ERS-1/9 및 JERS-1 SAR 영상의 레이더 영상 간섭기법을 이용하여 대전지역의 수치고도모델 (DEM)을 제작하였다 도심지역에서는 GPS 측량으로부터 추출된 지상기준점(GCP)를 이용하여 생성된 DEM의 정밀도를 분석하였고, GCP가 없는 산악지 역에서는 1:25,000 수치지도로부터 추출된 DEM과의 상대적 고도차를 이용하여 정확도를 평가하였다 위성의 궤도오차 및 phase unwrapping에 의한 고도 오차를 최소화하기 위해 DEM생성에 이용되는 전통적인 InSAR기법 외에 DInSAR기법을 추가로 적용하였다. 또한 DInSAR기법 적용시 사용된 DEM의 해상도에 따른 결과의 정밀도를 분석하기 위해 GTOPO30, SRTM-3, 그리고 1:25,000 수치지도로부터 생성된 DEM을 사용하였다. 하나의 ERS tandem 간섭쌍과, 6개의 JERS-1 간섭쌍 분석 결과, 위상간섭기법 적용 시 평지 지역에서의 정밀도는 DEM 사용 여부 및 사용된 DEM의 해상도에 무관하게 약 5-6 m의 고도오차를 보인다 반면 산악지역에서는 SRTM-3 및 1:25,000 수치지도 DED을 이용한 DInSAR 기법이 phase unwrapping에 의한 오차를 줄이는데 매우 효과적이었다. 또한 6 개의 JERS-1 간섭쌍의 중첩을 통해 제작한 DEM의 경우 레이더 영상의 낮은 신호대잡음비 및 대기에 의한 오차를 줄일 수 있었다. 다수의 SAR 간섭쌍과 저해상도 DEM을 이용한 위상간섭기법은 저비용으로 빠른 시간 내에 DEM 해상도를 향상하는데 매우 효과적인 수단으로 사용될 수 있다.
무인항공기는 유인항공기에 비해 가격이 저렴하고, 운용이 용이하기 때문에 최근 공간정보 구축, 농업, 어업, 기상관측, 통신, 엔터테인먼트 분야 등에서 광범위하게 사용되고 있다. 특히, 공간정보 구축 관련 분야에서 무인항공기는 데이터 취득의 신속성과 경제성 때문에 많은 주목을 받고 있다. 하지만 무인항공기를 이용해 제작되는 정사영상에는 건물이나 산림부분의 왜곡현상이 발생하며, 공간정보 분야의 원활한 활용을 위해서는 이러한 문제를 해결할 필요가 있다. 본 연구에서는 다양한 조건에서 무인항공기 정사영상의 왜곡을 파악하기 위해 고정익, 회전익, 수직이착륙형의 무인항공기를 활용하여 건설현장, 도심지역, 산림지역 등 다양한 대상지역을 촬영하고, 정사영상을 제작하여 분석하였다. 연구를 통해 무인항공기 영상의 중복도가 왜곡현상의 가장 큰 요인이며, 비행고도가 높을수록 왜곡현상이 감소함을 알 수 있었다. 또한 왜곡현상의 개선을 위한 DTM(Digital Terrain Model)을 활용하는 원시영상의 해상도를 낮추어 정사영상의 왜곡을 감소시킬 수 있는 방안을 제시하였다. 향후 왜곡 없는 고품질 무인항공기 성과물은 정밀측량분야의 무인항공기 적용 확대에 크게 기여할 것이다.
