SAR 센서는 자체의 에너지원으로 영상을 취득하는 능동센서이며, 대기 중 투과효과가 매우 높으므로 기존의 광학센서로는 해결하지 못하였던 지역이나 상황의 분석에 그 가치가 매우 높다. 본 논문에서는 SAR 센서에 의해 취득된 영상들을 이용하여 수치표고모형을 추출하는 기법들의 이론적인 연구와 실제적인 적용을 통하여 그 문제점과 활용 가능성을 평가하여 보았다. 비교평가에 사용한 자료는 수치지도의 등고선 자료를 이용하였으며, 추출된 수치표고모형과 평균제곱근오차를 계산함으로서 추출 정확도를 평가하였다 수치표고모형 추출에 이용된 기법은 기존의 광학 영상에 적용되어왔던 입체모델 형성을 통한 지형표고를 추출하는 기법과 레이다 간섭 효과를 통한 지형표고 추출 기법이었다. 본 논문의 결과를 토대로, 현재 한국내의 지형여건을 고려한다면 입체시 기법에 의한 DEM 추출이 가장 적절할 것이며 레이다 간섭을 이용한 DEM 추출은 시기적인 문제와 산림의 산란효과에 의한 비상관 문제가 해결되어야만 할 것으로 생각된다.
본 논문에서는 다양한 종류의 지표면에 대하여 분석하여 산란 특성을 연구하고 SAR 클러터 영상을 제작하고 실제 SAR 클러터 영상과 비교한다. 먼저 지표면의 특성을 분석하기 위해 각각의 지표면에 대해서 입력변수를 측정한다. 측정한 데이터를 이용하여 Oh 모델, PO 모델, radiative transfer model(RTM)을 이용하여 각도 별 산란계수를 구하였다. SAR 영상 생성을 위해 먼저 측정 지역의 DEM (digital elevation map)과 LCM (land cover map)데이터를 제작한다. DEM 데이터의 단일 픽셀(pixel)의 높이 정보를 이용하여 픽셀의 입사각을 계산하고 입사각에 따른 해당 지표면의 산란 계수를 대입한다. LCM 데이터는 해당 지역의 답사를 통해 논, 밭, 산, 길, 인공물 등을 1:5000 지도에 기입하여 SAR 영상 생성에 사용한다. DEM 데이터와 LCM 데이터를 사용하여 입사각과 지표면 종류에 따른 계수를 계산하고 영상잡음(speckle)과 영상질감(texture)을 이용하여 SAR 클러터 영상을 생성하고 실제 영상과 비교한다.
본 연구는 매체형 전동밀(전동 볼 밀)에서 매체선정에 관한 공정조건 최적화를 위하여, 직경과 재질이 각각 다른 3가지 종류의 분쇄매체를 이용, 매체의 움직임을 실제 촬영하고 DEM 시뮬레이션을 병행하여 비교 연구하였다. 시뮬레이션에서는 밀의 회전속도, 매체의 재질, 매체의 운동속도, 매체와 포트 벽면과의 마찰계수 등을 실제 실험조건과 동일하게 조건을 맞추었다. 다양한 종류의 분쇄매체의 움직임을 실제 촬영된 사진 및 시뮬레이션에서 해석된 스냅샷 사진 위에, 본 연구에서 정의한 분쇄장을 설정하여 해석함으로써 그 값을 정량적으로 측정하였다. 또한, 정량적으로 측정된 값과 분쇄시료의 변화된 모습을 관찰하여 그 상관관계를 검토하였다. 따라서 특정 실험조건에서 분쇄장에 가장 큰 영향을 주는 분쇄매체의 최적화를 제언 하고자 하였다.
항공레이저측량시스템은 레이저펄스가 투과하지 못하는 건물지역에서는 DEM을 구축하기 위해 원시 DSM 자료로부터 건물 등의 지물을 제거하는 전처리 과정이 필요하다. 본 연구에서는 항공레이저측량을 이용하여 구축한 DSM 자료로부터 다양한 크기의 평균필터를 적용하였으며, 표준편차 변화율을 분석하여 $39{\times}39$를 최적의 필터크기로 결정하였다. 또한 최적필터를 적용하여 분석한 DEM과 항공레이저측량 원시 DSM 자료를 상호 비교함으로서 표준오차 ${\pm}0.065m$를 확보할 수 있었다. 따라서, 본 연구에서 제시한 평균필터기법이 경사가 완만한 도시지역내 DEM을 추출하는데 매우 효과적임을 알 수 있었다.
