라이다 시스템은 신속하고 정확한 3차원 데이터 생성으로 인해 주목받는 시스템이 되었다. 지형공간정보 분야에서 원시 라이다 데이터로부터 3차원 건물모델과 같은 가치가 부가된 정보를 생산하는 기술은 오랫동안 관심 있는 연구주제로 다루어졌다. 본 논문은 라이다 데이터로부터 건물과 같은 인공지물의 주요 구성요소인 3차원 평면을 추출하는 내용을 담고 있다. 이 연구에서는 최적의 평면을 결정하기 위해 라이다 데이터에 포함된 이상치의 영향을 제거 또는 최소화 시키고, 두 평면이 만나는 지역에서 정확한 평면을 추출하는 하는 방법을 소개한다. 각 라이다 포인트에 대해서 plane fitting이 수행된 후, 결정된 세 개의 평면식 매개변수들은 의사색상값으로 변환되고, 이를 이용하여 평면을 추출하게 된다. 제안된 방법은 항공 라이다와 지상라이다 데이터 두 가지를 사용하여 그 유효성을 검증하였다.
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.
3차원 공간정보는 효율적 국토이용 및 관리, 지자체의 도시계획수립, 도시관리 등 도시 활동의 입체적인 표현과 분석을 위한 중요한 정보로써 공공분야뿐만 아니라 공간정보 서비스 산업 활성화로 민간분야에서도 다양하게 이용되고 있다. 고품질 3차원 공간정보의 생성을 위해서는 원시영상 및 3차원 지형모델의 품질 뿐만 아니라 LoD 수준, Texturing과 같은 가시화 수준이 중요한 요소가 된다. 하지만 기존 3차원 국토공간정보는 구축 공정이 복잡하고, 기 제작된 수치지도를 이용하여 자료의 최신성이 부족하다. 또한 일반정사영상의 이용으로 영상의 기복변위가 존재하여 가시성이 낮고, LoD 수준이 2~3급 정도로 인공지물의 3차원 모델이 단순화 되어 현실감이 다소 부족하다는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 기존의 대축척 디지털항공사진카메라와 다방향 촬영 디지털카메라로 촬영된 디지털항공사진영상을 이용하여 수치사진측량기법을 적용한 3차원 모델링 기법으로 제작된 3차원 공간정보의 품질 분석을 수행하였다. 3차원 모델의 가시화 정보의 정확도 분석결과 별도의 가시화 정보의 획득 없이 원영상만으로 84% 이상의 정확도를 확보할 수 있었다. 촬영시기와 동일한 3차원 공간정보 구축이 가능하여 자료의 최신성 확보가 용이 하였고, 작업공정의 실감정사영상의 위치정확도 분석결과 1:1,000 수치지도의 수평위치 허용정확도보다 양호한 결과를 나타냈다.
최근, 사면붕괴는 산악지역에 접해있는 국도변에서 자연재해로 발생하고 있다. 산악지역의 급속한 도로개설, 확장 등 경제개발로 인하여 사면붕괴와 관련된 사고로 직결된다. 따라서, 국도 안전관리와 국도 기능을 유지하기 위하여 사면점검의 지속적인 관리가 수행되어야 한다. 본 연구에서는 접도사면의 유지관리에 따른 재래적 Face mapping과는 차별화 된 GIS기법을 적용하였다. 3차원 스캐너를 이용하여 사면전문가 관점에서 사면 Face mapping을 통한 정확한 외형적 분석결과를 취득하였으며 그 결과를 외적 안정성 평가의 기준으로부터 붕괴발생 사면정보로 활용할 수 있는 자료로 변환하였다. 또한, 현재 운영 중인 도로절토사면관리(CSMS) 데이터베이스 뿐 만아니라 업무활용도를 높일 수 있도록 GIS 기반의 도로 위험 평가, 관리기법을 개선하였다.
