본 논문은 고양이와 원숭이의 시각피질에서 보이는 특징추출경로를 모델화하여 지도화상으로부터 파선을 추출하는 파선정보추출용 뉴럴 네트워크를 제안한다. 제안하는 파선정보추출기구는 칼라입력화상을 흑백화상으로 변환한 후, 방향별 직선을 추출한다. 다음으로, 추출된 각 방향별 직선 중 추출하고자 하는 파선보다 긴 직선을 제거한 후, 파선의 성질인 연속된 짧은 직선을 찾아내어 추출한다. 제안하는 뉴럴 네트워크는 국립지리원에서 발행한 1/25,000 축척의 지도에 적용되었으며, 지도화상으로부터 성공적으로 파선 정보를 추출할 수 있음을 보였다.
본 연구는 항공 라이다 자료를 이용하여 영역 기반 차폐율 지도를 제작하는데 목적이 있다. 영역 기반 차폐율을 산정하기 위하여 대표적인 영역 분할 기법인 유역 분할(Watershed) 기법을 라이다 자료의 고도값에 적용하였으며, 추출된 영역들을 기반으로 차폐율을 산정하였다. 포인트 기반의 라이다 분류 자료를 래스터 자료로 변환하는 과정에서 빈도수 방법을 사용함으로써 포인트 기반의 차폐율 산정법에서 발생하는 과소 과대 추정 문제를 해결하였다. 또한, 분할의 정도를 달리함으로써 필요에 따라 다양한 축척의 차폐율 지도를 작성할 수 있었다. 제안 기법을 통해 제작된 차폐율 지도는 기존 임상도에서 제공하는 소밀도에 비해 보다 정확하고 세밀한 정보를 제공함을 확인할 수 있었다.
안경을 제작하기 위하여 안경테 혹은 렌즈의 사이즈를 측정하는 기계를 취형기라 하며, 측정된 데이터를 사용하여 렌즈를 절삭하는 기계를 옥습기라 한다. 본 논문에서는 취형기를 통해 획득한 데이터를 3D 시각화 하는 방법에 대하여 서술한다. 취형기의 탐침자에서 획득된 데이터는 1024개, 즉 데이터당 약 $0.352^{\circ}$에 해당하는 각도로 획득한 데이터로 구성되며, 각 데이터는 취형기 중심에서 경계까지의 거리와 렌즈 혹은 안경테의 높이 데이터를 포함한다. 해당 데이터는 취형기에서 얻은 원통좌표계 형식의 원시 데이터 형태에서 OpenGL에서 사용하기 좋은 3차원 데이터 형식으로 나타낼 수 있도록 재가공하여 X, Y, Z 축 기반의 3차원 직교좌표계 형식으로 변환한다. 그 후, OpenGL을 사용하여 3D로 시각화하였다. 해당 데이터를 회전할 수 있도록 하기 위하여 쿼터니언 기반의 ArcBall을 사용하여 회전 가능하게 하였으며, 3D 시각화 된 결과를 확대/축소할 수 있게 하였다. 디스플레이에서 실제와 같은 크기로 출력하기 위하여 DPI를 활용한 축척 계산법을 사용하였고, 출력결과의 더 나은 시각화를 위하여 평균보간법을 사용하였다.
