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.
기존의 정사영상 제작에서는 고가의 항공기를 이용한 대규모 지역에 대해서만 경제적인 정사영상을 제작할 수 있었으며, 지형지물에 대해 빠르게 변화를 갱신하지 못한다는 단점이 있었다. 하지만 최근 무인항공기(UAV: Unmanned Aerial Vehicle)가 빠른 속도로 발전되고, GPS와 IMU 등의 다양한 센서 탑재로 고가의 항공사진측량을 대체할 수 있다는 평가를 받고 있다. 무인항공기를 이용하여 소규모 지역에 대한 정사영상 지도를 제작 할 경우 신속하게 공간정보를 갱신할 수 있다는 장점을 가지고 있지만 기존 연구의 경우 같은 고도의 영상으로만 정사영상을 제작하여 자료의 중복성과 자료 갱신에 대한 단점이 있다. 본 연구에서는 소규모 경사지역을 대상으로 저가용 무인항공기의 고도가 다른 영상을 통해 정사영상 및 DEM(Digital Elevation Model)을 제작하였다. 검사점에 의한 수평 및 수직 성분의 RMSE는 σh = 0.023m, σv = 0.049m 의 정확도를 보여 국토지리정보원 수치지도 1/500 축척의 RMSE와 최댓값 허용범위를 만족하였다. 이를 통해 고도가 다른 영상을 이용하여 높은 정확도의 정사영상을 제작할 수 있었으며, 다양한 고도의 자료를 통해 자료의 중복성을 줄이고, 신속하게 공간정보를 제공할 수 있음을 확인하였다.
드론을 이용한 사진측량은 고해상도의 정사영상을 제작할 수 있고 높은 정확도의 3차원 위치정보를 취득할 수 있어 토목·건설 분야에서의 활용성이 높다. 이에 본 연구에서는 드론사진측량을 이용하여 지형 현황도를 제작하고 제작 시 발생되는 문제점과 정확도를 분석하여 공원 조성에 드론사진측량의 활용 가능성을 판단하고자 하였다. 이를 위하여 드론 영상으로 정사영상과 수치표면모델(DSM: Digital Surface Model)을 제작하고 벡터화하여 지형 현황도를 작성하였다. 정확도 분석은 GPS(Global Positioning System)와 TS(Total Station)으로 제작한 지형 현황도를 기준으로 비교하였다. 검사점을 이용한 정확도 분석 결과 잔차의 평균이 평면에서 0.044m, 표고에서 0.066m로 나타나 1/1,000 수치지도 허용오차 범위를 만족하였으며 연구 대상지 내 호수의 면적을 비교한 결과 약 4.4%의 면적의 차이를 보여 지형현황도 작성 가능이 있다고 판단된다. 한편, 지형 현황도 제작 시 식생이 존재하는 지형의 경우 높이 값을 정확하게 취득하기 어려웠으며 지하 구조물 같은 경우 영상에서 확인할 수 없기 때문에 현장에서 직접적인 공간정보 취득이 필요하였다. 따라서, 드론사진측량을 이용한 지형 현황도 작성은 일부 지형에 대하여 직접적인 공간정보 취득이 같이 이루어지면 효율적으로 제작 될 수 있을 것으로 판단된다.
산림 개발은 대규모의 지형변화와 환경 훼손이 나타나기 때문에 이는 지속적인 관리가 필요하다. 또한 토공량 산출과정에서 사람이 직접 현황측량을 수행하게 되면 사고 발생의 위험이 있다. 이에 본 연구에서는 사람이 직접 접근하지 않아도 공간정보를 취득할 수 있는 드론 사진측량을 산림개발지역에 적용하여 정확도 및 토공량, 산지복구 계획 여부를 분석하여 적용 가능성을 판단하고자 하였다. 드론 사진측량으로 정사영상 및 DSM(Digital Surface Model)을 제작하여 검사점 정확도를 분석한 결과 RMSE(Root Mean Square Error)가 평면에서 0.120 m, 표고에서 0.150 m로 나타나 1:1,000 수치지도 묘사 허용오차 범위를 만족하였다. 또한, 토공량 비교결과 드론 사진측량이 기존의 측량방법보다 13.0% 더 많은 토공량을 산출하였는데 이는 드론 사진측량이 더 세밀한 지형을 나타내기 때문으로 분석되어 검증자료로 활용 가능성이 있다고 판단되었다. 공간정보를 이용한 산지복구 수행여부 판단 결과 낙석 방지망 및 식생의 존재 여부를 판단할 수 있어 활용 가능성이 있는 것으로 확인되었다. 향후 주기적으로 영상을 취득하여 지형변화에 대한 모니터링이 이루어진다면 산림 개발에 드론 사진측량의 활용성이 증대될 것으로 보인다.
