VLBI, SLR, DORIS, GNSS와 같은 우주측지기술 사이의 3차원 벡터를 결정하는 작업은 ITRF에 중요한 요소이다. 따라서 각각의 우주측지기술에 해당되는 IVP를 정확하게 계산할 필요가 있다. 본 연구에서는 기존 모델에 비해 업데이트된 수학모델을 사용하여 세종시에 위치한 VLBI의 IVP 위치를 계산함으로써 계산의 효율과 신뢰성을 높였다. 관측값으로는 안테나에 부착된 반사타겟의 좌표가 사용되었으며 이때 관측오차크기는 1.5 mm로 설정하였다. 조정계산을 통해 VLBI IVP 좌표와 정확도를 계산했으며 기존 연구에서 제시한 값과 비교했을 때 성공적으로 계산이 된 것으로 판단된다. 하지만 실제 관측오차가 고려된 VLBI IVP를 계산하기 위해서는 향후 VLBI IVP 계산을 위한 추가적인 지상측량이 필요하다.
이동차량 혹은 이동로봇의 자율 주행에 있어서 주변 환경의 인식을 통하여 산출되는 자기위치확인은 가장 핵심적인 요소이다. 일반적으로 GPS나 INS를 통합하여 이동차량 혹은 이동로봇에 장착된 카메라의 위치와 방향을 얻을 수 있지만, 이 경우 정확한 자기위치인식을 위해서는 충분한 지상 기준점을 이용해야만 한다. 본 연구에서는 기존의 호모그래피 방법이 2차원 특징점의 상관관계를 이용하는 것과는 다르게 GPS와 INS 입력값을 이용하여 이전 시점 영상과 중첩된 3차원 모델로부터 얻어진 3차원 좌표를 투영 변환함으로써 예측한 위치와 현재 시점 영상으로부터 KLT 추적방법을 사용하여 산출된 대응 특징점의 위치 사이의 관계로부터 카메라의 위치와 방향을 산출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 무선으로 운행되는 간이실험장치 내에 CCD카메라, GPS, INS 등을 장착하였으며, 영상은 15Hz의 프레임율로 획득한 비디오시퀀스를 사용하여 실시간으로 카메라 위치와 방향을 산출하는 실험을 수행하였다.
공간정보를 기반으로 다양한 주제의 매쉬업(mash-up)이 활발해지면서 공간정보 콘텐츠의 품질과 활용성이 높아지고 있다. 항공 수준에서 시작해서 거리 수준의 실외와 실내 공간까지도 실제처럼 표현한 공간정보 콘텐츠들이 등장하였다. 그럼에도 불구하고 거리 수준의 공간정보 콘텐츠를 기반으로 한 매쉬업 사례는 상당히 미진한 상황이다. 본 연구에서는 거리 수준 콘텐츠의 활성화를 위해 기존 거리 수준의 공간정보 콘텐츠가 가진 한계를 도출하고, 이를 극복하기 위한 방안을 모색하고자 한다. 기존의 공간정보 콘텐츠를 공간적 범주와 표현 방법에 따라 분류하여 각 특성에 따라 현황을 분석하고, 이를 통해 기존 거리 수준 공간정보 콘텐츠의 한계를 도출한다. 나아가 기존 거리 수준 콘텐츠의 한계를 극복하기 위한 방안으로 '뉴미디어 공간정보 콘텐츠'를 제안한다. '뉴미디어 공간정보 콘텐츠'는 콘텐츠 내에서 객체의 3차원 지상 좌표를 결정할 수 있고 그 좌표를 매개로 데이터베이스와 유기적으로 연동될 수 있다. 지상의 절대 좌표를 참조 키로 하는 '뉴미디어 공간정보 콘텐츠'는 다양한 정보와의 정교하고 유기적인 연동을 실현하고, 이를 통해 거리수준 콘텐츠의 활성화에 기여할 것이다.
