• 한국측량학회지
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• 제36권3호
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• pp.117-126
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• 2018

Due to intelligent transport systems, location-based applications, and augmented reality, demand for image maps and 3D (Three-Dimensional) maps is increasing. As a result, data acquisition using UAV (Unmanned Aerial Vehicles) has flourished in recent years. However, even though orthophoto map production and research using UAVs are flourishing, few studies on 3D modeling have been conducted. In this study, orthophoto and 3D modeling research was performed using various angle images acquired by a UAV. For orthophotos, accuracy was evaluated using a GPS (Global Positioning System) survey that employed VRS (Virtual Reference Station) acquired checkpoints. 3D modeling was evaluated by calculating the RMSE (Root Mean Square Error) of the difference between the outline height values of buildings obtained from the GPS survey to the corresponding 3D modeling height values. The orthophotos satisfied the acceptable accuracy of NGII (National Geographic Information Institute) for a 1/500 scale map from all angles. In the case of 3D modeling, models based on images taken at 45 degrees revealed better accuracy of building outlines than models based on images taken at 30, 60, or 75 degrees. To summarize, it was shown that for orthophotos, the accuracy for 1/500 maps was satisfied at all angles; for 3D modeling, images taken at 45 degrees produced the most accurate models.

• 한국측량학회지
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• 제36권3호
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• pp.153-164
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• 2018

Calculating the relevant length of left turn storages in urban intersections is very crucial in road designs. A left turn lane consists of deceleration lanes and left turn storages. In this study, we developed methods for calculating relevant lengths of left turn storages that vary at each intersection using UAV (Unmanned Aerial Vehicle) spatial images. Problems of conventional design techniques are applying the same number of left turn vehicles (N) using Poisson distribution without considering land use types, using a vehicle length that may not be measurable when applying the length of waiting vehicles (S), and using same storage length coefficient (${\alpha}$), 1.5, for every intersections. In order to solve these problems, we estimated the number of left turn vehicles (N) using an empirical distribution, suggested to use headways of vehicles for (S) to calculate the length of waiting vehicles (S) with a help of using UAV spatial images, and defined ranges of storage length coefficient (${\alpha}$) from 1.0 to 1.5 for flexible design. For more convenient design, it is suitable to classify two cases when possible to know and impossible to know about ratio of large trucks among vehicles when planning an intersection. We developed formula for each case to calculate left turn storage lengths of a minimum and a maximum. By applying developed methods and values, more efficient signalized intersection operation can be accomplished.

• 한국측량학회지
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• 제29권1호
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• pp.21-28
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• 2011

기존의 수치지도 1.0에서는 가장 대축척인 1/1,000수치지도를 이용하여 1/5,000과 그 이하 소축척 수치지도를 제작하는 것이 불가능하였다. 이러한 이유로 1/1,000과 1/5,000 이하의 수치지도는 각각 다른 축척의 항공사진으로부터 제작되었다. 차세대의 수치지도는 가장 대축척인 수치지도를 기반으로 점차 소축적의 수치지도가 연속으로 연관되어져야 하며, 이것은 데이터의 공유와 일괄갱신 측면에서 매우 중요한 일이다. 수치지도 2.0이 개발된 이래 다축척 연속수치지도제작에 관한 가능성이 제기되면서 이에 대한 연구가 다시 시작되었다. 다축척 연속수치지도에서 가장 기본이 되는 것은 축척간에 연계되는 일반화 기준을 결정하는 것이며, 본 연구에서는 1/1,000 수치지도를 이용하여 1/5,000수치지도를 제작할 수 있는 일반화 기준을 정립하였다. 또한, 정립된 기준을 이용하여 자동일반화를 수행함으로서 일괄갱신에서의 활용 가능성을 모색하였다.