하천에 유입된 오염물질의 2차원 혼합거동은 하천 주흐름에 의한 이송현상과 유속 성분의 수심평균 값에 대한 공간적 편차로부터 야기되는 분산현상으로 설명 할 수 있다. 이는 3차원 이송확산 방정식으로부터 수심 적분된 2차원 이송-분산 방정식으로 수학적 유도가 가능하며, 수심방향으로 적분하는 과정에서 발생되는 농도의 분산항은 Taylor Dispersion 개념에 기초하여 종방향 및 횡방향의 2차원 분산계수로 표현된다. Fischer(1978)는 연직방향 유속분포로부터 2차원 분산계수를 추정하는 해석해를 수학적으로 유도하였으나, 실제 하천에서 정밀한 연직방향 유속분포를 계측하는 것은 많은 비용 및 노동력을 초래한다. 따라서 선행 연구자들은 2차원 혼합모형의 분산계수를 산정하고자 실험적 방법으로써 추적자실험을 수행하였다. 추적자실험은 추적자 물질을 수체에 주입한 후 농도의 변화를 관측함으로써 추적자물질이 하천에서 이송 및 분산되는 과정을 이해하는데 유용하다. 기존의 추적자실험은 고정된 위치에서 농도를 계측하여 시계열적인 농도의 변화를 관측한 후, 오염운 동결가정을 통해 종,횡방향 분산계수의 산정이 가능하지만, 오염물질 농도의 공간적 분포를 얻기에는 한계가 있다. 본 연구에서는 기존의 추적자실험법의 한계를 극복하고자 형광물질을 이용한 추적자실험을 수행함과 동시에 드론에 장착된 디지털카메라를 이용하여 항공영상을 취득 및 분석하여, 하천에 주입된 형광물질의 농도분포를 시공간적으로 추출하는 기법을 개발하고, 이를 바탕으로 오염물질의 2차원 혼합거동을 분석하였다. 본 실험은 한국건설기술연구원의 안동하천실험센터의 A3실험수로에서 수행되었으며, 실험수로는 평균 하폭 5 m, 평균 수심 0.44 m, 유량 $0.96m^3/s$의 실제 소규모 하천과 유사한 축척을 가지고 있다. 추적자물질은 Rhodamine WT 용액이 사용되었으며, 실험수로 내 설치된 15개의 형광광도계(YSI-600OMS)를 이용하여 농도를 측정하였다. 항공영상의 취득을 위해 이용된 드론은 DJI-Phantom 3 Professional 이며, 3840x2160의 해상도로 초당 30 frame의 동영상으로 취득되었다. 영상의 정합 및 좌표화를 위해 RTK-GPS를 이용하여 12개의 지상 기준점의 좌표를 취득한 후, 사영변환을 통해 영상좌표를 지상좌표로 변환하였다. 영상의 픽셀값을 농도장으로 변환하기 위해 각 RGB 밴드의 픽셀값을 통계적으로 분석하여 농도장으로 변환하였으며, 영상으로부터 얻은 농도장은 형광광도계에 의해 실측된 농도와 결정계수 0.9이상의 수준으로 정확도를 나타냈다.
3차원 등록은 서로 다른 좌표계를 갖거나 좌표계가 없는 데이터를 기준 좌표계로 일치시키는 과정으로 사진측량의 절대표정, 정밀도로지도 제작을 위한 데이터 결합 등 다양한 분야에서 사용되고 있다. 3차원 등록은 점을 이용하는 방법과 선형을 이용하는 방법으로 구분이 된다. 점을 이용할 경우 서로 다른 공간해상도를 갖는 경우 동일한 공액점을 찾기 어려운 문제가 있다. 이에 반해 선형을 이용할 경우 공간해상도가 다른 경우 뿐만 아니라 점군 형태의 데이터에서 시작점과 끝점이 같지 않은 공액의 선형을 이용하여 3차원 등록이 가능한 장점이 있다. 본 연구에서는 선형을 이용하여 3차원 등록을 수행하기 위해서 쿼터니언을 이용하여 두 데이터 간의 3차원 회전각을 결정한 후 축척과 3차원 이동량을 결정하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법의 검증을 위해 실내에서 구축한 선형과 실외 환경의 지상 모바일매핑시스템을 통해 취득한 선형을 이용하여 3차원 등록을 각각 수행하였다. 실험결과, 실내 데이터를 이용한 경우 축척을 고정한 경우와 고정하지 않은 경우 평균제곱근오차는 각각 0.001054m와 0.000936m로 나타났다. 실외 데이터를 이용하여 500m 구간에서 3차원 변환을 수행한 결과 6개의 선형을 이용하였을 경우 평균 제곱근오차는 0.09412m로 나타났으며 정밀도로지도 제작을 위한 정확도를 만족하는 것을 알 수 있었다. 또한, 선형의 개수를 변화시킨 실험에서 9개 이상의 선형을 이용할 경우도 평균제곱근오차의 변화가 크지 않은 것을 통해 높은 정확도의 3차원 변환을 위해 9개의 선형으로도 충분한 것을 알 수 있었다.
