• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.63-68
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• 2018

무인항공사진측량에서 지상기준점(GCP: Ground Control Point)의 설치는 시간과 비용이 가장 많이 소요되는 작업공종이다. 최근 항법센서와 통신기술의 급속한 발전으로 RTK(Real Time Kinematic) 또는 PPK(Post Processed Kinematic) 방식과 같이 지상기준점을 사용하지 않고도 무인항공사진측량이 가능한 UAV(Unmanned Aerial Vehicle) 기체가 활용되고 있다. 본 연구에서는 무기준점에 의한 RTK-UAV 측량의 잠재성을 평가하고자 지상기준점을 사용한 비 RTK(non-RTK)-UAV 측량과 비교 실험을 수행하였다. 즉 지상기준점의 수를 달리하여 비 RTK(non-RTK) 방식의 UAV와 무기준점에 의한 RTK 방식의 UAV로 동시에 촬영하여 획득된 영상으로 제작한 성과물의 위치정확도를 비교 분석하였다. 영상취득은 촬영고도 약 160m에서 Canon IXUS 127 카메라(초점거리 4.3mm, 화소크기 $1.3{\mu}m$)로 이론적인 GSD는 약 4.7cm이다. 실험결과, 비 RTK 방식에 의한 지상기준점의 수에 따른 위치정확도의 RMSE(평면/수직)는 GCP가 5개인 경우 각각 4.8cm/8.2cm, 4개인 경우 5.4cm/10.3cm, 3개인 경우 6.2cm/12.0cm로 나타났다. 그리고 비 RTK 방식의 무기준점인 경우에는 평면과 수직위치 오차의 RMSE가 각각 112.9cm, 204.6cm로 매우 크게 증가하였다. 하지만 무기준점으로 RTK 방식을 적용한 무인항공사진측량의 경우에는 평면과 수직위치 정확도가 각각 13.1cm, 15.7cm로 비 RTK 방식에 비하여 오차가 현저하게 줄어들었다. 연구결과, 무기준점으로도 정밀한 위치 결정이 가능한 RTK 방식의 무인항공사진측량은 경제성이 크게 증가하여 향후 공간정보 분야에의 활용성이 기대된다.

• 한국측량학회지
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• 제38권4호
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• pp.363-373
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• 2020

정사영상 생성을 위한 많은 연구들이 진행되어 왔다. 기존의 방법은 정사영상을 제작할 경우, 폐색지역을 탐지하고 복원하기 위해 항공영상의 외부표정요소와 정밀 3D 객체 모델링 데이터가 필요하며, 일련의 복잡한 과정을 자동화하는 것은 어렵다. 본 논문에서는 기존의 방법에서 탈피하여 딥러닝(DL)을 이용하여 엄밀정사영상을 제작하는 새로운 방법을 제안하였다. 딥러닝은 여러 분야에서 더욱 급속하게 활용되고 있으며, 최근 생성적 적대 신경망(GAN)은 영상처리 및 컴퓨터비전 분야에서 많은 관심의 대상이다. GAN을 구성하는 생성망은 실제 영상과 유사한 결과가 생성되도록 학습을 수행하고, 판별망은 생성망의 결과가 실제 영상으로 판단될 때까지 반복적으로 수행한다. 본 논문에서 독일 사진측량, 원격탐사 및 공간정보학회(DGPF)가 구축하고 국제 사진측량 및 원격탐사학회(ISPRS)가 제공하는 데이터 셋 중에서 라이다 반사강도 데이터와 적외선 정사영상을 GAN기반의 Pix2Pix 모델 학습에 사용하여 엄밀정사영상을 생성하는 두 가지 방법을 제안하였다. 첫 번째 방법은 라이다 반사강도영상을 입력하고 고해상도의 정사영상을 목적영상으로 사용하여 학습하는 방식이고, 두 번째 방법에서도 입력영상은 첫 번째 방법과 같이 라이다 반사강도영상이지만 목적영상은 라이다 점군집 데이터에 칼라를 지정한 저해상도의 영상을 이용하여 재귀적으로 학습하여 점진적으로 화질을 개선하는 방법이다. 두 가지 방법으로 생성된 정사영상을 FID(Fréchet Inception Distance)를 이용하여 정량적 수치로 비교하면 큰 차이는 없었지만, 입력영상과 목적영상의 품질이 유사할수록, 학습 수행 시 epoch를 증가시키면 우수한 결과를 얻을 수 있었다. 본 논문은 딥러닝으로 엄밀정사영상 생성 가능성을 확인하기 위한 초기단계의 실험적 연구로서 향후 보완 및 개선할 사항을 파악할 수 있었다.

