본 연구는 넓은 지역의 DEM 생성 시 하드웨어 성능에 따라 자료를 부분적으로 처리해야 하는 불편을 개선하고 DEM의 정밀도를 개선하는 것에 그 목적이 있다. 본 연구에서 개발된 DEM Generator 프로그램은 대용량 LiDAR 자료, 수치지형도 자료에 스트리밍 방식을 적용하여 인덱싱 및 델로니 삼각망 생성을 수행하고, Natural Neighborhood 또는 TIN 보간법을 적용한 가상 파일을 생성하여 특정한 해상도로 대규모 지역의 DEM 및 음영기 복도를 효율적으로 생성하도록 설계되었다. 최종적으로 생성된 DEM 및 음영기복도는 GeoTIFF 포맷으로 제공된다. DEM Generator 프로그램은 GIS, 기상, 환경 분석 등 넓은 지역의 DEM 생성이 필요한 분야에서 기존의 부분적인 DEM 생성 및 인접 처리 과정에 의해 발생했던 시간적 경제적 손실을 절감시킬 수 있을 것으로 판단되며, 추가적인 인접 및 수정 작업이 불필요하여 DEM의 정밀도를 높일 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 대용량의 수치표고모델(DEM) 데이터의 효율적인 압축을 위해 허프만 코딩과 Lempel-Ziv-Welch 압축방법을 기반으로 하는 새로운 DEM 압축 소프트웨어인 DEM_Comp를 개발하였다. DEM_Comp의 개발을 위해서 $C^{++}$ 언어를 이용하였으며, 모든 Window 플랫폼에서 사용이 가능하도록 하였다. 개발된 소프트웨어의 성능을 평가하기 위해 다양한 지형의 형태를 가지는 DEM에 대해 압축을 수행하고, 출력파일의 용량에 따른 압축효율을 평가하였다. 최근 새로운 지형데이터 취득장비인 LiDAR와 SAR 등에 의해 고해상도의 DEM의 활용이 급격하게 증가하고 있어, 데이터의 저장용량과 전송대역폭을 감소시킬 수 있는 DEM 압축기술이 매우 유용하게 이용되고 있다. 일반적으로 데이터 압축기술은 i) 데이터 사이의 관계를 분석하고, ii) 분석 결과에 따라 압축 및 저장기술을 결정하는 2부분으로 구성되는데, DEM_Comp에서는 정규격자, Lempel-Ziv 압축방법, 허프만 코딩의 3단계 압축 알고리즘을 통해 DEM이 압축된다. DEM_Comp의 압축효율 실험 결과 전처리만 수행하였을 경우 지형의 기복과 상관없이 압축효율은 약 83% 정도를 나타내었지만, 3단계의 압축 알고리즘이 완료된 경우에는 압축효율이 97%까지 증가하는 것으로 나타났다. 이러한 수치는 일반적인 상업용 압축 소프트웨어들과 비교하여 약 14% 정도의 압축효율이 향상되었음을 나타낸다. 이에 따라 본 연구에서 개발된 DEM_Comp S/W를 이용하면 대용량의 고해상도 DEM의 관리, 저장, 배포를 보다 효율적으로 수행할 수 있을 것으로 판단된다.
최근의 대용량 DEM 데이터는 실시간 렌더링을 하기엔 많은 양의 폴리곤을 필요로 한다. 사진 트리는 이러한 DEM 데이터를 실시간에 렌더링 하기 위해 지형 메쉬를 간략화하는데 널리 사용되는 자료구조이다. 트리구조는 재귀 연산 및 포인터 연산과 같이 GPU 에서 제공하지 않는 기능을 필요로 하기 때문에 일반적으로 CPU 상에서 구현되어 사용된다. GPU 에서 사진 트리 삼각화 기법을 사용하기 위해서 기존의 연구에서는 정점 프리미티브와 스트림 출력 단계를 이용하였다. 하지만 이 방법은 매 프레임 루트 노드부터 리프 노드까지 탐색을 하며 지형 메쉬를 새로 생성 해야하기 때문에 불필요한 연산이 많다. 제안하는 방법은 핑퐁 버퍼를 이용하여 이전 프레임에서 사용한 지형 메쉬를 다음 프레임에서 재활용하여 기존 GPU 기반 사진 트리 삼각화 기법을 가속화한다. 기존 방법이 매 프레임 사각형 패치를 세분화 하면서 지형 메쉬를 생성하는 대신 제안하는 방법은 이전 프레임에서 사용한 메쉬의 각 패치들을 병합하거나 세분화하는 방법을 사용한다. 따라서 본 방법은 GPU 기반 사진 트리 삼각화의 재귀 호출을 제거하여 연산량을 줄이고 매 프레임 CPU-GPU 간의 데이터 전송량도 효율적으로 줄여 기존의 방법을 효율적으로 가속화 한다.
