이 연구는 현재 오대산 월정사 성보박물관에 수장되어 있는 $\boxDr$全身舍利經$\boxUl$에 대한 서지학적 고찰이다. 먼저 이 연구에서는 월정사의 연혁에 관한 문제를 문헌사료를 통해서 水多寺 장로 有緣이 13세기 중반 무렵에 改稱했던 것으로 새롭게 조명해보았다. 이를 바탕으로 月精寺 八角九層石塔의 건탑 및 全身舍利經의 조성 또한 유연의 중창과 밀접한 관련이 있음을 고찰한 바, 이 중창시기에 석탑과 다라니경이 조성되었을 것으로 파악하였다.
본 연구는 수치지형도 기반의 수치고도모델 생성 방법에 따른 정사영상 품질변화를 분석하는데 목적이 있다. 이를 위하여 우선 축척 1/5,000 수치지형도의 등고선만을 사용한 수치고도모델(Case1)과 등고선과 표고점을 함께 사용한 수치고도모델(Case2)을 제작하여 수치고도모델 자체 제작 정확도를 검증하는 한편 이들 수치고도모델을 이용하여 시범지역에 대한 아리랑위성 2호 정사영상을 생성하였다. 실험결과 경사지와 산지도로와 같은 지형에 있어서는 Case2가 효과적이고, 넓은 평지의 경우 갑작스런 높이차로 인한 왜곡을 방지하기 위해서는 Case1을 사용하는 것이 효과적인 것으로 나타났다.
GPS 측량은 Multi-path 오차가 발생하기 때문에 도심지역이나 숲이 있는 항공사진에서는 지상기준점을 잡기 위해 GPS측량이 어렵다. 본 논문은 소규모 지역에서 3차원 정사사진 구현을 위한 GPS와 EDM의 적용에 관한 연구이다. 삼각점에서 연구대상지역에 대한 기준점을 내린 다음 EDM으로 정밀삼각측량으로 지상기준점을 선정하였다. 그리고 항공사진을 정사투영사진으로 변환하기 위해 획득된 지상기준점을 적용하였다. 그리고 연구대상지역에 대하여 항공정사사진을 이용한 3차원 모델링을 구현하여 향 후 추진될 3차원 GIS 구축을 위한 항공사진의 활용방안에 대해서 연구하였다. Multi-path 오차로 기인하는 GPS수신이 어려운 지점을 EDM을 이용하여 영상에서 균등히 분포된 지상기준점의 획득이 가능하였고 3차원 공간정보 자료구축에서 가장 기본이 되는 소규모 지역에서 항공사진의 활용이 가능할 것으로 판단되었다.
정사투영사진 지도는 입체영상에 존재하는 공액점을 수치적으로 탐색하여 높이를 결정하는 수치사진측량 방법을 사용하여 제작되며, 공액점을 자동으로 결정하기 위한 수치영상정합 방법에 대한 많은 연구가 진행 중이다. 본 연구에서는 수치영상정합에서 공통적으로 사용되는 영상 피라미드의 4가지 축척 계수 변화와 8가지 기준영역의 크기의 변화에 따른 영역기반정합의 정확도에 미치는 영향을 고찰하였다. 각 방법에 대한 영상정합 결과는 l/5,000 수치지도 자료와 비교하였고, 영상정합의 성공률을 분석하여 최적 기준영역의 크기를 결정하였다. 수치지형모델은 결정된 영상정합 결과와 광속조정법을 이용하여 생성하였으며, 수치표고모델과 정사투영사진을 이용하여 정사투영사진 지도를 제작하였다.
중심투영 기하를 가진 항공사진과 마찬가지로 IKONOS 위성 영상도 CCD 라인에서 중심투영 기하를 갖는다. 이로 인해 건물, 지형 등에 의한 영상 폐색이 존재하지만, IKONOS 영상의 정사보정을 위해 RPC 표정정보를 이용하여 폐색을 감지하는 것은 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 영상 취득시의 위성 고도각과 방향각을 이용하여 폐색 영역을 탐지하고 중복 영상을 활용한 폐색 영역의 영상복원을 수행하여, 실제적인 IKONOS 정사 영상을 제작하였다. 그리고, 생성된 정사 영상의 위치정확도로부터 폐색 탐지 알고리즘의 적합성을 평가하였다.
