일반적으로 수치사진측량시스템을 통해 도심지역에서 자동으로 DEM을 추출하는 경우 해석도화원도에서 추출하는 DEM에 비하여 정확도가 크게 저하되어 도심지역에 대한 정사투영영상 생성이나 정사투영영상을 이용한 수치지도 제작시 품질저하의 요인이 되고 있다. 따라서 본 연구는 수치사진측량기법을 이용한 도심지역 지형공간정보 생성시 정확도에 영향을 크게 미치는 도심지역 DEM의 정확도를 향상시키는데 목적이 있다. 본 논문의 수행결과, 수치사진측량기법을 이용하여 도심지역에 대한 DEM 추출시 대상지역에 대한 지형분류를 통한 DEM추출방법을 적용하여 도심지역에 대한 DEM의 정확도를 향상시킬 수 있었다.
제한된 성능의 그래픽처리기를 이용하여 대규모 지형 가시화를 수행할 때 지형데이터, 특히 텍스처 데이터의 효율적 관리는 성능향상에 영향을 끼치는 주요 요소 중 하나이다. 본 연구에서는 지형 셀의 쿼드 트리 구조를 기반으로 시점 매개변수와 그래픽 처리기의 성능을 고려하여 실시간 렌더링 시 효율적으로 텍스처를 관리할 수 있는 다단계의 시계범위 맵 (View Frustum map with classes) 방법을 제안하였고, 비행모의 시스템에 적용하여 기존의 텍스처 관리기법과 비교하였다. 실험결과를 통하여 본 연구에서 제안한 방법이 기존의 방법과 비교하여 영상품질은 유사하게 유지하면서 성능을 크게 향상시킨 방법임을 알 수 있었다.
최근 기후변화로 인해 이상기후 현상이 지속적으로 발생하고 있으며 이로 인해 산사태나 토석류와 같은 산재재해가 발생하여 인근 도심에까지 영향을 끼치고 있다. 본 연구에서는 해마다 빈번하게 발생하고 있는 산지 토사재해의 피해저감과 원인분석을 위하여 과거 강원도 인제군에서 발생한 산사태 및 토석류가 발생 현장을 조사하였고 발생유역의 특징을 분석하기 위해 GIS기법을 이용하여 기후, 지질, 지형, 토양 등의 공간자료를 구축하고 보다 정밀한 지형인자 추출을 위하여 지상 LiDAR를 활용하여 토석류 발생현장을 스캔하고 3D 지형자료를 구축하였다. 추후 공간자료와 3D지형자료를 활용하여 토석류 발생량 추적이나 확산 범위등 정밀 분석의 기초자료로 활용 될 것이다.
지속되고 있는 기후변화의 영향으로 발생하는 기상현상들이 사회적 문제로 대두되고 있으며, 기후변화에 따른 국지적 극한 사상에 대한 전망은 수자원 활용 계획을 수립하고 대응하는 데 있어 필수적인 요소로 인식되고 있다. 이에 기후, 수문, 지리, 생태 및 환경 등의 다양한 영역에서 신뢰할 수 있는 공간적 강수량의 요구가 증가하고 있지만 지형의 약 70%가 산악 지형인 우리나라의 경우 기존의 일반적 공간보간 기법인 IDW 및 크리깅 방법은 고도가 높은 지역의 기상인자를 추정하는 데 한계가 있는 것으로 평가 받고 있다. 프리즘(Precipitation-Elevation Regressions on Independent Slopes Model, PRISM) 기법은 지형적 특성을 고려한 격자형태의 기상인자를 생산할 수 있는 유용한 방법으로서 미계측 유역에 대한 신뢰할 수 있는 일 단위 강수량 추정을 위하여 SCE-UA (Shuffled Complex Evolution-University of Arizona) 기법을 활용하여 최적화 하였다. 본 연구결과는 PRISM 기법의 국내 적용 시 정확도 향상에 기여할 것으로 기대된다.
