2009년 7월 9일부터 14일까지 누적강우 455mm의 집중호우에 의해 제천시 일대에 다수의 토석류 사태가 발생하였다. 토석류 발생에 따른 지형변화를 분석하기 위하여 수치지도와 라이다(LiDAR) 자료를 이용하여 고해상도의 수치고도모델(DEM)을 생성하였다. 라이다측량을 위해서 고해상도의 디지털 카메라와 GPS가 탑재된 3차원 스캐너 시스템 (RIEGLE LMS-Z390i)을 이용하였다. 라이다 스캐닝에 의해 생성된 포인트 자료는 클리핑과 필터링 작업을 거친 후 수치지도에 중첩시켜 토석류 발생 후의 지형의 DEM을 생성한다. 이렇게 토석류 발생 전후의 DEM 비교결과, 토석류 발생에 의한 침식과 퇴적량은 각각 $17,586m^3$, $7,520m^3$으로 평가되었다. 이러한 고해상도 지상라이다시스템을 이용하여 지형변화 관측을 통해 장래 토석류 모델 연구에 기여할 수 있을 것으로 판단되었다.
수직갱도에서 붕괴사고가 일어났을 때, 붕괴현장의 위험도를 신속하게 평가하는 것은 매우 중요하다. 사고현장에서 추가적인 붕괴 위험 때문에 인력을 투입한 직접적인 조사는 불가능하다. 수백 미터 심도를 갖는 수직갱도에서는 무선 신호의 한계와 와류 때문에 고속 라이다 센서를 장착한 드론을 이용한 조사가 불가능하다. 기존 연구에서는 견인방식을 이용한 단일채널 Lidar 센서를 3차원 형상화 장비가 구현되어 적용되었다. 관성(IMU)센서 데이터를 바탕으로 탐사시 발생하는 회전 운동과 진자운동에 대한 보정이 이루어졌고, 인접 측정데이터 간의 유사성 검토를 통해 정밀 보정을 수행하였으나 탐사 깊이가 깊어질수록 오차가 누적되는 현상이 발견되었다(Kim et al.(2020)). 본 논문에서는 다중채널 Lidar 센서를 적용하여 견인장치에 의해 상승이동하면서 연속적인 단면데이터가 수집되었다. 다중채널 Lidar의 방사 특성 때문에 발생하는 데이터 중첩성을 이용하여 동일 심도의 측정데이터 간의 유사성을 통해 회전운동을 정밀 보정하기 위한 기법이 적용되었다. 180 m 심도의 수직갱도에서 구현된 탐사장비를 이용하여 0~165 m 구간이 조사하여 수직갱도의 형상이 3차원 그래픽으로 재구성되었다.
수소는 다른 연료에 비해 에너지효율이 높고 유해물질이 배출되지 않아 미래의 청정에너지원으로 인식되고 있다. 그러나 수소는 밀도가 낮아 운반 및 저장시에 부피가 커서 압축하거나 특별한 운반체를 사용해야 하며, 공기중에 노출 시 화재나 폭발의 위험성이 있다. 수소-공기 혼합물의 폭발에 관한 실험이나 수치해석적 연구가 진행되어 오고 실물 수소 충전소를 대상으로 한 폭발 시뮬레이션에 관한 연구사례는 극히 드물다. 본 연구에서는 실제 수소 충전소를 대상으로 Lidar 스캐닝을 수행하여 point cloud 데이터를 획득하고 수소 충전소 3 차원 구조 모델을 작성한다. 3 차원 구조모델은 Ansys 사 AUTODYN 에 적용되어 수소 충전소의 수소폭발을 가정한 TNT 등가량의 폭발 시뮬레이션을 실시하고 주변에 전파하는 폭발압력을 계산하여, 수소 충전소 폭발에의한 주변 보안 건물의 안전거리에 관한 정보를 제공한다.
