• 한국지리정보학회지
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• 제24권2호
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• pp.52-63
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• 2021

기존 연구에서는 연안습지를 탐지하기 위해 위성/항공 영상의 다중분광 밴드로부터 산출한 식생지수 또는 토지피복도를 활용하였으나, 단일 센서만을 활용할 경우 토지피복정보와 지형정보를 동시에 고려하는 것에 한계가 있어 높은 정확도의 연안습지 탐지 및 대규모 연안습지 관리 업무 수행에 많은 지장을 초래하였다. 본 연구에서는 우리나라 서해안 곰소만 지역을 촬영한 Sentinel-2 위성영상의 다중분광 밴드와 디지털 지형 모델인 SRTM(Shuttle Radar Topography Mission) DEM(Digital Elevation Model)을 사용하여 서해안 곰소만의 대규모 연안습지를 다음의 과정을 통해 탐지하였다. 우선 Sentinel-2 위성영상의 Green 및 근적외선 밴드를 활용하여 정규수분지수 영상을 제작하였다. 그리고 정규수분지수 영상에서 픽셀의 밝기값 0.2를 임계치로 설정하여 물과 육지를 구분하는 이진화 영상을 제작하였으며, SRTM DEM에서 픽셀의 밝기값 0을 임계치로 설정하여 해수면 아래와 해수면 위를 구분하는 이진화 영상을 제작하였다. 최종적으로는 두 장의 이진화 영상에 중첩 분석을 적용하여 이진화 영상 기반 연안습지 지도를 제작하였다. 본 연구에서 제안한 기술을 활용하여 제작한 이진화 영상 기반 연안습지 지도의 정확도는 94%로서 매우 높은 결과를 보여주었으며, 연안습지가 아닌 내륙습지, 산지습지 등은 탐지되지 않아서 연안습지 관리 업무에 매우 효과적으로 활용될 수 있음을 확인하였다.

• 한국전통조경학회지
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• 제29권1호
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• pp.131-141
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• 2011

본 연구는 서원의 조경정비를 위한 기초자료 제공을 목적으로 장성 필암서원(사적 제242호)을 대상으로 고문헌 분석과 식재공간에 대한 권역별 전수조사 및 항공사진 촬영을 통해 공간별 식재현황과 문제점 및 대안 제시를 한 결과 다음과 같이 요약될 수 있었다. 장성 필암서원은 평야산록형의 전학후묘형으로, 필암서원에 식재된 수목은 주로 문중에서 식재한 것과 1980년대 조경정비 때 식재된 것으로 교목 23분류군, 관목 6분류군, 초화류 5분류군으로 평지의 한정된 공간에 밀식되어 있다. 노거수로 군보호수로 지정된 은행나무를 비롯하여 소나무, 향나무, 측백나무, 느티나무, 회화나무, 배롱나무, 매화나무 등 우리나라 전통조경에 사용되는 수목들이 주로 식재되어 있었다. 경내의 차나무는 연화산의 야생차밭에서 도입되어 식재된 것이다. 향후, 필암서원의 조경정비 시 고려해야 할 사안으로는 문화재 지역에서 주로 발생되는 경내의 식재수목에 대한 수형관리, 과도한 수목식재로 인한 밀도의 조정과 백송, 칸나 등 외래수종 제거, 외부시설의 과도한 식재로 인한 주공간의 왜소화 방지, 식재권역별 공간간의 단절성 회복 등을 들 수 있으며, 서원 내 건물의 벽화 소재인 식물그림의 활용한 식재구상 등을 제시할 수 있다. 본 사례연구의 시사점은 조경정비 시 지나친 조경수목의 도입으로 인한 전통공간의 장소성 상실이 문제시되고 있으며, 향후 보전적 차원에서 서원과 같은 전통조경공간의 정확한 실태파악이 이루어져야 할 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권6_1호
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• pp.1349-1365
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• 2020

