• 대한원격탐사학회지
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• 제35권5_2호
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• pp.819-829
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• 2019

붕괴사고가 발생하였을 시, 피해악화를 방지하기 위해 즉각적인 대응이 필요하며 피해면적 산출, 대응 및 복구 계획 수립 등이 이루어져야 한다. 이를 위해선 피해지역에 대한 정확한 탐지가 이루어져야 한다. 본 연구는 붕괴사고 피해탐지를 위해 신속하고 실시간 대응이 가능한 Unmanned Aerial Vehicle(UAV)를 활용하여 피해지역 탐지를 수행하였다. 연구대상지역은 재개발 사업이 착수되면서 주택 및 아파트의 철거가 진행 중에 있는 울산 중구 B-05 주택재개발 지역으로 선정하였다. 이 지역은 건물의 철거 모습이 붕괴된 상태와 유사하고 철거 전후의 변화가 뚜렷하게 나타나 있으며, 2019년 5월 17일, 7월 9일 각각 UAV 영상을 획득하였다. 건물의 붕괴 전후 영상에서 변화지역을 피해지역으로 판단하였으며, 이를 위해 대표적인 변화탐지 기법인 분광벡터 변화분석 기법(Change Vector Analysis)과 SLIC(Simple Linear Iterative Clustering)기반 superpixel 기법을 이용하였다. 피해지역을 정확하게 탐지하기 위해 비관심지역(식생)을 ExG(Excess Green)를 이용하여 1차적으로 제거해주었고, 변화탐지가 된 객체들 중 면적으로 인한 오탐지가 된 객체들은 최소면적을 계산하여 최종적으로 제거해주었다. 그 결과 변화지역 탐지의 전체결과는 95.39%를 나타냈으며, 추후 붕괴사고에 대한 대응 및 복구대책 및 피해액 산출 등 다양한 자료로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지적과 국토정보
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• 제50권2호
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• pp.53-68
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• 2020

지적재조사사업은 지적공부의 등록사항을 조사·측량하여 기존의 지적공부를 디지털에 의한 새로운 지적공부로 대체함과 동시에 지적공부의 등록사항이 토지의 실제 현황과 일치하지 아니하는 경우 이를 바로 잡기 위하여 실시하는 국가사업이며 사업기간은 일반적으로 1년 6개월 내지 2년 정도 소요되지만 토지소유자간의 이해관계가 얽혀 복잡한 구조 및 내적 갈등으로 지적재조사 측량을 마치고 조정금 과정에서 발생되는 문제점으로 소요기간이 길어지고 있는 실정이다. 현실경계로 경계를 설정한 이후 토지소유자별로 필지의 면적을 확정하고 지적소관청은 확정된 면적과 지적공부상 면적의 증감에 따라 조정금 산정으로 정산하여 지적재조사사업을 완료하도록 하고 있다. 따라서 조정금과 관련하여 조정금 산정의 시기 및 조정금 산정방법에 대하여 적용한 실증연구를 통하여 합리적인 조정금이 적용될 수 있도록 해결방안을 제시하였다. 개선방법을 통하여 토지소유자와 합의를 최단기간으로 이끌 수 있는 기대효과가 나타났으며 지적재조사사업의 본 취지에 부합하는 현실경계로 설정이 가능하다는 효과도 나타났다. 지적재조사사업과 병행연구를 통하여 표준지 조정금 산정 방법과 조정금 부과방식과 조정금이 부과 되지 않는 경계조정방식의 개선방안을 제시한 본 연구로 지적재조사사업이 2030년까지 완료될 수 있기를 기대한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.33-33
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• 2021

