Choi, Yoon Jo;Cho, Han Jin;Hong, Seung Hwan;Lee, Su Jin;Sohn, Hong Gyoo
대한공간정보학회지
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제24권4호
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pp.3-11
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2016
Sixty four percent of Korean territory consists of forest which is fragile for forest fire. However, it is difficult to detect the disaster-induced damages due to topographic complexity in mountainous areas and harsh weather conditions. For this reason, satellite imaging systems have been widely utilized to detect the damage caused by forest fire. In particular, ground vegetation condition can be estimated from multi-spectral satellite images and change detection technique has been used to detect forest fire damages. However, since Korea has clear four seasons, simple change detection technique has limitation. In this regard, this study applied the NDVI(normalized difference vegetation index) annual cycle modeling technique on time-series of Landsat images from 1991 to 2007 to analyze influence of forest fire of Yangyang-gun, Gangwon-do in 2005 on vegetation condition. The encouraging result was obtained when comparing the areas where forest fire occurs with non-damaged areas. The mean value of NDVI was decreased by 0.07 before and after the forest fire. On the other hand, annual variability of NDVI had been increasing and peak value of NDVI was stationary after the forest fire. It is interpreted that understory vegetation was seriously damaged from the forest fire occurred in 2005.
북한지역에 대해 좌표내장 수치기후지도를 제작하기 위한 선결조건으로서 국지 소기후 추정모형의 최소 공간적용단위인 표준유역(Hydrologic Unit)이 설정되어야 한다. Arc Hydro 기반의 유역추출 알고리즘을 ASTER GDEM에 적용하고, 북한의 5대강(예성강, 대동강, 청천강, 압록강, 두만강) 및 산경도에 나타난 산맥체계에 의해 보완함으로써 신뢰성 높은 북한지역 표준유역도를 제작하였다. 이 표준유역도에 의하면 북한지역은 21개의 대권역, 93개의 중권역, 885개의 소유역으로 구성된다. 기존 남한 표준유역도 840개와 결합하고 각각 소기후모형을 적용할 경우 한반도 전역을 1,725개의 소기후구로 하는 상세 농업기후지대구분이 가능해진다.
Lee, Ji Sang;Hong, Seung Hwan;Park, Il Suk;Cho, Hyoung Sig;Sohn, Hong Gyoo
대한공간정보학회지
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제24권2호
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pp.79-87
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2016
As 3D geospatial information is demanded, terrestrial laser scanners which can obtain 3D model of objects have been applied in various fields such as Building Information Modeling (BIM), structural analysis, and disaster management. To acquire precise data, performance evaluation of a terrestrial laser scanner must be conducted. While existing 3D surveying equipment like a total station has a standard method for performance evaluation, a terrestrial laser scanner evaluation technique for users is not established. This paper categorizes and analyzes error sources which generally occur in terrestrial laser scanning. In addition to the prior researches about categorizing error sources of terrestrial Laser scanning, this paper evaluates the error sources by the actual field tests for the smooth in-situ applications.The error factors in terrestrial laser scanning are categorized into interior error caused by mechanical errors in a terrestrial laser scanner and exterior errors affected by scanning geometry and target property. Each error sources were evaluated by simulation and actual experiments. The 3D coordinates of observed target can be distortedby the biases in distance and rotation measurement in scanning system. In particular, the exterior factors caused significant geometric errors in observed point cloud. The noise points can be generated by steep incidence angle, mixed-pixel and crosstalk. In using terrestrial laser scanner, elaborate scanning plan and proper post processing are required to obtain valid and accurate 3D spatial information.
