• 한국측량학회지
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• 제38권1호
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• pp.1-9
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• 2020

항공수심라이다(ABL: Airborne Bathymetric LiDAR)는 녹색 레이저(green laser)를 사용하여 연안 및 하천에 대해 해저지형과 수심에 대한 관측을 동시에 수행하는 첨단측량 기술이다. 항공수심라이다를 활용하여 해저지형 정보를 구축하기 위해서는 취득된 포인트 클라우드로부터 해수면과 해저면 점들을 분리하고 추출하는 과정이 필요하다. 기존의 해저면 점을 추출하기 위한 연구는 주로 waveform 분석(analysis)을 기반으로 수행되었다. 하지만 일반 사용자의 경우 waveform 데이터에 대한 접근성이 낮으며, waveform 분석 기반 해저면 추출 방법론에 대한 보완도 필요하다. 본 연구는 항공수심라이다 데이터의 지형학적 정보를 사용하여 해저면 점들을 추출하기 위한 연구를 수행하였다. 이를 위해 지면분리(ground filtering) 기법인 CSF (Cloth Simulation Filtering) 알고리즘을 RIEGL VQ880 항공수심라이다 시스템으로부터 취득된 데이터에 적용하고 효용성을 분석하였다. 실험결과 CSF 알고리즘을 항공수심라이다 데이터의 해저면 포인트 추출에 효과적으로 적용할 수 있음을 확인하였다.

• 한국측량학회지
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• 제39권3호
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• pp.133-139
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• 2021

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.

• 한국측량학회지
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• 제39권6호
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• pp.363-369
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• 2021

정밀도로지도는 자율주행차의 기본 인프라로 활용되어 최신 도로정보가 신속하게 반영되어야 한다. 하지만 현재 정밀도로지도 공정 중 객체 도화 및 구조화 편집과정이 수작업으로 이루어지며 주요 구축 대상인 도로 노면선 표시의 레이어를 생성하는데 가장 오랜 시간이 소요된다. 이에 본 연구에서는 선행 연구에서 기학습된 포인트넷(PointNet) 모델을 통해 색상 유형(백색, 청색, 황색)이 예측된 도로 노면선 표시의 포인트 클라우드를 입력 데이터로 활용하였고, 이를 기반으로 본 연구에서는 도로 노면선 표시 레이어의 도화 및 구조화 편집을 자동화하는 방법론을 제안하였다. 제안한 방법론을 통해 구축한 3차원 벡터 데이터의 활용성을 검증하기 위해 정밀도로지도 품질검사 기준에 따라 정확도를 분석하였다. 벡터 데이터의 위치정확도 검사에서 수평 오차와 수직 오차에 대한 평균제곱근오차(RMSE: Root Mean Square Error)는 0.1m 이내로 나타나 적합성을 검증하였으며, 구조화 편집 정확도 검사에서 선표시 유형과 선규제 유형의 구조화 정확도가 모두 88.235%로 나타나 활용성을 검증하였다. 따라서, 본 연구에서 제안한 방법론으로 정밀도로지도를 위한 도로 노면선 표시의 벡터 데이터를 효율적으로 구축할 수 있는 것을 알 수 있었다.

• 한국측량학회지
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• 제40권1호
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• pp.1-14
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• 2022

굴착 현장에서 신속·정확·안전한 측량을 위해 본 연구에서는 드론을 이용한 지하 시설물 측량의 적용 가능성 및 3D 시각화의 기대효과를 다음과 같이 도출하였다. Phantom4 Pro 20MP의 드론으로 30m의 비행 고도, 중복도 85%의 비행계획으로 0.85mm의 GSD (Ground Sampling Distance)값을 확보하였고, GCP (Groud Control Point)4점과 검사점 2점을 계산하여 기준점에 대하여 7.3mm, 검사점은 11mm의 성과를 취득할 수 있었다. 저가의 드론으로 측량할 경우 GCP의 중요성이 확인되었으며, 지상 기준점이 없는 경우, X값의 오차 범위는 -81.2cm에서 +90.0cm, Y값의 오차 범위는 +6.8cm에서 155.9 cm 값을 도출하였다. Pix4D 프로그램을 이용하여 포인트 클라우드 데이터를 분류하였다. 지하 시설물 데이터와 도로 포장면의 데이터를 분류하고, 중첩과정을 통해 실제 모형의 도로와 지하 시설물의 데이터를 3D 시각화하였다. 중첩된 포인트 클라우드 데이터는 Open Source 프로그램인 CloudCompare를 통해 사용자가 원하는 장소의 위치와 심도 정보를 확인할 수 있게 되었다. 본 연구결과로 지하 시설물 측량의 새로운 패러다임으로 자리매김하게 될 것이다.

• 한국측량학회지
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• 제40권2호
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• pp.69-77
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• 2022

