This research attempted to find possibilities of the practical use utilizing geospatial methods for the balanced promotion of sustainable coastal development and preservation through a case study of Jekyll Island, one of Georgia's barrier islands. In response, this research provided ways for practical use in sustainable development and preservation plans. First this research thoroughly investigated the 1996 master plan of Jekyll Island and tried to recalculate developed and undeveloped areas. Second, new estimations for developed areas were investigated through field survey. Third, this research proposed the use of the satellite images with different levels of spatial resolutions and tested different classification schemes to find possibilities for practical use. For these purposes, first, we classified developed and undeveloped features by manual digitization using an aerial photo image with 0.5m spatial resolution. Second, a Landsat 7 ETM+ and a QuickBird satellite images with mid- and high-levels of spatial resolutions were applied to identify developed and undeveloped areas using both the National Land Cover Data (NLCD) and the Coastal Change Analysis Program (CCAP) classification schemes. Also, GEOBIA (Geographic Object-Based Image Analysis) was conducted to accurately identify developed and undeveloped areas.
Hot Spring Law of Taiwan was passed in legislative assembly on 3 June 2003. Hot springs would become one of the most important natural resources for recreation purposes. Both public and private sectors will invest large amount of capital in this area in the near future. The value of remote sensing technology is to give a critical tool for observing the landscape to find out mega-scaled geological structures, which may not be able to be found by conventional approaches. The occurrences of the hot springs in Taiwan are mostly in metamorphic and sedimentary rocks , other than in volcanic environments. Local geothermal anomaly or heat of springs transfer by liquid convection other than conduction or radiation. The deeply -seated fractures of hard rocks are the conduit of the convection of hot water, which could be as deep as 3000 meters in a hypothetical model of Taiwan. Clues to find outcrops of hot spring can be obtained by a structure-controlled model deduced by geological lineaments observed by satellite images and stereoscopic interpretation of aerial photographs. A case study conducted in Eastern Taiwan will be demonstrated.
최근 측량기술과 3D프로그램의 개발로 인하여 다양한 공간정보 자료를 획득할 수 있게 되었다. 본 연구는 기존의 경험적, 통계적 DB를 활용한 2차원 정보와 3차원 공간정보 취득기술을 활용하였다. 공간정보 취득기술로 얻어진 데이터를 토목 BIM과 연계하여 대상지역 지형에 대해 모델링하고 절 성토량을 이용하여 부지 선정시 최적의 입지 조건을 선정 하는 연구이다. 대상지는 전라도 장흥군 탐진강 일대이며 이 지형에 대하여 항공사진을 이용한 시갛화 한다. 연구 대상지를 Civil3D 프로그램을 활용하여 대지에 관한 지형분석을 시각적으로 표현하고 관련 데이터를 얻어 분석한다. 토목 BIM을 활용한 방식은 기존의 방법에서 극복하지 못했던 부지선정시 문제점에 대하여 객체의 다양하고 정확한 정보를 얻어 대응방향을 모색하고 향후 그 활용방향에 대한 제안에 그 목적이 있다.
현재 우리나라의 수치지도는 전통적인 항공사진측량 방법을 통해 제작되고 있다. 항공사진측량은 넓은 지역에 대한 지도를 제작하는데 가장 경제적인 방법이다. 그러나 기상 등의 영향으로 적기 측량이 어렵고 측량 면적이 좁은 경우에는 경제성 측면에서 비효율적이다. 따라서 전국에 산재된 소규모의 지형변화지역을 일일이 촬영하여 지도를 갱신하기에는 시간과 비용 면에서 어려움이 크다. 이에 반해 무인항공사진측량은 구름 아래의 저고도에서 촬영하므로 흐린 날씨에서도 작업이 가능하다. 또한 이동성이 우수하고 촬영이 신속하며 측량비가 저렴하여 여러 군데에 산재한 소규모 지도제작에 매우 적합하다. 따라서 본 연구에서는 SIFT와 SfM 기법을 사용한 무인항공사진측량 방법으로 소규모 지형에 대한 정사영상과 수치지도를 제작하고 그 정확도를 검증함으로써 향후 수치지도 갱신에의 적용 가능성을 실험하였다. 제작한 수치지도의 정확도는 검사점에 대한 지상측량 성과와 비교하여 검증하였다. 검증 결과, 수치지도의 좌표는 실측좌표와 비교하여 평균제곱근 오차가 X방향으로 ±2.6cm, Y방향으로 ±2.8cm, 수직방향으로 ±5.8cm의 범위에 들어 무인항공사진측량이 수치지도 갱신에 충분히 적용될 수 있는 가능성을 확인하였다.
