최근 기후변화로 인한 이상기후로 인해 홍수, 산사태, 토사 유출과 같은 자연재난의 피해가 급증하고 있다. 우리나라는 국토의 63% 이상이 산지라는 지형적 특성 때문에 사면 재해에 취약하며, 특히, 토석채취지는 소단형성 과정에서 흙과 암석을 채굴하기 때문에 산사태가 발생할 확률이 높으며, 사업장 내부 뿐만 아니라, 외부까지 재해발생 위험이 높은 지역이다. 이에 따라, 본 연구는 토석채취지의 모니터링을 위해 UAV와 항공LiDAR를 활용하여 DEM을 구축하고 시계열 변화 분석을 수행하였으며, 토석채취지 모니터링을 위한 최적의 DEM 구축방법을 제안하였다. DEM 구축을 위해 UAV와 LiDAR 기반 Point Cloud 구축하고 Aggressive Classification(AC), Conservative Classification(CC), Standard Classification(SC) 등 세가지 알고리즘을 활용하여 지면부를 추출하였다. 알고리즘에 따라 구축한 UAV 및 LiDAR기반 DEM은 수치지형도 기반 DEM과의 비교를 통해 정확도를 평가하였다. 정확도 평가 결과, 알고리즘 방법간의 높이 차는 최대 1 m 내외로 차이가 거의 없었다. 또한, 음영기복도를 활용한 지면부의 질감을 시각적 비교해보았을 때 CC 알고리즘의 성능이 가장 우수하였으며, 산림지역에서 LiDAR 기반 DEM이 높은 정확도를 보였다. 구축한 최적의 DEM을 통해 토석채취지의 시계열 변화량을 비교한 결과, 토석채취지역, 소단 형성지역 등 시계열 변화에 따른 토석채취지의 변화지역 탐지가 가능하였다.
최근 북극지역은 지구온난화에 따른 각종개발 및 기후변화 연구 등을 위하여 수치표고모델 수요가 증가되고 있기 때문에 수치표고모델을 활용하기 위해서는 정확도에 대한 검증이 필요하다. 본 연구에서는 대부분이 빙하로 덮여 있는 그린란드에 구축된 수치표고모델 중 ASTER GDEM과 GIMP DEM을 검증하였다. 수치표고모델을 검증하기 위하여 토지피복도를 사용하여 그린란드를 내륙빙상지역과 해안비빙상지역으로 나누었으며, 두 수치표고모델과 ICESat 표고값과의 차를 비교하여 정확도를 검증하였다. 그 결과 내륙빙상지역에서는 GIMP DEM의 정확도가 더 높았으며, 해안비빙상지역에서는 ASTER GDEM의 정확도가 더 높은 것으로 나타났다.
본 논문에서는 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 기반 셀룰라 시스템에서 채널추정 성능을 향상시키기 위한 DEM(Decision-directed Expectation Maximization) 알고리듬을 제안한다. DEM 알고리듬은 다중안테나를 사용하는 단말이 셀 경계지역에 위치하는 경우 데이터 신호를 이용하여 주파수 효율의 감소 없이 채널추정 성능을 향상시킬 수 있으며, 한 그룹 내 채널변화 성분을 고려하여 채널갱신을 함으로써 고속 이동환경에도 큰 열화 없이 채널추정 성능을 향상시킬 수 있다. 모의실험을 통하여 제안된 DEM 알고리듬이 EM(Expectation Maximization) 기법과 비교하여 고속이동 환경에서 채널추정 성능을 향상 시키면서 연산 복잡도를 크게 감소시킬 수 있음을 확인한다.
본 연구는 디지털 항공사진으로부터 세계적 생태보존 지역인 순천만 갯벌의 퇴적 침식 변화를 탐지하는데 기초자료가 될 수 있는 DEM을 제작하였다. 이를 위해, 기준점으로 초점거리를 수정하고, 순천만 갯벌영상의 적합한 매칭사이즈를 제시하였으며, 불량매칭으로 인한 과대 위치오차 제거를 위해 교차거리($P_R$) 임계치 적용방법을 제안하였다. 그리고 현지 종단측량 자료를 통해 제안방법으로 제작된 DEM을 기존 상용 S/W로 제작된 DEM과 비교하였다. 그 결과 제작한 갯벌 DEM이 상용 S/W로 제작한 DEM 보다 해상도와 최대편차(-21cm)가 더 좋은 결과를 보였다. 이러한 결과를 토대로 향후, 본 연구에서 제안한 방법으로 갯벌 DEM을 제작할 수 있을 것이라 판단된다.
