최근 국내의 항공디지털카메라 영상의 도입 및 공급이 현실화됨에 따라 정사영상 및 수치지도를 포함한 지리정보제작에 많은 관심이 모아지고 있다. 따라서, 본 연구에서는 항공디지털사진의 정사영상을 제작하여 수치지도를 갱신하는 방법을 제시하고자 하였다. GPS 측량성과를 이용하여 기하보정을 수행하고, 항공 Lidar DEM을 이용하여 정사영상을 제작하였으며, GPS측량성과를 이용하여 절대위치정확도평가, 수치지도의 건물레이어에 대해서는 1/1,000 수치지도를 이용하여 상대위치정확도평가를 수행하였다. 정사영상에 대한 정확도 평가결과, RMSE가 X, Y방향으로 각각 ${\pm}0.076m,\;{\pm}0.294m$가 발생하였으며, 수치지도에 대한 정확도 평가결과, RMSE가 X, Y방향으로 각각 ${\pm}0.250m,\;{\pm}0.210m$이 발생하였으므로, 항공디지털사진의 정사영상을 이용한 수치지도의 건물레이어 갱신결과는 국토지리정보원 규정의 허용오차 이내였으므로, 향후 기본지리정보 구축은 물론 지자체의 GIS사업 및 다양한 분야에 활용할 수 있다.
본 연구는 항공라이다데이터와 항공영상을 융합하여 정사영상을 제작하고, 항공영상만으로 자동영상정합을 통해 제작된 정시영상과 비교 분석하였다. 제작된 정시영상의 정확도평가를 위해 육안검사를 통한 정성적 분석과 주요 건물에 대한 수평좌표불일치, 경계좌표 및 유사도의 측정을 통한 정량적 분석을 수행하였다. 육안검사와 수평좌표불일치량을 기준으로 라이다데이터를 이용한 정사영상이 상대적으로 엄밀정사영상에 근접한 것으로 나타났다. 그러나, 경계좌표와 유사도측정의 결과로 폐색영역에 대한 이중매핑에 보다 민감하게 노출된다는 것을 알 수 있었다. 따라서, 이중매핑에 대한 효과적인 해결방법을 적용하거나 폐색영역이 발생하지 않는 사진중심 영역에서는 라이다데이터를 이용하여 엄밀정사영상에 대한 자동제작이 가능할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 시범적으로 지적전산화가 완료된 지역 중에서, 임야, 농경지, 주거지의 구분이 뚜렷한 대상지를 선정한 후, 항공사진을 이용하여 수치정사사진을 제작하여 전산화 사업으로 구축된 지적도면과 중첩함으로써 수치정사사진의 지적분야에의 활용방안을 모색하고자 하였다. 그 결과 다음과 같은 활용방안을 제시할 수 있었다. 첫째, 지적전산화 과정에서 발생하는 경계 불일치 및 이중경계 문제를 해결하는데 수치정사사진을 효율적으로 활용할 수 있다. 둘째, 소유권 문제의 여지가 있는 지역을 추출할 수 있으므로, 지적재조사의 필요성이 제기될 수 있는 지역의 예측이 가능하다. 셋째, 수치정사사진과 지적도를 중첩함으로써 건축물의 현황관리에 효율적으로 이용할 수 있다. 넷째, 수치정사사진은 각 필지의 토지이용 상태를 쉽게 확인할 수 있으므로 지적도 상에 나타난 지목의 적합성을 판단하는데 기여할 것이다.
전통적인 정사영상 제작기법으로는 이중 투영으로 인한 원치 않는 구조물의 중복이 정사영상 안에 생길 수 있다. 특히 고층 빌딩이 밀집된 도심지역에서는 고도의 변화가 심하여 이러한 현상이 자주 발생한다. 이러한 문제들로 인하여 도심지역의 폐색영역 탐지는 정확한 엄밀 정사영상(true orthophoto)의 제작에 있어서 매우 중요한 문제이다. 본 논문은 항공영상과 LiDAR로부터 가시고도 기반의 폐색영역 탐지기법을 다루고 있다. 본 논문에서는 LiDAR의 포인트 클라우드 데이터로부터 격자형태의 수치표고모형(DSM)을 제작한 후, DSM과 항공영상의 촬영점을 이용한 가시고도 기반의 폐색영역 탐지기법을 제안하였다. 마지막으로 만들어진 DSM과 전 과정에서 만들어진 폐색맵을 이용한 엄밀 정사영상의 제작과정을 기술하였다. 제안된 알고리즘은 미국 인디애나 주의 퍼듀 캠퍼스 지역에 적용되었다.
