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중량식 전도형 우량계를 이용한 강우강도 측정 (Measurement of Rainfall Intensity Using a Weighting Tipping Bucket Raingauge)

  • 김현철;이부용
    • 한국농림기상학회지
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    • 제6권4호
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    • pp.211-217
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    • 2004
  • 본 연구는 12회에 걸친 실내 검정과 태풍의 영향권에 들었을 당시 강우량의 정확한 관측을 통해서 중량식 전도형 우량계에 대해서 다음과 같은 결과를 도출할 수 있었다 중량식 전도형 우량계는 0.1mm 이하의 분해능으로 연속적인 강우의 측정이 가능하며, WMO의 권고 기준인 0.2mm 관측을 충분히 만족시켜 강우 계측기로써 사용하는데 문제가 없었다. 1mm 전도형 bucket로 매 1분마다 100mm/h 이상의 강우 강도를 관측할 수 있어 수자원 관리와 이용 분야연구에 많은 도움을 줄 수 있다. 정밀하고 세밀한 강우 관측으로 레이다나 위성을 이용한 강우의 원격 탐사에 관련한 연구에 필요로 하는 지상 정보를 제공할 수 있어, 수문과 관련한 연구 분야의 발달과 연구 영역의 확장을 도모할 수 있다. 두 개의 신호선을 이용하여 우량을 관측하는 중량식 전도형 우량계는 원격지에서 우량계의 고장 유무를 알 수 있어 자동 관측 장비관리의 애로 사항을 해결할 수 있고, 결측과 오차를 줄여 고품질의 관측 자료 생산이 가능하게 된다. 우량관측 장비의 국산화 개발과 테스트를 할 수 있는 독자적인 기술을 확보하였으며, 나아가 새로운 장비를 개발할 수 있는 기초를 마련하였다.

고무타이어 문자열 입력영상 개선을 위한 전처리와 광학조건에 관한 연구 (A Study on Optical Condition and preprocessing for Input Image Improvement of Dented and Raised Characters of Rubber Tires)

  • 류한성;최중경;권정혁;구본민;박무열
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제6권1호
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    • pp.124-132
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    • 2002
  • 영상처리라는 것은 문자를 인식하거나 물체를 인식하는 등 어떠한 물체의 특징을 추출하여 그에 대한 정보를 가지고 자동제어 시스템이나 인식시스템에 도입하는 것이다. 그러나 이러한 시스템들에 도입시키기 위해서는 찾고자 하는 물체의 특징을 잘 검출할 수 있어야 하며 검출된 특징의 패턴도 잘 잘 구별해야 한다. 그러나 본 논문에서 다루고 있는 고무 타이어의 특성은 배경과 문자열이 존재하는 특징면이 잘 구분되지 않는다는 것이다. 이것은 곧 특징 추출이 어렵다는 것을 간접적으로 나타내고 있는 것이다. 그러므로 수많은 논문에서 손실된 특징 정보를 복원하기 위한 기술과 끊어진 문자 정보를 유추하여 맞춰 내는 등의 기술을 많이 연구해 왔다. 그러나 우리는 무엇보다 처음에 입력받는 영상이 좋아야만 나머지 필터링이나 영상 처리기법이 쉽다고 생각하여 입력 영상을 개선시킬 수 있는 광학적인 환경에 관심을 두기로 하였다. 본 논문은 이리한 영상처리기법 중에서 입력 영상을 보다 선명하게 받아들이기 위한 조건을 찾고 광학적인 이론을 찾고자 하는 논문이다. 본 논문은 타이어를 생산하는 라인에서 타이어에 각인되어 있는 문자를 인식하고 상위 컴퓨터인 호스트 컴퓨터에 자료를 전송함으로써 물류를 관리하고, 다음 공정인 전수 검사공정에서 각 타이어에 맞는 휠을 끼우기 위한 작업을 위한 것이다. 이러한 시스템을 위해서는 나은 양질의 입력영상을 획득해야만 인식과정에서 오인식을 줄일 수 있고 자동화 공정에 응용할 수 있다. 양질의 입력영상을 획득하기 위해서는 빛의 입사각도와 피사체가 이루는 각도가 어떠한 각의 형태를 가지는가 하는 것이 중요하며 또한 이것을 받아들이는 카메라의 각도가 피사체와 어떠한 각을 이루는가? 하는 것도 중요한 문제이다. 본 논문에서는 이에 대한 최적조건을 실험적인 방법으로 찾고, 이에 대한 결과를 광학적으로 증명해 보고자 한다.

