최근 다양한 산업에서 첨단기술의 적용으로 높은 생산성 향상을 이루고 있지만 건설산업의 경우 생산성 향상이 비교적 낮게 조사되어, 이를 극복하기 위한 첨단기술 연구가 빠르게 진행되고 있다. 여러 첨단기술 중 3차원 스캔 기술은 실제 대상물을 손쉽게 디지털화 할 수 있다는 점에서 건설현장의 3차원 디지털 지형 모델 생성을 위한 기술로 널리 활용되고 있다. 특히 3차원 디지털 지형 모델은 토공 중장비의 자동제어 및 가이던스 등과 같은 건설 자동화의 기초자료가 될 수 있어 지형 스캔데이터의 높은 품질이 요구되고 있다. 3차원 디지털 지형 모델의 품질은 3D 스캐너의 성능 및 취득환경뿐 아니라 지형 스캔데이터 취득 후 3차원 디지털 지형 모델 생성을 위한 전처리 과정인 노이즈제거, 정합 및 병합과정 등 또한 많은 영향을 끼치고 있어, 지형 스캔데이터 처리의 성능 증진이 필요할 것으로 보인다. 본 연구에서는 3차원 디지털 지형 모델 생성을 위한 전처리 과정 중 정합과정에서 발생하는 지형 스캔데이터의 밀도 불균일 문제를 해결하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서 개발한 정합 후처리 기술인 '픽셀기반 점군비교 알고리즘'을 제시하였으며, 실제 토공현장에서 취득한 지형 스캔데이터를 활용해 개발한 알고리즘의 성능검증을 수행하여 지형 스캔데이터 정합 후 불균일 문제의 개선 가능성을 검증하고 밀도 별 지형 스캔데이터에 대한 알고리즘의 최적 파라미터를 제시하였다.
자연지형의 3D 디지털 지형모델(DTM)을 다루면서 소실된 셀의 데이터를 복원하거나, 저해상도의 DTM 이미지 일부를 컴퓨터 화면상에 확대표시 할 경우에는 존재하지 않는 데이터를 인위적으로 만들어줄 필요가 있다. 기존의 Bilinear법과 Bicubic법은 고도가 완만한 모델에는 잘 맞지만, 자연지형과 같이 무한의 상세함이 내재된 곳에는 부적합하다. 따라서 본 연구에서는 프랙탈 이론(Fractal theory)에 기초하여 자연지형을 보간하는 문제를 다루면서, 보간 전후 지형의 지형정보(프랙탈 차원과 표준편차)가 유지되는 한 방법을 제안한다. 이를 위해 DTM을 다수의 패치로 분할하고 프랙탈 기법으로 지형정보를 추출하고, 이 정보와 원래의 고도와 Random midpoint displacement법으로 보간한다. 제안된 알고리즘의 유효성을 확인하기 위해 가상의 프랙탈 지형을 만들어 시뮬레이션을 실시하고 기존의 방법과 비교한다.
고해상도의 디지털 카메라는 근거리 수치사진측량에서 널리 유용하게 사용되고 있으며 점차 활용도가 증가하고 있다. 또한 사진측량 장비의 급속한 발전으로 정밀도가 많이 향상되었고 컴퓨터를 이용한 지형공간정보체계기술의 발달로 더욱 정밀한 3차원 지형의 재현과 면적 및 토공량 산정이 가능하게 되었다. 본 연구에서는 휴대가 간편하고 수치영상의 자체저장능력을 지닌 디지털 카메라를 이용하여 촬영조건의 다양한 변화에 따른 위치오차를 분석하였으며 광속조정을 통하여 높은 정확도의 화소 좌표를 획득하여 3차원 지형의 모델링을 위한 기초 자료로 사용할 수 있도록 하였다.
을 합하여 얻을 수 있다. 이와 같은 광선 추적법을 적용한 해석적 방법은 디지털 방송의 수신 영역을 결정하는 중요한 두 요소인 수신 전계강도 및 다중 경로 간섭을 비교적 정확히 예측할 수 있다. 개발된 모델을 이용하여 디지털 방송 환경에서 동일채널 중계기로 인한 방송 수신 영역의 확대 또는 축소를 예측할 수 있으며, 중계기의 최적화 위치를 찾는 데 활용할 수 있다.
