광산 개발 후 자연환경과 유사한 지형으로의 복원 및 복구에 대한 필요성이 부각되고 있어 사후 관리를 위하여 원 지형과 개발중인 지형에 대한 특성 비교가 필요하며, 효율적인 복원계획을 위한 개발 진행에 따른 지형의 추이 분석이 요구되고 있다. 본 연구는 GIS를 이용하여 년별 광산개발에 따른 지형의 추이 현황을 비교 분석하고자 하였다. 항공사진측량으로 수치화 된 캐드 자료중 년도별로 등고선 자료를 분류하고 각각 불규칙삼각망으로 생성하였다. 수치지형모형인 불규칙삼각망을 통해 종 횡단면을 작성하여 변화량이 많은 지점들을 판별할 수 있었으며, 불규칙삼각망을 래스터로 변환하여 각 셀별 고도 값을 연산함으로써 2000년부터 2002년과 2003년까지 광산개발로 인한 지형변화량을 분석한 결과 $11,094,460m^3$가 절토되고 절토량의 46%인 $5,127,968m^3$이 성토되었다. 또한 채굴에 따른 년도별 절 성토 지역의 표면 변화 양상을 정량적 및 시각적으로 분석할 수 있었다. 따라서 광산개발에 따른 년별 추이 현황 비교는 채광이 완료되는 지역의 경우 성토를 통해 최대한 과거 지형에 근접하도록 설계할 수 있도록 광산 추가개발 및 복원계획에 대한 자료로 사용가능 할 것이다.
본 연구에서는 수치지형모델을 이용한 지형분석기법을 산지개발에 적용하여 산지를 개발할 경우 유발되는 지형변화 모델링 방법의 일례를 제시하였으며, 또한, 산지에 대단위 시설물이 위치할 경우에 수치지형모델을 이용한 지리적으로 참조된 경관변화 모델링 방법의 일례를 제시하여 궁극적으로 자연경관 훼손을 최소화하는 미래지향적인, 환경친화적인 국토개발과 국토이용의 효율성 제고 방안의 일례를 제시하고자 하였다.
보행로봇은 평탄 지형에서나 비평탄 지형에서 이동할 수 있다. 지형에 따라 적절한 알고리즘으로 변화시켜 보행할 수 있다. 지금까지의 시각이 없는 로봇에 적합한 걸음새에 대한 논문들은 각 다리의 착지점을 선택하는 방법에 초점을 맞추고 있다. 그러나 본 논문에서는 스트로크와 주기를 변화시켜 비평탄 지형에서도 안정된 등속도 보행을 하는 알고리즘을 제시한다. 이 적응 알고리즘을 적용하여 로봇이 보행을 한다면, 고 기능의 센서를 이용한 복잡한 제어없이 발바닥에 장착된 힘 센서의 신호만으로도 비평탄 지형에서 안정된 등속도 보행이 가능하다. 본 논문에서는 각 다리에 2 자유도를 갖는 4족 로봇으로 평탄 지형과 비평탄 지형에서 물결 걸음새로 보행하는 실험을 하였다. 보행실험을 통하여 적응 알고리즘이 유용함을 증명하였다.
The common requirements of rough terrain mobile robots are long-term operation and high mobility in rough terrain to perform difficult tasks. In rough terrain, excessive wheel slip could cause an increase in the amount of dissipated energy at the contact point between the wheel and ground or, even more seriously, the robot could lose all mobility and become trapped. This paper proposes a traction control algorithm that can be independently implemented to each wheel without requiring extra sensors and devices compared with standard velocity control methods. The proposed traction algorithm is analogous to the stick-slip friction mechanism. The algorithm estimates the slippage of wheels by angular acceleration change, and controls the increase or decrease state of torque applied to wheels Simulations are performed to validate the algorithm. The proposed traction control algorithm yielded a 65.4% reduction of total slip distance and 70.6% reduction of power consumption compared with the standard velocity control method.
본 연구에서는 위성영상 및 항공영상을 이용하여 여러 가지 정보를 추출하였다. 시간적으로 차이가 있는 Landsat TM (Thematic Mapper) 영상과 항공영상을 이용하여 변화 지역을 검출하였다. 변화지역 검출시 각 연도별로 비교사 알고리듬인 ISODATA를 이용하여 영상 분류를 행한 후, 분류 결과를 이용하여 지형이 변화된 지역을 추출함으로써 지형변화 추출 곁과의 정확도를 높일 수 있었다. 또한 부화소 (sub-pixel) 개념을 도입하여 비접근 지역의 도로망과 경작지역에 대한 피복 분류를 행하였다. 본 연구에서 사용한 알고리듬이 비접근 지역에 대한 지형정보 분석에 유용함을 알 수 있었다.
