• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_2호
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• pp.867-879
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• 2020

본격적인 우주기술 활용시대가 전망되는 현재의 시점에서 고해상도 영상취득이 가능한 국토관측위성의 발사가 2021년으로 예정되어 있다. 이에 따라 국토관측위성의 지상국의 핵심설계요소로 영상사용자의 위성영상 활용성과 작업자의 처리효율성 증대가 강조되어 왔다. 이에 대응하여, 국토관측위성의 수집, 처리, 저장, 관리 및 활용을 위한 핵심기술과 국토관측위성 지상국의 운영시스템을 개발하는 국토관측위성 수집 및 활용기술개발 연구사업이 진행되었다. 본 논문에서는 상기 연구개발사업의 성과로 개발된 국토관측위성 활용핵심기술과 지상국 운영시스템 개발결과를 소개한다. 개발된 지상국 운영시스템은 한반도 전역의 GCP(Ground Control Point) chip DB(Database)와 DEM(Digital Elevation Model) DB를 시스템 내에 구축하여 자동화된 방식으로 정밀정사영상을 생성하기 위한 기술 및 시스템을 구현하였다. 나아가 생성된 정밀정사영상을 1:5,000 도엽단위로 분할한 도엽정사영상을 생산하여 향후 분석준비자료 (ARD(Analysis Ready Data)) 체계로 발전할 수 있도록 개발하였다. 또한 정밀정사영상 및 도엽정사영상으로부터 DSM(Digital Surface Model)자료, 변화탐지지도, 객체추출지도 등 다양한 활용산출물이 체계적으로 생산될 수 있도록 활용산출물 생산 SW를 지상국 운영시스템과 연동시킬 수 있게 개발하였다. 본 연구진이 개발한 국토위성정보 활용기술 및 운영시스템은 국내 최초로 한반도 GCP chip DB구축을 통해서 자동화된 정밀정사영상생성 기술을 확보하고 다양한 활용산출물의 생산을 위성지상국 운영시스템에 접목했다는 점에서 의의가 있다고 판단된다. 개발된 국토위성정보 운영시스템은 국토관측위성의 주 활용부처인 국토지리정보원 국토위성정보활용센터에 설치되었으며, 향후 동 센터의 업무에 크게 기여할 것으로 바라보고 있다. 또한, 향후 발사예정인 여러 저궤도 지구관측위성의 지상국 시스템에 대한 기준을 제시할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국산림과학회지
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• 제90권4호
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• pp.420-430
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• 2001

임도개설상(林道開設上)의 기술적인 문제(問題)와 현장애로를 해소하기 위하여 임도(林道)의 직접적인 효과(效果)인 집재비(集材費)와 개설비(開設費)를 중심으로 투자효과(投資效果)를 최대(最大)로 하는 임도망(林道網) 배치(配置)프로그램을 개발(開發)하였다. 프로그램은 Windows 95/98을 운영체제로 하고 Microsoft Visual Basic 5.0을 사용하여 전체 인터페이스 설계(設計)와 계산 프로그램을 작성하였으며, 인터페이스는 계층적인 구조(構造)로 설계(設計)하고 GUI의 형태(形態)로 제공(提供)하였다. 프로그램 개발에 사용한 입력데이터는 Map데이터(지리정보(地理情報)데이터)로서 수치지형도(數値地形圖)(DTM), 계획구역구분도(計劃區域區分圖), 산림기능구분도(山林機能區分圖), 임내(林內) 도로망도(道路網圖)와 콘트롤데이터(계산용(計算用) 조건인자(條件因子) 테이터)인 임상별(林相別) 목재생산량(木材生産量) 및 노동투입량(勞動投入量), 지형별(地形別) 집재비(集材費), 지형별(地形別) 목도단가(林道單價), 노동단가(勞動單價), 임도(林道) 및 작업도(作業道) 우회율(迂回率), 보행거리계수(步行距離係數), 보행속도(步行速度) 등을 사용하였다. 개발된 프로그램은 현재의 임도개설비(林道開設費)로 향후 벌채(伐採)까지의 적정(適正) 임도밀도(林道密度)와 임도개설연장거리(林道開設延長距離)를 파악할 수 있다. 또한 임도노선배치(林道路線配置)를 프로그램화하여 직접적 경제효과(經濟效果)인 임업적(林業的) 효과(效果)를 제일 우선적으로 생각하여 최적(最適)의 임도노선(林道路線)이 배치(配置)할 수 있으며, 종전의 주관적인 임도노선배치(林道路線配置)보다는 많은 요인(要因)에 의하여 임도망(林道網)이 결정(決定)되고 좀 더 과학적이고 이론적인 임도노선배치(林道路線配置)가 가능하므로 투자효과(投資效果)를 최대(最大)로 하는 임도노선배치(林道路線配置) 계획법(計劃法)을 제시(提示)할 수가 있다. 또한 임도노선배치계산(林道路線配置計算)에서 임도노선(林道路線)마다의 배치우선순위(配置優先順位)가 프로그램상에서 결정(決定)되므로 임도노선배치(林道路線配置) 계획(計劃)을 시업계획(施業計劃)과 병행해서 결정(決定)할 수 있다.

• 한국측량학회지
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• 제38권4호
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• pp.363-373
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• 2020

정사영상 생성을 위한 많은 연구들이 진행되어 왔다. 기존의 방법은 정사영상을 제작할 경우, 폐색지역을 탐지하고 복원하기 위해 항공영상의 외부표정요소와 정밀 3D 객체 모델링 데이터가 필요하며, 일련의 복잡한 과정을 자동화하는 것은 어렵다. 본 논문에서는 기존의 방법에서 탈피하여 딥러닝(DL)을 이용하여 엄밀정사영상을 제작하는 새로운 방법을 제안하였다. 딥러닝은 여러 분야에서 더욱 급속하게 활용되고 있으며, 최근 생성적 적대 신경망(GAN)은 영상처리 및 컴퓨터비전 분야에서 많은 관심의 대상이다. GAN을 구성하는 생성망은 실제 영상과 유사한 결과가 생성되도록 학습을 수행하고, 판별망은 생성망의 결과가 실제 영상으로 판단될 때까지 반복적으로 수행한다. 본 논문에서 독일 사진측량, 원격탐사 및 공간정보학회(DGPF)가 구축하고 국제 사진측량 및 원격탐사학회(ISPRS)가 제공하는 데이터 셋 중에서 라이다 반사강도 데이터와 적외선 정사영상을 GAN기반의 Pix2Pix 모델 학습에 사용하여 엄밀정사영상을 생성하는 두 가지 방법을 제안하였다. 첫 번째 방법은 라이다 반사강도영상을 입력하고 고해상도의 정사영상을 목적영상으로 사용하여 학습하는 방식이고, 두 번째 방법에서도 입력영상은 첫 번째 방법과 같이 라이다 반사강도영상이지만 목적영상은 라이다 점군집 데이터에 칼라를 지정한 저해상도의 영상을 이용하여 재귀적으로 학습하여 점진적으로 화질을 개선하는 방법이다. 두 가지 방법으로 생성된 정사영상을 FID(Fréchet Inception Distance)를 이용하여 정량적 수치로 비교하면 큰 차이는 없었지만, 입력영상과 목적영상의 품질이 유사할수록, 학습 수행 시 epoch를 증가시키면 우수한 결과를 얻을 수 있었다. 본 논문은 딥러닝으로 엄밀정사영상 생성 가능성을 확인하기 위한 초기단계의 실험적 연구로서 향후 보완 및 개선할 사항을 파악할 수 있었다.