디지털 트윈 국토는 한국판 뉴딜 정책의 일환으로 추진 중인 국가 프로젝트이나 이에 대한 표준이나 기술 기준 등은 마련되어 있지 않은 상태이다. 이러한 배경에서 본 연구는 디지털 트윈 국토의 상호 운용성 확보를 위한 공간정보 표준 기반의 참조 모델과 데이터 모델 구축 방안을 제시하는데 목적이 있다. 이를 위해 디지털 트윈에 관한 국제 표준화 동향을 검토하고 주요 시사점을 도출하였다. 그리고 디지털 트윈 국토에 대한 정의, 도메인별 특징을 도출하는 등 디지털 트윈 국토에 대한 개념을 정립하였다. 이러한 개념을 바탕으로 RM-ODP를 이용한 디지털 트윈 국토 참조 모델 구축 방안과 3단계 디지털 트윈 국토 데이터 모델 체계를 제안하였다. 또한 데이터 모델의 효율적 관리를 위한 모델 레지스트리 구축 방안을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 정책 방안은 향후 디지털 트윈 국토 표준 체계 구축의 방향성을 확립하는데 기여할 것으로 판단된다.

본 논문에서는 LX-PPS 상시관측소를 이용하여 건물 옥상에 설치된 GNSS 상시관측소에 대한 정밀측위 활용 가능성을 분석하였다. 이를 위해 LX-PPS 상시관측소와 가장 인접한 지역에 위치한 국토지리정보원 상시관측소를 선정하였으며, GIPSY를 이용하여 고정밀 처리하여 좌표변동 경향을 상호 비교, 분석하였다. 그 결과 양 기관의 정밀좌표 시계열 모두 한반도 지각변동 속도와 일치하는 수평, 수직 변동경향이 나타났으며, 서로 그 크기와 방향도 매우 유사하게 나타났다. 또한 좌표시계열에서 속도를 제거한 후 두 기관의 상시관측소에서 유사한 크기의 계절신호가 관측되었으며, 이 신호는 서로 다른 지역에 위치한 상시관측소에 비해 2km 이내의 동일 지역에 매우 인접하게 설치된 상시관측소에서 진폭과 위상 모두 매우 비슷하게 나타났다. 계절신호 제거 후 국토지리정보원 좌표를 기준으로 LX-PPS 상시관측소의 좌표 오차를 산출했을 때 RMS와 표준편차는 모두 남북 1mm, 동서 2mm, 수직 5mm로 나타났다. 이와 같이 LX-PPS 상시관측소는 건물 옥상에 설치되어 있음에도 불구하고 지표면에 설치된 국토지리정보원의 상시관측소와 동일한 수준의 높은 측위 성과 달성이 가능하다는 것을 확인할 수 있었다.

최근 자율주행에서 도로, 차로, 교차로, 도로 표지, 도로 시설물 등을 효과적으로 표현하기 위한 표준화된 정밀도로지도의 데이터 모델링과 더불어 실질적인 적용을 위한 관심이 크게 증가하고 있다. 현재 ISO 22726-1, ISO 14296, HERE HD Live map, NDS open lane model, OpenDRIVE, NGII HD map 등의 다양한 국제 표준 또는 산업계 표준 모델들이 활용되고 있으나, 이들 간의 모델링 방식에서 큰 차이가 존재하여 다양한 표준의 정밀도로지도를 융합하여 활용하는데 많은 어려움이 존재한다. 이에 본 연구에서는 자율주행에서 다양한 정밀도로지도 표준 모델들의 효율적인 융합 활용을 지원하기 위하여 정밀도로지도 모델 간의 변환 방안을 제안하고자 한다. 구체적으로, 국내에서 접근이 용이한 국토지리정보원 정밀도로지도 모델과 산업계에서 활발히 이용되고 있는 OpenDRIVE 모델 간의 변환 방안을 제안하고자 한다. 제안된 방안은 NGII HD map의 각 레이어와 OpenDRIVE의 객체 간 단순 변환을 수행하는 방안, OpenDRIVE에 신규 객체를 생성하는 방안, 그리고 선형 변환 및 데이터 융합을 이용하여 NGII HD map 데이터를 OpenDRIVE 객체로 변환하는 방안으로 구성된다. 끝으로 NGII HD map에서 OpenDRIVE로 변환된 결과 데이터에 대하여 Carla 시뮬레이터를 이용한 가시화를 통하여 검증을 수행하였다. 이러한 NGII HD map 모델의 변환 방안은 향후 자율주행에서 NGII HD map의 활용도를 높이는데 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

