IKONOS, SPOT-5, OrbView-3, 4와 같은 위성들은 기존의 위성들보다 향상된 방사영역과 기하학적으로 안정된 고해상력 위성영상을 갖게 될 것이며, 탑재된 GPS와 IMU, Star Trackers 등에 의해 고정밀의 궤도위치와 자세자료가 제공될 예정이다. 이러한 정보들은 지상기준점수를 줄일 수 있는 가능성을 보여주고 있으며, 더나가 지상기준점을 이용하지 않고 직접 위성영상을 이용하여 위치결정을 할 수 있다. 본 연구에서는 SPOT-3호와 KOMPSAT-1호 위성영상의 궤도요소계산을 위한 수학적 모델을 개발하였으며, 개발된 모델은 고해상위성영상의 활용이 현실화될 경우 이들 영상을 처리하기 위해 쉽게 확장될 것이다.
본 연구에서는 비디오카메라와 GPS/MEMS IMU, UMPC를 결합하여 영상과 위치/자세 데이터를 획득하는 휴대용 멀티센서 시스템을 구축하였다. 구축된 시스템을 통해 획득된 데이터를 이용하여 지상기준점을 이용하지 않고 광속조정법 기반의 영상 geo-referencing을 수행하고 정확도 검증을 통해 시스템의 효용성을 평가하였다. 정확도 검증 결과, 지상점의 상대좌표 정확도는 RMSE가수 cm내외로 상당히 정확함을 확인할 수 있었다. 구축된 시스템은 대상 객체의 3차원 모델과 상대좌표를 획득하는데 있어서 충분히 활용 가능하다고 판단된다. 향후에는 시스템 및 카메라의 엄밀한 보정을 통해 절대좌표의 정확도를 개선할 예정이다.
무인 항공기(UAV, Unmanned Aerial Vehicles)는 높은 기동성을 가지며 설치 비용이 저렴하다는 이점이 있어 홍수, 지진 등의 재난 재해 감시 시스템에 이용되고 있다. 재난 재해 감시 시스템에서 UAV는 지상에 위치한 사물인터넷(IoT, Internet of Things) 기기로부터 데이터를 수집하는 임무를 수행하기 위해 계획된 항로를 따라 비행한다. 이때 UAV가 정상 경로로 비행하기 위해서는 실시간으로 GPS 위치 확인이 가능해야 한다. 만일 UAV가 계산한 현재 위치의 GPS 정보가 잘못될 경우 비행경로에 대한 통제권을 상실하여 임무 수행을 완료하지 못하는 결과가 초래될 수 있다는 취약점이 존재한다. 이러한 취약점으로 인해 UAV는 공격자가 악의적으로 거짓 GPS 위치 신호를 전송하는GPS 스푸핑(Spoofing) 공격에 쉽게 노출된다. 본 논문에서는 신뢰할 수 있는 시스템을 구축하기 위해 지상에 위치한 기기가 송신하는 신호의 세기와 GPS 정보를 이용하여 UAV에 GPS 스푸핑 공격 여부를 탐지하고 공격당한 UAV가 경로를 이탈하지 않도록 대응하기 위해 연합학습(Federated Learning)을 이용하는 방안을 제안한다.
국내외의 많은 인터넷 포털 사이트는 지도 및 공간정보 서비스를 제공하고 있으며, 최근에는 지도뿐만 아니라 항공 및 위성영상, 거리영상, 실감적 3차원 도시공간모델 등 다양한 영상정보를 함께 제공하고 있다. 본 연구에서는 인터넷 지도 서비스에서 제공하는 파노라마 항공영상에 발생하는 왜곡을 보정하고, 입체영상으로부터 수치도화를 수행하여 3차원 건물 모델링을 용이하게 수행하는 방법을 제안하였다. 본 논문은 누구나 쉽게 접할 수 있는 인터넷 지도로부터 기준점 좌표를 획득하고, 이를 이용하여 인터넷에서 제공하는 항공영상과 지상사진을 이용하여 실사 객체 모델링을 가능하게 하였다는데 의의를 두고 있다. 도화에 필요한 기준점과 같은 데이터들이 인터넷에서 획득한 자료라는 점을 감안하면 높은 정확도를 요구하는 경우에 적용하기에는 한계가 있다. 수치도화 RMSE는 약 9m 이며, 좌표변환식을 이용하여 4m 정도로 향상시킬 수 있었다. 그러므로 높은 정밀도가 요구되지 않는 분야에서는 영상과 필요한 데이터 획득에 제약을 받지 않고 지형지물들을 용이하게 실감적으로 모델링할 수 있는 장점이 있다.
