온실가스 저감목표로 각국에서는 국내외를 대상으로 여러 가지 활동을 진행하고 있다. 특히 교토의정서가 발효된 후 의무당사국에 배출량 제한을 주어 국가 및 기업에서의 참여의지가 강화되었다. 본 연구는 청정개발체제하 고성군 재조림 CDM 사업을 중심으로, 토지적격성 입증과정에서 발생된 장애요인과 해결방안에 대하여 분석하였다. 토지적격성의 장애요인은 주로 1989년 12월31일 이전, 현재 및 미래 3가지 시점으로 구분할 수 있다. 1989년 12월 31일이전의 장애요인은 Landsat 위성영상의 해상도로 사업대상지의 토지피복을 설명하기에는 어렵다는 점이었고, 이는 초지조성허가서를 통하여 입증하였다. 현재 토지적격성의 장애요인은 수목이 존재하는 지역에 대하여 산림여부에 대한 판단이 어렵다는 것이었다. 이는 3차원도화기와 항공사진을 이용하여 Strata로 구분하여 사업대상지의 경계를 확인하였다. 그리고 대상지가 현재 수목이 존재함으로 사업이 시행되지 않았을 때 향후 산림으로 발전가능 여부에 대한 토지적격성의 장애요인이 존재하였다. 이는 수간석해를 이용하여 재조림 사업이 시행되는 기간 동안 사업대상지 경계내의 수목의 생장을 예측하여 분석하였다.
기존 화석연료를 대체하기 위한 방법으로 태양광은 가장 주목 받는 신재생에너지원 중의 하나이다. 하지만 태양광 패널을 설치하기 위한 부지 확보 문제는 태양광의 활용을 높이기 위해 극복해야 할 문제점 중의 하나이다. 이에 본 연구는 고속국도 비탈면에 태양광 패널을 설치할 것을 제안한다. 고속국도에 인접한 모든 비탈면은 유휴 공공부지이며, 고속국도 총 연장이 4,193km에 달한다는 점, 선형구조로 패널 설치 시 규모의 경제 실현이 가능하다는 점, 주변 지물로 인해 음영 발생 소지가 적다는 점, 그리고 대부분의 구간이 거주지와 멀어 민원 발생 소지가 적다는 점 등 높은 잠재력을 가지고 있다. 하지만 현장조사에 의한 방법의 경우 4,000km가 넘는 고속국도 주변을 조사하기에는 많은 시간 및 비용의 소모와 더불어 안정상의 문제가 발생할 수 있다. 이러한 문제를 극복하고 효율적인 태양광 패널 설치 대상지 선별을 위해 본 연구는 수치지도 기반의 지형 분석 방법을 제시하고자 한다. 먼저 수치지도로부터 등고선 및 고속국도 폴리라인을 추출한다. 추출한 등고선을 수치지형모형으로 변환하고, 지형의 방위각과 경사각을 계산한다. 고속국도는 이진영상으로 변환한 뒤 정제 과정을 거쳐 단절된 부분을 복원하고, 경계로부터 일정 범위 내의 지역을 버퍼지역으로 추출한다. 앞선 자료들을 중첩해 버퍼지역 내 특정 방위각과 경사각을 만족하는 지역을 대상지로 선정하고, 최종적으로 항공사진을 이용한 정성적 평가를 수행한다.
