지리정보시스템(GIS)은 경제발전, 환경보전, 도시계발 등에서 중요한 역할을 하고 있다. 지리정보시스템에서 빈도높게 측정되고 있는 것은 LiDAR(고정밀 항공 레이저 측량기술) 데이터로써 높은 위치정확도를 지니며, 데이터의 취득시 바로 지상좌표를 취득함으로써 좌표의 변환이 필요 없기 때문에 좀더 빠르게 데이터를 처리할 수 있는 장점을 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 LiDAR의 자료와 구글어스 등과 같이 2차원 영상을 획득한 경우, 3차원의 LiDAR 데이터를 2차원에 매핑시키는 방법을 연구하였다. 2차원 영상의 기준점을 정확하게 파악하는한 3차원의 LiDAR 데이터와 정확하게 일치하는 것으로 확인되었다.
최근 LiDAR데이터를 이용한 3차원 위치 정보와 지표면 속성정보를 취득하는 연구가 많이 진행되고 있다. LiDAR 데이터는 높은 위치정확도를 지니며, 데이터의 취득시 바로 지상좌표를 취득함으로써 좌표의 변환이 필요 없기 때문에 좀더 빠르게 데이터를 처리할 수 있는 장점을 가지고 있다. 본 연구에서는 LiDAR 데이터만을 이용하여 수치지도의 가장 많은 부분을 차지하는 도로, 건물, 등고선을 제작하여, 기존 수치지도와 정확도를 비교함으로서 LiDAR 데이터만을 이용한 수치지도제작의 가능성을 평가하였다.
비측정용 사진기로 촬영된 사진으로부터 수치화상처리기법과 컴퓨터를 이용하여 3차원 좌표 및 정보를 추출하는데 있어서는 해결해야 할 과제들이 뒤따르게 된다. 따라서 본 연구에서는 수치사진화상을 얻기위한 비측정용 사진의 스캐닝 방법, 스캐닝 시에 발생하는 기하왜곡의 보정방법, 각 화소에 해당하는 3차원 지상좌표 추출을 위한 공간교차이론의 효율적 적용기법 등을 연구하고 실제 적용을 통하여 제시된 기법의 유효성을 검증할 수 있었다.
전파 고도계는 비행체의 직하방으로 펄스를 발사하고 펄스의 왕복 도달 시간을 거리로 환산하여 고도를 탐지하는 시스템으로써, 이착륙하는 항공기가 지면에 충돌하는 것을 방지함은 물론, 위성에 탑재되어 전 지구 해수면의 고도를 수 mm의 정밀도로 관측하기도 한다. 그러나 전파 고도계는 넓은 swath 내의 모든 데이터를 취득하여 이의 평균치로 고도를 측정하기 때문에 해수면과 같이 편평한 지역에서는 정밀 고도 추출이 가능하지만, 지면과 같이 변화가 심한 지형에서의 고도 탐지가 어렵다는 한계가 있다. 이러한 한계를 개선하기 위하여 본 연구에서는 지표면의 고도뿐만 아니라 3차원 위치 좌표까지 효과적으로 추출할 수 있는 간섭계 레이더 고도계 (Interferometric Radar Altimeter, IRA) 신호처리 알고리즘을 제안하였다. 이 방법은 세 개의 센서를 이용한 레이더 간섭기법 (Synthetic Aperture Radar Interferometry, InSAR)을 통하여 비행체로부터 최근거리에 위치하고 있는 타겟의 3차원 지상 좌표를 정밀하게 추출하는 신호처리 기법이다. 본 연구에서는 제안된 신호처리 기법의 정밀도를 분석하기 위하여 약 3,500여 개의 포인트 타겟을 설정하고, RAW 데이터 시뮬레이션 및 70회의 정밀 좌표 추출 시뮬레이션을 수행하였다. 추출된 좌표와 포인트 타겟 간 오차의 평균과 표준편차, Root mean square errors (RMSEs)를 계산하였고, 이러한 결과로부터 IRA 처리 기법의 좌표 추출 정밀도를 분석하였다. 관측 결과 오차의 평균은 x, y, z 방향으로 각각 -0.40 m, -0.02 m, 4.22 m 이며, 오차의 표준편차는 3.40 m, 0.30 m, 4.60 m, RMSE는 각각 3.40 m, 0.30 m, 6.20 m 로 나타났다. y축 방향으로의 오차는 다른 방향에 비해 매우 작았으며, 이는 간섭기법의 정밀도가 높기 때문이다. 이러한 결과는 고도만을 파악할 수 있었던 기존 전파 고도계의 한계를 넘어 제안된 IRA 처리 기법으로 정밀하게 지표면의 3차원 위치를 추출할 수 있음을 지시한다.
지상라이다에 의한 건물 실내 모델링을 구축하고 정확도를 분석하기 위해 제원이 다른 2개의 지상라이다를 실험지역에 적용하였다. 본 연구는 실내 공간 모델링을 위해 스캐닝 된 점군 단위에 대하여 3차원 정합 시 다량의 기준점 획득이 어려운 환경 하에서 (1) 점군 단위별 구조물 좌표계로 변환하여 처리한 경과와 (2) 점 군간 상호 정합 후 기준점에 의한 일괄 좌표변환 결과와의 편차를 비교하였다. 실험결과, 제원에 다르더라도 공통적으로 점군 정합 후 일괄처리 결과가 점군 단위별 변환 후 정합한 방법보다 오차의 크기, 분포가 적게 나타나고 있음을 확인하였다.