컴퓨터 게임 지리정보시스템(GIS), 가상현실 분야 등에서 환경 표현의 기반이 되는 지형 렌더링 기술은 매우 중요하다. 최근 LIDAR와 같은 3D 스캐닝 기술은 보다 정밀하고 정확한 지형 데이터를 제공한다. 하지만, 실시간 렌더링을 위해 사용되는 대부분의 방법들이 DEM이나 DTED와 같은 정규격자(uniform grid) 데이터에 최적화 되어 있기 때문에, LIDAR 데이터와 같은 비정규 데이터에는 적합하지 않다. 또한 방대한 LIDAR 데이터는 일반 PC에서 처리가 쉽지 않다. 본 논문에서는 대용량 비정규 데이터에서의 빠르고 효율적인 렌더링 방법을 제안한다. 샘플 데이터의 공간적 분포에 따라 정규격자를 생성하고, 이 격자에 맞도록 LIDAR 데이터를 재샘플링(resampling)하여 DTED와 같은 형태로 변환한다. 기하 재구성된 데이터에 연속적인 상세단계(CLOD)기반의 쿼드트리 알고리듬을 적용하여 지형을 효율적으로 렌더링한다.
최근 지형 정보의 시각화 기술은 GIS 응용분야는 물론 게임, 가상현실, 항공 시뮬레이션 및 군사적인 목적 등을 실현하기 위한 중요한 기술로 부각되고 있다(유병현 2002). 그러나 대용량 지형 데이터를 실시간으로 처리하여 시각화를 구현하기 위한 메모리 한계성의 극복은 아직도 과제로 남아있다. 본 연구에서는 대규모 지형 표현을 위해 파일 기반의 효율적인 실시간 LOD (level-of-detail) 알고리즘 개발을 수행하였다. 실시간 LOD 알고리즘은 대규모 지형 데이터를 가시화하는데 필요한 기하학적 연산 처리를 가능하게 한다. 본 연구에서는 수치지도의 등고선이나 LiDAR, DTM, DSM 등으로부터 취득된 대용량 DEM의 가시화를 위해 계층적인 $4{\times}4$ 또는 $2{\times}2$ 타일 구조를 선택하였다. 또한 정규화된 Giga Byte급 고도데이터는 사용자 중심적 지형 정보의 원활하고 사실감 있는 표현이 될 수 있도록 고도데이터를 활용한 음영기복도를 생성하여 비메모리 방식의 계층적 타일 구조로 생성된 지형 블록에 Texture Mapping 하여 지형 가시화를 수행하였다. 대용량 데이터는 실시간 가시화를 위해 지형 데이터를 다양한 상세도를 가지는 데이터로 변형하여 이를 계층적으로 상호 연결함으로서 데이터의 손실이 최소화되며, 프레임 속도를 극대화하였고, 또한 사용자 시점에 따라 상세도 변화가 끊김없이(seamless) 고품질로 표현되도록 하였다.
2D에서 3D로 이동하고 있는 현재의 GIS는 자료 크기가 기하급수적으로 커지고 이로 인해 처리속도가 느려지고 있으며 사용자의 실시간 렌더링(Rendering) 욕구는 커지고 있다. 대용량의 공간자료에 대한 처리속도, 3차원 처리기술, 가상현실 처리기술 등의 제약조건과 함께 3차원 GIS를 가시화하기 위해서는 방대한 데이터를 처리하기 위한 시간과 비용이 많이 과다하게 발생하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 위성 및 항공으로부터 획득된 DEM 데이터를 이용하여 VRML로 가시화하여 3차원의 지형 정보를 생성하였다. 이렇게 생성된 지형 데이터에 LOD(Level of Detail) 기법을 통한 단순화 과정을 거쳐 3차원의 지형정보를 획득하고, 수치지도를 기반으로 한 모델링 및 텍스처 맵핑 과정을 통해 3차원의 도시 정보를 획득하게 된다. 이렇게 획득된 도시 정보에 3차원 공간적인 조건 및 검색을 가능하게 함으로써 언제 어디서든 누구나 쉽게 건물 및 도로에 대한 정보를 검색할 수 있도록 하였고, 네비게이션 및 시뮬레이션 기능을 추가한 웹 기반의 3차원 가상 도시를 구현하였다.
본 연구에서는 Unity 3D를 활용한 강우레이더 관측정보 시각화 시스템 프로토타입 구축에 관 해 서술하였다. 레이더 정보의 효율적 가시화를 통한 사용자 정보제공을 위해서는 지형정보와의 융합이 필수적이다. 하지만 방대한 양의 레이더 관측정보와 대용량 지형정보를 매쉬업하여 서비스 하는 것은 데이터 처리에 있어 과부하가 발생하여 서비스 수준이 낮아지는 경향이 있다. 특히 위 성영상, DEM 등을 활용한 3차원 지형정보는 그 자체만으로도 대용량 정보로 분류되고 있어서 신 속한 서비스 구현을 위해 비교적 용량이 가벼운 2차원 정보를 활용하는 것이 일반적이다. 본 연구 는 이러한 부분을 개선하고자 최근 모바일 게임분야에서 활발히 활용중인 Unity 3D 엔진을 사용 하였다. 또한, 대용량 위성이미지 분할기법, 이미지 텍스쳐 Layer 매쉬업 기법 등을 고안하여 3차 원 지형기반으로 서비스 할 수 있는 시각화 시스템 프로토타입을 구축하였다. 본 프로토타입 구축 을 통해 향후 전 국토에 분포된 기상관측 레이더 네트워크망 데이터를 입체적 지형 기반의 직관적 정보로 제공함으로써 강우와 관련된 방재업무 분야에 효율적 활용이 가능할 것으로 기대한다.
