• 대한토목학회논문집
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• 제42권5호
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• pp.689-699
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• 2022

최근 다양한 산업에서 첨단기술의 적용으로 높은 생산성 향상을 이루고 있지만 건설산업의 경우 생산성 향상이 비교적 낮게 조사되어, 이를 극복하기 위한 첨단기술 연구가 빠르게 진행되고 있다. 여러 첨단기술 중 3차원 스캔 기술은 실제 대상물을 손쉽게 디지털화 할 수 있다는 점에서 건설현장의 3차원 디지털 지형 모델 생성을 위한 기술로 널리 활용되고 있다. 특히 3차원 디지털 지형 모델은 토공 중장비의 자동제어 및 가이던스 등과 같은 건설 자동화의 기초자료가 될 수 있어 지형 스캔데이터의 높은 품질이 요구되고 있다. 3차원 디지털 지형 모델의 품질은 3D 스캐너의 성능 및 취득환경뿐 아니라 지형 스캔데이터 취득 후 3차원 디지털 지형 모델 생성을 위한 전처리 과정인 노이즈제거, 정합 및 병합과정 등 또한 많은 영향을 끼치고 있어, 지형 스캔데이터 처리의 성능 증진이 필요할 것으로 보인다. 본 연구에서는 3차원 디지털 지형 모델 생성을 위한 전처리 과정 중 정합과정에서 발생하는 지형 스캔데이터의 밀도 불균일 문제를 해결하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서 개발한 정합 후처리 기술인 '픽셀기반 점군비교 알고리즘'을 제시하였으며, 실제 토공현장에서 취득한 지형 스캔데이터를 활용해 개발한 알고리즘의 성능검증을 수행하여 지형 스캔데이터 정합 후 불균일 문제의 개선 가능성을 검증하고 밀도 별 지형 스캔데이터에 대한 알고리즘의 최적 파라미터를 제시하였다.

• 지적과 국토정보
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• 제52권1호
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• pp.69-80
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• 2022

드론사진측량은 일반적으로 상공에서 수직 또는 경사로 영상을 획득하므로 3차원 모델링을 위한 목적으로 촬영할 경우 건물의 지면부분에 대한 영상매칭과 점군데이터의 공간정확도가 불량하여 3D메쉬의 완성도가 떨어진다. 따라서 본 연구에서는 이를 극복하기 위해 드론영상과 지상에서 스마트폰 영상을 획득하여 각각의 공간정확도를 분석함은 물론 드론영상에 스마트폰영상을 조합하지 않았을 경우와 조합해석 했을 경우의 정확도 향상과 3D메쉬의 완성도를 평가하였다. 연구결과 드론사진측량의 수평(x,y)정확도는 1/200,000정도로 전통적인 사진측량 정확도와 유사하였다. 또한, 촬영방법에 따른 정확도는 사진맷수의 증가보다 대상물에 대한 촬영각도에 영향을 더 받는 것으로 분석되었다. 스마트폰영상 조합의 경우 정확도에 별다른 영향을 미치지 않았으나 3D메쉬의 완성도는 디지털트윈시티 기준을 만족하는 LoD3급의 3D메쉬를 얻을 수 있었다. 따라서, 드론영상과 지상에서 촬영한 스마트폰 또는 DSLR영상을 조합처리 함으로써 디지털트윈시티를 위한 3D모델 구축에 충분히 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국산림과학회지
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• 제111권3호
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• pp.435-449
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• 2022

대면적 산림의 정확한 임분고 측정은 산림경영, 산림 탄소량 추정, 산림 생태계 관리를 위한 필수적인 지표인자로 다수의 국가에서 주기적인 현장조사를 수행하고 있다. 하지만, 현장조사는 많은 비용 및 시간 소요, 접근의 용이성이 낮은 지역의 조사의 기술적 한계성을 가지고 있다. 이를 극복하기 위한 대안으로 원격탐사 기술을 이용한 수고 및 임분고 추정 연구가 활발하다. 이에 본 논문에서는 해외 및 국내의 다양한 원격탐사기반 수고 및 임분고 추정 연구 사례를 분석하여 원격탐사기반 임분고 추정 연구의 동향을 크게 LiDAR기반, Stereo 및 SAR 이미지 점군(Image-based Point Clouds)기반, 원격탐사자료 융합기반 임분고 추정 모델로 나누어 살펴보았다. 또한, 대면적의 전국단위 산림 임분고 추정을 위한 원격탐사자료의 업스케일링(Upscaling) 기법의 사례 분석을 통해 향후 국내 산림환경 및 현황에 적합한 원격탐사기반 전국단위 산림 임분고 추정을 위한 방법의 발전 방향성을 고찰하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권3호
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• pp.160-174
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• 2023

