본 논문에서는 무인기의 경로 계획을 위한 산악 지형, 레이더 그리고 방공망 등을 3차원 환경으로 구현하고, Sampling 기반의 경로 계획 알고리즘인 PRM 알고리즘을 사용하여 경로 계획 및 재계획을 수행하는 방안에 대해 서술한다. 기존의 PRM 알고리즘의 경우 생성된 노드 사이에 장애물 존재 여부를 확인하기 위한 계산이 노드 간 1:1로 이루어지고 연속적으로 수행되어 노드 수나 노드를 연결하는 거리에 계산량이 크게 영향을 받는다. 이러한 부분을 개선하기 위해 제안하는 LineGridMask 기법을 통해 장애물 존재 여부 확인 방식을 단순화하고, 병렬화를 통해 경로 계획의 계산 시간을 감소시킨다. 마지막으로 기존 PRM 알고리즘과의 성능을 비교한 결과, 경로 계획에서는 최대 88%, 재계획의 경우 최대 94%까지 계산 시간이 감소하였음을 확인하였다.
생태면적률은 친환경적 공간 개발을 위한 정량적 사전 계획지표이자 건축물과 외부공간의 균형 있는 개발을 유도하는 통합적 지표이다. 그러나 제도 적용상 면적 산정의 오류, 하부 지반과 토심 확보 기준의 미달, 시공 후 실제 생태면적의 감소, 사전 계획지표로서의 기능 저하 등의 문제점들이 지적되어 왔다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위해 LIM 활용을 제안하였다. 생태면적률의 가중치는 주로 하부 지반과 토심, 피복 유형에 의해 결정되므로 지형과 포장재를 중심으로 연구를 진행하였다. 모델은 정부기관 및 관련 전문단체에서 제시한 BIM 기준과 가이드라인, 지침서를 참고하여 여기에 부합되도록 모델의 작성 범위와 상세 수준을 의미하는 LOD(Level Of Detail)를 설정하고, BIM 저작도구를 선정하여 조경정보모델을 구축하는 방법을 제시하였다. 사례 대상지로는 경사지에 위치한 공동주택단지를 선정하여 3차원적 지형을 모델링하고, 생태면적률과 관련된 속성정보를 포함한 포장재 라이브러리를 제작하였으며, 이들을 토대로 부지의 조경 정보모델을 완성하였다. 그리고 구축된 모델을 활용하여 생태면적률을 산정하고, 계획도와 산정표, 포장 상세도 등 관련 도면을 출력하였다. LIM을 활용함으로써 생태면적률의 기준 적용과 면적 산정이 정확해지고 설계업무의 효율성을 도모할 수 있었으며, 지형과 지하구조물의 관계 등 입체적 형태에 대한 객관적 검토가 가능해짐을 알 수 있었다. LIM 도입을 위해 라이브러리 매뉴얼 또는 템플릿을 작성, 배포하거나 KBIMS 기준에 부합하는 라이브러리 구축에 힘써야 하며, 인증제도에서 BIM 모델을 제출하도록 하는 제도적 전환이 필요하다. 앞으로 생태면적률에 식재 유형별 기준이 도입되어 확대 적용될 것으로 예상되므로 식재 정보 모델 구축과 활용에 대한 후속 연구가 요구된다.
3차원 국토환경의 디지털기반의 가시화는 국토계획 및 통신설비계획, 철도건설, 건축, 입체적인 도시공간정보시스템 구현, 안전 및 방재 등에서 많은 필요와 그 중요성이 크게 부각되고 있다. 현재 국가지리정보 사업으로 완성된 2차원적인 지도정보와 시설정보를 3차원의 도시공간으로 재현하기 위하여 기존의 등고선을 이용한 DEM 방식은 많은 한계를 가지고 있으며, 특히, 철도와 같은 노선 폭이 좁고 길이가 길어서 궤적 관리가 어려운 작은 구조물의 경우에는 그 고도모델이 무시되기 쉬우므로, 레이져 측량기술을 이용한 공간대상물에 대한 높은 정확도 취득이 크게 필요한 실정이다. 최근에는 레이져 측량기술과 GPS를 결합한 고밀도 고정도의 높이 값을 얻을 수 있는 LiDAR Data의 획득으로 그러한 한계를 극복하고 있는 추세이다. 비교적 LiDAR 관련 연구가 활발한 해외 선진기술을 연구하고 우리 실정에 적합한 3차원 지형 및 철도시설의 분석이 가능하도록 데이터의 생성기법 및 알고리즘을 개발하여 3차원 공간에서의 최적의 노선관리가 가능하도록 하였다. 이를 위하여 LiDAR Data를 중심으로 하는 높이 값을 DEM으로 변환하고, 디지털 영상의 매칭 및 정확도 평가 등을 통한 벡터와 래스터의 실시간 통합 및 전환으로 장거리 노선에서의 3차원 철도 모델의 생성을 통한 추적관리가 가능하도록 하였다.
