최근 가상도시, 위치기반시스템 등 여러 분야에서 도심지역의 고해상도 DSM의 수요가 증가하고 있다. 고해상도 DSM을 획득하는데 항공 라이다 측량은 가장 효율적이고 경제적인 방법으로 인정받고 있다. 그러나 레이저 펄스는 도시건물의 모서리와 코너보다는 주로 표면에서 반사되기 때문에 일반적으로 라이다 DSM은 명확한 수직 breakline을 포함하기 힘들다. 이에 본 연구에서는 라이다 데이터와 항공영상의 결합을 통해서 고품질의 도시지역 DSM을 생성하는 새로운 방법을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 (1) 서로 다른 두 센서에서 획득된 라이다 데이터와 영상의 기하 정합, (2) 라이다 데이터를 이용한 영상정합, (3) 영상정합을 통해 획득된 지상점과 라이다 데이터를 이용한 DSM 생성순으로 이루어진다. 영상 정합을 위한 지상점의 초기값으로 대상지의 평균고도를 높이로 사용하는 것이 아니라 라이다 데이터로부터 얻어진 높이를 사용한다면 영상 정합이 아주 정밀하게 이루어 질 수 있다. 이와 함께 정합된 영상으로부터 얻어진 지상점은 라이다 데이터 보다 더 높은 밀도를 갖게 된다. 따라서 DSM 생성을 위한 격자에 라이다 데이터와 영상정합의 결과로 얻어진 지상점 모두를 내삽에 이용하여 DSM을 생성하고자 한다.
여러 스트립으로 취득되는 라이다 데이터는 정확한 스트립 조정후에 이용되어야 한다. 스트립 조정을 위해 상대 또는 절대 기준 데이터를 설정하며, 기준 데이터의 특성에 따라 서로 다른 조정 방법을 사용한다. 본 연구에서는 기준 데이터와 라이다 데이터의 특성에 따라 기존 조정 알고리즘을 분석하여, 향후 정확한 조정 알고리즘 개발의 토대를 마련하고자 한다.
라이다는 데이터 획득의 신속성과 처리의 자동화라는 장점을 가지고 있어서 도시 모델의 생성, 변화탐지(Change Detection), 삼림지역의 DTM(Digital Terrain Model)의 생성, 등고선 추출, 나무의 높이 결정을 통한 산림관리, 해안 지형의 관리 등 다양한 분야에서 활용이 되고 있다. 이와 같이 라이다데이터 활용에 대한 많은 연구가 이루어지면서 다양한 처리 알고리즘이 개발되고 있다. 알고리즘을 개발하고 그 성능을 정확하게 평가를 위해서는 알고리즘을 다양한 형태의 시험데이터에 적용해 보아야 하지만, 성능평가를 위해 다양한 실측 데이터를 획득하기는 어려운 실정이다. 본 연구에서는 개발된 알고리즘의 성능평가를 위한 다양한 모의데이터를 실제 DEM으로부터 시뮬레이션을 통해 생성하는 방법을 제안한다 라이다 시스템에 대한 기하학적 모델링하여 센서방정식을 유도하고, 이를 기반으로 DEM상에서 플랫폼의 이동경로에 따라 취득되는 모의 라이다데이터를 생성한다. 본 연구에서 제안하는 시뮬레이션을 이용하면 라이터데이터를 이용하는 다양한 활용 알고리즘 개발과 경제적이고 정확한 성능평가에 도움이 될 것이다.