자율주행차량에서 핵심적인 역할을 수행하는 LiDAR의 주변 환경 검지 시인성을 향상시키기 위해서는 LiDAR 성능의 개선 뿐만 아니라, 검지 물체의 개선도 필요하다. 이에 본 연구는 LiDAR 센서를 통해 수집되는 point cloud 데이터 기반의 형상인식 알고리즘을 활용하여 자율주행차량이 인식하기에 유리한 교통안전표지 형상과 개선방안을 제시하였다. 실험을 위해 point cloud 활용 연구에서 보편적으로 활용되는 DBSCAN 기반의 도로표지 인식·분류 알고리즘을 개발하고 실도로 환경에서 32ch LiDAR를 활용, 도로표지 5종에 대한 인식 성능 실험을 수행하였다. 연구결과, 정사각형이나 원형보다는 상하 비대칭이 있는 정삼각형, 직사각형과 같은 형상이 보다 적은 점군의 수로도 검지가 가능하고, 83% 이상의 높은 분류 정확도를 보였다. 또한, 정사각형 표지의 크기를 1.5배 확대할 경우, 분류 정확도를 향상시킬 수 있었다. 이러한 결과는 미래 자율주행 시대의 센서를 위한 전용 도로·교통안전시설물 개선 및 신규 시설물 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 터널과지하공간
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• 제33권6호
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• pp.508-518
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• 2023

이 논문은 LiDAR 스캔 또는 사진측량 기술에 의해 재구성된 3D 디지털 모델을 기반으로 터널 벽면의 불연속면을 자동으로 매핑하는 새로운 접근 방식을 제안한다. 본 제안에서는 U-Net이라 불리는 딥러닝 시맨틱 영역분할 모델을 사용하며, 터널 막장면의 3D 지형 모델에서 불연속면 영역을 식별해 낸다. 제안된 딥러닝 모델은 투영된 RGB 이미지, 면의 깊이 이미지 및 국부적인 면의 표면 속성 이미지(즉, 법선 벡터 및 곡률 이미지)를 포함한 다양한 정보를 종합 학습하여 기본 3차원 이미지에서 불연속면 영역을 효과적으로 분할한다. 이후 영역분할 결과는 면의 깊이 맵과 투영 행렬을 사용하여 3D 모델로 다시 투영시키고, 3D 공간 내에서 불연속면의 위치 및 범위를 정확하게 표현한다. 영역분할 모델의 성능은 영역 분할된 결과를 해당 지면 실측 값과 비교함으로써 평가하였으며, IoU(intersection-over-union) 값이 약 0.8 정도로 나타나 영역분할 결과의 높은 정확성을 확인하였다. 여전히 학습데이터가 제한적 이었음에도 불구하고, 제안 기법은 3D 모델의 점군 데이터를 불연속면의 유사군으로 그룹화하기 위해 전 막장면의 법선 벡터와 클러스터링과 같은 비지도 학습기반 알고리즘에만 의존하던 기존 접근 방식의 한계의 극복 가능성을 보여주었다.

• 농업생명과학연구
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• 제50권3호
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• pp.1-11
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• 2016

3차원 지형정보를 얻기 위하여 항공 LiDAR(Light Detection and Ranging)자료 기반 수치표고모델(Digital Elevation Model, DEM) 생성에 대한 연구들에 대한 관심이 지속적으로 높아져 왔다. 항공 LiDAR 원자료로부터 정확도가 높은 DEM을 생성하기 위해서는 3차원 점군에서 비지면점을 제외시키고 지면점만을 포함시키는 필터링(filtering)과정이 중요하다. 특히, 필터링을 구성하는 알고리즘의 패러미터 값 변화에 따라 산출되는 결과물들에 차이가 발생하고 정확도에 영향을 준다. 따라서 본 연구는 화천, 양주, 경산 및 장흥 유역 대상지의 항공 LiDAR 자료로부터 Fusion 소프트웨어를 이용하여 LiDAR DEM을 생성하는 GroundFilter알고리즘의 Mean패러미터(GFmn) 수준 변화가 LiDAR DEM 결과물의 정확도에 어떤 영향을 주는지 분석하였다. GFmn 수준 변화에 따른 정확도에 대한 영향 여부를 분석하기 위해 일원배치분산분석을 실시하였고, 그 결과 GFmn의 수준 변화에 따라 정확도에 대한 영향이 유의미하게 나타났다(F-value: 4.915, p<0.01). 이 후 각각의 GFmn 수준들을 다른 수준들과 차이가 있는지 여부로 묶기 위하여 사후검정을 실시하였다. 사후분석을 통해 잔차의 평균 차이에 따라 '7, 5, 9, 3'과 '1' 두 집단으로 나뉘었다. 아울러 보다 정확한 해발고도를 표현하는 LiDAR DEM 생성하는데 적정 GFmn은 '7' 조건일 때로 나타났다. 이 연구를 통해 보다 정확한 해발고도를 표현하는 LiDAR DEM을 생성할 수 있는 패러미터 값을 제안하였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제27권7호
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• pp.924-942
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• 2021

