초소형 무인항공기를 기반으로 대상영역에 대한 공간정보를 신속하게 자동으로 획득할 수 있는 긴급 매핑 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 사용자가 초소형 무인항공기 운용이나 사진측량에 대한 전문지식이 없어도 쉽게 사용할 수 있게 설계되었다. 항공 데이터 획득을 위해 디지털 카메라, GPS/IMU, 센서 통합 및 동기화를 담당하는 제어보드가 탑재된 초소형 무인항공기 시스템을 구축하였다. 또한, 항공부분의 운용을 지원하는 비행계획 수립 소프트웨어와 획득된 데이터의 품질을 평가하여 선별하고, 영상 매칭, 지오레퍼런싱, 정사영상 생성과 같은 일련의 과정을 고속 자동으로 수행하는 소프트웨어를 개발하였다. 본 시스템을 적용하여 $400m{\times}300m$ 크기의 대상지역에 대해 획득된 3cm 해상도의 57장 영상을 고속으로 자동처리하여 30분 이내 개별정사영상으로 생성할 수 있었다.
최근, u-GIS 환경에서 다양한 지오센서 (Geosensor)의 활용으로 수집되는 공간 데이터의 양이 급증하면서 대용량 공간 데이타의 효율적인 검색을 위한 공간 인덱스의 중요성이 높아지고 있다. 특히, 공간 데이타의 검색 성능을 높이기 위해 R-Tree를 기반으로 한 공간 인덱스에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존 연구는 R-Tree에서 노드 사이의 겹침이나 트리의 높이를 줄임으로써 어느 정도 검색 성능을 향상시켰지만 트리 순회(tree traversal)에서 발생하는 불필요한 노드 접근 문제를 효율적으로 해결하지 못하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 대용량 공간 데이타의 효율적인 검색을 위한 매핑 기반 R-Tree인 MR-Tree(Mapping based R-Tree)를 제안한다. MR-Tree는 R-Tree 순회 없이 리프 노드를 직접 접근하도록 하는 매핑 트리를 이용함으로써 검색 성능을 향상시킨다. 매핑 트리는 데이타 공간을 차원에 따라 반복적으로 분할한 각 파티션(Partition)과 연계되는 R-Tree 리프 노드의 MBR과 포인터를 이용하여 구성된다. 특히, MR-Tree는 기존 R-Tree에 큰 변경없이 구현이 가능하고, 다양한 R-Tree 변형에도 쉽게 적용할 수 있으며, 또한 매핑 트리를 메인 메모리에 상주시킴으로써 검색 시간을 단축시킬 수 있다. 마지막으로 실험을 통해 기존 인덱스보다 MR-Tree 성능의 우수성을 보였다.
공간정보의 폭발적 증가와 공간정보 활용 기술의 발전으로 국토의 비교우위를 유지하기 위한 공간정보와 도시계획 및 부동산 정보 융복합 수요가 증가하고 있다. 본 논문에서는 국토 경쟁력 강화를 위해 필요한 융복합 공간정보의 장래 국토공간 계획 및 이용 활용도를 전망해 보았다. 이를 위해 국토, 주택분야 공기업인 한국토지주택공사(LH)의 장래 2029년까지 6대 분야별 미래사업을 도출하였다. 또한 문헌조사를 통해 도출한 7종의 융복합 공간정보의 미래사업 분야별 활용도를 설문조사하여 국토주택개발 분야의 미래 활용을 분석해 보았다. 분석결과 3D, 모바일 데이터, 정형 빅데이터, 지오센서, 참여형 공간정보 순으로 활용도가 높은 것으로 나타났고, 사업분야에서는 도시 및 지역개발이 활용도가 높은 것으로 나타났다. 미래 융복합 공간정보 활성화를 위해서는 토지이용 이외에 해양이용, 연안이용, 지하공간 등 균형있는 국토이용 공간정보의 구축이 필요한 것으로 나타났다.
심지층 특성화 기술 확보에 필요한 자체 기기 개발의 일환으로 철재 케이싱이 설치된 시추공에도 적용가능한 공곡검층기 K-DEV를 설계하고 500 m 깊이 용 시작품을 개발하였다. K-DEV는 디지털 출력을 제공하고 이미 성능이 입증된 센서들을 장착하며, 기존에 국내에서 사용하는 윈치시스템과 호환성을 갖추도록 설계되었다. K-DEV 시작품은 외경 48.3 mm 비자성 스테인레스강 하우징을 채용했으며 실험실 내에서 20 MPa까지의 방수 시험, 그리고 1 km 깊이 시추공에 삽입하여 내구성 시험을 거쳤다. 시작품을 이용해 600 m 깊이까지의 하향 및 상향 연속 검층을 수행하여 작동의 안정성 및 자료의 반복성을 확인하였다. 철재 케이싱이 설치되어 있는 시추공내에서 방위각 결정에 필수적인 자이로 센서로 K-DEV 시작품에서는 고정밀도 MEMS 자이로스코프를 채택하였다. 여기에 가속도계 자료와 각속도 자료를 융합하고 무향 칼만 필터링(Unscented Kalman Filtering)을 통해 최적화 함으로써 정확한 궤적 추적을 수행하는 알고리듬을 고안하였다. 시험 시추공에서 K-DEV 시작품과 상업적 기기와의 비교 검층을 통해 서로 매우 근접한 결과를 얻었다. 특히, MEMS 자이로 센서의 시간에 따른 drift에 의한 오차 누적 문제는 검층 전 후에 정두에서 동일한 방향으로 위치한 정지 상태에서 측정한 자료로부터 각속도를 보정함으로써 해소될 수 있으며, 철재 케이싱이 설치된 시추공에서의 공곡검층이 나공 상태에서의 결과와 거의 동일한 궤적 추정 결과를 제공함을 확인할 수 있었다. 이러한 시작품 적용 결과로서 K-DEV 개발의 방법론, 시작품의 안정성 및 자료의 신뢰성을 확보하였다고 판단된다.
