본 연구는 컬러항공사진을 이용하여 컬러영상, 그레이영상 그리고 각 밴드별(RGB) 수치고도모형(DEM)을 생성하여 정확도를 평가하기 위한 것이다. 항공 영상지도의 경우 불과 4-5년 전까지만 해도 흑백항공사진 필름을 이용해 왔으나 최근 들어 판독을 더욱 용이하게 하기 위하여 컬러항공사진을 많이 이용하고 있다. 품질이 높은 정사영상제작을 위해서는 정확한 수치고도모형이 필요하다. 수치고도모형을 생성하기 위한 대표적인 방법으로 수치지도를 이용하는 방법과 영상정합기법을 이용하여 수치고도모형을 생성할 수 있다. 영상정합기법에 의한 수치고도모형 생성 방법은 흑백항공사진에서와는 달리 컬러항공사진은 항공사진 전용 스캐너에서 3개의 밴드(RGB)로 스캔된 영상을 사용한다. 본 연구에서는 수치고도모형의 정확도를 분석하기 위하여 모두 5가지 영상(컬러영상, 그레이영상, Red 영상, Green 영상, Blue 영상)을 획득하였으며 각 밴드별 수치고도모형을 생성하여 수치지도에서 추출된 표고점 자료와의 평균제곱근오차(RMSE) 값을 비교하였다. 본 연구에서는 Red 영상을 이용하는 경우 가장 정확한 수치고도모형을 얻을 수 있었음을 실험을 통해 검증하였다.
정확한 고도, 속도의 측정은 항공기의 효율적인 운영과 안전에 필수적이다. 정확한 고도의 측정은 지형 장애물의 회피와 항로상에서 최저 수직 고도 분리를 유지하기 위해 절대적으로 필요하다. 또한 정확한 속도의 측정은 저속(실속상태)에서 조종상실을 피하고 고속에서 항공기의 구조적 한계와 공기 역학적 한계의 초과를 방지한다. 따라서 비행시험을 통하여 고도와 속도를 정확히 보정해줌으로써 비행안전과 재산상의 손실을 막을 수 있다.
고도 탐지 정확도는 장거리 다기능 레이더 등에서 필수적으로 분석되어야 하는 성능이지만, 기상 등 대기 현상에 의한 영향이 크기 때문에 정확한 분석이 어렵다. 따라서 고도에 따른 굴절율을 사용하여 보상을 수행하는데, 본 논문에서는 고층 기상에 의한 대기 굴절율을 고려할 수 있는 광선 추적 모의환경을 구축하고, 실환경 굴절율과 모델링된 굴절율을 각각 고려하여, 모델링된 굴절율을 실환경에 적용시 발생할 수 있는 고도 오차를 분석하였다. 모델링된 굴절율을 이용하여 고도 오차 보상값을 산출하였으며, 보상에 의한 결과를 모델링하여 고도 보상시 발생할 수 있는 고도 정확도를 정규함수로 모델링하여 통계적으로 분석하였다.
GPS(Global Positioning System; 위성항법시스템)는 수평오차 10m 내외의 정확도로 내비게이션 유닛과 스마트폰 등 다양한 이동기기에 널리 활용되고 있다. 그러나 널리 알려진 바와 같이 GPS는 교량, 빌딩, 그리고 대형 구조물 등 주변 환경에 의하여 위성의 가시성이 영향을 받으며 이로 인하여 위치 정보의 가용성과 정확도가 크게 저하되는 단점이 있다. 본 논문에서는 GPS 수직오차를 개선하기 위한 방안으로 저가형 기압고도계를 보조센서로 활용하여 수직 위치정보 정확도를 향상시키는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 융합 모델에 의한 칼만필터를 활용하여 GPS와 기압고도계를 융합하는 특성을 가진다. 마지막으로 정적 실험과 동적 실험을 통하여 기압고도계의 특성을 분석하고 제안된 융합 필터의 성능을 분석하였다.