최근 GIS는 2차원 공간상에서 정보를 표현하고 서비스하는 형태에서 벗어나 3차원 공간상에서 정보를 표현하고 서비스를 제공하는 형태로 급속도로 변화하고 있으며, 기술 개발 또한 활발하게 진행되고 있다. 3차원의 정보를 표현하기 위해서 기반이 되는 것은 지형의 표고정보(DTM)이다. 일반적으로 DTM을 얻기 위하여 LIDAR 데이터나 수치지도의 등고선 자료를 사용하고 있지만 이러한 데이터를 사용하여 DTM을 제작할 경우 추가적인 비용과 데이터 처리 시간이 발생할 뿐만 아니라 신속한 지형의 갱신이 어려운 문제점이 있다. 본 논문에서는 디지털 항공사진을 이용하여 문제 해결의 가능성을 판단하기 위해 항공사진 모델의 자동 매칭 방법을 사용하여 DTM을 추출하였으며, 수치사진측량으로 부터 추출된 DTM과 GPS 측량에 의한 정표고 성과 데이터와 정확도 분석을 실시하였다. 그 결과 RMSE는 0.215m로 비교적 높은 정확도를 얻을 수 있었다.
최근 디지털 항공사진을 이용한 수치도화가 보편화 되었으며 이로 인해 지표에 대한 3차원 데이터를 정확하게 획득하고 있다. 도화원도는 도화사가 지표를 육안으로 확인하여 제작한 신뢰 있는 3차원 데이터이며 등고선과 표고점 이외에도 지형지물에 대해 3차원 좌표를 가지고 있는 점, 선으로 표현되었을 뿐 아니라 레이어로 분류되어 활용성이 매우 크다. 본 연구에서는 도화원도를 이용해 정밀하고 정확한 수치표고모델을 제작하고자 한다. 이를 위해 수치지형도에서 등고선과 표고점 레이어를 추출하였고 도화원도에서 Break Line을 추출하여 각각 수치표고모델을 제작하였으며 이 두 결과를 비교하였다. 비교를 위해 주거지, 산지, 농경지, 제방 등 경사가 완만하거나 복잡한 지형을 연구지역으로 선정하여 최적의 수치표모델이 제작될 때까지 반복적으로 레이어를 삭제하면서 Break Line을 추출하였다. 그 결과 도화원도에서 등고선과 표고점 레이어를 비롯해 8개의 도로 레이어 및 2개의 경계 레이어를 Break Line으로 추출하였으며 이를 이용해 더욱 정밀한 수치표고모델을 획득할 수 있었다. 또한 교차하거나 접하는 Break Line을 편집하여 복잡하고 변위가 급격한 지형에서 수치표고모델의 왜곡현상을 최소화할 수 있었다.
영상을 기반으로 한 불연속면의 방향성 측정 및 거칠기 평가에 대한 효율적이고 객관적인 기법의 적용 가능성을 제시하는데 본 연구의 목적이 있다. 현장조사 및 계측을 통한 암반사면 안정성 평가의 한계를 보완하기 위해 디지털 영상으로부터 3차원 수치 암반사면모델을 생성하여 암반사면에 대한 지형 공간적 분석을 위한 기초 정보를 도출하였다. 또한, 암반사면 내에 분포한 불연속선을 3차원적으로 추출하여 불연속면의 집중 방향성을 분석하고, 암반표면의 거칠기를 정량화할 수 있는 방법을 제시하였다. 연구결과 입체 디지털 영상으로부터 암반사면에 대한 다양한 정량적 정성적 분석이 가능한 정보를 효과적으로 추출할 수 있었으며, 이를 시각화하여 안정성 평가의 효율성과 편의성을 향상 시킬 수 있었다.
