현재 정밀도로지도 구축 공정은 수작업의 비율이 높아 구축 시간과 비용의 한계가 따른다. 인공지능을 이용하여 정밀도로지도 제작을 자동화하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있으나 정밀도로지도 제작을 위한 학습데이터의 구축 또한 수동으로 이루어지고 있어 학습데이터를 자동으로 구축할 필요성이 있다. 이에 본 연구에서는 모바일매핑시스템으로 취득한 포인트 클라우드를 이용하여 영상으로 변환한 후, 임계치를 이용한 영상 재분류와 중첩 분석 등을 통해 도로 노면표시 영역을 추출하고 추출한 영역의 다각형 유형 분류를 통해 정밀도로지도 제작을 위한 딥러닝 학습데이터를 자동으로 구축하는 방법론을 제안하였다. 제안한 방법론을 통해 구축한 2,764개의 차선 데이터를 딥러닝 기반의 PointNet 모델에 학습한 결과 학습 정확도는 99.977%로 나타났으며, 학습된 모델을 이용하여 3가지 색상 유형의 차선을 예측한 결과 정확도는 99.566%로 나타났다. 따라서, 본 연구에서 제안한 방법론으로 정밀도로지도 구축을 위한 학습데이터를 효율적으로 제작할 수 있는 것을 알 수 있었으며, 도로 노면표시의 정밀도로지도 제작과정 또한 자동화할 수 있을 것으로 사료된다.
커뮤니케이션 이론에서는 지도의 역할을 단지 커뮤니케이션 도구로 한정시켜 지도의 기능성을 지나치게 강조한 나머지, 컴퓨터, GIS, 과학적 시각화(scientific visualization) 등과 같은 새로운 지도학 환경에서 요구되는 새로운 역할을 성공적으로 수행할 수 없었다. 그 결과 커뮤니케이션 이론에 대한 반론과 함께 새로운 대안들이 등장하게 되었다. 지도학의 새로운 대안을 세 가지로 정리하면 다음과 같다. 첫째, 지리적 시각화로 지도란 분석된 결과만을 전달하는 도구가 아니라 분석의 이전 단계인 자료의 검색, 가설의 설정, 자료의 분석에 이르기까지 다양하게 이용될 수 있다는 견해이다. 둘째, 지도의 기능성에 대한 관심 증대로 인해 지도화 과정에서 예술성 및 총체성이 무시된다는 점이다. 지도란 단지 개별 정보의 전달 도구라기보다는 공간에 대한 총체적인 상이며, 다양한 수준에서 여러 가지 의미를 내포하고 있기 때문에 지도의 예술성이 강조되어야 한다. 셋째, 과학적이고도 객관적인 법칙이나 지침에 따라 만들었다는 지도 역시 지도에 내재된 주관성과 수사적 내용을 피할 수 없다는 점이다. 따라서 해체주의적 관점에서 지도학을 구조화한 사회적 힘을 찾아 힘의 존재와 그것의 영향을 모든 지도학 지식에 접목시키려는 것이다. 최근 과학적 시각화를 위한 도구로서 지도의 기능이 새로이 강조되면서, 지리적 시각화라는 새로운 개념이 대두되었다. 컴퓨터 그래픽을 기본 도구로 사용하여, 패턴, 관계, 특이 현상 등을 확인하여 새로운 과학적 시각을 얻고, 새로운 시각에서 문제를 재구성하는 것이 지리적 시각화의 목적이다. 따라서 기존의 지식을 표현하기 위한 시스템은 현재의 한계를 뛰어 넘으려는 첨단과학자에게 필요한 도구를 제공해 줄 수 없기 때문에, 지리적 시각화를 위한 새로운 도구가 개발되어야 한다. 한편 지리적 시각화는 지도학의 새로운 관점이 아니라, 어쩌면 커뮤니케이션 이론의 도입으로 서로 다른 길을 걸어 왔던 지도학자와 지리학자들이 지리적 시각화를 통해 두 학문간의 연계를 재정립하는 '지리적' 지도학 혹은 분석지도학을 부활시키는 계기가 마련될 수 있다.
