LiDAR(Light Detection and Ranging)는 3차원공간정보를 신속하게 구축할 수 있는 최신 측량 기술로써 최근 그 활용도와 중요성이 높아지고 있다. 그러나 LiDAR 관측성과는 시스템 특성상 높은 수직 정확도를 제공하고 있으나 항공사진과 같이 정확한 평면위치를 측정하여 조정할 수 없으므로 상대적으로 낮은 수평 정확도를 가지고 있다. 본 연구에서는 LiDAR 관측에 의한 건물의 벽면 반사파를 이용하여 건물모서리의 평면 좌표(x, y)를 추출하고, 이를 항공삼각측량에 의한 평면좌표와 비교분석하였다. 그 결과 LiDAR의 평면좌표가 항공삼각측량에 의한 평면좌표에 비해 상대적으로 이동되어 있음을 확인할 수 있었다. 따라서, 2차원 좌표변환을 수행하여 LiDAR의 평면좌표를 보정하여 정확도를 향상시킬 수 있었고, 이를 이용하여 향후 LiDAR 관측성과 품질 향상에 도움이 될 것이라 기대한다.
이차원 분할자료에 대해서 행과 열의 관계를 저차원상에 시각적으로 표현하는 탐색적대응분석에 대하여 붓스트랩방법의 사용가능성을 살펴보았다. 기존의 탐색적 면만이 강조되어 왔던 대응분석에서 좌표점의 변이와 좌표점간의 거리에 대한 통계적 추론을 붓스트랩방법으로 해결할 수 있음을 보이고 또한 좌표축의 설명력에 대하여 붓스트랩신뢰구간의 포함확률의 일치성을 모의실험을 통해 제시하였다.
세계적으로 세계측지좌표계의 도입이 확대됨에 따라 우리나라도 2001년 측량법의 개정을 통해 현재의 지리정보 좌표계변환을 위한 노력을 시행하고 있다. 이러한 측면에서 본 연구에서는 세계측지좌표계 변환방법론, 변환사례 등을 검토 후 한국토지정보시스템 데이터를 대상으로 시범지역을 선정하여 변환실험을 실시하였다. 그 결과 변환 후의 데이터는 국가GIS활용 및 업무지원을 위한 참조적 데이터로서 충분히 이용이 가능한 수준으로 도출되었다. 하지만 한국토지정보시스템 데이터의 세계측지좌표계로의 변환을 위해서는 각 지역별 변환계수를 산정할 필요가 있으며, 지적데이터가 가지고 있는 다양한 원점을 통일원점으로 변환되어야 할 것으로 판단된다. 또한 마지막으로, 기존의 지적데이터가 가지는 다양한 문제점을 그대로 내포하는 수준으로 변환되었다. 따라서 한국토지정보시스템의 세계측지좌표계 변환을 위해서는 본 연구의 결과를 기초로 하여, 더 많은 대상지역에 대한 변환을 통해 오차와 오류의 유형별 원인 분석 후 한국토지정보시스템의 세계측지좌표계 변환의 체계적이고 계획적인 전략을 수립할 필요가 있다.
현재 우리나라의 수치지도에서는 동경원점계에 의한 Bessel타원체 좌표계를 사용하고 있으므로 새로운 지구중심좌표계(ITRF)에 의한 GRS80타원체 좌표계와는 상당한 차이가 발생하게 된다. 본 연구에서는 새로운 좌표계의 도입에 따른 지도좌표계의 전환에 대비할 수 있도록 하기 위하여 두 체계간의 좌표차와 도엽체계에 대한 특성과 경향을 파악하고, 두 좌표계간의 지도좌표계 전환모듈을 제시하였다.
본 연구는 2014년부터 국토지리정보원에서 운영하는 측지 VLBI 데이터를 이용하여 위치좌표(지구중심좌표, 평면직각좌표)를 산출한 연구이다. 본 연구의 목적은 우리나라 최초로 도입한 우주측지(VLBI) 기술을 이용하여 독자적인 정밀위치 좌표를 결정하여, 국가 측지원점의 갱신과 유지관리에 활용하기 위한 기초연구이다. 본 연구에 사용한 VLBI 관측데이터는 2014년 9월 29일부터 2017년 9월 30일까지, 총 약 100회의 국제 VLBI 관측 데이터를 사용하였으며, 관측 당일에 대한 위치좌표와 좌표 변화율을 분석하였다. 위치좌표 산출에 활용한 세계측지계는 ITRF(2000,2005,2008,2014)이며, 기준시점은 최초 VLBI 관측일(2014년 9월 29일)과 우리나라 측지기준계에 적용한 기준시점(2002년 1월 1일)상에서의 좌표를 각각 산출하였다. 약 3년간의 VLBI 좌표 이 동량을 분석한 결과 우리나라 VLBI는 방향각 $112.4^{\circ}$ 방향으로 연간 약 3.1cm의 좌표 이동속도를 보이고 있음을 연구 결과로 확인하였다.
비접근지역이나 넓은 지역의 3차원 위치정보를 취득하기 위하여 본 연구에서는 KOMPSAT-1호 EOC 스트립 영상과 헤더자료를 이용한 3차원 기하모델링 기법을 개발하고 오차특성을 분석하였다. ECEF 좌표계로 제공되는 위성 헤더자료를 위성궤도 모델링에서 일반적으로 사용되는 ECI 좌표계로 모델링하는 경우와 ECEF 좌표계로 모델링하는 경우에 대해 비교 분석하고 단영상으로 제공되는 KOMPSAT-1호 EOC 영상을 스트립영상으로 재구성한 후 기준점 배치에 따른 오차보정기법을 제시하고 오차특성을 분석하였다.
