기존에는 지형에 대한 3차원 공간정보 구축을 위해 주로 토털스테이션을 이용한 현황측량, 원격탐사, GNSS(Global Navigation Satellite System) 등의 방법이 주로 활용되어 왔다. 하지만 토털스테이션이나 GNSS는 대상지에 접근과 많은 관측을 요구하기 때문에 작업효율과 경제성이 떨어지며, 항공사진이나 인공위성영상은 지형의 3차원 형상을 취득하기 어렵다는 단점이 있다. 지상 LiDAR(Light Detection And Ranging)는 측정 대상물에 무수히 많은 레이저를 주사하여 X, Y, Z 좌표와 형상에 대한 정보를 얻을 수 있으며, 자료처리의 자동화가 가능한 장점이 있다. 본 연구에서는 지상 LiDAR를 이용하여 사면의 변위를 검출하고자 하였다. 연구대상 사면 3개소를 선정하고, 2016년과 2017년에 대상 사면에 대한 자료를 취득하였으며, 자료 처리를 통해 경사면의 형상과 단면에 대한 데이터를 생성할 수 있었다. 또한 생성된 데이터의 중첩분석을 통해 효과적으로 사면의 변위가 0.1m 이내임을 파악함으로써, 위험사면의 관리를 위한 지상 LiDAR의 활용 가능성을 제시하였다. 향후 주기적인 데이터 취득 및 분석이 이루어진다면 지상 LiDAR를 이용한 방법은 효과적인 위험사면 관리에 기여할 것이다.
서울시는 도시에서 발생하는 다양한 문제를 해결하고 대시민 서비스 등을 위해 디지털트윈 기반의 도시 공간정보를 구축 및 운영하고 있다. 이러한 디지털트윈 도시 구현을 위한 공간정보의 안정적인 활용을 보장하기 위한 필수요소 2가지는 자료의 최신성과 품질이다. 그러나 높은 품질의 도시 공간정보에 대해 지속적인 최신성을 유지하는 것은 많은 시간과 비용이 필요하다. 이를 극복하기 위하여 효율적인 도시 공간정보 구축 기술과 구축 데이터의 운영, 관리 및 갱신 절차를 연구하였다. 우선, 최신 하이브리드센서를 활용한 포인트 클라우드 중심의 자동 3차원 건물 제작 기술을 실증하여 적용하였고, 고점밀도 항공라이다 성과를 이용하여 수준 높은 건물 모델을 자동제작이 가능함을 확인하였으며, 효율적인 데이터 관리 방안을 수립하였다. 지역별 차별화된 제작 방법의 적용, 공간 객체 고유 관리번호를 통한 도시 변화지역 탐지 지원하고, 수준별 국제표준자료 제작으로 도시 공간정보의 활용성을 강화하였다. 본 연구를 통해 디지털트윈 기반의 도시 공간정보 활성화를 고민하는 지방자치단체 및 관련 기관의 사업 추진에 좋은 선례가 될 수 있을 것으로 판단되며, 도시 단위 디지털트윈 구현의 인프라 정보로써 공간정보의 구축 및 관리에 대한 논의가 지속적으로 이루어 질 것을 기대한다.
자연재해로 인한 수많은 피해 중 특히 산사태 등 사면붕괴로 인한 피해는 인간에게 많은 인적/물적 자원의 손실을 가져왔다. 이런 사면붕괴로 인한 피해를 줄이고자 사면붕괴 예방을 위해 다양한 계측장비를 이용하여 사면붕괴 예 경보 시스템을 구축하였다. 하지만 대상사면에 접근성 문제를 해결하고 위험 사면 전체에 대한 안전성 평가를 실시할 수 있는 효율적인 계측장비는 많지 않은 실정이다. 이에 사면붕괴예방을 위한 효율적인 계측장비로서 측량학적인 접근 방법으로 사면거동의 정확한 계측을 위해 지상라이다시스템을 이용하여 사면붕괴 예방을 위한 시스템의 활용가능성 판단을 위한 실험을 실시하였다. 본 연구에서는 인공으로 조성되어 사면안정화 공법이 적용된 토사사면에 사면상부에서 단계별로 실물 하중을 가하여 하중에 따른 사면의 거동을 Total Station과 지상라이다시스템을 이용하여 계측하였다. 두 시스템을 이용하여 계측한 성과의 정확한 비교 분석을 위해 두 시스템의 계측 결과를 동일한 좌표계로 일치시키는 3D Similarity Transformation을 통해 서로 다른 좌표계를 가지고 있는 두 좌표계를 하나의 좌표계로 통일시켜 사면이 실물하중에 어떤 거동이 일어나는지를 분석하였다. 타켓중심의 사면거동 분석결과, 지상라이다 시스템은 Total Station과 비교해 X축으로는 1cm이내의 차이가, Y축으로는 규칙적이지 않는 거동의 경향이 발생하고, Z축으로는 서로 유사한 경향을 보였다. 연속된 점에 대한 사면지동 분석결과, Y축의 위치에 따라 사면 하부에서 상부의 방향으로 사면거동의 경향이 다르게 나타나 Total Station에서 분석하기 어려웠던 사면의 연속적인 변화를 관찰할 수 있었다. 따라서 지상라이다 시스템은 Total Station에 버금가는 측량성과를 획득하여 효율적인 사면모니터링을 위한 계측장비로 판단되었으며 기존의 사면모니터링기법의 한계를 대체 할 수 있는 측량학적 분석방법으로 많은 활용이 기대된다.
