본 논문에서는 3차원 데이터베이스와 4S-Van에서 획득된 GPS 관련 데이터를 이용하여 사용자에게 비디오내의 지리 객체들의 정보를 제공해 줄 수 있는 미디어 GIS 시스템 구조를 제안한다. 비디오내의 지리객체에 대한 지리정보 서비스를 위해 실세계 비디오와 3차원 그래픽 세계를 매핑할 수 있는 가상세계 매핑(VWM)이라는 새로운 상호 운용적인 지리데이터 서비스 개념을 소개한다. 제안한 기법은 임의의 비디오 프레임에 대한 3차원 가상공간을 재구성하여 지리정보 및 속성정보를 쉽게 검색해 낼 수 있다. 또한, 2차원, 3차원, 미디어 데이터간의 상호연계 및 운용기능을 제공함으로써 기존의 지리정보 시스템 분야의 새로운 패러다임을 제시한다. 제안하는 시스템은 별도의 이미지 처리과정 없이도 비디오 스트림을 통해 지리정보를 제공할 수 있다는 장점이 있다. 제안하는 기법으로 비디오 영상을 스트리밍하면서 클라이언트가 지리 정보서비스를 받을 수 있는 GeoVideo 서버 및 웹을 통해 서비스를 제공하는 GeoVideo 클라이언트 시스템을 구현하였다.
본 연구는 항공사진으로부터 지도를 제작하는 과정의 중간산출물인 도화원도를 이용하여 3차원 건물모델을 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기구축된 도화원도에 포함된 제한적인3차원 정보를 추출하여 지면모델, 지붕면모델과 벽면모델을 생성하는 과정으로 구성된다. 지붕면모델은 지붕면 모서리점들의 평면근사오차를 기준으로 단일평면이나 복합평면으로 생성한다. 단일평면은 강인추정법에 의한 평면근사를 통해, 복합평면은 삼각망에 기반한 분할 및 병합으로 구성된다. 벽면모델은 지붕면모델을 구성하는 모서리를 지면모델에 투영하여 생성한다. 실제 데이터에 적용한 결과 넓은 지역에 다양한 형태의 건물모델이 성공적으로 생성되었다. 제안된 방법은 기구축된 데이터를 이용하기 때문에 시간 및 비용적인 측면에서 효율적인 방법으로 평가된다.
건물의 3차원 모델링은 3차원 공간정보를 구축하는데 있어서 매우 중요한 요소이다. 기존의 3차원 건물 모델링은 대부분 입체 항공사진을 이용하여 도화사에 의해 수동으로 진행되어 많은 시간과 비용이 소요된다. 또한 연구논문이나 실험적으로 시도되고 있는 일부 자동화 방법은 건물을 정확하고 세밀하게 묘사하는데 한계가 있다. 건물의 3차원 모델링을 자동화하기 위해서는 건물 외곽선과 지붕 모양을 정확하게 추정할 수 있는 알고리즘이 필수적이다. 최근 다양한 분야에서 활용되고 있는 항공라이다(LiDAR) 데이터는 지형지물에 대한 3차원 정보를 제공하지만, 이를 이용하여 건물 외곽선을 정확하게 추정하기에는 기술적으로 어려움이 있다. 따라서 기존에 구축된 수치지도의 건물 외곽선을 이용한다면, 항공라이다 데이터를 이용하여 3차원 평면을 최소단위로 하는 건물지붕의 구성요소들을 조합하여 자동으로 건물지붕의 3차원 모델링이 가능하다. 본 논문은 기 구축된 수치지도의 건물 외곽선과 옥트리(octree) 분할을 기반으로 항공라이다 데이터를 이용하여 건물지붕의 구성요소를 자동으로 추출하는 방법을 제안하였다. 건물지붕에 대한 항공라이다 데이터를 3차원 공간상에서 재귀적으로 분할하여 패치(patch)를 구성하고, 동일한 속성을 갖는 패치들을 병합하여 지붕의 구성요소를 추출한다. 항공라이다 데이터를 이용하여 제안된 방법으로 실험한 결과, 평면, 게이블, 다면, 곡면 등 다양한 형태의 지붕에 대한 구성요소들을 자동으로 추출 할 수 있었다.
