제방 매핑 연구는 제방 안전도 측정을 위해 중요하며, 드론 영상은 실시간 제방 지도를 만들기 위해 활용될 수 있다. 본 연구에서는 하천유역을 촬영한 드론 영상을 이용하여 제방 매핑 연구를 진행하였다. 우선 테스트 베드의 하천유역을 촬영한 드론 영상을 수집한다. 그리고 드론 영상을 이용하여 사진측량/영상처리 기법을 기반으로 3차원 디지털 표고모델(DEM)과 정사영상을 제작한다. 최종적으로 수동/자동화 기법을 이용하여 제방 표면에 존재하는 중요한 객체(둑마루, 제방법선, 비탈경사면, 침식지역 등)를 디지털 표고모델과 정사영상으로부터 탐지한다. 추후 연구에서는 드론 영상으로부터 중요한 객체를 탐지할 수 있는 자동화 기술 개발을 목표로 한다.
“앞으로 KBS를 주목한다. 그러나 인터넷매체의 영향력도 더욱 커질 것이다.” 지난 5월 미디어분야 전문저널인‘미디어오늘’은 언론계 종사자, 전문가들을 대상으로‘향후 사회 전반에 가장 큰 영향을 발휘할 것으로 여겨지는 언론매체’에 대한 전망조사를 실시했다. 이 조사에서 KBS가 38표를 얻어 향후 영향력이 가장 높아질 것으로 기대됐으나 정작 눈길을 끈 것은 인터넷매체의 도약이었다. 오마이뉴스가 17표로 2위를 차지했으며 지난 3월 출범 1주년을 넘긴 미디어다음이 4위(9표)에 올랐다. 이어 프레시안이 5위(8표)였고, 자체 취재망이 없는 네이버도 10위(4표)에 들어서는 등 10위안에 인터넷매체가 4개나 포함된 것이다.
최근 디지털 항공사진을 이용한 수치도화가 보편화 되었으며 이로 인해 지표에 대한 3차원 데이터를 정확하게 획득하고 있다. 도화원도는 도화사가 지표를 육안으로 확인하여 제작한 신뢰 있는 3차원 데이터이며 등고선과 표고점 이외에도 지형지물에 대해 3차원 좌표를 가지고 있는 점, 선으로 표현되었을 뿐 아니라 레이어로 분류되어 활용성이 매우 크다. 본 연구에서는 도화원도를 이용해 정밀하고 정확한 수치표고모델을 제작하고자 한다. 이를 위해 수치지형도에서 등고선과 표고점 레이어를 추출하였고 도화원도에서 Break Line을 추출하여 각각 수치표고모델을 제작하였으며 이 두 결과를 비교하였다. 비교를 위해 주거지, 산지, 농경지, 제방 등 경사가 완만하거나 복잡한 지형을 연구지역으로 선정하여 최적의 수치표모델이 제작될 때까지 반복적으로 레이어를 삭제하면서 Break Line을 추출하였다. 그 결과 도화원도에서 등고선과 표고점 레이어를 비롯해 8개의 도로 레이어 및 2개의 경계 레이어를 Break Line으로 추출하였으며 이를 이용해 더욱 정밀한 수치표고모델을 획득할 수 있었다. 또한 교차하거나 접하는 Break Line을 편집하여 복잡하고 변위가 급격한 지형에서 수치표고모델의 왜곡현상을 최소화할 수 있었다.
라이다는 고밀도높은 정확도로 지상좌표를 빠르게 측량하여 지구표면의 수치표고모델과 수치표면모델를 취득할수 있는 매핑시스템으로 기존의 항공사진측량과 비교하여 효율적이고 , 경제적으로 지상의 DEM을 효과적으로 구축할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 LIDAR와 디지털 카메라를 탑재하여 항공측량을 하고 , 수치정사영상을 제작하였다. 제작된 결과물에 대한 정확도 검증을 위하여 GPS로 측량한 지상 검사점을 기본으로 하여 제작된 수치정사영상의 위치 정확도를 평가하였다. 수치정사영상은 소수의 기준점을 사용한 경우와 기준점을 사용하지 않은 경우의 두 가지로 제작하였다. LIDAR와 디지털 카메라에 의한 수치정사영상의 제작 작업은 소수의 기준점을 사용하는 경우에 1:1,000 수치지도를 수정 갱신할 수 있으며, 기준점 없이 제작된 정사영상의 경우에는 축척 1:5,000 수치지도를 수정 갱신할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 기존의 평가방법 및 평가시스템의 문제점을 지적한 후, 영리조직의 성과측정 방법론인 균형성과표(BSC: Balanced Scorecard) 접근을 채택하여 지자제 웹 사이트 성과측정 프레임워크를 제시한다. 또한 본 연구에서는 이 프레임워크를 지원하는 정보시스템을 설계하고, 프로토타입을 개발한 후, 군단위 지방자치단체의 사례를 보여줌으로써 본 프레임워크 및 시스템의 적용 가능성을 보인다.
