3차원 국토환경의 디지털기반의 가시화는 국토계획 및 통신설비계획, 철도건설, 건축, 입체적인 도시공간정보시스템 구현, 안전 및 방재 등에서 많은 필요와 그 중요성이 크게 부각되고 있다. 현재 국가지리정보 사업으로 완성된 2차원적인 지도정보와 시설정보를 3차원의 도시공간으로 재현하기 위하여 기존의 등고선을 이용한 DEM 방식은 많은 한계를 가지고 있으며, 특히, 철도와 같은 노선 폭이 좁고 길이가 길어서 궤적 관리가 어려운 작은 구조물의 경우에는 그 고도모델이 무시되기 쉬우므로, 레이져 측량기술을 이용한 공간대상물에 대한 높은 정확도 취득이 크게 필요한 실정이다. 최근에는 레이져 측량기술과 GPS를 결합한 고밀도 고정도의 높이 값을 얻을 수 있는 LiDAR Data의 획득으로 그러한 한계를 극복하고 있는 추세이다. 비교적 LiDAR 관련 연구가 활발한 해외 선진기술을 연구하고 우리 실정에 적합한 3차원 지형 및 철도시설의 분석이 가능하도록 데이터의 생성기법 및 알고리즘을 개발하여 3차원 공간에서의 최적의 노선관리가 가능하도록 하였다. 이를 위하여 LiDAR Data를 중심으로 하는 높이 값을 DEM으로 변환하고, 디지털 영상의 매칭 및 정확도 평가 등을 통한 벡터와 래스터의 실시간 통합 및 전환으로 장거리 노선에서의 3차원 철도 모델의 생성을 통한 추적관리가 가능하도록 하였다.
Now that the development of autonomous driving is progressing, LiDAR has become an indispensable element. However, LiDAR is a device that uses lasers, and laser side effects may occur. One of them is the much-talked-about eye-safety, and developers have been satisfying this through laser characteristics and operation methods. But eye-safety is just one of the problems lasers pose. For example, irradiating a laser with a specific energy level or higher in a dusty environment can cause deterioration of the dust particles, leading to a sudden explosion. For this reason, the dust ignition proof regulations clearly state that "a source with a pulse period of less than 5 seconds is considered a continuous light source, and the average energy does not exceed 5 mJ/mm 2 or 35 mW" [2]. Energy of output optical power is limited by the law. In this way, the manufacturer cannot define the usage environment of the LiDAR, and the development of a LiDAR that can be used in such an environment can increase the ripple effect in terms of use in application fields using the LiDAR. In this paper, we develop a LiDAR with low optical power that can be used in environments where high power lasers can cause problems, evaluate its performance. Also, we discuss and present one of the directions for the development of LiDAR with laser power limited by dust ignition proof regulations.
As location recognition for autonomous vehicles develops, the need for a precise map for autonomous driving has increased. A precise map must be built based upon accurate position. Recent studies have accelerated research in this area by using various sensors that calculate the accurate position by comparing and recognizing objects around the roads. However, application of such methods is limited because these studies only take objects with significant verticality into consideration. Thus, new research is needed to overcome the limitations: a method that is not constrained by the existence of certain types of surrounding objects shall be proposed. Most roads contain road marking information, such as lanes, direction signs, and pedestrian crossings. Such information on the road surface is a valuable resource for building a precise map. This paper proposes a method of building a precise map by using road marking information.
Building reconstruction attempts to generate geometric and radiometric models of existing buildings usually from sensory data, which have been traditionally aerial or satellite images, more recently airborne LIDAR data, or the combination of these data. Extensive studies on building reconstruction from these data have developed some competitive algorithms with reasonable performance and some degree of automation. Nevertheless, the level of details and completeness of the reconstructed building models often cannot reach the high standards that is now or will be required by various applications in future. Hence, the use of terrestrial sensory data that can provide higher resolution and more complete coverage has been intensively emphasized. We developed a fusion framework for building reconstruction from terrestrial sensory data, that is, points from a laser scanner, images from digital camera, and absolute coordinates from a total station. The proposed approach was then applied to reconstructing a building model from real data sets acquired from a large complex existing building. Based on the experimental results, we assured that the proposed approach cam achieve high resolution and accuracy in building reconstruction. The proposed approach can effectively contribute in developing an operational system producing large urban models for 3D GIS with reasonable resources.