국내·외적으로 수행되고 있는 다양한 C-ITS 관련 도로 인프라 구축 사업들은 다양한 센서 기술들을 융합적으로 활용하고 있으며, 도로 인프라의 효율성과 신뢰성을 높이기 위해 센서 관련 기술 향상에 많은 노력을 하고 있다. 최근에는 인공지능 기술의 발전으로 영상정보를 수집하는 CCTV의 역할은 더욱 중요해지고 있다. CCTV는 현재 도로 상태 및 상황, 보안 등의 이유로 많은 양이 구축되어 운영되고 있으나, 단순한 영상 모니터링에 주로 활용되고 있어 자율주행 측면에서 센서들에 비해 활용도가 부족한 실정이다. 본 연구에서는 기구축된 CCTV영상에서 이동체(차량·사람 등)들을 식별·추적하고, 이들의 정보를 다양한 환경에서 활용할 수 있도록 분석·제공하는 방안을 제안한다. 이를 위해 Yolov4와 Deep sort 알고리즘을 활용한 이동체 식별·추적과 Kafka 기반의 실시간 다중 사용자 지원 서버 구축, 영상과 공간 좌표계 간의 변환 행렬 정의, 그리고 정밀도로지도, 항공맵 등을 활용한 맵기반 이동체 시각화를 진행하였으며, 유용성을 확인하기 위한 위치 정합도 평가를 수행하였다. 제안된 방안을 통해 CCTV가 단순한 모니터링 역할을 넘어 도로 인프라 측면에서 도로 상황을 실시간으로 분석하여 관련 정보를 제공할 수 있는 중요한 센서로써의 역할을 할 수 있음을 확인하였다.

최근 스마트시티, 디지털 트윈, 자율주행, 스마트 건설 등의 분야가 발전하면서 각 분야에서 생산되는 다양한 데이터를 서로 연결하기 위한 매개체로서 공간정보의 가치가 매우 중요해지고 있다. 특히 데이터의 최신성을 위해 공간정보의 신속한 구축과 갱신이 필요하다. 본 연구에서는 정밀한 위치정확도가 이미 검증된 기구축 공간데이터를 이용하여 지상기준점 없이 제작된 영상기반 3차원 건물모델의 위치를 정합시킬 수 있는 소프트웨어 프로토타입을 개발하였다. 이 소프트웨어를 실험대상지역에 적용한 결과, 지상기준점 없이 제작된 3차원 건물모델과 기구축 공간데이터가 높은 위치 정합률을 보여 최신의 3차원 공간데이터를 필요로 하는 분야에 적용될 수 있음을 확인하였다.

본 연구는 지적측량 단계 중 가장 중요하지만, 객관적이지 못하고 주관에 의해 측량자의 오판이나 실수가 발생할 수 있는 개연성이 큰 지적측량 성과결정 단계에서 드론사진측량을 기반으로 지적측량성과 결정의 적용성을 평가하였다. 드론사진측량 결과물에서 경계점 추출의 정확도를 판단하기 위한 실험에서는 2D와 3D영상에서 추출한 22개 필지의 자표면적과 지상측량 좌표면적을 비교하여 그 차이가 2D영상은 RMSE가 1.44m², 3D영상은 0.32m²로 정량화할 수 있었다. 또한, 정사영상을 기반으로 지적측량 성과결정을 평가하기 위한 실험에서는 자료조사를 통한 기존 측량성과 결정량과 비교하여 RMSE가 N방향으로 0.346m, E방향으로 0.296m로 나타났다. 이러한 실험결과로 미루어 볼 때 도해지역에서 정사영상기반의 성과 결정시 약 0.3m 내외의 정확도로 현지 측량없이 성과결정이 이루질 수 있으며, 이는 자료조사 및 지상측량과 더불어 정사영상이 활용된다면, 지적측량성과 결정 과정을 더 객관화하여 개인오차를 줄일 수 있다고 판단된다.

