해안지형의 자료는 장기간 해안선의 공간적 및 시간적 변화를 해석하는데 중요한 자료이다. 특히 누적된 자료를 분석하여 해빈지역의 해안침식 또는 퇴적의 추이를 이해하는 것은 향후 연안지역 관리의 측면에서 필수적이다. 본 논문에서는 경기도 안산시에 위치하고 있는 방아머리 해빈을 대상으로 2009년, 2018년, 2019년에 각각 취득된 디지탈 항공영상, 지상 레이져스캐닝 자료 그리고 드론촬영 영상과 국립해양조사원의 조위관측 자료를 이용하여 약 10년 동안의 해안선 변화를 정량적으로 분석하였다. 본 연구의 처리 과정에서는 사진측량학적 기법을 적용하여 2009년의 스테레오 영상으로부터 4.40 m인 해안선을 입체도화 방식으로 추출하였다. 2018년도에는 레이져스캐너로부터 취득한 원자료를 이용하여 수치표고모형을 생성하고 해당되는 해안선을 반자동으로 추출하였다. 2019년도에는 드론영상으로부터 수치표고모형을 생성하여 해안선을 추출하였고 3개년도의 해안선을 이용하여 해안선의 변화율을 산정하였고 정성적으로 분석하였다.
최근 위성영상, 항공사진 등의 해상도가 향상됨에 따라 고해상도 원격탐사 자료를 이용한 다양한 연구가 진행되고 있다. 특히, 국토 전역의 건물객체 추출은 수치지도 레이어 및 주제도 작성에 필수적이기 때문에 높은 정확도가 요구된다. 본 연구에서는 딥러닝의 영상처리 기법 중 의미론적 분할에 사용되는 대표적인 모델인 SegNet, U-Net, FC-DenseNet, HRNetV2를 이용하여 건물객체 추출 모델을 생성하고, 이에 따른 모델의 평가를 수행하였다. 학습자료는 다양한 건물들로 이루어진 영상을 이용하여 생성하였고, 평가는 세 지역에 나누어서 진행하였다. 먼저 학습자료와 인접한 지역을 통해 모델의 성능을 평가하였고, 이후 학습자료와 상이한 지역을 통해 모델의 적용성을 평가하였다. 그 결과 HRNetV2 모델이 건물객체 추출의 성능과 적용성 면에서 가장 우수한 결과를 보였다. 본 연구를 통해 수치지도 내 건물레이어 생성 및 수정의 가능성을 확인하였다.
본 논문에서는 공사현장 작업자의 실질적 영향을 미치는 요소들을 고려하여 인공지능기반의 실시간 위험성 추정 기법을 개발하였다. 기존 재난안전학 또는 안전공학에서는 위험성평가를 실시하여 강도·빈도에 의하여 위험성을 추정하고 도출된 값을 통해 위험한 정도를 분류하는 경우가 많다. 그러나 대부분의 공사현장에서는 정적인 위험성평가를 통해 해당 유해위험요인을 근거로 형식적인 위험성평가가 이루어지고 있기 때문에 대부분의 사고 후 증빙 자료로만 활용되고 있는 것이 현실이다. 이 위험성평가를 진행하면서 변화하는 환경의 유해위험을 실시간으로 반영할 수 없게 되고, 이는 실질적인 작업자의 안전을 보장해 주지 못하는 문제를 발생시킨다. 이러한 점에서 위험성평가와 더불어 실질적인 안전한 작업장을 만들기 위해서 작업자의 건강정보 및 실시간 공사현장의 영상정보에 기반한 위험성 추정 기법은 실질적 안전사고를 예방하는 방법론 중 하나가 될 수 있다. 작업자의 건강정보는 개개인 맞춤형 건강 데이터에 근거한 해석이 가능하고 실시간 공사현장 영상은 작업 중 발생할 수 있는 돌발상황에 대비하기위해 사용된다. 이러한 위험성 추정 방법은 다양한 공사현장의 위험성 추정 기법으로 사용될 수 있다. 이로 인해 높은 정확도의 위험성 추정 수치를 얻을 수 있으며, 이는 실질적안 안전 예방활동에 있어서 매우 중요하게 작용한다. 위험성 추정 수치 예제를 통하여 본 논문에서 제시된 위험성 추정 방법론이 타당함을 확인하였다. 본 논문에는 기존 위험성평가에 더해 작업자의 건강정보 및 공사현장 실시간 영상정보를 이용하여 실질적인 작업자 안전을 위한 예방 방법을 제시하였다.
