라이다 자료는 건물에 대한 3차원 정보를 제공하고 있는 자료원으로서 도시계획을 위한 3차원 모형화와 건물의 가시권 분석과 같은 다양한 모형화에 이용되고 있다. 본 연구에서는 라이다 자료만을 이용하여 영상처리기법과 점자료처리기법에 기반하여 사용자의 개입을 최소화하면서 자동으로 건물을 추출할 수 있는 기법을 제안하였다. 입력된 라이다 자료를 이용하여 건물영역과 비건물영역을 분리하기 위하여 먼저 영상처리기법을 적용하였다. 또한 건물영역은 높이값에 대한 통계분석을 통해서 건물의 주옥상면과 남아있는 부분으로 구분하여 자료처리를 수행하였다. 아파트형, 계단형, 복합형 등의 다양한 유형의 건물이 존재하는 연구대상지역의 실험을 통해서 본 연구에서 제안한 자료처리기법을 적용하여 약 90%의 건물을 자동으로 추출할 수 있었다.
최근 테러의 대상 범위는 보다 광범위해 지고 있으며, 국내의 테러발생위험이 지속적으로 증가하고 있는 가운데 테러의 형태는 국가의 중요시설과 같은 경성표적(Hard Target)에서 초고층건물과 같은 다중이용시설의 연성표적(Soft Target)으로 변화하고 있다. 따라서 본 논문에서는 Fema 455 - Rapid Visual Screening을 통해 국내의 초고층건물과 고층건물의 테러위험도 평가결과를 국내의 저층건물의 테러위험도 평가결과와 비교하여 초고층건물의 테러위험도를 분석하였다. 그 결과 초고층건물 및 고층건물은 저층건물에 비해 Consequences, Vulnerability Rating보다 Threat Rating항목이 상대적으로 높았으며, 이는 초고층건물의 거주인원 및 국가적 또는 지역적인 상징성 및 가시성 부분에서 테러위험도가 높은 것이 주요 원인으로 분석되었다.
기후 위기에 대한 대응으로 현재 많은 국가에서 2050년 탄소중립을 목표로 하고 있으며, 우리나라도 2050년까지 탄소중립을 선언하고 다양한 부문의 배출 절감 계획을 내세웠다. 현재 건물 부문에서는 2050년의 목표배출량을 6.2 백만톤 CO2eq으로 설정하고 관련 정책적 수단을 검토 중이지만 달성 방안 등에 대해서는 구체적으로 제시하지 못하고 있다. 본 연구에서는 국내 건물 부문의 이산화탄소의 배출량 산정 모델을 개발하여, 2050년까지 이산화탄소 배출 저감 시나리오를 시뮬레이션하였다. 이를 토대로 국내의 건물 부문 탄소중립 가능성을 검토한 통합 시나리오를 제시하고, 향후 정책 및 기술 개발의 방향성을 제시한다. 탄소배출량 산정모델은 연면적 예측 및 사용 에너지의 원단위 환산, 탄소배출계수 등을 고려해 개발하였고, 이를 활용하여 4가지 탄소배출 시나리오를 분석하였다. 먼저 현재 정책 기반 탄소 배출 시나리오는 탄소중립에 이르지 못하여 더 강화된 시나리오의 필요성을 보여준다. 신규 건물을 대상으로 한 제로 에너지화 제도 기반 시나리오는 전체 탄소배출량에 큰 기여를 하지 못하며, 기존 건물 대상의 그린 리모델링 제도 기반 시나리오에서는 10년 이상 건물에 50% 이상의 높은 에너지 효율 개선을 시행해야 한다는 결과를 도출하였다. 또한 전기화 시나리오에서는 화석연료와 전력의 탄소배출계수를 비교하여 적절한 에너지 전환 시점을 계산하였다. 그 결과, 건물 부문에서 2050년까지 탄소배출량 감축 목표 달성을 위해 신축 건물의 에너지 자립율 100%, 에너지 전환 계획과 연동한 건물의 전기화, 그리고 그린리모델링을 통한 효율 개선 기준을 47% 이상 달성하는 조건을 만족해야 한다는 결과를 얻었다. 이 연구는 도전적인 온실가스 감축 마련의 필요성을 제시하였으며, 탄소중립 가능성을 제시하여 실질적인 감축정책에 기여할 것으로 기대한다.
