DEM(Digital Elevation Model)은 그 용도가 매우 다양하여 토목, 군사, 통신, 환경, 국토계획 등의 분야에서 그 활용이 날로 증가하고 있다. LiDAR 측량이 다른 측량 기법에 비해 우수한 DEM 성과를 제시하고 있는 것으로 나타나고 있으나 수직 위치에 대한 정확도를 구체적으로 평가한 연구는 아직 부족한 편이다. 이에 본 연구에서는 LiDAR DEM에 대한 정확도를 평가하기 위하여 항공 LiDAR 측량을 통해 생성된 DEM을 기준으로 총 35점의 특이점을 선점하여 GPS 측량을 실시하였으며, 이를 바탕으로 LiDAR에 의하여 생성된 DEM과 현지 GPS 측량 성과와의 정확도 분석을 수행하여 정표고에 대한 $RMSE{\pm}0.109m$를 확보하였다. 이는 국토지리정보원에서 고시한 축척 1:500, 1:1,000 기준의 허용 오차 범위 이내의 값으로 대축척 DEM구축 분야에 항공 LiDAR측량이 매우 유용하게 활용될 수 있음을 제시한 것이며 LiDAR 관련 DEM 응용 분야에서의 기반 자료로 그 활용이 기대된다.
본 연구에서는 울산광역시에 대한 LiDAR 자료를 적용하여 각각의 해상도에 따른 다양한 DEM을 생성하기 위해 격자내의 LiDAR 포인트의 수를 조절하였다. 기본적인 LiDAR 자료는 1m 간격의 포인트를 가지므로, 등간격으로 포인트를 제거해 1, 5, 10, 30, 50, 100m의 크기로 해상도에 따른 포인트의 수를 조절하여 침수해석의 지형자료로 적용하였다. 본 연구에서는 울산 태화강과 그 지류인 동천유역을 대상으로 200년 빈도의 확률강우량을 적용하여 유출해석을 실시하였으며, 국내의 홍수위험지도 사업에 적용되었던 2차원 침수해석 모형인 FLUMEN 모형을 적용한 침수해석 결과를 이용하여 LiDAR 자료의 밀도에 따른 2차원 침수해석의 영향을 분석하였다. 본 연구의 결과는 LiDAR 측량으로 얻어진 DEM자료를 사용할 때, 침수양상을 효과적으로 표현할 수 있는 홍수위험지도 제작을 비롯한 홍수방어계획의 수립에 필요한 경제적이고 효율적이며 정확성을 유지하는 최적의 격자공간밀도를 결정하는데 기초자료가 될 것으로 기대된다.
기존의 LiDAR 데이터에 대한 정확도 검증, 적용성 검토, 변화탐지 등에 많은 연구 논문이 발표되었으나 주된 LiDAR 데이터의 형태는 discrete return LiDAR의 형태로 국한되어 full waveform LiDAR 데이터에 대한 연구는 미비한 상태이다. 따라서 본 연구에서는 full waveform LiDAR 데이터를 이용하여 연구대상 지역을 산림지역과 도심지역으로 현지 실측 측량 데이터를 이용하여 정확도를 비교 분석하였다. 그 결과 도심지역의 RMSE는 3.1cm, 산림지역의 RMSE는 4.7cm로 나타났으며, full waveform LiDAR의 고도 위치 정확도가 매우 높은 것으로 검증되었다. 항측 분야에서 full waveform LiDAR 장비의 활용가능성이 매우 높은 것으로 판단된다.
본 연구는 LiDAR 측량 데이터를 이용하여 홍수피해 지역을 예측하고자 한 것으로, 이를 위해 고정밀 DEM 데이터를 이용하여 홍수범람도를 제작하였다. 울산시 태화강유역을 연구대상 지역으로 선정하여 LiDAR 데이터와 수치지도를 이용하여 각각 DEM을 작성하였고, 홍수량과 홍수위 결정에 있어서는 HEC 모델 프로그램과 MIKE 프로그램을 이용하여 홍수 시뮬레이션을 실시하였다. 축척1/5000 수치지도를 이용하여 제작한 DEM과 LiDAR 데이터를 이용한 DEM을 이용하여 동일조건에서 홍수 시뮬레이션을 적용한 결과 상당한 차이가 발생함에 따라 홍수 시뮬레이션은 고정밀 DEM 데이터로 작성된 데이터를 적용하는 것이 바람직하다는 것을 확인할 수 있었다. 홍수지도를 작성하기 위해서는 표고정밀도가 매우 중요한 요소이나, LiDAR 데이터를 이용하기 위하여 모든 지역의 하천지역에 대하여 LiDAR측량을 하는 것은 비경제적이므로 홍수 시뮬레이션이 필요한 중요한 시가화 지역에 대하여 우선적으로 LiDAR 데이터를 적용하여 제작하는 것이 필요하다. 홍수시뮬레이션의 기대효과로는 강우량에 따른 홍수피해지역을 사전에 예측하여 대책을 수립함으로써 재해예방 및 복구예산 절감 등의 효과가 있을 것으로 판단된다.