k-Nearest Neighbor와 Convolutional Neural Network에 의한 제재목 표면 옹이 종류의 화상 분류 (Visual Classification of Wood Knots Using k-Nearest Neighbor and Convolutional Neural Network)

  • Kim, Hyunbin;Kim, Mingyu;Park, Yonggun;Yang, Sang-Yun;Chung, Hyunwoo;Kwon, Ohkyung;Yeo, Hwanmyeong
    • Journal of the Korean Wood Science and Technology
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    • 제47권2호
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    • pp.229-238
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    • 2019
  • 목재의 결점은 생장과정에서 또는 가공 중에 다양한 형태로 발생한다. 따라서 목재를 이용하기 위해서는 목재의 결점을 정확하게 분류하여 용도에 맞는 목재 품질을 객관적으로 평가할 필요가 있다. 하지만 사람에 의한 등급구분과 수종구분은 주관적 판단에 의해 차이가 발생할 수 있기 때문에 목재 품질의 객관적 평가 및 목재 생산의 고속화를 위해서는 컴퓨터 비전을 활용한 화상분석 자동화가 필요하다. 본 연구에서는 SIFT+k-NN 모델과 CNN 모델을 통해 옹이의 종류를 자동으로 구분하는 모델을 구현하고 그 정확성을 분석해보고자 하였다. 이를 위하여 다섯 가지 국산 침엽수종으로부터 다양한 형태의 옹이 이미지 1,172개를 획득하여 학습 및 검증에 사용하였다. SIFT+k-NN 모델의 경우, SIFT 기술을 이용하여 옹이 이미지에서 특성을 추출한 뒤, k-NN을 이용하여 분류를 진행하였으며, 최대 60.53%의 정확도로 분류가 가능하였다. 이 때 k-index는 17이었다. CNN 모델의 경우, 8층의 convolution layer와 3층의 hidden layer로 구성되어있는 모델을 사용하였으며, 정확도의 최대값은 1205 epoch에서 88.09%로 나타나 SIFT+k-NN 모델보다 높은 결과를 보였다. 또한 옹이의 종류별 이미지 개수 차이가 큰 경우, SIFT+k-NN 모델은 비율이 높은 옹이 종류로 편향되어 학습되는 결과를 보였지만, CNN 모델은 이미지 개수의 차이에도 편향이 심하지 않아 옹이 분류에 있어 더 좋은 성능을 보였다. 본 연구 결과를 통해 CNN 모델을 이용한 목재 옹이의 분류는 실용가능성에 있어 충분한 정확도를 보이는 것으로 판단된다.

고품질화 바이오가스 이용 기술지침 마련을 위한 연구(III): 도시가스 및 수송용 - 기술지침(안) 중심으로 (A Study on Establishment of Technical Guideline of the Installation and Operation for the Biogas Utilization of Transportation and City Gas: Design and Operation Guideline)

  • 문희성;권준화;박호연;전태완;신선경;이동진
    • 유기물자원화
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    • 제27권2호
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    • pp.67-73
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    • 2019
  • 본 연구에서는 유기성폐자원의 바이오가스 생산 및 이용을 최적화를 위해 현장시설의 정밀모니터링과 시설별 에너지수지를 분석하고, 현장문제 해결방안에 대해서 조사하여 전처리시설 및 발전기 등의 설계 및 운전 가이드라인을 제시하였다. 고품질화 정제설비 운영에 잦은 고장 및 효율 저하를 해결하기 위해서는 가스전처리가 필요하며, 탈황, 제습, 탈실록산, 분진 처리, 휘발성유기화합물 등의 처리공정이 있다. 이 공정들은 고품질화 공정에서도 제거되는 물질들이기에 가스 전처리에서는 정량적 가이드라인은 제시하지 않고, 정성적 가이드라인으로 처리공간에 운영하도록 제시하였다. 특히, 분진, 실록산 및 휘발성유기화합물 등은 가스 전처리에서 제거되지 않으면 고품질화 공정의 잦은 고장의 주원인이된다. 바이오가스 고품질화 공정에 대한 설계 운전 가이드라인은 전체 가스 발생량의 90 % 이상 이용, 2계열화, 여유율 10 % 이상 감안 등이 있으며, 품질기준[메탄함량(프로판 포함) 95 % 이상]을 제시함. 또한 균등한 바이오가스 유입을 위해 가스균등조 설치, 보조연료 균등투입 제어를 위한 열량자동조절장치 설치, 가스압축과정에서 다량 발생하는 수분 제거를 위한 고품질화 후단의 제습장치 설치, 겨울철 설비의 결빙 및 효율 저하 방지를 위한 보온설비 설치, 특히 멤브레인 설비는 실내 설치 등을 제시하였다.

