DEM(수치표고모형) 자료는 도시모델링, 홍수 예측, 경사 및 향 분석 등과 같은 GIS의 다양한 분야에 필요하며, 주로 수치지도, 항공사진, 고해상도 위성영상 등을 이용해서 제작해 왔다. 그러나 최근에는 LiDAR 데이터로부터 DEM을 제작하는 것이 효율적이고 정확도가 높기 때문에 이에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. LIDAR 원 데이터로부터 건물, 수목 등의 개체를 제거하여 DEM을 생성하는 과정을 필터링(filtering)이라고 하는데, 대부분의 연구에서는 필터의 크기를 비롯한 몇 가지 파라미터가 필요하고 그 값을 바꿔가면서 반복연산을 수행해야 하는 경우가 많다. 본 연구에서는 비지면점으로 인식된 점의 높이값을 이웃 지면점의 높이값으로 대체하고 대체된 값을 다음 연산에 반영함으로써 개체의 크기에 대한 사전 지식 없이 다양한 크기의 개체를 제거할 수 있는 필터링 기법을 제안하였다. 실험 결과 본 연구에서 제안한 방법은 다양한 크기의 개체가 존재하는 경사가 심한 지형에 대하여 우수한 필터 링 결과를 보여주었다.
땅밀림은 균열 및 단차가 오랜시간에 걸쳐 발생하기 때문에 장기적인 모니터링이 반드시 필요하다. 그러나 사면변위계, 경사계 등을 이용한 장기모니터링은 비용 및 관리 차원에서 비효율적이다. 따라서 본 연구에서는 땅밀림이 진행 중인 지역을 테스트베드로 선정하고 영상을 이용한 모니터링 가능성을 평가하였다. 이를 위해 지상라이다와 드론을 이용하여 땅밀림 모니터링을 실시하고 계측자료와 비교하였다. 현장 계측은 사면변위계를 설치하여 분단위 측정을 실시하였다. 분석값의 비교결과 정확도에 따라 미세한 차이는 있지만 지상라이다와 드론을 이용한 모니터링에서도 사면변위계와 유사한 값을 얻을 수 있었다. 이는 땅밀림의 정밀분석 및 예측을 위해서는 분단위의 현장계측이 필요하지만 지상라이다 및 드론을 활용한 기초 모니터링의 가능성을 보여준다. 향후 다양한 차원에서 영상분석에 대한 검증이 이루어지고 기후, 정확도 등을 고려한 데이터가 누적되면 영상을 이용한 정밀 모니터링도 가능할 것으로 판단된다.
2011년 발생한 서울시 우면산의 토석류는 과거 산간지역 피해와는 달리 도심지역에서 큰 피해가 발생하였다. 따라서 산사태 및 토석류는 산악지역과 도심지역에 관계없이 다양한 지역에서 빠른 속도로 발생하여 엄청난 피해를 유발시키기 때문에 많은 연구자들은 토석류의 영향범위를 예측하고 피해를 최소화하기 위해 노력하고 있다. 토석류의 영향범위 예측을 위한 가장 핵심적인 부분은 복잡한 3차원 지형에서의 토석류 거동 및 퇴적 메커니즘을 이해하여야 한다. 그리고 퇴적 메커니즘을 이해하기 위해서는 토석류의 거동에 따른 에너지량과 침식량이 산정되어야 한다. 하지만 기존에 개발된 토석류 모델들은 토석류의 침식량을 산정하는데 한계가 있었다. 따라서 본 연구에서는 2011년 도심지의 대규모 토석류가 발생한 서울시 우면산 지역을 대상으로 항공사진, 항공 LiDAR 자료로부터 생성된 토석류 피해 전과 후의 DEM을 활용하여 토석류의 피해규모를 산정하였으며, 에너지 이론을 기반으로 하여 침식량을 산정할 수 있는 토석류 거동 해석 모델을 개발하여 비교하였다. 또한 동일지역에 대하여 기존의 토석류 모델(RWM, Debris 2D)도 함께 시뮬레이션 하여 종합적으로 토석류 지역을 비교 분석하였다.