본 연구에서는 최근 활발하게 보급되고 있는 고해상도 영상과 GIS 기술을 활용하여 광역적 자연재해 피해 조사를 위한 피해조사시스템을 개발하였다. 연구 대상지역은 2008년 7월 집중호우로 인해 큰 피해가 발생한 경상북도 봉화군으로 선정하였으며, 시스템 시범적용을 위해 대상지역 중 가장 피해가 큰 춘양면 약 $60km^2$을 중심으로 GIS DB를 구축하였다. GIS DB는 춘양면 일대의 피해 전, 후 항공사진 및 위성 영상과 1:5,000 수치지형도, 1:1,300 연속지적도를 편집 가공하였다. 피해조사시스템은 VB.NET 2005와 공간 연산을 위해 ArcObject 컴포넌트를 이용하여 개발하였으며, MS-SQL을 사용하여 정보전송 및 동기화를 위한 방안을 마련하였다. 세부 프로세스는 피해 전, 후 항공 위성영상을 비교하여 피해지역을 파악하고, 제반 DB와 중첩분석을 통해 해당 피해항목의 피해규모와 피해추정액을 자동으로 산출되도록 하였다. 고해상도 영상기반의 자연재해 피해조사시스템은 광역적 피해지역에 대하여 객관적이고 정확한 피해정보를 소수의 전문 인력을 통해 신속하게 산출할 수 있으며, 이에 따른 복구예산의 조기편성 및 응급대응책 마련에 효율적이다. 또한 피해정보의 손쉬운 관리와 전산화된 데이터를 통해 피해예방계획 수립에 있어서도 활용 가능 할 것이라 생각되며, 궁극적으로 IT 기반의 유비쿼터스 방재시스템 개발에 효율적으로 활용 가능할 것이라 사료된다. 추후 더욱 효율적인 시스템 운영을 위해서 산출된 피해정보의 전자재해대장 연계를 통한 지속적인 방재 DB 구축 방안 마련이 필요하다.
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.
연구목적: UAV기반의 사진측량은 기존 항공촬영에 비해 비용이 절감될 뿐만 아니라 원하는 시간과 장소에 대한 고해상도의 데이터를 취득하기 용이하기 때문에, 공간정보 분야에서도 UAV를 활용한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 UAV 기반의 고해상도 영상을 활용하여 토지피복 분류를 수행하고자 하였다. 연구방법: 고해상도 영상의 획득을 위하여 RGB카메라를 사용하였으며, 추가적으로 식생지역을 정확하게 분류하기 위해서 다중분광 카메라를 사용하여 동일 지역을 추가 촬영하였다. 최종적으로 RGB 및 다중분광 카메라를 이용하여 생성된 정사영상, DSM(Digital Surface Model), NDVI(Normalized Difference Vegetation Index), GLCM(Gray-Level Co-occurrence Matrix)을 이용하여 대표적인 감독분류기법인 RF(Random Forest)방법을 이용해 총 7개 클래스에 대해 토지피복분류를 수행하였다. 연구결과: 분류정확도 평가를 위해 오차행렬을 기반으로 한 정확도 평가를 실시하였으며, 정확도 평가 결과 RGB 영상만을 이용한 감독분류결과와 비교하여 제안 방법이 해당 지역의 클래스를 효과적으로 분류할 수 있음을 확인하였다. 결론: 본 연구에서 제안한 정사영상, 다중분광영상, NDVI, GLCM을 모두 추가한 경우 기존의 정사영상만을 이용하였을 때 보다 높은 정확도를 나타냈다. 추후 연구로는 추가적인 입력자료의 개발을 통해 분류 정확도를 향상시키고자 한다.
