이탈리안 라이그라스의 염해반응에 대한 기초 자료를 얻고자 NaCl의 8개 농도에서 14개 품종(2배체:7 4배체:7)의 발아율과 유묘건물중, 엽록소 및 유리 proline함량을 조사하였다. 1. 발아율은 NaCl 300mM 이상에서 크게 감소하였으며 대조구에 대한 50%의 발아감소 NaCl농도는 344mM이었다. 2배체품종은 4배체품종보다 감소 정도가 컸으며 NaCl의 농도가 높을수록 발아율에 대한 품종들의 차이가 크게 나타났다. 2. 지상부 건물중은 NaCl 166mM에서 대조구에 대한 50%의 감소율을 보여 발아기보다 유묘기에 NaCl에 대한 영향이 더욱 컸는데, 품종들의 발아율과 지상부 건물중과는 상관관계가 없었다. 3. 지하부 건물중은 NaCl농도가 높아질수록 감소 정도가 커서 NaCl 148mM에서 50%의 감소가 나타났으며, 품종들의 지상부 건물중과 지하부 건물중은 유의적인 상관관계가 있었다. 4. 지상부 건물중과 지하부 건물중은 NaCl의 각 농도에서 2배체가 4배체보다 높았다. 5. Total 엽록소 함량은 NaCl농도가 높아질수록 증가하였는다 엽록소 a가 엽록소 b보다 함량이 더욱 증가하였으며, 엽록소 a는 4배체가 2배체보다 높았으나 엽록소 b는 2배체가 4배체보다 높았다. 품종들의 엽록소 a함량과 지상부 건물중과는 NaCl 150mM 이상에서 높은 상관관계가 인정되었다. 6. 유리 proline함량은 NaCl처리에 의하여 현저히 축적되었는데 2배체와 4배체 사이에는 별다른 차이가 없었으며, 품종들의 지상부 건물중과도 상관관계가 없었다.
본 논문은 상용 모바일 네트워크를 이용하여 원거리에서 무인항공기를 운용하기 위한 복수의 클라이언트용 관제 시스템을 설계하고, 구현한 시스템의 성능 시험에 관하여 기술하였다. 이동통신망을 통한 원거리 접속을 위해 상용 M2M 모듈이 내장된 데이터 송수신 모뎀을 제작하였고, 데이터베이스가 연결된 중앙 서버를 구축하여 무인항공기로부터 수신되는 비행 및 영상 데이터를 실시간으로 저장하고 지상관제시스템으로 전송할 수 있게 하였다. 지상관제시스템은 중앙관제용, 지상관제용, 스마트폰용으로 제작하여 사용 목적에 따라 운용하도록 구현하였다. 구축한 시스템으로 성능 시험을 실시하여 데이터의 지연 시간과 영상수신율, 클라이언트 상태를 측정하였고, 비행 시험을 통해 고도에 따른 모바일 네트워크 모뎀의 통신 구현 가능성도 확인해 보았다.
현재 자연동굴을 대상으로 한 측량은 간이평판측량과 기록지측량의 두 가지 방법을 사용하고 있다. 이러한 방법을 통해 작성된 도면은 2차원이며, 간이평판과 기록지를 이용하기 때문에 전체 단면 및 모든 생성물들의 정확한 제원 파악이 어렵다. 이에 본 연구에서는 세계자연유산으로 등재된 용암동굴 중 당처물동굴(천연기념물 제 384호)을 대상으로 지상라이다와 고해상도 카메라를 활용하여 3차원 공간정보를 구축하였다. 또한 구조 분석, 단면 분석, 형태 분석, 생성물 분석을 통해 변형 및 변화 탐지의 기초데이터로써 3차원 공간정보의 활용가능성을 제시하였다.