음파 소화기를 이용한 안전 스토브 시스템 개발 (Development of Safe Stove System using Sound Wave Fire Extinguisher)

  • 서윤원;이석재;박형주;김기남;최용래;황형준;한승한;심동하
    • 한국화재소방학회논문지
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    • 제32권6호
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    • pp.34-39
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    • 2018
  • 본 논문에서는 최초로 음파 소화기를 이용한 자동 화재진압 기능을 가진 안전 스토브 아키텍처를 제안하고 개발하였다. 화재가 발생하면 화재 센서와 연동된 마이크로컨트롤러가 화재를 감지하고 음파 소화기를 구동하여 화재를 진압하는 구조를 가진다. 음파 소화기는 스피커와 콜리메이터로 구성되며, 오디오 증폭기를 포함하는 구동모듈에 의해 구동된다. 스토브를 둘러싸는 인클로저를 사용해 거리에 따른 음파의 확산을 막아 음파의 감쇠를 줄일 수 있었다. 이때, 사용된 음파의 주파수는 50 Hz이며, 음압은 소화기로 부터 0.5 m 거리에서 93 dBA로 측정되었다. 7 cc 및 14 cc의 가연성 액체에서 발생한 화염에 대해 진화에 소요되는 시간은 각각 최대 8 s와 15 s로, 각각 자연소화 시간의 24%와 42%에 해당한다. 제안된 안전 스토브는 기존 안전 스토브와 비교하여 무해하고 잔여물질이 남지 않기 때문에, 다양한 가전기기에 적용되어 원활한 초기 화재 진압 및 화재 확산 방지에 기여할 것으로 기대된다.

북극해 해빙 탐지를 위한 Sentinel-1 HV자료의 방사보정 연구 (A Study on the Radiometric Correction of Sentinel-1 HV Data for Arctic Sea Ice Detection)

  • 김윤지;김덕진;권의진;김현철
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제34권6_2호
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    • pp.1273-1282
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    • 2018
  • 최근 북극항로와 온난화 등의 영향으로 인해 북극해에 대한 활발한 연구가 진행되고 있다. 기존에 수동 마이크로파 복사계를 이용하여 북극해 해빙의 정량적 면적을 산출하는 연구는 진행되어 왔으나, 보다 고해상도로 해빙의 가장자리에서 발생하는 융해 및 표면 거칠기 변화에 대한 연구는 잘 이루어지지 않았다. 또한, 최근 Sentinel1-A/B자료가 무료로 배포되고, 특히 북극해 영역에 대한 수많은 자료들이 짧은 기간 동안 생산 및 제공되고 있기에, 이러한 대용량 자료들을 모자익(mosaic)하여 북극해 전체에 대한 고해상도 해빙정보 이용이 가능하게 되었다. 그러나 Sentienl-1A/B의 광역관측(Extended Wide, EW)모드 자료를 효과적으로 사용하기 위해서는 보다 정확한 방사보정이 수행되어야 한다. 이를 위해 이중편파 Sentinel-1A/B 자료에 나타나는 thermal noise와 scalloping 효과를 자동적으로 보정할 수 있는 방사보정 기법을 개발하였으며, 나아가 방사보정 된 이중편파 SAR자료를 이용할 경우 해빙과 open-water를 보다 더 잘 구분할 수 있음을 확인하였다.

DLNA 기기의 상호운용성 시험을 위한 패킷교환정보 시각화 방법 (A Visualization Technique of Inter-Device Packet Exchanges to Test DLNA Device Interoperability)

  • 김미정;김봉;윤일철
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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    • pp.531-534
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    • 2014
  • Allshare 또는 Smartshare 등으로 잘 알려져 있는 DLNA 기술은 유무선 홈 네트워크 환경에서 DLNA 표준을 지원하는 기기 사이의 멀티미디어 콘텐츠 공유를 위한 산업 표준이며, 대부분의 안드로이드 기반 휴대폰, 태블릿 등에 탑재되어 있다. 휴대기기 이외에도 DLNA 서비스는 스피커, 프린터 등 다양한 기기에 탑재될 수 있으나, DLNA 기기 사용자 포럼 등을 통해 기기 간 상호운용성 문제가 발생하는 사례가 자주 보고되었다. 개발자들은 기기 간의 교환된 패킷 정보를 분석하여 원인을 파악할 수 있지만, 필요한 패킷 정보의 필터링 및 서비스 제공에 사용되는 프로토콜 흐름의 재구성을 위한 노력이 별도로 필요하며, 결과적으로는 서비스 개발에 보다 많은 시간이 소요되게 된다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 DLNA 기기 간 교환되는 패킷을 라우터에서 포획하여 저장하고, 저장된 패킷 정보를 자동으로 분석 및 시각화하여 개발자에게 제공하기 위한 방법 및 도구를 소개한다. 시각화된 패킷 교환 정보는 DLNA 기기 및 서비스 개발자들이 기기 간 교환된 패킷 정보를 쉽게 파악할 수 있도록 하여, 개발 생산성 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