3차원 공간정보는 효율적 국토이용 및 관리, 지자체의 도시계획수립, 도시관리 등 도시 활동의 입체적인 표현과 분석을 위한 중요한 정보로써 공공분야뿐만 아니라 공간정보 서비스 산업 활성화로 민간분야에서도 다양하게 이용되고 있다. 고품질 3차원 공간정보의 생성을 위해서는 원시영상 및 3차원 지형모델의 품질 뿐만 아니라 LoD 수준, Texturing과 같은 가시화 수준이 중요한 요소가 된다. 하지만 기존 3차원 국토공간정보는 구축 공정이 복잡하고, 기 제작된 수치지도를 이용하여 자료의 최신성이 부족하다. 또한 일반정사영상의 이용으로 영상의 기복변위가 존재하여 가시성이 낮고, LoD 수준이 2~3급 정도로 인공지물의 3차원 모델이 단순화 되어 현실감이 다소 부족하다는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 기존의 대축척 디지털항공사진카메라와 다방향 촬영 디지털카메라로 촬영된 디지털항공사진영상을 이용하여 수치사진측량기법을 적용한 3차원 모델링 기법으로 제작된 3차원 공간정보의 품질 분석을 수행하였다. 3차원 모델의 가시화 정보의 정확도 분석결과 별도의 가시화 정보의 획득 없이 원영상만으로 84% 이상의 정확도를 확보할 수 있었다. 촬영시기와 동일한 3차원 공간정보 구축이 가능하여 자료의 최신성 확보가 용이 하였고, 작업공정의 실감정사영상의 위치정확도 분석결과 1:1,000 수치지도의 수평위치 허용정확도보다 양호한 결과를 나타냈다.
무인항공사진측량은 기존의 유인항공사진측량에 비하여 고해상도의 영상을 신속하게 취득하여 활용할 수 있다는 장점이 있다. 특히, 무인항공사진측량을 이용한 3차원 공간정보의 활용성이 커지는 시점에서 무인항공사진측량을 이용한 3차원 모델 제작은 상당히 중요한 문제이다. 이에 본 연구에서는 무인항공사진측량을 이용하여 3차원 모델을 제작하고 정성적 및 정량적 분석을 통하여 활용 가능성을 판단하고자 하였다. 정성적 분석은 3차원 국토공간정보 구축 작업규정에 명시된 세밀도를 이용하여 분석하였다. 그 결과 평면상에 존재하는 지형·지물의 경우 높은 세밀도 Level을 보였지만, 고저차가 있는 지형·지물의 경우 폐색지역 및 시차로 인하여 낮은 세밀도 Level을 나타냈다. 정량적 분석은 검사점과 주변 구조물에서 취득한 3차원 좌표를 이용하여 분석하였다. 그 결과 검사점의 경우 평균오차가 평면에서 0.042~0.059 m, 표고에서 0.050~0.161 m로 나타났으며 구조물의 모서리를 이용한 정확도 분석 결과는 평균오차가 평면에서 0.068 m, 표고에서 0.071 m로 나타났다. 따라서, 무인항공사진측량에 의한 3차원 모델은 디지털 트윈, 사면 경사도 분석 및 BIM분야에도 활용 가능성이 있다고 판단된다.
이 논문은 LiDAR 스캔 또는 사진측량 기술에 의해 재구성된 3D 디지털 모델을 기반으로 터널 벽면의 불연속면을 자동으로 매핑하는 새로운 접근 방식을 제안한다. 본 제안에서는 U-Net이라 불리는 딥러닝 시맨틱 영역분할 모델을 사용하며, 터널 막장면의 3D 지형 모델에서 불연속면 영역을 식별해 낸다. 제안된 딥러닝 모델은 투영된 RGB 이미지, 면의 깊이 이미지 및 국부적인 면의 표면 속성 이미지(즉, 법선 벡터 및 곡률 이미지)를 포함한 다양한 정보를 종합 학습하여 기본 3차원 이미지에서 불연속면 영역을 효과적으로 분할한다. 이후 영역분할 결과는 면의 깊이 맵과 투영 행렬을 사용하여 3D 모델로 다시 투영시키고, 3D 공간 내에서 불연속면의 위치 및 범위를 정확하게 표현한다. 영역분할 모델의 성능은 영역 분할된 결과를 해당 지면 실측 값과 비교함으로써 평가하였으며, IoU(intersection-over-union) 값이 약 0.8 정도로 나타나 영역분할 결과의 높은 정확성을 확인하였다. 여전히 학습데이터가 제한적 이었음에도 불구하고, 제안 기법은 3D 모델의 점군 데이터를 불연속면의 유사군으로 그룹화하기 위해 전 막장면의 법선 벡터와 클러스터링과 같은 비지도 학습기반 알고리즘에만 의존하던 기존 접근 방식의 한계의 극복 가능성을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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