일반도시계획은 보편적이고 획일적인 건축행위를 제한하는 평면계획인 반면 지구단위계획은 필지, 가구, 획지단위 별로 차등을 두어 다양한 건축행위를 유도할 수 있는 입체적인 계획이다. 그러므로 단지계획을 위해서는 토지이용계획 등 2차원적인 토지정보뿐만 아니라 채광, 배수, 향 등의 분석을 위해 3차원적인 지형정보의 이용이 필요하다. 이러한 필요성을 충족시키기 위해 GIS 및 사진측량 기법을 이용하여 정보를 구축한다면 보다 합리적이고 효율적으로 단지계획을 수립할 수 있다. 본 연구에서는 테스트지역에 대해 GIS기법을 이용하여 단지계획을 위한 정보를 구축하였으며 위성영상과 DEM으로 대상지역의 3차원 모델을 구축하여 분석하였다. 연구결과 토지이용분석, 배향 분석, 수계분석, 경사분석을 실시하여 지구단위계획 수립에 효율적으로 활용할 수 있었다. 또한 분석결과를 반영하여 실제 대상지역에 대해 지구단위계획을 수립한 결과 적절하며 효율적임을 알 수 있었다.
일반적으로 지형정보는 지도에 의해 취득되어 왔다. 그러나 지도는 실제 지형상태를 등고선, 도형, 기호, 문자, 색 등에 의해 표시하고 있으므로 현장감이 부족하고 판독이 어렵다. 따라서 항공사진이나 지상사진을 이용하여 지형에 대한 분석을 수행하기도 한다. 그러나, 항공사진이나 지상사진의 경우는 촬영시의 사진기의 자세와 대상물의 기복에 따른 기하학적 왜곡을 포함하고 있으므로 정확한 위치를 결정하기가 곤란하다. 따라서 사진 상에서 정확한 위치를 파악할 수 있도록 하기 위해서는 편위수정기에 의해 제작된 정사투영사진도가 이용되기도 한다. 편위수정기에 의한 정사투영사진지도의 제작은 매우 복잡하고 어려우며 필요한 자료를 신속하게 생성하기 곤란한 단점이 있어 널리 이용되지 못하였다. 본 연구에서는 전산기를 이용하여 수치사진측량기법에 의해 입체항공사진으로부터 수치표고모형을 생성하고, 이를 이용하여 정사투영사진지도를 제작하는 방법을 연구하므로서 정사투영사진지도를 보다 정확하고 신속하게 제작하는 방법을 제시하고자 하였다.
오늘날 자동차 네비게이션이나 측량 장치 등 정밀한 위치 정보가 5필요한 곳에 GPS(Global Positioning System) 수신기가 널리 사용되고있다. 그러나 용도에 따라 사용되는 GPS 수신기의 종류와 가격, 그리고 GPS 수신기가 가지는 오차율은 천차만별이다. 일반적인 GPS수신기는 수신율과 기상상태에 따라 다르기는 하지만, 대략 최대 30m까지의 오차범위를 가진다. 그에 비해 RTK(Real-Time Kinematic)와 DGPS (Differential Global Positioning System)장비는 높은 정확성을 가지는 반면 가격 부담으로 인해 일반인이 쉽게 이용할 수가 없는 단점을 가지고 있으며 장비들의 크기가 커서 휴대성도 떨어진다. 따라서 일반인들이 정밀 위치 정보를 사용하기 위해서는 낮은 가격, 휴대의 편리성을 갖추는 것이 중요하다. 본 논문에서는 DGPS 방식을 응용하여 일반 GPS 수신기보다 높은 정확도를 가지는 위치 정보를 제공하면서 PDA와 같은 보편화된 휴대 장비에서 사용 가능한 시스템을 제공하여 사용자 편리성을 증대시키는 방안을 제시한다.
