3차원 국토환경의 디지털기반의 가시화는 국토계획 및 통신설비계획, 철도건설, 건축, 입체적인 도시공간정보시스템 구현, 안전 및 방재 등에서 많은 필요와 그 중요성이 크게 부각되고 있다. 현재 국가지리정보 사업으로 완성된 2차원적인 지도정보와 시설정보를 3차원의 도시공간으로 재현하기 위하여 기존의 등고선을 이용한 DEM 방식은 많은 한계를 가지고 있으며, 특히, 철도와 같은 노선 폭이 좁고 길이가 길어서 궤적 관리가 어려운 작은 구조물의 경우에는 그 고도모델이 무시되기 쉬우므로, 레이져 측량기술을 이용한 공간대상물에 대한 높은 정확도 취득이 크게 필요한 실정이다. 최근에는 레이져 측량기술과 GPS를 결합한 고밀도 고정도의 높이 값을 얻을 수 있는 LiDAR Data의 획득으로 그러한 한계를 극복하고 있는 추세이다. 비교적 LiDAR 관련 연구가 활발한 해외 선진기술을 연구하고 우리 실정에 적합한 3차원 지형 및 철도시설의 분석이 가능하도록 데이터의 생성기법 및 알고리즘을 개발하여 3차원 공간에서의 최적의 노선관리가 가능하도록 하였다. 이를 위하여 LiDAR Data를 중심으로 하는 높이 값을 DEM으로 변환하고, 디지털 영상의 매칭 및 정확도 평가 등을 통한 벡터와 래스터의 실시간 통합 및 전환으로 장거리 노선에서의 3차원 철도 모델의 생성을 통한 추적관리가 가능하도록 하였다.
위성으로 취득되는 영상이 원천적으로 가지게 되는 기하적, 물리적인 왜곡을 제거하기 위해서는 보정 과정이 필요하다. 기하 보정 방법에는 시스템 기하보정과 지상기준점을 이용한 기하보정 방법이 있는데, 본 논문에서는 지상기준점을 이용한 보정 방법에 대해 기술하고 TIN 단위로 기하보정하는 방법을 제안한다. 영상과 지상기준점과의 수학적인 상관 관계를 이용하여 왜곡을 보정하는 방법으로서 평면 전체를 변환시키는 평면기하보정이 주로 사용되어 왔으나, 이것은 지형 변화가 큰 지역의 왜곡을 제대로 보정하지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서는 이를 보완하기 위해 TIN단위의 기하보정 방법을 제안하고 평면기하보정 방법과 결과를 비교하며, 지상기준점과의 상관성을 분석한다.
도시의 발전 및 성장으로 인해 건물은 고층화, 대형화, 복잡화 되고 있으며, 효율적인 공간정보의 활용 및 공유를 위해 실내외 GIS의 중요성은 증가되고 있다. 하지만 도면 생성기술은 지형 및 도시의 2차원 및 3차원 도면 생성에 대해서 주로 선행되었으며, 건물 실내공간의 도면 구축 기술에 대한 연구는 미비한 실정이다. 본 연구에서는 지상라이다로부터 취득된 실내 점군데이터를 이용한 2차원 및 3차원 실내 도면 반자동 구축 기법을 제안하였다. 제안한 기법은 전처리, 2차원 도면생성, 3차원 도면생성 단계로 이루어진다. 전처리 단계는 실내 공간의 높이를 측정하고 점군데이터의 노이즈를 식별한다. 2차원 도면 생성 단계에서는 외곽선 추출격자와 정제과정을 이용하여 평면도를 생성한다. 3차원 도면 생성 단계에서는 전처리 과정에서 측정된 높이와 평면도를 이용하여 3차원 와이어프레임 모델을 생성한다. 