도시지역에 있어서 변화를 탐지하는 작업은 도시를 효율적으로 관리하는 관점에서 매우 중요한 업무 중의 하나이다. 그러나 최근 들어 도시지역의 건축물이 고층화, 밀집화, 불규칙화됨으로 인해서 오직 정사영상만에 의존하는 기존의 방법으로는 다양한 변화를 추출하기가 점점 더 어려워지고 있다. 이러한 상황에서 보다 정밀한 수치판독을 위해서 경사영상의 활용성이 증가하고 있으며, 이에 본 연구에서는 하나의 피사체에 대하여 동시에 경사 및 수직방향의 영상을 취득할 수 있는 다방향 영상촬영시스템을 이용하여 수치판독을 수행하고 결과를 검토하였다. 그 결과 도시지역의 판독업무에 있어서 다방향 영상촬영시스템의 우수성을 확인할 수 있었다.
고해상도 위성영상을 이용하여 수치표고모델(DEM) 및 정사영상을 제작해서 수치지도의 갱신 및 지형공간정보체계의 자료기반으로써 활용할 수 있다. 본 연구에서는 Sobel 연산자를 이용하여 경계추출을 행한 후 스크린 디지타이징 방법으로 경계선을 추출하였다 이렇게 추출된 벡터자료와 기존수치지도와의 중첩을 통해서 건물, 도로, 임야의 평균위치오차를 분석해 보았다. 평균위치오차가 공공측량의 작업규정에 대한 1 : 5,000 수치지도 제작의 허용오차범위에는 들지 못하였지만, 특정 부분의 지형·지물의 경우에는 수정, 보완이 가능한 것으로 나타났다. 그리고, 산악지역 보다는 도심지에서의 경계추출이 뚜렷하기 때문에 위치정밀도가 향상됨을 알 수 있었다.
원격탐사 LiDAR 영상 Data를 중심으로 하는 정사보정하고 기존의 이미 취득한 2차원적인 평면사진을 지상기준점에 의하여 정밀기하보정을 하여 얻은 사진영상자료를 이용하여 3차원 공간정보로 구성하기 위해서는 동일지역에 대한 수준 측량결과인 높이 데이터를 매칭 하였다. 즉 항공기에 탑재한 LiDAR 의하여 모든 대상지에 대한 지형지물의 고밀도의 높이 값을 획득하여 위치보정 작업 후에 3-D로 매칭할 수는 방법을 연구하여 실험하도록 하였다. 이것은 지형도가 제공할 수 없는 지형도의 평균높이를 산출하여 3차원의 공간지형을 다양한 시점에서 투영시킬 수 있어 조감도 뿐 아니라 필요한 측정치를 산출할 수 있도록 하였다. 이번 연구에서는 항공사진의 지형의 표고 값을 레이져 데이터와의 중첩기법을 이용하여 원하는 계획노선에 대한 투시도 및 토공량 산정 등의 단면을 도형화하여 비교하여 국토 지형공간정보 수집 및 편집에서 다양한 활용이 가능하도록 하였다. 그 결과, 원격탐사 LiDAR 영상 Data를 중심으로 하는 정사보정하고 이에 매칭 할 수 있는 수치지도 벡터와의 통합 및 전환으로 U-city에서의 3차원 공간에서 지형모델의 생성과 다양한 활용을 제시하였다.
최근 국내외에서 많은 지구관측위성들이 발사됨에 따라서 위성영상의 활용 분야가 넓어지고 있고 이에 따라서 위성영상의 기하정확도 향상을 위한 연구가 활발히 수행되고 있다. 본 논문은 2025년에 발사예정인 5 m 해상도 영상을 촬영할 수 있는 농림위성을 위한 자동기준점 추출 가능성을 파악하기 위해서 수행되었다. 특히 본 연구에서는 국토위성용으로 구축된 25 cm 해상도의 지상기준점 Chip을 농림위성영상에 사용할 수 있는지를 검토하고 농림위성영상용 지상기준점 추출 시 정합 성능 향상을 위한 적절한 공간해상도가 있는지를 검토하고자 한다. 실제 실험은 농림위성영상과 유사한 사양을 가진 RapidEye 위성영상을 활용하여 연구를 수행하였다. 먼저, 5 m 해상도의 원본 RapidEye 영상을 3배~7배로 분할하여 여러 해상도를 가진 영상으로 만들고, 해상도를 가지는 지상기준점 Chip은 크기를 축소하여 위성영상의 해상도에 맞게 조절하였다. 각각의 해상도를 가지는 위성영상과 지상기준점 Chip을 매칭하고 이 결과로 수립된 정밀센서모델의 정확도를 분석하였다. 분석결과 5 m의 원본 해상도에서 정합하는 것보다 위성영상의 해상도를 높여서 정합하는 것이 개선된 정확도를 보여주었다. 특히, 원본 영상을 1.25~1.67 m 해상도로 분할하여 지상기준점 Chip과 정합 할 경우 평균 약 2.74 m 내외의 위치정확도를 얻을 수 있었다. 본 연구결과가 향후 농림위성영상의 자동기준점 추출 및 정밀정사영상 생산에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구에서는 연구지역을 대상으로 항공사진과 수치지형도를 이용하여 3차원 지형 모델링을 제작하였고 이를 이용하여 가시권 분석과 동아대학교에 대한 Web GIS를 구현하였다. 연구지역은 부산광역시 사하구 하단동 일대를 지정하였으며, 축척 1:20,000의 항공사진과 축척 1:5,000의 수치지형도를 사용하였다. 항공사진은 GCP선정과 영상정합을 통하여 보정된 영상을 추출하고 영상재배열 과정과 정밀미분편위수정을 거쳐 최종 정사보정된 영상을 제작하였다. 그리고 ArcView 프로그램을 이용하여 수치지형도에서 DEM을 생성하였고, 도로 레이어와 건물 레이어를 추출하여 3차원 지형 모델링을 제작함과 동시에 동아대학교에 대한 Web GIS를 구현하였다.
