3차원 공간모형은 도시문제 해결을 위한 분석틀로서 도시계획, 환경, 토지 및 주택관리, 재난 시뮬레이션 등 다양한 분야에서 이용되고 있다. 또한, 3차원 공간모형의 구축 시에 저비용으로 단시간에 3차원 영상 촬영이 가능한 드론의 활용성은 증가하고 있다. 드론을 활용한 가상도시 구축 및 시뮬레이션 모듈 활용 측면에서 항공촬영의 정확도 및 3차원 공간모형의 정밀도는 매우 중요한 요소로 기능하기 때문에 이를 향상시키기 위한 방법들이 제안되고 있다. 본 연구는 건축물이 밀집하여 위치한 도심지를 대상으로 항공촬영 조건별로 드론을 활용한 항공촬영의 정확도 및 3차원 공간모형의 정밀도를 비교분석하였다. 분석 대상지는 서울특별시 영등포구 대림2동 내 건축물 밀집도가 높은 일부지역으로 선정하였으며 항공촬영 조건으로, 촬영각, 촬영고도, 드론영상의 중복률을 활용하였다. 항공촬영의 정확도는 대상지 내에 설치한 검사점의 실제 측량값과 항공촬영을 통해 구축한 3차원 공간모형의 예측값 간의 차이를 분석함으로써 정확도를 산정하였다. 3차원 공간모형의 정밀도는 항공촬영을 통해 생산된 Point cloud와 Point cloud에 기반하여 구축된 3차원 공간모형 간의 차이를 분석함으로써 정밀도를 산정하였다. 분석결과, 정확도의 경우, 상대적으로 높은 중복률에서 정확도가 높은 것으로 분석되었으나, 정밀도의 경우에는 중복률이 높을수록 정밀도는 오히려 낮아지는 경향을 보였으며 촬영각도가 수직에 가까울수록 정밀도는 높아지는 경향을 보였다. 촬영고도의 경우에는 정밀도와 유의미한 관련성은 없는 것으로 분석되었고, 기선고도비의 경우에는 중복률과 상이하게, 기선고도비가 커질수록 정밀도는 높아지는 경향을 보였다.
GPR (Ground Penetrating RADAR)은 도로의 포장 상태 및 싱크홀, 지하관로를 검사하는 센서로 도로관리에 활발히 사용되는 센서이다. MMS (Mobile Mapping System)는 도로 표면과 주변 환경에 대한 정확한 정밀 도로 지도를 제공한다. 두 종류의 데이터가 동일한 지역에서 구축되면 지상과 지하의 공간정보를 동시에 구축할 수 있어서 효율적이며 육안으로 도로와 도로 주변의 중요 시설물, 지하의 관로 위치등을 파악할 수 있어서 현장에 대한 직관적인 이해가 가능하여 도로나 시설물을 관리하는데 있어서 유용한 도구가 된다. 그러나 이러한 최신 기술을 적용한 해외의 장비는 고가이며 국내 실정에 맞지 않다. 해외 개발 장비를 대체하고 향후 국산 장비를 개발할 수 있는 원천기술을 확보하기 위해 LiDAR (Light Detection And Raging)와 GNSS/INS (Global Navigation Satellite System / Inertial Navigation System)를 동기화 하고, 동일한 GNSS/INS에 GPR 데이터도 동기화 하였다. 동기화된 GPR 데이터를 취득 당시의 GNSS/INS의 위치와 자세정보를 이용하여 지오레퍼런싱을 수행하는 소프트웨어를 개발하였다. 개활지와 비개활지로 구분하여 도로 현장에서 실험을 수행하였으며, LiDAR를 통해 취득되는 3D 포인트 클라우드 데이터를 통해서 지상의 도로와 주변 시설물을 육안으로 쉽게 확인할 수 있었다. 지오레퍼런싱된 GPR 데이터도 점군데이터와 함께 3D 뷰어로 볼 수 있었으며, 지하의 시설물의 위치를 GPR 데이터를 통해 쉽고 빠르게 확인할 수 있었다.
이동식차량측량시스템(이하 MMS)는 정밀도로지도를 제작하는데 가장 효과적인 도구이다. MMS는 다양한 센서의 조합으로 이루어져 있으며, 제조사별로 제작방법과 처리 소프트웨어가 다르기 때문에 부품의 사양만으로 성능을 예측할 수 없다. 따라서 성능평가를 통해 각 장비가 정밀도로지도 제작에 적합한지 판단을 해야 하며, 주기적인 성능평가를 위한 시설이 필요하다. 본 연구에서는 한국건설기술연구원의 SOC실증연구센터에 구축한 MMS 성능평가시설에 대해 설명하고, 문헌조사와 실험을 통해 평가시설이 갖추어야 할 조건에 대해 분석하였다.
