• 자원환경지질
• /
• 제54권2호
• /
• pp.177-186
• /
• 2021

한반도 지진 재해 대비를 위해 지난 5년간 활성 단층 조사가 수행되어 왔다. 특히 피복 활성단층 조사는 항공 LiDAR 기반 지형 분석, 지표 지질 조사, 지구 물리 탐사 결과를 종합하여 피복된 단층면에 대한 트렌치 조사를 수반한다. 하지만 이러한 트렌치 조사에 의해 발견된 단층면은 한시적으로 연구된 후 복구되기 때문에 트렌치 단층면 현장에 대한 정보는 논문 및 보고서 등과 같은 정성 자료로 남게 된다. 이와 같은 한시적 지질 연구의 한계를 보완하기 위하여 이 연구에서는 지상 LiDAR를 활용하여 트렌치 단층면에 대한 3차원 점군 자료를 생성하고 디지털 공간상에서 트렌치 현장을 복원하였다. 지상 LiDAR 탐사는 양산 단층 지역에서 수행된 두 곳의 트렌치 조사 지점에서 수행되었으며, LiDAR 점군의 기본 속성값인 진폭과 반사도 이외에도 디지털 카메라를 활용하여 트렌치 단층면의 색상 정보도 측정하였다. 측정된 자료는 평균 0.003 m의 정합 오차를 가지는 3차원 점군 자료로 변환되어 트렌치 형상을 정교하게 복원하였다. 하지만 LiDAR 스캔 위치에 따라 점군의 진폭과 반사도 값이 변화되었으며, 햇빛 노출 정도에 따라서 트렌치 단면의 색상 정보가 다르게 형상화 되어 후처리 과정의 고도화가 필요함을 시사하였다. 이러한 점군 자료는 대용량 파일로 존재하고 점군 자료 가시화 방법 또한 제한적이기 때문에 3차원 점군 자료에 대한 연구자 간 공유가 어렵다. 이에 대한 대안으로 오픈소스 플랫폼인 Potree를 활용하여 트렌치 점군 자료를 웹 상에서 가시화하는 방법을 제안하였다. 이와 같이 우리는 시간적 그리고 공간적 제약 조건이 따르는 지질 현장 조사에서 지상 LiDAR 자료가 주요 지질 대상에 대한 재현성을 높일 수 있는 동시에 연구자 및 미래 후속 세대에 의해 손쉽게 활용될 수 있음을 보여주고자 한다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제39권5_2호
• /
• pp.849-858
• /
• 2023

지진, 산사태와 같은 재난사고현장에서 조사업무는 시설물 붕괴 등 2차 재난 피해가 발생할 수 있어 많은 위험이 따른다. 이처럼 조사자가 직접 접근하기 힘든 재난현장에서 라이다(light detection and ranging, LiDAR)가 탑재된 드론 측량시스템을 통해 고정밀의 3차원 재난정보를 안전하게 취득할 수 있는 방법을 강구할 수 있다. 이에 본 연구에서는 2023년 4월 성남시 분당구의 정자교 붕괴사고 현장을 대상으로 드론 LiDAR의 재난 현장에서의 활용 가능성을 확인하였다. 이를 위해 사고 교량에 대한 고밀도 포인트 클라우드를 수집하고, 사고 교량을 3차원 지형정보로 복원하여 10점의 지상기준점 측량 성과와 비교하였다. 그 결과, 수평방향으로의 root mean square error (RMSE)는 0.032 m, 수직방향으로 0.055 m로 확인되었다. 또한, 지상 LiDAR를 통해 같은 대상지를 측량하여 생성한 포인트 클라우드와 비교한 결과, 수직방향으로 약 0.08 m가량의 오차가 발생하였지만 전체적인 형상은 큰 차이가 없을 뿐만 아니라 전체적인 데이터 취득과 자료 처리 시간 측면에서 드론 LiDAR가 지상 LiDAR보다 효율적임을 확인할 수 있었다. 따라서 많은 위험이 따르는 재난현장에서 드론 LiDAR의 활용을 통해 안전하고 신속한 현장 조사가 가능할 것으로 판단된다.

• 한국측량학회지
• /
• 제24권5호
• /
• pp.399-408
• /
• 2006

철도는 대중교통 수단으로 가장 일찍이 개발되어 근대 산업발전에 크게 기여하였으나 20세기 중반이후 자동차, 항공기 산업의 발달과 투자의 집중으로 철도시설의 낙후 등 정체화의 길을 걷게 되었다. 그러나 산업의 고도화 및 분업화로 인한 교통수요의 급속한 증가와 다양화로 대량수송, 고속성, 안전성, 정시성, 에너지 효율성 및 환경오염 방지 측면에서 탁월한 장점을 갖는 철도의 역할을 재인식하게 되었다. 최근 기존선의 개량 및 이설하고자 할 경우 기존선의 평면선형 제원은 기본적인 자료로서 필요하게 되는데, 만약 최초 선형자료의 기본인 설계도서가 분실되었거나 훼손되었을 경우에 설계제원의 복원이 불가능하며, 최근 발생되는 각종 재난으로 인한 선로 유실시 선형의 정밀 복구가 어려운 실정이다. 철도선형제원이 기본적인 지리정보 자료로서의 기능을 발휘하기 위해서는 누락된 기존선의 철도선형에 대한 제원을 알아야 한다. 따라서 본 연구에서는 사회간접자본시설인 철도를 대상으로 디지털 영상을 획득하고 분석 처리하여 선형의 3차원 형상을 재현하며, 선형제원을 역으로 산출함으로써 기존선의 선형자료를 정밀하게 추출하여 철도시설의 정보화 구축에 기여하고자 한다.

• 사상체질의학회지
• /
• 제18권2호
• /
• pp.41-49
• /
• 2006

1. Objectives The Face is an important standard for the classification of Sasang Contitutions. We are developing 3D Face Automatic Recognition Apparatus to analyse the facial characteristics. So We should examine a shape demobilization error of 3D Face Automatic Recognition Apparatus. 2. Methods We compared facial shape data be demobilized by 3D Face Automatic Recognition Apparatus with facial shape data that be demobilized by 3D laser scanner. The subject was two korean men. And We analysed the average error and the maximum error of two data. In this process, We used one datum point(the peak of nose) and two datum line(vertical section and horizontal section). 3. Results and Conclusions In each this comparison, the average error of vertical section was 1.962574mm and 2.703814mm. and the maximum error of vertical section was 16.968249mm and 18.61464mm. the average error of horizontal section was 4.173203mm and 21.487479mm. and the maximum error of horizontal section was 3.571210mm and 17.13255mm. Also We complemented this apparatus a little and We reexamined a shape demobilization error of 3D Face Automatic Recognition Apparatus again. Accuracy of a shape demobilization was improved a little. From now on We complement accuracy of a shape demobilization in 3D Face Recognition Apparatus.