본 논문은 수중 로봇 위치추정을 위하여 무향 칼만 필터 방법을 제안한다. 이 방법은 해저 지형 정보와 로봇으로부터 수심측정을 비교한다. 해저 수심 범위의 측정을 위해, DVL 센서를 이용한다. 일반적으로 DVL은 로봇의 속도 정보와 4개의 거리 데이터를 획득한다. 확장 칼만 필터는 지형 수심 범위 측정을 위해 자코비안을 유도하기가 가능하지 않기 때문에 지형정보를 이용한 방법에는 유용하지가 않는다. 파티클 필터는 자코비안을 필요로하지 않고, 비선형 및 비 가우시안 시스템에 좋은 해결책이지만 연산량이 많은 단점이 있다. 본 논문에서는 무향 칼만 필터와 파티클 필터의 위치추정 성능과 처리 속도를 비교한다. 수중 네비게이션에 사용되는 무향 칼만 필터 방법은 일부 있지만 해저 지형 정보를 이용한 방법은 극히 드물다. 특히, 제안된 방법은 수백개의 스캔 범위 데이터를 사용하지 않고 4개의 범위 데이터만을 이용한다. 본 논문에서는 4개의 거리 데이터를 가지고 해저 지형을 기반을 둔 위치추정을 위한 무향 칼만 필터 방법의 접근 가능성을 보인다.
MTI(Moving Target Indicator) 방식으로 구현된 레이더에 있어서 안테나 고속 회전시 발생되는 지형 특성에 따른 고정 클러터의 도플러 주파수 스펙트럼 확산 현상에 대해 신호 처리 파라메터값(MTI 필터 단수, M/N Detector 비율, CFAR(Constant False-Alarm Ratio)의 K-factor 및 offset값)을 조정하여 지형 클러터의 제거 능력을 최적화하였다. 최적화 구현은 지형 클러터의 유형별 데이터 수집을 위한 치구를 설계 및 활용하여 유형별 지형 클러터 데이터를 수집하였으며, 이의 유형별 분석 및 제거 능력 최적화를 위해 Matlab 시뮬레이션을 통하여 test case를 만들고, 레이더 실내 시험 및 지형별 야외 시험을 통한 반복 검증을 수행하여, 진화적 개발 모델과 같이 반복, 점진적인 과정으로 병행되는 최적화를 수행하였다. 연구 결과, 기존 레이더 시스템에 비해 7.5 dB(5.6배) 이상의 지형 클러터 제거 능력 향상 효과를 거두었다.
최근 증가하고 있는 기후변화에 의해 설계빈도를 상회하는 강우의 발생빈도가 증가하고 있으며, 이로 인한 도시유역의 내수범람 피해가 증가하고 있다. 도시유역에서 발생하는 침수 피해의 경우 인적 물적 자원이 집중되어 있는 도시의 특성으로 인해 침수로 인한 직접적 피해 규모가 상당할 뿐만 아니라 침수 발생 후 세균 및 박테리아에 의해 발생하는 수인성 전염병의 유행 등과 같은 2차적 피해 또한 심각한 사회적 비용을 초래할 수 있어 도시유역의 침수 피해를 저감시키기 위한 대책이 절실히 요구되어지고 있다. 