본 논문은 차세대 수치지도 구축을 위해 지형정보 처리를 위한 미들웨어의 구현에 대한 논문이다. 구현되는 미들웨어는 분산된 이기종 공간데이터베이스를 기반으로 하여 이들간의 분산 트랜잭션 처리, 비 표준화 상태의 공간데이터의 처리, 글로벌 스키마 관리, UFID를 기반으로한 객체 관리와 분산된 대용량 데이터를 처리할 수 있는 기능을 가지고 있다. 또한, 사용자의 필요한 로직을 구현을 할 수 있도록 Corba와 RMI를 활용한 분산 인터페이스를 제공하여, 사용자 프로시져의 생성, 유지 및 호출을 할 수 있는 기능을 가지고 있다. 본 논문에서는 이기종 공간 데이터 저장소를 이용한 대용량 수치지도 관리에 적합한 분산 객체형 데이터베이스 미들웨어 구현에 대해 설명한다.
서울시는 95년도에 수립된 GIS 구축 기본계획에 따라 각종 수치지형도를 포함한 기본적인 GIS 데이터의 제작과 함께 다양한 응용 시스템의 구축사업을 수행해오고 있다. 그러나 최근 서울시 업무환경의 변화와 정보화 근로사업의 우선 추진으로 사업추진 일정의 변화를 가져오고 있고 대단위 정보시스템의 통합을 통한 정보의 공동 이용 및 업무에의 활용성 증대와 시민편의 지향적 정보서비스 추구를 주요한 내용으로 삼고 있는 서울시 정보화 기본방향이 정립됨에 따라 GIS기본방향의 재정립이 요구되고 있다. 본 연구에서는 최신의 GIS의 기술에 바탕을 둔 종합적인 도시정보시스템(UIS) 구현을 위해 새로운 각도의 서울시 지리정보시스템 구축 기본방향과 접근방법에 대해 논의하고 이에 따른 최적의 시스템구조를 제안하고자 한다.
Meta에서 신속한 영상 분할 기능을 제공하는 대규모 컴퓨터 비전 생성 모델을 발표한 이후, 여러 활용 분야에서 이를 적용하려는 연구가 이루어지고 있다. 이 연구에서는 위성 영상 자료에 Segment Anything Model (SAM)을 사용할 수 있는 QGIS 플러그인 Geo-SAM을 사용하여 수체 객체 탐지와 추출에 대한 SAM의 적용성을 조사해 보고자 하였다. 실험 대상 자료는 국토위성(Compact Advanced Satellite 500, CAS500-1) 영상을 사용하였다. 이 자료를 가지고 SAM을 적용하여 얻은 결과는 같은 입력 영상으로부터 수작업으로 제작한 수체 객체 자료, Open Street Map (OSM)의 수체 자료, 국토지리정보원의 수계 수치지도와 비교하였다. SAM 처리 결과와 비교 대상 자료를 이용하여 추출된 모든 객체를 대상으로 계산한 경계사각형의 교집합/합집합의 평균값을 나타내는 mean Intersection over Union (mIoU)은 각각 0.7490, 0.5905, 0.4921로 나타났고, 각 자료에서 공통으로 나타나거나 추출된 객체에 대해 계산한 결과는 차례대로 0.9189, 0.8779, 0.7715로 나타났다. SAM을 적용한 결과와 다른 비교 자료와의 공간적 일치도를 분석한 결과, SAM에서는 한 개의 수체 객체를 여러 개의 분할 요소로 나타내므로 수체 객체 분류를 지원하는 의미 있는 결과를 보이고 있음을 알 수 있다.
본 연구는 땅밀림과 같이 예측할 수 없는 재해가 발생했을 때 신속 합리 효과적인 복구계획 수립에 기초자료를 제공하고자 수치지형도와 항공 LiDAR 자료를 이용하여 땅밀림 발생지역에서 변위 특성을 분석하였다. 이를 위해 본 연구에서는 항공 LiDAR 자료를 통하여 땅밀림 발생지점을 탐지하고 지형변화와 발생규모를 정량적으로 분석하였다. 그 결과 본 연구대상지는 국내 땅밀림 발생의 일반적 형태인 말굽형태로 나타났고, 붕괴방향은 북쪽이었다. 땅밀림 발생의 전체 면적은 약 2.5ha, 활락애는 길이 약 327.3m, 평균 폭 19.3m, 평균 깊이 8.6m로 분석되었다. 땅밀림이 대규모로 발생한 것은 아니지만, 도로가 위치한 인접사면에서 발생하여 옹벽 도로가 파손되는 등 큰 피해가 발생하였다. 땅밀림 발생지의 현장조사는 접근성, 안전성 등의 문제로 제한사항이 있지만 항공 LiDAR를 통하여 정확한 분석이 가능한 장점이 있었다. 그러나 항공 LiDAR는 비용이 많이 드는 단점이 있기 때문에 신속 지속 장기적인 모니터링에는 무인기에 LiDAR를 탑재하는 기술을 개발하여 이를 활용하는 것이 효율적이다. 이러한 땅밀림 발생지에서는 땅밀림의 이동방향, 규모 변화와 같은 정보를 지속적으로 획득해서 복구계획 수립 및 피해를 예방하는데 있어 활용해야한다.