굴착된 터널 형상 재현에서 단면의 종단 데이터는 터널의 유지를 위해서는 아주 중요하다. 터널이 완성되기전에 설계된 모델을 고려한 완성된 터널의 변형이 고려되어져야 한다. 그리고 변형은 터널 단면 전체를 따라 연속적으로 나타날 수 있다. 본 연구에서는 먼저 수학적 분석으로 접근하였고, 그것을 관측된 터널단면 데이터에 실험 하였다. 그 다음 선추적 방법, 유전자 알고리즘, 패턴 추적 방법 등으로 3D 터널 형상 재현을 비교하였다. 수학적 방법론은 철도 터널과 같은 간단한 원통형은 쉽게 해결이 되었으나, 도로터널과 같은 더욱 복잡한 모델(복심 곡선형과 비원통형)은 구속된 상태하에서 소프트 컴퓨팅 툴을 가지고 해결할 수 있었다. 유전자 알고리즘과 직접탐색법은 많은 계산 시간이 걸렸으나 복잡한 상태하에서 더욱 유연함을 보였으며, 선추적 방법은 초기값들이 제한된 범위 하에서 가장 빠르게 계산되어졌다.
본 논문은 음원의 절대위치를 정확하게 추정할 수 있는 음향홀로그래픽법에 관하여 계산기상의 시뮬레이션 및 측정시스템을 이용한 실험과결과에 대하여 서술한다. 이 연구에서는 원거리 음장을 만족하도록 측정면을 설정하여 7개의 마이크로폰을 직선으로 배열한다. 음원의 측정은 음원면에 근접한 위치에 한 개의 기준 마이크로폰을 설치하고 측정면의 마이크로폰들을 등간격으로 스캐닝하면서 각지점의 음을 동시 기록한다. 수음한 기준음과 측정음간의 크로스 스펙트럼 알고리즘에 의하여 음원의 절대위치를 측정한다. 그리고 각 마이크로폰의 위상차는 기준 마이크로폰을 대상으로 위상보상 하였으며, 측정시의 시간지연은 제 1열 측정시점을 기준으로 시간보상을 행하였다. 측정면에 설정한 마이크로폰들의 최적 간격은 수치 시뮬레이션에 의하여 정한다. 음원신호는 정현파를 이용하고 S/N비를 30dB의 조건하에서 각각 실험을 행하였다. 시뮬레이션과 실험에서 결정한 최적 마이크로폰 간격은 2KHz인 정현파 음원을 기준으로 하여 공간상의 나이키스트 조건을 만족하도록 설정하였다. 무향실에서 측정한 실험결고, 500Hz 와 1KHz의 신호원에 대한 음원이 2KHz인 경우의 추정된 3차원 홀로그램의 주극폭이 각각 87%와 30%씩 감소하였고, 그 결과 수치 시뮬레이션의 타당성을 확인할 수 있었다. 그러므로 본 연구에서 제안하는 3차원 음향 홀로그래픽법을 이용한 음원위치 추정에 관한 연구의 유용성을 검증하였다.
폐광산의 갱도 입구를 통해 고속 라이다(Light Detection And Ranging, LiDAR) 장비가 탑재된 무인이동체를 투입하여 폐광의 갱도를 형상화하기 위한 기술이 제안되었다. 직경이 1.5 m 이상인 좁은 갱도에 바닥이 슬러지 형태로 미끄럽고 장애물이 있는 환경에서 무인 이동체를 운영할 때 고려할 사항을 검토하였다. 육상환경 이동을 위해 4족 보행 로봇을 활용하였으며 항공 환경 이동을 위해 쿼드콥터 드론이 활용되었다. 수중환경의 갱도에 투입하기 위해서 수중 드론이 사용되었다. 무인 이동체를 실제 광산 현장에 투입하여 폐광 현장용 이동체가 고려해야 할 변수들을 도출하였다. 폐광산 갱도 형상화용 센서로서 2차원 영상 기반의 solid-state 라이다가 사용되었다. 방사형으로 측정되는 라이다의 특성을 고려하여 고정 경사각을 두어 회전시켜 운영하여 갱도 형상화를 위한 효율성을 높이고 동시에 장애물 감지도 같이 수행할 수 있도록 제안하였다. Solid-state 라이다를 이용하여 측정데이터로부터 센서의 자세와 로봇의 자세를 반영하여 현실 좌표계 데이터로 변환하기 위한 계산기법이 도출되었다. 라이다 센서와 무인 비행체가 결합하여 실제 현장에 투입하여 갱도 형상을 추출하였다. 마지막으로 실제 현장에서 효용성을 높이기 위한 요소를 도출하였다.