도시유역의 침수를 예방하기 위한 대책은 구조적 비구조적 대책으로 구분되어 질 수 있으며 구조적 대책의 경우 침수 피해 예방에 직접적인 효과를 낼 수 있다는 장점이 있으나 대규모 사업예산 및 사업 기간으로 인해 직접적 효과를 보기까지 상대적으로 긴 시간이 필요할 뿐만 아니라 사업 진행 중 대상지역 거주민들의 민원으로 인한 갈등 조정 등으로 인해 사업실행에 어려움을 겪고 있다. 이러한 측면에서 비구조적 대책의 일환인 수치해석을 통한 침수피해 재현 및 침수원인 파악을 통한 구조개선 제안은 구조적 대책의 단점을 보완할 수있는 좋은 대안이 될 수 있다. 도시유역의 경우 비도시유역과 대조적인 차이점으로는 높은 비율의 불투수층, 복잡한 지형, 다수의 인공 구조물 및 배수관망 시스템 등을 들 수 있으며, 침수해석 모형의 정확도를 높이기 위해서는 복잡한 지형의 효율적인 처리가 무엇보다 중요하다. 일반적으로 이용되는 2차원 침수해석 모형들은 직교구조 격자 또는 비구조 격자를 이용하여 지형을 묘사하고 있으며 DEM 자료를 직접 사용하는 직교구조 격자의 경우 지형 데이터 생성이 상대적으로 쉽다는 장점이 있으나 복잡한 지형을 표현하기 위해서는 불필요한 지역까지 높은 해상도를 이용해야 하며 이로 인하여 모의시간이 지나치게 길어지는 문제점이 발생한다. 비구조 격자의 경우 상대적으로 복잡한 도시 유역을 잘 묘사할 수 있다는 장점이 있으나 격자망 생성에 필요한 데이터가 많고 격자망 생성에 지나치게 많은 시간과 노력이 소요된다는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 위에서 언급한 두 가지 방법의 장점만을 취할 수 있도록 메쉬 세분화 기법을 이용한 2차원 침수해석 모형을 개발 하여 복잡한 지형은 고해상도 메쉬를 이용하여 보다 자세히 묘사하고 상대적으로 복잡하지 않은 지형은 저해상도 메쉬를 이용하여 계산시간을 단축시킬 수 있도록 하였다. 수치해석 기법으로는 엇갈림 격자를 이용하는 Leap-Frog 기법과 유한차분 (Finite difference Method)기법을 이용하였다.
본 논문에서는 지형 참조 비행에 사용될 DSM 파일을 임의 접근 가능하도록 압축하는 Quad BTC기법을 제안한다. 지형 참조 비행에 사용되는 지형 정보는 무인 항공기에 탑재하기에 데이터 용량이 크기 때문에 압축을 통해 그 크기를 줄여야 한다. 기존 BTC 기반의 압축 방법들은 특정 좌표에 임의 접근해 복호화가 가능하기 때문에 지형 참조 비행에 적합하다. 하지만 이러한 기존 방식들은 블록의 크기가 커질수록 값의 편차가 커지기 때문에 오차가 커지는 문제를 가진다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 블록을 적응적으로 4개의 서브 블록으로 분할하여 압축하는 Quad BTC 기법을 제안한다. 제안된 방법은 블록 내에서 서브 블록의 크기를 조절할 수 있기 때문에 오차를 줄일 수 있다. 실제 지형 데이터를 이용한 모의실험을 통해 제안된 Quad BTC가 기존 BTC와 AM BTC보다 압축비 대비 오차가 작은 것을 확인한다.