Segmentation and organization of the LiDAR (Light Detection and Ranging) data of the Earth's surface are difficult tasks because the captured LiDAR data are composed of irregularly distributed point clouds with lack of semantic information. The reason for this difficulty in processing LiDAR data is that the data provide huge amount of the spatial coordinates without topological and/or relational information among the points. This study introduces LiDAR data segmentation technique by utilizing histograms of the LiDAR height image data and analyzing roof shape for 3D reconstruction and visualization of the buildings. One of the advantages in utilizing LiDAR height image data is no registration required because the LiDAR data are geo-referenced and ortho-projected data. In consequence, measurements on the image provide absolute reference coordinates. The LiDAR image allows measurement of the initial building boundaries to estimate locations of the side walls and to form the planar surfaces which represent approximate building footprints. LiDAR points close to each side wall were grouped together then the least-square planar surface fitting with the segmented point clouds was performed to determine precise location of each wall of an building. Finally, roof shape analysis was performed by accumulated slopes along the profiles of the roof top. However, simulated LiDAR data were used for analyzing roof shape because buildings with various shapes of the roof do not exist in the test area. The proposed approach has been tested on the heavily built-up urban residential area. 3D digital vector map produced by digitizing complied aerial photographs was used to evaluate accuracy of the results. Experimental results show efficiency of the proposed methodology for 3D building reconstruction and large scale digital mapping especially for the urban area.
갯벌의 보존과 복원 및 안전사고 예방을 위해서, 갯골의 정확한 위치와 형상을 포함하는 갯벌 지형정보 구축이 필요하다. 현장 측량이 어려운 갯벌 지역에 대해, 항공 라이다 측량은 넓은 지역에 대한 정확한 위치정보 데이터의 취득이 가능하며, UAV (Unmanned Aerial Vehicle) 측량은 상대적으로 공간해상력이 우수한 데이터를 경제적으로 제공할 수 있다. 본 연구에서는 효과적인 갯벌 지형정보 구축을 위하여 항공 라이다와 UAV 포인트 클라우드 간의 데이터 통합을 수행하고, 갯골의 세부 지형을 갱신하는 방법을 제안하였다. 이를 위해 ICP (Iterative Closest Point) 알고리즘을 활용하여 두 이종 데이터를 자동 정합하고, 지면 필터링 기법인 CSF (Cloth Simulation Filtering)를 활용하여 갯골을 추출한 후, 갯골 영역에 대한 고점밀도 UAV 데이터와 평평한 지면에 대한 항공 라이다 데이터를 통합하였다. 통합된 데이터로부터 DEM (Digital Elevation Model) 및 갯골의 영역과 깊이 정보를 생성하여 대축척 갯벌 지도 제작을 위한 고해상도 지형정보를 구축하였다. 연구결과, 제안한 방법을 통해 GCP (Ground Control Point) 없이 UAV 데이터를 기하보정하고, 갯골의 세부 지형정보를 포함하면서 데이터 용량은 상대적으로 작은 통합 데이터를 생성할 수 있었다.
우리나라 농산촌 환경의 가장 큰 특징 중 하나는 지형이 복잡하여 좁은 지역 내에서도 기상/기후 분포변이가 크다는 점이다. 이를 효과적으로 모의하기 위하여 '소기후 모형'이 개발되었고 현재까지 지속적으로 개선 연구가 진행되고 있다. 소기후 모형은 우리나라 전역에 대해 농장필지 단위까지 공간적으로 정밀한 농업기상/기후 정보를 표현할 수 있는 모형으로 기후요소별로 독자적으로 개발되었다. 소기후모형을 이용하여 2000년대에는 국지규모의 현재평년 및 미래 시나리오 기반 기후정보를 산출하였다. 평년 전자기후도는 과거 30년 기간의 월별 최저기온, 최고기온, 강수량, 일사량을 30 m 격자해상도로 상세화 한 분포도이며, 이 전자기후도를 기반으로 미래 기후변화 시나리오를 고해상도로 상세화하여 제작하였다. 이 들 전자기후도는 농업분야 기후변화 영향평가에 다양한 형태로 재가공 되어 이용되었다. 2010년대에는 농장맞춤형 기상 실황 및 예보자료를 국지규모로 생성하고 있다. 소기후 모형은 지속적인 개선 과정을 통해 일별 관측기상자료를 기반으로 실황정보를 상세화하는 기술로 발전하고 있으며, 기상청 동네예보 및 중기예보를 30 m 격자해상도로 상세 모의하여 농업분야 종사자에게 예측 정보를 실시간 제공할 수 있는 '농업기상 재해 조기경보 서비스' 기반의 핵심기술로 인정 받고 있다. 현재 상세 기상 실황 및 예보정보로는 일 최저 및 최고기온과 강수량, 일사량, 일조시간 등이 산출되고 있으며, 과거-현재-미래의 농장규모 기상정보를 토대로 각종 농작물의 생육정보와 기상재해 예측정보를 생산하고 있다.
