Planting trees is a very common practice in the coastal dunefields of South Korea as a way to stabilize dune landscapes and protect inland residential areas from strong winds and blown sands. On the other hand, disturbing the original foredune environment may deteriorate the ability of coastal landsto recover from coastal erosion after storms, causing a retreat of coastline. However, there is little information of this sort on the surface of forested dunefields. Airborne LiDAR or drone-based mapping is not easily applicable in such areas. In this study, we developed a digital terrain model of Dasari dunefields, Chungnam Province, based on direct topographic surveys with real-time kinematic GPS and total stations. We also analyzed previous two aerial photographs taken in 1947 and 1966, in order to detect an older landforms of the dunefields. Results suggested that there have been little changes in geomorphology of the Dasari dunefields for the last 50 years, despite continued tree plantings. Today, there are remains of U-shaped structures such as blowouts and parabolic dunes in the dunefields.
이 연구는 지상레이저스캐너(TLS)측량에 대한 관측실험과 분석을 통해 TLS 위치정확도와 운용방안을 분석하고 가이드라인을 제시한다. TLS 관측실험에서는 TS/GPS 기준점측량 기반으로 지상기준점과 TLS점을 설치하고 목제 목표판을 설계·제작하여 사용하였다. 실험결과에서는 TLS 스캔 데이터의 RMSE는 축척 1/250의 지형도 제작과 레벨 1/100의 BIM에 활용이 가능하며, 드론영상데이터와 상호보완이 가능하다. 그리고 실험과정과 결과의 분석을 통해 TLS측량에 대한 가이드라인을 제시하였다.
사진측량과 컴퓨터비전 분야는 카메라에서 촬영된 영상에서 3차원 좌표를 결정하는 것은 동일하지만 두 분야는 카메라 렌즈왜곡 모델링 방법과 카메라 좌표계의 차이점으로 인하여 서로 간에 직접적인 호환이 어렵다. 일반적으로 드론 영상의 자료처리는 컴퓨터비전 기반의 소프트웨어를 이용하여 번들블록조정을 수행한 후 지도제작을 위해서 사진측량 기반의 소프트웨어로 도화를 수행하게 된다. 이때 카메라 렌즈왜곡의 모델을 사진측량에서 사용하는 수식으로 변환해야 하는 문제에 직면하게 된다. 이에 본 연구에서는 사진측량과 컴퓨터비전에서 사용되는 좌표계와 렌즈왜곡 모델식의 차이점에 대하여 기술하고 이를 변환하는 방법론을 제안하였다. 카메라 렌즈왜곡 모델의 변환식의 검증을 위해서 먼저 렌즈왜곡이 없는 가상의 좌표에 컴퓨터비전 기반의 렌즈왜곡 모델을 이용하여 렌즈왜곡을 부여하였다. 그리고 나서 렌즈왜곡이 부여된 사진좌표를 이용하여 사진측량 기반의 렌즈왜곡 모델을 이용하여 왜곡계수를 결정한 후 사진좌표에서 렌즈왜곡을 제거하여 원래의 왜곡이 없는 가상좌표와 비교하였다. 그 결과 평균제곱근거리가 0.5픽셀 이내로 양호한 것으로 나타났다. 또한 사진측량용 렌즈왜곡 계수를 적용하여 정밀도화 가능여부를 판단하기 위해서 에피폴라 영상을 생성하였다. 생성된 에피폴라 영상에서 y-시차의 평균제곱근오차가 계산한 결과 0.3픽셀 이내로 양호하게 나타났음을 알 수 있었다.
현재 정밀도로지도 구축 공정은 수작업의 비율이 높아 구축 시간과 비용의 한계가 따른다. 인공지능을 이용하여 정밀도로지도 제작을 자동화하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있으나 정밀도로지도 제작을 위한 학습데이터의 구축 또한 수동으로 이루어지고 있어 학습데이터를 자동으로 구축할 필요성이 있다. 이에 본 연구에서는 모바일매핑시스템으로 취득한 포인트 클라우드를 이용하여 영상으로 변환한 후, 임계치를 이용한 영상 재분류와 중첩 분석 등을 통해 도로 노면표시 영역을 추출하고 추출한 영역의 다각형 유형 분류를 통해 정밀도로지도 제작을 위한 딥러닝 학습데이터를 자동으로 구축하는 방법론을 제안하였다. 제안한 방법론을 통해 구축한 2,764개의 차선 데이터를 딥러닝 기반의 PointNet 모델에 학습한 결과 학습 정확도는 99.977%로 나타났으며, 학습된 모델을 이용하여 3가지 색상 유형의 차선을 예측한 결과 정확도는 99.566%로 나타났다. 따라서, 본 연구에서 제안한 방법론으로 정밀도로지도 구축을 위한 학습데이터를 효율적으로 제작할 수 있는 것을 알 수 있었으며, 도로 노면표시의 정밀도로지도 제작과정 또한 자동화할 수 있을 것으로 사료된다.