고해상도 위성영상을 성공적으로 활용하기 위해서는 지상기준점 등을 활용한 좌표등록 및 보정 과정이 필수적이다. 작업자의 수작업을 통한 기준점 획득의 경우 작업 시간이 오래 걸리므로, 자동화된 좌표 등록 방법에 대한 요구가 증대하고 있다. 보정하고자 하는 위성 영상을 정확한 좌표를 가진 참조 데이터에 영상 매칭을 수행하는 기법이 많이 소개 되었는데, 참조 데이터 중 라이다 데이터의 경우 공간 해상도 및 정확도가 높고 무엇보다 3차원 데이터이기 때문에 기복 변위 등을 내포하고 있지 않는 등의 장점을 보인다. 최근 라이다 데이터와 고해상도 위성영상간의 매칭을 위한 기법이 연구, 발표되었으나, 라이다 데이터의 특성상 대용량이기 때문에 처리에 많은 시간이 소요되는 등의 단점이 있었다. 따라서 본 논문에서는 일부의 공간만을 라이다 칩으로 추출 및 저장하여 위성영상의 좌표 등록에 활용하는 연구를 수행하였다. 이를 위해, 전체 라이다 포인트 데이터를 반사강도 정사영상 및 수치표고모델의 두 가지 형태로 변환하고 에지 추출을 통해 의미 있는 양의 에지 정보만을 포함하는 지역을 영상형태의 라이다 칩으로 추출, 저장하였으며, 용량이 현저히 줄어든 것을 확인할 수 있었다. 마지막으로 라이다 칩을 아리랑2호 및 아리랑3호 영상의 자동 좌표등록에 활용 해본 결과 평균 한 픽셀가량의 정확도 또한 확보할 수 있었다.
지상사진측량은 최근 GIS구축을 위한 자료의 수집으로부터 각종 첨단산업분야에 그 응용이 증대되고 있다. 특히 정밀기계부품 또는 모의실험을 위한 모형제작시, 사진측량기법을 이용하여 다량의 3차원 수치 데이타를 균일한 정확도로 신속, 정확하게 획득할 수 있고 또한 이를 모델링에 이용할 수 있기 때문이다. 본 연구에서는 모의실험을 위한 선박모형을 monitoring하기 위해 신속하게 촬영할 수 있는 다중사진기 시스템을 구성하고 정확도 해석은 물론 network 형성을 위해 촬영기법, 기준점 수 및 배치, 미지점, 수렴촬영, 스트림 조합에 대한 오차를 분석, 이를 적용 선박모형에 대한 각 단면형상과 3차원 monitoring을 실시하였다. 연구결과, 정밀모형선박의 전면(全面)에 대한 모니터링을 통하여 개발한 다중사진기시스템의 효용성을 입증할 수 있었으며 pass point를 배치하여 3차원 데이타를 기대정확도로 얻을 수 있었으므로 구조물의 정밀해석은 물론 순간변형측정의 가능성을 제시할 수 있었다.