토양유실량을 산정하기 위한 모델로 Universsal Soil Loss Equation(USLE)가 전 세계적으로 가장 많이 사용되고 있다. USLE 모형은 농경지에서 면상침식(Sheet erosion)과 세류침식(Rill erosion)을 모의할 수 있는 시험포단위 모형(Field-scale)으로 농경지에서 유실된 토양이 하류 하천으로 얼마나 흘러 들어가 하류 수계의 탁수발생과 이에 따른 수질악화에 얼마나 기여하는지, 즉, 유역단위의 토양유실량을 평가하는데 이용될 수 없다. 이러한 단점을 극복하기 위하여 Sediment Assessment Tool for Effective Erosion Control (SATEEC) ArcView 시스템이 개발되어 사용되고 있다. SATEEC ArcView 시스템은 USLE모형의 입력자료와 DEM만으로 유역면적에 따른 유달률을 산정하여 유역에서 유실된 토양이 얼마만큼 하류로 유달되는지를 모의할 수 있으며, 유역 경사도에 의한 유달률도 산정할 수 있어 지형적인 특성을 좀 더 다양하게 분석 할 수 있게 개발 되었다. 그러나 ArcView는 출시한지 오래되어 사용자가 많지 않고, 프로그램상의 오류가 많고, 대용량의 데이터 처리가 가능한 64비트 운영체제에서는 설치가 불가능한 단점이 있다. 또한, ArcView의 프로그래밍 언어인 Avenue는 클래스를 정의한다거나 상속을 한다거나 하는 문법을 제공하지 않기 때문에 객체지향 언어로 보기에는 부족하다고 할 수 있다. 또한, 최근의 ArcGIS 기반의 많은 모델들이 서로 연계하여 사용하고 있으나, Avenue는 기타 다른 프로그래밍 언어와 연계하여 사용하기가 쉽지 않은 단점이 있다. 그러나 최근 ArcGIS 버전들의 프로그래밍 언어인 Python은 간결하고 확장성이 좋으며, 다른 언어와의 연계가 쉽다. 또한, ArcGIS 10.x버전부터 제공되는 arcpy 모듈은 사용자와의 접근성이 매우 향상되었다. 따라서 SATEEC ArcView 버전을 ArcGIS 10.1 기반의 Python 으로 재개발하여 기존의 불편한 접근성과 대용량 데이터의 처리가 불가능했던 부분을 개선하였다.
2D에서 3D로 이동하고 있는 현재의 GIS는 자료 크기가 기하급수적으로 커지고 이로 인해 처리속도가 느려지고 있으며 사용자의 실시간 렌더링(Rendering) 요구는 커지고 있다. 대용량의 공간자료에 대한 처리속도, 3 차원 처리기술, 가상현실 처리기술 등의 제약조건과 3차원 GIS를 가시화하기 위해서는 방대한 양의 데이터를 처리하기 위한 시간과 비용이 많이 과다하게 발생하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고 웹 상에서 가상 캠퍼스(Virtual Campus)를 구현하기 위해 위성 및 항공으로부터 획득한 DEM 데이터를 VRML로 가시화하여 3차원으로 가시화된 지형 정보를 구하고, 모델링 툴을 이용하여 건물 및 도로에 대한 3차원의 캠퍼스 정보를 획득하게 된다. 이렇게 획득된 3차원의 정보를 보다 사실감 있는 질감과 재질을 표현하기 위하여 실물에 가까운 텍스처 맵핑 작업을 통해 웹 기반의 3차원 가상 캠퍼스를 구현할 수 있었다.
위성영상 촬영 기법의 발전과 인터넷 인프라의 확충으로 인해 이를 활용하는 다양한 서비스가 이루어지고 있지만, 대부분 저해상도의 위성영상과 수치고도모형 데이타를 기반하고 있다. 본 논문은 고해상도의 위성영상 데이타를 웹 환경에서 효율적인 스트리밍 서비스가 가능하도록 원시데이타를 가공하는 모듈과 이를 전송하고 렌더링하는 모듈을 구현하였다. 실제 북한산 일대의 위성사진 데이터를 대상으로 논문에서 제안된 기법을 활용하였으며, 넓은 외부지형을 실시간 처리할 때 발생하는 그래픽 문제를 효율적으로 해결하고 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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