항공 레이저 스캐너(ALS)로부터 획득한 라이다(LiDAR) 데이터는 지형지물을 모델링하기 위해서 널리 사용되고 있으며, 특히 정밀 3차원 건축물 및 도시모델, 엄밀정사영상 등 고품질의 공간정보를 효율적으로 구축하기 위하여 라이다 데이터를 이용한 3차원 모델링에 관한 연구가 지속적으로 수행되고 있다. 불규칙적으로 분포된 고밀도의 라이다 데이터로부터 객체를 3차원으로 모델링하기 위해서는 시스템 캘리브레이션, 노이즈 제거 및 지면과 객체를 분리하기 위한 필터링, 객체의 종류 및 특성에 따른 데이터 분류, 기하학적 특성 및 동질성에 기반한 데이터 분할, 분할면의 군집화 및 묘사, 분할면의 재구성과 조합에 의한 모델링, 품질검사 등 일련의 복잡한 과정들이 수반된다. 라이다 데이터를 이용한 많은 모델링 방법들은 데이터 분할 과정을 포함하고 있지만, 본 논문에서는 라이다 데이터를 분할하지 않고 객체를 구성하는 중요하고 대표적인 특징점들을 추출하여 건물 모델링에 활용하는 방법을 제안하고 있다. 복잡하고 다양한 건물 형태를 시뮬레이션한 데이터와 실제 데이터에 적용하여 제안한 방법의 타당성 및 정확도를 검증하였다.
클라이언트-서버 환경에서 공간 데이터와 같은 대용량의 데이터를 처리하는 시스템이나 다수의 클라이언트의 요구가 발생하는 시스템에서는 데이터 처리 시 발생하는 서버 I/O 연산의 수행 비용과 질의 처리비용 및 결과 데이터의 전송 비용이 서버 사이드의 병목 현상과 질의 처리속도의 저하라는 문제점을 유발한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위한 방법으로 서버 처리비용의 분산을 위한 확장된 Peer-to-peer를 지원하는 방식을 제안하며, 이러한 확장 된 Peer-to-peer방식을 지원할 수 있는 공간데이터 관리기의 설계 및 구현상황을 제안한다. 공간데이터 관리기는 서버에 접속된 클라이언트의 정보와 클라이언트에 캐쉬된 데이터의 정보를 관리하는 공간데이터 관리기의 CIT(Client Information Table)와 이 CIT에 가용한 데이트를 캐쉬한 클라이언트가 여럿인 경웨 대상 클라이언트의 선정이 요구되며, 적은 비용으로 처리 가능한 클라인트의 선정의 위한 알고리즘과 클라이언트 사이의 확장된 Peer-to-peer 방식을 지원하기 위한 서버와 클라이언트간의 데이터 일관성 유지를 위한 데이터 유효성 관리를 제안한다.
라이다 데이터는 데이터 취득시간과 처리시간이 짧으며 높은 점밀도와 정확도를 가지고 있다. 그러나 광학영상과는 달리 3차원 형태의 비정규 점군의 형태이기 때문에 지표면에 대한 정확한 분류가 어렵다. 본 연구에서는 라이다 데이터와 광학영상을 동시에 이용해서 감독분류 기법을 통해 토지피복분류를 수행하였다. 먼저 라이다 데이터로부터 격자 크기가 1m인 DSM 영상과 DEM 영상을 제작하고 이를 이용하여 nDSM 영상을 제작하였다. 또한 라이다 데이터의 인텐서티(intensity) 정보를 이용해서 인텐서티 영상을 제작하였다. 광학영상의 입력데이터는 CCD 영상의 적색, 청색, 녹색 파장영역과 IKONOS 영상의 근적외선 파장영역이다. 그리고 CCD 영상의 적생광 파장영역을 이용해서 제작한 식생지수 영상이다. 광학영상과 라이다 데이터를 동시에 이용해서 토지피복 분류를 수행한 결과 74%의 분류 정확도를 얻을 수 있었다. 추가적으로 그림자 지역의 재분류, 수계지역의 처리 그리고 숲과 건물의 오분류 수정 과정을 수행하여 최종적으로 81.8%의 분류 정확도를 얻을 수 있었다.