노천광산의 개발은 고지대 산림에 대한 넓은 면적의 지형변화를 가져오며, 심각한 산림 훼손을 야기할 수 있어 지속적인 모니터링이 필요하다. 드론 사진측량은 기존 유인항공 사진측량에 비해 상대적으로 낮은 고도에서 수행되므로 비교적 높은 정확도를 보이며, 지상측량 보다 단위 시간 당 작업 가능 영역이 크다는 장점이 있다. 본 연구에서는 드론 사진측량 기법을 이용하여 대규모 노천광산의 공간정보를 구축하고, 정확도 및 성과물의 활용성을 평가하고자 하였다. 드론 사진측량 성과물의 정확도는 수평방향으로 0.018~0.063m, 수직방향으로 0.027m~0.088m로 나타났으며, 이러한 결과는 1:1,000 수치지형도의 허용정확도를 만족하는 것으로 노천광산 모니터링에 활용이 가능할 것으로 판단된다. 구축된 노천광산의 공간정보는 다양한 활용이 가능하며, 주기적인 촬영에 의한 데이터 관리를 통해 시계열적 변화에 대한 특정 지역의 정량적인 변화를 모니터링 하는데 활용이 가능할 것이다. 향후 향후 노천광산 모니터링을 위한 다양한 현장의 추가적 연구가 필요하며, 이를 통해 실무적 차원의 활용성이 제시된다면 드론 사진측량 방법은 기존의 GNSS나 토털스테이션에 비해 작업시간과 비용을 크게 절감하고, 보다 가시적인 데이터의 생성이 가능하기 때문에 업무의 효율성을 크게 향상시킬 것이다.
본 연구는 지적기준점과 필지경계점에 대하여 무인항공기를 비행고도별로 40m, 100m로 구분하고 정사영상과 GNSS 지상현황측량을 통한 필지경계점 좌표간의 차이를 비교하여 정확도를 제시하였다. 연구결과, 첫째, 공간해상도 분석에서 비행고도별 정사영상에 대한 평균오차는 40m일 때 0.024m, 100m일 때 0.034m의 정확도로 나타났고, 비행고도 100m보다 40m에서 공간해상도와 위치 정확도가 높은 것으로 분석되었다. 둘째, 비행고도에 따른 지형지물별 영상인식의 정확도 분석을 위해 대공표지 없음, 녹색, 적색의 세가지 경우로 구분하여 비교한 결과 적색의 경우 RMSE가 X=0.039m, Y=0.019m, Z=0.055m로 가장 높은 정확도로 나타났다. 셋째, 정사영상과 현장실측을 통한 좌표를 비교한 결과 지적기준점의 경우 전체 RMSE는 X=0.029m, Y=0.028m, H=0.051m로 나타났고, 필지경계점의 경우 X=0.041m, Y=0.030m로 나타났다. 결론적으로 본 연구결과를 토대로 볼 때, 지적측량을 위한 정사영상 관련 법률규정에서 비행고도별 평균오차 0.05m 미만으로 제한한다면, 공간정보취득 뿐만 아니라 지적측량에도 경제적이고 효율적인 방법이 될 것으로 기대한다.
본 논문에서는 기존의 현지조사 및 항공영상을 통하여 해안선 측량의 인력낭비와 경제적 손실이 발생하게 되고 이를 최소화하기 위하여 약최고고조면의 표준 해안선으로부터 추출한 포인트와 다양한 국내외 위성영상(다목적실용위성 3호, SPOT-5, Landsat-8, Quickbird-2)에서 얻어진 각 영상별 디지타이징 포인트를 활용하여 광범위의 효율적인 해안선을 추출하기 위한 디지타이징을 실시하여 정확도 비교 분석을 실행한다. 약최고고조면의 표준 해안선의 포인트들과 각 위성별 해안선의 차이 값은 다목적실용위성 3호, Quickbird-2, SPOT-5, Landsat-8의 순서로 작게 나타났다. 다목적실용위성 3호와 Quickbird-2 간의 유의성 검증을 통하여 유의확률(양쪽)(significant probability (2-tailed))이 유의수준 1%에서 통계적으로 의미가 있는 값으로 나타났다. 그러므로 효율적인 해안선 추출을 위해서는 고해상도의 위성영상이 필요하고 영상 획득이 용이하면서 가격이 저렴한 다목적실용위성 3호를 사용한다면 국가의 자력으로 가장 효율적인 해안선 추출이 가능하다.
