본 연구는 2003년에서 2004년에 실시된 제 5차 한국인 인체치수 조사사업을 통해 확보된 측정사진 중 성인여성 20, 30, 40, 50대 각 150명, 총 600명의 정면과 측면 얼굴사진을 대상으로 얼굴의 연령별 특성을 파악하는데 필요하다고 판단되는 62개의 측정항목과 보다 세부적인 얼굴형태의 분석에 활용될 수 있는 21개의 지수 및 계산항목 총 83개 항목을 본 연구자가 선정한 후 Size Kroea 사업 중 얼굴의 측정 프로그램으로 사용되었던 "Venus face2D"를 이용하여 2차원 간접 측정하였다. 간접 측정기간은 2006년 3월 1일부터 6월 30일까지였다. 연구의 결과는 다음과 같다. 성인여성의 주요 측정항목에 대한 평균 측정치는 얼굴길이 196mm, 상안 62.3mm, 중안 68.9mm, 하안 66.5mm이었고, 이마너비는 125.1mm, 눈살수평너비는 141.2mm, 옆광대점너비 150.8mm 턱아래점너비 124.4mm였다. 이를 바탕으로 우리나라 성인여성 얼굴의 세부항목에 대한 연령집단별 차이를 분석하였으며, 전체 성인여성의 평균 얼굴형과 더불어 각 연령집단별 평균 얼굴형을 제시하였다. 본 연구는 정량화된 수치와 비율을 이용하여 우리나라 성인여성 및 각 연령별 평균 얼굴형을 제시하고, 연령별 얼굴특성을 분석하였다는데 연구의 의의가 있다.
무인항공기는 크게 고정익과 회전익으로 구분되며, 이들 두 기종은 촬영 시 비행특성이 매우 상이하여 촬영된 영상과 성과물의 품질에 큰 영향을 미친다. 본 연구에서는 농경지를 대상으로 고정익은 고도 130m, 260m, 회전익은 고도 130m에서 각각 촬영된 영상의 외부표정요소를 계산하여 카메라의 회전각 변화를 비교 분석하였다. 아울러 연구대상지역 내의 두 필지를 대상으로 무인항공사진측량과 지적현황측량에 의한 필지경계 측량의 정확도를 비교하였다. 연구결과 130m 동일 고도에서 촬영한 고정익과 회전익 영상의 회전각의 차이는 매우 큰 반면, 필지경계 측량의 연결교차는 RMSE가 ${\pm}0.075m$ 내외로 거의 동일하였다. 하지만 고정익으로 260m고도에서 촬영한 영상의 경우 연결교차의 RMSE는 ${\pm}0.099{\sim}0.136m$로 변동 폭이 다소 커지는 현상을 보여주었다. 또한 동일 필지를 대상으로 무인항공정사영상에 의한 면적은 지적현황측량의 결과와 비교하여 오차가 0.2% 미만으로 도출되어 무인항공사진측량의 지적측량 관련 분야에서의 높은 활용 가능성을 보여주고 있다.
최근 스마트폰에 내장된 센서 및 디바이스를 이용한 응용 개발 및 활용 방안에 대한 연구가 국내외에서 활발히 진행되고 있다. 본 연구의 목적은 스마트폰을 활용한 사진측량시스템 개발에 앞서 근접한 대상물의 3차원 위치결정에서의 스마트폰 영상의 정확도를 분석하고, 그 활용 가능성을 평가하는 것이다. 먼저, 자동 초점과 무한대 초점에서 카메라 검정이 수행되었다. 카메라 검정에서 렌즈 왜곡 계수의 결정은 balance 방식과 unbalance 방식의 왜곡 모델을 이용하였고, 16가지 프로젝트로 구분하여 검정한 결과, 모든 경우에 1 mm 이내의 번들조정 RMS 오차를 나타냈다. 또한 S와 S2 모델에 대한 자동 및 무한대 초점에서 왜곡 곡선의 패턴이 거의 유사하게 나타나 초점 모드에 따른 왜곡 패턴의 변화는 극히 미소한 것으로 판단된다. 자동과 무한대 초점에 따른 결과 비교와 다중영상 처리에 사용된 소프트웨어에 따른 결과 비교에서 모든 경우에 ${\pm}3$ mm 이내의 표준편차를 나타내어 초점 모드와 왜곡 모델에 따른 3차원 위치결정에서의 결과 차이는 거의 없는 것으로 판단된다. 끝으로 토탈스테이션에 의한 검사점 성과를 최확값으로 하고 각 프로젝트별로 결정된 검사점 성과를 관측값으로 하여 각 방법별 잔차에 대한 통계치를 계산한 결과, 모든 프로젝트에서 X, Z방향에 비해 촬영거리방향인 Y방향으로 비교적 큰 오차가 발생했다. 이상과 같이 근접 대상물의 3차원 위치결정에 있어 정확도 측면에서 스마트폰 카메라의 활용이 가능할 것으로 기대된다.