대한민국은 화산재해로부터 안전한 지역으로 알려져 왔다. 그러나 최근의 관측 결과들은 한반도 최 북 단에 위치한 백두산이 더 이상 휴화산이 아님을 보여주고 있다. 백두산 화산이 폭발한다면 남한지역에서는 화산재에 의한 다양한 피해가 예상된다. 특히 공중의 화산재는 운항되는 비행기의 계기판 및 엔진을 마비시킴으로써 대형 항공사고를 유발할 수 있다. 따라서 화산재의 삼차원 확산을 예측하여 화산재가 있는 항로를 비행할 것으로 예상되는 비행기 운항을 중지시키는 것이 매우 중요하다고 할 수 있다. 본 논문에서는 화산재 확산 예측결과의 삼차원 가시화 기법을 다룬다. 우선 화산재 확산 예측 데이터의 취득에 대하여 소개한다. 확산 예측 데이터는 화산재 확산 시뮬레이션 프로그램인 Fall3D를 이용한다. 다음으로 세 가지 화산재 확산 예측결과의 가시화 기법을 제안한다. 첫 번째 기법은 '공중의 큐브' 방식으로 화산재의 입자 농도별로 다른 색을 가진 반투명 큐브를 공중에 배치하는 방식이다. 두 번째 기법은 '큐브안의 큐브'방식으로 '공중의 큐브' 방식을 개선하여 농도의 정도에 따라 큐브의 분할 정도를 달리하여 배치하는 방식이다. 마지막 방식은 '반투명 화산재 평면' 기법으로 화산재 농도를 가지고 있는 레이어 들을 적층하고 투명효과를 적용하는 방식이다. 본 논문에서 제시한 방법을 기반으로 사용자는 목적에 맞는 방식대로 화산재 확산 예측 결과를 삼차원 가시화 할 수 있을 것이다.
라이다 자료는 건물에 대한 3차원 정보를 제공하고 있는 자료원으로서 도시계획을 위한 3차원 모형화와 건물의 가시권 분석과 같은 다양한 모형화에 이용되고 있다. 본 연구에서는 라이다 자료만을 이용하여 영상처리기법과 점자료처리기법에 기반하여 사용자의 개입을 최소화하면서 자동으로 건물을 추출할 수 있는 기법을 제안하였다. 입력된 라이다 자료를 이용하여 건물영역과 비건물영역을 분리하기 위하여 먼저 영상처리기법을 적용하였다. 또한 건물영역은 높이값에 대한 통계분석을 통해서 건물의 주옥상면과 남아있는 부분으로 구분하여 자료처리를 수행하였다. 아파트형, 계단형, 복합형 등의 다양한 유형의 건물이 존재하는 연구대상지역의 실험을 통해서 본 연구에서 제안한 자료처리기법을 적용하여 약 90%의 건물을 자동으로 추출할 수 있었다.
최근 우리나라의 대기환경이 악화되고 있으며 대기질에 대한 국민적 관심이 증가하고 있다. 다양한 관측수단이 대기환경 모니터링에 이용되고 있으나, 배출시설에 대한 공간정보가 부재한 실정에서 관측자의 경험과 판단에 의존하고 있다. 본 연구에서는 대기오염물질 배출시설 모니터링을 위한 드론 영상의 활용 가능성을 판단하고자 하였다. 드론 정사영상에 질감 변환 기법을 적용하여 공장지붕에 분포하는 소규모 가스 배출시설을 탐지하였고, 오탐지율을 감소시키기 위하여 수치표면모델(DSM)로 계산한 경사도 자료를 이용하였다. 그 결과 약 80%의 정탐지율과 40%의 오탐지율을 보여주어 소규모 가스 배출시설 탐지에 있어 드론 영상의 활용 가능성이 높다고 할 수 있다. 향후 정탐지율의 향상 및 오탐지율의 감소와 관련된 다양한 시도와 연구가 필요하다. 또한 이러한 결과들을 바탕으로 대기오염물질 배출시설에 대한 3차원 공간정보를 포함하는 데이터베이스를 구축할 필요가 있다.
