바이오폴리머는 살아있는 유기체에 의해 생성되는 고분자 화합물의 통칭이다. 이 중 미생물의 부산물로 만들어지는 유기성 고분자 화합물인 잔탄, 베타글루칸 등은 물질의 점성을 높이는데 사용되는데 이를 물에 희석하여 모래나 진흙과 혼합하면 압축강도와 전단강도를 높일 수 있다. 본 연구에서는 특수하게 흙의 강도를 높이기 위한 목적으로 개발된 잔탄 및 베타글루칸 계열의 바이오폴리머와 흙을 혼합하여 제조한 배합토를 하천 제방 호안에 도포하고 겨울을 지낸 후의 변화를 3차원 지상 LiDAR를 활용하여 모니터링 하였다. 동절기 전후 지상 LiDAR 측량을 통하여 취득한 3차원 점군자료를 이용하여 테스트베드 주요 구간의 변화를 분석한 결과 바이오폴리머 배합토를 도포한 두 구간에서는 눈으로는 확인하기 어려울 정도로 변화가 없었던 반면 바이오폴리머 배합토를 사용하지 않은 자연제방 구간에서는 세류침식(Rill erosion)으로 인한 토양손실이 확인되었다.
지상라이다는 시간과 인력의 소모를 절감하면서도 고밀도의 포인트 클라우드를 생성할 수 있으므로 3차원 지적, 문화재보호, 건설관리 등에 활용되고 있다. 본 연구에서는 포인트 클라우드를 기반으로 한 실내 3차원 모델 구축 기법을 제시하였다. 제시한 방안은 세그먼테이션 단계와 외곽선 추출 단계로 이루어진다. 세그먼테이션 단계에서는 RANSAC과 정제격자를 이용하여 포인트 클라우드를 동일 평면에 따라 분할한다. 외곽선 추출단계에서는 외곽선 추출 격자를 이용하여 3차원 모델의 경계선을 추출한다. 또한 모델링에 사용되지 않은 포인트들을 메쉬자료화여 실내 공간의 세부 묘사를 위한 자료로 활용하였다. 제시한 모델링 기법은 메쉬자료를 이용하여 3차원 모델 구축을 하던 작업과정을 크게 개선하였다. 하지만 실내 공간의 환경 특성에 따라 RANSAC 경계값, 정제격자와 외곽선 추출 격자 크기의 조정이 필요하며 원형 또한 곡선 형태를 지닌 실내 구조물의 외곽선 추출을 위한 알고리즘의 개선이 필요하다.
지상라이다는 구조물과 자연사면의 거동이나 변화를 모니터링 할 수 있는 고정밀 측위기술이지만 측위자료를 대상으로 한 분류작업(지표면과 식생 또는 구조물과 식생)은 주관적인 수작업에 의존하게 된다. 그 결과 다양한 지형지물이 혼재해 있는 지표특성으로 인해 자료분류의 신뢰도는 떨어지며, 작업시간은 길어지는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 지표면(식생 등)의 변화탐지 모니터링을 위한 주요한 지표로 사용되는 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)를 이용하여 피복을 분류하고 그 결과를 지상라이다 자료와 융합하여 항목별로 분류하는 기법을 개발하였다. 개발기법을 적용한 결과, NDVI 자료는 항목 간 경계지점에서 0.003%의 오(誤) 분류가 있었으나 약 94%의 융합 정확도를 나타내었고 기존의 수작업에 비해 자료처리 시간이 짧아지며 정확도가 높아져 다양한 분야에 활용도가 높아질 것으로 판단된다.
Mountainous disasters such as landslides and debris flow are difficult to forecast. Debris flow in particular often flows along the valley until it reaches the road or residential area, causing casualties and huge damages. In this study, the researchers selected Seoraksan National Park area located at Inje County (Inje-gun), Gangwon Province-where many mountainous disasters occur due to localized torrential downpours-for the damage reduction and cause analysis of the area experiencing frequent mountainous disasters every year. Then, the researchers conducted the field study and constructed geospatial information data by GIS method to analyze the characteristics of the disaster-occurring area. Also, to extract more precise geographic parameters, the researchers scanned debris flow triggering area through terrestrial LiDAR and constructed 3D geographical data. LiDAR geographical data was then compared with the existing numerical map to evaluate its precision and made the comparative analysis with the geographic data before and after the disaster occurrence. In the future, it will be utilized as basic data for risk analysis of mountainous disaster or disaster reduction measures through a fine-grid topographical map.