최근 고해상도 영상을 지원하는 위성들이 다양화되면서 도심지에 대한 DSM (Digital Surface Model) 생성 및 업데이트가 가능해지고 있다. 그에 따라 고해상도 DSM을 이용해 건물 단위의 변화탐지가 가능해지면서 DSM을 활용한 건물 변화탐지 기법들이 다양하게 연구되고 있다. 기본적으로 DSM을 활용한 건물 변화탐지를 위해서는 스테레오 위성영상을 이용한 두 시기에 대한 DSM의 생성이 필요하며, 생성된 DSM의 표고값 차이를 이용해 변화를 탐지하는 D-DSM (Differential DSM) 방법이 일반적으로 사용된다. 그러나 D-DSM을 이용하는 기법은 두 DSM 간의 수직오차가 클 경우 건물의 변화를 탐지하기 위한 최소 수직좌표의 임계치를 정밀하게 적용하기에 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 DTM (Digital Terrain Model)의 높이를 기준표고로 지정하고 구조물의 높이만을 표현하는 nDSM (Normalized DSM)을 기반으로 D-nDSM (Differential nDSM)을 생성하고 모폴로지 필터링을 거쳐 변화탐지를 진행하여 표고 오차에 따른 변화탐지의 오류를 줄이고자 하였다. 또한 도로변 건물의 추출 정밀도 향상을 위해 nDSM에서 도심지의 도로망을 추출하는 방안을 제시해 D-nDSM기법에 적용하였다. 도시 변화지역을 대상으로 두 시기의 스테레오 영상을 이용하여 실험을 진행하였고, D-DSM을 이용한 변화탐지기법과 D-nDSM기법, 도로선형을 추출해 D-nDSM에 적용한 탐지방법 등을 비교하여 결과를 얻었다. 단순 D-DSM을 이용한 기법에서 수직 임계치에 따라 약 30~55%의 정확도를 얻어낼 수 있었다. 또한 D-nDSM 기법의 적용시 59%의 정확도를 얻었으며, 노이즈 필터링의 과정을 거쳐 77.9%의 정확도를 얻었다, 최종적으로 대상지의 도로 선형을 추출해 적용하여 87.2%의 전체 정확도를 얻을 수 있었다.
최근 지형공간정보의 활용분야가 증가하면서 건축물 내부 공간구축에 있어서 더욱 현실화된 다양한 정보의 필요성이 증대되고 있으며, 건축물 대장 및 설계도면은 효과적인 건축물의 공간 모델링에 활용되고 있다. 건축물의 실감적 3차원 시각화는 컴퓨터 그래픽 분야에 속하는 기술이지만, 시각화와 더불어 건축물의 외부 및 내부에 대한 정보생성과 공간분석을 위해서는 GIS의 다양한 기능이 요구된다. GIS에서 건축물 내부의 3차원 시각화 및 공간분석을 위해서 데이터베이스(database) 구축과정에 많은 작업이 요구되며, 건축물 설계 CAD 도면의 레이어(layer)를 편집하는 등의 전처리 과정과 CAD 도면의 좌표를 지상좌표로 변환하는 georeferencing 과정이 필요하다. 본 연구에서는 건축물 내부공간을 상세하게 구축하기 위하여 CAD 도면을 이용하였고, CAD 도면을 효율적으로 편집하기 위하여 AutoCAD VBA를 이용하여 자동화를 추구하였다. 또한, GIS의 주요기능인 공간분석을 위하여 topology를 생성하였으며, CAD 도면상의 건축물을 지상좌표로 변환하기 위하여 georeferencing을 수행하였다. 3차원 건축물 데이터베이스 구축공정을 제시하고, Georferencing 결과의 정확도를 분석하기 위하여 수치지도와 GPS 측량 자료를 이용하였다. 이와 같이 구축된 건축물 모델을 이용하여 3차원 시각화 모델을 생성하였으며, 수치지도를 기준으로 georeferencing 결과를 이용하여 건축물 내부와 건축물 간의 이동경로 설정을 위한 네트워크 모델을 생성하였다.
