대부분의 지형정보획득을 위한 영상에는 RGB, 근적외선, 열영상이 주로 사용된다. 이 멀티밴드영상은 위성이나 유인항공기에 탑재되어 획득되고 있으나 주기해상도, 비용, 공간해상도, 그리고 구름의 영향 등으로 사용자를 만족시키기 어렵다. 자동항법UAV에 적합한 페이로드와 콘트롤러를 개발한다면 원하는 시간과 주기로 고해상도 멀티밴드영상을 획득할 수 있다. 본 연구에서는 멀티밴드 영상획득을 위한 센서와 페이로드의 개발을 통해 저가의 고해상 영상획득시스템을 구축하고 이를 이용하여 geo-referencing data와 함께 RGB, NIR과 열영상을 획득하였다. 획득한 RGB영상으로 정사모자익영상을 제작하여 검사점에 대한 위치정확도를 분석한 결과 수평좌표에서 0.181m, 수직좌표에서 0.203m의 편차를 얻을 수 있었다. 이는 1:1,000~5000수치지도제작과 소규모지역에 대한 원격탐측이 가능한 공간정확도를 만족하므로 페이로드의 활용성을 검증할 수 있었으며 활용이 기대된다.
현재 국가기본도는 국토 전역에 동일한 축척과 정확도로 제작하여 배포됨으로서 국토개발 GIS, 차량용 내비게이션 등 각종 주제도 및 신속한 공간정보 산업에 의사결정용으로 다양한 분야에 활용되고 있으며 공간정보 산업의 전반적인 확대를 위해 많은 연구와 정책을 제시하고 있다. 이에 따른 일환으로 공간정보의 최신성에 대한 문제점을 해소하기 위해 전국을 권역으로 나누어 기본도를 수정했던 것을 2013년부터는 상시 수정으로 정책 변경하여 공간정보의 최신성 확보에 일조하고 있다. 따라서 본 연구에서는 현재 많은 연구와 다양한 산업에서 각광받고 있는 드론(Drone)을 활용하여 국가기본도의 수정 및 갱신 가능성을 평가하였다. 특히 저가형 드론에서 취득한 정사영상정보와 3차원 점군(Point Clouds)을 수치지형도와 중첩하여 3차원 위치정보를 동시에 취득하여 수정 갱신업무에 적용한 결과 0.2m 정밀도와 0.1m의 정확도를 나타내고 있다. 이는 국가 기본도(축척: 1/5,000) 제작 작업규정의 오차범위를 준수하고 있어 수치지도 수정 갱신 업무까지도 충분이 활용이 가능한 것으로 판단된다.
현재 지형공간정보체계의 기본지도 자료 층을 생성하는 방법으로 기존도면을 수치화 하는 방법과 감지기로부터 영상을 취득하여 전산기로 자료편집을 하는 해석도화방법이 사용되고 있다. 그러나, 해석도화방법과 기존도면을 디지타이징하는 방법은 기술적으로 훨씬 복잡하고, 사용장비 및 작업공정면에서 많은 비용과 시간이 소요되는 단점을 가진다. 본 연구에서는 광양지역을 촬영한 항공사진에서 주거지와 교외의 농경지로 구분하여 대상지역을 선정하였으며, 항공사진 촬영축척은 1/6,000이었다. 항공사진을 스캐너로 주사하여 수치항공영상을 생성한 후, 히스토그램 균등화의 영상처리기법을 적용하여 영상의 질을 개선하고, 개선된 영상에 임케값 방법과 경계추출기법을 적용하므로써 지형공간정보체계 자료기반의 자료층을 자동갱신하는 방법을 개발하였다. 또한, 영상분할기법을 이용하여 얻은 영상, 원 영상 및 히스토그램의 처리결과로 얻은 영상의 특성들을 비교 분석하였다. 본 연구를 통한 영상분할기법으로 지형공간정보체계의 자료기반에 관한 자료층 제작의 연산법을 정립하므로써 지형공간정보체계를 신속하고 경제적으로 처리할 수 있음을 입증할 수 있었다.
최근 들어 UAV(무인항공기) 및 드론을 이용하여 다양한 활용기술에 대한 연구들이 이루어지고 있다. 특히, 측량분야에서는 UAV에 탑재된 디지털 카메라나 다양한 센서들을 이용하여 취득된 고해상도의 영상자료를 바탕으로 해당 지형을 모니터링하거나, 고해상도의 정사영상 및 DSM, DEM을 생성하기 위한 기술에 관한 연구들이 수행되고 있다. 본 연구에서는 UAV와 VRS-GPS를 이용하여 GCP 정합수에 따른 정확도를 분석하여 보았다. 먼저 VRS-GPS를 이용해 지상기준점을 선점한 후 UAV를 이용하여 기본고도 150m로 촬영을 실시하였으며, 646장의 영상정보를 취득하여 DSM과 정사영상을 제작하기 위해 pix4d mapper버전을 사용하여 RMSE를 분석한 결과 GCP 정합수를 5장 이상만 하여도 국가 기본도(축척 : 1/5,000) 제작 작업규정의 오차범위를 준수하고 있어 수치지도 수정 갱신 업무까지도 충분이 활용이 가능한 것으로 판단되었다.