본 연구에서는 광학 원격탐사 영상의 획득 시 태양의 고도 및 방위가 대상 지역의 지형기복과 결합하여 나타나는 영향 및 다수의 시기에 걸쳐 획득한 영상을 비교분석하는 경우 영상 촬영시기의 차이로 인한 태양의 위치변화와 지형기복이 결합하여 나타나는 영향에 대한 보정을 시도하였다. 한라산과 다수의 분석구가 분포하는 제주도를 대상으로 Landsat 7 ETM+ 영상과 ASTER GDEM 지형자료를 사용하여 국지적조도의 모델링 시 커널의 크기를 $3{\times}3$, $5{\times}5$, $7{\times}7$, $9{\times}9$ 화소로 변화시키며 Lambertian 보정기법인 cosine 보정법과 비 Lambertian 보정기법인 c-보정법을 적용하고 보정기법 및 커널 크기에 대한 지형보정 효과를 분석하였다. 개별 영상의 육상지역에 대하여 보정을 수행한 결과 커널의 크기 $7{\times}7$을 적용한 c-보정법을 사용하였을 때에 보정효과가 가장 우수한 것으로 평가되었고, 대상지역을 ISODATA 무감독분류법을 이용하여 선택된 산림지역에 한정하여 지형보정을 수행한 경우에는 커널의 크기 $9{\times}9$를 적용한 c-보정법을 사용하였을 때에 가장 우수한 결과가 도출되었으며 다양한 지표피복이 혼합된 대상지역 대한 보정보다 효과가 큰 것으로 평가되었다. 다시기 영상의 경우 세 시기에 획득된 영상에 대하여 각각 지형보정을 수행한 후 상대적 방사도 보정을 적용하였을 때 지형보정을 수행하지 않은 경우와 비교하여 적외선 파장영역에서는 보다 균질한 반사도로 방사보정이 이루어졌으며 가시광 파장영역에서는 원영상의 반사도 패턴이 잘 보존된 결과가 도출되었다. 이상의 결과로부터 주변 지형으로부터 반사되는 에너지와 불완전한 대기보정으로 인한 잔류 대기영향을 고려하는 c-보정법을 적용하는 경우 cosine 보정법보다 우수한 지형보정 효과가 나타나며 수치표고모델에 내재된 수평과 수직방향 오차 및 위성영상과의 정합오차의 영향을 감소시기키 위하여 국지적 조도의 모델링 시 커널의 크기를 증가시키는 경우 지형보정의 효과가 증대되는 것으로 판단된다.
이상기후에 의한 집중호우나 태풍의 영향으로 예전에는 기록이 없었던 백두대간과 전국 국립공원의 자연사연에서 산사태가 많이 발생하고 있으며 특히 지형이 험준하고 고도가 높은 지리산의 경우, 다른 국립공원에 비해서 그 발생빈도가 높게 나타난다. 본 연구에서는 지리산 북쪽지역으로 경상남도 함양군 마천면과 전라북도 남원시 산내면에 걸쳐서 발생한 산사태를 중심으로 산사태를 발생시키는 영향인자를 GIS와 원격탐사를 이용하여 분석하였다. 먼저 산사태 발생 지역의 지형특성을 분석하였고 산사태 발생과 산사태 발생에 영향을 끼친 인자들의 상관관계를 알아보기 위해서 빈도비를 사용하였으며 가중치를 도출하기 위해서 다중 회귀분석을 실시하였다.
활주로에서 발생하는 측풍이나 돌풍 등은 항공기의 이 착륙 안정성에 큰 영향을 미친다. 일반적으로 활주로를 건설 할 때 측풍에 대하여 많은 고려를 하지만, 이는 단순히 건설지형 주변에서 발생되는 기상 현상에 대한 데이터를 사용할 뿐 활주로가 완성된 이후에는 활주로 주변 지형 및 환경이 변하게 되어 활주로 건설 초기에 측정된 풍향이나 풍속이 크게 변할 수 있다. 따라서 측풍이 불어올 때, 활주로 주변 시설물에 의한 유동변화가 항공기의 이 착륙 비행 안정성에 미치는 영향이 고려되어야 하다. 본 연구에서는 3차원 형상의 활주로와 주변 시설물을 2차원으로 가정하여 활주로 주위 유동해석을 전산유체역학을 통해 계산하고, 유동변화가 이 착륙하는 비행기에 미치는 영향을 알아본다.