본 연구에서는 자율주행차의 라이다 센서용 광위상배열(optical phased array, OPA)에서 우수한 신호 품질을 얻을 수 있는 방법에 대해 조사하였다. OPA를 구성하는 광 안테나가 주기적으로 배치되어 있는 경우에는 grating lobe의 형성으로 인해 빔 조향의 범위가 제한된다. 광 안테나가 비주기적으로 배치된 OPA에서는 한 개의 main lobe만 형성되어 넓은 조향 범위가 가능하지만 side lobe에 의한 잡음의 영향으로 신호 품질이 저하된다. 본 논문에서는 이러한 비주기적인 OPA에서 발생하는 잡음을 최소화하고 신호 품질을 향상시키기 위한 최적화 연구를 수행한 결과를 보고한다. 최적화를 위한 목적 함수로는 side-lobe level (SLL)을 이용하였고, SLL이 가장 낮은 안테나 배열을 구하기 위한 최적화 기법으로는 입자 군집 최적화(particle-swarm optimization, PSO), 유전 알고리즘(genetic algorithm, GA), 패턴 검색 알고리즘(pattern-search algorithm, PSA) 등을 적용하였다. 128 채널의 광 안테나 배치로 이루어진 비주기적 OPA에서 위 3가지 최적화 기법을 적용하여 결과를 비교하였다. 전반적으로 PSO와 GA는 서로 유사한 최적화 결과를 보였고, PSA는 이와는 약간 차별적인 특성을 보였다. 최적화가 이루어진 각도가 45도보다 작을 때에는 최적화 각도가 작을수록 모든 조향 각도에서의 평균적인 SLL 값이 증가하는 경향을 보였지만, 최적화가 이루어진 각도가 45도 이상일 경우에는 최적화 알고리즘에 관계없이 -13 dB 이하의 평균 SLL 값을 얻을 수 있었다. 본 연구를 통해 비주기적인 OPA에서 고품질의 신호를 얻기 위한 최적의 안테나 배열을 구하는 데 있어서 PSO, GA, PSA의 최적화 알고리즘이 유용하게 활용될 수 있음을 보였다.
최근 측량기술과 정보통신기술이 발전함에 따라 다양한 공간정보 자료를 획득할 수 있게 되었다. 새로운 레이저측량기술은 정밀한 지형과 수목 및 인공지물 등에 대한 3차원 정보를 신속하게 획득하고 사용자가 원하는 정보로 가공하여 다양한 분야에서 활용되고 있다. 특히 정밀한 지형에 대한 등고선 제작은 기존의 항공사진측량에 의한 방법의 문제점을 해소하는 진보된 기술로써 수목에 의해 가려진 산악지의 지형을 상세하게 표현하고 정확도와 균질성을 확보하여 최근 국가기본도 수정제작 등 시범사업이 진행되고 있다. 그러나 고정밀의 라이다 데이터를 이용하여 등고선을 제작할 경우 대용량 라이다 데이터에 의해 등고선의 도형이 복잡해지고 용량이 비효율적으로 증가하는 문제점이 있다. 본 연구에서는 정밀한 지형 데이터로부터 생성되는 라이다 등고선의 효율적인 활용을 위하여 단계별로 필터링을 실시하여 실제 지형의 형태는 그대로 표현하면서 가벼운 용량의 등고선을 생성하는 알고리즘을 구현하였고 라이다 데이터의 필터링을 통하여 지형의 형태를 그대로 표현하면서 데이터의 용량을 최소화하였다. 따라서 본 연구는 라이다 등고선의 적극적인 활용을 위하여 알고리즘을 개발하고 연구지 역을 대상으로 적용한 후 현행 수치지도와 비교해 보았다. 이러한 정밀 등고선은 건설 분야뿐만 아니라 생태지도 및 주제도, 재해 환경 분야, 홍수지도, 도시모델링 등 수요가 확대될 전망이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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