넓은 면적의 유역에 대한홍수유출모형 및 수문분석에서 중요한 인자로 이용되는 토지피복 정보를 얻기 위하여 인공위성 영상이 많이 활용되고 있다. 도시지역과 같이 다양한 형태의 토지피복이 혼재하는 공간에서는 보다 세분화된 토지피복 정보가 필요하나, 기존의 다중분광영상을 이용한 수문학적 토지피복분류에는 한계가 있다. 이 연구에서는 초분광영상을 이용하여 도시지역의 수문학적 토지피복 분류에 있어서 기존의 다중분광영상 보다 분류등급을 세분화하고 분류정확도를 향상시킬 수 있는 가능성을 밝히고자 한다. 미국 농무부 토양보전국(USDA SCS)의 도시지역 수문학적 토지피복분류를 목표로 서울지역의 Hyperion 영상을 분석하였다. 도시지역의 피복특성을 감안한여 투수성 및 불투수성 표면특성을 대표하는 8개의 endmember를 선정하여 분광혼합분석을 수행하였다. 분광혼합분석 결과 얻어진 각 endmember의 점유비율을 조합하여 17개 등급의 수문학적 토지피복도를 제작하였다. 분광혼합분석을 적용하여 얻어진 토지피복도의 정확도를 10곳의 표본점에 대한 항공사진 판독 결과를 통하여 검정한 결과, 미국 농무부에서 제시한 수문학적 토지피복등급이 비교적 정확하게 분류되었다.
AI지능화 농업과 디지털 농업은 농업분야 과학화를 위해서 중요하다. 잎 엽록소 함량은 작물의 생육상태를 파악하는데 매우 중요한 지표 중 하나이다. 본 연구는 양파와 마늘을 대상으로 드론 기반 RGB 카메라와 다중분광(MSP)센서를 활용하여 SVM 회귀 모델을 제작하고, MSP 센서와 비교를 실시하여 RGB 카메라의 LCC 추정 적용성을 검토하고자 하였다. 연구 결과 RGB 기반 LCC 모형은 MSP 기반 LCC 모형보다 평균 R2에서 0.09, RMSE 18.66, nRMSE 3.46%로 더 낮은 결과를 보였다. 그러나 두 센서 정확도 차이는 크지 않았으며, 다양한 센서와 알고리즘을 활용한 선행연구들과 비교했을 때도 정확도는 크게 떨어지지 않았다. 또한 RGB 기반 LCC 모형은 실제 측정값과 비교하였을 때 현장 LCC 경향을 잘 반영하지만 높은 엽록소 농도에서 과소 추정되는 경향을 보였다. 본 연구로 도출된 결과는 RGB 카메라의 경제성, 범용성을 고려하였을 때 LCC 추정에 적용할 경우 가능성을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 얻어진 결과는 인공지능 및 빅데이터 융합 기술을 적용한 AI지능화농업 기술로써 디지털 농업 등에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
건축물에서 소비되는 에너지의 체계적이고 지속적인 모니터링과 관리는 건물의 열효율을 산정하여 등급화하기 위해 중요하고, 궁극적으로 기후변화에 대처하고 환경 및 에너지 수급 정책의 효과적 수립을 목표로 하고 있다. 전 세계적으로 건축물은 총 에너지의 36%를 소비하고 있으며, 이산화탄소 배출량은 39%를 점유하고 있다. 본 연구의 목적은 건축물 등급제에 필수적인 건축물에서 방출되는 온도측정을 위해 드론 열적외선(TIR: thermal infrared) 영상을 이용하여 사진측량 기법으로 건물을 모델링하고 3차원 열공간 모델(thermo-spatial model)을 생성하여 분석하는 방안을 제시하는 것이다. 이를 위해 드론에 탑재된 열적외선 센서로부터 촬영한 광학 및 TIR 영상으로 항공삼각측량을 수행하여 모델링의 정확도를 비교 분석하였다. TIR 영상의 공간 및 방사 해상도는 광학영상에 비해 낮으므로 3D 건물 모델링의 객체 형태는 상대적으로 부정확하지만, 공간정보기반의 건축물 열에너지 측정을 위해 효과적으로 사용될 수 있으므로 사진측량 기술의 다양한 분야로의 응용을 제시한 것으로 의의가 있다고 판단된다. 열공간 모델은 건축물에서 방출되는 온도를 기반으로 소비되는 에너지를 정량적으로 산정하여 개별 건물의 에너지 등급을 책정하기 위한 기본 정보로 사용될 것으로 판단된다.
