최근 실세계를 재현하기 위한 3차원 기술개발의 필요성과 요구가 증가하게 되어 이러한 요구를 충족하기 위해 실세계 재현에 대한 연구가 국내외적으로 활발히 진행되고 있다. 기존에 구축된 공간분석을 위한 데이터는 2차원을 목적으로 제작되었으며 이는 3차원의 현실세계를 반영하는데 한계성이 있다. 또한 데이터 활용성이 제한적이며 데이터 재생산은 비용과 시간의 측면에서 비효율적이므로 기존의 데이터를 활용하여 효과적으로 3차원의 현실세계를 재현할 수 있는 방법에 대한 연구의 필요성이 증대되었다. DEM(Digital Elevation Model: 수치표고모델)은 활용 분야별로 다양한 요구조건을 만족하는 개별적인 방법으로 제작되어 활용되며 기존의 DEM 제작은 일률적인 보간법과 해상도로 제작되므로 데이터의 효율성이 떨어진다. 이는 실세계를 반영하기 위한 정확성에서의 한계성을 가지므로 다양한 데이터를 포함하면 효율성을 높일 수 있다. 본 연구에서는 지형분석을 통해 산악지, 구릉지, 평지로 분류 하여 서로 상이한 보간법과 해상도로 다중 해상도 DEM을 생성하였고 지형의 특성을 대표하는 model keypoint 데이터를 생성하여 포함하였다. 또한 3차원 공간정보를 포함하는 데이터 융합을 위해 도화원도와 통합하여 포괄적, 적응적 및 융통적 지형공간 데이터 모델링을 방안을 제안하였다.
Accurate knowledge of land use/land cover (LULC) features and their relative changes over upon the time are essential for sustainable urban management. Urban sprawl growth has been always also a worldwide concern that needs to carefully monitor particularly in a developing country where unplanned building constriction has been expanding at a high rate. Recently, remotely sensed imageries with a very high spatial/spectral resolution and state of the art machine learning approaches sent the urban classification and growth monitoring to a higher level. In this research, we classified the Quickbird satellite imagery by object-based image analysis of Dempster-Shafer (OBIA-DS) for the years of 2002 and 2015 at Karbala-Iraq. The real LULC changes including, residential sprawl expansion, amongst these years, were identified via change detection procedure. In accordance with extracted features of LULC and detected trend of urban pattern, the future LULC dynamic was simulated by using land transformation model (LTM) in geospatial information system (GIS) platform. Both classification and prediction stages were successfully validated using ground control points (GCPs) through accuracy assessment metric of Kappa coefficient that indicated 0.87 and 0.91 for 2002 and 2015 classification as well as 0.79 for prediction part. Detail results revealed a substantial growth in building over fifteen years that mostly replaced by agriculture and orchard field. The prediction scenario of LULC sprawl development for 2030 revealed a substantial decline in green and agriculture land as well as an extensive increment in build-up area especially at the countryside of the city without following the residential pattern standard. The proposed method helps urban decision-makers to identify the detail temporal-spatial growth pattern of highly populated cities like Karbala. Additionally, the results of this study can be considered as a probable future map in order to design enough future social services and amenities for the local inhabitants.
There is growing interest in Vision-based video image matching owing to the constantly developing technology of unmanned-based systems. The purpose of this paper is the development of a fast and effective matching technique for the UAV oblique video image. We first extracted initial matching points using NCC (Normalized Cross-Correlation) algorithm and improved the computational efficiency of NCC algorithm using integral image. Furthermore, we developed a triangulation-based outlier removal algorithm to extract more robust matching points among the initial matching points. In order to evaluate the performance of the propose method, our method was quantitatively compared with existing image matching approaches. Experimental results demonstrated that the proposed method can process 2.57 frames per second for video image matching and is up to 4 times faster than existing methods. The proposed method therefore has a good potential for the various video-based applications that requires image matching as a pre-processing.