• 지질공학
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• 제9권2호
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• pp.161-176
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• 1999

해안매립의 적지로 선정된 시화지구 일대의 시화방조제와 안산신도시개발과 관련된 지표지형의 변화를 관측하기 위해 년도별 인공위성영상을 이용하였으며, 시화방조제 완공으로 노출된 간척지의 매립량을 분석하기 위하여 지리정보시스템을 이용하였다. 시화지구 일대의 인위적인 인간활동과 관련된 년도별 지형의 변화양상과 퇴적물의 분포양상, 산림의 토지피복상태, 그리고 변화된 토지피복현황을 관측하기 위해, 일반적으로 널리 이용되는 위성영상합성, Tasseled cap, 식생지수와 감독분류기법을 이용하였다 매립계획이 수립된 간척지의 매립량을 토목공사 이전에 추측하기 위하여 지질도, 시화간척지 조성계획도, 지상 DEM, 해저 DEM자료층을 지형도, 지질도, 해도, 시화지구 계획도면으로부터 추출하였다. 또한, 인공위성 영상자료 중 감독분류 영상을 분석하여 인근육지의 절취예상 가능위치를 추출하였다 해안선 및 연안지역의 지표지형변화 관측을 위한 처리기법 중 Tasseled cap으로 노출된 조간대의 퇴적물의 침식과 퇴적지역을 관찰하였고, 식생지수 기법으로 식생지수의 차이를 이용하여 산림피복 분포양상을 파악하였으며, 감독분류 영상으로부터 년도별 토지피복 변화현황을 관찰하였다. 수치지형분석으로 계산된 시화지구 간척지의 총매립량은 $581,485,354\textrm{m}^3$이고, 이를 호수공원 하부에서 준설할 경우 예상되는 최종 호수공원의 깊이는 9.2m이다. 또한, 계획단지 주변에 제방을 축조할 경우, 소요될 매립량은 $3,387,360\textrm{m}^3$이며, 이를 인근육지로부터 절취한다고 가정할 때, 선감도와 송산면일부, 대부도일부 예정지의 절취량은 각각 $5,229,576\textrm{m}^3,{\;}79,227,072\textrm{m}^3,{\;}47,026,008\textrm{m}^3$이다. 따라서, 제방 축조시 필요한 토공량은 대부도일부의 절취량만으로도 충분히 충당할 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국측량학회지
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• 제28권1호
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• pp.29-38
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• 2010

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.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권8호
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• pp.355-360
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• 2017

최근 자율주행 자동차 기술의 발전으로 정밀도로지도에 대한 중요성이 증가하고 있다. 정밀도로지도는 차선 정보, 규제 안전 정보, 각종 도로 시설물 등이 표현된 디지털 지도로 MMS(Mobile Mapping System) 기반으로 시험 제작되어 왔지만 이 방법은 고가의 도입비용으로 크게 활성화되지 못하고 있다. 하지만 무인항공기의 경우 적용 분야가 지속적으로 늘어나고 있으며, 이에 대한 연구도 다양한 분야에서 이루어지고 있다. 본 연구에서는 고해상도 무인항공기 영상의 처리를 통해 자율주행에 필요한 차선, 시설물 등의 정보를 추출하고자 하였다. 자율주행 자동차 시험도로를 연구대상지로 선정하고, 무인항공기를 이용하여 고해상도 정사영상을 제작하였다. 기존의 수치지형도와 정밀도로지도의 속성비교를 통해 정밀도로지도 제작을 위한 차선, 중앙분리대, 제어기 등의 추출 항목을 선정하였다. 또한 영상분류를 통해 차선, 중앙분리대, 제어기 등 정밀도로지도 구축을 위한 데이터를 효과적으로 추출함으로써 고해상도 정사영상의 활용성을 제시하였다. 추가적인 실험과 검증을 통해 무인항공기 영상의 이용 분야를 확대할 수 있을 것이며, 구축된 데이터를 자동차 제작사 및 관련 민 관 기관, 벤처 기업 등에 제공한다면 국내 자율주행차 기술 발전에 기여할 것이다.

• 한국지리정보학회지
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• 제11권3호
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• pp.92-106
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• 2008

이 연구는 부산광역시 강서구 지역을 대상으로 토지이용을 파악하고 비오톱지도를 작성 및 평가하는데 그 목적이 있다. 비오톱지도에 사용되는 평가도구는 헤메로비등급(Hemeroby)을 사용하였는데, 헤메로비란 생태계에 대한 인간의 영향정도를 파악하는 등급이다. 강서구는 부산광역시에서 두 번째로 큰 구이며 강한 개발압력의 영향을 받고 있다. 현장조사에 앞서 수치지도, 항공사진, 위성영상 등을 이용하여 비오톱유형을 사전에 구분하였으며, 비오톱유형의 구분 방법은 2000년 서울특별시에서 수행된 방법론을 수정하여 적용하였다. 현장조사에서는 종합적인 비오톱 지도작성법이 사용되었으며, 그 결과 강서구 비오톱의 전체 면적은 $172,620,207m^2$이었으며, 13,631개 폴리곤으로 이루어진 29개 비오톱유형으로 구분되었다. 전체 22.6%가 도시화지역이었으며, 나머지는 산림과 오픈스페이스지역이었는데, 산림과 오픈스페이스지역 중 22.6%는 산림, 35.6%는 경작지 및 기타지역이었다. 강서구의 헤메로비지수는 54.7이었는데, 이는 강서구 지역이 현재까지는 광범위하게 개발되지 않았음을 의미하며, 체계적인 발전을 위해서는 장기보전 및 개발계획이 수립되어야 할 것으로 사료된다.