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인공환경 생육조건에서의 Amorphopallus paeoniifolius: Leaf Cycle (Amorphopallus Paeoniifolius in Greenhouse Environment: Leaf Cycle)

  • 안태현;고여빈;배준규;이정호;이기철
    • 한국자원식물학회:학술대회논문집
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    • 한국자원식물학회 2019년도 추계학술대회
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    • pp.48-48
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    • 2019
  • Amorphophallus paeoniifolius (Dennst.) Nicolson는 영명으로 Elephant yam 또는 Whitespot giant arum 으로 불리는 천남성과(Araceae) 식물로 동아시아, 뉴기니, 오세아니아, 마다가스카르 등지에서 자생하고 있으며 숲의 가장자리 또는 2차림에서 발견 된다. 다년생 식물로 덩이줄기는 어두운 갈색의 둥근모양으로 직경 20~25 cm로 자라고 수염뿌리가 사방으로 달린다. IUCN 적색목록(Red List)에 관심대상 종(LC: Least Concern)에 속하는 식물이다. 현지인들은 마(Dioscorea Polystachya Turcz.)처럼 채소로 먹기도 하며 약용으로 쓰이기도 하는데 복부장애, 소화불량, 천식, 기관지염, 빈혈 등에 약효가 있다. Amorphophallus paeoniifolius은 $25^{\circ}C{\sim}35^{\circ}C$, 연강수량 1,000~1,500 mm에서 잘 자란다. 가운데 눈이 올라오면서 생장을 시작하고 며칠이 지나서야 잎 또는 꽃으로 자라는지 알 수 있다. 잎의 생육주기는 잎눈이 생장을 시작하면 잎자루 끝에 소엽과 소잎자루가 접힌 채로 올라온다. 소엽들이 펴지면서 완전한 모습을 갖추는데 30일 이상의 생장기간을 갖는다. 잎의 형태는 우상복엽(pinnate compound leaf)으로 우산처럼 보이는 잎 하나로 광합성을 한다. 잎은 최대 높이 2.5~3 m, 너비 3 m까지 자라며, 잎자루의 색은 녹색과 청색으로 얼룩덜룩한 무늬가 있다. 인공환경 조건에서 Amorphophallus paeoniifolius 생활사 중 잎의 주기를 연구하기 위해서 광, 온도 등의 지상부 환경은 열대 및 아열대 식물의 자생지와 유사하게 조성하였고, 지하부 환경은 인공 배합토를 사용하여 조성하였다. 평균온도는 $25{\sim}28^{\circ}C$, 겨울철 최저 $16^{\circ}C$, 여름철 최고 $33^{\circ}C$를 유지 관리 하였다. 자동 환경제어시스템으로 온도 및 환기를 유지 관리하고 필요에 따라 수동제어 관리를 병행하여 조절하였다. Amorphophallus paeoniifolius는 잎을 먼저 생성하고 광합성으로 생산된 영양물질을 덩이뿌리에 저장을 하고 그 영양물질을 이용하여 꽃을 피우는 생육 특성을 지닌다. 실험에 사용된 공시 식물은 2018년 12월 미얀마에서 생체(덩이줄기) 형태로 도입되었다. 화분에 식재 후 약 5개월이 지난 시점에서 잎의 생장이 시작되었다. 2019년 7월 29일 기준으로 높이 80 cm, 너비 60 cm의 크기로 성장하였으며, 생육환경에 따라 3~5개월 뒤 잎이 지고 나면 다시 덩이줄기로 되돌아갈 것으로 판단된다. 하지만 지금까지 이 식물에 알려진 정보는 인공환경에서의 연구가 아닌 자연환경에서의 연구결과이기 때문에 인공적인 온실 환경에서 자란 Amorphophallus paeoniifolius는 잎의 주기는 더 오래 갈 수도 있으며 꽃의 주기 또한 느리거나 빠를 수 있다. 잎의 생장주기(Leaf Cycle)시 잎자루가 낮과 밤의 방향을 달리 하여 자라는 것이 관찰되었다. 이는 광합성을 위해서 잎자루의 방향을 햇빛 방향으로 돌리는 것으로 판단된다. Amorphophallus paeoniifolius를 실내 조경 식물 또는 식 약용의 소재식물로 활용하기 위해서는 꽃의 생장주기 등 추가적인 모니터링과 연구가 필요하다.