• 한국측량학회지
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• 제32권5호
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• pp.515-525
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• 2014

최근 기후변화로 인한 집중호우와 태풍의 증가로 산사태 및 토석류와 같은 산지토사재해가 급증하고 있다. 산지토사재해는 자연사면에서 발생하는 산사태와 토석류를 말한다. 넓은 지역에 대하여 토석류 피해범위를 예측하기 위해서는 물리적 기반의 수치해석보다는 Random Walk Model과 같은 응답모델이 적절하다. Random Walk Model은 계산방법이 간단하고 넓은 지역을 대상으로 토석류의 유동 및 퇴적 특성을 경사도의 인자로 단순화한 확률 모델이다. Random Walk Model을 이용하여 토석류 피해범위 예측을 할 수 있지만 이 모델을 적용하기 위해서는 지형조건에 맞는 초기 입력변수가 결정되어야한다. 본 연구에서는 2011년 대규모 토석류가 발생한 서울시 우면산 지역을 대상으로 현장조사 자료와 항공사진, 항공라이다 자료로부터 생성된 토석류 발생 전 후 수치표고모형의 육안판독을 통해 토석류 발생부와 퇴적부를 추출하여 Random Walk Model의 최적 변수를 산정하였다.

• 한국측량학회지
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• 제32권5호
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• pp.487-493
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• 2014

수치지형도 제작 공정에서 많은 시간이 요구되는 지리조사는 지형 지물에 대한 보완측량 및 속성조사 등으로 구성되어 있으며, 현장조사에 의존하고 있다. 선행 연구에서 현장조사와 후처리에 필요한 업무량을 감소시키기 위한 연구로 위치기반 영상을 사용하는 방안이 제시되었다. 본 연구에서는 선행연구의 결과를 참고하여 위치기반 영상을 획득하고 처리하기 위한 하드웨어와 소프트웨어를 개발하였다. 개발된 시스템을 이용하여 군지역과 시지역의 1/5,000 도엽에 대한 지리조사를 수행하여 그 성과를 평가하였다. 실험결과 차량용 지리조사 시스템을 이용하여 현장조사를 대부분 대체할 수 있으며, 시지역에서는 작업시간이 37.5% 감소되는 것으로 나타났다. 그러나 차량의 진입이 안 되는 지역에 위치하거나 주차된 차량에 의해 가려진 지형 지물의 속성은 보완조사가 필요하였다.

• 한국측량학회지
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• 제35권6호
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• pp.599-608
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• 2017

아스팔트 도로표면의 균열은 자동차 속도, 연료 소비량, 도로주행 시 승차감, 도로표면의 내구성 등에 영향을 미친다. 이러한 도로의 균열은 장시간 방치 시 상당히 위험한 결과를 초래할 수 있다. 사람이 직접 균열을 찾아 내어 적절한 조치를 취하기에는 너무 많은 시간과 비용이 소모된다. 또한 고가의 레이저 장비 차량들을 활용하기에는 초기 비용과 장비 운용에 어려움을 가진다. 이에 본 연구에서는 UAV 영상을 이용해 컴퓨터 비전 기반의 관심영역(ROI: Region of Interest) 설정과 에지 검출 알고리즘을 적용하여 도로표면의 균열탐지 방안을 제시하였다. 본 연구 결과는 무인항공기를 활용한 효율적인 도로표면 결함탐지 및 유지보수 방안으로 제시될 수 있다. 또한 도로 이외 건물빌딩의 외벽, 대규모 저장 탱크 등 다양한 건축, 토목 구조물에 발생된 균열 탐지에 활용이 가능하며 비용저감 효과를 기대할 수 있을 것이다.

• 한국측량학회지
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• 제36권5호
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• pp.423-432
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• 2018

Surface water mapping has been widely used in various remote sensing applications. Water indices have been commonly used to distinguish water bodies from land; however, determining the optimal threshold and discriminating water bodies from similar objects such as shadows and snow is difficult. Deep learning algorithms have greatly advanced image segmentation and classification. In particular, FCN (Fully Convolutional Network) is state-of-the-art in per-pixel image segmentation and are used in most benchmarks such as PASCAL VOC2012 and Microsoft COCO (Common Objects in Context). However, these data sets are designed for daily scenarios and a few studies have conducted on applications of FCN using large scale remotely sensed data set. This paper aims to fine-tune the pre-trained FCN network using the CRMS (Coastwide Reference Monitoring System) data set for surface water mapping. The CRMS provides color infrared aerial photos and ground truth maps for the monitoring and restoration of wetlands in Louisiana, USA. To effectively learn the characteristics of surface water, we used pre-trained the DeepWaterMap network, which classifies water, land, snow, ice, clouds, and shadows using Landsat satellite images. Furthermore, the DeepWaterMap network was fine-tuned for the CRMS data set using two classes: water and land. The fine-tuned network finally classifies surface water without any additional learning process. The experimental results show that the proposed method enables high-quality surface mapping from CRMS data set and show the suitability of pre-trained FCN networks using remote sensing data for surface water mapping.