지역적 편향성을 보이는 지상중력자료의 분포와 육상 및 해상에서의 중력측정치의 불부합등의 문제를 해결하고 우리나라 전역에 걸처 고른 분포와 정밀도를 지닌 자료를 획득하기 위하여 항공중력측정을 수행하였다. 비행고도 3,000m 상공에서 획득된 항공중력자료는 교차오차 2.21mGal의 정밀도로 확보되었고, 이를 지상의 값으로 하향연속하여 약 9.34m부터 33.88m의 분포를 보이는 항공중력지오이드 모델을 구축하였다. 항공중력 기반의 중력지오이드는 GPS/Levelling 자료와 비교시 약 0.145m의 정밀도를 가지며, GPS/Levelling 자료와 융합 시 부합도는 약 5cm로 산출되었다. 항공중력기반의 지오이드는 지상중력기반의 지오이드와 비교할 때 충청이남의 서부지역 및 강원도 지역에서 큰 편이를 보이는 것으로 나타났다. 이는 지상중력기반의 지오이드는 우리나라 수준망의 성과를 반영하여 산출되는 것에 기인한 것으로 판단되며, 이에 따른 추가적인 수준망 분석이 필요하다.
자율주행차에 있어 가장 중요한 요소는 차량 주변 환경과 정확한 위치를 인식하는 것이며, 이를 위해 다양한 센서와 항법 시스템 등이 활용된다. 하지만 센서와 항법 시스템의 한계와 오차로 인해 차량 주변 환경과 위치 인식에 어려움이 있다. 이러한 한계를 극복하고 안전하고 편리한 자율주행을 위해서 고정밀의 인프라 정보를 제공하는 정밀도로지도(high definition map, HD map)의 필요성은 증대되고 있다. 정밀도로지도는 모바일 매핑 시스템(mobile mapping system, MMS)을 통해 획득된 3차원 point cloud 데이터를 이용하여 작성된다. 하지만 정밀도로지도 작성에 많은 양의 점을 필요로 하고 작성 항목이 많아 수작업이 요구되어 많은 비용과 시간이 소요된다. 본 연구는 정밀도로지도의 필수 요소인 차선을 포함한 도로, 연석, 보도, 중앙분리대, 기타 6개의 클래스로 MMS point cloud 데이터를 유의미한정보로 분할하여 정밀도로지도의 효율적인 작성에 목적을 둔다. 분할에는 머신러닝 모델인 random forest (RF), support vector machine (SVM), k-nearest neighbor (KNN) 그리고 gradient boosting machine (GBM)을 사용하였고 MMS point cloud 데이터의 기하학적, 색상, 강도 특성과 차선 분할을 위해 추가한 도로 설계적 특성을 고려하여 11개의 변수를 선정하였다. 부산광역시 미남역 일대 5차선도로 130 m 구간의 MMS point cloud 데이터를 사용하였으며, 분할 결과 각 모델의 평균 F1 score는 RF 95.43%, SVM 92.1%, GBM 91.05%, KNN 82.63%로 나타났다. 가장 좋은 분할 성능을 보인 모델은 RF이며 클래스 별 F1 score는 도로, 보도, 연석, 중앙분리대, 차선에서 F1 score가 각각 99.3%, 95.5%, 94.5%, 93.5%, 90.1% 로 나타났다. RF 모델의 변수 중요도 결과는 본 연구에서 추가한 도로 설계적 특성의 변수 XY dist., Z dist. 모두 mean decrease accuracy (MDA), mean decrease gini (MDG)가 높게 나타났다. 이는 도로 설계적 특성을 고려한 변수가 차선을 포함한 여러 클래스 분할에 중요하게 작용하였음을 뜻한다. 본 연구를 통해 MMS point cloud를 머신러닝 기반으로 차선을 포함한 여러 클래스로 분할 가능성을 확인하고 정밀도로지도 작성 시 수작업으로 인한 비용과 시간 소모를 줄이는데 도움이 될 것으로 기대한다.