This paper discusses the appropriate duration for basic gust wind speeds in wind loading codes and standards, and in wind engineering generally. Although various proposed definitions are discussed, the 'moving average' gust duration has been widely accepted internationally. The commonly-specified gust duration of 3-seconds, however, is shown to have a significant effect on the high-frequency end of the spectrum of turbulence, and may not be ideally suited for wind engineering purposes. The effective gust durations measured by commonly-used anemometer types are discussed; these are typically considerably shorter than the 'standard' duration of 3 seconds. Using stationary random process theory, the paper gives expected peak factors, $g_u$, as a function of the non-dimensional parameter ($T/{\tau}$), where T is the sample, or reference, time, and ${\tau}$ is the gust duration, and a non-dimensional mean wind speed, $\bar{U}.T/L_u$, where $\bar{U}$ is a mean wind speed, and $L_u$ is the integral length scale of turbulence. The commonly-used Durst relationship, relating gusts of various durations, is shown to correspond to a particular value of turbulence intensity $I_u$, of 16.5%, and is therefore applicable to particular terrain and height situations, and hence should not be applied universally. The effective frontal areas associated with peak gusts of various durations are discussed; this indicates that a gust of 3 seconds has an equivalent frontal area equal to that of a tall building. Finally a generalized gust response factor format, accounting for fluctuating and resonant along-wind loading of structures, applicable to any code is presented.
전파의 유효 수신 신호 도달영역을 정확히 식별하는 것은 기지국 최적화를 이룩하는데 있어 가장 중요한 요소중 하나이다. 서울 도심 지역과 같이 고층건물이 밀집되어 있고, 넓은 도로와 좁은 도로가 불규칙적으로 배치되어 있으며, 고개와 강 등이 혼재된 지역에서도 높은 정확도를 갖는 전파손실 예측모델을 소개한다. 이 모델은 기 측정된 필드데이터로 훈련된 신경회로망을 기반으로 한다. 전파손실에 영향을 주는 가장 기본적인 변수들은 3차원 DEM 데이터와 벡터 데이터로부터 추출하여 신경회로망의 입력으로 사용한다. 학습이 완료된 신경회로망은 전파손실 모델의 근사함수이며, 학습에 사용된 필드 측정데이터에 포함되지 않은 타지역에서도 정확한 예측이 가능한 일반화 능력을 갖는다. 서울 도심 지역의 실제 서비스 환경에 대한 비교 실험결과를 통해 제안하는 모델의 우수성을 보인다.
Background and objective: The purpose of study is to analyze the three-dimensional (3D) structure by creating a 3D model for green spaces in a park using unmanned aerial vehicle (UAV) images. Methods: After producing a digital surface model (DSM) and a digital terrain model (DTM) using UAV images taken in Mureung Park in Chuncheon-si, we generated a digital tree height model (DHM). In addition, we used the mean shift algorithm to test the classification accuracy, and obtain accurate tree height and volume measures through field survey. Results: Most of the tree species planted in Mureung Park were Pinus koraiensis, followed by Pinus densiflora, and Zelkova serrata, and most of the shrubs planted were Rhododendron yedoense, followed by Buxus microphylla, and Spiraea prunifolia. The average height of trees measured at the site was 7.8 m, and the average height estimated by the model was 7.5 m, showing a difference of about 0.3 m. As a result of the t-test, there was no significant difference between height values of the field survey data and the model. The estimated green coverage and volume of the study site using the UAV were 5,019 m2 and 14,897 m3, respectively, and the green coverage and volume measured through the field survey were 6,339 m2 and 17,167 m3. It was analyzed that the green coverage showed a difference of about 21% and the volume showed a difference of about 13%. Conclusion: The UAV equipped with RTK (Real-Time Kinematic) and GNSS (Global Navigation Satellite System) modules used in this study could collect information on tree height, green coverage, and volume with relatively high accuracy within a short period of time. This could serve as an alternative to overcome the limitations of time and cost in previous field surveys using remote sensing techniques.
석회석 채광을 위한 노천광산에는 산림훼손과 지형의 급격한 변화로 급경사의 절개면이 발생하기 때문에 안전사고 예방을 위한 기술개발과 많은 노력이 필요하다. 환경파괴를 줄이고, 노천광산의 안전한 개발을 위해서는 정확한 3차원 지형정보를 제작하여야 한다. 이에 본 연구에서는 무인항공기를 이용하여 사진촬영 및 3D 레이저 스캔을 수행하고, 노천광산에 대한 지형정보를 구축하였다. 무인항공기로 취득된 데이터의 처리를 통해 DSM (Digital Surface Model), DEM (Digital Elevation Model) 및 정사영상을 제작하였으며, 결과물을 GNSS (Global Navigation Satellite System) 측량성과와 비교하여 정확도를 평가함으로써 활용성을 제시하고자 하였다. 연구 결과 사진 및 3D 레이저 스캐닝 결과물의 정확도는 각각 11cm, 8cm 정도를 나타내었으며, 정확도 평가 결과와 데이터의 특징 분석을 통해 무인항공기를 이용한 노천광산의 지형정보 구축에 대한 활용성을 제시할 수 있었다. 향후 광물자원 개발 분야에 무인항공기를 이용한 정확한 3차원 지형정보의 구축 및 활용은 효과적인 광산관리 및 안전사고 예방에 크게 기여할 것이다.