오픈소스 기반의 소프트웨어 개발 방법은 원시코드가 공개되어있기 때문에 개발비용이 저렴하며, 개발이 용이하다. 본 연구에서는 GeoFOSS를 기반으로 도시 내 지상시설물 관리를 위한 기본적인 GIS 기능뿐만 아니라 USN 센서에서 취득되는 각종 자료를 공간정보 상에서 처리하는 u-GIS 기능을 개발하였다. GeoFOSS를 사용하여 시스템을 구축할 경우 초기 GIS 소프트웨어 구입비용이 거의 소요되지 않아 경제적인 시스템 구축이 가능하였고, 상용 GIS 소프트웨어에서 지원하는 대부분의 기능을 구현할 수 있어 성능 측면에서도 상용제품에 비해 전혀 뒤지지 않으며, 국제 표준을 엄격하게 따를 수 있어 향후 발생할 수 있는 유지보수나 시스템 확장에 용이하고, 타 시스템과 의 상호 운용성을 확보한 시스템 개발이 가능하였다.
짧은 보강재를 적용한 강성벽 일체형 보강노반의 시공 중 거동에 대하여 고찰하고 안정성을 평가하였다. 우선 시공하중 상태에서 안정성이 확보될 수 있는 최소보강재 길이에 대한 이론적 고찰을 수행하고, 기존 설계기준 적용 보강재 길이(70%, 0.70H)와 짧은 보강재(35%, 0.35H) 및 장 보강재를 혼용하는 보강재 설치 패턴에 대한 경제성을 비교하였다. 높이의 30%(0.30H), 35%(0.35H), 40%(0.40H) 적용 보강노반의 시공 중 안정성을 검증하기 위하여 실물 단선용 철도노반 높이*폭*길이(5m*6m*20m)에 대한 현장시공을 실시하였다. 총 51개의 센서를 노반 내부 및 보강재에 설치하여 침하, 배부름 및 응력 변화를 확인하였다. 이를 통하여 짧은(0.35H, 높이의 35%) 지오그리드를 적용한 보강노반의 변형 및 발생 응력수준이 시공 중 안정성을 확보할 수 있는 허용범위 이내인 것을 확인할 수 있었다.
국내 산업단지에서 배출되는 대기오염물질의 모니터링을 위해 굴뚝원격감시시스템이 운영되고 있으나 대상 시설이 한정적이어서, 시스템이 설치되지 않은 시설은 단속 요원이 직접 모니터링 및 단속을 수행하고 있다. 그래서 효율적인 산업단지에서 배출되는 대기오염물질의 모니터링을 위해 다양한 센서를 활용한 연구들이 수행되고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 초분광센서로 측정할 수 있는 분광복사량을 활용하여 대기오염물질 중 이산화질소의 농도를 추정할 수 있는 공식을 개발하고 검증하였다. 농도 추정식 개발을 위해 다양한 농도의 이산화질소를 대상으로 태양천정각, 관측천정각, 상대방위각을 다르게 하여 분광복사량을 관측하였다. 관측된 분광복사량에서 특정 파장 간의 값의 차이를 흡수 깊이로 하였으며, 흡수 깊이와 이산화질소 농도와의 관계를 이용하여 농도 추정식을 개발하였다. 그리고 개발된 농도 추정식들의 검증을 위해 이산화질소와 아황산가스가 혼합된 가스를 대상으로 측정한 분광복사량을 이용하였다. 그 결과, 추정식의 형태에 따라 결정 계수와 RMSE가 0.71~0.88, 72~323 ppm으로 나타났으며, 지수 형태의 농도 추정식의 결정 계수가 가장 높게 나타났다. 추정식의 형태에 따라 농도의 변화에 따른 추정 농도의 정확도가 일정하지 않지만, 향후 농도 추정식의 고도화가 이루어진다면 초분광 센서를 활용하여 산업단지 배출되는 이산화질소의 모니터링에 사용 가능할 것으로 판단된다.
영상 기반 3차원 복원은 실세계 객체의 형태와 색상을 복원하는 것이며, 실내외 환경과 목적에 맞게 영상 센서를 이동플랫폼에 탑재하여 측위 및 매핑의 목적으로 활용한다. 지하공간 사고 발생의 증가로 지하공간 정보의 위치 정확도 문제가 제기되고 있으며, 관로형 지하시설물 내부에서 취득된 영상데이터로부터 3차원 위치 결정과 동시에 내부 손상 등을 파악할 수 있다는 장점으로 영상 기반의 위치 추정 연구가 수행되어오고 있다. 본 연구에서는 관로형 지하시설물 내부에서 취득한 영상과 기준데이터를 함께 사용하여 영상 기반으로 시설물의 3차원 형상을 복원하는 연구를 수행하였다. 스테레오 카메라를 탑재한 무인이동체 시스템을 구성하고, 입구와 출구에 기준데이터가 배치된 관로형 지하시설물 내에서 데이터를 영상 데이터를 취득한다. 취득한 데이터와 기준데이터를 함께 사용하여 지오레퍼런싱 된 3차원 형상으로 복원한다. 복원된 결과의 정확도를 위치와 길이를 통해 검증하였으며, 위치는 20-60 cm의 정확도로 결정되었고 길이는 약 20 cm의 정확도로 추정된 것을 확인하였다. 영상 기반 3차원 복원 방법을 통해 관로형 지하시설물의 위치, 선형을 효과적으로 갱신할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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