라이다는 고밀도높은 정확도로 지상좌표를 빠르게 측량하여 지구표면의 수치표고모델과 수치표면모델를 취득할수 있는 매핑시스템으로 기존의 항공사진측량과 비교하여 효율적이고 , 경제적으로 지상의 DEM을 효과적으로 구축할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 LIDAR와 디지털 카메라를 탑재하여 항공측량을 하고 , 수치정사영상을 제작하였다. 제작된 결과물에 대한 정확도 검증을 위하여 GPS로 측량한 지상 검사점을 기본으로 하여 제작된 수치정사영상의 위치 정확도를 평가하였다. 수치정사영상은 소수의 기준점을 사용한 경우와 기준점을 사용하지 않은 경우의 두 가지로 제작하였다. LIDAR와 디지털 카메라에 의한 수치정사영상의 제작 작업은 소수의 기준점을 사용하는 경우에 1:1,000 수치지도를 수정 갱신할 수 있으며, 기준점 없이 제작된 정사영상의 경우에는 축척 1:5,000 수치지도를 수정 갱신할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 드론으로 취득한 고해상도 정사영상 자료를 이용하여, 컨볼루션 신경망(Convolution Neural Network, CNN)을 이용한 딥러닝 기법을 통해 수종에 대한 자동분류 가능성을 분석해 보고자 하였다. 수종판독을 위한 분류항목을 소나무, 자작나무, 낙엽송, 잣나무 그리고 신갈나무 5개 수종으로 선정하였다. 고해상도 정사영상과 임상도를 이용하여 총 5,000개의 데이터셋을 구축하였다. 수종분류를 위한 학습모델로 CNN 기법을 적용하였고, 데이터셋을 5:3:2의 비율로 훈련데이터, 검증테이터, 테스트데이터를 구분하여 모델의 학습 및 평가에 사용하였다. 모델의 전체 정확도는 89%로 나타났으며, 수종별 정확도는 소나무 95%, 자작나무 89%, 낙엽송 80%, 잣나무 86%, 신갈나무 98%로 나타났다.
위성영상을 이용한 지도제작 분야는 입체영상 획득이 가능한 SPOT 위성이 발사되면서 이에 대한 정량적인 분석이 가능해졌다. 특히, 고해상도 위성영상은 항공사진촬영이 불가능하여 대축척 지도제작이 곤란한 지역 또는 지상기준점 측량이 불가능한 지역에 대한 수치지도 제작 분야에 있어서 효율적인 방법으로 주목을 받고 있다. 이에 본 연구에서는 미국 국가지형공간정보국(NGA;The National Geospatial-Intelligence Agency)에서 제공하는 정사영상 자료를 이용하여 지역적 특성을 고려한 지형정보를 추출하고 이에 대한 평면위치 정확도를 분석하였다. 이를 위해 일정한 크기로 타일링된 정사영상에 대해 국토지리정보원에서 제공하는 축척 1:5000 수치지도를 기준으로 지역적 특성에 따른 정확도를 평가하였고 이를 바탕으로 비접근 지역의 지형정보 획득을 위한 기 구축 정사영상의 활용 가능성을 제시하고자 하였으며 비접근 및 난접근 지역에서의 지상기준점 획득에 대한 제한을 극복하는 수단으로 본 연구의 결과를 활용하고자 하였다.
3차원 공간정보를 구축하기 위해서는 고정밀의 3차원 점군데이터를 취득할 수 있는 레이저스캐닝 기술과 고해상도의 다중분광 영상정보를 취득할 수 있는 사진측량용 카메라의 활용은 필수이다. 그러나 사진측량용 카메라는 장비특성상 높은 구입비와 어려운 구입경로, 낮은 적용성으로 폭넓은 활용분야에 비해 활용성이 떨어진다. 따라서 일반사용자가 빠르고 간편하게 접근할 수 있는 디지털카메라를 이용하여 다차원 정사영상을 구축하는 기법을 연구하였다. 즉 3차원공간정보의 핵심자료인 3차원 다중분광영상정보를 구축하기 위해 디지털카메라를 개조하고 캘리브레이션 작업을 수행하였다. 스테레오 사진측량을 위한 기준점 측량과 관측대상에 대한 다중분광촬영, 정사영상으로의 변환 등을 거쳐 다차원 정사영상을 구축하였다.
본 연구에서는 비측정용 주사기를 이용하여 수치정사사진을 제작하는 최적기법을 연구하고자 한다. 비측정용 주사기로 항공사진의 양화필름을 각각 상이한 해상력으로 주사하고 수치사진측량 작업대에서 항공영상의 해상력, 수치표고모델 격자간격, 재배열기법과 출력 영상화소 간격을 고려하여 수치표고모델을 자동으로 생성하여 수치정사사진을 제작하였다. 그 결과 평면위치의 정확도는 우수하지 못했지만, 표고의 정확도는 우수하였다. 이를 통해 비측정용 주사기를 사용해서 제작한 수치정사사진은 고정밀도를 요구하지 않는 지리정보체계(GIS) 등의 자료기반 구축과 수치표고모델을 이용한 토공량 산정 등에 충분히 이용 가능하리라 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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