본 연구의 목적은 학생들로 하여금 실제 야외지질조사를 효과적으로 수행하기 위한 교육 자료를 개발하는 것이다. 이를 위하여 시대를 달리하는 다양한 암석과 지질구조를 가지고 있고 지리적으로 접근하기 편리한 음성분지의 남동부 두타산 일대를 대상으로 선정하였다. 음성분지의 야외지질 실습코스에는 13개의 관찰지점이 있으며 실제 현장에서 각 관찰 지점별로 학생들이 활동할 수 있도록 야외학습자료를 제시하였다. 이를 위해 일반 지형도나 수치 지형도를 이용하여 스스로 노선지질도를 작성하도록 하였으며 큰 구조나 서로 다른 암상과의 관계를 광역적으로 알 수 있도록 항공사진을 첨가하였다. 또한 각 관찰 지점마다 노두 및 편광 현미경 사진을 제시하여 야외학습에서 경험할 수 있는 환경으로 설계하여 실제로 야외에서 겪게 되는 갈등 요인을 최소화 할 수 있도록 하였다. 이렇게 구현된 야외지질조사자료는 충북대학교 사범대학 지구과학 수강자를 대상으로 학생들의 태도를 조사하였으며, 그 결과 정의적 측면에서 학생들이 야외학습을 수행하는데 도움이 된다는 긍정적인 변화를 보였으며, 특히 지구과학에 관한 구체적인 개념 형성에 많은 도움이 되는 것으로 분석되었다.
최근 디지털 항공영상은 우수한 촬영기하와 높은 공간 및 방사해상도로 인하여 대축척 지도제작에 보편적으로 활용되고 있다. 하지만 제작된 결과물에 대한 높은 정밀도와 신뢰도의 확보를 위해서는 촬영된 영상의 품질검증 작업이 선행되어야 한다. 국외에서는 영구적인 항공카메라 검정용 테스트베드를 구축하여 영상취득 시스템을 검증하는 실험적 연구가 활발히 진행되고 있다. 반면 국내에서는 아직 관련 분야에 관한 연구와 실험이 미흡하여 영상의 품질검증을 위한 실용적인 방안의 제시가 절실한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 휴대용 Siemens star 타겟을 이용하여 시각적인 방법으로 손쉽게 영상의 공간해상도를 측정하는 방법을 제시하고자 하였다. 본 연구에 이용된 영상은 면형 방식의 DMC, UltraCamXp와 선형방식의 ADS80 등 세 종류의 카메라로 취득하였다. 촬영된 영상에서 Siemens star 타겟을 추출하여 시각적인 방법으로 영상의 해상도를 이론적인 GSD(Ground Sample Distance)와 비교하였다. 아울러 Siemens star 타겟이 촬영된 영상의 위치와 비행방향 및 비행직각 방향에 따라 공간해상도의 변화를 비교 분석하였다. 본 연구의 결과, 카메라별 촬영된 영상의 이론적 GSD는 약 6~9cm인 반면, 시각적 해상도는 이론적인 GSD에 비하여 약 1.2~1.3배 정도 크게 측정됨을 알 수 있었다.
불투수율은 물, 공기, 자연 생태계 등 전체 환경을 악화시키는 요인이 되기 때문에 도시지역의 총체적인 환경 질을 대표하는 지표로서 활용되고 있다. 본 연구는 Google Earth와 수치지도를 이용하여 대학 캠퍼스 불투수율을 정략적으로 비교 평가하는 방안을 제안한다. 경북대학교와 홍콩대학교 사례연구지역으로 선정되었으며 61cm의 공간해상도를 지닌 퀵버드 영상은 수치지도에서 추출한 레이어와 결합되어 도로, 건물, 주차장 등 세부적인 불투수면의 유형을 추출하였다. 경북대학교 캠퍼스는 도로와 주차장의 숲으로 뒤덮여 있는 것이 확인되었으며 반면에 홍콩대학교는 수목비율이 31%로 경북대보다 2배 정도 높은 것으로 평가되었다. Google Earth를 이용한 불투수면 감시기법은 동일한 데이터와 일관된 작업과정을 적용할 수 있어 다수의 조사자에 의한 주관적 판단과 대상 지역의 차이에 따른 불규칙적인 기준 적용의 문제점을 보완할 수 있는 현실적인 대안이 될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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