• 대한공간정보학회지
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• 제22권4호
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• pp.3-11
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• 2014

최근 도시는 신규건축, 재건축 및 부분적인 리모델링 등 다양한 형태로 변화하고 있으며, 이에 따라 수치지도 또한 최신성 및 정확도를 유지할 수 있도록 지속적인 수정 및 갱신을 통해 사용자들에게 최적의 서비스를 제공할 수 있어야 한다. 일반적으로 수치지도 수정 및 갱신 방법으로는 항공사진 혹은 준공도면을 이용하고 있으나, 항공사진은 촬영주기제한 및 경제성 측면에서 국소 지역에 대한 수시 갱신이 어렵고 준공도면의 경우 품질 확보의 어려움이 존재한다. 본 연구에서는 빠르게 변하는 도심지의 건물 개발 현황을 수치지도상의 건물 정보에 신속하게 반영하기 위해 지상라이다로부터 추출한 건물 footprint 자료를 이용하는 방법론을 제안하였다. 우선 지상라이다로부터 취득된 전체 건물의 포인트 클라우드 자료로부터 대표 옆면을 추출하고, 2차원 영상으로 투영한다. 투영된 포인트 클라우드 자료로부터 footprint를 추출하고, 추출된 footprint와 수치지도 상의 건물 footprint 간의 정합을 위해 2D Affine 모델을 사용하였다. 2D Affine 파라미터의 추정에는 두 footprint 자료로부터 취득된 무게중심을 사용하였으며, 무작위로 추출된 무게중심 간의 매칭을 위해 수정된 RANSAC (RANdom SAmple Consensus) 알고리즘을 제시하였다. 다양한 조건하에서 수행된 실험결과 제안된 알고리즘을 적용할 경우, 지상라이다로부터 추출된 건물데이터를 활용하여 효율적인 수치지형도의 갱신이 가능함을 확인할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2007년도 Proceedings of ISRS 2007
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• pp.637-641
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• 2007

Airborne LIDAR (Light Detection and Ranging) technology has reached a degree of the required accuracy in mapping professions, and advanced LIDAR systems are becoming increasingly common in the various fields of application. LiDAR data constitute an excellent source of information for reconstructing the Earth's surface due to capability of rapid and dense 3D spatial data acquisition with high accuracy. However, organizing the LIDAR data and extracting information from the data are difficult tasks because LIDAR data are composed of randomly distributed point clouds and do not provide sufficient semantic information. The main reason for this difficulty in processing LIDAR data is that the data provide only irregularly spaced point coordinates without topological and relational information among the points. This study introduces an efficient and robust method for automatic extraction of building footprints using airborne LIDAR data. The proposed method separates ground and non-ground data based on the histogram analysis and then rearranges the building boundary points using convex hull algorithm to extract building footprints. The method was implemented to LIDAR data of the heavily built-up area. Experimental results showed the feasibility and efficiency of the proposed method for automatic producing building layers of the large scale digital maps and 3D building reconstruction.

• 한국지리정보학회지
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• 제17권4호
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• pp.40-51
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• 2014

본 연구의 목적은 건물의 유무에 따른 도시지역의 침수특성을 이중배수체계기반의 2차원 침수 해석모형을 이용하여 각각 해석하고 해석 결과의 차이를 비교하는데 있다. 이를 위해 LiDAR 측량 기반 $1m{\times}1m$ 해상도의 표고모델과 표고모델 위에 건물의 외벽을 따라 지표수 유입을 억제하는 격자를 생성한 표고모델의 2가지 지형자료를 구축하였고, 2가지 지형조건을 2차원 침수해석모형의 입력 자료로 활용하기 위해 $10m{\times}10m$ 해상도로 re-sampling 하였다. 분석 결과, CCTV 영상에 의한 실측 침수심 자료와 모의값을 비교한 결과, 건물을 고려하지 않은 지형자료를 사용한 경우 침수심이 과소 산출되었으나, 건물을 고려한 경우에는 실측값과 근사하게 모의되었다. 침수심의 차이는 침수 가능 면적의 변화에 따라 침수체적이 변하게 되므로, 지표면으로 유출되는 수문량이 절대량으로 고정된다면 침수 가능영역이 큰 지형자료를 사용한 경우 침수심이 낮아지기 때문인 것으로 판단된다. 한편 침수흔적도와 비교한 침수면적은 두 지형자료 모두 큰 차이를 보이지 않았으나 근사하게 건물을 고려한 경우의 일치도가 높은 것으로 나타났다. 따라서 침수면적과 침수심의 두 가지를 종합적으로 고려한다면, 이중배수체계기반의 2차원 침수해석모형을 활용하여 도시유역의 침수해석을 수행하는 경우, 건물을 고려한 지형자료를 사용하는 것이 바람직하다고 판단된다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.113-119
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• 2003

Building information is extremely important for many applications within the urban environment. Sufficient techniques and user-friendly tools for information extraction from remotely sensed imagery are urgently needed. This paper presents an automatic and manual approach for extracting footprints of buildings in urban areas from airborne Light Detection and Ranging (LIDAR) data. First a digital surface model (DSM) was generated from the LIDAR point data. Then, objects higher than the ground surface are extracted using the generated DSM. Based on general knowledge on the study area and field visits, buildings were separated from other objects. The automatic technique for extracting the building footprints was based on different window sizes and different values of image add backs, while the manual technique was based on image segmentation. A comparison was then made to see how precise the two techniques are in detecting and extracting building footprints. Finally, the results were compared with manually digitized building reference data to conduct an accuracy assessment and the result shows that LIDAR data provide a better shape characterization of each buildings.