수치표고모델(DEM, Digital Elevation Model)을 컴퓨터를 이용하여 자동으로 생성할 때 입체영상매칭(stereo matching) 연산은 많은 수행시간이 소요된다. 매칭연산은 일반적으로 상관계수(correlation)에 의한 방법이 사용되고 있으며, 매칭점 분포가 균등한 지역기반방식(area-based method)이 주로 이용되고 있다. 본 논문에서는 지형을 식별하여 매칭연산에서 검색영역(search area)과 기준윈도우(mask window)의 크기를 조정하여 효율적인 매칭을 수행하는 방안을 제시하였다. 영상을 분할하기 위하여 경계보호평활화 필터(edge-preserving smoothing filter)를 사용하여 전처리를 수행하였으며, 필터를 거친 영상에 대해서 영역성장 알고리듬을 적용하였다. 분할된 영역은 MRF(Markov Random Field) 모델에 의한 식별과정을 통하여 산악, 평야, 수계지역으로 식별된다. 영상매칭은 예비시차(predicted parallex) 계산과 상세매칭(fine matching)의 두 단계를 거치며, 예비시차를 이용하여 상세매칭단계에서 검색영역의 위치를 결정한다. 검색영역과 기준윈도우의 크기는 화소에 대한 지형식별정보에 의해 결정된다. 주변화소와 시차가 유사한 평야지역과 수계지역의 검색영역을 축소함으로서 매칭연산시간을 단축시켰다. 대전-금산지역의 $10km{\times}10km(1024{\times}1024)$ 영상을 4개 사용하여 실험한 결과 지형식별정보를 이용하지 않았을 경우보다 영상매칭 수행시간이 $25%{\times}35%$정도 단축시킬 수 있음을 보였다.
To investigate the observational environment, sky line and skyview factor (SVF) are calculated using a digital elevation model (DEM; 10 m spatial resolution) and 3 dimensional (3D) sky image at radiation site, Gangneung-Wonju National University (GWNU). Solar radiation is calculated using GWNU solar radiation model with and without the sky line and the SVF retrieved from the 3D sky image and DEM. When compared with the maximum sky line elevation from Skyview, the result from 3D camera is higher by $3^{\circ}$ and that from DEM is lower by $7^{\circ}$. The SVF calculated from 3D camera, DEM and Skyview is 0.991, 0.998, and 0.993, respectively. When the solar path is analyzed using astronomical solar map with time, the sky line by 3D camera shield the direct solar radiation up to $14^{\circ}$ with solar altitude at winter solstice. The solar radiation is calculated with minutely, and monthly and annual accumulated using the GWNU model. During the summer and winter solstice, the GWNU radiation site is shielded from direct solar radiation by the west mountain 40 and 60 minutes before sunset, respectively. The monthly difference between plane and real surface is up to $29.18M\;m^{-2}$ with 3D camera in November, while that with DEM is $4.87M\;m^{-2}$ in January. The difference in the annual accumulated solar radiation is $208.50M\;m^{-2}$ (2.65%) and $47.96M\;m^{-2}$ (0.63%) with direct solar radiation and $30.93M\;m^{-2}$ (0.58%) and $3.84M\;m^{-2}$ (0.07%) with global solar radiation, respectively.
한반도는 화산 재해로부터 안전한 지역으로 알려져 왔다. 그러나 최근 백두산 및 일본 화산들을 포함한 극동아시아의 화산 관측동향 및 연구결과들은 더 이상 한반도가 화산 재해로부터 안전한 지역이 아님을 나타내고 있다. 대한민국 정부는 2012년부터 효율적인 화산재해 대응체계 구축을 위해 IT 기반의 화산재해대응시스템(VDRS: Volcanic Disaster Response System)구축기술을 개발해 왔다. VDRS의 주요 사용자는 대한민국 중앙 및 지방정부 공무원들이나 이들 대부분은 화산재해를 경험해 보지 못하였으며, 기본적 지식도 부족하다. 따라서 실제 재난 시, 효과적인 VDRS의 사용 및 재난대응을 위해서는 재해 대응과 관련된 교육 콘텐츠의 개발과 교육의 실시가 매우 중요하다. 본 논문에서는 현실감 있는 화산재해 대응 교육을 위한 가상현실(VR; Virtual Reality) 기반의 모바일 앱 개발을 다루고 있다. 교육의 목적은 화산재해 관련 지식의 전달과 체험이다. 첫째, 공간정보 기반의 VR 콘텐츠를 제작한다. VR 콘텐츠를 제작을 위해서는 수치표고모형 기반 3D 모델이 구축되고, 기상효과 및 다양한 화산재해 확산 가시화 모델이 개발된다. 둘째, 화산재해 대응을 위한 교육앱이 개발된다. 이 단계에서 우리는 12단계의 화산재해 체험 스토리 보드를 제안한다. 앱은 스토리 보드를 기반으로 Unity3D 엔진을 이용하여 개발되며 다양한 화산재해(화산재, 화쇄류, 화산이류 등)를 체험하고 이들에 대한 지식을 전달할 수 있도록 구성된다. 본 연구의 결과는 화산재해 대응 및 예방을 위한 교육에 활용될 수 있을 것이며 향후, 증강현실 기술과 연계한다면 보다 현실감 있는 교육에 활용될 수 있을 것이다.