본 연구는 도로의 실시간 교통정보를 이용하여 법정허용속도로 이동하는 시간과 실제속도로 이동하는 시간의 비율인 지연계수를 산정하였다. 연구의 대상지는 우리나라의 수도인 서울을 대상으로 하였다. 도로망의 실제 이용 속도는 대부분 최대속도보다 낮은 속도로 이용되는 것으로 조사되었으며, 이용 속도가 가장 낮은 시간은 출퇴근 시간대로 조사되었다. 조사된 출퇴근 시간대의 이용속도를 기반으로 접근성 분석을 수행한 결과 평균 37.94분이 소요되는 것으로 분석되었으며, 법정허용 속도에서는 15.70분으로 분석되어 약 2.4배 가량 과소평가되고 있는 것으로 나타났다. 이를 법정허용속도에 의한 접근성과 실제 이용속도 접근성 비율을 지연계수라 정의하고 분석을 수행한 결과 서울시의 지연계수는 2.44로 분석되었다. 행정구역별로 지연계수를 분석한 결과 한강을 중심으로 북쪽이 높고 남쪽이 상대적으로 낮은 지연계수를 보이는 것으로 분석되었다. 이를 도로밀도에 따른 통행량으로 비교한 결과 도로밀도에 따른 통행량이 증가할수록 지연계수가 감소하는 것으로 나타났다. 이는 통행량이 많다고 하여 반드시 이동시간이 증가하지 않는 것으로 볼 수 있으며, 이동시간의 증가를 유발하는 인자를 파악하기 위해서 향후에는 도로체계의 형상, 도로 폭, 신호체계 등 고도화된 정보를 기반으로 파악해야 할 것으로 보여진다.

최근, 2019년 4월 15일에 있었던 노트르담 대성당 화재로 문화재 복원 및 재현에 대해 2008년 숭례문 화재사건 이후 관심이 다시 한 번 집중되고 있다. 특히, 기존에 활용되던 LiDAR 및 광파기 측량 등을 활용한 문화재 실측을 다양한 3차원 재현 기술을 활용하여 복원 및 재현하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 운주사의 와형석조여래불을 대상으로 최근 4차 산업혁명 시대에서 핵심기술로 자리매김한 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)의 무인항공영상와 기존에 사진측량에 활용되던 근접영상(CRP) 및 지상 LiDAR 스캐닝을 활용하여 데이터를 획득하고, 이들을 3가지 융합모델로 SfM기반의 3차원 재현을 실시, 모델의 재현도 및 정확도를 비교·분석하였다. 아울러, 3가지의 모델 중 가장 우수한 융합모델을 활용하여 11세기 초 고려시대의 불교 천문학적 고증이 녹아있는 와형석조여래불을 실세계 좌표기반으로 북극성과의 연관성을 확인한다. 본 연구를 통해 문화재의 단순한 외형적인 3차원 재현뿐 아니라 문화재에 담긴 역사적 고증을 확인함으로써 문화재의 종류 및 형태에 따라 고증까지 함께 재현하는 방안을 모색하였다.

최근 초경량무인비행장치(UAV)의 활용과 영상처리 기술 발달로 인해 정사영상과 수치모형 등을 활용한 응용 분야가 다양해지고 있다. 특히 토지측량분야에서도 이러한 결과물을 활용하여 위험지역분석과 같은 공간정보 활용이 활발해지고 있다. 본 연구에서는 UAV 고해상도 영상을 활용하여 고저차가 심한 경사지에서 정사영상의 위치정확도와 수치표면모델의 수직위치 정확도를 분석하고자 하였다. 연구 결과 대상지역 전역에 고르게 분포한 지상기준점(GCP)인 경우 2차원 정사영상에서 평면위치 오차는 크지 않았다. DSM의 수직위치의 경우 GCP의 선점위치를 점 간 고도차를 약 10m, 20m, 30m, 40m로 구분하여 전체를 포괄하는 각 8점의 GCP와 검사점을 대상으로 분석한 결과 비행코스별 고르게 분포되고 GCP 점 간 높이차가 30m일 경우(RMSEZ=0.07m) 가장 높은 정확도를 보였다. 본 연구지역과 유사한 대상지역을 UAV를 활용하여 수치모형을 제작할 경우 GCP 위치선정과 수직위치 정확도 향상에 도움이 될 수 있기를 기대한다.