이동 방송 환경(mobile broadcasting environment)은 정보를 가지고 있는 서버가 다수의 이동 클라이언트에게 모든 데이터를 주기적으로 방송하면 클라이언트가 자신이 원하는 데이터가 방송 채널에 나타날 때 이를 검색하는 환경을 말한다. 이 때 클라이언트는 일관적이면서 가장 최근에 갱신된 데이터를 필요로 하기 때문에, 병행성 제어 기법을 사용하여 이러한 요구 조건을 충족시켜야 한다. 이동 방송 환경에서는 클라이언트가 여러 가지 제약점을 가지고 있기 때문에 서버가 클라이언트의 일관성 검사를 위한 제어 정보를 데이터와 함께 방송해야 한다. 그러나, 매 방송 주기마다 방송해야 하는 제어 정보의 양이 크기 때문에 일관성 검사에 영향을 주지 않는 범위에서 이를 줄일 필요가 있다. 본 논문에서는 제어 정보의 양을 줄이기 위하여 데이터를 그룹화(grouping)하는 기법을 제시하고, 시뮬레이션을 통해 데이터 그룹화가 클라이언트의 트랜젝션 중단(abort)에 미치는 영향을 알아본다. 서로 다른 데이터들을 하나의 그룹으로 묶으면 클라이언트가 일관성을 검사할 때 트랜잭션이 불필요하게 중단되는 경우가 더 많아질 수 있다. 그러나, 실험 결과 전체 데이터 수의 20% 정도 크기로 데이터를 그룹화하면 불필요하게 트랜잭션이 중단되는 경우가 거의 없으면서 제어 정보의 크기를 줄일 수 있다는 사실을 알 수 있었다.
변화탐지는 도시모델의 갱신을 위해 중요한 단계이다. 이에 본 연구는 도시지역의 변화탐지를 위한 라이다데이터로부터 추출한 표면패치의 분류 방법을 제안한다. 제안된 방법의 주요 과정은 (1) 라이다 데이터로부터 생성된 DSM의 차분을 통해 변화영역을 탐지하고, (2) 탐지된 영역의 라이다 점으로부터 표면패치를 구성하고, (3) 구성된 각각의 패치의 종류를 지면 수목, 빌딩으로 분류한다. 제안된 방법을 실측데이터에 적용한 결과를 동일한 지역의 정사영상으로부터 육안검사를 통해 수동 생성된 기준데이터를 이용하여 검증하였다. 패치분류의 성공률은 99%로 평가되었다. 결론적으로 제안된 방법은 변화탐지를 위한 강인하고, 신뢰성이 높고, 효율적인 패치 분류방법으로 판단된다.
라이다데이터를 이용한 다양한 활용알고리즘이 개발되고 있지만, 대부분의 제안된 알고리즘은 정성적인 검증만이 수행되고 있다. 알고리즘의 객관적이고 정량적인 검증을 위해서는 대상에 대한 참값(true value)을 알아야 하지만, 라이다데이터는 데이터 특성상 참값을 알기 어렵다. 본 연구에서는 모의 라이다데이터는 분할 알고리즘의 성능을 평가할 수 있는 참값을 가지고 있다는 점에 착안하여, 모의 라이다데이터를 이용하여 분할 알고리즘의 성능을 보다 객관적/정량적으로 평가해보고자 하였다. 이를 위해 먼저, 1) 분할 알고리즘의 결과를 객관적으로 가늠할 수 있는 정량적인 평가요소들을 정의하고, 2) 3차원 도시모델을 입력 데이터로 모의 라이다데이터를 생성한 후, 3) 분할알고리즘을 적용하여 객체표면을 나타내는 평면패치를 생성하였다. 마지막으로 4) 성능평가지표를 기준으로 생성된 패치에 대한 분석을 자동화하여 수행하였다.
라이다 시스템은 신속하고 정확한 3차원 데이터 생성으로 인해 주목받는 시스템이 되었다. 지형공간정보 분야에서 원시 라이다 데이터로부터 3차원 건물모델과 같은 가치가 부가된 정보를 생산하는 기술은 오랫동안 관심 있는 연구주제로 다루어졌다. 본 논문은 라이다 데이터로부터 건물과 같은 인공지물의 주요 구성요소인 3차원 평면을 추출하는 내용을 담고 있다. 이 연구에서는 최적의 평면을 결정하기 위해 라이다 데이터에 포함된 이상치의 영향을 제거 또는 최소화 시키고, 두 평면이 만나는 지역에서 정확한 평면을 추출하는 하는 방법을 소개한다. 각 라이다 포인트에 대해서 plane fitting이 수행된 후, 결정된 세 개의 평면식 매개변수들은 의사색상값으로 변환되고, 이를 이용하여 평면을 추출하게 된다. 제안된 방법은 항공 라이다와 지상라이다 데이터 두 가지를 사용하여 그 유효성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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