본 논문은 항공사진측량이 통제되고 있는 수도권 북부 지역 중 파주시 교하지역을 대상으로 러시아의 2m 급 고해상도 인공위성영상인 Alternative 위성영상을 이용하여 1:10,000 축척의 수치지도제작을 위한 방법과 그 적용에 관한 연구이다. 주요 방법론으로는 MK-4(공간해상도 8m) 스테레오 위성영상으로 수치표고모델(DEM)을 추출하여 정사보정을 하였으며, GPS 측량을 통해 지상기준점(GCP)을 얻어 정밀한 기하보정을 하였다. 한편, 현장 지리조사로 얻은 자료를 이용하여 각 레이어별 스크린 디지타이징을 하였으며 그 정확도는 평면위치에서 평균제곱근(RMS)오차가 ${\pm}0.4m$, 수직에서의 RMS 오차는 ${\pm}15m$였다. 따라서 평면위치 오차에 대해서는 NGIS 수치지도의 정확도를 만족시키는 한편, 지리 조사를 통해 얻은 자료를 추가함으로서 도시계획을 위한 현황도 등으로 활용가치가 충분한 것으로 판단된다.
위성측량이나 기존의 항공측량에 비해 경제적이면서 기상영향을 덜 받는 저고도 고해상 영상의 취득과 항공사진측량의 많은 수요를 충족하기 위해 신속한 맵핑을 위한 UAV(Unmanned Aerial Vehicle) 기술 개발이 요구되고 있으며, 특히 효율적인 지형보정에 관한 연구가 중요한 이슈로 부각되고 있다. 그러나, 민간분야 활용을 위한 UAV의 높은 잠재력에 비해 최근까지 직접 지형보정과 같은 사진측량측면에서의 기술개발은 초기 단계에 머물고 있으며, 지속적인 연구와 추가적인 기술개발 노력이 필요하다. 본 연구에서는 최소한의 지상기준점 정보를 이용하여 간편한 부등각사상변환식과 부등각사상변환의 블록조정에 의해 자동으로 저고도 UAV 영상을 기하보정하는 기법을 제안하였으며, 상용 프로그램 처리결과와 비교를 통하여 UAV 정지영상 기하모형식으로서의 적용가능성을 평가하였다.
고해상도 위성영상으로부터 건물이나 도로 등 인공지물의 정보를 추출하기 위한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 영상에서 3차원 건물 정보를 추출하기 위해서 기존의 많은 연구들은 스테레오 영상이나 별도의 지상기준점, 또는 LIDAR 데이터 등을 사용하고, 센서모델링 등을 수행하였다. 이 연구에서는 단일 영상만을 이용하고, 센서모델링 등의 복잡한 과정을 거치지 않고 직접 건물의 3차원 정보를 추출하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 영상에 나타난 건물의 실제 그림자와 가상으로 영상 위에 투영시킨 그림자가 일치했을 때, 건물의 높이를 결정하고, 결정된 건물의 높이를 이용하여 건물 정면의 모서리 선을 생성한다. 생성된 모서리 선을 따라서 건물의 지붕 외곽선을 이동시켜서 건물의 위치 정보를 얻어낸다. 제안된 알고리즘은 지표면의 그림자를 이용한 방법과 다른 건물의 정면에 나타난 그림자를 이용한 방법으로 나누어진다. 제안된 알고리즘을 검증하기 위해서 IKONOS 스테레오 영상과 지상기준점을 이용하여 추출한 건물 높이와 제안된 알고리즘을 이용하여 추출한 건물 높이를 비교하였으며, 30개의 건물을 검증해 본 결과 추출된 건물 높이의 RMSE는 약 1.5m로 나타났다.
본 연구는 KOMPSAT-2 고해상도 위성영상에 대하여 기존의 RFM방식이 아닌 궤도-자세각 모델을 이용하여 좌 우 스테레오 위성영상의 정밀센서모델링을 다양한 파라메터를 조합하는 방법으로 분석하였다. 또한, 궤도기반정밀센서 모델링을 수립한 결과를 토대로 수치사진측량시스템에 적용하여 지상기준점에 대한 오차 확인과 수치지도 시범 제작을 하여 정확도를 검증하였다. 그 결과, KOMPSAT-2 위성영상에 대한 궤도기반 정밀센서모델링을 수행 할 경우 적은 지상기준점으로도 스테레오 입체시를 하여 중축척 이상의 수치지도 제작이 가능하다는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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