본 연구에서는 딥러닝 객체탐지 기법의 정확도 향상을 위해 항공사진과 드론 영상을 대상으로 확대율 조건과 계절요인이 탐지정확도에 미치는 영향을 실험을 통해 분석하였다. 딥러닝 객체탐지기법 중 빠른 학습 속도와 높은 정확도를 나타내는 Mask R-CNN을 사용하여 탐지대상인 자동차를 픽셀 단위로 탐지하고자 하였다. '서울시 항공사진서비스'를 통해 화면 확대 레벨을 달리하며 학습 영상을 캡처하고 각각을 학습하여 정확도를 분석하였다. 실험결과에 따르면 확대 레벨이 높아질수록 mAP 평균이 60%, 67%, 75%로 높아졌다. 데이터 세트의 train, test 데이터의 확대율을 엇갈려서 배치한 경우에는 확대율이 매우 낮은 경우를 제외하고 저배율의 데이터를 train 데이터로, 고배율의 데이터를 test 데이터로 배치하였을 때 높은 mAP로 반대의 경우보다 20% 이상 차이를 보였다. 그리고 4개월의 시차로 계절적 차이를 두고 촬영한 드론 영상의 경우, 같은 시기 영상자료 학습결과가 평균 93%로 높은 정확도를 나타내어 계절적 차이도 학습에 영향을 주는 것을 확인되었다.
도로표지판, 신호등, 가로등과 같은 도로시설물에 대한 정보를 갱신하는 것은 여러 지자체에서 관심있는 업무이다. 현재 도로시설물의 신설 및 보완을 위한 현장상황 판단시 기존의 도로시설물 DB, 항공사진, 지형도를 참조하고 있지만 도로시설물 상태의 정확한 파악이 어려우며, 현장조사에 추가적인 비용이 발생하기도 한다. 이에 따라 도로시설물 DB의 구축과 갱신의 필요성이 증가하였으며 도로시설물 정보취득에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서는 복잡하고 다양한 시설물이 혼재되어 있는 도로시설물에 대해 DGPS와 블루투스가 내장된 디지털카메라로 취득된 좌표기반 영상을 통한 DB 구축을 수행하였다. 연구 결과 효과적으로 도로시설물 DB를 구축할 수 있었으며, 토털스테이션 측량 성과를 이용한 정확도 분석을 통해 좌표기반 영상을 이용한 도로시설물 관리의 가능성을 제시하였다. 향후 이러한 방법을 통해 도로시설물 DB의 수시갱신과 관리가 가능할 것으로 기대된다.
본 연구에서는 지적재조사사업을 비롯하여 다양한 지적업무를 효과적으로 추진하기 위해 필요한 지적정보를 서비스하기 위한 모바일 애플리케이션 시스템을 개발하였다. 먼저 스마트폰이나 태블릿 PC 등의 모바일 기반 지적정보시스템을 구현하기 위해 BlackPoint-Xr을 공간 클라이언트 엔진으로 선정하였다. 모바일 지적정보 시스템은 항공사진, 지적도, 행정구역도, DEM 등의 공간정보를 기반으로 GPS를 통한 위치 찾기, 주소와 지번을 통한 필지 검색 그리고 필지에 대한 주소, 지목, 공시지가 등의 토지대장 정보를 확인할 수 있는 기능이 포함되어 있다. 특히 본 연구에서는 건설공사나 토지정비사업 등에 활용하기 위해 필지에 대한 거리, 면적, 경사 그리고 횡단면도 등을 분석할 수 있는 기능도 개발하였다. 본 시스템은 현장에서 다양한 지적정보를 사용자들에게 서비스해 줌으로서 지적업무와 건설공사 등을 효과적으로 지원할 수 있고 디지털 지적정보 분야에도 응용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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