현재까지 우리나라 하천관리는 기존의 도면관리 및 현장조사를 통한 정보관리에서 벗어나 WAMIS, RIMGIS와 같은 물 관련 하천기본지리정보 시스템을 구축하여 사용되어 왔다. 하지만 기 구축된 시스템들은 선(線) 중심의 9차원 하천 공간자료로 관리되어 실무자 중심의 친환경적 하천관리업무 지원을 위한 자료로서 활용성이 부족한 실정이다. 본 연구에서는 면(面) 중심의 입체적인 3차원 하천공간정보 구현과 체계적인 하천관리업무가 가능하도록 항공사진(아날로그, 디지털) 및 다양한 위성영상에 대한 해상도 비교와 시설물 판독 분석을 통한 하천 적용여부 분석을 수행하였다. 하천 적용성 분석을 통해 가장 효과적으로 판단되는 디지털 항공사진을 이용하여 하천관리 및 활용방안을 모색함으로써 효율적인 하천관리방안을 제시하고자 한다.
수목을 3차원 구조로 정량화하는 것은 다양한 환경분석 모델링의 입력 자료로써 매우 중요하다. 그러나 3차원 측량이 가능한 라이다는 고비용과 전문인력이 필요해 파편화된 소규모의 도시녹지를 측량하기에는 경제적 장비운용적 차원에서 현실적이지 않다. 또한 수목은 계절에 따라 민감하게 변화하므로 시계열 모니터링으로 도시생태계를 이해하려면 높은 빈도로 쉽고 빠르게 수관구조를 측량할 수 있는 디바이스와 이에 맞는 정량화기법의 개발이 필요하다. 환경분석 모델링의 입력 자료로써의 필요가 아니더라도, 도시내 수목의 크기와 나이는 관리비용, 생태계서비스, 경관, 안전 등과 직결되므로 반드시 정보화될 필요성이 있다. 본 연구에서는 도시내 수목의 3차원 환경정보 데이터를 생성하기 위한 디바이스와 방법론으로써 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)와 SfM-MVS(Structure from Motion-Multi View Stereo), solid modeling을 제시하였다. 따라서 제시된 device와 방법론의 검증을 목표로 하여 다음과 같이 분석을 수행하였다. 첫째, stereo image들로부터 생성된 point cloud로 측량한 결과의 정확도를 지상 라이다 자료와 비교 검증하였다. 두 번째, UAV촬영 사진개수를 감소시킴에 따라 변화하는 point cloud의 밀도가 수목의 부피 및 크기 정량화 결과에 어떤 영향을 주는지를 살펴봄으로써 고해상도의 point cloud가 정밀한 수목 측량에 꼭 필요한 요소인지를 확인하여 보았다. 마지막으로, 수목 부피의 정량화 및 형상화를 위해 solid model이 얼마나 적합한가를 검증하고자 다른 3D type의 측정치와 비교하였다. 분석의 결과를 통해, UAV와 SfM-MVS 그리고 solid model을 이용하면 단일수목을 손쉽게 저비용 높은 시간해상도로 정량화 및 형상화가 가능함을 확인하였다. 다만, 본 연구는 단일 개체목만을 대상으로 한 연구이므로 더 넓은 녹지에 적용하기 위해서는 이에 맞는 비행계획의 수립, 다양한 공간정보 데이터와의 융합, 녹지규모 확대에 따른 정량화 기법의 개선 등 앞으로 이를 발전시킬 수 있는 후속연구가 필요하다.
본 연구에서는 기존의 연구들에서 주로 사용하여왔던 현장측량, 항공사진, 라이다 데이터 등의 취득이 원천적으로 어려운 지역에 대한 건물 영역 추출을 구현하고자 하였다. 이에 접근성에 큰 영향을 받지 않는 거의 유일한 데이터인 고해상도 위성영상을 활용한 방법론을 제시하고자 한다. 영상정합을 통해 추출되는 점군 데이터 또는 DSM(Digital Surface Models)을 활용한 건물 영역 추출은 데이터내의 높은 잡음과 다수의 빈 영역으로 인해 그 정확성에 한계를 보이고 있다. 따라서 본 연구에서는 영상 정합을 통해 얻어진 3차원 점군 데이터, 영상의 색상 및 선형 정보를 결합하여 건물 영역 추출을 수행하는 하이브리드식 접근법을 제안하였다. 일차적으로 다중영상정합으로 얻어진 3차원 점군 데이터로부터 지면점과 비지면점을 분리하고, 비지면점으로부터 초기 건물 대상지를 추출한다. 이후, 영상의 색상기반 분할을 수행하여 얻어진 결과와 초기 건물 대상지를 결합하여, 색상분할기반 건물 대상지를 추출한다. 이어서 영상의 선형 추출 및 공간 분할정보를 이용하여 최종적인 건물 영역을 선정하게 된다. 본 논문에서 제시한 건물 영역 자동 추출 방법론은 Correctness: 98.44%, Completeness: 95.05%, 위치오차: 1.05m 정도의 성능을 보임을 확인하였으며, 더불어 직각형태 이상의 복잡한 건물 영역도 잘 추출함을 확인하였다.