지상LiDAR는 토탈스테이션에 비해 신속한 측량이 가능하기 때문에 터널의 내공단면 측량을 적기에 수행하고 중심선 오차와 여 미굴량 발생을 최소화할 수 있는 강점을 가지고 있어 지상LiDAR를 이용한 터널의 내공단면 측량 및 계측이 점점 증대되고 있으며 보다 효율적이고 정확한 지상LiDAR 활용을 위한 연구도 활발하게 진행 중이다. 현재 일반적으로 터널의 여 미굴량을 계산할 때 사용되는 양단면 평균법의 경우 기존 측량 방식인 토탈스테이션 및 사진측량 등과의 비교는 많이 이루어졌으나 터널 전체의 3차원 위치정보를 얻을 수 있는 지상LiDAR를 이용하여 터널의 내공단면을 측량 체적 및 여 미굴량을 구할 때 관측간격에 따른 기준이 없는 실정이다. 이에 본 연구에서는 시험터널에 대한 reverse engineering을 실시하여 터널 내공단면 측량 시 터널단면의 체적을 비교하여 가장 합리적인 간격을 결정하고 이 결과를 토대로 현재 설계 데이터가 존재하지 않는 시험터널에 대한 CAD도면을 제작하였다. 또한 지상LiDAR 기술의 정확도를 검증하기 위하여 토탈스테이션과의 비교를 통하여 타겟좌표 정확도, 입사각에 따른 정확도 분석을 실시하였다.
본 연구에서는 인공위성영상을 이용한 토지피복 분류방법 중 파라메트릭한 분류와 비-파라메트릭한 분류의 대표성을 띤 최대우도 분류법과 신경망을 이용한 분류방법을 사용하여 분류정확도를 비교하였다. 분류정확도의 평가에 있어서 일반적인 분석가들이 사용하는 훈련지역에 대한 분류 정확도의 분석뿐만 아니라, 시험지역에 대한 정확도분석을 하였다. 그 결과, 최대우도분류기에 비하여 신경망의 분류기가 일반적인 훈련데이터의 분류에 있어서 약 3% 우월하였으며, 지상검증데이터를 사용한 분류결과에서는 시험에 사용된 두 분류기 모두 빈약한 분류결과를 나타내었으나, 신경망에 의한 분류가 최대우도에 비하여 약 10%정도 보다 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있었다.
사진측량 과정은 단위연구를 중심으로 독립적으로 수행되고 있으나 종합적이고 체계적인 연계 및 이용을 위해서는 전체를 통합하는 기반환경의 조성이 필요하다. 기존의 절차형 방식의 처리과정을 통해서는 통합환경으로 구현하기가 어려우나, 객체지향기법으로 주제별로 클래스화 할 경운 통합환경의 구현 뿐만 아니라 새로운 변경요소나 연구성과의 갱신이 용이하다. 본 연구에서는 객체지향기법으로 근거리 수치사진측량 과정을 수행하기 위해 자료입력부분에서는 사진을 수치영상으로 그 개념과 특성을 확장하여 영상의 입출력에 대한 클래스를 제작하였고 자료처리부분에서는 3자원 렌즈김정모형식으로 검정을 거친 영상에 대해 자료 처리 각 부분에 대한 클래스를 제작하여 영상정합과 좌표변환을 실시하였다. 또한 대상물의 3차원 위치를 결정하기 위해 직접선형변환과 광속조정법을 클래스화하여 사진상의 대상물과 지상물체의 관계를 모형화하였다. 본 연구의 결과, 수치사진측량 과정의 각 주제에 대해 객체지향기법으로 다단계 처리를 할 수 있는 클래스를 설계하고, 클래스들의 계층도를 구축, 수치사진측량을 위한 단일 통합환경을 구현하였고, CCD 사진기에 대한 3차원 렌즈 검증 모형식의 개발을 통해 근거리 사진측량을 수행하여 단일 통합환경에서 각각의 방법으로 대상물의 3차원 좌표를 추출할 수 있었다.
계측기기만을 이용한 현장 상황대응의 재래적 방식에서 벗어나 온라인 '첨단기술(Hi-Technology)'과 오프라인의 '직관적 경험(Hi-Experience)'을 융합한 하이브리드(Hybrid) 재해관리 기법의 유효성을 검증하였다. 이를 위해 대상 현장에 매설된 상시 계측기 GNSS(RTK) 5대를 지상기준점(Ground Control Point, GCP)으로 사용하였다. 또한, 인근 지점에 크기 불변 특징점(Scale Invariant Feature Transform, SIFT) 4곳을 추출하여 검사점(Control Point, CP)으로 활용하였다. 이를 통해 현장 실측치와 드론기반 3차원 측정 결과치와의 정확도를 각 좌표값의 차이의 평균제곱근오차(Root Mean Square Error)를 이용하여 분석하였다. 결과적으로 드론에 의해 획득된 3차원 수치 모델을 정밀하게 후처리 분석함으로써 피사체의 모든 지형지물이 변위추적의 객체로 활용할 수 있음을 확인할 수 있었다. 포인트 클라우드(Point cloud) 기반의 3-D 수치 영상은 현장 그대로의 모습을 초실감, 고정도 가시화 함으로서 직관적인 경험에 공감할 수 있는 친화적인 솔루션을 제공하며, 단순 신호처리 기반의 계측기기 하드웨어 중심의 재해관리를 탈피해 인명피해/예산 절감 등 비탈면 유지관리에 최적의 플랫폼을 제공할 수 있을 것으로 판단된다. 특히, 특정 위치에 설치된 특정지점(Pin-point) 센서에 의존한 국지적인 정보의 한계를 뛰어넘어 기술생산 중심에서 재난관리의 중심으로 신속하게 전환될 수 있는 매개체가 될 것으로 기대한다.
