본 논문은 가시권역의 최대화를 만족하는 가시권 분석에 있어 지형요소가 어떻게 이용될 수 있으며 이러한 최적 다중 가시점 탐색 문제에 있어 지형요소의 이용이 얼마나 효과적인지를 살펴보는 연구이다. 이를 위하여 다양한 지형상태를 반영하는 지역의 DEM 자료와 각 DEM자료에 대한 지형요소 (peak, pass, pit)의 특정을 반영한 여섯 종류의 탐색방법을 제시하고 전통적인 공간 휴리스틱 (spatial heuristic)과의 비교 분석 (계산 시간과 총 가시권역 크기)을 통해서 지형요소를 이용한 방법의 효율성과 적용 가능성을 살펴보았다. 연구결과로써, 가시구역의 중복을 최소화하기 위해 제시된 버퍼링을 이용한 방법의 경우, 비록 공간 휴리스틱 방법에 비해 적은 가시구역 면적을 제시하였지만, 컴퓨팅 시간적인 측면에서 많은 이점을 제공하고 있음을 볼 수 있다. 또한 연구지역의 DEM상의 각각의 개별 그리드 셀을 대상으로 전체 DEM에 대해 계산된 가시구역을 이용한 방법의 경우, 비록 부가적인 계산 시간이 소요됨에도 불구하고 단순한 지형요소를 이용한 방법보다 향상된 분석 결과를 제시하였음을 알 수 있다.
노선계획 및 선정시 지형의 입체적 분석은 정책입안의 효율적인 판단을 내리는데 중요한 기초자료로 사용된다. 본 연구는 수치지형자료를 이용하여 지형을 모형화, 분석 및 재현함으로써 대상지역내의 진입노선 및 설계교량에 대한 선형을 효율적으로 결정하고자 하였다. 연구대상지역에 대한 등고선도, 불규칙삼각망도, 격자망도와 같은 수치지형모형을 바탕으로 사면경사도, 경사방향도, 음영기복도, 시정선도 및 유하선도를 분석하였다. 또한 절. 성토량을 산정하고 유토목선을 도시함으로써 도로공사를 위한 토공량을 예측할 수 있었으며 도로와 지형의 모의관측으로 시공후의 경관을 파악할 수 있었다. 이와 같이 입체적 지형자료의 시각적 효과는 계획가와 의사결정자가 대상지역의 지형적 특성을 고려하여 대안노선을 선정 및 검토하는데 효과적임을 제시할 수 있었다.
국토의 70%이상이 산지로 구성되어 있는 한국은 도시내부에 크고 작은 산, 언덕이 위치하고 있다. 따라서 건축구조기준에서는 건물의 풍하중 설계 시 지형의 영향에 따른 풍속의 증가를 고려하도록 하고 있지만 지형에 의한 풍속할증계수 산정 시 건물 주변에 두 개 이상의 산지가 위치하거나 지표면의 정의와 높이가 명확하지 않을 경우 설계자의 주관에 의해 지형에 의한 풍속할증계수를 산정함으로써 비합리적인 내풍설계가 이루어지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고 보다 합리적인 지형에 의한 풍속할증계수를 산정하기 위하여 ArcGIS를 이용하여 지형에 의한 풍속할증계수를 산정하는 방법을 제시하고자 한다. 이를 위해 본 논문에서는 비교적 높은 위치정확도를 가진 1:5,000 수치지형도를 이용하여 지형에 의한 풍속할증계수 산정 시 적용범위를 명확하게 정의함으로서 지표면과 정점을 명료하게 산정하여 보다 합리적으로 지형에 의한 풍속할 증계수를 산정하였다.
본 연구는 태양광 에너지 발전 시설의 효율 증대와 입지 선정을 위한 태양광 역추적에 관한 연구이다. 기후 및 지형요소들을 가지고 소규모 지역의 태양광을 역추적 하는데 목적을 두고 있다. 6가지 기후요소들에 대해 상관 분석을 수행, 상관계수 및 유의확률을 확인하여 상관관계가 없다고 판단된 풍속과 구름의 양은 제외하였다. 나머지 기후요소 및 지형요소를 가지고 각각 회귀분석을 수행해본 결과, 일사량에 가장 큰 영향을 끼치는 요소로는 일조량과 지형의 고도였다. 이 결과를 바탕으로 정확한 일사량 모델링을 위해 기후 및 지형요소를 가지고 일사량 모델링을 수행한 결과, 기후요소가 지형요소에 비해 더 큰 계수 값을 가졌다. 이는 기후요소가 지형요소에 비해 더 큰 영향력을 가진다는 것을 의미한다.