본 논문은 최근 3D 프린터가 새로운 창작툴로 디자이너들에게 관심을 받고 있으나 수익창출과 연결될 수 있는 비즈니스 모델에 대한 정보는 부족하다는 판단 하에, 커스터마이징(customizing)된 제품의 소량생산이라는 3D 프린터의 강점을 활용, 기존의 대량생산 체제에서는 작은 시장규모로 인하여 연령에 따른 다양한 크기를 시장에 제공치 못하고 있는 현 미취학 유아동 선글라스 제품을 3D 프린터로 실제작, 소규모 비즈니스 모델로의 확장이 가능한 실질적 예를 제시하는 것에 연구의 목적이 있다. 이를 위해 3D 프린팅 기술에 대한 기본정보와 선글라스의 기본구조를 요약한 후, 시력교정용 안경사이즈표를 분석하여 유아동 선글라스 제작을 위한 사이즈표를 도출하고 일련의 작업들을 진행한 뒤, 최종적으로 실제품을 제작비용과 함께 제시, 본 연구의 결과가 시장에서 경쟁력 있는 제품으로서 소규모 비즈니스 모델로의 확장이 가능한 실질적 예가 될 수 있음을 확인하였다.
공간정보자료를 이용하여 해안지역에 인접한 농경지 추출에 관한 연구는 해안지역의 농업자원관리를 위해서 중요한 작업이다. 본 연구에서는 경상북도 울진의 해안지역을 촬영한 고해상도 위성영상인 KOMPSAT-2 영상과 항공 LiDAR 자료를 이용하여 해안지역에 인접한 다양한 농경지(일반 농경지 및 산간 농경지) 추출에 관한 연구를 수행하였다. 우선 KOMPSAT-2 영상으로부터 정규식생지수(NDVI) 영상을 생성하고, 적절한 임계값을 설정하여 정규식생지수 영상으로부터 식생지역을 추출하였다. 그리고 보간법을 이용하여 항공 LiDAR 자료로부터 디지털 표면모델(DSM) 및 디지털 표고모델(DEM)을 생성한 뒤, 디지털 표면모델과 디지털 표고모델을 구성하는 픽셀 값의 차이를 이용하여 수목고도모델(CHM)을 생성하였고, 적절한 임계값을 설정하여 수목고도모델로부터 편평한 지역을 추출하였다. 그리고 DEM으로부터 경사지도를 생성한 뒤, 적절한 임계값을 설정하여 경사도가 낮은 지표면을 추출하였다. 마지막으로 농경지 한 면의 최소 면적을 위한 임계값을 설정한 뒤, 식생 지역, 편평한 지역 및 경사도가 낮은 지표면에 모두 해당되고, 설정한 임계값보다 높은 면적을 가진 지역을 추출하고 이를 해안지역에 인접한 농경지라고 정의하였다. 본 논문에서 개발한 방법을 이용하여 농경지 추출 작업을 수행한 결과, 해안지역에 인접한 일반 농경지의 85% 와 산간 농경지의 15%가 추출되었다.