본 논문은 구조방정식(SEM : Structural Equation Model)의 모형을 이용한 기능대학의 취업지도 활성화 방안에 관한 연구로서 연구대상인 독립변인의 취업안정성 구성과 취업환경 구축 및 취업체 선정요소 등의 요인들에 대한 영향력을 검증하고 종속변인인 취업욕구의 요인이 취업지도활성화 방안에 미치는 요인에 대한 조사 분석과 이에 제시되는 지표의 결과에 따른 개선방안을 연구하고자 한다. 이를 위해 기능대학생을 대상으로 설문조사를 하여 독립변인과 종속변인의 요인들에 대한 관계를 조사 하였으며, 또한 취업욕구요인이 취업지도활성화 효과에 영향을 미치는 요인들을 AMOS 5.0 프로그램을 활용하여 구조방정식모형을 통한 분석을 실시하였다. 연구 결과 취업안정성과 취업체선정요인은 취업욕구요인에 크게 영향을 미치지 않는 것으로 나타나 기각되었으며, 독립변인 중 취업환경구축 요인(산학협력체제구축, 현장체험실무지도, 직업능력향상지도)이 종속변인인 취업욕구요인에 가장 유의하게 긍정적인 영향을 미치는 요인으로 채택되어 취업지도활성화에 결정적인 영향이 있는 것으로 분석되었다.
최근 정보기술 발전과 컴퓨터의 고성능화에 따라 인터넷과 지리정보 시스템(GIS: Geographic Information System)을 연동하여 많은 웹사이트에서 지도정보 및 POI(Point of Interest)서비스를 제공하고 있다. 이러한 Web GIS는 시스템 구축이나 서비스 제공방법, 지도표현 형식에 있어 특정 시스템이나 환경에 의존적이며 제약이 많이 있다. 또한 무선인터넷의 급속한 발전으로 이동 환경에서 현재 위치정보를 적용한 실시간 서비스를 제공받기 원하는 사용자가 급증하고 있는 시점에서 이러한 서비스는 PDA와 같은 이동클라이언트에 LBS(Location Based Service)로 제공될 수 있어야한다. 본 논문에서는 국립지리원의 표준 지도형식인 DXF 수치지도를 이용하여 모바일 웹 서비스가 가능한 GIS를 구축하였다. 그리고 이를 OGC(OpenGIS Consortium)에서 권고한 벡터 방식의 SVG(Scalable Vector Graphics) 포맷의 지도로 표현하고, XML 웹 서비스를 이용한 개방형 서비스로 제공하였다. 또한 이동클라이언트인 PDA에 GPS수신기를 확장하여 이동환경에서 위치정보를 획득하여 모바일을 위한 실시간 위치기반 웹지도 서비스를 설계하고 서버기반 G15 컴퓨팅 환경을 실용적으로 구현하였다.
3D 영상의 획득을 위해 이용하는 깊이 지도는 영상의 깊이 정보를 가지고 있다. 그러나 일반적으로 고해상도이며 잡음이 제거된 고화질의 깊이 지도를 카메라로부터 직접 획득하는 것은 어렵다. 그래서 저해상도의 깊이 지도를 획득하고 업샘플링 및 전/후 영상처리를 통해 높은 품질의 고해상도 깊이 지도를 획득하는 기법들이 연구되고 있다. 하지만 기존의 연구는 영상의 질에 큰 변수로 작용하는 에지 부분의 효과적 업샘플링이 미흡하다. 그래서 본 논문은 에지 부분을 차별적으로 고려하는 인지적인 특성을 반영한 영상품질향상 연구에 초점을 맞춰 결합 양방향 필터의 가중치를 적응적으로 조절함으로써 깊이 지도와 합성 영상을 개선한 고해상도의 깊이 지도를 얻는 업샘플링 방법을 제안하였다. 제안 방식을 기존의 방식과 비교하였을 때 PSNR 측면과 주관적 품질에서 이득이 있음을 보였다.
본 연구는 수치지도와 VGIS를 이용한 3차원지도 제작기법에 관한 연구이다. 기존의 GIS는 2차원이기 때문에 고해상도에 대한 상호관계에 대하여서는 평가를 할 수가 없었다. 현재 지형공간정보시스템은 공간적 지형 자료임에도 불구하고 수치지도 및 지형도, 지질도, 토양도, 지적도, 지하시설물도등이 대부분 부호로 표시되는 2차원 지도로 나타내기 때문에 주요 의사결정 때 오차가 많이 발생하고 있다. 수치지도 역시 주요지형에 대한 등고선, 수치, 점등의 표시가 되어있기 때문에 3차원표현이 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 수치지도를 3차원화하여 가시화 시킨다면 도시계획, 입안 교통 및 환경영향 평가 등 각종 의사결정에 있어 보다 시각적 효과를 증진시켜 효율적인 의사결정이 가능할 것으로 판단된다.