본 연구에서는 명승 및 전통정원과 같이 면적으로 구성된 전통조경공간에 대한 효율적인 보존관리를 위한 3차원 공간정보구축에 활용되는 소형드론과 3D스캐너를 이용하여 생성된 공간정보데이터의 비교를 통해 전통조경공간별 3차원공간정보를 적용하기 위한 연구로 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 소형드론을 이용한 항공사진측량은 대면적의 전통조경공간에 GSD 3cm급 이하의 3차원공간정보 구축이 가능하였음을 확인하였다. 또한 항공사진측량 데이터는 3D스캐너에 비해 정확도는 떨어지나 정사영상테이터 구축에 있어 디지털데이터를 이용한 texture 맵핑으로 3D스캐너에 비해 RGB영상의 판독을 통한 경관변화 모니터링 등에 적합한 것을 확인할 수 있었다. 둘째, 광한루원과 같이 일정면적으로 구성되어 있는 전통조경공간에 항공사진측량으로 구축된 정사영상데이터는 시각적으로 정확하고 정밀한 결과물이 구축되었으나, 수치데이터 추출 결과 전통조경을 구성하고 있는 요소 중 하나인 수목에 대한 데이터가 추출되지 않아 수목이 밀집한 지역 등을 중심으로 3D스캔과 항공사진측량을 병행하여야 할 것으로 판단되었다. 셋째, 담양 소쇄원과 같이 작은 면적으로 구성된 전통정원에 항공사진측량으로 구축된 정사영상데이터는 수목과 인접한 곳과 수목의 하단부에 대한 공간정보구축이 불가능하였으며, 주변의 수목들로 인해 지형데이터를 포함한 3차원 공간정보데이터에 다수의 오류가 발생되었다. 이는 상대적으로 좁은 공간에 건축물, 조경시설, 수목 등이 밀집하고 있어 항공사진 측량보다는 3D스캔 기술을 활용하여 정밀 실측하는 것이 바람직한 것으로 분석되었다. 3D스캐닝은 항공사진측량에 비해 오랜 시간이 소요되나 측량데이터의 정밀성과 가상현실을 통한 보존관리가 가능하여 좁은 지역에서의 정밀한 조사가 가능한 것을 알 수 있었다. 면적으로 구성된 전통조경공간을 대상으로 시간적·공간적 제약에 자유로운 소형드론과 3D스캐너를 이용하여 3차원 공간정보 구축데이터를 비교한 결과 경주 양동마을과 같은 대면적의 공간에는 항공사진측량을 통한 모니터링이 효과적이었으며, 담양 소쇄원과 같은 전통정원에는 3D스캐너를 이용한 3차원 공간구축이 효과적임을 알 수 있었다. 추후 3D 스캔데이터와 항공사진측량 데이터의 융합을 통해 자연유산 및 전통조경공간의 보존관리를 위한 합리적인 분석결과를 제시할 수 있을 것으로 판단된다.
전 세계적으로 이슈가 되고 있는 소형 무인항공기를 탑재체로 한 항공삼각측량 기술을 국내의 광산개발 현장에 적용하여 활용성을 검증하였다. 대상광산은 경상남도 경주시에 위치한 감포 46호 스멕타이트 광산으로 노천채광 광산이다. 멀티콥터인 DJI S1000에 Cannon Mark III 카메라를 탑재하여 $600m{\times}380m$ 영역을 중첩하며 448장의 사진을 촬영한 후, AgiSoft사의 photoscan 소프트웨어를 이용해 자료처리하여 정사영상과 정밀 수치지형모델을 제작하였다. 6개의 지상 기준점을 이용해 정밀도 10cm 이내의 항공 삼각측량 자료를 생산하였으며, 3D 지질모델링 소프트웨어로 수치지형모델과 정사 영상을 익스포트하여 3D 지질모델링을 위한 Topo surface를 제작하였다. 1시간 이내의 짧은 촬영시간으로 고정밀의 항공측량 자료 확보가 가능해 노천광산의 주기적인 촬영을 통한 채광량과 사면붕괴 모니터링이 적은 비용과 시간으로 가능함을 확인하였고, 항공삼각측량결과와 3D 지질모델링의 직접적인 연계 기술에 의해 노천광산 채광에 의한 지표면 변화를 즉각적으로 반영할 수 있어 생산관리의 효율성을 증대할 수 있으리라 여겨진다.
