본 연구에서는 기존의 연구들에서 주로 사용하여왔던 현장측량, 항공사진, 라이다 데이터 등의 취득이 원천적으로 어려운 지역에 대한 건물 영역 추출을 구현하고자 하였다. 이에 접근성에 큰 영향을 받지 않는 거의 유일한 데이터인 고해상도 위성영상을 활용한 방법론을 제시하고자 한다. 영상정합을 통해 추출되는 점군 데이터 또는 DSM(Digital Surface Models)을 활용한 건물 영역 추출은 데이터내의 높은 잡음과 다수의 빈 영역으로 인해 그 정확성에 한계를 보이고 있다. 따라서 본 연구에서는 영상 정합을 통해 얻어진 3차원 점군 데이터, 영상의 색상 및 선형 정보를 결합하여 건물 영역 추출을 수행하는 하이브리드식 접근법을 제안하였다. 일차적으로 다중영상정합으로 얻어진 3차원 점군 데이터로부터 지면점과 비지면점을 분리하고, 비지면점으로부터 초기 건물 대상지를 추출한다. 이후, 영상의 색상기반 분할을 수행하여 얻어진 결과와 초기 건물 대상지를 결합하여, 색상분할기반 건물 대상지를 추출한다. 이어서 영상의 선형 추출 및 공간 분할정보를 이용하여 최종적인 건물 영역을 선정하게 된다. 본 논문에서 제시한 건물 영역 자동 추출 방법론은 Correctness: 98.44%, Completeness: 95.05%, 위치오차: 1.05m 정도의 성능을 보임을 확인하였으며, 더불어 직각형태 이상의 복잡한 건물 영역도 잘 추출함을 확인하였다.
본 연구에서는 겨울철 대관령지역의 지형성 구름에 대해 인공증설을 위한 구름씨뿌리기(이하 시딩) 영향을 알아보기 위해서 2013년 3월 13일 실험사례를 분석하였다. 지상연소기를 이용하여 기온 $-4^{\circ}C$ 이하, 풍향 $45-130^{\circ}$, 풍속 $5ms^{-1}$ 이하일 때 AgI 입자를 시딩 하였으며 대관령지역에서 적절한 시딩량을 알아보기 위해 $38gh^{-1}$ (SR1)과 $113gh^{-1}$ (SR2)에 대해 실험을 수행하였다. AgI point-source 모듈을 추가한 WRF (Weather Research and Forecast) 수치모의실험을 통해 시딩 물질의 확산장을 알아보았다. 수치모의 결과 과냉각수적이 충분히 존재한 상태에서 실험이 실시되었으며 시딩 물질은 주풍에 따라 이동하는 경향을 보였다. 시딩 효과를 알아보기 위해 안개입자측정기, 강수입자측정기와 광학우적계에서 관측된 자료를 분석하였다. 본 연구사례에서는 빙정핵 시딩에 의해 1 mm 이하 크기의 강수입자 수농도의 증가가 나타났으며 대관령지역에는 SR1 시딩이 더 적절하다고 판단된다.
최근 데이터 센터와 같은 대규모 컴퓨터 자원을 운용함에 있어 가상화 기술을 적용하여 컴퓨팅 자원을 동적으로 사용할 수 있게 됨에 따라 탄력적인 프로비져닝이 가능하게 되었다. 현재 운영되고 있는 클라우드 시스템에서는 이러한 동적 프로비져닝을 위해 스케일업 또는 스케일아웃형태의 스케일링을 지원하고있으며, 이 방식은 사용자 요구조건의 만족을 주목적으로 하며 방대한 컴퓨팅 자원을 기반으로 하는 공공 클라우드 시스템 운용에 부합한다. 그러나 제한된 컴퓨팅자원으로 하는 사설 클라우드의 운영을 위해서는 보다 높은 운영 효율을 위해 세밀한 자원활용을 위한 스케일링 기법이 요구된다. 본 논문에서는 사설 클라우드에서 높은 자원활용률을 얻기 위해 가상화 기술인 동적자원할당과 Live Migration 기법을 이용하여 스케일업과 스케일아웃을 복합적으로 사용한 서버 스케일링 아키텍처를 설계하고 이에 따른 알고리즘을 설계하였다. 이를 통해 세밀하게 단계별로 스케일링을 진행하여 서버 관리와 비용의 부담을 줄이고 서버 자원의 이용률을 최적화함으로써 서비스가 안정적으로 유지되도록 할 수 있다. 성능평가를 통해 제안한 구조와 알고리즘이 접속자 수에 따른 스케일 아웃을 수행하는 방식에 비해 높은 자원활용률을 보이는 것을 확인하였다.