본 연구에서는 2005년 4월 강원도지역의 대규모 산불로 인해 발생한 산림피해면적과 그에 따른 피해액 산정을 목적으로 하였다. 정확한 산림피해액의 산정을 위해서는 정확한 피해지역의 분류, 수고 의 결정이 중요하며, 이를 위해 SPOT-4 위성 영상을 이용하여 산불피해가 발생한 지역의 면적을 계산하고, 항공 및 지상 LiDAR 자료를 활용하여 수고모델을 생성하였다. 수고모델로부터 나무의 높이값을 결정하고, 임상도로부터 피해지역내 수종, 밀도를 추출함으로서 임분재적을 계산하였으며, 2005년 4월 고시된 입목가격을 기준으로 산림피해액을 산정하였다.
본 연구는 LiDAR 센서의 산림자원조사 적용성 검토를 위하여 제주 절물자연휴양림을 대상으로 삼나무의 개체목 탐지, 흉고직경과 수고를 측정하여 전통적인 산림자원조사와 정확성과 효율성을 비교·분석하였다. 백팩형 지상라이다(Backpack Personal Laser Scanning; BPLS)는 Greenvalley International 사(社)의 Model D50을 사용하였다. 최적의 데이터 수집을 위하여 표준지의 밀도와 작업 효율성을 고려한 LiDAR스캔의 표본추출방법을 7가지로 구분하였다. 분석은 개체목 변수 측정의 정확성을 파악하고 요소작업별 시간과 전체 분석시간을 조사하여 효율성을 평가하였다. 분석 결과, 백팩형 지상라이다를 이용한 입목 탐지율은 모든 패턴이 100%로 나타났다. 정확성은 패턴5(흉고직경: RMSE: 1.07 cm, Bias: -0.79 cm, 수고: RMSE: 0.95 m, Bias: -3.2 m)와 패턴7(흉고직경: RMSE: 1.18 cm, Bias: -0.82 cm, 수고: RMSE 1.13 m, Bias: -2.62 m)이 현장조사 방법으로 얻은 결과와 비교하였을 때 통계적 정확성이 높은 결과를 보였다. BPLS와 현장조사를 이용하여 1 ha의 데이터를 처리하는데 걸린 시간을 환산한 결과 BPLS는 약 115분~135분이 소요되며, 현장조사방법은 375분~1,115분으로 BPLS를 이용한 방법이 더 효율적인 것으로 나타났다. 따라서 하층식생이 적고 비교적 관리가 잘 된 인공 침엽수림에서는 BPLS 장비를 활용하여 효율적인 산림자원조사가 가능하며, 앞으로 다양한 임분 조건에서 적용 가능성을 분석할 필요가 있다고 판단된다.
농촌지역에서 야적퇴비가 비점오염원으로 작용하고 있으나, 정량적으로 분포 및 적재량이 산정되지 않아 야적퇴비가 유실되어 하천 수질에 미치는 영향을 파악하기 어렵다. 본 연구에서는 지상 LiDAR를 활용하여 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)의 야적퇴비 데이터를 검증하고, 수동조종비행으로 UAV를 활용하여 야적퇴비 탐색 및 촬영 후 관리상태 및 적재량 변화를 파악함으로써, 수계에 미치는 영향을 판단하기 위한 기초자료를 확보하고자 한다. 지상 LiDAR를 기준으로 정확도를 비교분석한 결과 DSM(Digital Surface Model)에 대해 약 0.21m 이내의 차이를 보이며 적재량의 정확도는 93.24%로 나타나, UAV 영상을 이용하여 야적퇴비의 적재량을 산출하고 활용하기에 충분하다고 판단된다. UAV를 활용하여 야적퇴비의 관리상태를 확인할 수 있었으며, 총 야적 퇴비 적재량은 $1,172.16m^3$, $1,461.66m^3$, $1,350.53m^3$순으로 나타나 야적퇴비 적재량 변화를 파악할 수 있었다. 본 연구의 결과는 UAV를 활용하여 효율적인 비점오염원 관리에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
라이다 시스템은 신속하고 정확한 3차원 데이터 생성으로 인해 주목받는 시스템이 되었다. 지형공간정보 분야에서 원시 라이다 데이터로부터 3차원 건물모델과 같은 가치가 부가된 정보를 생산하는 기술은 오랫동안 관심 있는 연구주제로 다루어졌다. 본 논문은 라이다 데이터로부터 건물과 같은 인공지물의 주요 구성요소인 3차원 평면을 추출하는 내용을 담고 있다. 이 연구에서는 최적의 평면을 결정하기 위해 라이다 데이터에 포함된 이상치의 영향을 제거 또는 최소화 시키고, 두 평면이 만나는 지역에서 정확한 평면을 추출하는 하는 방법을 소개한다. 각 라이다 포인트에 대해서 plane fitting이 수행된 후, 결정된 세 개의 평면식 매개변수들은 의사색상값으로 변환되고, 이를 이용하여 평면을 추출하게 된다. 제안된 방법은 항공 라이다와 지상라이다 데이터 두 가지를 사용하여 그 유효성을 검증하였다.