저가형 UAV기반 사진측량의 정밀도와 정확도를 평가하기 위한 실험을 수행하였다. 높은 정확도의 지상기준점과 검사점의 3차원 좌표를 추정하고자 GNSS정지관측과 기선해석, 망조정을 수행하였고, 신뢰수준 95%에 대하여 정확도가 1cm 이내인 좌표를 확보하였다. 실험 대상지에 대한 항공 사진은 DJI Phantom 4와 이에 탑재된 FC330 카메라로 7회 반복 촬영하였고, 이를 두 가지 소프트웨어로 처리하였다. 10개 검사점에 대한 소프트웨어 자동 추출좌표와 GNSS 추정해를 비교하여 표준편차 및 RMSE를 분석하였다. 두 소프트웨어 처리 결과, 95% 신뢰수준에 대해 표준편차는 남북, 동서, 높이 방향 각각 약 1cm, 2cm, 4cm 이내, RMSE는 수평과 높이 각각 9cm, 8cm 이내였으며, 표준편차가 RMSE에 비해 현저히 작았다. 두 소프트웨어 처리 결과의 통계적 차이를 확인하고자 F-ratio 검정을 수행하였다. 정밀도에 대해서는 모든 좌표 성분에 대해 한쪽꼬리 검정의 귀무가설이 기각되었고, RMSE에 대해서는 수평에 대한 것만 기각되었다. 이에 따라, 동일한 사진 자료를 처리하더라도 소프트웨어에 따라 그 결과에 통계적 차이가 있을 수 있음에 유의할 필요가 있다.
근거리 수치사진측량은 카메라의 취급이 비교적 간단하고 카메라의 노출점을 임의로 결정하여 카메라와 대상물의 관계를 자유로이 조정할 수 있으므로 소규모지역 또는 지상의 대상물을 측정하는데 효과적으로 이용될 수 있다. 이에, 본 연구에서는 휴대가 간편하고 수치영상의 자체 저장능력을 가진 디지털 카메라를 이용하여 촬영조건의 다양한 변화에 따른 위치오차를 분석하며, 광속 조정을 통하여 높은 정확도의 부화소 좌표를 획득하여 3차원 모니터링을 위한 기초 자료와 근거리 수치 사진측량기법의 국부지역모형생성의 활용방안을 모색하였다.
최근 스마트폰을 비롯한 각종 IT 장치의 도입과 차량항법시스템의 보편화로 인하여 위치기반 공간정보 서비스의 활용이 활발해 짐에 따라, 공간정보 사용자가 요구하는 품질의 수준이 높아지게 되었다. 본 연구에서는 지상 MMS 측정자료와 항공측량자료를 통합함으로써 정밀한 3차원 공간정보 구축하는 방법을 연구하였다. 이를 위해 실험지역에서 관측한 지상 MMS 측정자료와 항공측량자료 간의 편차경향을 분석하였고 각 데이터의 편차경향이 일관되지 못한걸 확인하였다. 편차 보정 모델 결정을 위해 GPS/INS 처리결과에 포함되어 있는 외부표정정보를 직접 수정하는 방법을 선택하였고 보정모델이 사용하는 기준인 보정용 기준점 좌표의 취득방법을 분류하여 각각의 장단점을 분석하였다. 항공사진 프로젝트에서 취득한 기준점 정보를 사용하여 지상 MMS 측정자료를 보정하는 방법을 통해 지상 MMS 측정자료 사이에 존재하는 편차를 소거하였을 뿐만 아니라 항공측량자료와 지상 MMS 측정자료 사이에 존재하던 편차도 대부분 소거된 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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