이 연구는 TRMM(Tropical Rainfall Measuring Mission) 위성의 강수레이더인 PR(Precipitation Radar)의 5년간 (2002-2006) 6-8월 동안의 산출물을 분석하여 한반도 주변 지역과 동아시아의 아열대 및 열대 지역의 강우와 강우구름의 연직 구조 특성을 강우유형별로 분류하여 조사하였다. 한반도 주변 지역은 12.2%의 대류형 강우 비율로 다른 지역과 비교하여 약 6% 작았으며, 단위면적당의 강우 발생 빈도는 특히 열대지역의 50% 정도였다. 또한 한반도 주변 지역은 대류형에서 40% 더 강한 강우강도(10.4 mm/h)를 만들어내며, 층운형의 경우 세 지역 모두 비슷한 강우강도를 나타냈다. 평균적으로 강우강도는 운정고도와 비례하는 관계를 보였다. 레이더 반사도의 연직 구조를 통해 한반도 주변의 대류운은 연직적으로 매우 발달한 구름으로 더 높은 강우강도와 연관되어 있었다. 특히 열대지역의 대류형 강우구름들은 약 5 km의 고도 이하에서 지표에 접근함에 따라 수적들의 충돌병합에 의해 뚜렷한 레이더 반사도의 증가를 보였으며, 층운형 강우구름들은 더욱 뚜렷한 밝은 띠를 갖고 있었다. 한편 대류형에서 레이더 반사도의 첫 번째 경험직교함수 구조는 세 지역이 매우 비슷하지만, 두 번째 경험직교함수는 조금 다른 모습을 보였다. 한반도 주변 지역과 열대지역은 각각 상층과 하층에 큰 변동성을 보였다.
Kim, ShinYoung;Chung, Eun Jung;Lee, Chang Won;Myers, Philip C.;Caselli, Paola;Tafalla, Mario;Kim, Gwanjeong;Kim, Miryang;Soam, Archana;Gophinathan, Maheswar;Liu, Tie;Kim, Kyounghee;Kwon, Woojin;Kim, Jongsoo
천문학회보
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제42권2호
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pp.79.2-79.2
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2017
To dynamically and chemically understand how filaments, dense cores, and stars form under different environments, we are conducting a systematic mapping survey of nearby molecular clouds using the TRAO 14 m telescope with high ($N_2H^+$ 1-0, $HCO^+$ 1-0, SO 32-21, and $NH_2D$ v=1-0) and low ($^{13}CO$ 1-0, $C^{18}O$ 1-0) density tracers. The goals of this survey are to obtain the velocity distribution of low dense filaments and their dense cores for the study of their origin of the formation, to understand whether the dense cores form from any radial accretion or inward motions toward dense cores from their surrounding filaments, and to study the chemical differentiation of the filaments and the dense cores. Until the 2017A season, the real OTF observation time is ~760 hours. We have almost completed mapping observation with four molecular lines ($^{13}CO$ 1-0, $C^{18}O$ 1-0, $N_2H^+$ 1-0, and $HCO^+$ 1-0) on the six regions of molecular clouds (L1251 of Cepheus, Perseus West, Polaris South, BISTRO region of Serpens, California, and Orion B). The cube data for $^3CO$ and $C^{18}O$ lines were obtained for a total of 6 targets, 57 tiles, 676 maps, and $7.1deg^2$. And $N_2H^+$ and $HCO^+$ data were added for $2.2deg^2$ of dense regions. All OTF data were regridded to a cell size of 44 by 44 arcseconds. The $^{13}CO$ and $C^{18}O$ data show the RMS noise level of about (0.1-0.2) K and $N_2H^+$ and $HCO^+$ data show about (0.07-0.2) K at the velocity resolution of 0.06 km/s. Additional observations will be made on some regions that have not reached the noise level for analysis. To identify filaments, we are using and testing programs (DisPerSE, Dendrogram, FIVE) and visual inspection for 3D image of cube data. A basic analysis of the physical and chemical properties of each filament is underway.