2000년 초반 도입된 항공라이다는 높은 정밀도를 가지고 있으며, 기존의 항공측량과 다른 형태의 포인트 데이터로 자료를 획득하기 때문에 이를 검증하기 위한 새로운 방법이 필요하다. 2009년에 제정된 항공레이 저측량 작업규정에 의하면 크게 결측률과 점밀도, 정밀도 이 3가지 항목으로 검증을 실시하고 있는데, 이 중 결측률은 수계지역과 같은 미반사 지역을 제외한 일정한 격자대의 포인트 유무에 대한 비율을 수치화하는 것이다. 결측률 산출에 있어서 미반사 지역은 반드시 제거해야 하는데, 일반 라이다 자료의 경우 수계지역에 대한 난반사로 인해 포인트가 매우 적어서 추가적인 공간정보자료를 통해 수계지역을 구분해야 한다. 따라서 본 연구에서는 0.3m급의 고해상도 CIR 영상에서 영역확장 기법으로 수계지역을 구분하여 결측률을 산출하였으며, 결측률의 정확도를 비교해보기 위해 수치지도를 이용한 방법과 비교 분석하였다. 그 결과 결측률 값이 미반사 지역을 제외하기 전보다 매우 낮아진 것을 확인 할 수 있었으며, 영상확장 기법과 수치지도를 이용한 값은 유사하다는 것을 알 수 있었다.
오늘날 측량장비개발의 급속한 발전과 더불어 정밀도가 많이 향상되고 있고, 컴퓨터를 이용한 지형공간정보체계기술의 발달로 보다 정밀한 3차원 지형의 재현이 가능하게 되었다. 그런데 실제 현장에서 이루어지고 있는 면적 및 체적산출방법에 있어서는, 재래적인 측량방법인 평판측량을 통해서 지형을 만들어낸 후 구적기나 기타 다른 방법을 통해서 2차원 물량을 산출해 내고 거기에 일정량의 경사보정계수를 곱하여 3차원 물량을 산출하는 방법을 사용하고 있다. 본 연구에서는 재래적인 측량방법 및 물량산출방법에 대한 비효율성 및 비정밀성을 제시하고, 현대측량장비인 광파거리측량기와 GPS장비를 이용해서 불규칙삼각형방식과 격자형방식으로 측량을 실시하고, 두 측량데이터를 가지고 각각 방법에 따라 3차원 지형모델을 구축한 후 2차원 및 지표면적을 산출하였다. 그 후 재래적인 측량방법을 이용한 면적산출량을 기준으로 불규칙삼각형방식과 격자형방식으로 산출한 면적산출량을 비교 분석함으로써 보다 정밀하고 효율성이 높은 지표면적 산출방법을 제시하였다.
최근 딥러닝(DL)은 여러 분야에서 급속도로 활용되고 있으며, 특히 영상으로부터 객체를 인식하여 분류하고 인식하기 위한 컴퓨터비전 분야에서 활발하게 연구가 진행되고 있다. 영상분야에서는 주로 합성곱 신경망(CNN)을 이용한 딥러닝 모델의 성능 향상에 주력하고 있다. 대부분의 합성곱 신경망은 영상을 학습시켜 영상분류 및 객체인식에 활용하고 있지만, 본 논문에서는 독일 사진측량, 원격탐사 및 공간정보학회(DGPF)가 구축하고 국제 사진측량 및 원격탐사학회(ISPRS)가 제공하는 데이터 셋 중에서 수치표면모델(DSM)과 이 데이터로부터 생성한 경사 및 주향 정보를 효율성과 성능이 우수하다고 평가받는 합성곱 신경망기반의 SegNet 모델에 적용하여 객체를 분류하고 분석하였다. 딥러닝은 고사양의 컴퓨터 시스템과 다량의 학습 데이터와 라벨 데이터가 필요하고, 다수의 시행착오에 의한 풍부한 경험이 요구된다. 또한 본 논문에서는 한정된 수량의 데이터로부터 효율적인 학습을 위한 데이터 생성 방법을 제시하고 수치표면모델을 분류하였다. 분석 결과 수치표면모델 데이터와 이로부터 도출한 부가적인 데이터를 딥러닝 모델에 적용해도 객체를 타당한 정확도로 분류할 수 있음을 확인하였다.
