• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
• /
• 대한원격탐사학회 2000년도 춘계 학술대회 논문집 통권 3호 Proceedings of the 2000 KSRS Spring Meeting
• /
• pp.166-171
• /
• 2000

밀티빔 음향 측심기 (Multibeam Echo Sounder)는 탐사선에 수직방향으로 해저면을 주사(Swath)하여, 한번의 송수신(Ping)으로 다중의 빔자료를 얻을 수 있는 측심기로, 해저면에 반사되어 되돌아오는 음파의 음압을 기록하고, 사이드 스캔 소나 자료도 동시에 취득하는 기능을 가지고 있으므로, 측심된 해저 지형(Bathymetry)과 해저 지형을 덮고 있는 해저면의 퇴적 상황(Sediment Environment)도 동시에 얻을 수 있는 다목적 측심기이다. 본 논문에서는 L3사의 Sea Beam 2100 멀티빔 음향 측심기를 통해 얻은 자료를 처리하여, 3차원 공간 데이터인 DEM(Digital Elevation Model)을 생성하고, VRML을 이용한 웹상에서의 해저 지형 가시화를 통해, 세계 어느 곳에서나 웹을 통하여 쉽게 정보를 공유할 수 있는 3차원 해저 지리 정보 시스템의 구현을 목적으로 한다. 멀티빔 음향 측심기를 통해 얻어진 자료는 항해 자료 보정, 음속 보정, 빔 좌표 계산과 분리, 오측심 자료 제거, 조석 보정 등의 단계를 거쳐 측심자료의 정확도 및 신뢰도를 높이는 과정을 거치게 된다. 보정된 멀티빔 음향 측심자료는 무작위 점 사상(Point Topology)으로 산재 되어 있는 빔 자료를 임의의 단위영역으로 변환하는 과정을 거쳐야 하는데, 이 과정을 격자화라고 한다. 자료의 격자화를 통해 3차원 공강 데이터인 DEM 파일을 제작하고, 이 DEM 파일과 음압 영상을 이용해 웹상에서의 3차원 해저 지형의 가시화를 실현한다. 웹상에서의 3차원 지형 가시화에서 방대한 양의 지형 데이터는 데이터 전송 시간과 렌더링 시간에 치명적인 문제이다. 따라서, 렌더링 시간과 데이터 전송 시간을 단축시키기 위한, 지형 자료의 LOD(Level of Detail)를 통해, VRML을 이용한 보다 효과적인 웹상에서의 3차원 해저 지형의 가시화를 실현한다.면 기업은 고객으로 공간적인 제약으로 인한 불신을 불식시키는 신뢰감을 주게 된다. 이러한 고객서비스 향상과 물류비용 절감은 사이버 쇼핑몰이 전국 어디서나 우리의 안방에서 자연스럽게 점할 수 있는 상황을 만들 것이다.SP가 도입되어, 설계업무를 지원하기위한 기본적인 시스템 구조를 구상하게 된다. 이와 함께 IT Model을 구성하게 되는데, 객체지향적 접근 방법으로 Model을 생성하고 UML(Unified Modeling Language)을 Tool로 사용한다. 단계 4)는 Software Engineering 관점으로 접근한다. 이는 최종산물이라고 볼 수 있는 설계업무 지원 시스템을 Design하는 과정으로, 시스템에 사용될 데이터를 Design하는 과정과, 데이터를 기반으로 한 기능을 Design하는 과정으로 나눈다. 이를 통해 생성된 Model에 따라 최종적으로 Coding을 통하여 실제 시스템을 구축하게 된다.the making. program and policy decision making, The objectives of the study are to develop the methodology of modeling the socioeconomic evaluation, and build up the practical socioeconomic evaluation model of the HAN projects including scientific and technological effects. Since the HAN projects consists of 18 subprograms, it is difficult In evaluate all the subprograms simultaneously. Despite, each program is being performed under the category of HAN projects, so the common soci

• 한국터널지하공간학회 논문집
• /
• 제24권6호
• /
• pp.513-524
• /
• 2022

터널을 비롯한 여러 가지 기반시설물에 발생한 콘크리트 균열을 영상과 딥러닝 기반으로 자동 탐지하는 연구가 최근 활발히 이루어지고 있다. 이러한 연구성과를 실제 현장에 적용하려면 딥러닝 모델의 신뢰성을 설명할 수 있어야한다. 본 연구에서는 선형성이 강한 균열의 기하적인 특성을 고려했을 때 화소 기반으로 계산하는 기존 평가지표가 충분치 않다는 점을 지적하며, 균열 분할 딥러닝 모델의 성능을 더 합리적으로 설명할 수 있는 다른 평가지표를 제시하고 비교 분석한다. 먼저 선형 객체의 유사성을 측정할 수 평가방법을 제시한다. 구체적으로는 기준 데이터에 허용 버퍼(tolerance buffer)를 부여하여 평가하는 방법을 설계, 구현, 검증한다. 실험 결과 본 연구에서 제안하는 방법은 균열 분할 딥러닝 모델 평가시 기존 대비 과대평가 또는 과소평가 문제를 해결할 수 있었으며, 화소 기반 성능 평가 지표에 비해 균열 분할 딥러닝 모델의 성능을 더 잘 설명할 것으로 기대한다.

• 한국측량학회지
• /
• 제40권3호
• /
• pp.227-237
• /
• 2022

다시기 고해상도 영상에 존재하는 건물의 위치 및 형태학적 왜곡은 건물의 변화탐지를 어렵게 만드는 요인 중 하나이다. 이를 해결하기 위하여 부가적인 3차원 지형정보 및 딥러닝을 활용한 연구가 수행되고 있지만, 실제 사례에 적용되기 어려운 한계가 있다. 본 연구에서는 건물의 효율적인 변화탐지를 수행하기 위하여, 건물의 위치 정보뿐만 아니라 건물 간 위상정보를 활용하는 방안을 제시한다. 다양한 비연직 영상에서의 건물을 학습하기 위하여 SpaceNet v2 데이터셋을 사용하여 Mask R-CNN (Region-based Convolutional Neural Network)을 학습하였으며, 건물 객체를 탐지하여 중심점을 노드로 추출하였다. 추출한 건물 노드를 중심으로 서로 다른 두 시기에 대해 각각 TIN (Triangulated Irregular Network) 그래프들을 형성하고, 두 그래프 간 구조적 차이가 발생한 영역에 기반하여 변화 건물을 추출하기 위해 그래프 유사도와 노드의 위치 차이를 반영한 변화 지수를 제안하였다. 최종적으로 변화 지숫값을 기반으로 두 그래프 간 비교를 통해 새롭게 생성되거나 삭제된 건물을 탐지하였다. 총 3쌍의 테스트 영역에 대해 제안한 기법을 적용한 결과, 건물들 간 연결성의 변화를 고려함으로써 기복 변위에 의해 서로 다른 시기간 동일 건물 쌍을 판단하기 어려운 경우에도 변화가 발생한 건물을 적절하게 탐지하는 것을 확인할 수 있었다.