Kim, ShinYoung;Chung, Eun Jung;Lee, Chang Won;Myers, Philip C.;Caselli, Paola;Tafalla, Mario;Kim, Gwanjeong;Kim, Miryang;Soam, Archana;Gophinathan, Maheswar;Liu, Tie;Kim, Kyounghee;Kwon, Woojin;Kim, Jongsoo
천문학회보
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제42권1호
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pp.32.1-32.1
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2017
To dynamically and chemically understand how filaments, dense cores, and stars form under different environments, we are conducting a systematic mapping survey of nearby molecular clouds using the TRAO 14 m telescope with high ($N_2H^+$ 1-0, $HCO^+$ 1-0, SO 32-21, and $NH_2D$ v=1-0) and low ($^{13}CO$ 1-0, $C^{18}O$ 1-0) density tracers. The goals of this survey are to obtain the velocity distribution of low dense filaments and their dense cores for the study of their origin of the formation, to understand whether the dense cores form from any radial accretion or inward motions toward dense cores from their surrounding filaments, and to study the chemical differentiation of the filaments and the dense cores. Until Feb. 2017, the real OTF observation time is 460 hours. We have almost completed mapping observation with four molecular lines ($^{13}CO$ 1-0, $C^{18}O$ 1-0, $N_2H^+$ 1-0, and $HCO^+$ 1-0) on the five regions of molecular clouds (L1251 of Cepheus, Perseus west, Polaris south, BISTRO region of Serpense, California, and Orion B). The maps of a total area of $7.38deg^2$ for both $^{13}CO$ and $C^{18}O$ lines and $2.19deg^2$ for both $N_2H^+$ and $HCO^+$ lines were obtained. All OTF data were regridded to a cell size of 22 by 22 arcseconds. The $^{13}CO$ and $C^{18}O$ data show the RMS noise level of about 0.22 K and $N_2H^+$ and $HCO^+$ data show about 0.14 K at the velocity resolution of 0.06 km/s. Additional observations will be made on some regions that have not reached the noise level for analysis. We are refining the process for a massive amount of data and the data reduction and analysis are underway. This presentation introduces the overall progress from observations to data processing and the initial analysis results to date.
도시의 발전 및 성장으로 인해 건물은 고층화, 대형화, 복잡화 되고 있으며, 효율적인 공간정보의 활용 및 공유를 위해 실내외 GIS의 중요성은 증가되고 있다. 하지만 도면 생성기술은 지형 및 도시의 2차원 및 3차원 도면 생성에 대해서 주로 선행되었으며, 건물 실내공간의 도면 구축 기술에 대한 연구는 미비한 실정이다. 본 연구에서는 지상라이다로부터 취득된 실내 점군데이터를 이용한 2차원 및 3차원 실내 도면 반자동 구축 기법을 제안하였다. 제안한 기법은 전처리, 2차원 도면생성, 3차원 도면생성 단계로 이루어진다. 전처리 단계는 실내 공간의 높이를 측정하고 점군데이터의 노이즈를 식별한다. 2차원 도면 생성 단계에서는 외곽선 추출격자와 정제과정을 이용하여 평면도를 생성한다. 3차원 도면 생성 단계에서는 전처리 과정에서 측정된 높이와 평면도를 이용하여 3차원 와이어프레임 모델을 생성한다. 전처리 과정에서 식별된 노이즈 데이터는 3차원 와이어 프레임 모델과 함께 3차원 실내 도면의 세부 모델링에 이용된다. 제안한 기법은 실내 복도를 측량한 점군데이터에 적용하여 결과를 확인하였으며, 향후 실내 GIS 구축을 위한 2차원 및 3차원 도면 생성에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
최근, 무인항공촬영시스템(UAV, UAS, 또는 드론)은 자료취득을 위한 플랫폼 및 측정기기로서 사진측량의 응용분야, 특히 고밀도 측점자료(HDPC : High Density Point Clouds) 구성에 큰 관심이 모아지고 있다. 본 연구는 저가회전익 UAS 영상에 의한 시험대상지 지표면의 고밀도 측점자료를 구성하고 위치 정확도를 평가한 내용이다. 정확도 평가는 62개의 지상 검사점에 대한 Network RTK GNSS 측량 결과를 기준으로 UAS 기반 HDPC 모형의 좌표와 비교 검토하였다. 연구결과, 작업지역 정사영상 내, 검사점의 평면 및 수직 좌표성분의 평균제곱근오차(RMSE)는 각각 ${\sigma}_H={\pm}0.102m$ 및 ${\sigma}_V={\pm}0.209m$, 수직 좌표성분의 최대오차는 0.570m로서 '영상지도제작 작업규정'에 따른 축척 1:1000(출력 시, 평면위치오차 1m)의 정사영상모자익 제작이 가능하였다. 또한, 격자규격 $1m{\times}1m$, 수치지도축척 1:1000의 수치표고모델을 제작할 경우, '항공레이저측량 작업규정'제한 기준에는 약간 미흡하였지만, 소규모지역을 대상으로 회전익 무인항공촬영시스템에 의한 축척 1:1000~1:2500의 정사영상 및 수치표고모델 제작의 가능성을 확인할 수 있었다.
