최근 전자지도 제작의 기술적 발전과 국가기본지리정보 성공적인 구축은 우리나라 지리정보의 현황을 전산화 하고 과학적인 국토관리의 기반이 되고 있다. 하지만, 우리 생활 주변의 다양하고 세부적인 지리정보를 처리 및 갱신, 관리과정에는 여전히 미약한 점이 많으며 관공서에서는 아직까지도 세부적인 지리정보관리를 종이지형도 또는 약도 기반의 관리카드 작성 방법에 의존하고 있다. 본 연구에서는 최신의 공간정보기술인 GIS, GPS, 위성영상 기술을 통합하여 산림 관공서의 업무별 지리정보 관리를 사용자 중심의 도면정보로 제작하고, 구축된 GIS DB를 직접 조작, 분석, 출력가능한 "정밀 전자주제도 작성 및 관리시스템 개발"을 개발하였다. 이를 위한 사례연구로는 제주도 지역의 고해상 위성영상을 이용하여 산림관련 종이 지도 형태의 공간자료를 위치 정확도가 높은 래스터와 벡터 형식의 전산화파일로 전환하고 이를 이용하여 실무 위주의 다양한 주제도 구축을 쉽고 간편하게 하였다. 아울러 공간정보와 속성정보 통합, GPS 현장 데이터의 관리, 멀티미디어정보와의 연동 등의 기능을 통하여 실무자들의 효율적인 산림행정 업무지원을 위한 e-mapping component를 개발하였다. 향후 본 시스템에서 개발된 전자주제도 제작 및 관리기법은 다양한 형태의 업무지원 및 의사결정을 위한 유사 응용시스템 개발에 요소기술로 사용가능하리라 기대된다.
최근 들어 유역의 정확한 수문현상을 파악하기 위하여 유역의 유출량 자료를 직접 유출과 기저유출로 분리한 후 수문 모형의 직접유출 및 기저유출의 수문컴포넌트 검증에 활용하는 연구가 많이 이루어지고 있다. 미국 국립지리국 (USGS) 에서 개발한 HYSEP 모형이 지난 수 년 동안 유출 컴포넌트 분리에 널리 이용되어 오고 있다. 그러나 USGS 기반의 HYSEP의 경우 능숙한 컴퓨터 사용자가 아닌 비전문가들이 HYSEP을 운영하기에는 여러 가지 많은 제한점이 있어 왔다. 그리하여 본 연구에서는 고해상도 위성영상 Google Map 기반의 기저유출분리 프로그램인 Web-based HYSEP 인터페이스를 개발하였다. 이 시스템에는 HYSEP에서 제공하는 3가지 방법인 Fixed Interval / Sliding Interval / Local Minimum 방법이 제공되고 있다. 본 연구에서 개발된 Google Map 기반의 HYSEP 시스템은 USGS 유량 관측지점들에 대해 XML 데이터 포맷으로 DB를 구축하여 Google Map 과 연계하였으며 이를 통해 사용자가 원하는 관측소의 실시간 유량자료를 다운로드 할 수 있도록 개발되어졌다. Google Map 기반의 HYSEP 기저유출 분리 시스템(http://www.EnvSys.co.kr/${\sim}$hysep)은 Perl/CGI 및 자바스크립트, Google Map script 등을 이용하여 개발되었다. 현재 개발된 Google Map 기반의 USGS HYSEP 시스템은 한 곳의 유량관측지점에 대해서 총 3가지 기저유출 모듈을 적용하여 결과를 제공하고 있으며, 그 결과를 테이블이나 그래프 형태로 제공하도록 되어 있다. 본 연구에서는 Google Map 기반의 USGS HYSEP 시스템을 이용하여 미국 인디애나 주의 Little Eagle Creek 유역의 유량자료와 Fixed Interval / Sliding Interval / Local Minimum 방법을 이용하여 기저유출을 분리하였으며, 기존에 널리 활용되는 기저유출 분리 프로그램인 Web 기반의 WHAT 시스템 (http://www.EnvSys.co.k.r/~what) 산정 기저유출량과 비교분석하였다. 분석결과 HYSEP 예측 기저유출치가 전반적으로 WHAT 예측치보다 크게 산정되었다. WHAT 시스템과 본 연구에서 개발한 Web 기반의 HYSEP 일단위 기저유출량을 비교해 본 결과 $R^{2}$가 0.56, EI는 0.52로 어느 정도 비슷한 경향을 나타냈으나, 유역의 특성을 반영하는 WHAT 시스템과는 달리 주어진 유량자료만을 이용하여 기저유출을 분리하는 Web 기반의 HYSEP 기저유출 분리모듈을 개선할 필요가 있는 것으로 판단된다.