3차원 공간모형은 도시문제 해결을 위한 분석틀로서 도시계획, 환경, 토지 및 주택관리, 재난 시뮬레이션 등 다양한 분야에서 이용되고 있다. 또한, 3차원 공간모형의 구축 시에 저비용으로 단시간에 3차원 영상 촬영이 가능한 드론의 활용성은 증가하고 있다. 드론을 활용한 가상도시 구축 및 시뮬레이션 모듈 활용 측면에서 항공촬영의 정확도 및 3차원 공간모형의 정밀도는 매우 중요한 요소로 기능하기 때문에 이를 향상시키기 위한 방법들이 제안되고 있다. 본 연구는 건축물이 밀집하여 위치한 도심지를 대상으로 항공촬영 조건별로 드론을 활용한 항공촬영의 정확도 및 3차원 공간모형의 정밀도를 비교분석하였다. 분석 대상지는 서울특별시 영등포구 대림2동 내 건축물 밀집도가 높은 일부지역으로 선정하였으며 항공촬영 조건으로, 촬영각, 촬영고도, 드론영상의 중복률을 활용하였다. 항공촬영의 정확도는 대상지 내에 설치한 검사점의 실제 측량값과 항공촬영을 통해 구축한 3차원 공간모형의 예측값 간의 차이를 분석함으로써 정확도를 산정하였다. 3차원 공간모형의 정밀도는 항공촬영을 통해 생산된 Point cloud와 Point cloud에 기반하여 구축된 3차원 공간모형 간의 차이를 분석함으로써 정밀도를 산정하였다. 분석결과, 정확도의 경우, 상대적으로 높은 중복률에서 정확도가 높은 것으로 분석되었으나, 정밀도의 경우에는 중복률이 높을수록 정밀도는 오히려 낮아지는 경향을 보였으며 촬영각도가 수직에 가까울수록 정밀도는 높아지는 경향을 보였다. 촬영고도의 경우에는 정밀도와 유의미한 관련성은 없는 것으로 분석되었고, 기선고도비의 경우에는 중복률과 상이하게, 기선고도비가 커질수록 정밀도는 높아지는 경향을 보였다.

• Ocean and Polar Research
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• 제43권4호
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• pp.307-320
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• 2021

Udo Rhodolith Beach is a small-scale, mixed sand-and-gravel beach embayed on the N-S trending rocky coast of Udo, Jeju Island, South Korea. This study analyzes the short-term topographic changes of the beach during the extreme storm conditions of four typhoons from 2016 to 2020: Chaba (2016), Soulik (2018), Lingling (2019), and Maysak (2020). The analysis uses the topographic data of terrestrial LiDAR scanning and drone photogrammetry, aided by weather and oceanographic datasets of wind, wave, current and tide. The analysis suggests two contrasting features of alongshore topographic change depending on the typhoon pathway, although the intensity and duration of the storm conditions differed in each case. During the Soulik and Lingling events, which moved northward following the western sea of the Jeju Island, the northern part of the beach accreted while the southern part eroded. In contrast, the Chaba and Maysak events passed over the eastern sea of Jeju Island. The central part of the beach was then significantly eroded while sediments accumulated mainly at the northern and southern ends of the beach. Based on the wave and current measurements in the nearshore zone and computer simulations of the wave field, it was inferred that the observed topographic change of the beach after the storm events is related to the directions of the wind-driven current and wave propagation in the nearshore zone. The dominant direction of water movement was southeastward and northeastward when the typhoon pathway lay to the east or west of Jeju Island, respectively. As these enhanced waves and currents approached obliquely to the N-S trending coastline, the beach sediments were reworked and transported southward or northward mainly by longshore currents, which likely acts as a major control mechanism regarding alongshore topographic change with respect to Udo Rhodolith Beach. In contrast to the topographic change, the subaerial volume of the beach overall increased after all storms except for Maysak. The volume increase was attributed to the enhanced transport of onshore sediment under the combined effect of storm-induced long periodic waves and a strong residual component of the near-bottom current. In the Maysak event, the raised sea level during the spring tide probably enhanced the backshore erosion by storm waves, eventually causing sediment loss to the inland area.

• 한국지구과학회지
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• 제41권1호
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• pp.19-30
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• 2020

자갈해빈에 대한 태풍의 영향력을 조사하기 위하여 태종대 감지 자갈해빈에서 2018년 10월에 내습한 태풍 '콩레이'와 2019년 7월의 태풍 '다나스'에 대하여 VRS-GPS, 드론 측량을 수행하였다. 감지해빈의 전반적인 퇴적물 분포를 파악하기 위해서 입도분석을 하였으며, 자갈해빈의 회복력을 확인하기 위해 주기적으로 감지해빈의 지형측량을 수행하였다. 감지해빈의 자갈퇴적물은 서쪽에서 동쪽으로 갈수록 평균 -6.2Φ에서 -5.4Φ로 세립해지며, 해안선의 수직방향으로는 포말대(swash zone)에서 상대적으로 세립한 구형의 퇴적물(-4.5Φ)이, 범(berm)에서는 상대적으로 조립하고 편평한 퇴적물(-5Φ - -6Φ)이 나타난다. 감지 자갈해빈은 특징적으로 2열의 범을 갖는데, 해빈의 전방에 정상조건에서 형성되는 하부 범(lower berm)과 약 10 m 후방에 상부 범(upper berm)이 존재한다. 태풍 콩레이 내습 후 감지해빈은 육지쪽에 위치한 상부 범에서 약 1.4 m의 침식이 발생하여 상부 범이 사라졌고, 상부 범의 배후지에서는 평균 약 50 cm 침식되어 그 고도가 낮아졌으나, 하부 범에서의 침식은 관찰되지 않았다. 한편 상대적으로 위력이 약한 태풍 다나스의 경우, 내습 직후 감지해빈은 하부 범과 상부 범에서 침식이 발생하여 평균 80 cm 높이의 퇴적물이 침식되었으나, 반면 배후지에서는 50 cm 높이의 퇴적이 확인되었다. 하지만 내습 후 하부 범에서 빠른 속도로 퇴적이 발생하여 내습 약 3일내에 소실되었던 하부 범이 생성되었다. 이러한 결과는 감지 자갈해빈이 태풍에 의한 지형변화가 일시적으로 발생하지만, 이후 정상조건에서 태풍 이전의 지형으로 매우 빠르게 회복됨을 시사한다. 따라서 자갈해빈의 경우 태풍침식에 대한 복원력이 매우 뛰어나다고 평가된다.