM을 효과적으로 구축할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 LIDAR와 디지털 카메라를 탑재하여 항공측량을 하고 , 수치정사영상을 제작하였다. 제작된 결과물에 대한 정확도 검증을 위하여 GPS로 측량한 지상 검사점을 기본으로 하여 제작된 수치정사영상의 위치 정확도를 평가하였다. 수치정사영상은 소수의 기준점을 사용한 경우와 기준점을 사용하지 않은 경우의 두 가지로 제작하였다. LIDAR와 디지털 카메라에 의한 수치정사영상의 제작 작업은 소수의 기준점을 사용하는 경우에 1:1,000 수치지도를 수정 갱신할 수 있으며, 기준점 없이 제작된 정사영상의 경우에는 축척 1:5,000 수치지도를 수정 갱신할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 대용량의 항공 레이저 스캔 포인트 자료로부터 정규 격자 형태의 수치 표면 모델을 고속으로 생성하기 위하여 가상격자와 병렬처리를 기반으로 한 자료 처리 기법을 제안하였다. 수십$\sim$수백 평방 킬로미터 영역에 대하여 항공 레이저 스캔을 중복적으로 수행할 경우 포인트 수는 수억$\sim$수십억에 이르며 이를 일반적인 시스템에서 처리하는 데에는 한계가 존재한다. 이에 본 연구에서는 병렬처리를 위해 구성한 피씨 클러스터 상에서 자료를 분산시켜 가상격자를 이용하여 처리하는 방식을 제안하였다. 즉, 마스터 노드는 포인트 자료를 읽어 들여 포인트의 평면 좌표 값에 따라 슬래이브 노드로 전송하고 각 슬래이브 노드에서는 전송받은 포인트를 가상 격자에 저장한 후 보간(interpolation)을 수행한다. 보간 방식으로는 IDW(Inverse Distance Weightin)을 사용하였으며 제안한 방식의 효율성을 평가하기 위하여 사용된 슬래이브 노드 수에 대한 처리 시간을 측정하였다.
최근 딥러닝(DL)은 여러 분야에서 급속도로 활용되고 있으며, 특히 영상으로부터 객체를 인식하여 분류하고 인식하기 위한 컴퓨터비전 분야에서 활발하게 연구가 진행되고 있다. 영상분야에서는 주로 합성곱 신경망(CNN)을 이용한 딥러닝 모델의 성능 향상에 주력하고 있다. 대부분의 합성곱 신경망은 영상을 학습시켜 영상분류 및 객체인식에 활용하고 있지만, 본 논문에서는 독일 사진측량, 원격탐사 및 공간정보학회(DGPF)가 구축하고 국제 사진측량 및 원격탐사학회(ISPRS)가 제공하는 데이터 셋 중에서 수치표면모델(DSM)과 이 데이터로부터 생성한 경사 및 주향 정보를 효율성과 성능이 우수하다고 평가받는 합성곱 신경망기반의 SegNet 모델에 적용하여 객체를 분류하고 분석하였다. 딥러닝은 고사양의 컴퓨터 시스템과 다량의 학습 데이터와 라벨 데이터가 필요하고, 다수의 시행착오에 의한 풍부한 경험이 요구된다. 또한 본 논문에서는 한정된 수량의 데이터로부터 효율적인 학습을 위한 데이터 생성 방법을 제시하고 수치표면모델을 분류하였다. 분석 결과 수치표면모델 데이터와 이로부터 도출한 부가적인 데이터를 딥러닝 모델에 적용해도 객체를 타당한 정확도로 분류할 수 있음을 확인하였다.
우주망원경용 비구면 반사경 가공 공정은 고정입자 연삭, 자유입자 래핑, 연마의 순서를 따른다. 숙련공에 의한 경험적 공정조절에 의해 목표 비구면을 가공하는 전통적 연삭 공정에서는 수 ${mu}m$ 높이의 표면 밑 손상을 남기며 뒤이은 자유입자 래핑 및 연마 공정에서 이를 제거하며 가공한다. 본 연구는 컴퓨터 수치 제어 연삭 공정진화 모델을 개발하여, 연삭가공을 통해 반사경 표면조도 최소 40nm이하, 가공 예측정확도 20nm급을 이루었다. 구체적인 방법론으로 초정밀가공기의 연삭모듈을 이용하여 연삭 휠 입자의 크기, 이송속도, 공작물 회전선속도 등 연삭 변수를 변화시키며 직경 20, 100mm Zerodur 소재를 초기 연삭하였다. 초기 연삭 변수와 측정된 표면조도와의 관계를 경험적 해석과 다 변수 회귀분석 해석 방법을 통하여 공정조절용 수치 연삭 모델을 구성하였다. 정량적 공정제어는 입력된 연삭변수들로부터 가공 후 표면조도를 예측하고, 측정된 표면조도를 이용하여 수치연삭 모델을 개량한 후 다음 가공에서 측정될 표면조도를 예측하는 순으로 만복 진행되었다. 본 연구에서는 CNC 연삭공정조절로부터 최소 평균 표면조도 36nm, 예측정확도 ${pm}20nm$를 얻었다. 이 연구결과는 정량적 연삭공정제어 모델을 사용하여 자유입자 래핑 공정을 수행할 필요 없이 연삭에서 직접 연마 공정으로 진행할 수 있는 획기적인 공정 효율 향상을 의미한다.
본 논문에서는 기름이 유출된 바다 표면의 레이더 산란에 대한 수치해석적 연구를 보여준다. 우선, 풍속에 따라서 불규칙적인 거칠기를 갖는 바다 표면을 생성한 다음에, 유전율이 높은 거친 바닷물 표면 위에 유전율이 낮은 기름층을 두어 기름이 유출된 바다 표면을 생성한다. 서로 다른 표면 거칠기, 기름층의 두께와 유전율, 주파수, 편파, 입사각의 조합으로 이루어진 다양한 형태의 기름 유출 바다에 대한 레이더 후방산란계수를 모멘트 법(Method of Moments)/ 몬테카를로(Monte-Carlo) 방법을 이용하여 계산한다. 이 수치해석적 방법은 이론적인 산란 모델로 계산 가능한 간단한 구조에 대해서 이론 모델 결과와 비교함으로써 그 정확성을 검증한다. 이 수치해석적 방법으로 기름이 유출된 바다 표면에서의 후방산란계수의 감소를 분석하며, 이 분석 결과는 결과적으로 SAR 영상에서의 기름층의 발견 및 식별에 도움을 줄 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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