• 한국측량학회지
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• 제33권5호
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• pp.443-451
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• 2015

사진측량기법으로 외부표정요소 결정과 지형의 DEM 제작을 위해선 전통적으로 지상기준점을 이용하였다. 그러나 접근이 곤란한 지역은 측량이 어렵기 때문에 기 확보된 DEM을 기준점 대용으로 활용할 수 있다. 이를 위해선 DEM 매칭을 수행해야만 한다. 본 연구에서는 DEM 매칭의 정확도 향상을 위해 ICP와 RT 매칭을 혼용하는 방법을 제안하였다. 그리고 제안방법의 성능평가를 위해 ICP 방법과 비교하였다. 실험을 위해 기준 DEM과 기준 DEM을 변형시킨 DEM(높이 값에 난수 0부터 2까지, 축척은 0.9, 이동은 3축 모두 100m, 회전은 3축 모두 10°부터 50° 까지 변형)을 이용하였다. 그 결과, 제안방법의 매칭과 절대표정 정확도가 가장 우수하였다. ICP의 경우, 변형 DEM의 회전각이 증가함에 따라 절대표정 오차가 증가한 반면 제안방법은 대체적으로 그 오차가 증가하지 않고 일정한 결과를 보였다. 실험결과를 토대로 변형 DEM이 기준 DEM에 비해 30° 까지 회전되었을 때는 제안방법이 적용 가능할 것으로 판단한다. 또한 이 방법은 무인항공기로부터 접근 불가능 지역의 기 확보 DEM에 의한 외부표정요소 결정 또는 3차원 표면변화를 파악할 때 활용 가능할 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.411-415
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• 2011

홍수 및 침수 등의 재해로부터 사전예방 및 신속한 대응을 위한 기초자료로서 홍수위험지도 및 재해지도는 반드시 필요하고, 이러한 위험지도 제작에 있어 가장 핵심적인 내용은 시나리오별 홍수범람해석이다. 현재 우리나라는 국가하천 규모 및 지방하천 중 침수피해가 큰 구간에 대해 제한적 범위내에 2차원 해석을 적용하여 위험지도 제작을 하고 있지만 지방하천 및 소하천의 경우 각종 기본계획 및 종합계획에서 일부 1차원 수리 해석 후 GIS와 연계를 통해 홍수범람해석이 이루어지거나 대부분 수치지도의 등고선과 홍수위를 이용하여 수작업으로 범람구역을 표기하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구는 홍수범람해석시 수작업의 동반으로 인한 가장 많은 시간과 인력적 비용이 요구되고 GIS의 고급기능 등을 반드시 숙지해야하므로 인해 범람해석의 걸림돌이었던 하천지형 구축부분에 대해 기존의 방법인 1:5,000 수치지형도부터 DEM 생성 및 적용과 WMS를 통해 전 세계 수치지형을 신속하고 편리하면서 무료로 제공받을 수 있는 ASTE과, SRTM DEM을 각각 적용하여 각각의 하천지형을 구축하여 HEC-RAS 및 HEC-GeoRAS를 이용하여 수리해석 및 범람해석을 수행하였으며 그 결과를 비교 분석하였다. 본 연구의 결과는 WMS에서 제공되는 Online DEM을 적용하여 신속하고 편리하게 하천지형을 구축함으로서 시간 및 인력적 비용을 절감하고 비교적 적절한 홍수범람해석 결과를 얻을 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제12권1호
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• pp.64-72
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• 2009

등고선에서 생성된 DEM(digital elevation model)은 고도 간격에 따라 미지형 요소 표현에 절대적인 영향을 받기 때문에 미기복 지형이 잘 표현되지 않는 문제가 발생한다. 이를 보완하기 위해 지표피복에 고도정보를 입력하여 buffering과 지도대수 연산기법을 적용하며 미기복 지형을 복원하는 Landcover burning 기법을 개발하고자 하였다. 미지형복원과정은 등고선에서 일차 DEM 생성, 지표피복도 제작, 지표피복요소 중 미지형요소에 대한 buffering 기법에 의한 고도정보 복원, 피복인자에 대한 지도대수 연산을 통한 고도정보 입력에 의해 DEM을 복원하였다. 미지형복원은 하천지형을 중심으로 적용하였다. buffering에 의한 지형복원은 면적인(polygonal) 요소인 사력퇴, 습지에 대해서 지형형상이 오목 혹은 볼록 지형의 특성에 맞추어 일정간격의 등고선을 생성하여 지형을 복원한 후, 고도 정보를 입력하여 복원하였다. 선형적인 요소인 제방, 도로, 수로, 지류는 지도대수함수를 이용하여 지형을 복원할 수 있었다. 하상, 하안단구, 인공지물(농경지)과 같은 면적인 요소들은 평탄하기 때문에 일정한 고도값을 입력하여 지형면을 복원하였다. 연구결과는 단면도를 제작하여 원래의 DEM과 복원된 DEM의 지형표현 정도를 비교 분석하였다. 분석한 결과, 기존의 방법으로 제작된 DEM은 미지형적인 요소들이 거의 표현되지 않았다. 본 연구에서 개발된 방법은 습지, 사력퇴, 하천주변의 지형, 농경지, 제방, 하안단구, 인공지물 위치가 비교적 잘 표현되었다. 본 연구는 중소규모의 저기복 구릉대나 평야지대의 미지형분류와 분석, 하천 주변 미지형복원이 필요한 생태 및 환경분야 연구에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국측량학회지
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• 제27권3호
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• pp.393-400
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• 2009