최근 기후변화에 따라 극한 강우로 전 세계적으로 국지적 홍수 피해가 증가하고 있다. 또한 극한 강우 발생시 다양한 건설 현장의 상황에 따라 침수 취약성이 나타나 인적 물적 피해로 이어질 수 있다. 특히, 시공에 따른 현장 지형 변화에 대해 실시간으로 침수 예측이 불가하여 위험 판단이 어려운 실정이며, 극한 강우 발생에 대비하기 위해 강우 정보 획득 및 분석을 효율화하여 강우예측 정확성을 높일 필요가 있다. 이러한 필요성에 따라 본 연구에서는 건설 현장의 침수 피해를 최소화하기 위해 침수 위험을 판정하고 예측하는 방법을 제시하고자 한다. 본 연구의 침수 위험 판정 방법은 건설 현장에서 실시간 지형변화 정보 확보와 침수 위험 판정의 정확도를 높이기 위한 침수심 분석에 인공 신경망 기법을 활용하였다. 또한, 침수판정 알고리즘은 지형, 강우 분석 모듈과 침수판정 모듈로 구성하였다. 지형 분석 모듈은 건설 현장이 시공진행에 따른 지형 데이터의 변화를 고려하기 위해 실시간 영상 정보의 객체 탐지를 구분하는 인공 신경망 기법을 적용해 지형 분석 모듈을 구축하였다. 강우 분석 모듈은 다양한 강우 정보를 취합할 수 있는 서버를 구축하여 강우 임베딩 정보를 실시간으로 분석하도록 고안하여 정확도를 높였다. 이러한 자료를 바탕으로 강우-유출해석에 의한 침수심 값과 실측값, 침수 지표를 활용하여 인공 신경망 기법으로 침수 위험을 판정하도록 제시하였다. 본 연구를 통해 건설 현장에서 지형 상태의 지속적인 변화와 강우데이터의 정확도 향상에 대응할 수 있는 침수 위험 판정이 가능하고 인적 물적 피해 최소화를 기대할 수 있다. 향후, 본 연구에서 제시된 방법은 건설 현장에서 분석 시스템과 실측 모니터링에 의해 검증되어야 할 것이며, 건설 현장 외에도 스마트 도시 및 지하 공간에서 확대하여 적용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 서로 다른 지형조건을 가진 연구대상지역을 선정하고, 여기에 지상 라이다 장비를 서로 다른 위치에 설치하여 이 사면지형을 관측하여 얻어진 3차원 원시자료를 토대로 사면지형을 분석 하였다. 이를 위하여 아스팔트, 암반, 토사, 식생부분으로 이루어져 있는 연구대상 사면지형을 정면에서 30m 떨어진 곳에 지상라이다 장비를 설치하여 스캔간격 5mm로 5회 관측하여 얻어진 DEM자료에서 지형특성별로 사면지형을 분석하였다. 그리고 설치지점을 변경하여 관측하는 것이 관측결과에 영향을 미칠 수 있을 것으로 생각되어 서로 다른 관측지점에서 얻어진 관측데이터간의 정확도를 검토하였다.
최근 급속한 도시화, 인구 과밀화로 지하공간의 개발이 활발해지면서 지하공간의 공사에 따른 지반거동에 대한 관심이 높아지고 있다. 인구밀집도가 크고 건물도 많은 대도시에서의 지표침하는 구조물에 큰 영향을 주고 붕괴의 위험이 있을수 있기에 지하공사로 인한 지반거동에 대한 분석은 필수적으로 진행되어야 한다. 지금까지 터널 굴착 시 지표의 침하 양상과 터널의 변형에 관한 연구가 많이 이루어져 왔으나, 실제 지형 정보를 반영하여 분석을 진행한 경우는 거의 없다. 따라서 본 연구에서는 FLAC 3D를 활용하여 실제지형과 평면지형에서의 지반거동의 차이를 분석하였다. 지형은 부산의 OO~OO 지하고속도로 구간의 OO역 인근의 지형으로 적용하였으며, 상행선과 하행선을 각각의 Case로 나누어 지형과 터널의 위치에 따라 3차원 수치해석을 수행하였다. 그 결과 지반침하는 산악지형과 같이 표고가 높을수록 크게 발생한다는 것을 확인할 수 있었으며, 터널의 천단침하는 지형 정보를 고려하여 수치해석을 진행하였을 때, 같은 지점에서 지형을 고려하지 않은 경우와 최대 약 10 mm의 차이를 보였으며, 내공변위의 경우 천단침하와 지반침하에 비해 민감도가 적은 것을 알 수 있었다. 수치해석을 통해 현장을 잘 모사하기 위해서는 지형을 고려하는 것뿐만 아니라 상부 구조물을 해석에 반영시켜야 하기 때문에 수치해석에 사용할 건물 데이터에 대한 연구가 진행되어야 할 것이다. 본 연구에서 제시된 GIS 기반 지형 정보를 고려한 수치해석은 터널 굴착공사로 인한 상부 구조물의 거동을 파악하기 위해 더 정확한 지반침하 데이터를 얻는데 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
