• 한국측량학회지
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• 제19권2호
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• pp.109-115
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• 2001

최근 수치사진측량시스템의 도입으로 수치정사영상의 활용도가 높아지고 있으며, 이에 따라 수치정사영상으로부터 지형지물의 반자동 또는 자동 추출에 관한 연구가 대두되고 있지만, 최근 많은 연구보고서에 의하면 흑백항공사진에서의 지형지물을 판단하거나 속성인식에 한계가 있음을 알 수 있다. 본 연구에서는 천연색 항공사진 영상을 흑백항공사진 영상과 비교, 분석하여 천연색 항공사진 영상의 특성을 분석하였으며, 반자동으로 지형요소를 추출하는 알고리즘을 개발하였고, 추출한 지형요소를 국립지리원에서 제작하는 1:5,000 수치지형도와 비교하여 반자동으로 추출가능한 지형요소를 분석하였다. 이러한 결과를 토대로 천연색 항공사진영상을 이용한 지형요소 추출 가능성과 지형요소 추출시 문제점을 분석하였고, 향후 연구에 대한 방안을 제시하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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• pp.181-184
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• 2008

The quality of orthoimages mainly depends on the elevation information and exterior orientation (EO) parameters. Since LiDAR data directly provides the elevation information over the earth's surface including buildings and trees, the concept of true orthorectification has been rapidly developed and implemented. If a LiDAR-driven digital surface model (DSM) is used for orthorectification, the displacements caused by trees and buildings are effectively removed when compared with the conventional orthoimages processed with a digital elevation model (DEM). This study sequentially utilized LiDAR data to generate orthorectified digital aerial images. Experimental orthoimages were produced using DTM and DSM. For the preparation of orthorectification, EO components, one of the inputs for orthorectification, were adjusted with the ground control points (GCPs) collected from the LiDAR point data, and the ground points were extracted by a filtering method. The orthoimage generated by DSM corresponded more closely to non-ground LiDAR points than the orthoimage produced by DTM.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권9호
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• pp.204-211
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• 2007

본 연구에서는 연구지역을 대상으로 항공사진과 수치지형도를 이용하여 3차원 지형 모델링을 제작하였고 이를 이용하여 가시권 분석과 동아대학교에 대한 Web GIS를 구현하였다. 연구지역은 부산광역시 사하구 하단동 일대를 지정하였으며, 축척 1:20,000의 항공사진과 축척 1:5,000의 수치지형도를 사용하였다. 항공사진은 GCP선정과 영상정합을 통하여 보정된 영상을 추출하고 영상재배열 과정과 정밀미분편위수정을 거쳐 최종 정사보정된 영상을 제작하였다. 그리고 ArcView 프로그램을 이용하여 수치지형도에서 DEM을 생성하였고, 도로 레이어와 건물 레이어를 추출하여 3차원 지형 모델링을 제작함과 동시에 동아대학교에 대한 Web GIS를 구현하였다.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2004년도 추계학술발표회 논문집
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• pp.239-243
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• 2004

Recently various thematic maps and image maps using aerial photograph and satellite imagery are frequently made. The geo-referencing is essential to make image map and topographic map using aerial photograph and satellite imagery. For this geo-referencing, Ground Control Points (GCPs) are needed. In this paper, we used GPS relative positioning to measure GCP ground coordinate and the accuracy of 8cm level was achieved. We made GCP image chips for the efficiency of geo-referencing and carried out the bundle adjustment of aerial photographs using GCP image chips to acquire the GCP photo coordinate with image matching technique. Finally we analyzed the accuracy of bundle adjustment compared to the accuracy of the case in using digital maps to acquire GCP photo coordinate.

• 한국측량학회지
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• 제30권1호
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• pp.49-58
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• 2012

도심지의 빌딩들은 시간이 갈수록 형태가 다양해지고, 식생이나 도로와 같은 객체들과 유사한 분광 특성을 나타냄으로써 광학 영상만을 이용하여 추출하기가 어려워지고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 항공 Light Detection and Ranging(LiDAR) 자료와 항공 사진의 융합을 통해 항공 사진상에서의 빌딩과 그 경계를 추출하는 방법을 제안한다. 먼저 항공 사진에 Adaptive dynamic range linear stretching 방사 강조 기법을 적용하고, 에디슨 에지 디텍터를 이용하여 이진 경계 지도를 생성하였다. 동시에 항공 LiDAR 자료로부터 normalized Digital Surface Model을 생성하고, 빌딩 영역을 추출하여 이진 경계 지도와의 중첩을 통해 임시 빌딩 영역을 추출하였다. 마지막으로 항공 LiDAR 자료와 항공 사진 간의 위치 오차를 고려하여 경계 강화 과정을 수행함으로써 최종 빌딩 경계를 추출하였다. 제안 방법의 검증을 위해 두 개의 실험 지역을 선정하여 제안 방법을 적용하였고, 정량적인 정확도평가에서 F-measure, Jaccard coefficient, Yule coefficient, Overall accuracy의 값이 모두 0.85 이상의 정확도를 보여주었다.