최근 스마트 시티, 디지털 트윈 등에 실제 3차원 좌표를 취득할 수 있는 이점에 따라 포인트 클라우드를 이용한 모델 생성에 관한 연구가 늘어나고 있으며, 건물 형상 및 텍스처의 수정이 용이한 솔리드 모델에 대한 요구가 늘어나고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 포인트 클라우드 데이터를 기반으로 군집형 솔리드 건물 모델을 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 총 다섯단계로 구성된다. 첫 단계에서는 포인트 클라우드의 평면성 분석을 통해 지면을 제거하였다. 두 번째 단계에서는 지면이 제거된 포인트 클라우드에서 건물 영역을 추출하였다. 세 번째 단계에서는 건물의 세부 구조물 영역을 추출하였다. 네 번째 단계에서는 추출된 영역에 3차원 좌표정보가 부여된 3차원 건물 모델의 형상을 생성하였다. 마지막 단계에서는 건물 모델 형상에 텍스처를 부여하여 3차원 건물 솔리드 모델을 생성하였다. 제안하는 방법의 검증을 위하여 상용 소프트웨어를 이용해 무인항공기 영상으로부터 포인트 클라우드를 추출하여 실험하였다. 그 결과, 포인트 클라우드 내에 존재하는 일정 높이 이상의 모든 건물에 대하여 포인트 클라우드 대비 위치오차 1 m 내외의 3차원 건물 형상을 생성하고, 원본 영상 해상도 대비 2배 이내의 해상도를 갖는 텍스처링이 수행된 3차원 모델이 생성되는 것을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1025-1034
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• 2022

본 논문에서는 건물의 포인트 클라우드를 추출할 때 발생하는 홀 영역의 보간을 통한 후처리 방안을 제안한다. 스테레오 영상 데이터에서 영상 매칭을 수행할 경우 차폐 및 건물 벽면 등의 영향으로 홀이 발생한다. 이런 영역은 추후 포인트 클라우드를 기반으로 하는 부가 산출물의 생성에 장애 요인이 될 수 있으므로, 이에 대한 효과적인 처리 기법의 적용이 필요하다. 먼저 영상 매칭을 적용하여 생성된 시차맵을 기반으로 초기 포인트 클라우드를 추출한다. 포인트 클라우드를 격자화 시키면 차폐영역 및 건물 벽면의 영향으로 발생하는 홀 영역을 확인할 수 있다. 홀 영역에 삼각망을 생성하고 삼각망 내부 값을 영역의 최소값으로 처리하는 과정을 반복하는 것으로 건물 주변의 지표면과 건물 간에 어색함 없는 보간의 수행이 가능하다. 격자화 된 데이터에서 보간 된 영역에 해당하는 위치정보를 포인트로 추가하여 새로운 포인트 클라우드를 생성한다. 보간과정 중 불필요한 점의 추가를 최소화하기 위해 초기 포인트 클라우드 영역에서 벗어나는 영역으로 보간 된 데이터는 처리하지 않았으며, 보간 된 포인트 클라우드에 적용되는 RGB 밝기값은 매칭에 사용된 스테레오 영상 중 촬영중심과 해당 픽셀이 가장 근접한 영상으로 설정하여 처리하였다. 실험 결과 제안 기법을 통해 대상영역의 포인트 클라우드 생성 후 발생하는 음영 영역이 효과적으로 처리되는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제14권4호
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• pp.29-36
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• 2021