본 연구에서는 지적좌표체계의 세계좌표체계로의 변환 실험연구를 통하여 위치 및 면적의 변화량과 이로 파생되는 문제점들을 검토 분석하였다. 그리고 이를 기초로 개선점을 모색하여 보고자 하였다. 연구지역의 좌표변환 결과, 모든 필지경계점(총 478점)에 대한 좌표변환의 표준편차가 X=0.0079m, Y=0.0153m로 나타나 매우 양호하게 산출되었다. 면적의 차이량을 분석한 결과, 평균적으로 0.062$m^2$정도의 차이를 보여, 이는 현행 법률에서 규정하고 있는 면적허용오차 이내인 것으로 나타났다. 따라서 연구대상지역에 한정하여 본다면 위치나 면적부분에서 많은 차이를 보이지 않아 세계좌표계로의 전환이 가능한 것으로 나타났다.
이제까지 Protein이나 RNA와 같은 분자의 구조는, 대부분 X-ray crystallography나 Nuclear Magnetic Resonance (NMR) 방법을 통해 분석이 이루어 졌다. 이 방법들은 실제 분자를 직접 원자레벨에서 분석하는 방법으로, 분자를 구성하는 모든 원자의 3차원 좌표 정보를 얻어 낼 수 있다. 원자의 3차원 좌표 정보는 분자의 전체적인 모양과 구조를 이해하는데 유용한 정보이다. 하지만, 분자의 구조를 좀 더 완벽히 이해하기 위해서는 원자 레벨의 좌표 정보 보다는 좀 더 높은 차원에서의 구조 정보가 필요하다. 특히 분자의 구조를 예측하거나, 분자들 사이에 결합 관계를 예측하기 위해서는, 원자 레벨의 정보만으로는 필요한 모든 정보를 얻을 수 없다. 이러한 경우, 분자의 2차원 또는 3차원 구조 요소 (structural elements)가 더욱 좋은 정보를 제공해 줄 수 있다. Protein 분자의 경우. 이미 3차원 좌표 정보를 이용해서, 2차원 구조 요소를 알아내는 자동화된 방법이 알려져 있다. 그러나 RNA의 경우 protein에 비해 알려진 결정 구조가 적기 때문에. 아직까지 2차원 구조 요소나 3차원 구조 요소를 알아내는 자동화된 방법이 알려져 있지 않다. 따라서, 이제까지는 RNA의 구조 요소를 알아내기 위해, 사람이 직접 RNA분자의 3차원 좌표 정보를 분석함으로써 많은 시간과 노력이 필요했다. 이 때문에, 우리는 RNA의 원자들의 3차원 좌표 정보를 이용해서, 2차원 구조요소와 3차원 구조 요소 정보를 자동화된 방법으로 밝혀내는 알고리즘을 개발하였다. 우리는 분자를 구성하고 있는 원자들의 3차원 좌표 정보를 Protein data bank (PDB)에서 가져왔다. 우리의 알고리즘은 PDB file형태의 데이터라면 protein-RNA 복합체나 RNA 분자 모두에서 RNA의 2차원 구조 요소나 3차원 구조 요소를 얻어낼 수 있다. 우리의 연구는 RNA의 원자레벨의 3차원 좌표 정보를 이용해서 RNA의 구조 요소를 뽑아내는 첫 번째 시도로, 우리의 알고리즘을 통해 얻어진 구조 정보는 RNA의 구조 예측 연구나. protein-RNA complex의 결합 예측 연구에 많은 도움을 줄 수 있으리라 기대된다.
본 논문에서는 동작 비디오를 분석하고 이를 3차원 캐릭터 애니메이션으로 생성하는 방법을 제시한다. 비디오에서의 사람의 동작 인식에서는 OpenPose를 사용하여 사람의 몸 keypoints를 추적해 2차원 위치 좌표로 얻는다. 3차원 캐릭터 애니메이션으로 생성하기 위해 Deep-Learning을 사용하여 2차원 위치 좌표를 3차원 위치 좌표로 변경한다. 캐릭터 스켈레톤에 적용하기 위해 3차원 위치 좌표를 회전값으로 변환하고 그 회전값을 캐릭터 스켈레톤 좌표에 맞게 변환한다. 비디오의 사람의 동작과 유사한 3차원 캐릭터 애니메이션을 생성하는 방법을 제안하고 적용 결과를 제시한다.
이 연구에서는 측지 측량 분야의 GPS 사용자들이 해외 기관에서 제공하는 온라인 자료처리 서비스를 이용해 측점의 정밀좌표를 손쉽게 획득할 수 있도록 여러 기관에서 운영 중인 온라인 자료처리 서비스 간의 성능을 비교하였다. 온라인 GPS 자료처리 서비스 간의 성능비교를 위해 APPS, CSRS-PPP, AUSPOS 그리고 OPUS를 이용해 국내외 상시관측소 7곳의 좌표를 산출하였고, IERS와 국토지리정보원에서 제공하는 고시좌표와 비교하여 정확도를 분석하였다. 국외 상시관측소를 이용한 분석에서는 평균 9.3mm의 수평좌표 정확도에서 APPS, AUSPOS, OPUS, CSRS-PPP의 순서로 정확도가 높은 것으로 나타냈다. 국내 관측소의 경우 국외 분석사례와 유사하게 AUSPOS, APPS, OPUS, CSRS-PPP 순서로 높은 정확도를 보인 반면, 수평좌표 정확도는 평균 37.6mm를 기록하였다. 또한 국내 결과는 국외 결과보다 평균 3cm 큰 3차원 좌표오차를 보였으며, 북쪽 방향으로 약 3cm의 편의가 존재함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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