유역사면 토양 내에서 지하수의 거동을 모의할 수 있는 TOPMODEL을 이용하여 월별 유출량을 추정하였다. 한국수자원공사에서 운영중인 사연댐 유역(124.5 $\textrm{km}^2$)을 분석대상유역으로 선정하였으며, 국립지리원에서 작성한 1/5,000 수치지도와 지리정보시스템 도구인 Arc/Info를 이용하여 지형인자 등을 분석하였다. TOPMODEL을 이용한 월별 유출량에 대한 모의결과를 관측치와 비교할 때 재현성이 우수한 것으로 판단되었다. 격자 크기에 따른 영향을 검토하기 위하여 50m, 80m, 100m, 120m, 180m, 200m의 격자를 이용하여 TOPMODEL의 월별 유출량 수문곡선을 비교한 결과 격자간격이 180m일 때 최적의 모의결과를 나타냈으며 200m 일 때 상대적으로 큰 오차가 나타났다. 매개변수 최적화로부터 침투능비례계수(m)는 격자의 크기에 다소 영향을 받았다. 기존의 월별 유출량 추정모형인 가지야마 공식, KRIHS 모형 및 Tank 모형을 이용하여 TOPMODEL과 비교하였다. 분석결과 TOPMODEL이 가장 우수하게 나타났으며, 타 모형에 비해 지형특성이 충분히 고려되고 모의를 위해 결정되어야 할 매개변수의 수가 비교적 적기 때문에 월별 유출량 산정에 있어 실무적용에 유용할 것으로 판단되었다.
세종과학기지(KingSejong Station)가 위치한 킹조지섬(King George Island)은 지역 특성상 남극대륙으로 향하는 관문이면서 전초기지와 같은 역할을 하는 지역으로 한국의 남극 활동 영역 확장에 지대한 영향을 끼치고 있다. 그러나 현재 세종과 학기지 주변의 지리정보는 정밀측량이 이루어 지지 못하여 우리나라 활동영역에 대한 정확한 지리적 위치정보를 확보하지 못한 상태이며, 또한 지리정보구축의 가장 기본적이면서 세종과학기지의 국제 활동에 대한 묵시적 표현수단이라 할 수 있는 지도를 외국에 의존하여 사용하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 경량 항공사진측량을 적용하여 지리정보구축에 필요한 수치지형도를 제작하고 기존의 수치지형도와 비교하여 빙하 후퇴와 변화 분석을 실시함으로써 향후 남극 환경과 관련한 연구에 실용적인 기초자료로 제공하고자 한다.
늘어나는 자연재해에 대응하여 새로운 보험 상품이 개발되고 있으며, 보험료 및 보험보상료의 증가에 따른 재보험율의 조정과정이 과학적 근거하에 작업이 이루어져야함에도 불구하고 2006년까지 이와 같은 재해 규모와 피해를 예측하거나 모의할 수 있는 시스템은 한국에서는 거의 드문 상황이었다. 본 과제의 목적은 남한 지역을 대상으로 하여 지진, 태풍, 해일, 풍수해 등의 주요4대 재해에 대한 정보를 지리정보와 더불어 구축하여, 민간 보험사에서 자연재해에 대응하여 계획을 세우고, 과학적인 기준 마련하는 것이다. 구축된 데이터는 국가NGIS 사업의 결과물인 1: 5,000 수치지도를 근간으로 하여 각 재해별로 참조할 수 있는 각 부처의 자료를 가공하여 격자화 하여 구축하였으며, 민간보험사에 보유하고 있는 물건의 주소를 포인트 위치로 산정하여 지역별로 검색이 가능하도록 구축하였다. K-weather 등의 기상정보서비스를 실시간으로 연결하여, 태풍 및 풍수해 발생시78개 지점의 자료가 실시간으로 입수되어 주변현황을 모의할 수 있도록 하였으며, 종합적인 피해모델의 경우는 주로 물건의 수와 총액수준으로 평가할 수 있도록 하였다. 각 재해에 대한 취약성 함수는 뮌헨 재보험사의 것을 기본으로 하였으나 상세한 변수조정은 실제 자료를 대응시키면서 최적화된 값을 선정하였다. 본 시스템 구축은 과거자료를 중심으로 한 부분과 임의의 태풍 및 강수량을 특정위치에 적용하였을 때, 보험사가 지불해야할 보험금 액수를 산정할 수 있도록 하였으며, 향후 보험 상품의 지역적 차별화에 근거자료로 활용할 수 있을 것으로 사료된다. 각 재해의 총합이 각 행정구역과 격자의 위험도로 상대적인 위험도 주제도가 생산이 됨에 따라 보다 합리적인 민간회사의 의사결정에 GIS가 사용될 수 있음을 보여주는 사례로 연구의 의의를 두겠다.
