효율적인 연안관리 업무를 추진하기 위해서는 다양한 요인에 의해 변화하는 지형의 특성을 지속적으로 모니터링하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 격포해수욕장을 대상으로 시계열 UAV 영상을 촬영하였으며, UAV 위치정확도 평가를 위해 VRS 측량성과와 비교한 결과 ±11cm(X), ±10cm(Y), ±15cm(Z)의 표준편차를 얻었으며 따라서 수치지도 작업규정상의 허용오차를 만족하는 것으로 확인되었다. 또한 UAV 영상을 통해 구축한 수치표면모델을 이용하여 침식 및 퇴적 변화 모니터링을 실시한 결과 2018년 6월과 2018년 12월 사이에는 평균 0.01m의 퇴적이 발생하였으며, 2018년 12월과 2019년 6월 사이에는 0.03m의 침식이 발생된 것으로 분석되었다. 따라서 2018년 6월과 2019년 6월 사이에는 전체적으로 0.02m의 침식이 발생된 것을 알 수 있었다. 그리고 시계열로 분석한 지형변화 모니터링 결과로부터 침식 및 퇴적 높이 구간별 면적을 분석한 결과 ±0.5m 구간에서 침식과 퇴적면적이 가장 넓게 분포함을 알 수 있었다. 본 연구에서 제시한 시계열적 UAV 영상을 이용한 3차원 지형 모델링 성과를 활용하여 해안지역의 지형변화를 지속적으로 모니터링 한다면 양빈이나 준설 등과 같은 연안관리 업무를 보다 효과적으로 지원할 수 있을 것이다.
대부분의 골퍼들은 그린 공략을 위해 세컨샷 지점에서의 남은 거리에 관심이 많으며, 이에 대한 정확한 정보가 스코어 향상에 도움을 주는 요소중 필수적 사항이라고 생각하고 있으며, 클럽 선택을 위한 기초적 자료로 활용하고 있다. 하지만 단순히 도식 또는 숫자로 표현되는 정보는 세컨샷을 위한 정확한 자료로 사용하기에는 부적절하며 오히려 실수를 유발할 수 있으며 골프에 대한 만족감을 저해시키는 영향을 주기도 한다. 그래서 본 연구에서는 종래의 이미지 지도를 활용한 방법에 대한 현실적 대안으로서 실제 3차원 디스플레이가 가능한 렌티큘러 기술을 통한 코스맵 제작을 수행하였다. 본 기술은 항공영상 촬영된 영상을 기반으로 수치정사영상을 제작하고 좌우입체 스테레오 영상을 취득하고 렌티큘러 기술을 활용하여 코스맵을 제작함으로서 종래의 이미지 지도 표현의 한계를 극복하였다. 이러한 기술의 강점은 입체효과에 관한 융통적 접근이 기능한 점이 큰 특징이라 하겠다. 본 연구에서 렌티큘러 포일 기술의 간략한 개요를 제시하며 골프코스 3차원 야디지 북의 제작에 대해 설명하였으며, 연구수행을 위해 입체로 촬영된 영상을 활용하여 3차원 효과를 주기위한 합성 이미지를 제작하고 이를 렌티큘러 포일에 입체적으로 디스플레이 함으로서 3차원 입체 지도를 제작하였다.
Jeong-Hwan Kim;Seung-Soo Lee;Jin-Woong Park;Ji-Hyeok Yoon;Jong-Won Seo
국제학술발표논문집
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The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.457-463
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2009
The earthwork is essential procedure for all civil engineering projects. Because of its importance in terms of cost and time, it should be managed effectively. In light of this, The Intelligent Excavating System (IES) research consortium has established to improve the productivity, quality and safety of current excavating/earthwork system by the Ministry of Land, Transportation and Maritime Affairs (MLTM) of Korea. This paper summarizes ongoing research aimed at development knowledge and presents a framework of task planning and visualization system for IES. The task planning and visualization system consists of three functions. 1) Using digital terrain model which created by 3D laser scanner, the system can divide it and generates global/local work area so that the excavator can work through the area. 2) In order to operate and/or control the excavator, the system exports the location, paths of boom, arm and bucket data of the excavator to control center. 3) The task planning system is visualized on the computer programming aided-graphic interface which simulates the planned work processes and eventually assists the operator for the control of the excavator. The case study which we have performed, demonstrates the effectiveness of the proposed system.