재난·사고와 같은 긴급한 상황에서는 신속한 데이터 획득 및 처리가 필요하다. 이에, 본 연구에서는 UAV 영상 초기정보의 패턴분석을 통해 외부표정요소 보정에 따른 신속 지오코딩 방법을 제안하였다. 그 결과, 총 비행길이 1.3 km, 넓이 0.102 ㎢의 연구지역에서 1개의 GCP를 활용하였을 때, 지오코딩 영상의 생성시간은 1장당 약 5~10초가 소요되었고, 약 6.91 m의 위치오차를 나타내었다. 본 연구에서 제안하는 신속 지오코딩 방법을 활용하면, 재난·사고 현장과 같은 긴급 상황에서 현장 모니터링 및 의사결정을 위한 기초자료 제공에 도움이 될 것으로 판단된다.
무인항공기는 2000년대 중반부터 탐색, 조사, 매핑, 수색 및 구조 등의 3D 작업에 적극적으로 사용되기 시작했다. 이러한 세계적인 추세에 따라, 무인항공기의 정밀한 제어는 엄청난 응용 산업들의 측면에 있어서 혁명을 가져올 것이다. 논문의 첫 번째 파트에서는 시스템식별 기법을 사용하여 간략화 된 무인항공기의 모델을 이전의 이산시간 선형모델과 비교분석 한다. 두 번째 파트에서는 동적 모델의 세 가지 변수가 배치추정기법과 RLS추정기법을 사용하여 추정된다. 쿼드로터 무인항공기 호버링 기동 시의 각가속도 데이터가 항상 수렴한다고 분석되었다. 또한 실험 및 MATLAB 시뮬레이션의 쿼드로터 무인항공기 비행 데이터에 의하면, 배치추정기법이 RLS추정기법보다 더 정확하다고 판명되었다.
In recent years, the construction industry is getting bigger and more complex, so it is becoming difficult to acquire point cloud data for construction equipments and workers. Point cloud data is measured using a drone and MMS(Mobile Mapping System), and the collected point cloud data is used to create a 3D digital map. In particular, the construction site is located at outdoors and there are many irregular terrains, making it difficult to collect point cloud data. For these reasons, adopting a noise reduction algorithm suitable for the characteristics of the construction industry can affect the improvement of the analysis accuracy of digital maps. This is related to various environments and variables of the construction site. Therefore, this study reviewed and analyzed the existing research and techniques on the noise reduction algorithm. And based on the results of literature review, performance evaluation of major noise reduction algorithms was conducted for digital maps of construction sites. As a result of the performance evaluation in this study, the voxel grid algorithm showed relatively less execution time than the statistical outlier removal algorithm. In addition, analysis results in slope, space, and earth walls of the construction site digital map showed that the voxel grid algorithm was relatively superior to the statistical outlier removal algorithm and that the noise removal performance of voxel grid algorithm was superior and the object preservation ability was also superior. In the future, based on the results reviewed through the performance evaluation of the noise reduction algorithm of this study, we will develop a noise reduction algorithm for 3D point cloud data that reflects the characteristics of the construction site.
Intertidal zones, akin to tidal flats, are among the potential areas where underwater cultural heritage might be submerged. However, the shallow depths in these regions present challenges for conventional vessel-based survey methods. Moreover, during low tides, intertidal zones transform into tidal flats, limiting the efficiency of survey efforts due to restricted access and potential risks. As a result, proper underwater cultural heritage surveys encounter difficulties in these environments. In recent times, extensive research is underway to address these issues by investigating underwater cultural heritage surveys in intertidal zones, encompassing diverse fields, including equipment-based investigations. This study aimed to explore the feasibility of utilizing unmanned aerial vehicles (UAVs) to conduct intertidal cultural heritage surveys, employing aerial photography and 3D mapping to create detailed orthoimages and 3D models. The study focused on assessing the potential application of these techniques for cultural heritage surveying within intertidal zones. Notably, the survey conducted in Jindo's Naesan-ri demonstrated high-resolution capabilities, enabling the distinction of actual pottery fragments mixed within gravel fields. Similarly, in the survey of Jindo's Byeokpa-hang, it was found that a wooden pillar structure existed in a section about 200m long. The integration of various sensors, including LiDAR, with UAVs allows for diverse investigation possibilities, including bathymetric measurements, and is expected to facilitate the acquisition of varied datasets for further research and assessment.