전처리 과정에서 식별된 노이즈 데이터는 3차원 와이어 프레임 모델과 함께 3차원 실내 도면의 세부 모델링에 이용된다. 제안한 기법은 실내 복도를 측량한 점군데이터에 적용하여 결과를 확인하였으며, 향후 실내 GIS 구축을 위한 2차원 및 3차원 도면 생성에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 드론과 이동형 3D 레이저 스캐너를 이용하여 아파트 건설을 위한 철거현장의 데이터를 취득하고, DEM을 구축하였으며, DEM을 활용하여 건설폐기물의 물량을 산출 및 조망분석 등 공간분석을 수행하였다. 데이터의 신뢰성 확보를 위해 정확도 평가를 수행하였으며, 정확도 평가 결과 드론은 수평 및 수직 방향 0.034~0.064m로 나타났으며, 이동형 3D Laser Scanner는 수평방향 0.018~0.049m의 정확도를 나타내었다. 이러한 결과는 1:1,000 수치지형도 허용정확도 이내의 값으로 드론 및 이동형 3D 레이저 스캐너를 이용한 공간정보 구축이 가능함을 나타낸다. 이동형 3D 레이저 스캐너 데이터를 이용하여 계산된 건설폐기물의 물량은 70,797㎥이었으며, 드론 성과물에서 음영지역으로 나타난 건물 측면이나 일부 시설물에 대한 물량의 산출이 가능하였다. 또한 건설예정인 아파트의 조망분석을 위한 모델링을 수행하였으며, 주변 건물 및 건설예정인 아파트에 대한 지형 기반의 모델링 결과는 조망분석을 위한 자료로 활용이 가능하였다. 향후 이동형 3D 레이저 스캐너를 이용한 데이터 구축 및 정확도 평가와 함께 기존 방법과 작업공정을 비교하는 추가 연구가 이루어진다면 공간정보 구축 분야에서 이동형 3D 레이저 스캐너의 효율성을 제시할 수 있을 것이다.
국토 및 도시정보의 공간분석과 의사결정을 위하여 디지털 영상자료를 이용한 3D GIS와 구축된 3D 도형정보를 현실적으로 가시화하기 위한 사실적 3D 영상모형(3D photo-realistic model)에 관한 기술이 급속히 발전하고 있다. 현재, 3D 모형 구축을 위하여 위성영상, 항공영상 및 항공라이다 데이터가 주로 이용되고 있으며, 항공경사사진 또는 지상사진에서 취득된 텍스쳐를 이용하여 3D 영상모형을 구축하고 있다. 그러나, 상기 데이터만을 이용하여 구축된 모형은 지형 및 지물을 세밀하고 사실감 있게 표현하는데 제한적이기 때문에 고품질의 영상모형 구축이 필요한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 인공지물과 특수지형을 대상으로 공간정확도, 세밀묘사 및 현실감이 강조된 실세계에 근접한 3D 영상모형을 구축하기 위하여 항공사진, 항공라이다, 지상사진 및 지상라이다 데이터로 실세계를 표현하기 위한 기법을 분석하고, 위치정확도와 함께 사진과 같은 사실감을 확보한 3D 영상모형을 구축하고 인터넷 3D 영상지도 서비스를 통하여 제공할 수 있도록 하였다. 또한, 3D 영상모형은 이용목적 및 디스플레이 축척에 따라 표현요소를 구분하여 구축할 필요가 있으며, 본 연구에서는 LoD(Level of Detail) 개념을 도입하여 건물 3D 영상모형을 5단계로 정의하고 단계별로 모형을 구축하였다.