본 연구에서는 LiDAR 측량을 활용하여 취득한 정밀 지형자료와 센서 기반의 기상데이터 관측시스템을 구축하여 태양광 발전량을 예측하는 연구를 수행하였다. 2018년 평균 일조시간은 4.53 시간으로 나타났으며, 태양광 발전량은 2,305 MWh으로 분석되었다. 그리고 태양광 모듈의 설치각도에 따른 태양광 발전량의 영향을 분석하고자 모듈 설치각도를 $10^{\circ}$ 간격으로 배치한 결과, 모듈 배치 각도 $30^{\circ}$에서 발전시간은 4.24 시간으로 나타났으며, 일 발전량과 월 발전량이 각각 3.37 MWh와 102.47 MWh로 가장 높게 평가되었다. 따라서 모듈 배치 각도를 $30^{\circ}$로 설계시 모듈 각도 $50^{\circ}$에 비해 발전효율이 약 4.8% 상승하는 것을 알 수 있었다. 또한 태양광 모듈의 설치각도에 따른 계절별 태양광 발전량의 영향을 분석한 결과, 날씨가 차가운 11월~2월까지는 모듈 각도가 큰 $40^{\circ}{\sim}50^{\circ}$가 태양광 발전량이 높게 나타났으며 날씨가 따뜻한 3월~10월까지는 모듈 각도가 작은 $10^{\circ}{\sim}30^{\circ}$가 태양광 발전량이 높게 나타남을 알 수 있었다.
본 연구는 지상라이다 자료에서 얻어진 색상정보(R, G, B)와 반사강도정보(I)를 동시에 이용하여 이를 통계학적 분류기법으로 서로의 연관성을 분석하여 라이다 자료에 대한 분류방법을 제시하였다. 이를 위하여 우선 변수 R,G,B 및 I를 사용하여 분산 을 극대화하는 요인을 추출하여 주요인과 각 변수들 간의 요인행렬을 산출하였다. 그러나 요인행렬은 기초자료를 축소시켜 보여주기는 하지만, 이로부터 어떤 변수들이 어떤 요인에 의해 높게 관계되는지 명확하게 알기 어렵기 때문에 직각회전방식 중에서 Varimax방법을 이용하여 회전된 요인행렬을 구하여 요인점수를 산출하였다. 그리고 비 계층적 군집화 방법인 K-평균법을 이용하여 요인분석으로 산출된 요인점수에 대하여 군집분석을 실시한 후, 지상라이다 자료의 분류 정확도를 평가하였다.
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.
하천 유역에서 하천 경계선(river boundary) 은 하천의 물길을 따라 흐르는 물과 육지의 경계를 의미한다. 하천 경계선 매핑은 하천 유역의 지형적인 변화를 탐지하고 홍수 예방을 위해서 중요하다. 하천 유역의 지표면의 불균일성과 하천 수위의 실시간 변화 등으로 인해 발생하는 하천 유역의 침식 작용 등의 요인으로 인해서 기존의 지반조사 기술은 하천 경계선을 매핑 하는데 효과적이지 않다. 공간 정보 자료는 해당 지역에 접근하지 않고도 해당 지역에 관한 지형적인 정보를 획득할 수 있어서, 하천 지형 조사 및 하천 측량 등 하천 유역의 지형연구에 굉장히 유용하게 쓰일 수 있다. 본 연구에서는, 원격탐사 기술에서 대표적으로 사용되는 공간 정보 자료들인 항공 라이다 자료(airborne LiDAR data)와 항공사진(aerial photograph) 들을 활용하여, 에지 검출기법(edge detection algorithm) 및 영상 분할 기법(image segmentation algorithm) 등의 디지털 영상 처리 기법 등의 방법을 적용하여 3차원 하천 경계선을 매핑하는 방법을 개발하였고, 주어진 기준선을 따라 결정된 점검 지점들로부터 추출된 하천 경계선까지의 수평 및 수직 거리의 절대값을 계산하여 정확도 측정을 하였을 때, 본 연구에서 제시된 방법을 이용하여 추출된 3차원 하천 경계선은 높은 수직 및 수평 정확도를 가짐을 보여준다.