현재 국가기본도는 국토 전역에 동일한 축척과 정확도로 제작하여 배포됨으로서 국토개발 GIS, 차량용 내비게이션 등 각종 주제도 및 신속한 공간정보 산업에 의사결정용으로 다양한 분야에 활용되고 있으며 공간정보 산업의 전반적인 확대를 위해 많은 연구와 정책을 제시하고 있다. 이에 따른 일환으로 공간정보의 최신성에 대한 문제점을 해소하기 위해 전국을 권역으로 나누어 기본도를 수정했던 것을 2013년부터는 상시 수정으로 정책 변경하여 공간정보의 최신성 확보에 일조하고 있다. 따라서 본 연구에서는 현재 많은 연구와 다양한 산업에서 각광받고 있는 드론(Drone)을 활용하여 국가기본도의 수정 및 갱신 가능성을 평가하였다. 특히 저가형 드론에서 취득한 정사영상정보와 3차원 점군(Point Clouds)을 수치지형도와 중첩하여 3차원 위치정보를 동시에 취득하여 수정 갱신업무에 적용한 결과 0.2m 정밀도와 0.1m의 정확도를 나타내고 있다. 이는 국가 기본도(축척: 1/5,000) 제작 작업규정의 오차범위를 준수하고 있어 수치지도 수정 갱신 업무까지도 충분이 활용이 가능한 것으로 판단된다.
본 논문에서는 실내환경의 3차원 복원을 위해 다시점 카메라부터 획득된 부분적인 3차원 점군에 대한 정합 기법을 제안한다. 일반적으로, 기존의 정합 방법들은 많은 계산량을 요하며, 정합하는데 많은 시간이 소요된다 또한, 상대적으로 정밀도가 낮은 3차원 점군에 대해서는 정합이 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 투영 기반 정합 방법을 제안한다. 첫 번째, 시간적 특성을 기반으로 변화량이 큰 3차원 점들을 제거하고, 공간적 특성을 이용하여 현재 화소의 주변 3차원 점을 참조하여 빈 영역을 채움으로써 깊이 영상 정제 과정을 수행한다. 두 번째, 연속된 두 장면에서의 3차원 점군을 동일한 영상 평면으로 투영하고, 두 단계 정수 매핑을 적용한 후 수정된 KLT (Kanade-Lucas-Tomasi) 특징 추적기를 사용해 대응점을 찾는다. 그리고 적응적 탐색 영역에 기반하여 거리 오차를 최소화함으로써 정밀한 정합을 수행한다. 마지막으로, 대응되는 점들에 대한 색을 참조하여 최종적인 색을 계산하고, 위의 과정을 연속된 장면에 적용함으로써 실내환경을 복원한다. 제안된 방법은 대응점을 2차원 영상 평면에서 찾음으로써 계산의 복잡도를 줄이며, 3차원 데이터의 정밀도가 낮은 경우에도 정합이 효과적이다. 또한, 다시점 카메라를 이용함으로써 몇 장면에 대한 색과 깊이 영상만으로도 실내환경의 3차원 복원이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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