최근 기후변화로 인해 비탈면이 증가하고 있으며 2019년 동해안 및 부산지역 사면붕괴 발생 및 2020 곡성 산사태 등 급경사지 재해에 대한 위험성이 증가하고 있는 추세이다. 특히 국립공원은 대부분 산지로 이루어졌으며 급경사지 재해에 대한 위험성이 증가하고 있다. 국립공원의 지반은 노령화 되고 기후변화로 인해 암반의 풍화 및 절리가 가속화되고 있어 사면붕괴 및 낙석이 증가하고 연간 탐방 객수는 증가하는 추세로 이용자수가 많은 다중이용시설에 인접한 급경사지 관리가 필요한 실정이다. 본 연구에서는 GIS를 활용해 국립공원 다중이용시설에 영향을 미치는 위험 급경사지를 분석하고 현장조사를 통해 검증하였다. 국립공원 다중이용시설 인접 급경사지를 추출하기 위한 과정으로 DEM에서 경사도를 제작하고 34도 이상인 사면을 추출하였다. 추출된 사면의 최대높이와 최소높이 차이로 급경사지 기준에 부합하는 사면을 확인하였으며 사면방향 분석을 통해 다중이용시설에 영향을 미치는지 확인하였다. 이후 정밀 항공영상과 현장사진을 분석하여 최종적으로 4개소의 위험지점을 확인하였으며 현장조사를 실시하였다. 현장조사 결과 4개소 모두 급경사지로 나타났으며 3개소는 D등급, 1개소는 C등급으로 나타나 붕괴위험지역으로 관리가 필요할 것으로 확인되었다. GIS를 통해 추출한 급경사지 모두 위험한 것으로 나타나 GIS를 통한 급경사지 추출이 타당할 것으로 판단된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권2호
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• pp.77-82
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• 2023

본 논문은 농림축산식품부에서 구축한 농경지 전자지도인 팜맵을 딥러닝을 이용하여 농경지 속성정보인 논, 밭, 인삼, 과수, 시설, 비경지의 속성 정보를 판독하는 방안을 제안한다. 팜맵은 항공 및 위성 영상을 이용하여 현실 세계의 농경지를 디지털화하여 작물 생산 현황 파악과 드론 운영에 공간정보로 활용되고 있으며, 판독 매뉴얼을 작성하여 매년 사람을 통해 농경지의 경계를 구획하고 속성을 판독하여 갱신한다. 사람을 통한 농경지 속성판독은 사람의 판독 역량과 경험에 따라 차이를 보이며, 판독 오류는 예산과 공간적 시간적 한계로 직접 현장에 갈 수 없어 현실적으로 검증이 쉽지 않다. 팜맵은 5가지의 농경지 속성의 이미지에 해당 객체의 위치 정보와 클래스 정보를 가지고 있어 적합한 AI의 기법은 인스턴스 분할 모델인 ResNet50으로 실험을 진행하였으며, 딥러닝을 이용한 농경지 속성판독과 사람에 의한 속성판독 결과를 비교하여, 향후 다른 결과를 나타내는 속성판독에 집중하여 기술을 개발한다면 속성 오류를 줄이고 농경지 전자지도의 정확성 향상에 큰 역할을 할 것으로 기대된다.

• 한국지형학회지
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• 제27권1호
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• pp.61-89
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• 2020

The objective of this study is to characterize landslide susceptibility depending on various geo-environmental variables as well as to compare the Frequency Ratio (FR) and Evidential Belief Function (EBF) methods for landslide susceptibility analysis of rainfall-induced landslides. In 2013, a total of 259 landslides occurred in Chuncheon, Gangwon Province, South Korea, due to heavy rainfall events with a total cumulative rainfall of 296~721mm in 106~231 hours duration. Landslides data were mapped with better accuracy using the geographic information system (ArcGIS 10.6 version) based on the historic landslide records in Chuncheon from the National Disaster Management System (NDMS), the 2013 landslide investigation report, orthographic images, and aerial photographs. Then the landslides were randomly split into a testing dataset (70%; 181 landslides) and validation dataset (30%; 78 landslides). First, geo-environmental variables were analyzed by using FR and EBF functions for the full data. The most significant factors related to landslides were altitude (100~200m), slope (15~25°), concave plan curvature, high SPI, young timber age, loose timber density, small timber diameter, artificial forests, coniferous forests, soil depth (50~100cm), very well-drained area, sandy loam soil and so on. Second, the landslide susceptibility index was calculated by using selected geo-environmental variables. The model fit and prediction performance were evaluated using the Receiver Operating Characteristic (ROC) curve and the Area Under Curve (AUC) methods. The AUC values of both model fit and prediction performance were 80.5% and 76.3% for FR and 76.6% and 74.9% for EBF respectively. However, the landslide susceptibility index, with classes of 'very high' and 'high', was detected by 73.1% of landslides in the EBF model rather than the FR model (66.7%). Therefore, the EBF can be a promising method for spatial prediction of landslide occurrence, while the FR is still a powerful method for the landslide susceptibility mapping.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제10권4호
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• pp.97-106
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• 2023