여름철 장강 저염수의 확장은 북부 동중국해의 환경 및 식물플랑크톤 다양성과 군집구조에 영향을 미치는 주요 요인으로 알려져 있다. 2020년 하계는 장강 저염수의 방류량이 매우 높았던 시기로 환경 특성 변화에 따라 식물플랑크톤 다양성 및 군집구조에 미치는 동력을 이해하기 위해 현장관측을 수행하였다. 2020년 8월 16일~17일 이어도호 승선조사와 2020년 8월 15일~21일 이어도 해양과학기지(IORS)에서 체류조사를 실시하였다. 조사 정점들에서 CTD로 측정한 결과 조사 수역 남서쪽은 장강 저염수의 영향을 받아 염분이 낮고 엽록소 형광값이 높았으며, 대마난류의 영향을 받은 남동수역은 염분이 높고 엽록소 형광값이 낮았다. 12개 정점의 표층수 시료의 엽록소 a 농도는 미소형(20~3 ㎛) 및 소형(> 20 ㎛) 식물플랑크톤의 생체량이 우점함을 나타냈으며, 대마난류수의 영향을 받은 정점에서만 초미소 식물플랑크톤(< 3 ㎛) 생체량이 약 50%를 차지하였다. 이러한 표층수의 식물플랑크톤 크기 분포는 영양염류 공급과 관련되어 장강 저염수의 높은 질산염 공급을 받는 정점들은 소형 식물플랑크톤의 생체량 기여율이 높았다. 형태분류 결과 미소형 및 소형 식물플랑크톤은 총 45종이며, 이들 중 우점 분류군은 규조류인 Guinardia flaccida, Nitzschia spp.와 와편모조류인 Gonyaulax monacantha, Noctiluca scintillans, Gymnodinium spirale, Heterocapsa spp., Prorocentrum micans, Tripos furca 등이었다. 대마난류의 영향을 받으며 질산염 농도가 낮은 정점들은 광합성 초미소 진핵생물(PPE)의 개체수와 광합성 초미소 원핵생물(PPP)인 Synechococcus의 개체수가 높았다. 질산염/인산염 비는 대부분 정점에서 인산염 제한을 받고 있음을 나타냈다. 유세포 분석 결과 Synechococcus 개체수는 난류의 영향을 받는 빈영양 수역의 정점들에서 높은 개체수를 보였다. NGS 분석 결과 PPP 중 Synechococcus는 29개의 clades가 나타났고, 이 중 한 시료에서 한 번이라도 1% 이상의 우점율을 보인 clade는 11개로 나타났다. 표층수에선 clade II가 우점분류군이었으며 SCM 층에서 다양한 clades(I과 IV 등)가 차우점군들로 분포하였다. Prochlorococcus 속은 난류 수역에서 high light adapted 생태형이 출현하는 양상을 보였으며 북쪽 수역에선 출현하지 않았다. PPE는 총 163개의 높은 operational taxonomic units(OTUs) 다양성을 보였으며, 이 중 한 시료에서 한 번이라도 5% 이상의 우점률을 나타낸 OTU는 총 11개였다. 장강 저염수의 영향을 받는 정점의 표층수에선 Amphidinium testudo가 우점 분류군이었으며, SCM 층에서 녹조류가 최우점하였다. 대마난류의 영향을 받는 해역에서는 다양한 분류군의 착편모조류가 우점하였다. IORS에서의 관측 결과도 주변 정점들과 식물플랑크톤 생체량, 크기분포, 다양성에서 유사한 수준을 나타냈다. 이번 연구 결과는 장강 저염수의 영향에 따른 식물플랑크톤의 반응을 다양한 분야에서 확인할 수 있었다. 또한, IORS와 승선조사를 비교하여 IORS 관측이 장강 저염수의 식물플랑크톤 동적 역학 모니터링에 활용할 수 있음을 확인하였다. 향후 기후변화에 따라 나타날 동중국해 하계 환경 및 생태계의 변화에 대비하여 IORS의 효과적 이용 방안 수립이 필요할 것으로 판단된다.