지구온난화에 대한 관심이 증가함에 따라 온실가스를 저감할 수 있는 산림자원에 대한 관심도가 증가되고 있다. 이러한 산림자원에 대한 정보는 대부분 항공사진 또는 위성영상을 이용한 도화에 의해 구축되었다. 그러나 영상정보만을 이용한 경우 수목이 울창한 산림지역의 수고정보를 정확하게 구축하지 못하는 단점이 발생하였다. 이에 본 연구에서는 라이다 자료와 정사영상을 이용하여 산림지역에서 개별 수목을 분리하고 수고정보를 효율적으로 획득할 수 있는 자료처리 방법을 제안하였다. 라이다를 이용한 자료처리는 정규화된 수치표면모형을 생성한 후 국지적 최대값 필터링을 통하여 수목점을 추출하였다. 또한 정사영상을 이용한 자료처리는 수목영역을 추출하기 위하여 객체기반 영상분류법을 적용하였다. 그리고 라이다 및 정사영상의 결과를 조합하여 최종 수목점을 추출하였다. 용인지역에 대한 실험을 통하여 라이다 자료와 정사영상을 각각 이용하는 방법에 대한 장단점을 분석하고 두 자료를 융합하여 산림지역에서 개별 수목에 대한 정보를 획득할 수 있었다. 이를 통해 제안한 방법의 효율성을 검증할 수 있었다.
PC 그래픽스 하드웨어의 급격한 발전에 따라 슈퍼컴퓨터 또는 여러 대의 컴퓨터를 이용한 병렬/분산 처리로나 가능하였던 실시간 볼륨 렌더링을 한대의 일반 PC에서 수행하려는 시도가 계속되고 있다. PC 그래픽스 하드웨어의 꼭지점 및 픽셀 쉐이더는 수치 계산에 최적화된 벡터 연산으로 빠른 볼륨 렌더링을 가능하게 하였을 뿐만 아니라 기존의 고정된 그래픽스 파이프라인에서 벗어나 사용자가 렌더링 과정에 개입하여 프로그래밍을 할 수 있도록 하였다. 본 논문에서는 이러한 그래픽스 하드웨어의 프로그래밍 기능 중 텍스쳐 좌표의 조작을 이용하여 다양한 종류의 볼륨 데이터를 빠르게 렌더링하고 픽셀 쉐이더의 여러 기능들을 이용하여 퐁 쉐이딩 연산, 이른 깊이 테스트, 팔진트리 텍스쳐등을 구현하여 고품질 영상을 실시간으로 얻고자 하였다.
IT 기술은 끊임없는 발전을 거듭하고 있으며 현 인류는 기계와 더불어 살고 있다. Desktop, 스마트폰, 노트북 및 태블릿PC는 물론이고, 스마트 워치와 같은 '웨어러블 디바이스(Wearable Device)'의 등장으로 기계 속 세상에 그들과 함께 살고 있다하여도 과언이 아니다. 단연 잦은 기기 사용으로 인해 가장 영향을 크게 받는 인간의 신체 부위는 '눈'이다. 휴대용 기기(Portable Device)는 휴대에 용이해야 한다는 특징 때문에 그 크기가 점차 작아지고 있다. 따라서 작은 기기에 부착된 화면 역시 크기가 감소하였다. 장시간 작은 화면을 집중하여 보게 되면 눈의 피로가 금방 쌓이게 된다. 이로 인해 안구 건조 증 및 시력 저하 발생률이 증가하게 되는데, 영상처리 기술을 이용하여 안구의 깜박임을 감지하고 일정 수치 이하로 깜박임 횟수가 미달될 경우에 안구 운동을 권장하는 프로그램을 개발 하였다.
대용량 영상 데이터 처리를 위한 GPU 는 많은 코어들을 이용한 병렬 작업을 통해 결과를 도출한다. 단순 수치 연산에 특화된 이러한 GPU 의 계산 능력을 다른 분야로 확장시켜 적용하고자 하는 시도인 GPGPU 는 이전부터 꾸준히 시도되고 있다. 그러나 GPU 의 난해하고 생소한 프로그래밍으로, 작성이 쉽지 않고 현격한 성능 향상을 기대하기 어렵다. 이에, 이러한 GPGPU 프로그래밍의 어려움을 해결하고자 여러 프로그래밍 모델들이 등장하였다. 본 논문에서는 GPGPU 프로그래밍을 위한 대표적인 모델인 CUDA, OpenCL, C++ AMP, 그리고 OpenACC 에 대해 살펴본다.