이 연구에서는 다양한 시추공 레이다 탐사법 중, 지하 갱도의 탐지에 사용이 가능한 (1) 시추공 레이다 반사법 탐사, (2) 방향성 안테나를 이용한 반사법 탐사, (3) 크로스홀 스캐닝(crosshole scanning), (4) 레이다 토모그래피 등의 4 종류 시추공 레이다 탐사법의 터널 탐지에 대한 적용성과 한계성을 탐사 사례 분석을 통해 고찰하였다. 시추공 레이다 반사법 탐사의 터널로부터 회절 양상은 완벽한 포물선 형태보다는 상부 포물선만 명확히 나타난 형태가 많았고 그 회절 이벤트는 정점을 기준으로 아래, 위 10 m 이상에 이르는 트레이스 까지 나타났다. 또한 안테나의 길이에 비해 시추공의 공경이 커지면 링잉 현상이 많이 발생함을 확인하였다. 송 수신 거리(offset)에 따라 신호의 양상이 많이 달라지며 현장여건에 따라 송 수신 거리를 조절하면 더 좋은 분해능의 자료를 획득할 수 있을 것이다. 방향성 안테나 시스템은 한 시추공만을 이용하여 터널의 3차원적인 위치를 정확히 판별할 수 있는 장점이 있으나 장비의 가격이 고가이며, 현장 작업의 난이도가 매우 높고, 시간이 많이 걸리는 단점이 있다. 크로스홀 스캐닝는 터널의 유무에 대한 좋은 지표가 될 수 있음을 알 수 있었으며 시추공 레이다 반사법 탐사와 같이 사용된다면 높은 신뢰도의 결과를 낼 수 있을 것이다. 레이다 토모그래피는 터널을 영상화함과 동시에 주변의 지반 물성을 얻게 되어 지하구조 파악에 효과적이라고 할 수 있다. 위의 결과를 토대로 경제적이고 효과적인 터널 탐지 방법을 제안하면, 먼저 시추공 레이다 반사법 탐사를 수행하여 이상 징후를 탐지 한 후, 주변의 시추공 상황에 따라 크로스홀 스캐닝이나 방향탐지 안테나를 도입하여 확인하는 것이다.
CORONA는 미국이 1960년에서 1972년까지 냉전시대 관심지역에 대한 첩보영상을 취득하기 위하여 운영한 영상취득시스템으로 1995년 일반에 자료가 공개됨에 따라 과거의 고해상도 영상자료를 이용할 수 있는 길이 열리게 되었다. 그러나 현재까지 CORONA 영상처리를 위한 모듈을 제공하는 원격탐측 소프트웨어가 개발되어 있지 않기 때문에 CORONA 영상을 이용하여 수치표고모형이나 정사영상을 제작하기 위해서는 적절한 모델링 방법이 필요하다. CORONA 영상은 파노라마 영상으로 필름 가장자리로 갈수록 왜곡이 많이 생기며 사진기 지표가 없고 위성의 궤도와 위치, 자세, 속도, IMC(Image Motion Compensation)에 대한 자세한 자료를 제공하지 않는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 지형복원을 위하여 지상기준점을 이용하는 2가지 모델링 방법을 이용하였다. 첫 번째는 파노라마 왜곡과 촬영 비행체 이동에 의한 왜곡, IMC에 의한 왜곡을 보정하는 모형식을 구성하여 이용하였으며, 두 번째는 위성과 센서에 대한 정보를 필요로 하지 않는 다항식비례모형(RFM; Rational Function Model)을 이용하였다. 대상지역은 서울지역의 입체영상으로 대략 $33km{\times}26km$ 지역이다. 영상은 지상해상도 약 2.7m로 스캐닝하였고 1:1000 수치지도를 통해 20개의 기준점과 36개의 검사점을 관측하였다. 검사점의 위치정확도를 평가해 본 결과 첫 번째 방법은 수평방향으로 평균 3.9m(X), 2.8m(Y)의 오차를 보였으며 표고의 경우 4.2m의 오차를 보여주었다. 두 번째 방법은 수평방향으로 평균 3.2m(X), 2.8m(Y)의 오차를 보였으며 표고의 경우 5.5m의 오차를 보여주었다. 지형복원 정확도를 검증하기 위하여 첫 번째 방법을 이용하여 대상지역 중 일부인 서울 남산지역에 대해 정사영상과 10m간격의 DEM을 제작하였으며 1:1000 수치지도를 통해 제작된 DEM과 비교한 결과 총 43990개 격자점의 표고 차이는 평균 5.98m였다.