최근 4차 산업혁명이 본격화되고 차세대 ICT 융합 기술이 개발됨에 따라 건설분야 역시 기술변화에 대응하기 위해 다양한 스마트 건설기술이 건설 단계별로 빠르게 도입되고 있다. 특히, 건설현장의 경우 부지설계를 위한 토공량 산출 공정이 설계비용에 큰 부분을 차지하고 있어 공정의 효율화와 정확한 토공량 산출을 위한 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 건설현장의 지형을 3차원으로 신속하게 구축하고 이를 이용하여 효율적으로 토공량을 산출할 수 있는 방법을 제시하고자 한 것이다. 이를 위해 무인비행체로부터 획득한 대축척의 항공사진을 이용하여 건설현장을 3차원 실사모델로 구축하였다. 이때, 구축한 3차원 실사모델은 체적 산출이 불가한 surface 모델 구조를 가짐에 따라 체적 산출이 가능하도록 3차원의 solid 모델로 구조 변환을 수행하였다. 그리고 변환된 solid 모델을 이용하여 CAD 기반으로 토공량을 산출할 수 있는 방법론을 구상하였다. 정립한 방법론을 적용한 solid 모델로부터 토공량을 자동 산출한 결과, 기존의 현황측량 결과로부터 산출한 토공량과 1.52%의 상대적 편차를 확인할 수 있었다. 추가적으로 방법별 공정 소요시간을 비교분석한 결과 60%의 소요시간 절감을 확인할 수 있었다. 이로부터 본 연구에서 제시한 기법은 토공량 산출을 위한 비용절감은 물론 건설공사 전 공정에서 주기적인 현장의 모니터링 등 스마트 건설관리를 위한 기술로써 활용이 기대된다.
본 연구에서는 LiDAR 자료로부터의 지면정보 추출기법들에 대한 정확도를 평가하였다. 특히, 포인트 형태의 벡터자료인 LiDAR 원시자료를 직접 활용하는 기법과 정규격자형식의 DSM 형식으로 변형하여 활용하는 기법의 정확도를 비교하였다. 정규격자형식의 자료를 이용하는 방법으로는 경계추출 및 필터링 기법을 이용하는 방법, 평균필터링에 의하여 생성된 추세면을 이용하는 방법을 적용하였으며, 벡터구조의 원시LiDAR 자료를 직접 활용하는 기법으로써 Local Maxima 및 엔트로피를 이용하는 방법을 적용하였다. 또한, 수작업을 통하여 제작된 DEM 및 수치지도의 축척별 오차허용범위를 이용하여 정확도 평가를 수행하였으며, 경계검출 및 필터링, 추세면, Local Maxima, 엔트로피를 이용한 각 기법의 DEM의 평균 오차는 0.27m, 2.43m, 0.13m, 0.10m로써 엔트로피를 이용한 방법이 가장 높은 정확도를 나타내었다. 또한, 벡터형식의 LiDAR원시자료를 직접 이용하는 방법이 격자형식으로 변환하는 방법에 비하여 상대적으로 높은 정확도를 나타내었다.
현재 한국표준지형도에서 사용되고 있는 횡단메카토르좌표(TM) 체제는 한반도 전체를 단일의 직각좌표 체계로 표시하는데 제한이 있다. 인공위성 원격탐사 및 지리정보 시스템의 광범 위한 응용과 함께, 직각좌표체계가 종래의 경위도좌표체계보다 이용에 있어서 보다 편리하고 효 과적이라 할 수 있다. 본 논문에서는 한반도 전체를 하나의 좌표구역으로 포함하는 통합된 직각 좌표체계를 제안함으로써 표준직각좌표체계 설정의 기반을 도모하고자 하였다. 표준지형도 제작 에 사용된 횡단메카토르 투영법을 그대로 유지하고, 기존의 TM좌표 및 UTM좌표를 약간 변형하 여 기준원점이 동경 127$^{\circ}$30'와 북위 38$^{\circ}$가 되는 직각좌표체계를 시도하였다. 경위도 좌표 에서 통합된 직각좌표로의 변환과정을 축척오차의 분포 문제와 함께 기술하였다.
