마이크로 모빌리티 시장 규모가 성장함에 따라 오르막길 정보를 포함한 경로 안내에 대한 수요가 증가하고 있다. 전동모터에 따라 등판 각도가 다르므로 임계치 기준별 오르막길 정보구축이 필요하다. 도로의 선형정보는 주행의 안전성과 쾌적성을 좌우하는 매우 중요한 요소임에도 전자지도에 종단 경사도에 대한 정보는 부재하다. 자율주행차 시대를 대비하여 구축 중인 정밀도로지도는 기존 국가표준 노드링크와는 달리 고도정보를 추가 생성하였으나 일부 구간에만 고도정보가 있고 도로의 종단경사를 생성할 수 있는 정보는 여전히 부족한 실정이다. 이 연구에서는 현재 활용할 수 있는 데이터를 이용하여 도로의 종단 경사도를 산출하는 방안으로 국내 수치표고모델의 고도정보를 도로의 링크 정보와 매칭하는 방법을 제시하였다. 서울시 표준링크를 기준으로 4m 단위의 고도를 생성한 후 단위 거리당 개별 경사도를 산출하였다. 이를 활용하여 도로 링크 별로 대표 경사도를 부여한 후 마이크로 모빌리티가 운행할 수 없는 도로와 폭설시 노면이 미끄러워 운행할 수 없는 도로를 선정하였다. 또한, 도로 기반정보로 활용하는 수치표고모델의 한계점과 이슈를 설명하여 실제 활용 시 주의할 사항들을 기술하였다. 향후에는 본 연구의 결과를 바탕으로 기존에 부재했던 도로의 종단 경사 정보를 활용하여 다양한 융합 분석을 할 수 있기를 기대한다.
The major purpose of the present study is to gauge the general applicability of cadastral surveying and LiDAR surveying. LiDAR survey is the method which obtains Geospatial information of the terrain. We will get a most topographic models at Digital Elevation Model(DEM) using LiDAR survey data. Also, we will consider both the surface parcel partition and volume parcel as a part of Geospatial relationship model. This study will focus on enhancing the efficiency and analysis of continual cadastral map and LiDAR DEM. I would like to close by proposing that LiDAR surveying will contribute in cadastral surveying.
Stereo image analysis has been an important tool for reconstructing 3D terrain. By In its nature, occlusion is one of difficulties Ive cannot avoid in stereo matching. This paper presents a study on occlusion detection by employing LRC(Left-Right Check) and OCC(Occlusion Constraint) and how we can improve the accuracy of DEM(Digital Elevation Model) y using interpolated data into the detected occluded area. Experimental results show that these method can effectively detect occluded regions and improve the accuarcy of DEM using the occlusion detection.
선박조종시뮬레이터는 교육훈련생들에게 실제와 비슷한 환경을 제공하여 교육훈련의 효과를 높일 수 있는 장점을 가지고 있다. 그러므로 선박조종시뮬레이터에는 선박의 정확한 수학적 모델과 실제와 거의 동일한 3차원 화면이 필요하다. 이 연구에서는 전자해도와 고도데이터를 이용한 3차원 영상 제작법에 대해 고찰하고자 한다. 전자해도는 전 세계적으로 표준화 되어 있어 정확성이 가장 뛰어날 뿐만 아니라 수심, 항해물표 등 각종 데이터를 가지고 있어 보다 많은 정보를 선박조종시뮬레이터에 적용할 수 있는 장점을 가지고 있다. 그리고 고도데이터의 경우 그 정확성으로 기존의 해상환경 데이터베이스보다 훨씬 현실감을 준다. 전자해도 및 고도데이터를 이용하여 해상환경을 제작 시 정확한 많은 정보의 제공이 가능하며, 기존의 방법에 비해 제작시간을 상당히 감소시킬 수 있을 것으로 판단된다.
원격탐사와 지리정보시스템은 많은 분야에서 접목되어 활용되고 있다. 이러한 두 공간자 료처리시스템간에 자료의 이동방법에 관하여 두 가지 기법을 고찰하였다. 원격탐사자료를 이용하 여 자연자원을 정확하게 구분하는 데에는 어려움이 따른다. 그 정확도를 높이기 위해서는 보조자 료, 즉 디지타이즈된 지도 및 지형(고도)자료 등을 원격탐사자료와 결합하여 이용한다. 이러한 자 료를 이용하는 데에는 (1) 구분 전 층화와 (2)구분 후 정리 등의 두 가지 기법이 많이 쓰인다. 이 두 기법은 유용한 반면, 결정 규칙에 의존함으로써 다소 전문성이 결여된다.
토양수분의 거동을 파악하기 위해서 설마천 유역의 범륜사 사변에 TDR(Time Domain Reflectometry)을 설치하여 시공간적, 계절적 특성을 파악하였다. 대상유역을 정밀 측량하여 수치지형 모형(Digital Elevation Model)을 구축하고 이를 흐름분배 알고리즘에 적용하여 흐름범위 안에서 역측량을 통해서 측정지점을 선정하여 모니터링 시스템 을 구축하였다. 2003년 11월에 380시간, 2004년 5월 6월에 1037시간 동안의 장기적인 집중 모니터링을 통해 토양수분 자료를 획득하였다. 획득한 토양수분 자료는 지형분석을 통해 상부와 중간지점, 수로지점으로 구분하여 변화 특성을 파악하였다. 지형분석을 통한 흐름특성과 토양수분 실측치의 유의성을 논의하였다. 토양수분은 계절별 강우에 대한 변화 양상은 비슷하나 봄에서 여름으로 가는 시기에는 감쇄 현상이, 가을에서 겨울로 가는 시기에는 충전현상이 일어나는 것을 알 수 있었다.