예측하기 어려운 복잡한 기후 변화로 인해 수자원 관리측면에서 다양한 방법을 도입하여 해결할 수 있는 방안이 국가적 주요 관심사로 다루어지고 있다. 따라서 투입인력과 소요시간 절감, 장비와 인력진입 불가지역에 대한 정보획득, 높은 공간해상도, 항공측량 대비 높은 경제성 등 다양한 장점의 드론을 이용한 하천지형 특성별 수리특성 분석방안이 필요하다. 본 연구에서는 성연천 하류부지역을 대상으로 위성항법시스템(Global Navigation Satellite System, GNSS) 측량 지형성과와 드론측량(Drone) 지형성과를 지상에 설치된 CHP(Check Point) 좌표 값을 확인하여 두 지형의 정확도를 비교하였으며 HEC-RAS 모형을 이용하여 빈도별 수리특성을 비교 산정하였다. 본 연구는 성연천 하류 480m구간을 선정하고 GNSS를 이용한 실측지형자료와 GCP(Ground Control Point)를 얻기 위해 정확도 검증을 실시하였으며 위성항법시스템(GNSS) 측량과 DRONE RGB측량의 CHP(Check Point) 오차를 비교하여 정확도를 검증하였다. 오차 값이 확인된 위성항법시스템(GNSS)을 이용하여 가상기준점을 선정하고 RTK 모바일스테이션을 설치하여 DRONE LIDAR측량을 통해 지형자료를 취득하였으며 얻어진 지형자료를 HEC-RAS를 통해 입력 후 성연천 하천기본계획에 제시되어진 조도계수와 빈도별 홍수위를 적용하여 연구구간 480m에 대해 100년 빈도의 결과 값을 비교 검토하였다. 100년 빈도 계획 홍수량 조건의 하상과 한계수위의 차에서 위성항법시스템(GNSS) 측량 지형자료를 기준으로 평균수위 측정오차는 드론 RGB 측량 지형자료 0.460m, 드론 LIDAR 측량 지형자료 0.260m의 결과를 얻었으며 동일 조건 흐름하의 평균유속에서 위성항법시스템(GNSS) 측량 지형자료를 기준으로 평균유속 측정오차는 드론 RGB 측량 지형자료 0.40m/s, 드론 LIDAR 측량 지형자료 0.36m/s의 결과를 얻었다. 통수 단면적의 비교 결과는 위성항법시스템(GNSS) 측량 지형자료를 기준으로 드론 RGB 측량 지형자료 전체 단면의 평균오차는 20.20m², 드론 LIDAR 측량 지형자료 전체 단면의 평균오차는 21.68²의 결과를 얻었으며 이상에서와 같이 홍수위와 평균유속, 통수 단면적의 측정오차 비교 결과를 종합할 때 통수 단면적 측정결과는 위성항법시스템(GNSS) 측량과 드론 RGB 측량의 차이가 적었으나 계획 홍수량 조건의 하상과 한계수위 차이와 동일조건 흐름하의 평균유속에서 위성항법시스템(GNSS) 측량과 드론 LIDAR 측량의 차이가 적은 것으로 나타났다. 그리고 통수용량(capacity)(m³) 비교에서는 위성항법시스템(GNSS) 측량을 기준으로 드론 RGB 측량은 약 7644m³, 드론 LIDAR 측량은 약 7547m³의 차이를 보여 드론 LIDAR를 이용한 결과가 가장 정확한 측정방법으로 추천할 수 있음을 확인하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제18권1호
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• pp.21-29
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• 2010

낙동강 하구는 세계적 철새 서식지로 부산의 관광명소인 해운대와 광안리의 모래 공급지로 다양한 역할을 하고 있다. 본 연구는 낙동강 하구(진우도, 신자도, 도요등, 다대포) 해안의 장기간 지형변화를 탐지 해석 하였다. 34년간의 위성영상 분석 결과 진우도의 전면과 후면의 중간부분이 증가하고, 신자도는 1970년 띠 형태로 양분, 80년대 이후 하나의 섬으로 형성하여 서쪽 방향으로 길게 형성된다. 1990년대 이후 백합등 전면의 소규모 섬들이 급격히 발달하여 90년대 후반 도요등을 형성하여 성장하고 있었다. 낙동강 하구역 해안지도 제작을 위해 1975년부터 2009년간 Landsat 영상 112매 중 조위가 $99{\pm}13cm$인 영상 12매를 선택하고 NDVI값을 이용해 수역과 육역을 구분하였다. 그리고 GIS의 DSAS 4.0(Digital Shoreline Analysis System)과 MATLAB을 이용해 EPR(End Point Rate), LRR(Linear Regression Rate)등 해안선 변화율을 산정하였다. 지형변화탐지결과 EPR은 진우도 전면과 후면은 -0.93~2.56m/yr로 남진하고 해안선과 면적변화는 적고 안정적이며 신자도 전면과 후면은 1~4m/yr로 북진하나 서측은 2~3m/yr로 안정되고 동측은 10m/yr이상 북진하고 있다. 도요등 전면과 후면은 18~27m/yr로 북진, 면적은 증가하고 다대포해안은 7m/yr로 서진하며 확대되었다. LRR 또한 EPR과 유사한 경향을 나타내었다. 위성영상과 GIS 분석을 통해 지형변화 탐지와 자연현상의 정량적 분석이 가능하였지만 자연현상의 지속적인 관찰과 다양한 분석 방법이 필요함을 알 수 있었다.

• 대한공간정보학회지
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• 제23권1호
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• pp.101-111
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• 2015

