본 연구에서는 보급형 회전익 무인항공기(드론, DJI 팬텀2 비전 플러스)를 이용하여 국내 소규모 석회석 노천광산 현장(대성MDI(주) 석교사업소)의 지형측량을 수행하였다. 고도 100 m, 속도 3 m/s 조건으로 30분간 자동모드 비행을 수행한 결과 총 89장의 항공사진을 획득할 수 있었다. 현장에서 취득한 항공사진 자료들을 보정하고, 정합한 결과 총 3,400만 개의 3차원 점군 데이터가 추출되었고, 이로부터 5 cm 해상도의 정사영상과 수치표면모델 자료를 생성할 수 있었다. 5개 지상기준점에 대해서 고정밀 위성측정시스템를 이용하여 측정한 위치 좌표와 회전익 무인항공기 사진측량시스템을 이용하여 추출한 위치 좌표를 비교한 결과 평균 제곱근 오차가 X, Y, Z 세 방향 모두 10 cm 내외로 나타났다. 따라서 보급형 회전익 무인항공기 사진측량시스템이 기존의 지형측량 장비들을 대체하거나 보완할 수 있는 기술로서 소규모 노천광산 현장에서 효과적으로 활용될 수 있을 것이라 판단된다.
최근 빈번한 재난, 재해발생으로 인해 구조물의 점검 및 유지관리가 국가적으로 매우 중요한 요소가 되었다. 구조물 점검은 대부분 인력에 의한 육안조사에 의존하고 있어, 취득 자료의 객관성 결여 및 환경적 특성에 따른 접근성의 한계로 인한 정량적 자료 취득이 불가한 경우도 발생되고 있다. 따라서 이러한 직접적인 육안조사의 한계성을 극복하고, 표준화된 조사데이터 수집을 위해서 비접촉식 자료 취득 방법인 레이저스캐너를 활용하여 구조물의 변상을 탐지하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 현재까지는 현장에서 레이저스캐너를 이용하여 취득된 점군자료를 수동적으로 변상에 의한 기하학적 특성을 다시 정의해야 하는 작업이 요구되었다. 본 연구에서는 인력접근의 한계성을 고려한 자동화된 유지관리 적용을 위해 레이저스캐너의 반사강도를 이용하여 구조물의 열화에 따른 위해요인(백태, 누수, 박리 등)을 탐지할 수 있는 방안을 모색하였다. 연구수행결과 백태, 누수, 박리와 같은 구조물의 열화현상에 대한 탐지가 가능하였으며, 변상유형에 따른 반사강도 특성을 규명함으로써, 향후 유지관리 시 자동화된 변상유형 분류 및 폴리곤 영역의 객체화 가능성을 확인하였다. 구조물의 점검 및 유지관리 측면에 있어 레이저스캐너의 반사강도를 이용하는 방법은 매우 효과적인 것으로 결론을 얻었다.
인류의 문명과 토목은 불가분의 관계를 갖고 있다. 고도의 산업화 사회로 발전하면서 제한된 지형적인 여건에 따라 다양한 대형 구조물이 형성되고 있다. 그러나 대형 구조물은 인간 생활의 편리함을 제공하는 국가 시설이지만 침하 붕괴 등 예상하지 못한 재해가 발생할 수 있다. 현재 활용되고 있는 상대적 변위측정 시스템은 전체적인 변형량을 해석하기 어려운 실태이며 설계 허용 범위내에서 구조물의 변형이 일어나고 있는지를 알 수가 없다. 본 연구에서는 약13년 된 필댐을 대상체로 하여 3D Laser Scanning을 이용하여 흙댐의 3차원 공간좌표를 가지는 측점군(point-cloud)을 생성하여 대상체 표면상의 수많은 3차원 공간좌표(x,y,z)를 얻는 방법으로서 실제 댐 사면과 동일한 사면형상 데이터를 취득할 수 있다. 이것은 3차원 공간상의 모델링이 형성되며, 이 자료로부터 댐 사면의 거리, 면적과 체적 등을 측정하여 댐체와 관련된 각종 정보를 얻을 수 있다. 본 연구를 통하여 댐체의 배부름(bulging)현상을 미연에 발견하여 유지관리의 중요 자료원으로 활용 할 수 있도록 한다.