GeoWeb 2.0 기술이 활성화됨에 따라 공간정보와 사용자 정보를 매쉬업하는 응용 서비스들이 다양하게 개발되고 있다. 특히 GeoWeb 2.0 기술 기반으로 Google Maps, OpenStreetMap, Daum Map, Naver Map, olleh Map, VWorld 등의 다양한 공간정보 플랫폼들이 매쉬업 서비스를 지원하고 있다. 공간정보 플랫폼의 Open API를 통하여 제공되는 매쉬업 서비스는 2차원 지도, 3차원 지도, 항공영상 등과 같이 다양한 공간정보를 제공하고 있으며 그 응용 분야도 크게 확장되고 있다. 최근 빅데이터 서비스와 더불어 매쉬업되는 사용자 정보가 크게 증가함에 따라 매쉬업 수행에서 성능상의 문제가 발생하게 되었다. 그러나 현재 이러한 매쉬업 성능 개선에 대한 연구는 매우 부족하며, 심지어 다양한 플랫폼들에 대한 매쉬업 성능 비교 연구도 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 국내에서 접근 가능한 다양한 공간정보 플랫폼들을 기반으로 공간정보와 대용량 사용자 정보의 매쉬업 성능을 비교 분석하고자 한다. 구체적으로 매쉬업 성능 분석을 위하여 매쉬업 시간과 사용자 인터랙션 시간의 두가지 성능 지표를 제안하고 시스템을 구현하여 성능 분석을 수행한다. 끝으로 성능 분석 결과를 통하여 사용자 정보가 크게 증가하고 사용자 인터랙션의 발생 빈도가 높은 경우에 대하여 효율적으로 적용될 수 있는 공간정보 플랫폼을 제시한다.
최근 들어 운용비용이 저렴하고 신속한 데이터 획득 및 처리가 가능한 무인항공기(드론)를 이용한 측량 및 지도 제작이 활발히 진행되고 있으며, 그 활용도는 지형 변화분석, 시설물 모니터링, 농업, 임업 등 여러 분야로 확장되고 있다. 드론의 높은 활용도의 바탕에는 높은 공간 정확도의 획득이 가능하다는데 있으며, 관련하여 드론 기반 공간 정확도의 평가 결과가 여러 연구를 통해 보고되었다. 대부분의 연구는 잘 분포된 지상기준점을 활용하여 획득 가능한 정확도를 분석한 경우이며, 부분적으로 기준점의 개수의 변화에 따른 정확성을 평가한 경우가 있다. 본 연구에서는 도로, 관로, 철도 등 선형 대상지에 드론을 이용한 측량을 수행할 경우 획득 가능한 공간 정확성을 확인하기 위해, 기준점 배치를 여러 조합으로 나누어 정확성을 평가 해보았다. 선형 대상지를 따라 기준점의 편위 및 밀도에 따른 정확성을 평가하였고, 추가적으로 카메라 캘리브레이션의 영향, 횡중복 스트립 개수에 따른 정확성 또한 평가하였다. 실험 결과 기준점의 밀도에 비해 기준점 배치의 편위가 정확성에 더 큰 악영향을 주었으며, 미리 카메라 캘리브레이션을 수행하고 사용하는 것이 현장 셀프 캘리브레이션에 비해 기준점의 배치나 개수가 충분치 못한 경우에 오차를 줄일 수 있었다. 또한, 선형 방향으로의 스트립 수를 늘리는 것은 정확도 향상에 큰 도움이 되지 않았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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