• Spatial Information Research
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• 제22권3호
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• pp.89-99
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• 2014

도시 내 거주하는 인구의 분포는 다양한 연구에 활용될 수 있는 기초자료로서 중요한 의미를 지닌다. 그러나 이와 관련한 데이터는 정보기밀성 등을 이유로 일정한 공간단위로 집계되어 제공된다. 때문에 제공되는 것과 다른 공간단위나, 더 세밀한 공간분석을 요하는 연구와 활용이 제한된다. 이에 본 연구는 인구분포 데이터가 가지는 한계를 극복하여, 행정구역을 기준으로 한 인구데이터 제공단위보다 세밀한 인구분포를 현실적으로 재현하고자 대시매트릭 매핑 기법을 활용하였다. 대시메트릭 매핑은 주 데이터와 연관된 공간적 보조 데이터를 사용하여 주 데이터의 공간적 분포를 세밀하게 나타내는 지도화 방법이다. 본 연구에서는 서울시 집계구별 인구센서스 자료를 주 데이터로, 건축물 대장을 보조 데이터로 사용하였으며, 모든 인구가 주거용 건축물에 거주한다고 가정하여 주거용 건축물 단위에서 인구분포를 재현하였다. 주거용 건축물을 공간적으로 추출하기 위해 바이너리기법이 활용되었으며. 이후 회귀분석 기법을 활용하여 건물 용도와 층수를 고려한 가중치를 부여해 입체적인 거주인구밀도를 재현하는데 성공하였다. 이를 통해 전체 토지 및 용도구역을 기반으로 한 기존의 방법론보다 현실적용오차를 줄였다. 또한 주거가능 건축물의 주택유형과 층수가 반영된 3차원적 공간자료를 활용하여 주거용 건축물에 거주하는 인구를 추정하는 모델을 도출하여, 정확도가 높고 세밀화 된 인구분포지도를 제작하였다. 본 연구를 통해 도출된 개별 건물 단위의 인구 데이터는 일정한 공간단위로 집계를 재가공한 것으로 정보기밀성의 문제가 없는 세밀한 단위의 인구분포 정보를 제공한다. 따라서 이후 도시 내 재난재해 발생에 따른 영향 인구 파악과 같은, 지역인구를 활용한 다양한 연구에 활용될 수 있는 중요한 자료로써 의미를 지닌다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제23권3호
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• pp.211-219
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• 2007

Building extraction is one of the essential issues for 3D city modelling. In recent years, high-resolution satellite imagery has become widely available and it brings new methodology for urban mapping. In this paper, we have developed a semi-automatic algorithm to determine building heights from monoscopic high-resolution satellite data. The algorithm is based on the analysis of the projected shadow and actual shadow of a building. Once two roof comer points are measured manually, the algorithm detects (rectangular) roof boundary automatically. Then it estimates a building height automatically by projecting building shadow onto the image for a given building height, counting overlapping pixels between the projected shadow and actual shadow, and finding the height that maximizes the number of overlapping pixels. Once the height and roof boundary are available, the footprint and a 3D wireframe model of a building can be determined. The proposed algorithm is tested with IKONOS images over Deajeon city and the result is compared with the building height determined by stereo analysis. The accuracy of building height extraction is examined using standard error of estimate.

• Asian Journal of Innovation and Policy
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• 제9권2호
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• pp.223-239
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• 2020

It is important for urban planners and policy makers to understand complex, diverse urban demands and social structure, but this is not easy due to lack of data that represents the dynamics of residents at micro-geographical level. This paper explores how to create population data at at a micro-level by allocating population data to building. It attempted to allocate population data stored in a grid layer (100 meters by 100 meters) into a building footprint layer that represents the appearance of physical buildings. For the allocation, this paper describes a systemic approach that classifies grid cells into five prototypical patterns based on the composition of residential building types in a grid cell. This approach enhances allocation accuracy by accommodating heterogeneity of urban space rather than relying on the assumption of uniform spatial homogeneity of populations within an aerial unit. Unlike the methods that disaggregate population data to the parcel, this approach is more applicable to Asian cities where large multifamily residential parcels are common. However, it should be noted that this paper does not demonstrate the validity of the allocated population since there is a lack of the actual data available to be compared with the current estimated population. In the case of water and electricity, the data is already attached to an individual address, and hence, it can be considered to the purpose of the validation for the allocation. By doing so, it will be possible to identify innovative methods that create a population distribution dataset representing the comprehensive and dynamic nature of the population at the micro geographical level.