최근 디지털 항공사진측량 분야에서 Direct Georeferencing 활용이 일반화되었으며, 이때 항공사진의 외부표정요소를 정확히 산출하기 위해 Boresight 검정이 필수적이다. 이 과정에서 높이에 대한 기준인 지오이드 모델을 사용하게 되는데, 지오이드 모델에 따라 Boresight 검정 결과가 다르게 나타날 수 있다. 본 연구에서는 Direct Georeferencing을 통한 외부표정요소 산출에 있어서 Boresight 검정시 지오이드 모델에 따라 그 값에 차이가 발생할 수 있음을 인지하고, 지오이드 모델이 Boresight 검정에 어떤 영향을 미치는지 세 가지 경우로 구분하여 실험하였다. 실험에 사용된 지오이드 모델은 EGM96, EGM08, KNGeoid14이며, 이에 따라 Boresight 검정을 통해 Datum Shift, Boresight Angle을 계산하였다. 또한 각각의 경우를 적용해 외부표정요소 산출 후 DPW(Digital Photogrammetry Worktation)를 이용해 지상기준점을 확인하였다. 본 연구를 통해 지오이드 모델에 따른 Boresight 검정 결과 Datum Shift에서 Z에서 차이가 있었으며, 외부표정요소에서 높이 Z와 회전량 Ω, Φ에서 차이를 보였다. 각각의 경우에서 수치도화기를 이용해 지상기준점과 비교한 결과 지오이드 모델에 따른 관측정확도의 차이는 3cm 내외로, 지오이드 모델이 Boresight 검정에 큰 영향을 미치지 않음을 알 수 있었다.
본 연구는 III급 부정 교합을 판별하는데 있어, 수평 부조화의 진단에 이용되는 여러 진단 항목들의 진단학적 효율과 타당성을 ROC analysis로 비교하는데 그 목적이 있다. ROC(Receiver Operating Characteristic) analysis는 연속적으로 변하는 cut-off value에서의 sensitivity와 1-specificity에 의해 그려지는 곡선으로서 진단 방법의 타당성을 결정하고, 여러 진단 방법들을 비교하는 분석법으로 알려져 있다. 부정교합자 496명을 대상으로 측모 두부 X-선 계측사진과 진단모형을 이용하여, 진단모형 계측을 통해 부정교합군을 분류하였으며, 이중 III급 부정 교합자는 245명이었다. 측모 두부 X-선계측사진에서 16개의 계측항목을 선정하였으며, 이 계측항목들과 III급 부정교합의 관계를 알아보고자 각도 계측항목에서는 $1^{\circ}$ 간격으로, 선계측항목에서는 1mm의 간격으로 sensitivity와 specificity를 구해 ROC curve를 그렸다. 그리고, 이 계측항목들의 직접적인 비교를 위해 ROC curve 아래의 면적을 계산해냈다. 결과는 다음과 같다. 1. III급 부정교합을 판별하는데 있어, "Wits" appraisal이 다른 계측 항목에 비해 더 나은 진단 효율을 보였다. 2. AB plane angle, ANB angle, App-Bpp distance, AF-BF distance, APDI, N perpendicular to A 와 Pog to N perpendicular의 차이, maxillomandibular differential도 높은 진단 가치를 보였다. 3. 하악골의 위치를 평가하는 계측항목은 중정도의 진단 효율을 보였다. 4. 상악골에 대한 계측항목은 III급 부정교합의 판별에 대한 진단 가치가 낮았다.