전 세계적으로 이슈가 되고 있는 소형 무인항공기를 탑재체로 한 항공삼각측량 기술을 국내의 광산개발 현장에 적용하여 활용성을 검증하였다. 대상광산은 경상남도 경주시에 위치한 감포 46호 스멕타이트 광산으로 노천채광 광산이다. 멀티콥터인 DJI S1000에 Cannon Mark III 카메라를 탑재하여 $600m{\times}380m$ 영역을 중첩하며 448장의 사진을 촬영한 후, AgiSoft사의 photoscan 소프트웨어를 이용해 자료처리하여 정사영상과 정밀 수치지형모델을 제작하였다. 6개의 지상 기준점을 이용해 정밀도 10cm 이내의 항공 삼각측량 자료를 생산하였으며, 3D 지질모델링 소프트웨어로 수치지형모델과 정사 영상을 익스포트하여 3D 지질모델링을 위한 Topo surface를 제작하였다. 1시간 이내의 짧은 촬영시간으로 고정밀의 항공측량 자료 확보가 가능해 노천광산의 주기적인 촬영을 통한 채광량과 사면붕괴 모니터링이 적은 비용과 시간으로 가능함을 확인하였고, 항공삼각측량결과와 3D 지질모델링의 직접적인 연계 기술에 의해 노천광산 채광에 의한 지표면 변화를 즉각적으로 반영할 수 있어 생산관리의 효율성을 증대할 수 있으리라 여겨진다.
The calibration for systematic error in LiDAR is crucial for the accuracy of airborne laser scanning. The main error is the misalignment of platforms between INS(Inertial Navigation System) and Laser scanner For planimetrical calibration of LiDAR, the building is good feature which has great changes in height and continuous flat area in the top. The planimetry error(pitch, roll) is corrected by adjustment of height which is calculated from comparing ground control points(GCP) of building to laser scanning data. We can know scale correction of laser range by the comparison of LiDAR data and GCP is arranged at the end of scan angle where maximize the height error. The area for scale calibration have to be large flat and have almost same elevation. At 1000m for average flying height, The Accuracy of laser scanning data using LiDAR is within 110cm in height and ${\pm}$50cm in planmetry so we can use laser scanning data for generating 3D terrain surface, expecically digital surface model(DSM) which is difficult to measure by aerial photogrammetry in forest, coast, urban area of high buildings
최근 지형공간정보 데이터는 복합 시스템 내에서 다양한 분야의 위치기반 시스템을 구축하기 위한 기본 자료로 많이 활용되고 있다. 과거에는 공간정보들이 2차원 공간상에 많이 표현되었으나 최근 IT기술의 발달과 함께 3차원 공간정보의 표현이 쉬워지고 있으며, 이는 높은 현실감을 제공함으로서 현장에 대한 빠른 이해와 업무의 효율성을 높일 수 있도록 해준다. 또한, 기존의 공간정보 응용프로그램들은 데스크 탑 환경을 많이 활용하였으나, 이는 원거리와 불특정 다수의 사용자를 위한 서비스에 많은 한계를 가지고 있었다. 때문에 최근에는 웹서비스를 통한 정보공유의 활용성을 제고하는 방향으로 재편되고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 급경사지에 설치 및 운용되고 있는 다양한 센서정보와 3차원 지형공간정보를 연계하는 웹기반(Web-based) 시스템을 개발하였다. 이를 위해 첫째, 연구 대상지역의 3차원 지형공간정보 데이터를 구축하고 둘째, 3차원 Web GIS와 계측정보를 연계할 수 있는 시스템 아키텍처를 제안하고, 셋째, 제안된 3차원 Web-GIS 시스템을 실제 강원도 지역을 중심으로 구현하여 그 실용성을 검증하였다.
도로는 오랜 기간 동안 꾸준한 경제성장으로 경제적인 규모가 커짐에 따라 차량의 증가 및 대형화, 차량의 성능증대, 시간가치의 상승 및 교통의 고속화 등으로 교통상황이 크게 변화되었다. 최적 노선선정모델에 관한 연구는 컴퓨터와 지형공간정보의 발달로 인하여 1980년 후반부터 일부 연구가 이루어지고 있으며, 국내에서도 수치지형모델을 이용한 최적노선에 관한 연구를 비롯하여 토공량산정, 유토곡선출력, 자동화시스템구축등 많은 연구가 이루어지고 있다. 그리고 최근에는 컴퓨터의 발달로 VGIS(Virtual Geographic Information System)를 이용한 도로주행 시뮬레이션과 가상현실에 대한 연구가 이루어지고 있다. 본 연구는 노선설계에서 도로대안결정시 고려되는 주변시설 및 계발계획, 교통수요 예측등에 따른 검토 의견 외에 3차원시뮬레이션기법을 통한 경관분석과 환경영향분석요소의 추가가능성에 대하여 연구하였다.