본 논문에서는 고해상도 컬러 입체영상을 활용하여 도심지역의 3차원 건물정보를 효율적으로 복원하기 위한 일련의 처리방법을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안된 방법은 BDT 기법을 활용한 건물 추출, Hausdorff 거리와 컬러인덱싱 기법을 활용한 영상정합, 마지막으로 사진측량기법을 활용한 건물복원 등의 3단계의 처리과정을 포함하고 있다. 제안된 알고리즘의 실험은 고해상도 위성영상의 대표격인 IKONOS 컬러 입체영상을 대상으로 수행되었으며, 실험을 통해 건물추출에 있어서 영상의 배경부분과 건물부분의 밝기값의 분산을 증가시키는 BDT 기법이 건물추출에 우수함을 확인할 수 있었다. 또한, 2가지 건물인식기법을 활용한 영상정합 과정에 있어서도 컬러정보와 경계정보를 모두 사용할 경우 대부분의 추출건물들을 자동인식하고 이를 초기위치로 원활한 영상정합이 수행될 수 있음을 확인하였다. 최종적으로 실험지역에 대한 3차원 건물정보는 전방 다항식비례모형을 통해 획득되었으며 기준자료와의 비교를 통해 정확도 분석을 수행하였다.
본 연구에서는 단일 고해상도 영상으로부터 그림자와 건물 연직선을 이용한 3차원 건물 정보 추출 알고리즘을 확장하여 메타정보가 없는 단일 고해상도 영상에서도 3차원 건물 정보 추출 생성 방법을 제안하고, 이를 통해서 3차원 건물 모델 생성 가능성에 대해서 연구하였다. 제안된 방법은 메타정보가 없는 영상에서 기준 건물을 선택하고, 기준 건물에 높이를 부여하여 이로부터 센서와 태양의 고도각 및 방위각을 추정한다. 스테레오 IKONOS 위성영상에서 추출한 건물의 높이를 실제 높이라고 가정했을 때, 제안된 방법으로 메타정보를 이용하지 않고 IKONOS 영상으로부터 추출한 20개의 건물 높이 RMS 오차는 3m 미만이었으며, 5개의 건물 수평 위치를 1:1000 수치지형도의 건물 수평 위치와 비교한 결과, RMS 오차가 3m 미만이었다. 또한 제안된 방법을 구글어스로부터 추출한 영상에 적용한 결과, 17개 건물 높이의 RMS 오차가 3m 미만이었다. 제안된 방법으로 생성한 3차원 건물 모델을 육안으로 비교한 결과, 메타정보를 이용하여 생성한 3차원 건물 모델과 유사한 높이 패턴을 보여주었다. 이를 통해서 제안된 방법으로 메타정보가 없는 고해상도 영상에서 3차원 건물 모델이 추출될 수 있다고 판단하였다.
수도의 생육시기별로 건물의 부위별 배분을 추적하고 이의 예측가능성을 검토하고자 통일계의 삼강벼와 일반계인 상풍벼를 1987년 5월 11일부터 10일 간격으로 4회 포장에 이앙재배하여 부위별 건물중을 조사 분석한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 수도의 부위별 건물중은 이앙기가 늦어질수록 저하하였는데 특히 6월 1일 이후의 이앙에서 그 정도가 심하였다. 품종별로는 상풍벼 보다는 삼강벼의 총건물중 및 부위별 건물중이 더 컸다. 2. 간과 엽소의 건물배분율은 6월 11일 이전의 이앙에서는 이앙후 70일 전후 그리고 6월 21일 이후의 이앙에서는 이앙후 60일 전후까지 계속하여 증가하다가 출수후에 저하하였으며, 엽신의 건물 배분율은 이앙후 계속하여 저하하였다. 3. 간과 엽소의 최대 건물배분율은 폿트와 포장에서 모두 이앙기와 품종에 관계없이 60-70%의 범위였으나, 수확기의 건물배분율은 폿트에서 37-43% 그리고 포장에서는 27-33%로 낮아졌으며, 엽신의 수확기 건물배분율은 11-17%의 범위였다. 4. 이삭의 건물배분율은 출수후부터 급격히 증가하기 시작하여 폿트에서는 42-49% 그리고 포장에서는 52-62%에 달하여 생육환경에 따른 건물배분율의 차이가 있는 것으로 나타났다. 5. 품종별로 이앙기에 관계없이 이앙후의 일수에 따른 부위별 건물배분율의 추정을 위한 회귀식은 시험별로는 결정계수가 71-95%로서 만족한 정도였으나 한 시험에서 얻은 추정식으로 다른 시험의 건물배분율을 추정하기에는 부적합하였다.