We have analyzed wind and eddy covariance data collected within roughness sublayer over sloping terrain. The study site is located on non-flat terrain with slopes in both south-north and east-west directions. The surface elevation change is smaller than the height of roughness element such as building and tree. This study examines the directional wind shear for data collected at three levels in the lowest 10 m in the roughness sublayer. The wind direction shear is caused by drag of roughness element and terrain-induced motions at this site. Small directional shear occurs when wind speed at 10 m is strong and wind direction at 10 m is southerly which is the same direction as upslope flow near surface at this site during daytime. Correlation between vertical shear of lateral momentum and lateral momentum flux is smaller over steeply sloped surface compared to mildly sloped surface and lateral momentum flux is not down-gradient over steeply sloped surface. Quadrant analysis shows that the relative contribution of four quadrants to momentum flux depends on both surface slope and wind direction shear.
전 세계적으로 연안침식 문제가 대두됨에 따라 많은 해안선이 지형변화를 겪고 있다. 기후변화 및 해안인구증가로 미루어 볼 때 그 현상은 가속화될 수 있으며, 이에 대응하기 위해 신속하게 지형변화를 모의할 수 있는 유사이송 예측모형 개발의 중요성이 강조된다. 본 연구에서는 GPU (Graphics Processing Unit)를 기반으로 한 유사이송 예측모형을 제안하였으며, GPU 병렬연산을 활용함으로써 기존의 CPU 기반모형 대비 더욱 개선된 속도로 지형변화를 모의할 수 있도록 모형이 개발되었다. 개발된 모형에 대해 수치모형 성능과 GPU 연산효율에 초점을 맞추어 분석을 수행하였다. 모형의 성능검증을 위해 Dam-break 수리실험에 대해 수치모의를 수행하였으며, 모의결과가 관측된 실험데이터와 잘 일치하는 것을 확인하였다. GPU 연산효율은 CPU 기반모형과 수치모의 연산시간을 비교하여 분석하였으며, 개발된 GPU 기반모형이 연산시간의 효율이 상당히 우수한 것으로 확인되었다.
현재 국내 및 국외를 아울러 무인항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)의 관심이 상당히 높아졌다. UAV에는 영상을 촬영하는 카메라가 탑재되어 있어 고고학 조사가 불가능한 지역의 접근에 유리하다. 더구나 항공사진 촬영을 통해 지형을 모델링하여 3차원 공간영상정보를 취득할 수 있어, 조사 대상지역의 지형에 대한 해석을 구체화할 수 있다. 이와 함께 과거 항공사진과의 비교 검토를 통해 지형의 변화모습을 파악한다면 유적의 존재 여부의 파악에도 많은 도움이 될 것이다. 이러한 유적 탐색을 위한 지형모델링은 크게 두 부분으로 나누어 접근할 수 있다. 우선 드론을 이용한 현재 지형의 항공사진을 취득한 후 이를 영상정합하고 후처리 과정을 진행하여 완성하는 방법과 과거 항공사진을 이용한 영상접합과 지형모델링을 완성하는 방법 등이다. 이 과정을 거쳐 완성한 모델링 지형은 여러 분석결과를 도출할 수 있는데, 현재의 지형모델링에서는 DSM과 DTM, 고도분석 등의 지형분석을 실시하여 형질변경 및 미지형의 모습을 대략적으로 파악할 수 있고, 과거 항공사진의 지형모델링에서는 원지형과 저습지 내 매몰미지형의 모습 등을 파악할 수 있다. 이를 실제 조사된 내용과 비교하고 각각의 지형모델링 자료를 중첩하여 살펴보게 되면 구릉지형에서는 형질변경의 모습을, 저습지형에서는 매몰된 미지형의 모습을 볼 수 있어 유적의 존부를 파악하는데 매우 유용하게 사용될 수 있다. 이처럼 항공사진을 이용한 모델링 자료는 고고학현장에서 조사가 불가한 사유지나 광범위한 지역의 지형에 유적의 존재여부를 파악하는데 유용하며, 추후 유적의 보존처리와 관련한 논의에도 적극 이용될 수 있다. 나아가 과거와 현재의 지형자료의 비교를 통해 지적도나 토지활용도 등의 주제도로 제공이 가능하는 등, 다양한 방식으로의 활용 가능성을 생각할 수 있다. 그러나 무엇보다도 고고학 자료의 존재유무 파악을 위한 유적 탐색의 새로운 조사방법론으로 기능할 수 있다.
This study is for analyzing best band in image matching using correlation coefficient of left and right images of stereo image pair, lot red, green, blue band images separated from color aerial photo and gray image converted from the same color aerial photo image. The image matching is applied to construct Digital Elevation Model(DEM) or terrain data. The correlation coefficients and variation by change of pixel patch size are computed from pixel patches of which sizes are $11{\times}11{\sim}101{\times}101$. Consequently, the correlation coefficient in red band image is highest. The lowest is in blue band. Therefore, to construct terrain data using image matching, the red band image is preferable. As the size of pixel patch is growing, the correlation coefficient is increasing. But increasing rate declines from $51{\times}51$ image patch size and above. It is proved that the smaller pixel patch size than $51{\times}51$ is applied to construct terrain data using image matching.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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