3차원 지형정보를 얻기 위하여 항공 LiDAR(Light Detection and Ranging)자료 기반 수치표고모델(Digital Elevation Model, DEM) 생성에 대한 연구들에 대한 관심이 지속적으로 높아져 왔다. 항공 LiDAR 원자료로부터 정확도가 높은 DEM을 생성하기 위해서는 3차원 점군에서 비지면점을 제외시키고 지면점만을 포함시키는 필터링(filtering)과정이 중요하다. 특히, 필터링을 구성하는 알고리즘의 패러미터 값 변화에 따라 산출되는 결과물들에 차이가 발생하고 정확도에 영향을 준다. 따라서 본 연구는 화천, 양주, 경산 및 장흥 유역 대상지의 항공 LiDAR 자료로부터 Fusion 소프트웨어를 이용하여 LiDAR DEM을 생성하는 GroundFilter알고리즘의 Mean패러미터(GFmn) 수준 변화가 LiDAR DEM 결과물의 정확도에 어떤 영향을 주는지 분석하였다. GFmn 수준 변화에 따른 정확도에 대한 영향 여부를 분석하기 위해 일원배치분산분석을 실시하였고, 그 결과 GFmn의 수준 변화에 따라 정확도에 대한 영향이 유의미하게 나타났다(F-value: 4.915, p<0.01). 이 후 각각의 GFmn 수준들을 다른 수준들과 차이가 있는지 여부로 묶기 위하여 사후검정을 실시하였다. 사후분석을 통해 잔차의 평균 차이에 따라 '7, 5, 9, 3'과 '1' 두 집단으로 나뉘었다. 아울러 보다 정확한 해발고도를 표현하는 LiDAR DEM 생성하는데 적정 GFmn은 '7' 조건일 때로 나타났다. 이 연구를 통해 보다 정확한 해발고도를 표현하는 LiDAR DEM을 생성할 수 있는 패러미터 값을 제안하였다.
본 연구는 2001년 1월, 2004년 3월, 2005년 12월 그리고 2010년 1월의 4개 폭설사상을 대상으로 3가지 적설심분포도를 구축하고 그 결과를 비교하고자 하였다. 첫째는 우리나라 76개의 지상기상관측소의 최심적설자료를 대상으로 IDW (Inverse Distance Weighting) 기법을 적용하여 구축한 경우(Snow Depth Map; SDM), 둘째는 SDM를 Terra MODIS (MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) 영상에 의한 적설분포지역(Snow Cover Area; MODIS SCA)으로 추출한 경우(SDM+MODIS SCA; SDM_M), 셋째는 둘째 경우에 DEM (Digital Elevation Model)을 이용하여 고도에 따른 적설심 감률을 고려한 경우(SDM_M+DEM; SDM_MD)이다. 4개년도의 적설분포도를 작성한 결과, Terra MODIS 영상에 의한 적설분포면적은 남한면적($99,575.3km^2$)의 62.9%, 44.1%, 52.0%, 69.0% 였다. 3가지 경우에 대한 평균 적설심을 비교한 결과, SDM보다 SDM_M이 각각 0.9cm, 1.9cm, 0.8cm, 1.5cm 작게, SDM_M보다 고도를 고려한 SDM_MD는 1.3cm, 0.9cm, 0.4cm, 1.2cm 크게 나타났다.
본 연구는 최근 폭염 문제로 주목을 받고 있는 밀양시를 대상으로 토지피복과 지형과 같은 공간 특성이 폭염일수에 미치는 영향을 분석하는 것이다. 폭염일수는 RCP 기반의 남한상세 기후자료(2000~2010년)를 활용하여 산출하였고, 토지피복유형은 2000년 토지피복도와 2005년, 2010년 환경부 중분류 토지피복도를 이용하여 시가화지역, 농업지역, 산림지역, 수역, 초지 및 나지로 유형을 재분류하였다. 지형특성은 공간해상도 30m급의 수치표고모델을 이용하여 계산된 지형위치지수로 분석하였다. 분석결과, 폭염일수는 2000년 평균 31.4일로 가장 많이 발생하였고, 2008년 26.9일, 2001년 24.2일, 2010년 24.0일 순으로 나타났다. 폭염일수는 농경지와 계곡부 일대, 도시 외곽지역에서 많아지는 것으로 분석되었다. 밀양시의 지형적 특성은 평지(19.7%) 보다는 경사지(51.6%)의 산악지역이 많은 것으로 나타났으며, 서쪽 일부지역은 대규모 계곡지역(12.2%)이 분포하는 것으로 확인되었다. 공간특성과 폭염의 상관성 분석 결과, 산림지역에서 폭염일수와 음의 상관성(-0.109)으로 나타나 폭염을 완화하는 요인으로 도출되었다. 지형적인 측면에서는 평지와 폭염이 양의 상관성(0.305)으로 나타났다. 이러한 결과들은 도시계획가와 환경관리자에게 토지개발과 지형변화가 폭염에 미치는 영향을 이해하는데 중요한 시사점을 제공할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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