산림 개발은 대규모의 지형변화와 환경 훼손이 나타나기 때문에 이는 지속적인 관리가 필요하다. 또한 토공량 산출과정에서 사람이 직접 현황측량을 수행하게 되면 사고 발생의 위험이 있다. 이에 본 연구에서는 사람이 직접 접근하지 않아도 공간정보를 취득할 수 있는 드론 사진측량을 산림개발지역에 적용하여 정확도 및 토공량, 산지복구 계획 여부를 분석하여 적용 가능성을 판단하고자 하였다. 드론 사진측량으로 정사영상 및 DSM(Digital Surface Model)을 제작하여 검사점 정확도를 분석한 결과 RMSE(Root Mean Square Error)가 평면에서 0.120 m, 표고에서 0.150 m로 나타나 1:1,000 수치지도 묘사 허용오차 범위를 만족하였다. 또한, 토공량 비교결과 드론 사진측량이 기존의 측량방법보다 13.0% 더 많은 토공량을 산출하였는데 이는 드론 사진측량이 더 세밀한 지형을 나타내기 때문으로 분석되어 검증자료로 활용 가능성이 있다고 판단되었다. 공간정보를 이용한 산지복구 수행여부 판단 결과 낙석 방지망 및 식생의 존재 여부를 판단할 수 있어 활용 가능성이 있는 것으로 확인되었다. 향후 주기적으로 영상을 취득하여 지형변화에 대한 모니터링이 이루어진다면 산림 개발에 드론 사진측량의 활용성이 증대될 것으로 보인다.
드론을 이용한 사진측량은 고해상도의 정사영상을 제작할 수 있고 높은 정확도의 3차원 위치정보를 취득할 수 있어 토목·건설 분야에서의 활용성이 높다. 이에 본 연구에서는 드론사진측량을 이용하여 지형 현황도를 제작하고 제작 시 발생되는 문제점과 정확도를 분석하여 공원 조성에 드론사진측량의 활용 가능성을 판단하고자 하였다. 이를 위하여 드론 영상으로 정사영상과 수치표면모델(DSM: Digital Surface Model)을 제작하고 벡터화하여 지형 현황도를 작성하였다. 정확도 분석은 GPS(Global Positioning System)와 TS(Total Station)으로 제작한 지형 현황도를 기준으로 비교하였다. 검사점을 이용한 정확도 분석 결과 잔차의 평균이 평면에서 0.044m, 표고에서 0.066m로 나타나 1/1,000 수치지도 허용오차 범위를 만족하였으며 연구 대상지 내 호수의 면적을 비교한 결과 약 4.4%의 면적의 차이를 보여 지형현황도 작성 가능이 있다고 판단된다. 한편, 지형 현황도 제작 시 식생이 존재하는 지형의 경우 높이 값을 정확하게 취득하기 어려웠으며 지하 구조물 같은 경우 영상에서 확인할 수 없기 때문에 현장에서 직접적인 공간정보 취득이 필요하였다. 따라서, 드론사진측량을 이용한 지형 현황도 작성은 일부 지형에 대하여 직접적인 공간정보 취득이 같이 이루어지면 효율적으로 제작 될 수 있을 것으로 판단된다.
LiDAR는 광범위한 지역의 지형 지물 및 지표면에 대한 3차원 좌표를 신속하게 획득할 수 있는 장비로 고정밀의 3차원 공간데이터를 제공하는 장점이 있다. 그러나 LiDAR 데이터는 불규칙한 3차원 점 데이터로 구성되어 있으므로, 의미적이고 시각적인 정보를 제공하지 않으며, LiDAR 데이터만을 사용하여 정보를 추출하는 것은 어렵다. 본 연구에서는 항공 LiDAR 데이터로부터 건물의 외곽선 자동 추출 및 3차원 상세 모델링을 위한 방법을 제안하였다. 전처리 과정으로 반복적 평면 fiitting을 통하여 노이즈 및 불필요한 데이터를 제거하고, 히스토그램 분석을 수행하여 지면과 비지면 데이터를 효과적으로 분리하였다. 건물 외곽선을 추출하기 위해서 객체추적 기법을 이용하여 건물의 외곽에 해당하는 LiDAR 점들을 분류하였으며, 선행과정을 통해 LiDAR 데이터로부터 최종적으로 건물의 외곽선을 추출하였다. 정확도 검증을 위해 추출된 건물의 외곽선을 1:1,000 수치지도와 비교한 결과, 실험지역의 평면 RMSE가 약 0.56m였다. 또한, 건물의 상부구조물의 형태를 재현하기 위한 특성정보 추출 방법을 제안하였다. 지붕면을 세부적으로 분할하고 모델링하기 위하여 통계적 및 기하적 특성정보를 이용하였으며, 각각의 상부구조물에 적합한 수학적 함수를 최소제곱법에 의해 결정함으로써 3차원 모델링이 가능하도록 하였다. 상부구조물 모델링 결과 각 형태에 따른 RMSE가 사각형 상부구조물은 0.91m, 삼각형 상부구조물은 1.43m, 아치형 상부구조물은 1.85m, 돔형 상부구조물이 1.97m였다. 이는 원시 LiDAR 데이터로부터 지붕면 분할 및 3차원 자동 모델링이 효과적으로 수행되었음을 보여주고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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