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새우양식 환경 모니터링을 위한 센서기술 동향 분석 (Sensor technology for environmental monitoring of shrimp farming)

  • 허신;박중호;최상규;이창원;김주완
    • 센서학회지
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    • 제30권3호
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    • pp.154-164
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    • 2021
  • RAS(Recirculating aquaculture system) 방식 또는 바이오플락 기술를 사용한 흰다리 새우의 육상 양식을 통해서 새우 개체의 생존율과 고밀도 생산율을 향상시키기 위한 양식의 원리 및 장치 구성, 국내외 수질 모니터링 센서, 현재의 양식 모니터링 시스템의 문제점 파악 및 미래의 양식 모니터링을 위한 대책을 분석 하였다. 흰다리 새우 양식을 위해서는 수조별 온도, pH, DO, 염도 측정이 기본적으로 필요하며, 암모니아성 질소, 질산성 질소, 아질산성 질소, 생장 관리를 위한 이온성 물질의 측정이 필요하다. 특히 센서재질에 있어서는 SUS304도 부식이 되는 고염도 환경에서 견딜수 있어야 하며, 고탁도 및 부유물질에 의한 생물 부착에 견딜 수 있는 센서가 사용되어야 한다. 또한 내구성 및 측정값 신뢰도, 가격 경쟁력 있는 센서 및 시스템 공급이 필요하다. 바이오플락 양식 환경에서는 고염분, 고부유물 환경에서 견딜 수 있는 센서의 내구성과 데이터 안정성, 신뢰도가 무엇보다 중요하다. 향후 흰다리 새우 및 수산 양식을 위한 최적 양식환경을 확보하기 위해서는 양식 생육 환경 현장의 수질을 측정하고 적정 환경을 결정하며, 자동제어 시스템을 이용하여 제어하고 축적된 데이터를 활용 및 분석하여 지능적으로 관리하는 기술을 개발하는 것이 필요하다.

디지털 3D 인프라 구축을 위한 대규모 CityGML 객체 생성 방법 (Building Large-scale CityGML Feature for Digital 3D Infrastructure)

  • 장한메;김현준;강혜영
    • 한국측량학회지
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    • 제39권3호
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    • pp.187-201
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    • 2021
  • 최근 도시에서 생산되는 수많은 디지털 데이터를 저장, 운용, 분석하기 위한 3차원 도시 공간정보 인프라에 대한 수요가 증가하고 있다. CityGML은 OGC (Open Geospatial Consortium)의 3차원 공간정보 데이터 표준으로서 도시 데이터의 교환 및 속성 표현에 강점을 가지고 있으며, 최근 싱가폴, 뉴욕 등 몇몇 도시를 중심으로 CityGML 형식의 3차원 도시공간 데이터를 구축한 사례가 등장하였다. 그러나 현재 CityGML 데이터의 제작 및 편집을 위한 생태계는 sketchup이나 3d max 등 3차원 데이터 구축에 활용되고 있는 상용프로그램과 비교할 때 완성도가 부족하여 대규모로 CityGML 데이터를 구축하는 데 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 항공 LiDAR (Light Detection and Ranging) 나 RGB (Red Green Blue) 카메라를 이용하여 신속하고 자동으로 제작되는 3D mesh 데이터 및 2차원 폴리곤을 활용하여 3차원 공간정보 표준인 CityGML 데이터를 구축하는 방법을 제시하였다. 데이터 구축과정에서는 각 객체가 다양한 CityGML LoD (Level of Detail)로 표현될 수 있도록 원본 3D mesh 데이터를 변형하였고 공간정보로서 활용도를 높이기 위해 2차원 공간정보 데이터로부터 추출한 속성정보를 보조적으로 활용하였다. 본 연구에서 제작한 도시 3D 객체는 CityGML 건물, 교량, 도시시설물, 도로, 터널이며 객체별 데이터 변환, 속성 구축 방법을 제시하고 가시화 및 유효성 검정을 진행하였다.