본 연구는 색, 색감, 색의 조화론 등 예술과 감성으로만 다루어지던 전문 분야의 내용을 과학적인 방법으로 해석하고, 계산해 낼 수 있는 연구들에 대한 관련 연구들의 동향을 분석하고, 정량적인 색의 조화 및 매치의 판단 방법을 제안한다. 이때, 과학적인 방법이란, 수치와 컴퓨터과학을 사용하여 색의 조화 이론을 체계화하여 빠르게 처리하는 근원적인 방법으로 정의한다. 또한, 색의 정량화를 위하여 기존의 대표적인 색채계들의 특징 및 성격을 분석하며 이를 통해 색채계에 기반하여 색을 수치화 한다. 색의 조화 및 매치에 대한 정량적 판단은 컴퓨터를 사용하는 일반 사용자들의 색과 색감을 향상시킬 뿐만 아니라, 시각, 영상, 산업 디자인에의 효과적 적용, 색을 통한 정신적 분석 및 치유, 색감 향상 교육, 유사색및 유사디자인 검색, 개인 맞춤형 색채 마케팅 등 다양한 분야에 활용될 수 있다.
급속한 기술의 발전과 인간 생활 및 문화 활동의 범위가 변하고 확장됨에 따라 지표면에 빠른 변화가 발생하고 있으므로 지도와 지형공간 데이터베이스의 갱신주기는 짧아져야 한다. 이를 만족시키기 위하여 최근에 지형공간정보 분야에서는 지도제작 과정의 자동화와 데이터 처리속도의 단축을 위한 연구가 진행되고 있으며, 이 결과 수치사진측량 워크스테이션, GPS/INS 기술, 위성영상의 활용기술, 자동 정보추출 및 LiDAR 시스템이 개발되었다. 항공 LiDAR 데이터로부터 자동으로 건물을 추출하고 등고선을 생성할 수 있는 가능성에 많은 관심이 집중되고 있다. 그러나 숙련된 작업자에 의해 수동으로 건물을 도화하는 기존의 사진측량 방법에 의한 결과와 비교하면, 정확도와 효율성에 대한 좀더 심도 깊은 연구가 수행되어야 한다. 반면에, LiDAR 데이터로부터 등고선을 생성한 결과, 품질 및 정회성에 있어서 효율적이고 경제적이었다. 본 연구에서는 수치지도 제작에 필요한 건물을 추출하고 등고선을 생성하기 위하여 LiDAR 데이터의 전처리 과정과 단계별 처리과정에 관련되는 다양한 조건의 영향 및 정확도에 관하여 평가하였다.
고해상도 위성영상의 수요 증가로 국토교통부와 과학기술정보통신부에서 국토관측위성을 개발하고 있다. 국토관측위성의 주요 위성영상 산출물로 정밀보정영상, 정밀정사영상, DSM/DTM, 변화탐지 주제도 등이 계획되어 있다. 이러한 위성영상 산출물의 품질은 위성영상의 기하정확도에 기반하여 결정된다. 따라서, 고품질의 위성영상 산출물을 생성하기 위해 위성영상의 기하학적인 왜곡을 보정하는 것이 중요하다. 또한, 정밀기하수립을 위한 GCP를 취득하는 방법은 대체로 정사영상, 수치지도 등을 이용하여 수동으로 취득한다. 이 방식은 GCP를 취득하는데 많은 시간이 요구된다. 따라서, 자동으로 GCP를 추출하여 GCP 취득 시간과 정밀정사영상 생성 시간을 줄이는 것이 필요하다. 이를 위해, 국토관측위성으로 촬영한 위성영상의 정밀한 기하보정과 GCP 추출 시 사용자의 개입을 최소화할 수 있는 정밀영상생성시스템을 개발하였다. 본 논문은 국토관측위성용으로 개발된 정밀영상생성시스템의 산출물, 처리 과정 및 시스템 구성에 대해서 설명하고 개발된 시스템의 처리시간 성능에 대해서 기술한다. 본 시스템을 통해 개발된 기술과 데이터베이스를 활용하여 한반도를 촬영한 모든 국토관측위성영상으로부터 신속하게 정밀정사영상을 생성할 수 있을 것으로 기대된다. 향후, GCP DB와 DEM DB의 데이터를 해외지역으로 확장하여 해외지역의 정밀영상을 생성할 수 있는 후속 연구가 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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