본 연구에서는 기존에 개발된 보간 기법의 정확도와 효율성을 극대화하기 위하여 프랙탈 기법을 적용하고 소량의 기지 지형정보로도 대상지역의 자연지형이 가지는 불규칙성을 재현하여 보다 실제지형에 가까운 지형정보를 생성할 수 있는 FEDISA 모형을 개발하였다. 또한 모형의 적용 대상면적을 $150m{\times}150m$, $300m{\times}300m$, $600m{\times}600m$, $1,200m{\times}1,200m$ 등으로 다양하게 설정하여 기존의 보간 기법 및 FEDISA 모형에 의한 계산 결과와 실측자료에 대해 비교 검토 및 통계적 검증 과정을 통하여 FEDISA 모형의 효용성과 적합성에 대해 고찰해 보았다. 본 연구에서 제시된 FEDISA 모형은 저수지나 댐 저부, 대규모 절 성토로 인한 지형 파괴지역 등과 같이 기존 지형에서 변형된 지형정보를 획득하는데 많은 도움이 될 것으로 판단된다.
지형정보의 활용을 위한 기본도 구축은 효율적인 GIS 작업의 성공여부를 좌우할 만큼 매우 중요한 의미를 지니고 있다. 그러므로, 실용적인 기본도 제작을 위해서는 국가지리정보체계와 필지중심토지정보체계를 일원화할 수 있는 지형 및 지적정보의 연계 활용이 이루어져야 한다. 본 연구에서는 1:5,000 항공사진을 이용하여 정사투영 영상지도를 제작하고 map revision을 수행하였다. 그리고 이를 이용하여 기본도를 제작하고 지형 및 지적정보의 중첩정확도를 비교 분석함으로써, 영상지도와 지적정보를 중첩한 통합 데이터베이스의 제공은 물론 정확한 토지현황 파악과 환경 및 도시계획분야에 그 활용 방안을 제시할 수 있었다.
달 로버의 광학 카메라는 로버의 주행정보와 탐사 지역의 3차원 지형정보를 제공한다. 하지만 대기가 없는 달은 단조로운 지형과 어두운 색조의 토양으로 구성되며, 달의 혹독한 환경에서 로버는 낮은 데이터 저장 용량과 연산 성능을 가진다. 따라서 로버의 안전한 주행과 성공적인 달 탐사를 위해서는 달의 지형 및 환경 특성에 강인한 특징점 검출 및 정합 기법 사용이 검토되어야 한다. 본 연구에서는 달 탐사 로버가 취득한 지형 영상을 대상으로 SIFT, SURF, BRISK, ORB, AKAZE들의 성능을 비교 분석하였다. 실험 결과 SIFT와 AKAZE가 달 지형 특성에 강인한 성능을 보여 주었다. AKAZE는 SIFT에 비해 적은 개수의 영상 정합점들을 검출하였으나, 높은 정확도를 가지며 가장 빠르게 영상 정합점들을 검출하였다. 따라서 정확하고 신속한 연산이 필요한 로버 주행 정보 생성에 적합하다. SIFT는 가장 무거운 연산 속도를 보이나, 가장 많은 영상 정합점들을 안정적으로 검출하였다. 달 탐사 로버는 주기적으로 지형 영상을 지구로 전송한다. 따라서 많은 양의 지형 영상을 처리할 수 있는 지구에서 3차원 지형도 구축을 위해 사용하는 것이 적합하다. 본 연구 결과는 향후 달 탐사 로버에서 특징점 검출 기법들의 활용을 위한 가이드라인을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
위성영상 정보를 이용하여 지형지물을 인식하거나 추출하는 것은 영상정보의 실제적인 응용을 위한 기본 연구로 간주되고 있다. 또한 고 해상도 영상정보가 다양한 민간 분야에서 활발하게 이용됨에 따라 정확한 지형지물의 추출에 대한 필요성이 더욱 강조되고 있다. 지금까지 중-저 해상도 영상정보를 대상으로 하여 도로 경계를 포함하는 선형 지형지물을 자동으로 추출하기 위한 여러 가지 방법들이 개발되고 있어 왔으나 이를 고 해상도 영상정보에 적용하거나 적용 결과를 분석한 사례는 많지 않다. 