최근 IoT 기술을 기반으로 도시의 여러 문제점을 정보화하여 해결하는 스마트 시티가 각광받고 있다. 특히, 시공 및 유지보수의 원활한 관리를 위한 BIM 적용 사례가 증가하며 융합기술을 통해 공간정보를 3D 데이터화하여 안전진단에 활용하고 있다. 본 연구의 목적은 UAV 및 LiDAR 장비 중 지상 레이저 스캐너와 핸드헬드 LiDAR SLAM을 활용하여 복층 건물의 포인트 클라우드를 생성 및 조합, 각 기술의 폐색영역 및 단점을 보완하고 형상재현 및 정확도를 관측하여 실내외 역설계의 효용성을 검토하는 것이다. 검토결과, 3가지 기술을 사용하여 복층 건물의 실내외 포인트 클라우드를 생성·조합하여 데이터의 좌표 정확도가 향상됨을 확인하였다. 특히, 각 기술의 단점을 보완, 건물의 형상재현 완성도를 높이고 폐색영역 및 경계면 구분이 명확하게 나타나며 역설계의 효용성을 입증하였다.
해안지역은 레저공간, 요양, 항만 및 발전소 건설 등으로 인간의 활용이 용이한 공간으로써 그 이용이 점점 늘어나고 있다. 해안은 해양과 육지가 서로 만나며 지속적으로 변화하는 지역이다. 이렇듯 활발한 변동이 일어나고 있는 해안지형에 대한 정기적인 해안침식 모니터링이 필요하지만, 지상라이다(LiDAR : Light Detection and Ranging) 측량방법은 많은 시간 소요와 제약사항들이 있다. 이에 대한 보완책으로 한국해양과학기술원에서는 효율적인 해안지형 측량을 위한 해상모바일라이다 시스템을 구축하였다. 본 시스템은 선박에 지상라이다(RIEGL LMS-420i), 모션센서(MAGUS Inertial+)와 RTKGNSS(LEICA GS15 GS25)를 함께 고정 설치하여 해안선을 따라 선박을 운항하며 일정한 방향(해안 방향)으로 스캔하면서 탐사한다. 지상라이다로는 침식이 진행된 해안을 측량시, 해안침식에서 중요한 전빈지역에 음영대가 많이 발생하여 관측에 어려움이 있다. 하지만 이 해상모바일라이다 시스템을 활용하면 음영대를 효과적으로 관측할 수 있으며, 선박이 해안선을 따라 이동하며 연속측량 할 수 있어, 비교적 짧은 시간에 넓은 지역을 효율적으로 관측할 수 있다. 본 시스템을 이용하여 강릉항 주변 안목 송정해변에 대하여 실험 측량을 실시하고 검토하였다. 이와 같은 효율적인 시스템 이용하여 침식피해가 심각한 해안을 대상으로 효과적인 정밀 측량 모니터링을 실시하고 그 변화 양상을 파악한다면 연안침식대응기술 개발 및 연안침식통합관리체계 도출에 기여를 할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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