OGC(Open GIS Consortium)의 'OpenGIS Simple Feature Specification for CORBA'는 CORBA 분산 컴퓨팅 환경하에서 분산되고 상호 이질적인 GIS 자원의 공유와 상호운용을 위한 표준 인터페이스를 정의하는 OpenGIS CORBA 구현사양이다. 이를 지원하는 OpenGIS 서버는 구현사양에 정의된 모즌 표준 인터페이스들에 대한 정확한 구현이 필요하고, 기반을 두고 있는 GIS와의 효율적인 연동이 필요하다. 본 논문에서는 UniSQL을 기초로 한 DBMS 엔진 레벨에서 공간 데이터 타입과 공간 연산자를 기본적으로 제공하는 객체 관리형 GIS인 GEUS를 기반으로 OpenGIS 서버를 개발하였다. CORBA 분산 컴퓨팅 환경하에서 클라이언트는 OpenGIS 표준 인터페이스를 통하여 OpenGIS 서버가 기초하고 있는 GIS에 저장되어 있는 지리정보를 접근할 수 있고, GIS가 제공하는 지형공간 연산기능을 이용할 수 있고, 또한 다른 GIS와 상호 운용할 수 있다.
본 연구에서는 서로 다른 지형조건을 가진 연구대상지역을 선정하고, 여기에 지상 라이다 장비를 서로 다른 위치에 설치하여 이 사면지형을 관측하여 얻어진 3차원 원시자료를 토대로 사면지형을 분석 하였다. 이를 위하여 아스팔트, 암반, 토사, 식생부분으로 이루어져 있는 연구대상 사면지형을 정면에서 30m 떨어진 곳에 지상라이다 장비를 설치하여 스캔간격 5mm로 5회 관측하여 얻어진 DEM자료에서 지형특성별로 사면지형을 분석하였다. 그리고 설치지점을 변경하여 관측하는 것이 관측결과에 영향을 미칠 수 있을 것으로 생각되어 서로 다른 관측지점에서 얻어진 관측데이터간의 정확도를 검토하였다.
Depending upon geographical features and surrounding errors in the survey field, inaccurate positioning is inevitable in a kinematic DGPs survey. Therefore, a data inaccuracy detection algorithm and an interpolation algorithm are essential to meet the requirement of a digital map. In this study, GPS characteristics are taken into account to develop the data inaccuracy detection algorithm. Then, the data interpolation algothim is obtained, based on the feature type of the survey. A digital map for 20km of a rural highway is produced by the kinematic DGPS survey and the features of interests are lines associated with the road. Since the vertical variation of GPS data is relatively higher, the trimmed mean of vertical variation is used as criteria of the inaccuracy detection. Four cases of 0.5%, 1%, 2.5% and 5% trimmings have been experimented. Criteria of four cases are 69cm, 65cm, 61cm and 42cm, respectively. For the feature of a curved line, cublic spine interpolation is used to correct the inaccurate data. When the feature is more or less a straight line, the interpolation has been done by a linear polynomial. Difference between the actual distance and the interpolated distance are few centimeters in RMS.
본 연구는 도해법을 이용하여 지형공간정보체계(GIS)에 사용되는 도로시설물의 공간정보와 속성정보를 획득하는 방법에 관한 연구이다. 지상사진은 사진기의 정확한 위치선정과 대상물에 대한 방향의 전환 및 반복적인 촬영이 용이하여 도로시설물 정보취득에 많은 활용가능성을 가지고 있다. 본 연구에서는 도로시설물에 대한 신속한 정보취득을 요하는 경우나, 비교적 높은 정확도를 요하지 않는 경우를 상정하여 단사진 영상을 위주로 해석하였으며, 엄밀한 사진측량에 의한 공간정보의 취득이 불가능한 경우에 활용할 수 있는 기법을 개발하고자 하였다. 본 연구의 결과 도로시설물의 평면도 작성과 제원 등 공간정보와 속성정보를 효과적으로 추출할 수 있었다.