본 연구는 성락원(명승 제35호) 영벽지 공간의 원형 파악을 목적으로 주변지형을 포함한 3D 정밀데이터 취득을 통해 연못부 지반의 원형 추정을 한 결과, 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, 영벽지 석구조물에 대한 용도 및 구조를 살피는 것은 이전의 형태를 밝히는데 단서가 될 것이라 판단되며, 3D 스캔방법의 적용은 주변지형을 포함한 전체적 구조를 살피는데 용이하였다. 둘째, 실측결과, 조사대상 암반부는 남북으로 7,665mm 동서로 7,326mm의 규모를 지니며, 석구조물은 $1,665mm{\times}1,721mm$의 정방형을 이루고, 그 내부에는 지름이1,664mm 반구형이며, 기단 아랫부분에는 암석이 남북 $1,006mm{\times}328mm$규모로 떨어져 나간 흔적이 발견되었다. 셋째, 영벽지 내부의 지형을 기록함에 있어 다중해상도 방식을 사용하여 광대역스캐너를 이용한 스캔작업 후 스캔데이터를 정합하여 Polygon Data로의 변환과정을 거친 후, 이를 정밀스캔데이터와 병합하여 메쉬데이터로 변환하는 과정을 거쳤다. 그리고 해상도 사진과 3차원 지형데이터를 오버랩하여 작성하였다. 넷째, 이 작업의 결과로 석구조물 서측에 회유하는 경사진 암반부 물길이를 확인되었으며, 방지원도형의 석지로 추정되는 수경시설물의 하부구조가 확인되어 암반부에 인공적으로 음각한 것임을 확인하였다. 본 연구를 통해 1960년대 이전의 지형과 상황을 비교연구할 수 있는 토대를 생성하였다. 더불어 입체적 정밀실측데이터의 취득과 함께 발굴 당시의 원형을 디지털상에서 영구보존할 수 있게 되었다. 향후, 이 데이터는 다양한 전문가의 고증을 거쳐 영벽지 석구조물의 용도 및 보존관리방안을 수립할 기초자료로 사용될 것이다. 또한 금번 연구에서 밝혀진 3D 실측의 용이성이 정원연구에 다양하게 활용되어지길 기대한다.
고해상도 위성의 센서모형화는 도면화와 지형공간정보(Geo-spatial Information System)의 응용을 위해서는 필수적인 단계이다. 영상과 대상물과의 기하학적인 관계를 규정하는 센서모형은 크게 엄밀(rigorous)센서모형화와 간략(approximate)센서모형화의 두 가지로 나눌 수 있다. 엄밀센서모형화는 위성의 실제적인 촬영기하를 고려한 것으로 센서의 내외부적인 특성을 알고 있어야 하는 반면에 간략센서모형화 방법은 영상취득기하의 종합적인 이해나 센서의 내외부적인 특성정보를 필요로 하지 않기 때문에 사진측량 커뮤니티에서 많은 관심이 증대되고 있다. 본 연구에서는 고해상도 위성영상의 3차원 위치결정에 이용되고 있는 엄밀센서모형과 다양한 간략센서모형에 대해 비교연구를 수행하였으며 위성영상의 이용목적에 따른 적합한 모형화 방법을 제안하였다. IKONOS 위성영상을 이용한 사례연구를 통하여 엄밀센서모형과 간략센서모형에 대한 비교연구를 수행하였으며, 수집 가능한 지상기준점에 따른 위치정확도를 평가하였다. 간략센서모형화 방법 중에서 편의보정된 다항식비례모형(bias compensated RFM)이 가장 우수하였으며 개량평행투영모형(modified parallel projection)과 평행-중심투영모형(parallel-perspective model)은 적은 수의 기준점을 이용하여 센서모형화가 가능하였다. 또한 간략센서모형화 방법 중 부등각사상변환(affine transformation)은 고해상도 위성의 수평위치결정과 영상간의 등록에 활용가능하다.
본 연구는 조경계획 및 설계 분야에 3D 스캔기술을 적용하기 위한 연구로 전통조경공간 계획설계에 대한 디지털화 방안을 모색하고자 담양 소쇄원과 성락원을 대상으로 3D 스캔을 실시한 결과는 다음과 같다. 첫째, 3D 스캔을 통한 전통정원의 실측 결과 각 관측지점에서 취득한 점 데이터를 기반으로 좌표값의 병합, 데이터의 후처리 과정을 통해 ${\pm}3-5mm$ 오차의 정밀한 3차원의 모델링을 구축 되는 것을 확인하였다. 둘째, 3D 측량 결과 소쇄원의 경우는 제월당, 광풍각과 주변의 담장과 석축, 애양단 담장 등에 대한 측량 데이터를 얻었으며 성락원은 영벽지 일대의 지형과 바위각자, 송석정 일대의 암반부와 수로 주변에 대한 측량 데이터를 얻었다. 위의 자료들은 정원의 변화모습도 모니터링 할 수 있다는 장점이 있다. 셋째, 3D 스캔을 통해 구축된 공간정보는 정밀실측데이터를 포함하고 있는 3차원상의 도면 작성과 점검 툴을 구축할 수 있으며, 이러한 과정은 조경공간의 실측과 조사 과정에서 시간과 인력에 대한 경제성을 확보할 수 있었다. 또한 3차원상의 1:1 스케일을 지닌 모델링은 설계 규모에 따라 신뢰할만한 공간데이터가 유지된 채 특정 크기로 재가공할 수 있다는 점에서 효율성이 높을 것으로 기대된다. 이외에 장기적 관점에서 3D 스캔 데이터의 구축은 시간의 경과에 따른 전통조경공간의 변화를 예측하고 시뮬레이션 하는데 용이하다.