화재로 인한 인명 및 재산상의 손실을 예방하고 신속한 재해복구와 인명피해에 대한 적정한 보상을 하게 함으로써 국민생활의 안정에 기여하게 함을 목적으로 1973년 2월 6일 법률 제 2482호로 공포된 "화재로 인한 재해보상과 보험가입에 관한 법률"에 의거 서울특별시, 5개직할시 및 전주시에 소재한 특수건물(4층 이상건물, 국유건물, 교육시설, 백화점, 시장, 의료시설, 흥행장, 숙박업소, 송장, 송동주택 등) 소유자는 "신체손해배생 특약부 화재보험" 에 의무적으로 가입토록 되어있다. 이밖에도 국가저액적으로 또는 국민 복지증진을 위하여 많은 종류의 의무보험을 실시하고 있으며, 특히 위 법률과 유사한 사례로 국내에는 "항공운송 사업진흥법" (제7조), "산림법" (제113조)에 보험가입에 대한 의무규정이 있다. 일본 동경해상화재보험(주)에서 발간한 "손해보험과 시장"과 영국에서 발간한 "Handbook of risk management"에 의하면 거의 대부분의 국가에서 책임보험등 의무보험제도를 실시하고있으며, 특히 스위스, 서독, 벨기에, 아이슬란드, 브라질에서는 특수건물 화재보험과 유사하게 건물에 대한 의무보험제도를 실시하고 있는데 이들 국가중 스위스에서는 이미 180여년전부터 26개 주 중 19개 주에서 모든 건물에 대하여 화재보험 가입을 의무화하고 있으며, 그 수용동산까지도 화재보험에 부부토록 강제화되어 있는 주도 있다. 한편 서독에서도 오래전부터 건물의 화재보험 가입을 의무화하고 있는 주가 많으며, 의무화를 실히하고 있지 않은 주도 보험가입은 임의적이나 가입시에는 반드시 주가 지정한 공영건물보험기관에 가입토록 하는 독접형태로 운영되고 있다. 따라서 외국의 의무보험 실태를 보다 구체적으로 파악해 보기 위하여 스위스 바젤주(Basel- Stadt- Kantons)의 건물보험법을 소개하고자 한다.
고해상도 위성영상의 분류 기술은 최근 가장 활발히 연구되고 있는 분야 중 하나로 텍스쳐(texture), NDVI, PCA 영상 등 다양한 전처리 정보들을 추출하고 이를 멀티스펙트럴 밴드와 조합하여 분류 정확도를 높이는 기술을 개발하는 연구들이 주를 이루고 있다. 고해상도 위성영상에서 건물의 그림자와 옆벽면의 폐색 지역은 개체 추출 및 분류를 방해하는 주된 요인이 되며, 다양한 형태와 분광특성을 갖는 개개의 건물은 자동 분류 과정을 통해 제대로 식별되지 않는다는 한계를 갖는다. 이에 본 연구에서는 KOMPSAT-2 단영상으로부터 효율적으로 건물 정보 및 토지피복을 분류하기 위하여, 추출된 건물 정보를 바탕으로 건물의 그림자와 폐색지역을 보정한 후 비건물 지역에 대한 분류를 수행하여 분류 정확도를 높이고자 하였다. 우선 삼각벡터구조 기반의 반자동 인터페이스를 이용하여 건물의 3차원 모델 및 그림자 영역을 추출하고 이로부터 추출된 그림자 영역을 효과적으로 보정하기 위해 반복 선형회귀 연산을 이용한 그림자 보정을 수행한 후 inpainting 기법을 건물 폐색영역 복원에 적용하여 영상의 품질을 향상시켰다. 이러한 과정을 통해 도심 지역의 영상 분석에 있어 가장 큰 오차를 일으키는 인공물의 그림자와 폐색에 의한 오차를 최소화한 후 분류에 적용하여 이를 보정 전 영상을 이용한 분류 결과와 비교하였다.
가로변 이면지역에 위치한 노후된 공동주택은 주도로의 교통소음의 피해를 받는다. 이면지역의 소음은 가로면 건물의 높이와 주도로와의 이격거리, 그리고 도로변 건물간의 이격거리 및 도로변 건물간의 높이차이에 의하여 영향을 받는다. 본 연구는 한 도시 내의 15개의 블록을 선정하여 가로변 건물배치형태를 1)블록에 단일건물이 배치된형태, 2)블록에 다수의 건물이 하나의 축으로 연속하여 배치된 형태로 분류하였으며, 가로변과 이면지역에서 도로교통소음을 동시에 측정하여 가로변의 건물 배치형식에 따른 이면지역소음의 상관성을 분석하였다. 분석결과, 이면지역으로 전달된 도로교통소음은 가로변에 배치된 건물의 높이, 건물과 건물간의 이격된 거리, 인접한 건물의 높이차에 영향을 받으며 건물의 너비에 의한 소음도의 감소는 나타나지 않았다. 가로변에 위치한 건물의 높이가 4 m(단층)인 경우 이면지역의 소음도는 12 dB(A)감소하였으며 높이가 4 m 증가할 때마다 2 dB(A)씩 감소하는 것으로 나타났다. 또한 인접한 두 건물의 높이차가 4 m 증가할 때마다 이면지역의 소음도는 1 dB(A)씩 증가하였으며, 인접한 두 건물의 이격된 거리가 0.5 m 증가할 때마다 이면지역의 소음도는 1 dB(A)씩 증가하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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