Indoor space has been one of the focal points for geospatial research as various factors such as increasing demands for application and demand for adaptive response in emergencies have arisen. IndoorGML (Indoor Geography Markup Language) has provided a standardized method of representing the topological aspect of micro-scale environments, with its extensive specifications and flexible applicability. However, as more real-world problems and needs demand attention, suggestions to improve this standard, such as representing IndoorPOI (Indoor Points of Interest), have arisen. Hence, existing algorithms and functionalities that we use on perceiving these indoor spaces must also adapt to accommodate said improvements. In this study, we explore how to define spatial neighborhoods in indoor spaces represented by an integrated IndoorGML and IndoorPOI data. We revisit existing approaches to combine the aforementioned datasets and refine previous approaches to perform neighborhood spatial queries in 3D. We implement the proposed algorithm in three use cases using sample datasets representing a real-world structure to demonstrate its effectiveness for performing indoor spatial analysis.
최근 항공사진과 고해상도 위성영상의 보급과 수치사진측량 시스템 및 분석 알고리즘의 발전으로 인하여 데이터 추출, 영상이미지프로세싱처리, 정밀 대축척지도제작 등의 연구가 진행되고 있지만 2차원 평면 정보라는 제한적인 요소를 가지고 있다. 이에, 높은 위치정확도와 개체인식을 위한 정확한 공간정보와 3차원 좌표가 필요하게 되었다. 본 연구에서는 높은 위치정확도가 검증된 LiDAR의 3차원 공간정보를 이용하여 실제 지형을 반영하였고, 센서 최적 위치를 도출하기위해 확률알고리즘을 개발하고 공간분석을 통해 확률 값을 산정하였다. Grid기반인 2차원 3차원 센서위치지점을 생성하고 LiDAR의 3차원정보를 센서감지영역 산정에 적용하였다. 이 데이터를 바탕으로 알고리즘을 구현하여 최적 센서위치지점으로 선정하였다. 또한 최적 센서위치지점 선정 시 고려사항을 3가지 조건으로 나누었다. 첫째조건은 방해물이 없는 2차원인 경우(2-D Non obstacle), 둘째조건은 방해물이 존재하는 2차원인 경우(2-D Obstacle), 셋째는 방해물이 존재하며 3차원인 조건(3-D Obstacle)으로 설정하였다. 이 3가지 조건에 알고리즘을 적용하여 2차원, 3차원적 공간에 대한 최적위치선정 방법을 검토하였다. 결론적으로 본 연구에서는 LiDAR 데이터를 이용하여 정보 수집을 위한 지상 고정센서 위치 선정 방법론을 제시하고자 하였다.
수치표고모델(DEM, Digital Elevation Model)은 지형공간 영역의 기본 데이터로서, 다양한 데이터로부터 다양한 방법으로 만들어진다. 수치표고모델이 파생됨에 따라, 적용 분야에서의 그 정밀도 또한 다양하게 변화한다. 본 연구에서는, 대한민국 경상남도 연안의 섬 주변에서 광범위하게 사용되는 있는 두 가지 DEM, 즉 육역관측기술위성 월드 3D 30m(ALOS World 3D 30m) 및 셔틀레이더지형미션 글로벌 30m(SRTM Global 30m)를 비교하였다. 우선 DEM의 첫 번째 통계를 계산한 다음, 해발표고 0을 기준으로 높고 낮은 지역을 시각적으로 비교하기 위하여 Landsat 이미지에 중첩하였다. 연구 결과, DEM은 서로 높은 상관관계가 있으며, 유사한 통계를 가지고 있음을 알 수 있었다. 그리고 구릉지에서는 높은 차이가 거의 없었을 뿐만 아니라, 해안선을 나타낼 수 있었다. 또한 DEM은 많은 음의 값을 가지고 있다는 점이 확인되었으며, 싱크를 채운 후에도 표고가음으로 측정되는 것을 방지하기 위해, 해안 지역 전체를 포함하는 연구 지역을 신중하게 선택해야 할 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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