• 한국지리정보학회지
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• 제18권2호
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• pp.1-15
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• 2015

인류의 문명의 시작된 이래 도시유역의 침수는 거주민과 해당지역의 시설에 화학적이고 물리적인 피해를 입혀왔다. 최근의 연구는 도시홍수와 침수를 해석을 위한 모델과 지형자료의 통합에 관한 연구가 주를 이뤄왔다. 그러나 2차원 모델의 구축과정에 많은 시간이 소요되고 높은 데이터 처리기술을 요구하는 경향이 있다. 게다가 건물의 격자화 과정에서 의도치 않는 격자가 발생하게 되어 해석결과의 신뢰도를 떨어뜨리기 때문에 고해상도의 데이터 구득과 모형을 구축하더라도 건물의 처리기법에 따라 해석결과가 달라진다. 따라서 2차원 침수해석모형의 건물의 자료를 입력 시에는 이러한 왜곡현상을 최소화 할 수 있도록 건물의 일반화 처리 혹은 건물의 직교성 확보 등의 전처리가 필요하다. 이에 본 연구의 목적은 2차원 침수해석결과의 신뢰도를 향상시킬 수 있는 건물의 일반화 기법을 개발하고 건물의 일반화에 따른 영향을 검토하는데 있다. 연구결과, 도시지역의 2차원 침수해석결과의 신뢰도를 향상시키기 위해서는 각종 수치지도로부터 DBM(Digital Building Model)을 생성하고 본 연구에서 제안한 방법 Aggregation-Simplification을 적용하여 건물의 일반화를 수행하는 것이 바람직하며 각 기법의 임계값은 대상지역의 건물의 공간적인 특성을 고려하여 설정하되 건물의 평균 간격과 건물 간격의 표준편차를 더한 값을 초과하지 않는 것이 바람직한 것으로 나타났다.

• 한국측량학회지
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• 제33권6호
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• pp.557-567
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• 2015

With the increasing demands of 3D spatial information in urban environment, the importance of point clouds generation techniques have been increased. In particular, for as-built BIM, the point clouds with the high accuracy and density is required to describe the detail information of building components. Since the terrestrial LiDAR has high performance in terms of accuracy and point density, it has been widely used for as-built 3D modelling. However, the high cost of devices is obstacle for general uses, and the image-based 3D reconstruction technique is being a new attraction as an alternative solution. This paper compares the image-based 3D reconstruction technique and the terrestrial LiDAR in point of establishing the as-built BIM of outdoor structures. The point clouds generated from the image-based 3D reconstruction technique could roughly present the 3D shape of a building, but could not precisely express detail information, such as windows, doors and a roof of building. There were 13.2~28.9 cm of RMSE between the terrestrial LiDAR scanning data and the point clouds, which generated from smartphone and DSLR camera images. In conclusion, the results demonstrate that the image-based 3D reconstruction can be used in drawing building footprint and wireframe, and the terrestrial LiDAR is suitable for detail 3D outdoor modeling.

• 대한원격탐사학회지
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• 제29권4호
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• pp.361-373
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• 2013

공간해상도 약 1 m의 고해상도 X-band SAR 위성이 이용되면서 SAR를 이용한 도심지 모니터링, 표적탐지, 건물 재구성에 관한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 고해상도 TerraSAR-X SAR 영상을 이용한 도심지 건물 재구성을 수행하였다. 도심지 건물 재구성을 위하여 1:25,000 수치지형도로부터 건물의 외곽선을 추출하였으며, 추출한 건물의 외곽선을 기반으로 SAR 영상에서 모서리반사 위치를 찾았다. KS 테스트(Kolmogorov-Smirnov Test)에 기반하여 고해상도 SAR 진폭영상의 건물 모서리반사 위치로부터 레이오버 길이를 측정하여 건물의 초기 높이를 설정하였다. 진폭영상을 이용하여 추출한 건물의 초기 높이 기준 -10 m에서 +10 m로 건물의 높이를 변화시키며 도심지에 적합한 간섭위상 시뮬레이션을 수행하여 TerraSAR-X 간섭위상과의 위상 일치성 계산을 하였다. 위상 일치의 경향성 분석을 통해 건물의 높이를 설정해 줌으로써 고해상도 SAR 영상을 이용한 도심지 건물 재구성 연구를 진행하였다. 대전지역의 아파트 단지에 적용한 결과, 진폭영상과 간섭위상을 이용하여 추정된 건물 높이는 LiDAR로부터 추출된 높이를 기준으로 약 1~2 m 정도의 RMSE (Root Mean Square Error)를 보였다. 개발된 알고리즘은 향후 TerraSAR-X와 TanDEM-X 간섭쌍 자료에 적용할 경우, 보다 도심지 모니터링에 효과적으로 이용될 수 있을 것이다.