최근 우리나라는 하천정비사업으로 인해 수변생태계는 큰 위협을 받고 있으며, 수변의 야생동물은 고립되고 이동의 영향을 받고 있다. 본 연구의 목적은 수변지역을 대상으로 이동통로 적지를 선정하는 것이다. 목표종은 고라니를 대상으로 하였으며 Maximum Entropy 모형과 눈길위흔적조사 자료를 이용하여 최소비용거리에 따른 야생동물의 행동생태학적인 관점에서 수변지역의 이동통로 적지를 선정하였다. 연구결과 첫째, 수변인접서식지 분석에서 고라니의 잠재서식지 영향을 주는 중요요소는 수계와의 거리, 영급, 토지피복, 경사, 향, 고도, 밀도, 도로와의 거리순으로 나타났으며, 수변에서는 토지피복, 수변면적, 지류와의 거리, 시가지와의 거리가 주요 변수로 나타났음을 알 수 있었다. 둘째, 적지선정 지점은 수변과 인접지역의 각각의 서식지에서 적합도가 높은 지점과 이동경로를 고려하는 것이 바람직한 것으로 판단된다. 적지선정 지점들은 수변의 산림, 초지 및 농경지가 고라니의 주요 서식지이나 도로나 제방으로 인해서 연결성이 저하된 곳이었으며, 이동에 영향을 받아 우회하는 것을 눈길위흔적조사를 통해 확인하였다. 마지막으로 고라니는 수변지역에서 지류를 통해서 수변과 인근의 좋은 서식지를 선호하는 것으로 유추되었다. 본 연구에서 제시한 적지 선정 방법은 구조적이고 기능적인 분석을 통합한 방법으로 적지선정에 적용한다면 시간적 경제적인 소모를 줄일 수 있을 것이다.

• 대한공간정보학회지
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• 제24권1호
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• pp.43-50
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• 2016

우리나라의 도시화율은 점점 높아지고 있으며 이에 따라 도시인구 증가와 더불어 다양한 도시시설물들이 급속도로 도시에 집중되고 있는 실정이다. 이에 따라 다양한 재해로 인한 피해가 발생되고 있고 사회재난 중 화재는 교통사고와 더불어 도시에서 가장 많은 피해를 입히고 있다. 2015년 우리나라의 화재발생은 44,432건이 발생하여 253명의 사망자와 4,300억원의 재산피해가 발생하여 다양한 피해 저감 노력에도 불구하고 감소되는 추세를 보이고 있지 않다. 이에 본 연구에서는 국가화재정보시스템과 진주소방서를 통하여 2007년부터 2014년까지 발생한 진주시 화재자료를 수집하였으며 행정자치부의 시설물 현황 DB를 통해 진주시의 화재와 시설물의 군집성을 분석하고 화재위험도를 산출하였다. 그 결과 미국소방기술사회(SEPE:Society of Fire Protection Engineers) 기준에 따른 화재발생빈도에 대한 위험 등급을 4단계로 구분한 경우 가장 높은 A등급으로 업무시설, 위락시설, 자동차시설이 분류되었으며, 그 다음으로 U등급은 단독주택, 공동주택, 교육시설, 판매시설, 숙박시설, 집합시설, 의료시설, 산업시설, 생활서비스시설, EU등급은 기타주택이고, 마지막으로 가장 낮은 BEU등급은 위험물제조시설로 나타났다. 또한 인명피해를 기준으로 한 경우 가장 위험도가 높은 시설물은 위험물제조시설이었고 재산피해를 기준으로 한 경우는 집합시설과 산업시설이 가장 위험도가 높게 나타났다. 이상과 같이 도시에서 발생된 화재를 시설물별로 구분하여 발생빈도, 인명피해, 재산피해에 대해 위험등급을 산정하여 제시함으로서 도시공간에 분포한 시설물에 대한 화재저감대책을 수립하는데 효과적으로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권2호
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• pp.221-232
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• 2021

본 연구는 KOMPSAT-3 및 KOMPSAT-3A호에서 전처리 단계에 따라 구분하여 제공하는 Level 1R 영상과 Level 1G 영상을 이용하여 기준영상의 기하품질에 따른 상호좌표등록 결과 분석을 수행하였다. 기준영상으로 Level 1R 영상 및 1G 영상 각각을 사용하고 대상영상은 Level 1R 영상을 사용하여 상호좌표등록을 수행하였다. 실험을 위해 대전지역에서 촬영된 KOMPSAT-3 및 3A호의 Level 1R, 1G 영상 총 7장을 이용하였다. 상호좌표등록을 수행하기 위해, 우선적으로 특징기반 정합기법인 SURF (Speeded-Up Robust Feature) 기법과 영역기반 정합기법인 위상상관 (Phase Correlation) 기법을 함께 이용한 반복적 정합기법을 통해 두 영상의 기하학적 위치를 개략적으로 일치시켜 주었다. 개략적으로 일치된 영상에서 SURF 기법을 이용하여 정합쌍을 추출하고 Affine 변환모델과 Piecewise Linear 변환모델을 각각 구성하여 상호좌표등록을 수행하였다. 실험결과, 기하오차가 보정된 Level 1G 영상을 기준영상으로 선정하였을 경우, Level 1R 영상을 이용하였을 때보다 상대적으로 많은 수의 정합쌍을 추출하였다. 또한, 기준영상이 Level 1G 영상일 때의 상호좌표등록 RMSE (Root Mean Square Error) 값이 평균 5화소 미만으로 Level 1R 영상을 이용하였을 때보다 더 낮은 것을 확인하였다. 이는 상호좌표등록 수행 시 두 위성영상 간의 초기위치관계가 상호좌표등록 결과에 영향을 끼칠 수 있음을 의미하며, 기준영상의 기하품질이 우수할수록 안정적인 상호좌표등록 정확도를 나타내는 것을 확인하였다.