The calibration for systematic error in LiDAR is crucial for the accuracy of airborne laser scanning. The main error is the misalignment of platforms between INS(Inertial Navigation System) and Laser scanner For planimetrical calibration of LiDAR, the building is good feature which has great changes in height and continuous flat area in the top. The planimetry error(pitch, roll) is corrected by adjustment of height which is calculated from comparing ground control points(GCP) of building to laser scanning data. We can know scale correction of laser range by the comparison of LiDAR data and GCP is arranged at the end of scan angle where maximize the height error. The area for scale calibration have to be large flat and have almost same elevation. At 1000m for average flying height, The Accuracy of laser scanning data using LiDAR is within 110cm in height and ${\pm}$50cm in planmetry so we can use laser scanning data for generating 3D terrain surface, expecically digital surface model(DSM) which is difficult to measure by aerial photogrammetry in forest, coast, urban area of high buildings
제한된 훈련장안에서 실전에 대비한 훈련이 되려면, 다양한 전투상황이 부여된 현실감 있는 모의훈련이 필수적이다. 본 논문에서는 현실감 있는 모의훈련을 위해 가상영상이 아닌 지상기반 CCD 카메라영상에 지정된 시나리오대로 가상표적을 전시하는 방법을 제안한다. 이를 위해 고해상도 GeoTIFF(Geographic Tag Image File Format) 위성 영상과 DTED(Digital Terrain Elevation Data)를 이용하여 현실감 있는 3차원 모델을 생성(운용자용)하고, 입력된 CCD 영상(운용자, 훈련자용)으로부터 도로를 추출하였다. 위성영상과 지상기반 센서영상은 관측위치, 분해능, 스케일 등에 많은 차이가 있어 특징기반 정합이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 영상 워핑함수인 TPS(Thin-Plate Spline) 보간 함수를 일치하는 두개의 제어점 집합에 적용하여 3차원 모델에 표시된 이동경로를 따라 CCD 영상에서도 표적이 전시되는 이동 동기화 방법을 제안하였다. 실험환경은 Pentium4 1.8MHz(RAM 512M)의 PC 2대를 사용하였으며, 실험 영상은 대전지역의 위성영상과 CCD 영상을 이용, 제안한 알고리즘의 유효성을 입증하였다.
지형 굴곡이 심한 하와이 화산섬의 경우, 측후소 분포가 매우 제한적이어서 공식적인 기온 분포도가 작성되지 못하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 이러한 기온 지도화의 문제점을 해결하는 방법으로 위성기반의 지표온도 자료로부터 기온추정치를 추출하여 내삽법에 필요한 입력자료로 사용하였다. 추출된 온도값을 표본값으로하여 거리 역비례 가중치법(IDW)과 공동크리깅 (cokriging)을 적용하여 기온추정치를 지도화하였다. 기온과 고도값을 함께 이용한 cokriging이 IDW에 비해 크게 향상된 추정 오차값을 나타내었다. Cokriging은 주 변수와 고도와 같은 추가 변수 간의 상관관계가 유의하게 나타날 때 효과적으로 사용되는 내삽법이지만, 내삽 정확도는 계절적인 기상조건에 민감하게 영향받는 것으로 조사되었다. 강수량이 크게 증가하는 우기에는 건기에 비해 공간적인 기온변화가 크며, 이에 따라 기온 추정 오차값도 우기에 높게 나타났다.
북한 지역은 남한에 비해 기상관측 지점이 매우 적기 때문에 남한에서 강수 추정에 주로 이용되는 PRISM 모형을 그대로 적용하여 강수분포를 추정하기는 어렵다. 이처럼 자료가 불충분한 지역의 강수분포를 추정하기 위하여, 저해상도 PRISM 모형 구동 결과에 강수-지형 관계에 근거한 보정 값을 적용해 강수 분포를 추정할 수 있는 하이브리드 방식이 개발되어 사용되고 있다. 본 연구에서는 기존 북한지역의 고해상도 강수 분포도 추정 방식을 개선된 방법에 따라 1981-2010년 평년 기간의 적산 강수량 분포도를 제작하고자 하였다. 우선, 남한지역의 270m 해상도 DEM과 종관관측지점의 고도값으로부터 IDW한 가상지형간의 편차(고도편차)를 계산하였다. PRISM 모형을 이용하여 종관관측지점의 강수량을 기반으로 2,430m의 저해상도 가상강수 분포도를 제작한 후, 종관 및 방재 기상 관측지점의 강수자료를 이용해 270m의 고해상도 강수분포도를 제작하여 둘 간의 편차(강수편차)를 계산하였다. 남한지역의 고도편차와 강수편차를 이용하여 4방위 경사향에 따른 월별 강수-지형 관계 회귀식을 도출하였고, 최종적으로 북한지역의 27개 기상 관측지점으로부터 PRISM 모형을 구동하여 만든 2,430m의 저해상도 강수분포도에 강수-지형간 회귀식을 반영하여 해상도가 향상된 강수분포도를 산출하였다. 새롭게 제작된 북한지역의 강수분포는 기존 강수분포도와 비교했을 때 지형의 영향이 더욱 잘 반영된 효과를 확인할 수 있었다. 강수분포도에 따르면, 연평균 적산강수량은 1,159mm이며, 표준편차는 253mm로 추정되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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