제주도 내의 13개의 수준점에서 GPS를 측정하였으며, 이에 의한 GPS/Levelling 지오이드와 PNU95 지오이드를 비교, 분석하여 보았다. GPS의 측정결과 각. 수준점의 타원체 높이를 ${\pm}3\;cm$ 이내의 정밀도로 측정하였다. 계산된 GPS/Levelling 지오이드는 제주도의 지형 변화를 잘 나타내고 있으며, 제주도에서 지오이드와 지형의 상관식은 다음과 같다. $$N\;=\;0.001082\;{\times}\;h\;+\;25.458\;{\pm}\;0.227\;s.d.$$ 계산된 GPS/Levelling 지오이드와 PNU95 지오이드는 잘 일치하고 있으며 두 지오이드의 RMS 차이는 0.14 m이다.
셀룰러 방식의 이동통신 시스템에서 전파의 유효신호 도달범위를 예측하기 위해서는 전파전파 모델을 이용한 예측기법이 주로 사용된다. 그러나, 전파과정에서 주변 지형지물에 의해 발생하는 전파손실은 매우 복잡한 비선형적인 특성을 가지며 수식으로는 정확한 표현이 불가능하다. 본 논문에서는 신경회로망의 함수 근사화 능력을 이용하여 전파손실 예측모델을 생성하는 방법을 제안한다. 즉, 전파손실을 송수신 안테나간의 거리, 송신안테나의 특성, 장애물 투과영향, 회절특성, 도로, 수면에 의한 영향 등과 같은 전파환경 변수들의 함수로 가정하고, 신경회로망 학습을 통하여 함수를 근사화한다. 전파환경 변수들이 신경회로망 입력으로 사용되기 위해서는 3차원 지형도와 벡터지도를 이용하여 전파의 반사, 회절, 산란 등의 물리적인 특성이 고려된 특징 추출을 통해 정량적인 수치들을 계산한다. 이와 같이 얻어진 훈련데이타를 이용한 신경회로망 학습을 통해 전파손실 모델을 완성한다. 이 모델을 이용하여 서울 도심 지역의 실제 서비스 환경에 대한 타 모델과의 비교실험결과를 통해 제안하는 모델의 우수성을 보인다.Abstract In cellular mobile communication systems, wave propagation models are used in most cases to predict cell coverage. The amount of propagation loss induced by the obstacles in the propagation path, however, is a highly non-linear function, which cannot be easily represented mathematically. In this paper, we introduce the method of producing propagation loss prediction models by function approximation using neural networks. In this method, we assume the propagation loss is a function of the relevant parameters such as the distance from the base station antenna, the specification of the transmitter antenna, obstacle profile, diffraction effect, road, and water effect. The values of these parameters are produced from the field measurement data, 3D digital terrain maps, and vector maps as its inputs by a feature extraction process, which takes into account the physical characteristics of electromagnetic waves such as reflection, diffraction and scattering. The values produced are used as the input to the neural network, which are then trained to become the propagation loss prediction model. In the experimental study, we obtain a considerable amount of improvement over COST-231 model in the prediction accuracy using this model.
최근 항공측량분야의 가장 큰 기술적 특징은 Camera 혹은 Lidar와 같은 주 센싱 장비에 GPS, IMU 등 다양한 위치결정 센서를 연계한 Direct Georeferencing 기술의 활용이다. 아울러 항측용 디지털 카메라의 기술적 우월성과 이의 활용성이 입증됨에 따라 다양한 종류의 항측용 디지털 카메라가 개발 및 보급되고 있다. 이에 부응하여 국내에서도 일반적인 항공촬영으로는 취득이 불가능한 건물측면과 비고가 큰 지형에서 발생하는 사각지역에 대하여도 3차원 정보취득과 Texture Mapping이 가능한 다각(Multi-looking)항공촬영시스템의 개발이 시도되고 있다. 하지만 다양한 센서 결합과 다중 카메라의 배열에 따른 센서들간의 시각동기화와 함께 정확한 기하 및 복사보정을 실시해야 하는 문제점이 따른다. 이를 해결하기 위해서는 항공측량 시스템의 센서검정(Sensor Calibration)에 필요한 테스트 필드가 절실히 요구되고 있다. 따라서 본 연구에서는 항공측량용 테스트 필드 구축과 관련한 국외 사례를 고찰하고 국내 테스트 필드 구축방안을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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