LiDAR는 광범위한 지역의 지형 지물 및 지표면에 대한 3차원 좌표를 신속하게 획득할 수 있는 장비로 고정밀의 3차원 공간데이터를 제공하는 장점이 있다. 그러나 LiDAR 데이터는 불규칙한 3차원 점 데이터로 구성되어 있으므로, 의미적이고 시각적인 정보를 제공하지 않으며, LiDAR 데이터만을 사용하여 정보를 추출하는 것은 어렵다. 본 연구에서는 항공 LiDAR 데이터로부터 건물의 외곽선 자동 추출 및 3차원 상세 모델링을 위한 방법을 제안하였다. 전처리 과정으로 반복적 평면 fiitting을 통하여 노이즈 및 불필요한 데이터를 제거하고, 히스토그램 분석을 수행하여 지면과 비지면 데이터를 효과적으로 분리하였다. 건물 외곽선을 추출하기 위해서 객체추적 기법을 이용하여 건물의 외곽에 해당하는 LiDAR 점들을 분류하였으며, 선행과정을 통해 LiDAR 데이터로부터 최종적으로 건물의 외곽선을 추출하였다. 정확도 검증을 위해 추출된 건물의 외곽선을 1:1,000 수치지도와 비교한 결과, 실험지역의 평면 RMSE가 약 0.56m였다. 또한, 건물의 상부구조물의 형태를 재현하기 위한 특성정보 추출 방법을 제안하였다. 지붕면을 세부적으로 분할하고 모델링하기 위하여 통계적 및 기하적 특성정보를 이용하였으며, 각각의 상부구조물에 적합한 수학적 함수를 최소제곱법에 의해 결정함으로써 3차원 모델링이 가능하도록 하였다. 상부구조물 모델링 결과 각 형태에 따른 RMSE가 사각형 상부구조물은 0.91m, 삼각형 상부구조물은 1.43m, 아치형 상부구조물은 1.85m, 돔형 상부구조물이 1.97m였다. 이는 원시 LiDAR 데이터로부터 지붕면 분할 및 3차원 자동 모델링이 효과적으로 수행되었음을 보여주고 있다.
본 연구에서는 연구지역을 대상으로 LiDAR(Light Detection And Ranging) 데이터와 항공사진, 수치 지도를 이용하여 지형지물에 대한 위치정확도 분석을 실시하였다. 연구지역은 부산광역시 사하구 하단지역으로 선정하였으며, 첨단 측량기법인 항공 LiDAR 데이터와 축척 1:20,000의 항공사진을 이용하였다. 그리고 각각의 영상에 대하여 표정작업과 영상의 재배열 과정을 거쳐 최종 수치정사영상을 제작하였다. 제작된 영상을 이용하여 검사점을 선정하고, 선정된 검사점에 대한 정보를 추출하였으며, 스크린 디지타이징기법을 통한 수평위치 좌표를 추출하였다. 그리고 국토지리 정보원에서 공시한 축척 1:5,000의 수치지도를 이용하여 추출된 LiDAR 데이터 좌표와 항공사진의 좌표를 각각 비교.분석하였다. 수치지도를 기준으로 비교 분석한 결과 항공사진의 수평위치 정확도가 항공 LiDAR 측량 성과 보다 건물의 경우 x방향으로 24cm, y방향으로 26cm정도가 우수함을 알 수 있었다.
항공 레이저 스캐너 시스템은 3차원 공간좌표를 획득할 수 있는 센서로서 획득된 LiDAR 데이터는 공간 정보 분야에서 건물 모델링에 많이 이용되고 있다. 또한 LiDAR데이터는 불규칙한 좌표로 이루어져 있으며 시각적인 정보가 결여되어 있으므로 데이터 처리가 복잡하다. 본 연구에서는 디지털 항공영상에서 생성된 단위 요소면을 이용하여 LiDAR 데이터를 분할하고 분할된 데이터를 기반으로 다양한 지붕의 형태를 분석하여 평면, 곡면(돔형, 아치형)등으로 판별하고 건물 모델링을 위한 최적의 함수를 결정하였다. 실제 영상에서는 그림자. 색조변화 등에 의해 정확한 데이터 분할에 문제점이 발생할 수 있으므로 이를 보완하기 위하여 영상에서 경계선 추출 결과 불필요한 경계선들은 제거할 수 있는 방법이 요구된다.