하천 유역에서 하천 경계선(river boundary) 은 하천의 물길을 따라 흐르는 물과 육지의 경계를 의미한다. 하천 경계선 매핑은 하천 유역의 지형적인 변화를 탐지하고 홍수 예방을 위해서 중요하다. 하천 유역의 지표면의 불균일성과 하천 수위의 실시간 변화 등으로 인해 발생하는 하천 유역의 침식 작용 등의 요인으로 인해서 기존의 지반조사 기술은 하천 경계선을 매핑 하는데 효과적이지 않다. 공간 정보 자료는 해당 지역에 접근하지 않고도 해당 지역에 관한 지형적인 정보를 획득할 수 있어서, 하천 지형 조사 및 하천 측량 등 하천 유역의 지형연구에 굉장히 유용하게 쓰일 수 있다. 본 연구에서는, 원격탐사 기술에서 대표적으로 사용되는 공간 정보 자료들인 항공 라이다 자료(airborne LiDAR data)와 항공사진(aerial photograph) 들을 활용하여, 에지 검출기법(edge detection algorithm) 및 영상 분할 기법(image segmentation algorithm) 등의 디지털 영상 처리 기법 등의 방법을 적용하여 3차원 하천 경계선을 매핑하는 방법을 개발하였고, 주어진 기준선을 따라 결정된 점검 지점들로부터 추출된 하천 경계선까지의 수평 및 수직 거리의 절대값을 계산하여 정확도 측정을 하였을 때, 본 연구에서 제시된 방법을 이용하여 추출된 3차원 하천 경계선은 높은 수직 및 수평 정확도를 가짐을 보여준다.
본 연구에서는 브라질 서부의 Mato Grosso do Sul 주의 위치하는 장가다. 쟈마이카 두 개의 농장에 유칼리나무 인공조림블록단지를 위한 식재계획을 세워 보았다. 우선 위성사진을 분석하고 GIS에 의해서 현상태대로의 토지이용구분 및 산림식생구분을 하였고 이것을 기초로 하여 조림가능 지역을 계산하였다. 그리고 농장주인의 요구에 따라 조림가능지역에 대한 식재계획을 3차년도까지 수립하였다. 두 개의 농장 총면적은 5,301ha이며 조림가능면적은 3,913ha로서 전체면적의 74%에 해당하는 것으로 추정되었다. 그리고 나머지 26%에 해당하는 1,388ha의 면적은 산림법상 영구보존시켜야 할 산림식생 면적으로 추정되었다. 토양손실을 최소화하기 위해서 등고선에 따라 구획한 조림블록은 1년차에 27개 블록으로 총 1,308.8ha에 이르고, 2년차에도 27개 블록에 1,327.4ha, 그리고 3년차에는 30개 블록에 1,276.5ha의 면적으로 구획되었다.
사진측량에서 단사진의 후방교회법은 이미 알고 있는 카메라의 내부표정요소, 지상좌표, 사진좌표를 이용하여 촬영당시 카메라의 위치와 자세에 해당하는 외부표정요소를 결정하는 방법이다. 본 연구에서는 코사인 법칙과 선형식기반의 3차원 좌표변환식을 이용하여 카메라의 외부표정요소를 결정할 수 있는 단사진의 공간후방교회법 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 먼저 렌즈왜곡이 보정된 정규좌표를 코사인 법칙을 이용하여 지상좌표와 이에 대응되는 정규좌표간의 축척을 계산하였다. 그리고 나서 축척을 고려한 정규좌표와 지상좌표를 이용하는 선형방정식 기반의 3차원 좌표변환식을 적용하여 외부표정요소를 결정하였다. 제안한 알고리즘은 비선형방정식으로 편미분이 필요하나 지상좌표의 조합 중 가장 긴 거리를 구하여 각 지상좌표에 나누는 방법을 이용하여 초기값에 민감하지 않은 장점이 있었다. 또한, 세 점을 이용하여도 외부표정요소를 결정할 수 있기 때문에 기준점의 기하학적 배치에 안정적인 장점이 있었다.