본 논문에서는 지상라이다를 사용해 구조물을 측정한 점군데이터가 갖는 중복성을 피하고, 목표 구조물외에 불필요한 정보의 수를 감소시키도록 하는 점군데이터의 무손실 압축 기법을 제안한다. 제안된 방법을 적용하기 위해, 호프 변환을 이용하여 구조물과 지상라이다의 수평방향 사이의 각도를 찾아, 이를 점군데이터의 회전 변환에 적용하였다. 이로써 x축에 평행하도록 구성된 점군데이터에 대한 y좌표의 중복성은 기존의 데이터보다 많아지고, 따라서 압축률도 향상시킬 수 있다. 추가로, 불필요한 데이터를 찾아 정보량을 감소시키는 방법을 적용한다. 하나는 점군데이터를 데시메이션하는 것이고, 다른 하나는 목표 구조물이 갖는 y좌표의 범위를 찾아 목표로 하는 범위내 점군데이터만 추출하는 것이다. 제안한 방법은 실험을 통해 압축률이 향상되었음을 확인할 수 있다. 또한, 별도의 추가 정보 없이 점군데이터의 위치 정보만으로 데이터를 압축할 수 있고, 이 압축알고리듬으로 처리속도를 높일 수 있다.
지상라이다는 구조물과 자연사면의 거동이나 변화를 모니터링 할 수 있는 고정밀 측위기술이지만 측위자료를 대상으로 한 분류작업(지표면과 식생 또는 구조물과 식생)은 주관적인 수작업에 의존하게 된다. 그 결과 다양한 지형지물이 혼재해 있는 지표특성으로 인해 자료분류의 신뢰도는 떨어지며, 작업시간은 길어지는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 지표면(식생 등)의 변화탐지 모니터링을 위한 주요한 지표로 사용되는 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)를 이용하여 피복을 분류하고 그 결과를 지상라이다 자료와 융합하여 항목별로 분류하는 기법을 개발하였다. 개발기법을 적용한 결과, NDVI 자료는 항목 간 경계지점에서 0.003%의 오(誤) 분류가 있었으나 약 94%의 융합 정확도를 나타내었고 기존의 수작업에 비해 자료처리 시간이 짧아지며 정확도가 높아져 다양한 분야에 활용도가 높아질 것으로 판단된다.
국내에서 데이터 방송 표준으로 위성 방송은 DVB-MHP를 케이블 방송은 OCAP을 지상파 방송은 ACAP을 채택함에 따라 데이터 콘텐츠의 재사용이 어렵다. 본 논문에서는 이와 같은 문제들을 해결하기 위하여 데이터 방송 콘텐츠 개발을 위한 미들웨어 독립적인 클래스 라이브러리를 설계하고 구현하였다. 애플리케이션과 상이한 미들웨어 사이에서 중계 역할을 할 수 있는 클래스 라이브러리를 정의하기 위해 표준 라이브러리 개발 방법을 활용하고 각 미들웨어 API를 분석하였다. 분석 내용을 바탕으로 내부에 변환 처리 모듈을 포함한 클래스들을 정의함으로써 미들웨어별 라이브러리와 연결이 가능하도록 하였으며 구현한 클래스 라이브러리의 검증을 위하여 테스트 콘텐츠를 구현하여 기존의 콘텐츠와 비교 분석 하였다. 이와 같은 미들웨어 독립적인 클래스 라이브러리를 통한 콘텐츠 개발은 데이터 콘텐츠의 재사용을 용이하게 해주며 각 미들웨어에 대한 개발자의 지식 습득의 부담을 줄여줌으로써 보다 양질의 콘텐츠를 개발할 수 있는 환경 조성이 가능하도록 해준다.
제방선 지도화는 하천지역의 환경보호와 하천 범람 방지, 그리고 하천 개발에 있어 매우 중요하다. 라이다(LiDAR)와 항공 정사영상(aerial ortho-image)과 같은 원격탐사 데이터의 활용은 대상 지역에 접근하지 않고도 대상 지역에 관한 지형 정보를 얻을 수 있다는 점 때문에, 하천 지도화 작업에 효율적이다. 라이다 자료는 얕은 물을 관통하는 능력과 높은 수직 정확도 때문에 하천구역 지도화 작업에 활용되어 오고 있다. 영상자료의 활용 또한 영상처리 기법을 이용하여 여러 특징들을 추출할 수 있다는 점 때문에 하천 지도화 작업에 효율적이다. 본 논문에서는 라이다와 항공 정사영상을 각각 활용하여 3차원 제방선 지도화 작업을 수행하였다. 그리고 지상 실측정보들을 통해 두 자료로부터 추출된 제방선들의 정확도를 측정하고, 두 측정 결과들을 비교한다. 통계적인 결과에서 나타나듯이 라이다를 활용하여 추출된 3차원 제방선이 항공 정사영상을 활용하여 추출된 3차원 제방선에 비해 수평 및 수직 정확도가 훨씬 더 높다는 것을 보여준다.