한강의 제1지류인 홍제천 수계에 속하는 지방2급 하천인 불광천 유역을 연구대상지로 선정하여 기후변화에 따른 유출량 영향성 분석을 수행하였다. 연구대상지인 불광천은 서울특별시의 서북쪽에 위치하여 $21.72km^2$의 유역면적과 9.83km의 유로연장을 갖고 행정구역상 은평구, 마포구, 서대문구에 걸쳐있다. 본 연구에서는 불광천 유역을 503개의 소유역으로 분할하였으며, 유역의 하수관망은 976개의 노드와 989개의 링크를 사용하여 XP-SWMM 모형으로 구축하였다. 또한 국토지리정보원에서 제공하는 1:5000축척의 수치지도를 DTM으로 변환하여 하수관에서 월류된 이후의 2차원 흐름분석을 위한 지형자료로 활용하였다. 기후변화를 고려한 유출량을 분석하기 위해 S0(1961년~2016년)인 1개의 과거기간과 S1(2017년~2046년), S2(2047년~2076년), S3(2077년~2100년)인 3개의 미래기간을 설정하여 총 4개의 시나리오를 구성하였다. 과거기간인 S0는 강우관측소에서 계측된 자료를 사용하여 빈도별 확률강우량을 구하였으며, 미래기간인 S1, S2, S3는 기상청에서 제공하는 기후변화 시나리오인 RCP 4.5의 강우자료를 사용하여 확률강우량을 산출하였다. 빈도별 확률강우량은 S0기간의 강우자료와 가장 유사한 Gumbel 모형을 사용하였으며, 도출된 확률강우량은 치수에 가장 보수적인 Huff의 4분위로 강우를 분포시켜 유출모형에 적용하였다. 976개의 노드 중 불광천 유역의 주요 76개 지점을 선정하여 유역면적에 따른 기후변화의 영향성을 분석하였다. 그 결과 유역면적과 재현기간이 작을수록 최대 유출량은 큰 변동성을 보이는 것으로 나타났으며, 과거기간인 S0 대비 미래기간인 S1, S2, S3의 최대 유출량 비율은 유역면적 100ha를 기준으로 100ha 미만은 80%~200%의 변동성을 100ha이상에서는 120%에 수렴하는 양상을 보이는 것으로 확인되었다.
본 연구에서는 축척과 갱신 주기가 상이한 이종의 공간 데이터 셋을 융합하기 위하여 사용자의 개입을 최소화하면서 다대다 관계에도 적용이 가능한 기하학적 방법론 기반의 면 객체 자동 매칭 방법을 제안하였다. 이를 위하여 첫째, 포함함수가 0.4 이상인 객체(노드)는 인접행렬에서 에지로 연결되었고, 이들 인접행렬의 곱을 반복적으로 수행하여 다대다 관계를 포함하는 후보 매칭 쌍을 선정하였다. 다대다 관계인 면 객체들은 알고리즘으로 생성된 convex hull로 단일 면 객체로 변환하였다. 기하학적 매칭을 위하여, 매칭 기준을 설정하고, 이들을 유사도 함수를 이용하여 유사도를 계산하였다. 다음으로 변환된 유사도와 CRITIC 방법으로 도출된 가중치를 선형 조합하여 형상 유사도를 계산하였다. 마지막으로 훈련자료에서 모든 가중치에 대한 정확도와 재현율을 나타낸 PR 곡선의 교차점인 EER로 임계값을 선정하고, 이 임계값을 기준으로 매칭 유무를 판별하였다. 제안된 방법을 수치지도와 도로명 주소기본도에 적용한 결과, 일부 다대다 관계에서 잘못 매칭되는 경우를 시각적으로 확인할 수 있었으나, 통계적 평가에서 정확도, 재현율, F-measure가 각각 0.951, 0.906, 0.928로 높게 나타났다. 이는 제안된 방법으로 이종의 공간 데이터 셋을 자동으로 매칭하는데 그 정확도가 높음을 의미한다. 그러나 일부 오류가 발생한 다대다 관계인 후보 매칭 쌍을 정확하게 정량화하기 위해서 포함함수나 매칭 기준에 대한 연구가 진행되어야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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