이 연구의 목적은 중년여성들의 체형을 분류하고 이들 체형을 분류하는 판별기준을 세우고자 하는 것이다. 이 연구에서 개발한 판별방법은 중년여성들의 체형을 간편하게 판별할 수 있도록 해주므로 이 방법을 활용하여 중년여성복을 제작할 경우, 소비자들은 인체적합도가 높은 의복을 구입 할 수 있고 의류업 체들은 이에 따른 매출증대를 가져올 수 있다. 연구의 진행절차와 이에 따른 결과는 다음과 같다. 1. 만 40세~59세 중년여성 279명에 대 한 인체 계측을 하였다. 인체 계측항목은 34개의 직접 계측항목과 측면사진 촬영을 통한 3개의 간접계측항목,11개의 지수치, 5개의 계산치 등의 총 53개 항목이다. 인체 계측치에 대한 통계분석 방법으로는 분산분석과 SNK검정, 판별분석 방법을 사용하였다. 2. 피험자는 몇 가지 체형으로 분류되었다. 상반신 체형분류는 인체측면 자세와 유방크기를 분류기준으로 하여 바른-유방중소 체형, 바른-유방대 체형, 젖힌-유방중소 체형 , 숙인/휜-유방중소 체형, 숙인/휜-유방대 체형의 5가지로 분류하였다. 하반신 체형분류는 배와 엉덩이의 돌출정도에 따라 분류하여 배정상-엉덩이정상 체형, 배 정상-엉덩이돌출 체형, 배돌출-엉덩이정상 체형 , 배돌출-엉덩이돌출 체형의 4가지로 분류하였다. 3. 분류된 체형은 다음의 판별변수에 따라 체형이 판별되었다. 상반신 체 형 의 판별변수는 앞품/뒤품, 가슴둘레/밑가슴둘레 , 앞길이/뒤 길이, 앞허리선$\longrightarrow$어깨선 길이/어깨선$\longrightarrow$뒤허 리선 길이의 4가지 항목이고, 하반신 판별변수는 엉덩이상부각도, 배 하부각도, 배상부 각도, 엉덩이둘레/엉덩이 최대둘레, 뒤엉덩이둘레의 5가지 항목이다. 상반신 체 형과 하반신 체형 판별함수 모두 70% 이상의 높은 적중률을 나타내었다.
최근 기후변화로 인한 집중호우와 태풍의 증가로 산사태 및 토석류와 같은 산지토사재해가 급증하고 있다. 산지토사재해는 자연사면에서 발생하는 산사태와 토석류를 말한다. 넓은 지역에 대하여 토석류 피해범위를 예측하기 위해서는 물리적 기반의 수치해석보다는 Random Walk Model과 같은 응답모델이 적절하다. Random Walk Model은 계산방법이 간단하고 넓은 지역을 대상으로 토석류의 유동 및 퇴적 특성을 경사도의 인자로 단순화한 확률 모델이다. Random Walk Model을 이용하여 토석류 피해범위 예측을 할 수 있지만 이 모델을 적용하기 위해서는 지형조건에 맞는 초기 입력변수가 결정되어야한다. 본 연구에서는 2011년 대규모 토석류가 발생한 서울시 우면산 지역을 대상으로 현장조사 자료와 항공사진, 항공라이다 자료로부터 생성된 토석류 발생 전 후 수치표고모형의 육안판독을 통해 토석류 발생부와 퇴적부를 추출하여 Random Walk Model의 최적 변수를 산정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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