독도 연안 해저지형 변동 경향을 파악하고자 인간의 활동이 많고 파도 및 해류 등의 영향을 많이 받는 동도 선착장을 포함하는 동도와 서도 사이 남부 연안 약 500 m × 500 m 범위에 대하여 2018년에서 2021년까지 멀티빔을 이용한 정밀해저지형 자료 및 해저면 후방산란 영상자료를 획득하였으며 이를 기반으로 해저면 변동 모니터링 분석을 수행하였다. 연구지역의 수심 약 5 m 부터 남서쪽 외해 방향의 최대 수심 약 70 m 범위까지 수심대가 나타난다. 동도 및 서도와 인접한 수심 약 20 m이내 연안 해역의 불규칙이고 복잡한 수중 암반 지대와 수심 약 30 m ~ 40 m 범위에 형성된 일부 돌출 지형을 제외하면, 전체적으로 동-서 방향으로 비슷한 수심대가 나타나고 비교적 평탄하게 깊어지며 외해역으로 이어지는 특징을 보인다. 2020년 해저지형자료의 등수심선은 2018년과 2019년에 비해 전체적으로 남쪽으로 이동된 경향을 보이고 있다. 이것은 수심이 이전보다 얕아졌다는 것을 의미한다. 등수심 변동이 발생한 구간은 주로 퇴적층 해역이므로 퇴적물의 유입으로 인한 것으로 생각되는데, 2020년에 발생한 대형 태풍(마이삭, 하이선)들이 독도 연안에 영향을 준 것으로 판단된다. 이러한 태풍들로 인한 바람 및 파도의 영향으로 남쪽에서 북쪽으로 퇴적물이 유입되어 이동한 것으로 여겨진다. 동도와 서도 사이 수심이 얕은 연안에 발달한 테일러스(Talus)구역에서 2020년에는 2019년과 2018년의 지형과 비교하여 구간에 따라 상이하게 침식 또는 퇴적에 의해 해저지형이 달라졌는데 이는 독도 주변 연안 해역이 태풍의 직접적인 영향을 받으면서 해저면 환경의 변동이 구역에 따라 다르게 나타나는 것으로 유추된다. 전체적으로는 남풍이 강했던 태풍들의 영향으로 퇴적물 유입이 많아서 퇴적된 경향을 보인다. 2021년은 2020년에 비해 등수심선이 주로 북쪽으로 이동된 것으로 나타나는데, 이는 해당지역이 2020년보다 침식되었음을 의미한다. 2020년에는 연이은 태풍에 의해 퇴적물들이 주로 북쪽으로 이동하여 독도 연안에 퇴적되었고, 2021년에는 이 퇴적물들이 다시 남쪽으로 이동하면서 독도 연안이 침식된 것으로 추정된다. 독도는 겨울철 북풍의 영향이 강하기 때문에 주로 퇴적물이 남쪽으로 이동하지만 강한 태풍의 영향을 받는 경우 퇴적물을 북쪽으로 이동시키는 것으로 파악된다.
최근 다양한 산업에서 첨단기술의 적용으로 높은 생산성 향상을 이루고 있지만 건설산업의 경우 생산성 향상이 비교적 낮게 조사되어, 이를 극복하기 위한 첨단기술 연구가 빠르게 진행되고 있다. 여러 첨단기술 중 3차원 스캔 기술은 실제 대상물을 손쉽게 디지털화 할 수 있다는 점에서 건설현장의 3차원 디지털 지형 모델 생성을 위한 기술로 널리 활용되고 있다. 특히 3차원 디지털 지형 모델은 토공 중장비의 자동제어 및 가이던스 등과 같은 건설 자동화의 기초자료가 될 수 있어 지형 스캔데이터의 높은 품질이 요구되고 있다. 3차원 디지털 지형 모델의 품질은 3D 스캐너의 성능 및 취득환경뿐 아니라 지형 스캔데이터 취득 후 3차원 디지털 지형 모델 생성을 위한 전처리 과정인 노이즈제거, 정합 및 병합과정 등 또한 많은 영향을 끼치고 있어, 지형 스캔데이터 처리의 성능 증진이 필요할 것으로 보인다. 본 연구에서는 3차원 디지털 지형 모델 생성을 위한 전처리 과정 중 정합과정에서 발생하는 지형 스캔데이터의 밀도 불균일 문제를 해결하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서 개발한 정합 후처리 기술인 '픽셀기반 점군비교 알고리즘'을 제시하였으며, 실제 토공현장에서 취득한 지형 스캔데이터를 활용해 개발한 알고리즘의 성능검증을 수행하여 지형 스캔데이터 정합 후 불균일 문제의 개선 가능성을 검증하고 밀도 별 지형 스캔데이터에 대한 알고리즘의 최적 파라미터를 제시하였다.
한반도와 같은 산악지형에서 풍력단지를 조성할 경우, 인근 지형에 의한 차폐영향이 없기 때문에 상대적으로 풍력자원이 우수한 능선을 따라서 풍력터빈을 설치하는 것이 유리하다. 본 연구에서는 산악지형에서의 풍력단지 입지평가를 위하여 SRTM v4.1 3 arc-second 해상도의 수치고도 데이터베이스와 지형형태 분류 프로그램인 LandSerf v2.3을 이용하여 풍력터빈 설치 가능한 능선을 추출하였으며, 강원도에 건설된 강원풍력단지, 태기산풍력단지 및 매봉산풍력단지의 사례분석을 통하여 대부분의 풍력터빈이 상대적으로 풍력자원이 우수한 능선을 따라 배치되었음을 확인함으로써 이 방법의 유효성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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