인공위성영상은 일반지도에 비해 많은 정보를 포함하고 있다. 위성에 탑재된 센서를 이용하여 수집하는 영상은 대부분 디지털 이미지로서 고가의 컴퓨터영상처리장비에 의하여 처리 분석해야만 한다. SPOT2-3호에서 수집한 강원도 춘천지역의 중복영상으로부터 자동으로 수치 표고모델을 작성함으로써 다양한 영상정보의 활용과 함께 입체영상지도제작 및 분석이 가능해지고 있다. 본 연구에서는 SPOT($60{\times}60km$)의 춘천지역을 대상으로 한눈에 영상을 재현할 수 있도록 고해상도의 인공위성 영상자료를 처리하여 영상지도를 제작하기 위한 DEM(digital elevation model)을 만들어 입체감을 가진 다 방향의 조감도를 작성하고자 하였다. 3차원 영상지도제작의 효율적인 방법을 모색하여 기존의 방법을 크게 개선하면서 경제적인 새로운 개념의 위성영상지도의 제작 및 활용가능성을 모색하였다.
최근 정보화의 물결이 우리의 일상생활에까지 깊숙이 파고들고 있으며, 생활의 중요한 부분이 되고 있다. 특히 지형공간정보는 국토의 효율적 이용 및 관리, 도시계획 수립, 환경 및 재난관리 등 여러 분야에서 광범위하게 활용되고 있으며 지식정보시대의 필수적인 정보인프라로 자리매김하고 있다. 그러나 현재 국가보유 지도는 수치지도(digital map)화 되어 과거 종이지도보다 선진화된 면은 있으나, 지도의 생명인 정보의 갱신이 지연되거나 지물 지모가 변모됨으로써 최첨단 정보통신시대에 부적합한 정보매체가 되고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 LiDAR 기술에 의한 지형공간정보의 구축 가능성을 분석하고 항공 LiDAR 측량을 통해 취득한 데이터를 바탕으로 수치지도의 주요 레이어인 건물, 도로, 등고선 등의 벡터를 추출하여 GIS DB를 구축하는 방안에 대한 연구를 수행하였다. 또한 구축된 데이터는 국토지리정보원에서 발행한 축척 1:1,000 수치지도 및 현지 GPS 측량 성과를 이용하여 정확도 검증을 실시하였으며, 이를 통해 기존 GIS DB 구축 방안과의 비교 분석을 통한 합리적인 DB 구축 방안을 제시하였다.
본 연구는 3차원 소음지도 제작에 요구되는 도시공간 모델을 생성하고자한다. 이를 위해 센서데이터를 사용하지 않고 기 구축된 수치지도와 도화원도만을 이용하여 지면 및 건물의 3차원 모델을 생성하는 효율적인 방법을 제시하였다. 지면모델은 수치지도의 표고점과 등고선의 고도값을 격자로 내삽하여 생성한다. 건물모델은 수치지도에서 추출한 건물의 2차원 경계와 도화원도에 취득한 건물의 고도를 융합하여 생성한다. 제안된 방법은 영등포구 전역을 포함하는 수치지도와 서로 다른 시기에 생성된 3 set의 도화원도에 적용하였다. 생성된 도시공간모델은 소음분석 및 분석결과의 3차원 가시화에 성공적으로 활용되었다.
본 연구는 LiDAR 측량 데이터를 이용하여 홍수피해 지역을 예측하고자 한 것으로, 이를 위해 고정밀 DEM 데이터를 이용하여 홍수범람도를 제작하였다. 울산시 태화강유역을 연구대상 지역으로 선정하여 LiDAR 데이터와 수치지도를 이용하여 각각 DEM을 작성하였고, 홍수량과 홍수위 결정에 있어서는 HEC 모델 프로그램과 MIKE 프로그램을 이용하여 홍수 시뮬레이션을 실시하였다. 축척1/5000 수치지도를 이용하여 제작한 DEM과 LiDAR 데이터를 이용한 DEM을 이용하여 동일조건에서 홍수 시뮬레이션을 적용한 결과 상당한 차이가 발생함에 따라 홍수 시뮬레이션은 고정밀 DEM 데이터로 작성된 데이터를 적용하는 것이 바람직하다는 것을 확인할 수 있었다. 홍수지도를 작성하기 위해서는 표고정밀도가 매우 중요한 요소이나, LiDAR 데이터를 이용하기 위하여 모든 지역의 하천지역에 대하여 LiDAR측량을 하는 것은 비경제적이므로 홍수 시뮬레이션이 필요한 중요한 시가화 지역에 대하여 우선적으로 LiDAR 데이터를 적용하여 제작하는 것이 필요하다. 홍수시뮬레이션의 기대효과로는 강우량에 따른 홍수피해지역을 사전에 예측하여 대책을 수립함으로써 재해예방 및 복구예산 절감 등의 효과가 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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