DEM은 도시계획, 도로건설 계획, 수해지역 예측 등의 많은 분야에서 다양하게 활용되고 있다. 특히 홍수와 같은 하천재해를 분석, 관리하기 위한 유출모형 적용 때 중요한 입력 자료로 사용되고 있다. 그러나 현재 우리나라에서 사용되는 DEM 제작방법은 과정이 복잡하고 자료 전환이 불가피하며 적용범위에 있어서도 제약이 따른다. 따라서 기존에 사용되던 방법들의 한계를 극복할 수 있는 정확한 DEM 생성 방법으로 위성영상을 이용하는 연구 및 기술개발이 진행되어 왔다. 본 연구에서는 현재 널리 사용되고 있는 DEM 생성 알고리즘을 ASTER 위성 영상에 적용하여 추출한 DEM의 정확도를 평가하고자 하였다. 정확도 평가는 USGS DEM을 사용하였으며, 그 결과 정사보정의 RMSE는 6개의 GCP에서 2 화소에 수렴하였고, 구름영역에서 고도값이 실제 지형보다 높게 나타났다. 또한, 금강 유역의 북동쪽으로 발달된 능선의 고도값은 ASTER DEM이 USGS DEM에 비해 과소평가 되었지만 영상 왼쪽에 위치한 분지는 평활한 지역으로 ASTER DEM과 USGS EM과의 차이가 거의 없는 것으로 나타났다. 또한, 산림 지역 등 능선의 고도값은 ASTER DEM이 USGS DEM에 비해 과소평가 되었지만, 분지 등 평탄 지역의 DEM은 차이가 거의 없는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 이종센서로부터 취득된 입체영상에 대해서 RPC를 이용하여 수치고도모형을 생성하고, 생성된 수치고도모형의 정확도를 평가하였다. 이종센서 위성영상으로 공간해상도가 상이한 SPOT-5 흑백영상과 IKONOS 영상을 사용하였고, 정확도의 평가를 위해서 IKONOS 입체영상과 SPOT-5 입체영상으로부터 생성된 수치고도모형과 비교하였다. 정확도의 평가 결과, 공간 해상도가 상이한 입체영상일지라도 정확한 공액점에 대해서는 동종센서 입체영상과 유사한 3차원 위치결정의 정확도를 보였으나, 수치고도모형의 품질측면에서는 동종센서 수치고도모형보다 RMSE가 약 2배, LE90은 약 3배 정도의 차이를 보였다. 결론적으로, 이종센서 입체영상으로부터 수치고도모형의 생성이 가능하지만, 공간해상도가 상이한 입체영상의 경우에는 영상정합이 수치고도모형의 품질에 매우 중요한 요소임을 알 수 있었다.
수자원 확보 및 홍수 대응을 위해서는 정확한 강우정보를 바탕으로 한 효율적인 댐 운영이 필요하다. 그러나 댐이 위치한 지역은 산지지역으로 강우관측소 밀도의 지역적인 편차로 인해 지상 관측 강우자료 활용 시 강우 정보의 정확도 확보에 한계가 있다. 또한, 강우의 시·공간적 변동성 심화로 기존의 강우계만으로는 정확한 강우량 추정이 어려워 이를 홍수기 댐 운영의 기초정보로 활용 시 합리적 댐 운영에 한계가 있다. 댐 운영 시 강우 관측정보는 댐 유입량 산정을 위한 강우-유출해석 모형의 입력 자료로 활용되기 때문에 강우량 자료의 정확도 확보가 무엇보다 중요하나, 현재 댐 운영에 필요한 강우 관측정보로는 지상우량계 자료가 주로 활용되고 있어 이를 보완하고자 일반적으로 강우의 공간분포를 관측할 수 있는 고해상도 레이더 강우 정보가 활용되고 있다. 본 연구에서는 전력생산(발전) 및 용수공급, 홍수조절 기능을 고려하여 운영되고 있는 한국수력원자력(주)의 수력발전용댐(팔당, 의암, 춘천, 화천, 청평, 도암, 괴산, 섬진강, 보성강댐)에 활용할 수 있도록 환경부 합성레이더 자료를 바탕으로 레이더 강우정보를 산출하고, 레이더 강우의 정확도 향상을 위해 고도영향을 고려한 레이더 강우 보정기술을 개발하고자 한다. 적용한 기법은 강우장의 공간적 구조는 레이더 자료로 획득하고, 강우량은 강우계 관측정보를 합성하는 조건부합성기법을 기본으로 하며, 고도 영향을 고려할 수 있도록 강우분포장 생성 시 주변수를 강우로, 이차변수를 고도로 정의한 표준화된 정규공동크리깅을 활용한 기법이다. 본 연구를 통해 산출된 레이더 강우를 댐 유입 측면에서 기존의 보정기법과 비교하여 정확도를 검토하고, 댐 운영에 활용할 수 있도록 유역평균강우량 정보를 산출하고자 한다.