소나무 재선충 피해나무는 줄어들고 있으나, 피해 지역은 전국으로 확대되고 있다. 최근에 딥러닝 기술이 발전하면서 소나무재선충 고사목 탐지 연구에 적용이 빠르게 시도되고 있다. 본 연구의 목적은 딥러닝 학습데이터의 효과적인 취득과 정확한 참값을 확보하고, 학습을 통해 U-Net 모델의 탐지능력을 보다 향상시키기 위함이다. 이러한 목적달성을 위해 단계별 딥러닝 알고리즘을 적용한 필터링 방법을 이용하여 딥러닝 모델의 불명확한 분석 근거를 최소화하고, 효율적인 분석 및 판단을 할 수 있도록 하였다. 분석결과 U-Net알고리즘을 이용한 소나무재선충 고사목 탐지 및 성능향상에 있어 기간별로 분석한 참값을 이용한 U-Net 모델이 기존에 제공하였던 참값을 이용한 U-Net 모델보다 재현율(Recall)은 -0.5%p, 정밀도(Precision)은 7.6%p, F-1 score는 4.1%p로 분석되었다. 향후 다양한 필터링 기법을 적용하여 재선충 탐지 정밀도를 높일 수 있는 가능성이 있을 것으로 판단되며, 드론 정사영상과 인공지능을 이용한 드론 예찰방법이 소나무재선충 방제 사업에 활용 가능할 것으로 판단된다.
고해상도 위성영상 활용의 증가와 함께 자동 정밀 기하보정의 필요성이 증가하고 있다. 정밀기하보정을 위한 지상기준점(ground control point, GCP)을 수집하는 방법 중 하나로 항공정사영상과 같은 영상지도의 일부를 추출한 칩(chip) 영상을 이용하는 것을 들 수 있고, 영상 정합 기법을 이용하여 자동화할 수 있다. 이 때 통합기준점과 같이 기존에 측량이 이루어진 지상기준점을 대상으로 칩 영상을 제작하는 경우 개수의 제한으로 영상 정합 성공률의 중요성이 증가한다. 이 연구의 목적은 KOMPSAT-3A 영상과 항공정사영상 기반 지상 기준점 칩 영상 간 정합 성공률을 향상시키기 위한 방법을 제시하는 것이다. 이를 위하여 KOMPSAT-3A 전정색(panchromatic, PAN) 영상, 다중분광(multispectral, MS) 영상, 융합(pansharpening, PS) 영상과 항공정사영상의 각 밴드 조합에 대해 영상 정합을 실시하고 성공률을 비교하였다. 그 결과 주로 사용되고 있는 전정색 영상과 다중분광 영상을 이용할 때 약 10-30%의 영상 정합 성공률이 융합 영상을 이용할 때 약 40-50%로 증가하는 것으로 나타났다. 따라서 KOMPSAT-3A 위성영상과 항공정사영상의 정합에 있어 융합 영상을 사용하는 것이 정합 성공률을 향상시키는데 도움이 되는 것으로 판단된다.
최근, 하천의 수질오염 및 악취발생으로 민원이 증가하여 하천환경개선에 큰 관심이 모아지고 있다. 본 연구의 목적은 하수 유입부에 대해 무인항공기(UAV)를 활용하여 RGB 및 적외 열 영상을 획득하고 하천제방 정비 계획 및 하천 오염 현황의 모니터링을 위한 응용성을 검토하였다. 특히, 하천 인근 공장에서 배출되는 폐수를 적외 열 영상으로 검출하여 폐수의 전파를 모니터링하였다. 또한 하천 제방 정비대상 지역과 인근지역에 대한 RGB영상을 SfM(Structure from Motion)기반 영상 해석을 통해 고정밀 3차원 모형을 제작하고 정확성을 검토하였다. 연구결과, UAV영상을 활용, 폐수유입에 따른 하천의 온도변화를 감지하여 수질오염의 유입부 및 전파 현상을 모니터링 할 수 있었다. 또한 고정밀 3차원 모델(수치지형도, 정사영상)을 제작, 정확성을 검토하고 하천의 제방정비를 위한 정밀 3차원 정보 및 식생 피복정보를 도출할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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