최근 실세계를 재현하기 위한 3차원 기술개발의 필요성과 요구가 증가하게 되어 이러한 요구를 충족하기 위해 실세계 재현에 대한 연구가 국내외적으로 활발히 진행되고 있다. 기존에 구축된 공간분석을 위한 데이터는 2차원을 목적으로 제작되었으며 이는 3차원의 현실세계를 반영하는데 한계성이 있다. 또한 데이터 활용성이 제한적이며 데이터 재생산은 비용과 시간의 측면에서 비효율적이므로 기존의 데이터를 활용하여 효과적으로 3차원의 현실세계를 재현할 수 있는 방법에 대한 연구의 필요성이 증대되었다. DEM(Digital Elevation Model: 수치표고모델)은 활용 분야별로 다양한 요구조건을 만족하는 개별적인 방법으로 제작되어 활용되며 기존의 DEM 제작은 일률적인 보간법과 해상도로 제작되므로 데이터의 효율성이 떨어진다. 이는 실세계를 반영하기 위한 정확성에서의 한계성을 가지므로 다양한 데이터를 포함하면 효율성을 높일 수 있다. 본 연구에서는 지형분석을 통해 산악지, 구릉지, 평지로 분류 하여 서로 상이한 보간법과 해상도로 다중 해상도 DEM을 생성하였고 지형의 특성을 대표하는 model keypoint 데이터를 생성하여 포함하였다. 또한 3차원 공간정보를 포함하는 데이터 융합을 위해 도화원도와 통합하여 포괄적, 적응적 및 융통적 지형공간 데이터 모델링을 방안을 제안하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권2_2호
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• pp.263-275
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• 2020

이 연구에서는 무인항공기, LIDAR, TanDEM-X 자료 기반 DEM을 사용하여 곰소만 갯벌의 다년간의 지형 변화를 분석하였다. LIDAR 기반 DEM은 2011년 국립해양조사원에서 관측한 유인항공기 관측 자료를 활용하였으며, TanDEM-X 기반 DEM은 2015년 6월 영상을 활용하여 제작된 자료를 사용하였다. 무인항공기 자료는 주진천을 중심으로 만 바깥쪽에 위치한 고창군 만돌리 해안의 갯벌지역인 KM 지역과 하전리 연안의 갯벌지역인 KH 지역을 대상으로 각각 2019년 5월과 8월, 2018년 4월과 2019년 5월에 관측한 영상을 DEM으로 제작하여 비교하였다. KM 지역에서는 2011년에서 2019년 8월 사이에 평균 0.24 m 의 표고가 감소하였고, 셰니어가 육지 쪽으로 약 130 m 후퇴하였다. KH 지역에서는 연구 기간인 2011년에서 2019년 5월 사이에 평균 0.16 m의 표고가 증가하였다. 다중 플랫폼에 기반한 원격탐사 자료를 활용을 통해 갯벌의 정밀한 지형변화를 연구할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권2_2호
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• pp.325-335
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• 2020

식생 높이는 높이-탄소식생량 추정 모델을 이용하여 식생탄소량은 측정하는데 사용된다. 접근이 힘든 지역의 망그로브 생태는 현장 자료를 취득하는데 어려움이 있으며, 제한적인 현장 자료로부터 대규모 식생량 및 탄소양모델을 연구하는데 한계점이 있다. 능동형과 수동형 원격탐사 기법이 망그로브 식생 연구에 활용되고 있으나, 공간 해상도의 한계로 인해 작은 규모의 특징을 감지하는데 문제가 있다. 이 논문에서는 TanDEM-X 자료를 이용하여 SRF 지역 12 m 공간 해상도 망그로브 식생 높이 분포를 측정하였다. 단일 편파를 사용하였지만, 수면과 망그로브 식생 사이에서 일어나는 이중 반사 현상을 이용하여 망그로브 숲 지역의 수면의 높이를 측정하여 식생 높이를 측정하는 새로운 인버젼 모델을 사용하였다. TanDEM-X 식생 높이 결과를 모자이크하여 SRF 전 지역의 대규모 식생 높이 지도를 제작하였다. 현장 자료와 검증한 결과 상관계수 0.83, RMSE 0.84 m로 나타났다. 전 세계를 관측한 TanDEM-X 자료를 이용하면, 고해상도 글로벌 망그로브 식생 높이 지도 제작이 가능함을 보여주었다. 이러한 결과들은 망그로브 식생탄소량 및 탄소 순환을 이해하는데 중요한 역할을 할것으로 기대된다.