본 연구에서는 l/5,000 항공사진을 12000pi와 6000pi로 자동독취한 영상에 대하여 저가의 PC 기반 수치사진 측량시스템을 사용하여 수치지도, DEM, 정사영상 등의 제작을 수행하고 다양한 방법으로 정확도를 비교 평가하였다. 비숙련자가 PC 기반 수치사진측량시스템을 사용하여 12004pi의 항공사진영상을 도화한 결과, 등고선 삽입은 불가능하였지만 이를 제외한 나머지 부분은 l/l,000 수준의 수치지도 제작 가능성을 나타냈으며, 자동 DEM 제작에 있어서는 자동독취 해상도 및 격자간격이 DEM의 정확도에 크게 영향을 미치지 않음을 알 수있었다. 정사영상의 제작에 있어서는 DEM의 격자간격이 커질수록 정확도가 저하되지만 그 차이는 크지 않았으며, 이보다는 원 영상의 자동독취 해상도가 정사영상의 품질에 더 큰 영향을 미치는 것을 알 수 있었다. 한편 동일한 검사점에 대하여 정사영상과 수치지도 제작 결과를 비교한 결과 정사영상의 정확도가 수치지도보다 더 좋게 나타나, 보다 다양한 분야에서 정사영상이 활용될 수 있을 것으로 판단되며, 향후 민간 부문에서 항공사진영상과 PC 기반 수치사진측량시스템이 GIS분야의 자료 수정 및 갱신에 적극적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
최근 u-City, uECO-City와 같은 유비쿼터스(ubiquitous) 개념이 도입된 도시계획의 새로운 패러다임이 등장하면서 도심지역에 대한 고품질의 3차원 지형공간정보에 대한 필요성이 대두되고 있다. 정사영상(orthophoto)은 고도의 전문기술자가 아니더라도 개인용 컴퓨터를 이용하여 수치지도에 비해 손쉽게 적은 비용과 시간으로도 제작할 수 있으며, 지형지물의 상호위치관계가 지형도와 동일함에 따라 정사사진을 통해 직접적으로 거리, 각도 지형지물의 수평 및 수직위치좌표, 면적 등의 정보를 얻을 수 있다. 그리고 영상으로 표현됨으로 시각적 효과가 양호함으로 지형의 세세한 부분까지도 판독이 용이하여 수치지도에 비해 효과적으로 정보를 인식할 수 있는 장점을 가지고 있어 다양한 분야에서 제작 및 활용이 이루어지고 있다. 이에 본 연구에서는 도심지역의 실감정사 사진 제작을 위한 정밀 DSM 생성 방안을 제시하고, 정사사진의 기하학적 보정과 방사적 보정시 최적 변수값을 실험을 통해 규명함으로써, 도심지역의 최적 실감정사사진 제작 방안을 제시하였다. 또한 정립된 최적 생성 방안으로 생성된 실감정사영상 및 정밀 DSM을 이용해 3차원 도시모델을 제작하여 활용성을 검토하였다.
표고를 정확하게 결정하기 위해서는 수준측량에 의해 얻게 되는 기하학적 표고차뿐만 아니라 중력의 차이에 의한 물리적인 표고차를 고려해 주어야 하는데 이것이 정사보정량이다. 정사보정량은 평탄지에서는 무시할 정도로 그 양이 작으나 표고가 높은 산악지에서는 그 양을 고려해 주어야만 정확한 표고를 산출할 수 있으며, 계산과정이 복잡하여 쉽게 계산할 수 없는 어려움이 있다. 본 연구에서는 이러한 정사보정량을 쉽게 계산할 수 있도록 비주얼 베이직 프로그램을 이용한 사용자 친화형 프로그램 Ortho-Calc. v1.0을 개발하였다. Nassar와 Hwang & Hsiao, 그리고 Strang Van Hees의 알고리즘을 이용하여 정사보정량을 선택적으로 계산할 수 있도록 하였으며 결과를 검증한 결과 기존 연구결과와 표준편차 0.024mm의 높은 정밀도를 나타내었다. 따라서 본 연구에서 개발한 정사보정량 계산 프로그램 Ortho-Calc. v1.0 프로그램이 널리 보금되어 활용된다면 정사보정량 계산을 빠르고 쉽게 할 수 있도록 기여할 것이며 우리나라의 정표고 성과 고시에도 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