위성의 지향 정밀도에 영향을 주는 요소로 정밀한 자세명령을 생성해 주어야 하는데, 정밀 자세 명령을 생성하기 위해서는 기준좌표계를 잘 결정해야 한다. 저궤도 위성의 기준좌표계는 GPS위성으로부터 수신한 위성의 위치와 속도 및 시각 정보로부터 기준 시각의 좌표계를 생성하게 된다. 정지궤도 위성의 경우에는 GPS 위성을 사용하기 어려우므로 계속 지상에서 궤도 정보를 올려주거나 탑재 컴퓨터에 궤도전파기나 궤도 결정 알고리즘을 탑재하여 위성의 궤도 정보를 계산하게 된다. 본 연구는 정지궤도 위성의 궤도정보 요구사항을 분석하고 이를 만족하는 궤도전파기/궤도 생성 알고리즘의 개념 설계를 목적으로 한다. 먼저 저궤도위성에서 사용한 방법으로 GPS 위성으로부터 수신한 궤도 정보를 바탕으로 내부 탑재 궤도전파기를 사용하여 실제 궤도 정보가 이용되는 시간까지 궤도 정보를 전파하여 기준좌표계를 생성하는 방법을 검토하였다. 그 다음 기존의 정지궤도 위성에서 사용한 탑재 궤도 전파기/궤도 결정 알고리즘을 검토하고 새로 개발하는 정지궤도 위성의 특성을 고려하여 궤도 정밀도 요구사항을 분석하고 이를 만족하는 탑재 궤도 전파기를 설계하였다. 마지막으로 시뮬레이션을 통해 요구조건 만족과 설계 결과를 검증하였다.
지상사진으로 3차원 대상물에 대한 모든면의 절대좌표를 구하기 위해서는 최소 세쌍 이상의 모델이 필요하게 된다. 본 연구에서는 거울을 영상매개체로 이용하여 한쌍의 입체모델을 촬영하므로서 대상물의 모든면에 대한 3차원 좌표를 분석할 수 있는 기법을 연구하였으며, 거울면의 왜곡을 보정하기 위한 오차보정함수를 도입하여 거울영상기법의 정확성과 효용성을 증진시키는데 목적이 있다. 거울평면 방정식을 이용하여 거울에 투영된 점을 실제대상물상의 동일점으로 변환한 결과 X좌표의 오차가 가장크게 나타났으며, Y, Z좌표에서는 1mm 정도의 절대좌표오차를 나타내었고, 좌우거울의 보정함수를 도입하여 거울에 의한 왜곡을 보정하므로서 근거리 사진측량의 기대정확도에 만족됨을 알 수 있었다.
오늘날과 같이 산업사회의 급격한 발달로 인하여 토지의 재산적인 가치가 높게 평가되면서 국민들은 토지에 대한 정확하고 다양한 정보제공을 요구하고 있다. 그러나 우리나라는 토지조사사업으로 작성된 지적공부를 현재까지 사용하고 있으나 토지이동에 따른 지적경계의 변동과 지적도면이 변질되고, 신축과 훼손이 심해져서 지적도의 경계선과 지상경계선의 불일치로 토지분쟁을 유발하여 대국민관계에 불신을 초래하고 있는 것이 사실이다. 그러나 아직까지 정확한 해결방안을 찾지 못하고 있는 것이다. 그러므로 본 연구에서는 현행 지적공부의 문제점인 경계불부합을 효율적으로 정리할 수 있는 방안을 위해서 지상경계를 TS측량방법을 이용하여 필지별 면적과 경계점간 거리의 변화를 측정하여 도시지역과 농촌지역에 관한 도상 경계와 지상경계를 분석하여 문제점을 해결할 수 있는 방법으로 지상경계위주의 좌표로 등록하여 정리하는 것이 효율적인 방법임을 제시하였다.
CCD 카메라 스캐너에 의한 지상사진의 스캐닝에 있어서 발생하는 기하학적 왜곡을 외부표정요소를 이용하여 수치적으로 보정하는 기법을 제시하였다. 먼저 CCD 카메라 스캐너의 외부표정요소를 구한 후, 이를 이용하여 수치화상의 전 화소에 대응하는 사진좌표를 구하였다. 얻어진 사진좌표와 수치화상 데이터 값으로부터, 거리의 역에 따른 가중평균법을 적용하여 X 및 Y좌표 0.05mm 마다의 스캐닝 왜곡이 보정된 화상을 작성할 수 있었다. 검사점의 보정화상좌표와 실측사진좌표를 비교하여 스캐닝 기하학적 왜곡 보정화상 작성기법의 유효성을 검증할 수 있었다.
모바일 매핑시스템 (Mobile Mapping Systems)에 장착된 카메라로부터, 3차원 데이터를 취득시, 취득된 3차원 데이터의 정밀도를 결정하는 중요한 요소 중 하나는 IMU/GPS와 카메라 좌표계간의 상대적인 위치(lever-arm)와 자세(bore-sight) 얼라인먼트이다. 기존 연구는 지상기준점(GPS)을 통하여 카메라의 절대표정을 계산하기 때문에, 하나의 좌표계 (GPS 좌표계) 상에서 이 얼라인먼트가 이루어진다. 이 방법은 GCP을 기본적으로 필요로 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 GCP가 필요하지 않고, 연관성이 없는 카메라 데이터와 IMU/GPS 데이터를 통하여 이 두좌표계 간의 얼라인먼트를 계산하는 수학적 모델링을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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