Mountainous disasters such as landslides and debris flow are difficult to forecast. Debris flow in particular often flows along the valley until it reaches the road or residential area, causing casualties and huge damages. In this study, the researchers selected Seoraksan National Park area located at Inje County (Inje-gun), Gangwon Province-where many mountainous disasters occur due to localized torrential downpours-for the damage reduction and cause analysis of the area experiencing frequent mountainous disasters every year. Then, the researchers conducted the field study and constructed geospatial information data by GIS method to analyze the characteristics of the disaster-occurring area. Also, to extract more precise geographic parameters, the researchers scanned debris flow triggering area through terrestrial LiDAR and constructed 3D geographical data. LiDAR geographical data was then compared with the existing numerical map to evaluate its precision and made the comparative analysis with the geographic data before and after the disaster occurrence. In the future, it will be utilized as basic data for risk analysis of mountainous disaster or disaster reduction measures through a fine-grid topographical map.
Purpose: To solve urban problems, empirical research is being actively conducted to implement a smart city based on various ICT technologies, and digital twin technology is needed to effectively implement a smart city. A digital twin is essential for the realization of a smart city. A digital twin is a virtual environment that intuitively visualizes multidimensional data in the real world based on 3D. Digital twin is implemented on the premise of the convergence of GIS and BIM, and in particular, a lot of time is invested in data pre-processing and labeling in the data construction process. In digital twin, data quality is prioritized for consistency with reality, but there is a limit to data inspection with the naked eye. Therefore, in order to improve the required time and quality of digital twin construction, it was attempted to detect a building using Mask R-CNN, a deep learning-based masking algorithm for aerial images. If the results of this study are advanced and used to build digital twin data, it is thought that a high-quality smart city can be realized.
기존의 도화사 수작업에 의한 기준점기반 항공삼각측량 기법은 전통적인 사진측량에서 유용하게 이용되어 왔으나, 자동화된 수치사진측량 기법이 확산되면서 기존방법의 문제점이 대두되었다. 따라서 본 논문은 보다 발전된 자동화 기술 개발을 위하여 상위 레벨인 선형객체들을 이용한 항공삼각측량 가능성을 제시하고 검증하고자 하였다. 최근에 발달된 선형 객체 추출기법 알고리즘은 보다 정확한 선형 객체 추출기법을 제공하였지만, 포인트 추출기법에 비하여 추출하기 어려운 단점이 존재한다. 따라서 본 논문은 이를 극복하기 위하여 수동 디지타이징이나 에지 연산자를 통하여 쉽게 획득되는 포인트를 이용하여 상위레벨 선형객체를 생성하고, 이를 통해 지형공간정보 이용 가능성을 높이고자 하였다. 본 연구 결과를 통해 진화하고 있는 컴퓨터 환경에 적합한 선형객체를 이용한 항공삼각측량 기법을 발전시킬 것으로 기대된다.
국가에서 추진하고 있는 국가공간정보체계 사업은 기존의 2차원 지리정보에서 3차원 공간정보를 기본 지형공간정보로 확장되고 있다. 지상 지형공간정보의 구축은 대부분 완료하거나 진행 중에 있는 반면에, 지하특성을 나타내는 시추자료 등의 부족으로 지하 지형공간정보 구축에 어려움을 겪고 있다. 지하의 지형공간정보 구축 측면에서는, 국내의 기관별로 지하정보를 구축 및 관리하고 있으나, 기관별로 보유하고 있는 지하정보는 상호 공유되지 않아 비효율적으로 관리되고 있다. 본 연구에서는 지하공간정보 구축 효율성을 높이는 일환으로, 지반의 상태를 구성하는 지반 DB항목과 지질의 상태를 구성하는 지질 DB항목으로 나누어 3차원 국토지하정보 DB설계를 제시하였다. 구축된 DB를 실제 모델지역에 적용하여, 국토지하정보 활용 기술 구현 및 활용성을 검토하고, 국토지하정보 지식 기반 커뮤니티 구축 방안을 제시하였다.