문화재의 현황 파악 및 복원을 위한 3차원 모델링에 있어서 지상 LiDAR와 UAV의 활용방안을 제시하고자 대상 문화재에 대해 지상 LiDAR 측량을 실시하고 UAV 영상을 취득하였다. 이를 통해 생성된 포인트 클라우드의 정확도를 비교하고 3차원 모델의 중첩분석 및 융합 모델을 생성하였다. 그 결과, 문화재의 변위 및 변형을 감지하기 위해 실시하는 3차원 모델링의 경우에는 지상 LiDAR를 이용한 정밀한 모델링이 적합함을 알 수 있었으며, UAV 모델은 지상 LiDAR 모델에 비해 급격한 굴곡이 발생하는 부분을 상세하게 표현하지 못하는 한계가 있지만 UAV 모델은 모델링을 수행하는 범위가 넓으며 실물 문화재의 모델링이 가능한 이점이 있음을 알 수 있었다. 또한 최종적으로 지상 LiDAR 모델과 UAV 모델의 이점을 살린 융합 모델을 생성함으로써 문화재의 기초자료 구축 분야에서 효율적인 활용이 가능할 것으로 판단된다.
자율주행차량을 위해 다수의 LiDAR 센서가 차량에 탑재되고 있으며, 다수의 LiDAR 센서가 탑재됨에 따라 이를 전처리해줄 시스템이 요구되었다. 이러한 전처리 시스템을 거쳐 메인 프로세서에 센서의 데이터를 전달하거나 이를 처리할 경우 막대한 데이터양에 의해 전송 네트워크에 부하를 야기하고 이를 처리하는 메인 프로세서에도 상당한 부하를 야기하게 된다. 이러한 부하를 최소화하고자 LiDAR 센서의 데이터 중 프레임 간 데이터 비교를 통해 의미 있는 데이터만을 전송하고자 한다. 움직이는 객체가 없는 정적인 실험 환경과 센서의 시야각 내에서 사람이 움직이는 동적 실험환경에서 최대 4대의 LiDAR 센서의 데이터를 처리하였을 때, 정적 실험 환경일 경우 232,104 bytes에서 26,110 bytes로 약 89.5% 데이터 전송량을 줄일 수 있었으며, 동적 실험 환경일 경우 29,179 bytes로 약 88.1%의 데이터 전송량을 감축할 수 있었다.
다양한 구조의 라이다(light detection and ranging, LiDAR)가 존재함에도 불구하고 넓은 화각을 유지하면서 장거리 측정과 수직, 수평 방향 모두에서 높은 해상도를 만족하는 LiDAR를 구현하는 것은 매우 어렵다. 스캐닝 구조는 장거리 탐지 및 수직, 수평 방향에 대한 높은 해상도를 만족하는 고성능 LiDAR를 구현하는 데 유리하지만, 넓은 화각을 확보하기 위해서는 검출 속도에 불리한 대면적 광 검출기(photodetector, PD)가 필수적이다. 따라서 이러한 문제점을 해결하기 위해 다수의 소면적 PD를 고속의 단일 대면적 PD로 작동할 수 있는 static unitary detector(STUD) 기술 기반의 PD를 제안하였다. 본 논문에서 제안하는 InP/InGaAs STUD PIN-PD는 1,256 ㎛×19 ㎛의 단위 면적을 가지는 32개 소면적 PD를 활용하여 1,256 ㎛×949 ㎛ 이내에서 다양한 형태로 설계 및 제작하였다. 이후 다양한 형태로 제작된 STUD PD의 특성과 감도는 물론 이를 활용한 LiDAR 수신 보드의 잡음 및 신호 특성에 대해 측정 및 분석하였다. 마지막으로 STUD PD가 적용된 LiDAR 수신 보드를 1.5-㎛ master oscillator power amplifier 레이저를 광원으로 활용하는 3차원 스캐닝 LiDAR 시제품에 적용하였고, 이를 통해 대각 32.6도의 광각에서 50 m 이상의 장거리 물체를 정밀하게 탐지하면서 320 px×240 px의 고해상도 3차원 영상을 동시에 확보하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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