"Gangwon Yeongdong Wind Experiments (G-WEX) Pilot Study: Downslope windstorms in the Taebaek Mountains, South Korea" is promoted based on joint organization by Gangwon Regional Office of Meteorology and National Institute of Meteorological Research and participation by 12 institutions to understand the mechanism in development of Yeongdong wind phenomena. The special observation (G-WEX) involved total of 5 intensive observations in March 2020 and April 2020. To collect the data necessary for the research on Yeongdong wind phenomena, (1) high-resolution surface observation network was used to examine surface wind and (2) atmospheric soundings were observed by using Rawinsonde, Wind profiler, Wind Lidar, and Drone. This study covers the detailed information on the special observational experiments for downslope windstorms in the leeward of the Taebaek Mountains, named as the Yeongdong wind, including the observational strategies, experimental designs, and pilot studies during the Intensified Observing Period (IOPs). According to 2020 G-WEX observation results, downslope windstorms were observed in 2~3 km of upper atmosphere when the strong winds happened around the top of the mountain near Daegwallyeong. Also, dry adiabatic expansion related to downslope windstorms caused temperature rise and led to formation of an inversion layer in altitude below 2.5 km. Bands of strong wind were located right under the altitude where downslope windstorms are observed with temporal rise of the temperature. As these are preliminary observation results, there needs to be continuous related researches and high-resolution weather observation.
기존에는 지형에 대한 3차원 공간정보 구축을 위해 주로 토털스테이션을 이용한 현황측량, 원격탐사, GNSS(Global Navigation Satellite System) 등의 방법이 주로 활용되어 왔다. 하지만 토털스테이션이나 GNSS는 대상지에 접근과 많은 관측을 요구하기 때문에 작업효율과 경제성이 떨어지며, 항공사진이나 인공위성영상은 지형의 3차원 형상을 취득하기 어렵다는 단점이 있다. 지상 LiDAR(Light Detection And Ranging)는 측정 대상물에 무수히 많은 레이저를 주사하여 X, Y, Z 좌표와 형상에 대한 정보를 얻을 수 있으며, 자료처리의 자동화가 가능한 장점이 있다. 본 연구에서는 지상 LiDAR를 이용하여 사면의 변위를 검출하고자 하였다. 연구대상 사면 3개소를 선정하고, 2016년과 2017년에 대상 사면에 대한 자료를 취득하였으며, 자료 처리를 통해 경사면의 형상과 단면에 대한 데이터를 생성할 수 있었다. 또한 생성된 데이터의 중첩분석을 통해 효과적으로 사면의 변위가 0.1m 이내임을 파악함으로써, 위험사면의 관리를 위한 지상 LiDAR의 활용 가능성을 제시하였다. 향후 주기적인 데이터 취득 및 분석이 이루어진다면 지상 LiDAR를 이용한 방법은 효과적인 위험사면 관리에 기여할 것이다.
서울시는 도시에서 발생하는 다양한 문제를 해결하고 대시민 서비스 등을 위해 디지털트윈 기반의 도시 공간정보를 구축 및 운영하고 있다. 이러한 디지털트윈 도시 구현을 위한 공간정보의 안정적인 활용을 보장하기 위한 필수요소 2가지는 자료의 최신성과 품질이다. 그러나 높은 품질의 도시 공간정보에 대해 지속적인 최신성을 유지하는 것은 많은 시간과 비용이 필요하다. 이를 극복하기 위하여 효율적인 도시 공간정보 구축 기술과 구축 데이터의 운영, 관리 및 갱신 절차를 연구하였다. 우선, 최신 하이브리드센서를 활용한 포인트 클라우드 중심의 자동 3차원 건물 제작 기술을 실증하여 적용하였고, 고점밀도 항공라이다 성과를 이용하여 수준 높은 건물 모델을 자동제작이 가능함을 확인하였으며, 효율적인 데이터 관리 방안을 수립하였다. 지역별 차별화된 제작 방법의 적용, 공간 객체 고유 관리번호를 통한 도시 변화지역 탐지 지원하고, 수준별 국제표준자료 제작으로 도시 공간정보의 활용성을 강화하였다. 본 연구를 통해 디지털트윈 기반의 도시 공간정보 활성화를 고민하는 지방자치단체 및 관련 기관의 사업 추진에 좋은 선례가 될 수 있을 것으로 판단되며, 도시 단위 디지털트윈 구현의 인프라 정보로써 공간정보의 구축 및 관리에 대한 논의가 지속적으로 이루어 질 것을 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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