광산 개발 후 자연환경과 유사한 지형으로의 복원 및 복구에 대한 필요성이 부각되고 있어 사후 관리를 위하여 원 지형과 개발중인 지형에 대한 특성 비교가 필요하며, 효율적인 복원계획을 위한 개발 진행에 따른 지형의 추이 분석이 요구되고 있다. 본 연구는 GIS를 이용하여 년별 광산개발에 따른 지형의 추이 현황을 비교 분석하고자 하였다. 항공사진측량으로 수치화 된 캐드 자료중 년도별로 등고선 자료를 분류하고 각각 불규칙삼각망으로 생성하였다. 수치지형모형인 불규칙삼각망을 통해 종 횡단면을 작성하여 변화량이 많은 지점들을 판별할 수 있었으며, 불규칙삼각망을 래스터로 변환하여 각 셀별 고도 값을 연산함으로써 2000년부터 2002년과 2003년까지 광산개발로 인한 지형변화량을 분석한 결과 $11,094,460m^3$가 절토되고 절토량의 46%인 $5,127,968m^3$이 성토되었다. 또한 채굴에 따른 년도별 절 성토 지역의 표면 변화 양상을 정량적 및 시각적으로 분석할 수 있었다. 따라서 광산개발에 따른 년별 추이 현황 비교는 채광이 완료되는 지역의 경우 성토를 통해 최대한 과거 지형에 근접하도록 설계할 수 있도록 광산 추가개발 및 복원계획에 대한 자료로 사용가능 할 것이다.
다목적 대형 댐의 건설로 수몰된 과거의 삶의 공간을 20년이 지나서 다시 복원한다는 것은 그곳에 살던 실향민에게는 참으로 반가운 소식이다. 본 연구에서는 1980년대 초에 완공된 충주댐으로 인하여 물 속에 잠긴 청풍지구를 수몰이전의 입체 지형 공간적으로 원형복원하기 위한 원격탐사 기법을 적용한 것이다. 비교적 해상도가 좋은 인공위성 사진자료와 원격탐지된 디지털 영상자료를 수집하고, 수몰 직전에 제작된 지형도를 이용하여 위성영상자료의 통합 적용하여 수몰이전의 지형공간정보를 현재시간으로 영상 복원하는 실험을 한 것이다. 이를 위하여 지형도에서 추출한 등고선과 현재의 등고선과의 접목을 통하여 청풍 주변지역을 중심으로 당시의 수치표고모형을 생성하였다. 또한 이를 입체적으로 보여주기 위한 투시조감도를 각 방향에서 생성함으로서 수몰이전의 아름다운 모습을 3차원적으로 영상복원 하였다. 좀 더 가깝게 수몰마을을 보기 위한 근접 비행 시뮬레이션 동영상을 제작하여 과거 기억 속의 고향을 찾아볼 수 있도록 한 것이다. 이러한 실험적인 연구 결과로 새로운 퓨젼 영상의 생성에 의한 3차원 투시조감도의 생성과 근접방문이 가능한 비행시뮬레이션에 의한 과거 수몰된 댐 유역의 지형에 대한 영상복원이 가능하도록 하였다.
최근 항공사진측양 기술의 발달로 토공양 산정에 있어 수치지형모델의 이용이 증대되고 있으며, 토공양 산정은 토목공사의 계획 및 설계시 큰 비중을 차지하고 있어 정확도를 높이는 것은 매우 중요한 요소중의 하나이다. 본 연구에서는 DTM이 자료의 표고 정확도에 미치는 영향을 분석하고, 이를 기초로하여 지형별 data의 밀도에 따라 실제 설계시 토공양의 정확도를 예측할 수 있는 단면형상계수의 예측 model 식을 개발함으로써 토공양 및 공사비산정에 크게 기여할 것이다. 여기서 토공양의 정확도는 data 간격보다 횡단면 간격에 의한 영향이 더 크며, 표고의 표준오차가 미치는 영향은 횡단면 간격이 클수록 감소되었다. 연구결과 제시된 단면형상계수의 예측 model 식을 일반적인 경우에 적용하여 예측한 토공양의 증차와 일반적 계산에 의한 토공양의 오차와의 차는 평탄지에서 0.8374~3.1437$cm^3$/m, 산악지에서 1.5628~6.9675$cm^3$/m로서 매우 미소하므로 본 연구에서 제시된 예측 model을 적용함으로써 정확한 토공양의 오차를 예측할 수 있음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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