기존의 정사영상 제작에서는 고가의 항공기를 이용한 대규모 지역에 대해서만 경제적인 정사영상을 제작할 수 있었으며, 지형지물에 대해 빠르게 변화를 갱신하지 못한다는 단점이 있었다. 하지만 최근 무인항공기(UAV: Unmanned Aerial Vehicle)가 빠른 속도로 발전되고, GPS와 IMU 등의 다양한 센서 탑재로 고가의 항공사진측량을 대체할 수 있다는 평가를 받고 있다. 무인항공기를 이용하여 소규모 지역에 대한 정사영상 지도를 제작 할 경우 신속하게 공간정보를 갱신할 수 있다는 장점을 가지고 있지만 기존 연구의 경우 같은 고도의 영상으로만 정사영상을 제작하여 자료의 중복성과 자료 갱신에 대한 단점이 있다. 본 연구에서는 소규모 경사지역을 대상으로 저가용 무인항공기의 고도가 다른 영상을 통해 정사영상 및 DEM(Digital Elevation Model)을 제작하였다. 검사점에 의한 수평 및 수직 성분의 RMSE는 σh = 0.023m, σv = 0.049m 의 정확도를 보여 국토지리정보원 수치지도 1/500 축척의 RMSE와 최댓값 허용범위를 만족하였다. 이를 통해 고도가 다른 영상을 이용하여 높은 정확도의 정사영상을 제작할 수 있었으며, 다양한 고도의 자료를 통해 자료의 중복성을 줄이고, 신속하게 공간정보를 제공할 수 있음을 확인하였다.
"정사공신녹권(定社功臣錄券)"은 태종이 1398년 제1차 왕자의 난을 평정하는 데에 힘쓴 신하들을 정사공신으로 책봉한 후 반사(頒賜)한 문서이다. 이 연구는 현존하는 "정사공신녹권" 복제본을 대상으로, 녹권이 반사된 사유 및 경위를 알아보았다. 녹권의 형태와 그 체제를 자세히 분석하여, 이를 바탕으로 녹권에 기재된 공신들을 각 등급별로 나누어 책봉된 공신들의 직함을 분석하여 특성을 찾고자 하였다. 그리고 녹권의 내용을 세세히 분석한 연구결과, "정사공신녹권"은 필사본으로 크게 권수(卷首) 본문(本文) 권말(卷末)의 3부분의 체계로 구성되었다. 또한 모두 29명(1등 12명, 2등 17명)이 기재되었으며, 그들의 직함과 성명이 기술되었다. 1등공신 직함의 품계가 2등에 비해 높았고 비교적 왕의 친인척이 많았다. 그리고 이들에 대한 포상 및 특전규정이 등급에 따라 다름을 확인하였으며, 같은 등급 안에서도 사람에 따라 그 규정 내용이 상이(相異)하였다. 공신에 관한 제반사무를 맡아본 공신도감의 관원들의 구성과 녹권 안 그들의 성씨(姓氏)와 수결을 통해 관원들의 상세한 성명을 파악하였다.
본 논문에서는 야지 환경에서 동작하는 무인이동로봇에서 획득한 3차원 LIDAR (Light Detection and Ranging) 센서 정보와 로봇이 이동하는 지형의 3차원 DSM (Digital Surface Map)에서 정사윤곽선(Ortho-edge) 특징영상을 생성하고 정합하여 로봇의 현재 위치를 추정하는 기술을 제안한다. 최근의 무인이동로봇의 위치 인식에 대한연구는 GPS (Global Positioning System), IMU (Inertial Measurement Unit), LIDAR 등의 위치인식 센서를 융합하는 경우가 많아지고 있다. 특히 LIDAR에서 획득한 거리정보를 ICP(Iterative Closest Point) 기반의 기하정합으로 로봇의 위치를 추정하는 기술이 개발되고 있다. 그러나 이동로봇에서 획득한 센서 정보는 DSM의 센싱 방향과 큰 차이차이가 있어 기존의 기하정합 기술을 사용하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 서로 다른 센싱 방향에서 획득한 3차원 LIDAR 거리정보와 DSM에서 정사윤곽선이라는 특징 영상을 생성하고 이들을 정합하여 로봇의 위치를 추정하는 새로운 기술을 제안한다. DSM으로부터 현재 시점의 정사윤곽선 영상을 생성하는 방법, 전방향 LIDAR 거리센서에서 정사윤곽선 영상을 생성하는 방법, 그리고 정사윤곽선 영상의 정합 기술을 설명하였다. 실험에서는 다양한 주행 경로에 대한 위치 추정의 오차를 분석하고 제안 기술의 성능의 우수성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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