본 연구에서는 태풍 힌남노에 의해 발생한 홍수로 인해 초래된 포항 신광천 및 냉천 하도의 지형 변화를 분석하였다. 항공사진 및 드론 영상을 이용하여 과거로부터 최근까지 하도의 평면적 변화를 분석한 결과 1960년대 이래로 하폭이 점차 감소였으나 홍수 이후 하폭이 다시 증가한 것으로 나타났다. 드론 및 현장 조사를 통한 홍수 전후의 단면 변화를 보면 만곡부 내측에 다량의 토사가 퇴적되었고 외측에서는 하안 침식이 발생하였다. 오어저수지의 자료와 빈도홍수량을 이용하여 홍수 전 단면을 기초로 HEC-RAS를 이용하여 산정한 홍수위는 실제 관찰된 수위에 비해 크게 낮았는데, 이는 홍수로 인한 단면 변화가 반영되지 않은데 기인한 것으로 판단된다. 본 연구의 결과를 고려할 때 중소하천의 홍수위 산정 시 토사 운반으로 인한 단면 변화를 고려하는 것이 중요하며 홍수 직후의 지형학적 변화를 조사하는 것이 필요하다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권spc1호
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• pp.1027-1036
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• 2023

해안 환경에서 정확한 지형 조사는 필수적이나 지점식 조사 기법이 일반적이며, 이마저도 육상과 해저면을 독립적으로 계측한다. 본 연구에서는 단일 UAV만을 이용해 육상 및 해저 지형을 측량하는 방법을 소개한다. 세부적으로, UAV 영상을 활용해 지형 및 수심을 계측하는 두 알고리즘을 각각 적용한 뒤 결과물을 정합하여 수행된다. 해빈 지형의 취득은 공간 스캔 영상을 이용하는 Structure-from-Motion Multi-View Stereo 기술이 적용된다. 해저 지형 측량을 위해서는 고정비행으로 취득된 시계열 파랑 영상을 이용하는 분산관계식 기반 수심 역산 기법이 적용된다. 두 요소기술로 산정한 수치 표고모형을 좌표에 따라 정합한 후, 쇄파대 및 포말대와 같이 두 요소기술 적용이 불가능한 부분을 내삽하여 최종적으로 연속된 근해역 지형을 취득할 수 있다. 본 UAV 기반 지형 측량 기법을 경상북도 포항시의 장사해수욕장에 적용한 결과 세부적인 지형적 특징을 재현해낼 수 있었다. 본 연구에서 제안되는 통합 모니터링 방법은 기존 방법들에 비해 시간, 비용, 안전 측면에서 이점이 있어 해안지역의 침퇴적 분석에 효과적으로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제26권4호
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• pp.237-250
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• 2023

본 연구에서는 UAV기반 항공사진측량에 의해 정사사진 및 DEM을 생성하고 이를 침수흔적도 제작을 위한 정밀조사에 적용하고자 하였다. 2012년 9월 제6호 태풍 산바(Sanba)의 영향으로 제방붕괴 및 내수침수 피해가 발생한 구미시 고아읍 농경지를 연구대상지역으로 선정하였다. UAV사진측량 성과의 최적 정확도를 얻기 위해 연구지역에 19점의 GCP 최적 배치상태에서 Pix4Dmapper 소프트웨어를 이용한 영상처리를 통하여 점군 데이터, DEM 및 정사영상을 생성하였다. loudCompare의 CSF Filtering를 적용하여 지면요소와 비지면요소로 point cloud를 분리한 후 GRASS GIS 소프트웨어에서 비지면요소만을 사용하여 최종적으로 보정된 DEM을 생성하였다. 최종 생성된 DEM으로부터 추출한 침수위 및 침수심 데이터와 한국국토정보공사(LX)의 공공데이터 포털사이트를 통하여 제공된 2012년 당시 같은 지역에 대한 기존 자료의 침수위 및 침수심 데이터를 비교하여 제시하였다.