CPS는 다양한 임베디드 시스템들을 복합적으로 모델링 및 시뮬레이션 한다. 이때 다양한 종류의 모델이 사용되기 때문에 시뮬레이션에 사용되는 데이터들에 대한 체계적인 관리 위해 SEDRIS를 적용한다. SEDRIS는 특정 도메인 환경에서 개발된 환경데이터들을 재사용 및 상호운영 가능하기 때문에 비용과 시간을 절감할 수 있다. 기존 시뮬레이터와 SEDRIS를 연동 위해, 시뮬레이터의 지형 표현에 사용되는 높이맵을 SEDRIS의 레스터 데이터 표현방법으로 변환하여 입력만이 가능하다. 이 문제를 해결위해, 높이맵 표현을 위해 사용되는 RAW파일을 폴리곤 데이터로 변환하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 두 가지 이점을 제공한다. 첫 번째로 SEDRIS 내부에 환경데이터 표현이 가능해진다. 두 번째는 그림파일처럼 보이는 지형을 뷰어로 확인 가능하다. 즉, SEDRIS 비전문가도 지형 환경 데이터를 구축이 가능하다.
최근 실세계를 재현하기 위한 3차원 기술개발의 필요성과 요구가 증가하게 되어 이러한 요구를 충족하기 위해 실세계 재현에 대한 연구가 국내외적으로 활발히 진행되고 있다. 기존에 구축된 공간분석을 위한 데이터는 2차원을 목적으로 제작되었으며 이는 3차원의 현실세계를 반영하는데 한계성이 있다. 또한 데이터 활용성이 제한적이며 데이터 재생산은 비용과 시간의 측면에서 비효율적이므로 기존의 데이터를 활용하여 효과적으로 3차원의 현실세계를 재현할 수 있는 방법에 대한 연구의 필요성이 증대되었다. DEM(Digital Elevation Model: 수치표고모델)은 활용 분야별로 다양한 요구조건을 만족하는 개별적인 방법으로 제작되어 활용되며 기존의 DEM 제작은 일률적인 보간법과 해상도로 제작되므로 데이터의 효율성이 떨어진다. 이는 실세계를 반영하기 위한 정확성에서의 한계성을 가지므로 다양한 데이터를 포함하면 효율성을 높일 수 있다. 본 연구에서는 지형분석을 통해 산악지, 구릉지, 평지로 분류 하여 서로 상이한 보간법과 해상도로 다중 해상도 DEM을 생성하였고 지형의 특성을 대표하는 model keypoint 데이터를 생성하여 포함하였다. 또한 3차원 공간정보를 포함하는 데이터 융합을 위해 도화원도와 통합하여 포괄적, 적응적 및 융통적 지형공간 데이터 모델링을 방안을 제안하였다.
최근 측량기술이 발전함에 따라 다양한 지형공간정보를 획득할 수 있게 되었다. 특히 레이저스캐닝 기술의 도입은 정밀한 지형과 식생 및 인공지물 등에 대한 정보를 신속하게 획득하여 원하는 최신 정보를 가공할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 라이다의 식생 데이터에서 점의 밀도 분포를 통하여 정량적인 식생분포 분석을 실시하였다. 또한, 정밀한 지형 모델에 대하여 생성되는 라이다 등고선의 효율적인 활용을 위하여 단계별로 필터링을 실시하여 정확성은 유지하면서 저용량의 등고선을 생성하고 도로 및 엔지니어링 분야 활용을 높일 수 있도록 하였다. 이러한 지능적이고 과학적인 연구는 국내 라이다데이터의 적극적인 활용성을 높이고 누구나 쉽게 사용할 수 있도록 하는데 목적이 있으며, 건설 분야뿐만 아니라 생태지도 및 주제도, 재해 환경 분야, 홍수지도, 도시모델링 등 다양한 분야의 활용성을 가능하도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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