이 연구에서는 해운대 석각을 대상으로 3차원 레이저 스캐닝 시스템을 적용하여 디지털복원 및 표면심도 모델링을 수행하였다. 먼저 석각의 3차원 디지털복원은 광대역 및 정밀 스캐너를 이용하여 점군 데이터를 획득하였고, 정합, 병합, 필터링, 폴리곤 메쉬, 도면화 작업 순으로 진행하였다. 특히 정밀 스캐닝 폴리곤은 광대역 폴리곤에 비해 글자의 필획, 음각깊이 및 선명도 등이 매우 뛰어났다. 표면심도 모델링은 폴리곤 분리, 기준축 설정, 기준점 선정, 등고선도 맵핑 및 폴리곤 병합을 통해 완성하였으며, 사진과 폴리곤 이미지에 비해 글자의 상대적 음각깊이(5~17mm)와 윤곽이 매우 뚜렷하게 나타났다. 광대역 및 정밀 스캐닝을 병합한 디지털복원 기술을 통해 석각의 전체 형태와 미세형상을 신속하고 정확하게 복원하였고, 표면심도 모델링은 육안과 사진으로 불분명했던 부분을 가시적으로 표현해주었다. 앞으로 정기적인 모니터링을 통해 석각의 다양한 손상과 시간에 따른 주변 환경 변화를 수치적으로 분석할 수 있을 것으로 판단된다.
대면적 산림의 정확한 임분고 측정은 산림경영, 산림 탄소량 추정, 산림 생태계 관리를 위한 필수적인 지표인자로 다수의 국가에서 주기적인 현장조사를 수행하고 있다. 하지만, 현장조사는 많은 비용 및 시간 소요, 접근의 용이성이 낮은 지역의 조사의 기술적 한계성을 가지고 있다. 이를 극복하기 위한 대안으로 원격탐사 기술을 이용한 수고 및 임분고 추정 연구가 활발하다. 이에 본 논문에서는 해외 및 국내의 다양한 원격탐사기반 수고 및 임분고 추정 연구 사례를 분석하여 원격탐사기반 임분고 추정 연구의 동향을 크게 LiDAR기반, Stereo 및 SAR 이미지 점군(Image-based Point Clouds)기반, 원격탐사자료 융합기반 임분고 추정 모델로 나누어 살펴보았다. 또한, 대면적의 전국단위 산림 임분고 추정을 위한 원격탐사자료의 업스케일링(Upscaling) 기법의 사례 분석을 통해 향후 국내 산림환경 및 현황에 적합한 원격탐사기반 전국단위 산림 임분고 추정을 위한 방법의 발전 방향성을 고찰하였다.
자율주행차량에서 핵심적인 역할을 수행하는 LiDAR의 주변 환경 검지 시인성을 향상시키기 위해서는 LiDAR 성능의 개선 뿐만 아니라, 검지 물체의 개선도 필요하다. 이에 본 연구는 LiDAR 센서를 통해 수집되는 point cloud 데이터 기반의 형상인식 알고리즘을 활용하여 자율주행차량이 인식하기에 유리한 교통안전표지 형상과 개선방안을 제시하였다. 실험을 위해 point cloud 활용 연구에서 보편적으로 활용되는 DBSCAN 기반의 도로표지 인식·분류 알고리즘을 개발하고 실도로 환경에서 32ch LiDAR를 활용, 도로표지 5종에 대한 인식 성능 실험을 수행하였다. 연구결과, 정사각형이나 원형보다는 상하 비대칭이 있는 정삼각형, 직사각형과 같은 형상이 보다 적은 점군의 수로도 검지가 가능하고, 83% 이상의 높은 분류 정확도를 보였다. 또한, 정사각형 표지의 크기를 1.5배 확대할 경우, 분류 정확도를 향상시킬 수 있었다. 이러한 결과는 미래 자율주행 시대의 센서를 위한 전용 도로·교통안전시설물 개선 및 신규 시설물 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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