이미지 스티칭 기술은 일반 카메라로부터 촬영된 영상을 파노라마와 같이 넓은 화각(Field of View)으로 만들어주는 기술이다. 약 20년정도 연구되어 왔으며, 최근에 특히 상용화 시스템들이 소개되고 있다. 그러나, 많은 제안 된 알고리즘에도 불구하고 객관적인 품질 평가 방법이 개발되지 않았으므로 알고리즘의 비교는 거의 주관적인 방식으로 만 수행되었다. 이 논문은 스티칭 또는 뒤틀린 이미지의 기하학적 및 광도 측정 왜곡을 평가하기위한 Delaunay 삼각분할방식을 사용하여 객관적 평가 방법을 제안한다. 기준 이미지와 대상 이미지는 두 이미지 사이의 일치 지점을 기반으로 하는 델라 네이 - 삼각 측량에 의해 세그먼트 화되고, 평균 유클리드 거리가 기하학적 왜곡 측정에 사용되며, 측광 측정을 위한 PSNR의 평균 또는 막대 그래프가 사용됩니다. 우리는 몇 가지 테스트 이미지와 스티칭 방법을 통해 예비 결과를 보여줌으로써 이점과 적용을 입증한다.
교량, 터널 옹벽 등의 콘크리트 구조물에서 수행되는 손상 조사 및 검사 방법은 일반적으로 검사원이 현장에서 직접 측량 도구를 사용하여 시각적으로 검사하는 방법이다. 이 방법은 검사원의 주관성에 크게 의존하기 때문에 기록의 객관성과 신뢰성이 떨어지게 된다. 따라서 균열을 자동으로 탐지하고 균열 특성을 객관적으로 분석할 수 있는 새로운 이미지분석기법이 필요하다. 본 연구에서는 콘크리트 이미지에서 균열을 검출하고 특성(균열의 길이, 폭)을 분석하기 위한 딥러닝 및 이미지분석기법을 개발하였다. 균열 검출과 해당 균열의 특성을 얻기 위해 두 가지 단계의 방법이 제안되었다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 라벨이 있는 다양한 균열 이미지가 사용되었으며, 균열 판단과 구획화에 대해 90% 이상의 정확도를 확인하였다. 최종적으로 실제 촬영된 균열 영상의 균열 특성을 분석하고 실제 측정치와 오차를 확인하여 개발된 기법의 성능을 검증하였다.
한강 하구는 조석의 변화가 매우 크고 이로 인한 하상의 변화가 많이 발생하는 지역이다. 더불어 남북간 군사상황으로 인해 접근이 불가능하거나 어려운 지역이며, 이로인해 그동안 개발이 거의 이루어지지 않고 자연상태로 남아있다. 남북관계의 상황변화에 따라 그동안 한강 하구의 개발이나 보전에 대한 다양한 논의가 있었고, 그 중 뱃길 복원에 대한 이야기도 다양하게 진행되어 왔다. 하지만 아직까지 구체적으로 어떤 규모의 선박이 얼마동안 운행할 수 있는지에 대한 분석은 거의 이루어진 바가 없다. 본 연구에서는 한강 하구 신곡수중보 하류에서 공릉천 합류부 구간에 대한 주운 가능성을 분석하였다. 최근 하상측량 결과를 바탕으로 조석변화에 따라 형성되는 지점별 수심을 분석하였고 이를 토대로 형성되는 수로를 분석하였다. 선박 규모에 따라 필요로 하는 흘수와 수심을 이용하여 대상 구간에서 운행가능성을 분석하였다. 또한 이와 같이 형성된 수로가 안정적이지 않음을 하상변동 자료를 이용하여 제시하였다. 대상구간에서 조석변화에 따라 형성되는 수심과 선박 규모에 따른 필요수심을 비교 분석한 결과 대형 선박의 상시적 운행은 매우 제한적인 것으로 나타났다. 중소규모 선박의 경우에도 연간 운행 가능시간이 제한적인 것으로 나타나 일반적으로 추정하는 것보다 상업적인 대규모 주운의 가능성은 크지 않은 것으로 나타났다. 이 구간의 하상변동도 매우 큰 것으로 분석되었다. 지난 10년, 20년 동안의 장기적인 변화 뿐만아니라 1년 사이의 단기적인 변화도 크게 나타나 안정적인 수로 확보는 쉽지 않은 것으로 분석되었다. 한강 하구에서는 대규모 홍수가 발생하지 않더라도 조차가 큰 조석영향에 의해 하상이 지속적으로 변화하고 있는 것으로 추정된다.