본 연구는 항공 LiDAR 원자료를 활용하여 Fusion 소프트웨어의 필터링 과정을 수행하는 GroundFilter(GF) 알고리즘과 격자화 과정을 수행하는 GridsurfaceCreate(GC) 알고리즘의 패러미터 수준의 조합 변화에 따라 해발고도 정확도에 어떠한 영향을 미치는지에 대하여 비교분석하였다. GF 패러미터(1, 3, 5, 7, 9) 및 GC 패러미터(1, 3, 5, 7, 9)의 조합 변화에 따른 해발고도 정확도에 대하여 유의미한 영향이 있는지 분석하기 위해 DEM과 현장 해발고도의 잔차로 이원분산분석을 실시하고, Tukey HSD 사후분석을 실시하였다. 이원분산분석 결과, GF 패러미터 변화는 정확도에 유의미한 영향을 미쳤으나(F-value : 27.340, p<0.01), GC 패러미터의 수준 변화는 유의미한 영향이 없었다(F-value : 0.457). 아울러 GF와 GC의 상호작용효과는 정확도에 대하여 유의미한 영향이 없는 것으로 나타났다(F-value : 0.247). 유의미한 영향이 나타난 GF에 대하여 사후분석을 실시한 결과, 잔차들의 평균 차이에 따라 '7', '5', '9', '3' 집단과 '1' 의 두 집단으로 나뉘었다. 또한 보다 신뢰성 있는 해발고도 정보를 제공하는 항공 LiDAR-DEM을 생성하는데 적정 GF 및 GC 패러미터는 각각 수준 '7', '3' 인 조건일 때로 판단되었다.
최근 들어 국내에서도 홍수에 의한 재산과 인명피해를 최소화하기 위해 지역특성에 알맞은 홍수지도를 제작 중에 있으며, 주로 LiDAR를 이용하여 홍수지도 지형자료를 구축하고 있다. 그러나 이에 많은 시간과 비용이 소요되기 때문에 이미 전국적으로 구축된 수치지형도를 이용한 홍수지도 지형자료 구축의 가능성과 타당성을 검증의 필요성이 제기되고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 수치지형도를 이용한 홍수지도제작시 가장 핵심이 되는 정확한 지형자료구축을 위해서 Breakline처리기법과 하천종횡단자료 연계방안을 중심으로 구리시 일부지역을 대상으로 DEM을 시범제작 하였다. 수치지형도와 LiDAR를 이용하여 구축한 DEM을 검수점을 통한 RMSE오차를 이용하여 수직위치정확도를 비교분석하였다. 분석을 위하여 선행연구(홍수지도제작, 2002)에서 검수점으로 사용한 9점과 제방부분의 실측한 9점을 본 연구의 검수점으로 사용하였다. 비교 결과 RMSE가 수치지형도 DEM의 경우 ${\pm}2.658m$이고, LiDAR DEM의 경우 ${\pm}3.430m$로 나타났다. 두 자료 모두 알려진 오차범위보다 훨씬 높은 오차가 발생함을 알 수 있었다. 향후 수치지형도를 이용한 효율적인 홍수지도 지형자료 구축을 위해서는 수치지형도의 신속하고 지속적인 갱신이 필요할 것이며, 현재 도시지역에만 구축되어 있는 1:1,000 수치지형도를 주변 하천지역까지 확대해서 구축해야 할 필요성이 있을 것으로 사료된다. 아울러 도입초기단계의 LiDAR 측량기술의 보급과 관련모델의 기술의 발달로 인하여 정확도 높은 DEM이 요구된다면 고밀도의 방대한 양의 LiDAR 자료로 DEM을 구축하는 것이 바람직하다고 사료된다.및 이용대책을 수립하는 데 활용될 수 있다., $1,000-2,000{\mu}g\;g^{-1}$), 나머지 177종 식물은 살초활성을 나타내지 않았다. 높은 살초활성을 나타낸 식물로부터 분리되는 천연활성물질들은 향후 새로운 제초제 개발을 위한 모화합물 제공, 상호대립억제 작용성을 갖는 작물 품종 개발 혹은 개량에의 활용, 그리고 친환경 유기농업용 잡초방제에의 활용이 기대된다.내(皮膚上皮組織內)의 Langerhans cell내(內)의 Birbeck granule에 비(比)해 수적(數的)으로 현저히 감소(減少)되어 있었다. 그러나 Thy-1 양성(陽性) dendritic cell에서 볼 수 있는 dense-core 과립(顆粒)은 별변화(別變化)없이 쉽게 관찰(觀察)될 수 있었다. 조직배양(組織培養)을 한 견(犬)의 keratinocyte에 대(對)해 사람 pemphigus vulgaris의 항체(抗體)로 반응(反應)시킨 후 protein-A gold(15 nm)로 표식(標識)시킨 바 제일 바깥 상층(上層)의 keratinocyte에 있어서 세포막표면(細胞膜表面)을 따라 표식(標識)되어 세포막항원(細胞膜抗元)을 나타내었으며, 이와 같은 소견(所見)으로 미루어 정상피부(正常皮膚) 중층편평상피세포(重層扁平上皮細胞)에서도 동일(同一)한 소견(所見)을 관찰(觀察)할 수 있다고 본다.al remnants, Resorption of fetus로 관찰된 것이다. Fetal death는 수정후 $14{\sim}18$일까지의 사망으로써 Maceration of fetus로 관찰되는 것이다. 통계학적 분석은 각 Group의 착상 을과 자궁 내 사망 율을 산출할 때에는 각 임신마우스에 따라 발생빈도가 크