우리나라는 선진외국의 기술의존 탈피 및 우주산업의 일환으로 1999년 고해상도 정밀전자광학카메라(EOC)를 탑재한 다목적 실용위성(KOMPSAT)의 발사사업을 추진하고 있다. 다목적실용위성의 중요한 탑재체인 EOC의 주요 임무는 한반도를 원격탐측하여 지형도를 제작하는 것이다. 본 연구에서는 다목적 실용위성에 탑재된 EOC센서를 이용한 지형도제작 방법 및 가능성을 검토하기 위해서, 다목적 실용위성과 제원이 비슷한 SPOT 인공위성의 Level 1A 영상데이터와 기존 수치사진측량 도화기 중 Intergraph 제품인 Imagestation을 이용하여 수치지형도를 실험적으로 제작하였다. SPOT입체영상을 이용하여 실험 제작된 지형도를 국립지리원에서 제작한 1:50,000 축척 수치지도와 비교 검토하고, 10 m의 공간해상력을 갖고 있는 SPOT 영상의 지형도 제작 가능성 및 문제점을 파악하여, 다목적 실용위성에 탑재된 EOC센서를 이용한 지형도 제작의 가능성 및 향후 연구내용을 제시하였다.
본 연구는 연안지역의 과학적이고 효과적인 개발, 보존, 관리를 위해 항해용 전자해도와 수치지형도를 통합한 통합수치도를 개발하기 위한 기술과 개발된 통합수치도의 활용방안을 모색하였다. 연구의 예비적 단계에서, 연안지역과 연안통합관리의 개념이 정리되었으며, 한극의 국립지리원과 국립해양조사원에서 제작된 국가 수치지도들의 구조적 차이와 특성이 파악되고 난 후, 수치지도들은 KVR-1000 고해상도 인공위성자료와 중첩되어 통합수치도로 제작되었다. 제작과정상에 발생된 해안선 오차를 분석하기 위해 부산광역시 서해안지역의 인공지형 2개 지역과 자연지형 지역 1개를 대상으로 전자해도와 육도의 매칭과 GPS 측량에 의한 해안선 불일치의 원인 및 차이를 분석한 후, 그 문제점 원인 및 해결방안에 대해 서술하였다. 또한, 본 연구에서는 제작된 통합수치도를 기반으로 연안통합관리에 필요한 다양한 응용방안 및 활용가치를 서술하였다.
원격탐사는 각종 상업용 위성과 항공사진을 바탕으로 이루어진다. 그러나 이러한 자료는 연구자들이 원하는 시기와 장소에 따라 촬영되는데 자료 획득시, 기상조건 및 경제적 이유로 많은 어려움을 겪고 있다. 이러한 문제점을 해결하고자 본 연구에서는 소형비행기 및 초경량 비행기에 탈부착이 가능한 소형 다중분광 자동 항공촬영시스템(PKNU2)을 개발하였다. PKNU2호는 연구실 자체 보유한 고해상도 가시대역, 적외선대역 카메라를 이용하여 칼라영상 및 적외 영상을 획득하였다. 환경감시 등의 목적으로 칼라 적외 합성영상을 생성, 분석하였으나 그리 만족스러운 결과를 획득하지 못하였다. 또한 PKNU2호가 대용량 촬영은 가능하였지만 데이터 저장시간이 12초로 횡중복률 60%를 만족시키지 못하였다. 현재 우리는 PKNU2호의 단점을 극복하고자 가시대역과 적외선 대역의 자료를 한번에 획득할 수 있 칼라 적외선 분광카메라, 열적외 카메라, 그리고 영상의 실시간 저장이 가능한 MPEG board를 도입하여 헬리콥터에 탈부착이 가능한 소형 다중분광 자동 항공촬영시스템(PKNU3)을 개발하고 있다. 본 연구에서는 본격적인 촬영에 앞서 가치 있는 영상 획득을 위해 센서의 특성 평가를 실시, 센서의 분광 특성 보정 및 렌즈의 기하학적 왜곡 보정을 작업을 실시하였다.