본 연구에서는 항공사진 정보니 고 해상도 영상정보를 대상으로 하여 선형 지형지물의 추출에 적합한 기법으로 최근에 제안된 구배 방향 프로파일 알고리즘(GDPA)과 Hough 변환기법에 따른 적용 결과를 동일한 자료에 적용하고 이러한 결과를 비교하고자 하였다. 각 방법에 대한 적용 결과를 정량적으로 비교하기 위해 수치지도의 도로 중심선과 도로 경계선 레이어를 기준으로 하는 Commission, Omission 오차를 이용한 Ranking기법을 적용하여 수행하였다. 연구 결과, Hough 변환기법이 추출 결과 영상에서는 평균적으로 20%정도의 높은 정확도를 보이며, 처리속도는 GDPA의 경우가 Hough 변환 기법에 비하여 빠른 실행 속도를 보이는 것으로 나타났다 그러나 GDPA 알고리즘에 잡음제거를 시행한 경우에는 Hough 변환에 의한 결과와 유사한 정확도를 보인다. 결론적으로 위성 영상정보로부터 지형지물을 추출하는 어플리케이션에서는 GDPA 알고리즘이 Hough 변환 기법에 비하여 적용성이 좋은 것으로 생각된다.
항공 LiDAR 측량으로 토석류 발생 전 후의 지형자료를 취득하는 경우 토석류로 인하여 유출된 토사량을 알 수 있다. 그러나 토석류 발생지를 미리 예측하여 촬영하기가 힘들고, 토석류 발생 지역의 과거 항공 LiDAR 자료는 존재가능성이 낮아 토석류 발생이전 지형자료를 이용하는 것은 어렵다. 따라서 본 연구에서는 토석류 발생지역의 토사량 추정을 위해 발생전 지형을 복원하고, 토사유출의 공간적 범위를 파악할 수 있는 지형복원기법을 개발하였다. 지형복원기법은 토석류 발생지역에서 추출한 선형 및 비선형 횡단면을 가우시안혼합모델로 수식화하고 중심점 추정방법과 근사정확도로 근사결과를 평가하여 토석류 발생이전의 지형을 복원한다. 지형복원기법은 토석류 발생 전 후의 항공 LiDAR 자료를 이용하여 두 가지 방법으로 검증하였다. 먼저 토석류 발생구간에서 추출한 각 횡단면을 지형복원하여 발생전 항공 LiDAR 자료와 비교하였다. 또한 토석류 발생지역에 지형복원기법을 적용한 뒤 지형자료를 제작하여 토석류 발생전 항공 LiDAR DEM과 비교하여 검증하였다. 지형복원기법의 검증한 결과 전반적으로 근사정확도가 0.5m에 가까운 높은 정확도를 나타냈다.
항공레이저측량을 통한 지형 분류작업은 분류 정확도의 확보와 세밀한 지형 표현의 두 목표를 동시에 만족해야 한다. 이 두 목표를 달성하기 위한 자동분류 처리에 연구로서 노이즈가 많은 지형분류 결과로부터 필터링을 통한 품질향상 연구가 다수 있었으나 한국과 같이 삼림이 울창하고 지표면 투과율이 낮은 환경에서의 항공레이저측량 결과 적용 시 관목 및 교목 하층이 지면으로 분류되는 오류가 많았다. 이에 본 연구는 정확도가 높고 점밀도가 낮은 1차 지형분류 결과를 기반으로 아직 지형으로 등록되지 않은 LiDAR 지형 분류 후보 점군들로부터 세밀 지형 표현에 필요한 점들을 추출하는 기법으로 점분류 처리절차를 개선하였다. 주변 지형 포인트의 가중치를 부여하여 경사 (gradient) 계산을 통해 미추출 LiDAR 점군들로부터 지형 표현 점들을 분류하는 본 알고리즘은 특히 능선부분의 사라진 특징을 찾아내거나 무너진 논둑을 복원하는 등 최소의 점들로 중요한 지형 요소점(terrain model key points)을 놓치지 않고 세밀하게 표현하는데 효과적이다. 이 알고리즘을 통해 추출한 점들과 1차 지형분류 결과를 결합하여 지형분류최적화 방법을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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