4차 산업혁명 시대의 도래에 따라 자율주행 기술에 관한 관심이 증대되고 있다. 이에 따라 기존 교통시설에 대한 자율주행차의 적용 가능성 및 정밀도로지도의 활용과 함께 자율주행차에 부착된 센서를 이용하여 주변 상황을 인지함으로써 안전한 주행을 모색해야 할 필요가 있다. 본 연구에서는 자율주행시대에 도로· 교통 인프라 개선을 위해 개발한 자율주행차에 장착된 센서를 통해 인지하는 표지 시설의 활용을 위해 기존 도로시설물인 도로표지, 교통안전표지, 시선유도시설과 정밀도로지도의 시설물 관련 레이어와의 비교분석을 통한 자율주행차량이 인식 가능한 표지 시설의 역할을 도출한다. 자율주행차량이 인식 가능한 표지 시설은 자율주행차에 직접 특정한 행동을 수행하도록 하는 등의 역할을 함으로써 안전주행을 도모할 수 있다. 자율주행차가 센서를 이용하여 표지시설을 인지함으로써 주행안전을 도모하기 위해서는 설치와 관리 및 활용 기준의 마련이 필요하며, 기준에 따라 지속해서 관리 및 감독이 이루어져야 할 것으로 사료된다.
미지 정수가 올바로 결정된 GPS 반송파 위상을 사용하면 cm 수준의 높은 위치 정확도가 요구되는 정밀 측위를 수행할 수 있다. 제주도 도깨비 도로는 착시 현상으로 인해 육안으로는 올바른 경사도를 파악할 수 없다. 본 논문에서는 반송파 보정 위성 항법 시스템의 높은 위치 정확도를 이용하여 제주도 도깨비 도로의 정확한 경사도를 계산하기 위해 동적 측위 실험을 수행하였다. 반송파 보정 위성 항법 시스템을 사용하여 실험 데이터를 후처리한 결과, cm 수준의 정확도로 도깨비 도로 노면의 정확한 형태를 알 수 있었다.
한반도 인근 지역은 지진으로부터 상대적으로 안전지대라고 여겨졌지만, 지난 2017년 포항지역에서 실제 액상화 현상이 발생 및 관측됨에 따라 액상화 현상을 예측하는 연구수요가 높아지고 있다. 액상화는 지반의 강도가 상실되면서 상부 구조물을 지지하지 못하게 되는 현상을 말하며, 이에 대한 대비책으로써 액상화 가능지수(LPI)를 바탕으로 하여 액상화가 발생할 시 동반되는 피해의 규모를 파악하기 위한 목적으로 액상화 재해도를 작성하는 연구 및 정밀도를 향상시키기 위한 연구가 다양하게 수행되고 있다. 본 연구에서는 액상화 재해도 작성 시 공간보간의 대상을 LPI 값과 LPI를 산정하는데 활용되는 지반정수로 구분하여 공간보간 대상에 따른 정밀도 변화를 분석하였으며, 정량적인 특성을 바탕으로 작성된 액상화 재해도의 작성 방법별 정밀도 변화 양상을 바탕으로 정성적인 특성을 통해 작성된 확률지도의 확률값 변화 양상을 파악하고자 하였다. 분석결과 공간보간대상을 LPI를 산정하기 위한 지반정수로 설정하는 경우의 정밀도가 LPI 자체를 공간보간하는 경우에 비해 높게 나타났으며, 액상화 재해도의 정밀도가 액상화 확률지도의 확률값 분포에 영향을 미치지는 않는 것으로 나타났다.
1/5,000 수치지도는 국토관리, 지자체의 도시정보 체계, 민간분야의 내비게이션 등의 다양한 업무에 활용이 되는 기초정보를 제공하고 있다. 1/5,000 수치지도는 전국을 대상으로 구축되어 기본도의 역할을 수행하고 있으나 1/,000 수치지도에 비해 도시지역에서 활용하기에는 위치정확도 및 속성정보 측면에서 한계를 가지고 있다. 또한 공간정보 서비스의 패러다임이 변화되면서 행정업무와 민간 지도 서비스 분야에서는 좀 더 정확한 위치정보와 풍부한 속성정보를 필요로 하고 있다. 특히, 도시지역에서 빠르게 변화되고 있는 도시시설물의 관리와 다양한 공간분석적인 측면에서 대축척 수치지도 기반의 정밀 공간정보에 대한 필요성이 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 1/1,000 수치지도를 기반으로 하는 정밀 공간정보 활용방안을 제시하는 것을 목적으로 연구를 수행하였다. 이를 위해 대축척 수치지도 관련 법제도와 공간정보 관련 법제도를 분석하고 1/1,000 수치지도를 제도적으로 활용할 수 있는 개선방안을 제시하였다. 또한 공공부문의 행정업무와 민간분야에서 기존 공간정보 활용사례를 분석하고 정밀 공간정보를 활용할 수 있는 개선방안을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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