기존의 LiDAR 데이터에 대한 정확도 검증, 적용성 검토, 변화탐지 등에 많은 연구 논문이 발표되었으나 주된 LiDAR 데이터의 형태는 discrete return LiDAR의 형태로 국한되어 full waveform LiDAR 데이터에 대한 연구는 미비한 상태이다. 따라서 본 연구에서는 full waveform LiDAR 데이터를 이용하여 연구대상 지역을 산림지역과 도심지역으로 현지 실측 측량 데이터를 이용하여 정확도를 비교 분석하였다. 그 결과 도심지역의 RMSE는 3.1cm, 산림지역의 RMSE는 4.7cm로 나타났으며, full waveform LiDAR의 고도 위치 정확도가 매우 높은 것으로 검증되었다. 항측 분야에서 full waveform LiDAR 장비의 활용가능성이 매우 높은 것으로 판단된다.
본 연구에서는 항공 레이저 지형 매퍼(Airborne Laser Terrain Mapper 혹은 간단히 ALTM)을 이용하여 제작된 DTM의 정확도 분석을 위해 500m 간격으로 측점지역을 선정하고 검증 측점의 GPS 측량을 실시하여 다양한 방법을 통해 정확도를 검증하였다. ALTM의 DTM 각 점 사이의 고도 값 추정을 위해 TIN을 제작하고, GPS를 이용한 측점들의 커버리지를 제작하여 TIN과 중첩한 다음 정확도를 분석하는 방법과 GPS 측점 주변에 분포하는 DTM 자료를 평균하여 RMSE를 구하는 방법을 병행하였다.
본 연구에서는 MMS인 경우 고성능의 중급 IMU가 사용되고 보행자 항법시스템에서는 MEMS형의 저급 IMU가 사용된다고 가정한 후 GPS 신호가 단절되었을 경우 IMU에 의해 생성되는 위치 및 자세 오차를 시뮬레이션을 통하여 계산하였다. 또한 GPS 신호 단절 시에 고도계, 전자나침반 및 2가지 센서를 동시에 이용하는 MultiSensor를 이용하여 중급 및 저급 IMU를 보정하였을 경우의 정확도 향상 효과를 분석하였다. 실험 결과 중급 IMU의 경우 MMS에서 요구되는 3차원 위치오차 정확도가 5m라고 가정할 경우 GPS 단절 시간이 30초가 넘으면 요구 정확도를 만족하지 못하였다. 하지만 GPS 단절 구간에서 고도계 전자나침반 그리고 MultiSensor를 이용하여 IMU 보정을 수행할 경우 약 60초까지 요구정확도를 만족하였다. 또한 고도계 및 전자나침반을 동시에 사용할 경우 고도계에 의한 영향이 더욱 큰 것으로 판단된다 MEMS IMU와 같은 저급 IMU가 사용되는 보행자 항법 시스템의 요구 위치 정확도가 약 20m라고 가정할 경우 4초 이후에는 요구 정확도를 만족하지 못하였으며 자세 오차도 매우 급증하였다. 하지만 GPS 신호 단절시 보조센서를 이용하여 저급 IMU 보정을 수행하였을 경우 약 15초까지 요구 정확도를 만족할수 있을 것으로 시뮬레이션 결과 예측되었으며 또한 중급 IMU 실험과는 반대로 보행자 항법과 같은 속도가 느린 시스템에서 고도계 및 전자나침반 2가지 센서를 동시에 사용할 경우 전자나침반에 의한 영향이 더욱 큰 것으로 나타났다. 본 연구는 GPS 신호 단절이 발생할 수 있는 지역에 대하여 MMS 또는 보행자 항법시스템을 운용할 경우 요구 정확도에 따른 보조센서 통합을 이용하여 정확도를 높이는 자료로써 사용될 수 있을 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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