본 연구는 Transformer 모듈을 기반으로 다양한 구조의 모델을 구성하고, 토지피복 분류를 수행하여 Transformer 모듈의 활용방안 검토를 목적으로 하였다. 토지피복 분류를 위한 딥러닝 모델은 CNN 구조를 가진 Unet 모델을 베이스 모델로 선정하였으며, 모델의 인코더 및 디코더 부분을 Transformer 모듈과 조합하여 총 4가지 딥러닝 모델을 구축하였다. 딥러닝 모델의 학습과정에서 일반화 성능 평가를 위해 같은 학습조건으로 10회 반복하여 학습을 진행하였다. 딥러닝 모델의 분류 정확도 평가결과, 모델의 인코더 및 디코더 구조 모두 Transformer 모듈을 활용한 D모델이 전체 정확도 평균 약 89.4%, Kappa 평균 약 73.2%로 가장 높은 정확도를 보였다. 학습 소요시간 측면에서는 CNN 기반의 모델이 가장 효율적이었으나 Transformer 기반의 모델을 활용할 경우, 분류 정확도가 Kappa 기준 평균 0.5% 개선되었다. 차후, CNN 모델과 Transformer의 결합과정에서 하이퍼파라미터 조절과 이미지 패치사이즈 조절 등 다양한 변수들을 고려하여 모델을 고도화 할 필요가 있다고 판단된다. 토지피복 분류과정에서 모든 모델이 공통적으로 발생한 문제점은 소규모 객체들의 탐지가 어려운 점이었다. 이러한 오분류 현상의 개선을 위해서는 고해상도 입력자료의 활용방안 검토와 함께 지형 정보 및 질감 정보를 포함한 다차원적 데이터 통합이 필요할 것으로 판단된다.
무인항공기(UAV: Unmanned Aerial Vehicle)는 저고도 비행으로 인해 고해상도 영상을 취득할 수 있으며, 수시촬영이 가능하여 지도제작에 있어 수시갱신이 가능하다. 이러한 이점으로 인해 무인항공기 영상을 이용한 대축척 수치지도 제작 가능성에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 정밀한 수치지도는 디지털트윈이나 스마트시티의 기반 데이터로 활용될 수 있다. 정밀한 수치지도를 제작하기 위해서는 지상기준점을 이용한 정밀 센서모델링이 반드시 선행되어야 한다. 본 연구에서는, 자체 개발한 정밀 센서모델링 알고리즘을 통해 무인항공기 영상의 기하모델을 수립하였다. 그리고 수치지도를 제작하여 대축척 수치도화 가능성을 평가하였다. 연구 데이터는 인천 간석동과 서울 여의도를 대상으로 영상 및 지상기준점을 취득하였다. 정밀 센서모델링 정확도 분석 결과, 두 지역에 대해서 체크 점 평균오차 3 픽셀 이내, RMSE 4 픽셀 이내의 높은 정확도를 확인하였다. 수치도화 정확도 분석 결과, 국토지리정보원에서 고시한 1:1,000 세부도화 수평오차(0.4 m) 및 표고오차(0.4 m)를 만족하는 범위의 정확도를 확인하였다. 따라서 본 연구에서 자체개발한 정밀 센서모델링 기술은 무인항공기 영상의 1:1,000 대축척 수치도화 제작 가능성을 시사한다.