하천유역조사는 관련 법률의 규정에 의해 물관리정책의 수립에 필요한 기초정보를 제공하는 것을 목적으로 기본현황, 이수, 치수 환경생태 등 유역관리에 필요한 주요 조사항목을 대상으로 수행되고 있다. 조사방법 중 원격탐사자료 활용한 조사는 드론 모니터링 영상 및 위성영상자료를 이용해 댐·제방과 같은 치수 시설물의 안전관리, 수질 모니터링, 하천지형조사, 하상변동조사 등에 활용되고 있다. 최근에는 일반 RGB 영상뿐만 아니라 수백개의 분광밴드를 포함한 초분광영상을 이용한 하천조사 연구가 이루어지고 있다. 초분광영상은 분광해상도가 높아 다항목 조사에 활용할 수 있다는 장점이 있지만, 많은 양의 분광정보를 포함하고 있기 때문에 초기 수집 자료의 용량이 너무 크고, 분석을 위한 전처리 과정이 까다롭다는 단점이 있다. 반면, 10개 이하 밴드의 분광정보를 수집하는 다분광영상은 2개 밴드를 이용해 정규식생지수(NDVI)를 즉각적으로 모니터링할 수 있고, 작물의 생육현황 등을 분석할 수 있어 농업 및 산림분야에서 널리 활용되고 있다. 초분광영상을 이용한 수심산정 연구는 최적 밴드비 탐색 기법(OBRA)을 활용해 측정수심과 상관관계가 높은 밴드비를 이용해 수심맵을 구축하는 방식이 활용되어왔다. 본 연구에서는 기존의 초분광영상을 활용한 수심산정기법을 다분광영상에 적용하여 분광밴드수가 축소된(경량화된) 자료를 활용한 수심산정 가능성을 확인하기 위해 동일한 현장에서 초분광과 다분광 두가지 영상을 촬영하였으며, 각각 수심맵을 구축해 하천분야에서 다분광영상의 활용도를 평가하였다. 또한, 기존의 OBRA의 한계를 개선하기 위해 가우시안 혼합 모델(GMM; Gaussian Mixture Model)을 활용해 영상을 군집화하여 수심산정 정확도를 개선하였다.
기후변화로 인한 돌발홍수와 같은 집중적인 강우현상은 노후화된 제방의 안정성 저하 및 붕괴 등을 야기시킨다. 향후 홍수량이 증가함에 따라 하천의 통수면적이 부족하여 침수 및 범람의 위험성이 증가할 것으로 생각된다. 계획규모 이상의 홍수가 발생하여 홍수위가 제방고보다 높을 때 월류에 의한 제방붕괴로 이어지며, 이러한 월류에 의한 제방붕괴는 가장 전형적인 것이다. 지금까지 월류에 의한 제방붕괴에 관한 연구는 연구자의 다양한 관점 및 방법을 통해 진행되고 있다. 실제 제방붕괴를 관측하는 것은 불가능하므로 기존의 소규모 수리실험 및 모델링을 통한 제방붕괴 메커니즘 분석에는 사실상 한계가 있다. 이러한 점에서 실규모 수리실험을 통한 월류에 의한 제방붕괴 메커니즘을 3차원으로 분석할 필요가 있다. 본 연구에서는 드론 영상을 이용하여 제방붕괴 메커니즘 분석 연구를 수행하였다. 제방은 시간의 흐름에 따라 붕괴양상이 발전한다는 점 등에서 매우 복잡한 물리적 특성이 있다. 드론의 오토촬영 기법을 통한 제방이 붕괴되는 순간을 촬영하기는 쉽지 않기 때문에 셔터스피드촬영 기법을 적용하였다. 특히, 짧은 시간에 변화되는 제방의 붕괴양상을 구체적으로 표현하기 위해 두 대의 드론을 횡·종 방향으로 동시에 비행하여 분석 시 3차원 입체감을 최대화하였다. 이후 횡·종 방향에서 동 시간대 수집된 드론 이미지를 분류하여 PIX4D 매핑 기법을 활용한 최소 정합을 통하여 드론을 활용한 제방붕괴 메커니즘 분석의 활용 가능성을 제시하였다. 향후 스마트 시대의 물산업 경쟁력을 제고함에 있어, 폭이 좁은 하천에 효율적이며 고해상도 시공간 자료를 확보할 수 있는 드론을 활용한 스마트 하천재해 예측 및 관리기술 개발을 통한 하천 원격탐사의 경쟁력을 확보하는 것이 중요하다고 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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