교차간섭기법은 ERS-2와 Envisat SAR 데이터를 이용하여 긴 기선거리를 지니면서도 양질의 간섭도를 제작할 수 있다. 또한 긴 기선거리에 의해서 고도에 대한 프린지 변화율이 약 5m 내외로 계산되며 이는 매우 정밀한 DEM생성을 가능하게 한다. 본 연구에서는 ERS-2와 Envisat 교차 간섭기법으로부터 정밀한 DEM을 추출하는 효율적인 방안을 제안하였으며 경사가 매우 완만한 알라스카지역에서 교차간섭기법으로 제작된 CInSAR(Cross-Interferometry SAR) DEM과 기존에 존재하는 NED(National Elevation Dataset) DEM을 비교하였다. 연구 결과 차분 간섭도 생성과정에서 NED DEM 오차라고 생각되는 부분이 발견되었으며 이 부분에 대한 CInSAR DEM과의 고도 차이에 대한 표준편차는 2.63m로 계산되었다. 하지만 전체지역에 대해서는 NED DEM과 CInSAR DEM의 고도값 차이에 대한 표준편차는 약 1m로 NED DEM과 매우 유사한 값이 계산되었다. 이는 연구대상 지역이 매우 편평한 지형으로 양질의 DEM이 구축되어 있으므로 매우 유사한 값이 계산된 것으로 판단된다. 하지만 두 DEM에 대한 공간주파수 분석을 하였을 경우 CInSAR DEM은 약 0.08 rad/m(약 40m) 보다 고주파영역에서도 높은 파워 스펙트럼 값을 지닌 반면 NED DEM은 그렇지 못하였다. 결과적으로 16m로 해상도로 구축된 CInSAR DEM의 경우 NED DEM보다 약 2.5배 공간해상도가 높아졌으며 경사가 심하지 않은 지역에서도 정밀한 DEM이 생성되었다.
KOMPSAT 5호의 SAR 탑재체는 X-밴드(9.66GHz) 마이크로파를 매개로 하는 센서가 탑재되어 있다. 특히, 방위각과 고도평면에 대해 전자 조향이 가능한 고정형 안테나를 가지고 있으므로 다양한 활용이 기대된다. 본 연구에서는 KOMPSAT 5호의 HR, UH모드영상을 이용하여 DEM을 제작함으로써 제작성능과 DEM의 정확도를 평가하였다. DEM제작성능평가를 위해 기선분석과 $2{\pi}$ ambiguity를 통해 DEM의 민감도를 판단한 결과 양호한 제작성능을 가지고 있음을 알 수 있었다. 또한 제작된 DEM의 정확도 평가를 위해 30점의 검사점에 대해 SRTM데이터와 비교하였으며 그 결과 표준편차 ${\pm}15{\sim}20m$의 정확도를 얻었다. 향후 필터링 방법이나 Phase unwrapping방법의 파라메타를 조정함에 의해 DEM의 정확도를 개선한다면 환경 및 재해모니터링 등에 KOMPSAT5호 영상을 폭넓게 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구의 목적은 in-track과 cross-track에서 촬영된 KOMPSAT-3 입체영상으로 제작된 매칭 DEM의 품질 및 특성을 비교 분석하는 것이다. 이를 위하여 동일 지역을 촬영한 두 쌍의 KOMPSAT-3영상을 수집하였다. 두 쌍의 입체영상은 B/H, convergence angle 등 스테레오 기하 요소가 거의 유사하다. DEM 제작을 위한 센서모델링은 수 개의 지상기준점를 이용한 RFM affine 보정으로 수행하였다. 연구에 사용된 지상기준점은 NGII에서 제공하는 0.25 m급 항공정사영상과 5 m급 DEM에서 추출하였다. 또한, 참조 DEM과 동일한 해상도로 매칭 DEM을 제작하여 상호간 비교 분석을 실시하였다. 실험 결과, 검사점의 수평 및 수직 오차는 1~3픽셀의 정확도를 나타냈다. 또한, 자연 또는 인공적 지형지물의 영향이 적은 지역에서는 생성된 두 DEM의 형태 및 정확도가 거의 유사하였다.