위성영상정보는 센서의 종류, 취득, 분석, 재난과 위성영상 특성 매칭 등의 제약으로 재난 상황에서 제한적으로 사용되었다. 일반적으로 인공위성의 종류는 탑재한 센서의 정보제공 능력 범위에 따라 분류 가능하며 이에 따라 대상 범위가 결정된다. 본 연구에서는 재난의 예측, 탐지, 사후처리를 위한 위성자료의 취득과 활용을 위해 다양한 위성과 탑재된 센서의 궤도, 공간 해상도, 파장대 등의 특성에 대하여 분석하고 재난유형별로 최적 위성영상을 선정하였다. 행정안전부에서는 재난과 재해의 유형을 자연재난(10종)과 사회재난(27종)으로 분류하였다. 위성영상 활용이 가능한 재난 유형은 가시적으로 확인이 가능한 자연재난에 해당하며 그 중 태풍, 홍수, 가뭄, 산불 등 총 4종의 재난유형별로 가용한 최적의 위성영상을 분석하였다. 재난관측에 사용 가능한 대표적인 탑재체의 종류는 극궤도 지구관측 위성에서 광학과 SAR로 구분할 수 있다. 각 기본 특성에 따라 제공되는 정보의 종류가 분류되며 광학 센서는 태양복사 및 지구복사에너지 파장 영역 중 가시광선-근적외선-단파적외선-열적외선 파장대 영역의 분광 정보를 제공할 수 있는 다중 밴드들로 구성된다. 지표의 특정 대상이나 물질을 탐지하고 변화를 감지·분석하는데 유용하여 홍수, 태풍, 지진 등 자연 및 사회 재난·재해 관측에 유용하게 이용된다. SAR 센서는 장파장의 전자기파를 방출한 후 돌아오는 신호를 활용하여 대상에 대한 정보를 획득한다. 대기의 효과 및 요소를 투과하는 주파수 대역별 장파장 밴드 정보를 활용하여 고해상도의 대상 표면, 위치, 형태 등의 정보를 측량 및 관측하므로 중·광역 지역에 제약 없이 영상정보를 획득할 수 있어 산사태, 홍수, 지진, 등의 재난 모니터링에 유용하다. 이러한 다종 위성별 센서들의 특징(공간 해상도, 파장대별 밴드 특성, 관측폭, 재방문 주기 등)들을 분석하여 재난유형별로 가용한 무료/상용 지구관측위성을 분류한 결과 태풍에는 광역관측, 정지궤도 위성, 홍수에는 광학 및 SAR 고해상도 위성, 가뭄은 광역관측, 다분광 광학 위성 그리고 산불에는 정지궤도, 광학, SAR 위성이 적합함을 알 수 있다.
기존 비콘은 비대면 서비스 제공에 적합한 기술이지만 환경에 따라 신호 세기의 편차가 커지기 때문에 정확한 실내 측위가 어렵다는 단점이 있다. 일반적으로 삼변측량기법을 사용하면 편차를 줄일 수 있으나 비콘 간 거리가 상당히 불규칙해지면 알고리즘 적용이 어려워진다. 이에 본 논문에서는 비콘 간 신호 세기 측정 오차를 줄일 방법에 대해 연구하였다. 먼저 TX값이 같다는 가정하에 RSSI를 이용한 거리 측정 공식을 변형하였다. 그리고 안드로이드로 구현한 비콘 스캐너 어플로 비콘 기기를 검색하여 기존 비콘과의 측정 오차를 비교하였다. 그 결과, 일정 거리가 멀어지면 측정값이 변동되지 않는 비콘보다 좀 더 먼 거리를 정확하게 측정하는 것을 확인할 수 있었다. 이를 통해 다양한 장애 상황에서도 정확한 실내 측위가 가능할 것이다. 또한 비콘을 비대면 서비스와 접목시킨 서비스 구축 사례도 늘어날 것으로 기대된다.