• 한국인공지능학회지
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• 제9권2호
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• pp.7-14
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• 2021

Purpose: To solve urban problems, empirical research is being actively conducted to implement a smart city based on various ICT technologies, and digital twin technology is needed to effectively implement a smart city. A digital twin is essential for the realization of a smart city. A digital twin is a virtual environment that intuitively visualizes multidimensional data in the real world based on 3D. Digital twin is implemented on the premise of the convergence of GIS and BIM, and in particular, a lot of time is invested in data pre-processing and labeling in the data construction process. In digital twin, data quality is prioritized for consistency with reality, but there is a limit to data inspection with the naked eye. Therefore, in order to improve the required time and quality of digital twin construction, it was attempted to detect a building using Mask R-CNN, a deep learning-based masking algorithm for aerial images. If the results of this study are advanced and used to build digital twin data, it is thought that a high-quality smart city can be realized.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2007년도 Proceedings of ISRS 2007
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• pp.515-517
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• 2007

In this study we attempted to estimate damage scope such as bridges destruction, farmland deformation, forest damage, etc occurred by typhoon using two digital aerial images for future high-resolution Kompsat-3 applications. The process procedures are followings: First, image registration between time-different aerial images was implemented. In this process one image was geometrically corrected by image-to-image registration. Second, image classification was done according to 4 classes. Finally through the comparison of classified two images the area of damage by flood and storm was approximately calculated. These results showed that it is possible to estimate the damage scale relatively rapidly using high-resolution images.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2007년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.187-190
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• 2007

This study is for analyzing best band in image matching using correlation coefficient of left and right images of stereo image pair, lot red, green, blue band images separated from color aerial photo and gray image converted from the same color aerial photo image. The image matching is applied to construct Digital Elevation Model(DEM) or terrain data. The correlation coefficients and variation by change of pixel patch size are computed from pixel patches of which sizes are $11{\times}11{\sim}101{\times}101$. Consequently, the correlation coefficient in red band image is highest. The lowest is in blue band. Therefore, to construct terrain data using image matching, the red band image is preferable. As the size of pixel patch is growing, the correlation coefficient is increasing. But increasing rate declines from $51{\times}51$ image patch size and above. It is proved that the smaller pixel patch size than $51{\times}51$ is applied to construct terrain data using image matching.

• Journal of Ecology and Environment
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• 제41권4호
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• pp.114-119
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• 2017

This study tried to analyze error range and resolution of drone images using a rotary wing by comparing them with field measurement results and to analyze stands patterns in actual vegetation map preparation by comparing drone images with aerial images provided by National Geographic Information Institute of Korea. A total of 11 ground control points (GCPs) were selected in the area, and coordinates of the points were identified. In the analysis of aerial images taken by a drone, error per pixel was analyzed to be 0.284 cm. Also, digital elevation model (DEM), digital surface model (DSM), and orthomosaic image were abstracted. When drone images were comparatively analyzed with coordinates of ground control points (GCPs), root mean square error (RMSE) was analyzed as 2.36, 1.37, and 5.15 m in the direction of X, Y, and Z. Because of this error, there were some differences in locations between images edited after field measurement and images edited without field measurement. Also, drone images taken in the stream and the forest and 51 and 25 cm resolution aerial images provided by the National Geographic Information Institute of Korea were compared to identify stands patterns. To have a standard to classify polygons according to each aerial image, image analysis software (eCognition) was used. As a result, it was analyzed that drone images made more precise polygons than 51 and 25 cm resolution images provided by the National Geographic Information Institute of Korea. Therefore, if we utilize drones appropriately according to characteristics of subject, we can have advantages in vegetation change survey and general monitoring survey as it can acquire detailed information and can take images continuously.

• 대한공간정보학회지
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• 제19권1호
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• pp.105-113
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• 2011

기존에 제작된 주제도는 중 저해상도 위성영상 기반으로 제작이 이루어져 위치정확도 및 표현되는 주제 정보의 정밀도가 낮다는 단점이 있다. 최근 촬영되고 있는 디지털항공사진영상은 흑백 및 컬러영역의 밴드와 산림판독이 가능한 근적외선 영역 밴드의 촬영이 가능하며, 고해상도 영상을 획득할 수 있어 정밀한 토지피복분류의 수행이 가능할 것으로 판단된다. 이에 본 논문에서는 디지털항공사진영상을 이용한 객체기반 토지피복분류 가능성 타진과 디지털항공사진영상의 활용성 제시를 위하여 동일한 지역의 GSD 0.12m급 디지털항공사진영상과 GSD 1m급 IKONOS 위성영상으로 객체기반 토지피복분류를 수행하였으며, 정사영상과 기존 중분류 토지피복도의 정성적 분석을 수행하였다. 또한, TTA(Training and Test Area) Mask를 생성하여 분류정확도를 분석하였으며, 영상을 대상으로 스크린디지타이징을 수행하여 분류면적의 비교를 통한 정확도를 분석하였다. 분석결과 디지털항공사진을 이용한 토지피복도 제작이 가능하였으며, 위성영상에 비해 세밀한 분류가 가능하였다.