소형 무인항공시스템(무인항공기 플랫펌과 센서의 융합기술, 'sUAS')은 정확성, 경제성 및 운용면의 무궁한 잠재성으로 여러 건설현장에서 새로운 응용이 창출되면서 활용이 점차 확산되고 있다. 본 연구의 목적은 소형 UAS에 의한 토공량 산정의 타당성을 검토하는 것이다. 이를 위해 시흥시 소재 배곧생명공원 내 위치한 대략 $270m{\times}300m{\times}20m$ 규모의 원추형 성토부를 대상으로 소형무인항공기를 활용하여 영상을 취득한 후, UAS 영상해석을 통해 산출된 토공량을 GNSS Network-RTK 지상측량에 의한 토공량과 정량적으로 비교분석하였다. 연구결과, 무인항공시스템 자료와 GNSS Network RTK 자료에 의한 토공량의 편차가 2% 이하였고 특히, 작업의 편이성, 신속성 및 경제성 면에서 소형 UAS 영상기반 토공량 산정의 효용성을 입증할 수 있었다. 따라서, 식생높이의 산정방안이 보완된다면 중 소규모 현장의 토공량 산정은 물론 3차원 지형공간정보 생성 분야에 무인항공영상의 응용이 유용할 것으로 기대된다.
중적외선(mid-wave infrared, MWIR) 영상은 피복 및 객체의 온도를 파악할 수 있어 환경, 국방 등 다양한 분야에서 핵심 데이터로 사용된다. KOMPSAT-3A 위성은 타 위성에 비해 높은 공간해상도의 MWIR 영상을 제공하지만, 광학(electro-optical, EO) 영상에 비해 상대적으로 낮은 시인성을 가져 활용성의 확대에 어려움을 겪는다. 이에 본 연구에서는 KOMPSAT-3A 전정색(panchromatic, PAN) 영상의 윤곽 정보를 기반으로 시인성이 높은 MWIR 융합 영상을 제작하고자 한다. 먼저, 이종 센서에서 취득된 PAN 영상과 MWIR 영상의 상대 기하오차를 제거하는 전처리를 수행하고, 딥러닝 기반 윤곽 정보 추출 기술인 Pixel difference network (PiDiNet)의 사전 학습 모델을 이용하여 PAN 영상에 대한 윤곽 정보를 추출한다. 이후 전처리된 MWIR 영상과 추출된 윤곽 정보를 중첩하여 객체 경계면이 강조된 MWIR 융합 영상을 제작한다. 제안 방법을 이용하여 서로 다른 세 지역에 대한 MWIR 융합 영상을 제작하였으며, 이를 시각적으로 분석하였다. 본 기법을 통해 제작된 MWIR 융합 영상은 지형 및 지물의 경계면이 강조되어 시인성이 개선되었으며, 세부적으로 관심 지역에 대한 열 정보를 전달할 수 있었다. 특히, MWIR 융합 영상에서는 저해상도의 원본 MWIR 영상에서 식별할 수 없었던 비행기, 선박 등의 객체를 육안으로 판독할 수 있었다. 본 연구는 가시적인 정보와 열 정보를 동시에 고려할 수 있는 단일 영상 제작 방법론을 제시하였으며, 이는 MWIR 영상의 활용성 확대에 이바지할 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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