고해상도 위성영상의 기하보정을 위해 촬영 당시의 위성 센서와 지표면과의 기하학적 관계를 복원하는 센서모델링 과정이 필요하다. 이를 위해 일반적으로 고해상도 위성은 RPC (Rational Polynomial Coefficient) 정보를 제공하고 있지만, 제공 RPC는 위성 센서의 위치와 자세 등에 의해 발생하는 기하왜곡을 포함하고 있다. 이러한 RPC 오차를 보정하기 위해 일반적으로 지상기준점(Ground Control Points)을 활용한다. 지상기준점을 수집하는 대표적인 방법으로 현장 측량을 통해 지상좌표를 취득하지만, 이는 위성영상의 품질이나 촬영 시기에 따른 토지피복의 변화, 기복변위 등으로 위성영상 내에서 지상기준점을 판독하기에 어려운 문제가 있다. 이에 최근에는 다양한 센서로부터 취득된 영상지도를 참조자료로 이용하여, 영상정합 기법을 통해 지상기준점 수집을 자동화할 수 있다. 본 연구에서는 무인항공기 영상을 활용하여 추출된 정합점을 통해 KOMPSAT-3A 위성영상의 RPC를 보정하고자 한다. 무인항공기 영상과 KOMPSAT-3A 위성영상의 정합점 추출을 위한 전처리 방법을 제안하고, 대표적인 특징기반 정합기법(Feature-based matching method)과 영역기반 정합기법(Area-based matching method)인 SURF (Speeded-Up Robust Features)와 위상상관(Phase Correlation) 기법을 각각 적용하여 추출된 정합점의 특성을 비교하였다. 각 기법을 통해 추출된 정합점을 활용하여 RPC 보정계수를 산출한 후, GNSS (Global Navigation Satellite System) 측량을 통해 직접 취득한 검사점에 적용하여 KOMPSAT-3A의 기하품질을 향상하였다. 제안기법의 성능 및 활용성 검증을 위해 GCP를 이용하여 보정한 결과와 비교하여 분석하였다. GCP 기반 보정 방법은 제공 RPC보다 Sample은 2.14 pixel, Line은 5.43 pixel 만큼 개선된 보정 정확도를 보였다. 그리고 SURF와 위상상관 기법을 활용한 제안기법은 제공 RPC보다 각각 Sample은 0.83 pixel, 1.49 pixel만큼 보정되었으며, Line은 4.81 pixel, 5.19 pixel만큼 개선되었다. 이를 통해 GCP 기반 위성영상 RPC 보정 방법의 대안으로 무인항공기 영상이 활용될 수 있음을 확인하였다.
센서 네트워크에서의 각 노드들은 지리적 위치에 기반을 둔 정보를 처리해야할 경우에 다양한 방법으로 자신의 위치를 알 수 있다. GPS를 이용한 위치 획득 방법은 전파의 가시성을 요구하므로 위치 정보를 획득할 수 없는 경우가 존재하고 비용이 많이들며, 전력소모가 많다. GPS 없이 센서 노드들의 위치를 알아내는 방법은 복잡한 수학적 알고리즘을 요구하며, 위치 추정의 정확도 측면에서 불리하다는 단점을 가지고 있다. AHLoS는 GPS를 이용한 위치 측정과 위치 추정 알고리즘을 모두 사용하는 혼합 방식이다. AHLoS에서 GPS 노드는 GPS로부터 수신한 자신의 위치를 자신과 인접한 GPS 기능이 없는 일반 노드로 방송한다. 일반 노드는 최소한 3개 이상의 이웃 노드의 위치 정보를 수신할 경우 삼각 측량 위치 계산 알고리즘의 반복 수행을 통해 자신의 위치를 계산할 수 있다. 그러나, 센서 네트워크에서 노드 이동성 네트워크 밀도 지리적 조건에 따라 노드가 3개 이상의 이웃 신호를 수신하지 못할 경우가 존재한다. 본 연구에서는 GPS 노드로부터 위치 정보를 3개 이상 직접 수신하기 어려운 저밀도 환경에서 각 센서 노드가 간접적으로 자신의 위치를 획득하는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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