이 연구에서는 무인항공기, LIDAR, TanDEM-X 자료 기반 DEM을 사용하여 곰소만 갯벌의 다년간의 지형 변화를 분석하였다. LIDAR 기반 DEM은 2011년 국립해양조사원에서 관측한 유인항공기 관측 자료를 활용하였으며, TanDEM-X 기반 DEM은 2015년 6월 영상을 활용하여 제작된 자료를 사용하였다. 무인항공기 자료는 주진천을 중심으로 만 바깥쪽에 위치한 고창군 만돌리 해안의 갯벌지역인 KM 지역과 하전리 연안의 갯벌지역인 KH 지역을 대상으로 각각 2019년 5월과 8월, 2018년 4월과 2019년 5월에 관측한 영상을 DEM으로 제작하여 비교하였다. KM 지역에서는 2011년에서 2019년 8월 사이에 평균 0.24 m 의 표고가 감소하였고, 셰니어가 육지 쪽으로 약 130 m 후퇴하였다. KH 지역에서는 연구 기간인 2011년에서 2019년 5월 사이에 평균 0.16 m의 표고가 증가하였다. 다중 플랫폼에 기반한 원격탐사 자료를 활용을 통해 갯벌의 정밀한 지형변화를 연구할 수 있을 것으로 기대된다.
우리나라는 국가기본지리정보(NGIS) 사업에 의해 전국적인 수치지형도가 구축되어 있어 어느 지역에서나 수치표고자료를 제작하여 활용이 가능하게 되었다. 정확한 수치표고모형을 제작하기 위해서는 적용되는 보간 방법과, 적합한 격자크기의 선정이 중요하다. 수치표고모형 제작과 관련된 국내의 기존 연구는 여러 번 있었으나, 우리나라의 다양한 지형적 특색을 고려하지는 못하였다. 본 연구에서는 우리나라의 수치표고모형 구축을 위하여 지형별로 적합한 보간 방법과 알맞은 격자크기를 제시하였다. 이를 통해 풍기지역을 산악지, 구릉지, 도심지, 농경지의 특성 지역으로 나누고, 축척 1/5000의 수치지형도를 이용하여 다양한 보간 방법과 격자크기로 수치표고모형을 제작하였으며 항공측량을 통해 추출한 고도 데이타를 이용하여 정확도를 검증하였다. 연구 결과 지형적 특성에 적합한 보간 방법을 비교 분석한 결과, Kriging방법이 모든 지형에서 TIN방법에 비하여 우수하게 나타났으며, 지형특성별로 격자크기를 실험한 결과 DEM을 구축할 경우에 산악지나 구릉지는 10m 격자간격으로, 그리고 도심지나 농경지는 30m 격자간격으로 DEM을 구축하는 것이 가장 적합하다는 결론을 도출하였다.
3차원 영상 해석 기법에 의해 구해진 DEM(Digital Elevation Map)을 정량적으로 평가하는 것은 영상 해석 기법의 유효성을 검증하기 위해 매우 중요하다. 본 논문에서는 모의 영상 제작에 의한 3차원 재구성 과정의 새로운 정량적 평가 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 미리 확보된 DEM과 정사영상(ortho-image)을 가상의 실제 값(pseudo ground truth)으로 가정한 것에 의한 것이다. 제안된 방법의 과정은 그래픽스에서 사용되는 ray tracing 알고리즘을 구성하여 가상의 실제 값에 적용함으로서 원하는 시점으로부터의 한 쌍의 모의 영상을 제작하는 것으로부터 시작된다. 제작된 모의 영상 쌍으로부터 구해진 DEM을 가상의 실제 값과 비교하면 구해진 DEM의 정량적인 오차 분석이 가능하여, 적용된 3차원 영상 해석 기법의 유효성이 평가될 수 있다. 제안된 평가 방법의 타당성을 검증하기 위해, 정량적 및 정성적인 실험이 수행되었다. 이를 위해 발생되는 모의 영상이 실제 형상을 재현하는 정도를 정량적인 수치로서 구하여 제안된 방법을 타당성을 입증하였다. 또한 정합창의 크기 변화에 따른 DEM의 정확도를 제안된 평가 방법에 의해 실험하였다. 이러한 실험 결과가 예견된 결과와 일치함에 의해 제안된 평가 방법의 타당성을 정성적으로도 명백히 증명하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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