• 한국측량학회지
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• 제37권1호
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• pp.9-18
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• 2019

전 세계적으로 지구온난화현상이 심화되고 있으며, 특히 우리나라의 경우 급격한 산업 발전 등으로 인해 도시화가 진행되면서 도시열섬현상까지 발생되고 있다. 이렇게 도시의 온도가 상승하게 되면 주거 생활의 쾌적성 및 냉방부하와 같은 문제 등을 야기한다. 본 연구에서는 이러한 문제를 줄이기 위해 지붕 색상에 따른 쿨루프 성능 평가를 진행하였으며, 기존의 평지붕 축소 모형, 손잡이 형태의 열화상 카메라 또는 레이저 온도계를 이용하지 않고, 실제 건물과 UAV에 열적외선 카메라를 장착하여 원격탐사 기법으로 옥상 색상 (흰색, 회색, 초록색, 청색, 갈색, 검은색)에 따른 표면 온도를 취득하였다. 그 결과 흰색을 적용한 표면 온도가 다른 색상보다 11도에서 20도 낮게 나타났으며, 에어컨의 실내 온도와 디지털 온도계의 실내 온도 또한 흰색의 색상이 다른 색상보다 약 1.5도에서 4.4도, 약 1.5도에서 3.5도 낮게 측정되었다. 이를 통해 흰색이 쿨루프 성능이 가장 좋음을 확인할 수 있었으며, UAV와 열적외선 카메라를 통해 기존 다른 연구에서 사용했던 방법보다 신속하고, 편리하게 쿨루프 성능 평가가 가능함을 확인할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권6_1호
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• pp.1349-1365
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• 2020

최근 스마트 시티, 디지털 트윈 등에 실제 3차원 좌표를 취득할 수 있는 이점에 따라 포인트 클라우드를 이용한 모델 생성에 관한 연구가 늘어나고 있으며, 건물 형상 및 텍스처의 수정이 용이한 솔리드 모델에 대한 요구가 늘어나고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 포인트 클라우드 데이터를 기반으로 군집형 솔리드 건물 모델을 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 총 다섯단계로 구성된다. 첫 단계에서는 포인트 클라우드의 평면성 분석을 통해 지면을 제거하였다. 두 번째 단계에서는 지면이 제거된 포인트 클라우드에서 건물 영역을 추출하였다. 세 번째 단계에서는 건물의 세부 구조물 영역을 추출하였다. 네 번째 단계에서는 추출된 영역에 3차원 좌표정보가 부여된 3차원 건물 모델의 형상을 생성하였다. 마지막 단계에서는 건물 모델 형상에 텍스처를 부여하여 3차원 건물 솔리드 모델을 생성하였다. 제안하는 방법의 검증을 위하여 상용 소프트웨어를 이용해 무인항공기 영상으로부터 포인트 클라우드를 추출하여 실험하였다. 그 결과, 포인트 클라우드 내에 존재하는 일정 높이 이상의 모든 건물에 대하여 포인트 클라우드 대비 위치오차 1 m 내외의 3차원 건물 형상을 생성하고, 원본 영상 해상도 대비 2배 이내의 해상도를 갖는 텍스처링이 수행된 3차원 모델이 생성되는 것을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제32권2호
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• pp.105-118
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• 2016

본 연구는 현재 환경부에서 제공하는 토지피복지도 중 세분류 토지피복지도의 분류체계를 개선하기 위한 것이다. 이를 위하여 첫째, 해외 토지피복지도 분류 항목을 중점 검토하였다. 둘째, 기존 세분류 분류체계를 적용하여 구축된 항목 당 면적비율을 분석하였다. 셋째, 실제 세분류 토지피복지도를 사용하는 사용자(전문가 및 일반인)을 대상으로 분류체계 개선에 대하여 설문조사를 수행하였다. 넷째, 최종적으로 기존 41개 분류체계를 33개 항목으로 개선하는 분류체계를 설정하였다. 다섯째, 설정된 토지피복 분류항목을 시범 적용하였으며, 기존 분류체계와 개선안에 따른 토지피복 분류 결과를 비교하였다. 연구대상지는 시가화 지역, 농경지등 다양한 지표특성을 지니고, 지형지물이 비교적 골고루 분포되어 있는 고양시 일산 지역을 대상으로 하였다. 연구에 사용된 기본 영상은 국토지리정보원에서 촬영하고 있는 0.25 m 급 정사항공영상이며, 관련 참조자료는 수치지형도, 정밀 임상도, 지적도, 행정구역도 등을 사용하였다. 개선된 분류체계를 시범지역에 적용한 결과 문화체육 휴양시설이 $1.84km^2$으로 분류되었으며, 이는 기존 분류체계 면적대비 약 2배 이상 증가한 것이다. 기타 교통통신시설 및 교육행정시설 등은 분류되지 않았다. 본 연구결과는 향후 세분류 토지피복지지도 구축과 갱신의 효율성과 실질적인 사용자 수요를 반영하였다는데 의의가 있다.