본 연구에서는 국외 설계사무실과 국내 설계사무실의 수행 프로젝트(표1)를 디지털 디자인 프로세스에서의 디지털 도구 활용 사례조사 결과를 일련의 설계 프로세스(기획(Pre-Design), 계획 설계(Schematic Design) 중간설계(Detail Design), 실시설계(Construction Design))를 11개의 설계 단위작업((1)자료수집, (2)도서화작업, (3)의사소통/프레젠테이션, (4)협력업체와의 협업, (5)디자인 실험, (6)디자인분석/유효성 검토, (7)빌딩시스템과 자재선정, (8)자재비교/견적, (9)디자인 발전, (10)RP를 이용한 모델 제작, (11)시공/제작)으로 분류하여(설계프로세스별로 디지털 디자인 툴의 활용 빈도를 조사 분석하는 것은 프로세스별로 중복된 설계 단위작업이 진행됨으로 연구결과의 의미가 잘못 해석될 수 있다.) 그 활용에 대한 유형을 분석하고 이를 바탕으로 설계과정에서의 디지털 디자인 툴의 활용특성을 도출하여 실무설계의 기초자료를 제공하는데 그 목적을 둔다.
최근 수재해에 대응하기 위한 물관리 환경은 기후변화에 따른 홍수 피해 심화와 댐과 하천 시설의 노후화 점증, 하천관리일원화 등 정책적 변화, 그리고 포스트코로나 디지털 혁신 등 복합적 대전환 시대 진입에 따라 복잡다단한 양상을 보이고 있다. 디지털 트윈은 디지털 대전환(digital transformation) 시대 다양한 산업 영역에서 지능화와 생산성 향상을 목적으로 도입되고 있다. 본 국가 시범사업에서는 170 km에 달하는 섬진강 유역 전체를 대상으로 홍수에 대응하기 위한 디지털 트윈 플랫폼(K-Twin SJ)을 구축하고 있다. 본 플랫폼은 국가 인프라 지능정보화 사업의 일환으로 시작되었으며, 공간정보와 시설물 모델링, 홍수 분석 등 수재해에 대응하기 위한 수자원 분야의 다학제적인 강소기업들과 K-water에서 컨소시엄을 구성하여 추진하고 있다. 본 사업의 내용은 섬진강 댐-하천 유역에 대하여 고정밀도 3D 공간정보화, 실시간 물관리 데이터 연계, 홍수 분석 시뮬레이션, AI 댐 운영 최적화, AI 사면 정보 생성, 하천 제방 안전성 평가, AI 지능형 CCTV 영상분석, 간이 침수피해 예측, 드론 제약사항 조사 체계 개발을 포함하고 있다. 물관리 데이터와 하천 시설정보를 트윈 플랫폼 상에서 위치기반으로 시각화 표출하기 위해서는 유역의 공간정보를 3차원으로 구축하는 과정이 필수적이다. 따라서 GIS 기반의 섬진강 하천 중심 공간정보 구축을 위해 유역의 국가 정사영상과 5m 수치표고모형(DEM)은 최신성과를 협조 받아 적용하였으며, 홍수 분석을 위한 하천 중심 공간정보는 신규 헬기에 LiDAR 매핑을 수행하여 0.5m 급 DEM을 신규 구축하였다. 또한 하천 시설물 중 섬진강댐과 79개 주요 하천 횡단 교량과 3개 보 시설을 지상기준점 측량과 드론 매핑, 패턴 방식의 경량화 작업을 통해 트윈에 탑재할 수 있는 시설물 3D 객체 모델을 제작하였다. 홍수 분석을 위해서는 섬진강 유역에 대해 K-Drum, K-River, K-Flood 모델을 구축하였으며, AI 하천 수위 예측 학습 모델을 개발하였다. 섬진강 디지털 트윈 유역 물관리 플랫폼을 통해 데이터 기반의 똑똑한 물관리를 구현하고자 한다.
본 논문에서는 방대한 양의 데이터를 실시간으로 처리하기 위한 병렬 디지털 신호처리시스템을 제안한다. 버스와 메모리의 구조가 다른 네 가지 신호처리부 모델을 제안하고 그들의 성능을 분석한다. 신호처리부의 분석은 소나 알고리즘을 실행하는데 소요되는 하드웨어 지연시간과 버스 지연시간의 합을 척도로 한 성능 분석과 보드의 복잡도를 비교하는 방법을 통하여 이루어졌다. 성능분석한 결과, 지역 메모리와 공유 메모리를 함께 사용하는 모델이 가장 효율적인 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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