기후변화에 따른 대규모 토양유실에 대한 토양관리 및 적절한 대책이 수립되어야 하나 현재까지 토양침식 실측자료 및 정책을 뒷받침할 연구가 전무한 실정이다. 이에 본 연구는 유역규모에서 토양침식의 정량적 분석을 위하여 실시간 측정 장치인 스마트센서를 개발하였고 실제 지형을 정밀하게 표현하는 지상라이다를 활용하여 비교 및 검증하였다. 스마트 센서는 초음파센서, 강우계, 태양열전지, RTU 및 CDMA 무선통신망 등으로 구성하였고 30분 간격으로 토양침식변위를 정량적으로 파악할 수 있게 하였다. 연구결과 2013년 8월 22일부터 10월 11까지 측정된 라이다와 초음파센서의 토양침식깊이의 상관관계는 0.9182이었다. 또한 라이다의 토양침식깊이(mm)와 토양침식량(m3)의 상관관계는 하부 영역에서 0.9063, 상부영역에서 0.9868이었다. 향후 스마트센서의 추가자료 확보, 설치 위치 최적화 및 자료 보정이 수행되어 유역규모에 설치된다면 토양보전 및 관리 체계의 기초자료로 양질의 자료를 제공하리라 판단된다.
기존에는 지형에 대한 3차원 공간정보 구축을 위해 주로 토털스테이션을 이용한 현황측량, 원격탐사, GNSS(Global Navigation Satellite System) 등의 방법이 주로 활용되어 왔다. 하지만 토털스테이션이나 GNSS는 대상지에 접근과 많은 관측을 요구하기 때문에 작업효율과 경제성이 떨어지며, 항공사진이나 인공위성영상은 지형의 3차원 형상을 취득하기 어렵다는 단점이 있다. 지상 LiDAR(Light Detection And Ranging)는 측정 대상물에 무수히 많은 레이저를 주사하여 X, Y, Z 좌표와 형상에 대한 정보를 얻을 수 있으며, 자료처리의 자동화가 가능한 장점이 있다. 본 연구에서는 지상 LiDAR를 이용하여 사면의 변위를 검출하고자 하였다. 연구대상 사면 3개소를 선정하고, 2016년과 2017년에 대상 사면에 대한 자료를 취득하였으며, 자료 처리를 통해 경사면의 형상과 단면에 대한 데이터를 생성할 수 있었다. 또한 생성된 데이터의 중첩분석을 통해 효과적으로 사면의 변위가 0.1m 이내임을 파악함으로써, 위험사면의 관리를 위한 지상 LiDAR의 활용 가능성을 제시하였다. 향후 주기적인 데이터 취득 및 분석이 이루어진다면 지상 LiDAR를 이용한 방법은 효과적인 위험사면 관리에 기여할 것이다.
As the applications of 3D GIS rapidly increase, the need for acquisition and continuos update of urban models is increasingly emphasized. Particularly, building models has been considered as the most crucial component of urban models. Many researchers thus have focused on building extraction from mainly aerial photos or airborne LIDAR data but so far mostly failed to achieve satisfactory results in terms of both completeness and precision because of the intrinsic limitation of the sensory data themselves. Therefore, instead of the airborne sensors, we utilize a terrestrial LIDAR to generate precise and complete building models. This paper presents the overview of the sensors for data acquisition, describes data processing methods for building modelling from the acquired data and summerizes the experimental results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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