토공작업이 대단위로 이루어지는 단지조성공사 건설현장에서는 매월 공사대금 신청을 위한 기성물량 산출측량을 주기적으로 실시한다. 토공사 기성측량은 RTK-GPS 또는 TS등으로 관측하여 작성한 횡단면도를 전회에 작성한 횡단면도에 중첩하여 금회 시공분에 대한 토공량을 산출하는 방식으로 진행된다. 그러나 기존 방식은 측량비용과 시간이 과다하게 소요되므로 실제 현장에서는 제한된 시간 내에 측량을 완료하기 위하여 모든 경사변환점의 위치를 빠짐없이 관측하기 보다는 측량기술자가 자의적으로 판단하여 기복이 심한 지형만을 선별적으로 관측하게 된다. 따라서 이 경우에는 높은 정확도의 물량이 산출되지 않을 뿐만 아니라 다른 측량기술자가 측량한 성과와도 서로 다른 결과가 초래되어 매 공사대금 신청 시마다 발주자와 원도급자 또는 하도급자 간에 기성물량과 관련한 분쟁으로 이어지는 경우가 흔하게 발생된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 3차원 모바일레이저 시스템을 이용하여 신속하게 토공량을 정확하게 산출할 수 있는 기법을 개발하고 적용실험을 실시하였다. 또한 모바일레이저의 정확도 검증을 위해 스캐닝 된 지형현황자료로부터 검사점을 확인하는 과정에서 저가형 모바일레이저가 지형현황측량에도 적용될 수 있는지의 여부를 판단하기 위한 실험을 부가적으로 수행하였다. 실험결과, 토공량 산출적용실험에서는 종래 방식으로 48시간 이상 소요되었던 횡단측량 외업 시간을 2시간 내로 단축하고 측점간격 또한 3m에서 0.2m이내로 좁혀 고정밀의 토공량 산출측량을 수행할 수 있었다. 또한 지형현황측량 적용실험에서는 위치정확도가 10cm이내인 정밀 지형도를 작성할 수 있었다.
항공 레이저 스캐닝(ALS) 시스템으로부터 획득한 LiDAR 데이터를 미용하여 3차원 객체 모델링과 지형도 제작을 위해서는 데이터의 기하학적 및 의미적인 분할과 같은 체계적인 데이터 처리가 선행되어야 한다. ALS로 부터 활용 가능한 LiDAR 데이터를 획득하기 위해서는 GPS, INS 및 레이저 스캐너 데이터의 통합이 필수적이다. 본 연구에서는 건물추출과 지붕 구조물 분할을 위해서 LiDAR 데이터를 영상화하여 디지털 영상처리 기법을 적용하였다. 영상화된 데이터를 사용하는 주요 장점 중 하나는 기존의 다양한 영상처리 알고리즘을 사용할 수 있다는 점이다. 격자화 및 정량화를 거치는 영상화 과정에서 원시 LiDAR 데이터가 한정된 밝기값으로 변환되므로 평활화 및 상세 정보의 손실이 발생될 수 있지만. 평활화된 데이터는 표면분할과 모델링에 오히려 적합하다. 건물의 경계선은 윤곽선 추출 연산자를 이용하여 정확하게 추출하였으며, 건물 모양에 적합하도록 규격화하였다. 건물 지붕의 구조물의 분할은 영역확산을 기반으로 수행하였다. 이 결과 다양한 디지털 영상처리 기법을 복합적으로 적용하여 건물추출과 지붕 구조물의 면분할이 가능함을 보여주었다. 또한 지붕의 형태를 재현하기 위한 특성정보 추출에 관한 개념적 방법을 제안하였다. 지붕 데이터를 분할하고 모델링을 위해 통계적 및 기하적 특성을 이용하였으며. 제안한 방법에 의한 시뮬레이션 결과는 지붕면을 분할하고 모델링하는데 가능함을 보여주고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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