한국수자원공사에서는 홍수지도 제작을 위한 정밀 지형자료 구축을 위해 LiDAR 측량을 실시하고 있으며, 향후 전국에 대한 홍수지도 제작시 막대한 비용이 소요될 것으로 예상된다. 따라서 홍수지도 제작이 꼭 필요한 지역을 선정하기 위한 사전모의용 자료구축을 위해 NGIS 수치지형도를 활용하는 것이 바람직하며, 이를 위해서는 각 축척별 수치지형도의 표고오차 분석이 필요하다. 본 연구에서는 수치지형도의 DEM 오차를 평가하기 위해 LiDAR 측량을 수행하여 구축한 DEM과 비교하였다. 특히 수치지형도로부터 구축한 TIN으로부터 DEM을 생성하기 위해 수행하는 보간법의 종류에 따라 발생하는 오차특성을 분석하였다. 분석결과 1:1,000 수치지형도가 1:5,000 수치지형도에 비해 오차가 작게 나타났으며, linear 보간을 수행한 DEM이 quintic 보간을 수행한 DEM에 비해 작은 오차특성을 보였다. 특히 도시지역의 경우 완만한 경사로 구성되어 있기 때문에 해상도에 따른 DEM 오차의 변화는 매우 작은 것으로 평가되었다.
댐은 용수공급 및 홍수조절을 위한 매우 중요한 시설물이며, 따라서 댐의 효율적인 관리를 위해서는 저수용량을 정확히 분석하는 연구가 필요하다. 본 연구에서는 충주댐 저수지를 대상으로 다차원공간정보를 이용하여 시계열 저수용량 비교하였으며 주요 결론은 다음과 같다. 먼저 댐 저수지 주변의 육상부와 수심부에 각각 LiDAR와 MBES 측량을 수행하였으며, 측량자료의 정확도 향상을 위해 캘리브레이션 보정과정을 실시한 후 지상기준점과의 검정을 통해 허용오차 기준을 만족하는 다차원공간정보를 구축할 수 있었다. 항공 LiDAR와 MBES 자료를 연계하여 생성한 정밀지형자료로부터 불규칙삼각망 모델을 이용하여 수위별 저수용량을 계산하였으며 회귀분석을 통해 2008년도 저수용량 곡선식을 개발하였다. 2008년도 저수용량을 1986년과 1996년과 비교한 결과, 저수지 퇴사증가로 인해 수위가 높아질수록 총저수용량은 감소하는 추세를 보였다. 또한 수위 구간별로 저수용량을 계산하여 침식과 퇴사가 나타나는 구간을 분석할 수 있었으며, 특히 1986~2008년과 1996~2008년 동안의 평균수위 직상부 구간인 130.0~135.0m에서 가장 많은 침식특성이 나타났으며 이는 집중강우로 인해 저수지 사면침식이 주요 원인으로 판단된다.
본 연구는 사방댐의 준설작업이 퇴사선내 계류의 지형변화에 미치는 영향을 알아보기 위해서 준설을 시행한 사방댐과 준설을 시행하지 않은 사방댐을 대상으로 지상 LiDAR 측량을 실시하고 경사도 및 체적의 지형변화를 평가하였다. 지상 LiDAR 장비는 사용자의 숙련도에 영향을 받지 않고 쉽게 지형변화를 관측할 수 있는 장점이 있다. 본 연구결과, 경사도 변화는 토양침식 유발의 위험이 높은 경사도($20^{\circ}{\sim}40^{\circ}$)가 차지하는 비율은 준설을 시행한 사방댐 지역보다 준설을 시행하지 않은 사방댐에서 수치적으로는 더 높게 나타났지만, 우기후 위험구역은 준설을 시행하지 않은 사방댐에서 더 감소하는 것으로 나타났다. 체적변화는 준설을 시행한 사방댐에서 침식과 퇴적이 규칙적인 양상으로 나타났지만, 준설을 시행하지 않은 사방댐에서는 침식과 퇴적이 불규칙적으로 나타났다. 그리고 정량적 분석결과 준설을 시행하지 않은 사방댐에 비해 준설을 시행한 사방댐에서 우기후 $m^2$당 1.7배 더 많은 토사가 유입되었다. 조사대상지의 강우량 차이는 토사유출량에 미치는 영향이 없는 것으로 나타났다. 따라서, 준설을 시행한 사방댐에서는 준설을 시행하지 않은 사방댐에서보다 우기를 지나면서 토양침식의 위험이 높은 경사도 분포가 증가하고, 준설작업을 시행한 지역의 상류계류에서 토사가 많이 유입된 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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