위성영상 분류를 위한 관심 지역 추출은 국토 공간을 효율적으로 관리하기 위한 중요한 기술 중 하나이다. 하지만 위성영상 분류에 관한 최근의 연구들은 관심 지역을 선택하는데 있어서 영상 내의 정보에 의존하는 경우가 많다. 본 연구에서는 고해상도 영상으로부터 구축된 공간정보인 연속수치지형도를 활용하여 효과적인 관심 지역 선택 방안을 제시하였다. 본 연구에 사용된 공간정보는 국토지리정보원에서 제공하는 2013년~2017년 연속수치지형도와 환경부에서 제공하는 2015년 세종시 토지피복도를 활용하였다. 공간정보를 통해 추출된 관심 지역의 정확도 검증을 위해 2015년 10월 28일과 2018년 7월 7일 촬영된 KOMPSAT-3A호 위성영상을 사용하였다. 2013년~2015년 동안 연속수치지형도에서 변화하지 않은 영역과 2015년 토지피복지도를 사용하여 2015년 기초샘플을 추출하였다. 또한, 2015년~2017년 동안 연속수치지형도에서 변화하지 않은 영역과 2015년 토지피복지도를 사용하여 2018년 기초샘플을 추출하였다. 연속수치지형도와 토지피복도를 융합할 때 발생하는 중복된 영역은 데이터의 혼동을 방지하기 위해 모두 제거하였다. 최종적으로 관심 지역 내에서 검사점을 생성하고, 2015년, 2018년 K3A 위성영상과 오차행렬을 통해 추출된 관심 지역의 정확도를 나타냈으며 전체 정확도는 각각 약 93%, 72%로 나타났다. 관심 지역의 정확도 검증을 통해 정확하게 분류된 지역은 관심 지역으로써 사용할 수 있고 오분류된 지역은 변화탐지를 위한 참고자료로서 활용할 수 있다고 판단된다.
항공기 탑재용 초분광 카메라시스템에 의해 얻어진 영상데이터는 수십 내지 수백의 연속된 초분광 해상도로부터 동시에 각 화소별 완전한 분광 및 공간정보를 포함하고 있으므로 복잡한 연안지역에 대한 해안선 매핑, 특정재료로 이루어진 시설물 탐지, 연안지역의 토지이용 상세분석 및 변화 모니터링 등에 그 활용잠재성이 대단히 크다. 육역과 해역을 포함하는 연안지역을 대상으로 항공기 탑재 초분광센서인 CASI-1500으로부터 취득된 초분광 항공영상을 이용하여 분광각매퍼(SAM;Spectral Angle Mapper) 감독분류방법으로 토지피복분류를 행하였다. 첫번째, 대기보정영상에 대하여 육역과 해역이 포함된 지역에 대한 통합분류, 두번째, 육 해역의 통합분류결과로부터 육역과 해역의 분리 후 재분류, 그리고 세번째로 육역만을 대상으로 한 분류를 각각 수행하여 결과 및 정확도를 비교하였다. 또한 초분광 항공영상 48개 밴드로부터 IKONOS, QuickBird, KOMPSAT, GeoEye 등 고해상도 위성영상과 동일한 파장대의 4개 밴드영상, 그리고 WorldView-2 위성영상과 동일한 파장대의 8개 밴드영상만을 선택하여 각각 토지피복분류를 수행하고 초분광 48개 밴드영상으로 분류한 결과와 비교하였다. 연구결과, 연안지역에 대한 육역과 해역 통합영상으로 분류하는 것에 비해 육역과 해역 통합영상으로 분류한 후 육역과 해역을 분리하여 재분류를 수행하는 것이 효과적인 것으로 나타났다. 육역의 분류 결과에서 분광해상도가 높은 영상의 결과일수록 아스팔트나 콘크리트 도로가 더 정확하게 분류되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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