지하공간정보지도 관리 시스템은 지하공간의 다양한 지하시설물을 3D 메쉬 데이터로 통합하고, 모바일 환경에서 지하시설물의 3D 이미지와 위치를 확인할 수 있도록 지원한다. 그러나 모바일 환경에서 실행되는 일정 지역 안에는 다양한 지하시설물이 존재할 수 있고 층층히 겹쳐 보일 수 있어서 모바일 환경에서 실행하는데 시간이 오래 걸리는 문제가 있다. 본 논문에서는 가시성에서 문제가 되지 않는 범위 내에서 3D 메쉬 데이터의 정점의 개수를 줄여서 데이터의 크기를 줄임으로써 모바일 환경에서 실행 시간을 줄일 수 있는 방법으로 딥러닝 기반 K-means 정점 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 첫번째로 우리가 제안하는 방법은 딥러닝 Encoder-Decoder 기반의 모델을 통하여 정재된 정점의 특징 정보를 얻고, 두번째로 특징 정보를 K-means 정점 클러스터링을 통하여 서로 비슷한 정점끼리 묶어서 단순화를 하였다. 실험결과 제안한 방법으로 다양한 지하시설물들의 정점을 30%까지 줄였을 때, 이미지 모형이 약간의 변형은 발생하였지만 사라지는 부분은 없어서 모바일 환경에서 확인하는데 문제가 없었다.
영상등록은 영상모자�掠茱� 중 중요한 기술로 인식되고 있으며, 파노라마 영상생성이나 비디오 모니터링, 영상복원 등과 같은 다양한 분야에서 사용될 수 있다. 영상등록에서 중요한 처리과정은 많은 시간이 소요되는 특징점 검출과 추적이다. 본 연구에서는 연속된 영상자료에서 특징점을 검출하고 추적하기 위해서 KLT 특징점 추적자를 제안하였으며, 무인헬기에서 촬영된 연속영상프레임의 영상등록에 적용하여 효용성을 입증하였다. 그 결과 KLT추적자에 의한 반복처리는 연속영상의 첫 번째 프레임에서 추출된 특징점을 이용하여 전체 프레임에 걸쳐 성공적으로 추적할 수 있었다. 또한, 회전, 축척, 이동량이 다른 각각의 프레임들간의 특징점 추적은 KLT영상피라미드와 처리조건의 선택에 의해 정확도를 향상시킬 수 있었다.
본 연구에서는 UAV (Unmanned Aerial Vehicle)와 PlanetScope 위성영상을 함께 이용한 붕괴건물 탐지를 수행하여 지표면에 위치한 특정 객체 탐지에 있어 이종 센서의 활용 가능성을 제시하였다. 이를 위해 지난해 4월 산불 피해로 붕괴된 20여 채의 건물들이 있는 곳을 실험장소로 선정하였다. 붕괴건물 탐지를 위해 1차적으로 객체기반 분할을 수행한 고해상도의 UAV 영상을 이용해 ExG (Excess Green), GLCM (Gray-Level Co-occurrence Matrix) 그리고 DSM (Digital Surface Model)과 같은 객체들의 특징(feature) 정보를 생성한 후 이를 붕괴건물 후보군 탐지에 이용하였다. 이 과정에서 탐지정확도 향상을 위해 PlanetScope를 이용한 변화탐지 결과를 함께 사용하였으며 이를 시드 화소(seed pixles)로 사용하여 붕괴건물 후보군에서 오탐지된 영역과 과탐지된 영역을 수정 및 보완하였다. 최종적인 탐지 결과는 참조 영상을 통해 그 성능을 분석하였으며 UAV 영상만을 이용한 붕괴건물 후보군 탐지 결과와 UAV 그리고 PlanetScope 영상을 함께 사용했을 때의 결과의 정확도를 비교, 분석하였다. 그 결과 UAV 영상만을 이용해 탐지한 붕괴건물의 정확도는 0.4867 F1-score를 가지며 UAV와 PlanetScope 영상을 함께 사용했을 때의 결과는 0.8064 F1-score로 그 값이 상승하였다. Kappa 지수 또한 0.3674에서 0.8225로 향상된 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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