본 논문에서는 대용량의 수치표고모델(DEM) 데이터의 효율적인 압축을 위해 허프만 코딩과 Lempel-Ziv-Welch 압축방법을 기반으로 하는 새로운 DEM 압축 소프트웨어인 DEM_Comp를 개발하였다. DEM_Comp의 개발을 위해서 $C^{++}$ 언어를 이용하였으며, 모든 Window 플랫폼에서 사용이 가능하도록 하였다. 개발된 소프트웨어의 성능을 평가하기 위해 다양한 지형의 형태를 가지는 DEM에 대해 압축을 수행하고, 출력파일의 용량에 따른 압축효율을 평가하였다. 최근 새로운 지형데이터 취득장비인 LiDAR와 SAR 등에 의해 고해상도의 DEM의 활용이 급격하게 증가하고 있어, 데이터의 저장용량과 전송대역폭을 감소시킬 수 있는 DEM 압축기술이 매우 유용하게 이용되고 있다. 일반적으로 데이터 압축기술은 i) 데이터 사이의 관계를 분석하고, ii) 분석 결과에 따라 압축 및 저장기술을 결정하는 2부분으로 구성되는데, DEM_Comp에서는 정규격자, Lempel-Ziv 압축방법, 허프만 코딩의 3단계 압축 알고리즘을 통해 DEM이 압축된다. DEM_Comp의 압축효율 실험 결과 전처리만 수행하였을 경우 지형의 기복과 상관없이 압축효율은 약 83% 정도를 나타내었지만, 3단계의 압축 알고리즘이 완료된 경우에는 압축효율이 97%까지 증가하는 것으로 나타났다. 이러한 수치는 일반적인 상업용 압축 소프트웨어들과 비교하여 약 14% 정도의 압축효율이 향상되었음을 나타낸다. 이에 따라 본 연구에서 개발된 DEM_Comp S/W를 이용하면 대용량의 고해상도 DEM의 관리, 저장, 배포를 보다 효율적으로 수행할 수 있을 것으로 판단된다.
DEM(Digital Elevation Model)을 활용한 기술이 수자원분야에서 필수적인 GIS 활용기술인 이유는 DEM을 이용할 경우 유역의 수문학적 지형특성인자를 객관적인 방법으로 추출할 수 있고 이를 활용하여 분포형 수문모형을 개발, 적용할 수 있기 때문이다. 국내에서도 GIS를 이용하여 수문모형의 입력인자를 추출한 다든가 분포형 수문모형에 대한 연구를 수행할 경우 DEM을 활용한 연구를 수행하고 있다. 이러한 것은 GIS S/W인 Arc/Info, ArcView, WMS 등에서 DEM을 활용하여 수문학적인 유역분석 기능을 제공해 주기 때문에 가능하다. 즉, DEM을 이용하여 하천망을 추출하고, 유역을 분한하고 이를 이용하여 유역 Boundary 내에서의 지형특성인자를 추출하는 기능을 말한다 본 연구는 수자원분야에서 GIS를 활용할 때 필요한 필수기능인 DEM의 활용기술을 순수 국내기술로 개발하였다. DEM활용에 대한 최신 알고리즘을 검토하여 국내 기술로 개발된 GIS Engine인 GEOMaina v.3.0을 이용하여 수문학적인 DEM 활용 Module을 개발하였으며 HyGIS(Hydrologic Geography Information System)라 명하였다. 본 연구에서는 개발된 HyGIS를 이용하여 수문학적 지형특성인자를 추출하고 기존에 사용되어오던 GIS S/W와 비교 검토하여 HyGIS의 환용 가능성에 대하여 검토하고자 한다.
DEM(Digital Elevation Model)은 지형에 대한 높이를 수치로 저장한 3차원 공간정보로 식생과 인공지물을 포함하지 않는 지형만의 표고값을 의미하며, 지형에 대한 3차원 시각화, 경사분석, 건설공사를 위한 설계 및 물량산출 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 최근 3차원 공간정보 구축과 관련된 많은 연구들이 이루어지고 있지만 DEM 생성과 관련된 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 MMS(Mobile Mapping System), UAV 이미지 및 UAV LiDAR(Light Detection And Ranging)를 이용하여 DEM을 구축하였으며, 각각의 결과물에 대한 정확도 평가 및 분석을 수행하였다. 연구결과 MMS와 UAV LiDAR에 의해 생성된 DEM의 정확도는 ±4.1cm 이내였으며, UAV 이미지를 이용한 DEM은 ±8.5cm의 정확도를 산출하였다. 또한 각각의 방법에 의한 자료처리 과정 및 결과물에 대한 비교를 통해 MMS, UAV 이미지, UAV LiDAR의 특징 및 효율성을 제시할 수 있었다. MMS 및 UAV를 활용한 DEM 구축은 지형에 대한 분석 및 가시화, 건설공사를 위한 기초자료 생성, 공간정보를 활용한 서비스 등 다양한 분야에 활용이 가능할 것이며, 관련 업무 효율성을 크게 향상시킬 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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