본 연구에서는 인공위성영상을 이용한 토지피복 분류방법 중 파라메트릭한 분류와 비-파라메트릭한 분류의 대표성을 띤 최대우도 분류법과 신경망을 이용한 분류방법을 사용하여 분류정확도를 비교하였다. 분류정확도의 평가에 있어서 일반적인 분석가들이 사용하는 훈련지역에 대한 분류 정확도의 분석뿐만 아니라, 시험지역에 대한 정확도분석을 하였다. 그 결과, 최대우도분류기에 비하여 신경망의 분류기가 일반적인 훈련데이터의 분류에 있어서 약 3% 우월하였으며, 지상검증데이터를 사용한 분류결과에서는 시험에 사용된 두 분류기 모두 빈약한 분류결과를 나타내었으나, 신경망에 의한 분류가 최대우도에 비하여 약 10%정도 보다 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있었다.
DEM(Digital Elevation Model)은 지형에 대한 높이를 수치로 저장한 3차원 공간정보로 식생과 인공지물을 포함하지 않는 지형만의 표고값을 의미하며, 지형에 대한 3차원 시각화, 경사분석, 건설공사를 위한 설계 및 물량산출 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 최근 3차원 공간정보 구축과 관련된 많은 연구들이 이루어지고 있지만 DEM 생성과 관련된 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 MMS(Mobile Mapping System), UAV 이미지 및 UAV LiDAR(Light Detection And Ranging)를 이용하여 DEM을 구축하였으며, 각각의 결과물에 대한 정확도 평가 및 분석을 수행하였다. 연구결과 MMS와 UAV LiDAR에 의해 생성된 DEM의 정확도는 ±4.1cm 이내였으며, UAV 이미지를 이용한 DEM은 ±8.5cm의 정확도를 산출하였다. 또한 각각의 방법에 의한 자료처리 과정 및 결과물에 대한 비교를 통해 MMS, UAV 이미지, UAV LiDAR의 특징 및 효율성을 제시할 수 있었다. MMS 및 UAV를 활용한 DEM 구축은 지형에 대한 분석 및 가시화, 건설공사를 위한 기초자료 생성, 공간정보를 활용한 서비스 등 다양한 분야에 활용이 가능할 것이며, 관련 업무 효율성을 크게 향상시킬 수 있을 것이다.
도시지역의 대부분을 차지하는 건물에 대한 3차원 공간정보는 지도제작뿐 아니라 무선 통신망 설계, 카 내비게이션, 가상도시 구축 등에 근간이 되는 주요 정보이다. 대표적인 수동센서(passive sensor)로부터 얻어진 수치항공사진은 높은 수평 위치정확도를 가지는 반면 중심투영과 폐색지역에 의한 원천적인 문제로 인하여 자동화 과정이 어렵다. 반면 능동센서인 LIDAR 시스템은 지표면에 대한 비정규 점군 형태의 3차원 정보를 빠르고 정확하게 제공한다. 하지만 데이터 취득 특성상 건물의 외곽선과 같은 정보의 획득에는 어려움이 있다. 본 연구에서는 수치항공사진과 LIDAR 데이터를 용합하여 건물의 외곽선을 자동으로 추출하는 방법을 제안하였다. 실험 결과 본 연구에서 제안한 방법은 복잡한 형태의 건물의 외곽선 추출에 우수한 결과를 보여주었으며, LIDAR 데이터와 수치항공사진을 이용해 건물을 자동으로 추출할 수 있는 가능성을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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