• 한국측량학회지
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• 제20권2호
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• pp.137-143
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• 2002

본 연구에서는 레이저스캐닝 데이터의 일종인 LIDAR 데이터를 이용하여 수치정사사진 제작에 관한 연구를 수행하였다. 이를 위하여 LIDAR를 이용하여 얻은 XYZ 절점자료(point data)로부터 TIN(Triangular Irregular Network)을 형성한 후. 이로부터 DSM(Digital Surface Model) 을 제작하였다. 그러나 이 과정에서 수치정사사진의 품질에 악영향을 줄 수 있는 절단선(break line)에서의 노이즈가 DSM에서 발생하였다. 따라서 본 연구에서는 이러한 절단선에서의 노이즈를 처리할 수 있는 여러 가지 기법을 적용하였다. 그 결과 건물을 추출하여 저지대(低地帶)에 대한 LIDAR DEM과 합성하는 기법이 가장 적절하다는 결론을 도출하였으며, 이렇게 제작된 LIDAR DSM으로 수치정사사진을 제작하고 품질을 평가해 본 결과 도화축척 1:5,000보다 높은 위치정확도를 지닌 수치정사사진의 제작이 가능하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제6권3호
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• pp.33-42
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• 2003

최근 높은 수직정확도를 갖는 항공레이저측량 기술이 개발됨에 따라 이를 이용한 DEM(digital elevation model) 생성, 건물추출, 홍수위험지도 제작, 3차원 도시모델 구축 등의 다양한 연구가 활발하게 수행되고 있다. 본 연구에서는 항공레이저측량으로부터 취득한 원시자료로부터 생성한 해상도별 DEM의 표준편차를 계산하기 위해 점비교법, 등고선비교법 그리고 1/5,000 수치지형도를 활용하였다. 비교결과 점비교법이 등고선비교법보다 낮은 DEM 표준오차를 나타냈으며, 이것은 등고선비교법이 점비교법에 비해 조밀한 격자 연산이 이루어지지 않은 것이 원인으로 파악되었다. 또한 1/5,000 수치지형도는 평균수평거리인 25.4m 이하에서는 점비교법과 등고선비교법에 비해 높은 오차를 보였으며, 25.4m 이상에서는 등고선비교법과 유사한 결과를 나타냄을 알 수 있었다.

• 한국측량학회지
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• 제17권2호
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• pp.97-104
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• 1999

수치표고모델(DEM)은 정사영상 제작을 위한 중요한 기초 자료이며, 품질은 대상 점 또는 선형요소의 기하학적 정확도에 의존하게 된다. 따라서 본 연구에서는 격자의 간격과 스캐닝 해상도를 달리하며 상관매칭에 의해 수치표고모델 생성을 시도하였다. 실험결과 추출점의 격자간격이 작을수록 표준편차가 가장 작게 나타났으며 스캐닝의 해상도는 큰 영향이 없는 것으로 나타났다. 또한 수치표고모델에 대한 편이량 분석결과 소축척에 비해 대축척의 항공사진에서 편이가 크게 발생되었으며 이는 폐쇄영역이 가장 큰 영향 요소임을 알 수 있었다. 이러한 패쇄영역을 줄이기 위하여 다축척 영상의 이용과 종 중복도를 증가시키며 실험한 결과 한 쌍의 입체영상보다 다중영상을 이용한 경우 음영 및 폐쇄영역의 크기를 대폭 감소시킬 수 있는 것으로 나타났다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제25권4호
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• pp.375-381
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• 2009

본 논문에서는 다양한 종류의 지표면에 대하여 분석하여 산란 특성을 연구하고 SAR 클러터 영상을 제작하고 실제 SAR 클러터 영상과 비교한다. 먼저 지표면의 특성을 분석하기 위해 각각의 지표면에 대해서 입력변수를 측정한다. 측정한 데이터를 이용하여 Oh 모델, PO 모델, radiative transfer model(RTM)을 이용하여 각도 별 산란계수를 구하였다. SAR 영상 생성을 위해 먼저 측정 지역의 DEM (digital elevation map)과 LCM (land cover map)데이터를 제작한다. DEM 데이터의 단일 픽셀(pixel)의 높이 정보를 이용하여 픽셀의 입사각을 계산하고 입사각에 따른 해당 지표면의 산란 계수를 대입한다. LCM 데이터는 해당 지역의 답사를 통해 논, 밭, 산, 길, 인공물 등을 1:5000 지도에 기입하여 SAR 영상 생성에 사용한다. DEM 데이터와 LCM 데이터를 사용하여 입사각과 지표면 종류에 따른 계수를 계산하고 영상잡음(speckle)과 영상질감(texture)을 이용하여 SAR 클러터 영상을 생성하고 실제 영상과 비교한다.