수치표고자료(Digital Elevation Model ; DEM)는 영상처리, GIS, 건설, 수자원, 조경, 통신, 군사 및 기타 관련 분야에서 광범위하게 사용되고 있으며, 특히 정밀 DEM을 기반으로 하는 대축척 정사영상 제작, 3차원 GIS 데이터 구축 등에 활발히 이용되고 있다. 최근에는 LiDAR(Light and Detection And Ranging) 시스템의 등장으로 기존의 항공사진측량과 비교하여 효율적이고, 경제적으로 도시지역의 DEM을 효과적으로 구축할 수 있게 되었다. 기존의 일반적인 검사점(Check Point)에 의한 비교방법은 건물에 대한 높이값이 아닌 지형에 대한 높이값만을 비교함으로 인하여 LiDAR자료에서 건물 등 구조물 정확도를 평가하는 데에는 한계가 존재한다. 따라서 본 연구에서는 청주시의 도심지를 연구대상지역으로 선정하여 항공레이저측량(LiDAR측량) 자료를 이용한 DEM 및 수치정사영상을 제작하고 해석도화원도를 이용하여 정확도를 평가하였다. 실험결과를 분석하면 LiDAR DEM은 건물의 경우에는 평균적으로 x축 방향으로 0.30 m, y축 방향으로 0.62 m 편이가 발생하였으며 도화원도를 이용하여 제작한 DEM과의 비교 .분석한 결과, 편이가 $\pm$10 cm 범위에 36.2%, $\pm$10 cm$\pm$20 cm 범위에 43.53%가 분포되어 있다. 따라서 본 연구에서 제시된 LiDAR 자료의 정확도는 국립지리원에서 규정하고 있는 1/5,000 도화축척의 최대오차 이내로 다양한 분야에 활용될 수 있다.
In this study, in the field of remote sensing, where the scope of application is rapidly expanding to fields such as land monitoring, disaster prediction, facility safety inspection, and maintenance of cultural properties, monitoring of rural space and surrounding environment using UAV is utilized. It was carried out to verify the possibility, and the following main results were derived. First, the aerial image taken with an unmanned aerial vehicle had a much higher image size and spatial resolution than the aerial image provided by the National Geographic Information Service. It was suitable for analysis due to its high accuracy. Second, the more the number of photographed photos and the more complex the terrain features, the more the point cloud included in the aerial image taken with the UAV was extracted. As the amount of point cloud increases, accurate 3D mapping is possible, For accurate 3D mapping, it is judged that a point cloud acquisition method for difficult-to-photograph parts in the air is required. Third, 3D mapping technology using point cloud is effective for monitoring rural space and rural resources because it enables observation and comparison of parts that cannot be read from general aerial images. Fourth, the digital elevation model(DEM) produced with aerial image taken with an UAV can visually express the altitude and shape of the topography of the study site, so it can be used as data to predict the effects of topographical changes due to changes in rural space. Therefore, it is possible to utilize various results using the data included in the aerial image taken by the UAV. In this study, the superiority of images acquired by UAV was verified by comparison with existing images, and the effect of 3D mapping on rural space monitoring was visually analyzed. If various types of spatial data such as GIS analysis and topographic map production are collected and utilized using data that can be acquired by unmanned aerial vehicles, it is expected to be used as basic data for rural planning to maintain and preserve the rural environment.
정사영상 생성을 위한 많은 연구들이 진행되어 왔다. 기존의 방법은 정사영상을 제작할 경우, 폐색지역을 탐지하고 복원하기 위해 항공영상의 외부표정요소와 정밀 3D 객체 모델링 데이터가 필요하며, 일련의 복잡한 과정을 자동화하는 것은 어렵다. 본 논문에서는 기존의 방법에서 탈피하여 딥러닝(DL)을 이용하여 엄밀정사영상을 제작하는 새로운 방법을 제안하였다. 딥러닝은 여러 분야에서 더욱 급속하게 활용되고 있으며, 최근 생성적 적대 신경망(GAN)은 영상처리 및 컴퓨터비전 분야에서 많은 관심의 대상이다. GAN을 구성하는 생성망은 실제 영상과 유사한 결과가 생성되도록 학습을 수행하고, 판별망은 생성망의 결과가 실제 영상으로 판단될 때까지 반복적으로 수행한다. 본 논문에서 독일 사진측량, 원격탐사 및 공간정보학회(DGPF)가 구축하고 국제 사진측량 및 원격탐사학회(ISPRS)가 제공하는 데이터 셋 중에서 라이다 반사강도 데이터와 적외선 정사영상을 GAN기반의 Pix2Pix 모델 학습에 사용하여 엄밀정사영상을 생성하는 두 가지 방법을 제안하였다. 첫 번째 방법은 라이다 반사강도영상을 입력하고 고해상도의 정사영상을 목적영상으로 사용하여 학습하는 방식이고, 두 번째 방법에서도 입력영상은 첫 번째 방법과 같이 라이다 반사강도영상이지만 목적영상은 라이다 점군집 데이터에 칼라를 지정한 저해상도의 영상을 이용하여 재귀적으로 학습하여 점진적으로 화질을 개선하는 방법이다. 두 가지 방법으로 생성된 정사영상을 FID(Fréchet Inception Distance)를 이용하여 정량적 수치로 비교하면 큰 차이는 없었지만, 입력영상과 목적영상의 품질이 유사할수록, 학습 수행 시 epoch를 증가시키면 우수한 결과를 얻을 수 있었다. 본 논문은 딥러닝으로 엄밀정사영상 생성 가능성을 확인하기 위한 초기단계의 실험적 연구로서 향후 보완 및 개선할 사항을 파악할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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