• 한국측량학회지
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• 제11권2호
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• pp.17-26
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• 1993

최근 국토의 효율적인 개발을 목적으로 신설도로의 건설이 급증하고 있다. 그러나 우리나라는 경제 개발사업이 시작되면서 국토개발이 활발히 추진됨에 따라 국토의 자연활경에 많은 손상을 가져 왔던 것도 부인할 수 없는 사실이다. 이런 관점에서 본 연구는 도로개발사업시 효율적인 최적노선을 창출하기 위해 연구대상지를 선정하여 종래 방법과 수치지형모형방법으로 구분하고 최적노선 선정시 현황지형, 토공량 변화에 따른 예측지형 및 주변경관해석의 한 방법을 제시하고자 하였다. 연구결과 수치지형모형으로 노선계획시 토공량변화에 따른 예측지형 및 경관도를 작성할 경우 종래 조감도 및 투시도 방법보다 입체적이고 시각적이며, 대상지의 다양한 지형인자를 삽입하면 최적 노선선정시 토공량산정, 종·횡단면도 작성, 경관도, 조경도 등 모든 노선계획의 수치화가 가능하므로 도로 건설사업시 그 활용도가 기대된다.

• 한국측량학회지
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• 제32권1호
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• pp.55-62
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• 2014

본 연구에서는 2011년 우면산 산사태 지역에 대한 현장조사를 수행하여 발생지점에 대한 자료를 구축하였으며, 산사태 발생 전후의 항공사진과 항공LiDAR DEM을 이용하여 여러 가지 지형인자들에 대한 단위면적당 발생빈도를 분석하였다. 경사도는 Neighborhood 알고리즘과 Maximum Slope 알고리즘을 적용하여 비교하였으며, 경사방향, 고도뿐만 아니라 최대경사방향의 곡률과 그 수직인 면에 대한 곡률을 분석에 이용하였다. 그 결과 최대경사방향 경사도 $40^{\circ}-45^{\circ}$ 구간이 상대적으로 매우 위험한 것으로 나타났으며 최대경사방향에 수직으로 오목한 사면이 더 위험한 것으로 분석되었다.

• 한국측량학회지
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• 제29권5호
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• pp.441-448
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• 2011

최근 디지털 항공사진을 이용한 수치도화가 보편화 되었으며 이로 인해 지표에 대한 3차원 데이터를 정확하게 획득하고 있다. 도화원도는 도화사가 지표를 육안으로 확인하여 제작한 신뢰 있는 3차원 데이터이며 등고선과 표고점 이외에도 지형지물에 대해 3차원 좌표를 가지고 있는 점, 선으로 표현되었을 뿐 아니라 레이어로 분류되어 활용성이 매우 크다. 본 연구에서는 도화원도를 이용해 정밀하고 정확한 수치표고모델을 제작하고자 한다. 이를 위해 수치지형도에서 등고선과 표고점 레이어를 추출하였고 도화원도에서 Break Line을 추출하여 각각 수치표고모델을 제작하였으며 이 두 결과를 비교하였다. 비교를 위해 주거지, 산지, 농경지, 제방 등 경사가 완만하거나 복잡한 지형을 연구지역으로 선정하여 최적의 수치표모델이 제작될 때까지 반복적으로 레이어를 삭제하면서 Break Line을 추출하였다. 그 결과 도화원도에서 등고선과 표고점 레이어를 비롯해 8개의 도로 레이어 및 2개의 경계 레이어를 Break Line으로 추출하였으며 이를 이용해 더욱 정밀한 수치표고모델을 획득할 수 있었다. 또한 교차하거나 접하는 Break Line을 편집하여 복잡하고 변위가 급격한 지형에서 수치표고모델의 왜곡현상을 최소화할 수 있었다.