최근 지형정보 취득을 위한 다양한 신기술의 개발로 수치지도, LiDAR(Light Detection And Ranging), 고해상도 위성영상 등의 Digital Elevation Model(DEM) 자료원이 다양해졌다. 이러한 DEM은 효율적인 유역관리를 위해 수문지형 특성인자 추출에 필요한 주요 자료원이다. 특히 DEM을 이용한 유역 추출은 최근의 오염총량관리 계획의 수립에 필요한 당해 지역의 수계환경자료조사, 오염원조사, 오 폐수량 및 오염부하량 산정, 수질모델링 등의 공간적 경계를 구분 짓는 매우 중요한 공간자료이다. 지금까지의 DEM을 이용한 유역추출 연구가 격자크기나 전처리 방법에 따른 인자추출이 주를 이뤘으나, 이 연구에서는 LiDAR와 수치지도를 통해 작성한 DEM별 격자크기와 전처리방법에 따른 유역 추출의 정확도를 분석하였으며, 2m 격자의 LiDAR DEM을 Agree burn으로 전처리한 것이 가장 적합한 것으로 나타났다.
본 논문은 LIDAR 데이터와 수치지도를 이용한 점 기반의 3차원 건물모델링 방법을 제안하는데 목적이 있다. 본 논문에서 제안한 방법은 크게 건물점 추출, 지붕유형 분류, 지붕유형별 3차원 모델링 단계로 나뉜다. 먼저 수치지도의 건물 외곽선과 LIDAR 데이터를 중첩시켜 건물폴리곤 내에 있는 LIDAR 점들 중에서 지면과 벽면 및 수목을 제거하여 건물의 지붕점만을 추출한다. 추출된 건물 지붕점들은 ODR(Orthogonal Distance Regression) 방법을 통해 평면근사하여 점들이 평면상의 점이면 평면형(flat) 지붕으로 분류하고 그렇지 않으면 박공형(gable)과 원통형(arch)으로 근사한 후 평균제곱근오차가 작은 쪽으로 지붕유형을 결정한다. 실험결과 본 연구에서 제안한 방법은 3가지 유형의 단순 지붕유형을 성공적으로 분류하였으며, LiDAR 데이터와 수치지도를 이용한 자동 3차원 건물모델링의 가능성을 제시하였다.
세계 각국은 우주개발에 대한 많은 관심으로 인하여 자국의 지구관측위성을 발사하고 있다. 이로 인해 고해상도 위성영상은 날로 증가하고 있다. 또한 웹 환경의 발달로 인하여 일반 사용자는 위성영상을 쉽게 접하고 있다. 본 연구에서는 위성영상의 활용성을 높이고자 위성의 센서모델링에 대한 해박한 지식이 다소 없더라도 쉽게 3차원 좌표를 획득할 수 있도록 웹 기반 위성사진측량에 대한 기초연구를 수행하였다. 웹 환경에서 고해상도 위성영상을 이용하여 3차원 좌표를 결정하기 위한 여러 요소기술을 분석하고 IKONOS 위성영상을 이용하여 사례연구를 수행하였다. 센서모델링 방법중의 하나인 평행투영모델을 적용하여 에피폴라 영상을 생성하고 웹 환경에서 3차원 위치를 결정할 수 있는 프로토타입 형태의 프로그램을 구현하였다. 이를 통해 일반 사용자도 쉽게 웹 환경에서 3차원 위치를 결정할 수 있었고 기 구축된 공간정보의 갱신과 서비스 분야에 활용될 수 있음을 알았다.
본 연구에서는 분산 컴퓨팅 및 개별 디바이스 활용을 통해 개인 정보 보호에 특화된 학습방법인 연합학습 방법론을 기반으로, 모바일 내비게이션 애플리케이션에서 수집된 대규모의 운전자 데이터를 이용하여 경로 선택 예측 모델을 수립하는 방법에 대해 고찰한다. 경로 선택 모델링에서 활용될 수 있는 운전자 데이터의 전처리 및 분석 방법을 수립하고, 서포트벡터머신(SVM) 및 다층 퍼셉트론(MLP)과 같이 기존에 널리 활용되는 학습 방법과 연합학습 방법의 성능과 특성을 비교한다. 분석 결과 연합학습을 통한 모델 성능은 중앙 서버 기반의 모델과의 비교에서 예측 정확도 측면의 차이가 거의 없는 것으로 나타났으나, 개별 데이터가 충분히 확보되는 경우 연합학습 모델과 같은 개인화 모델의 성능이 개선될 수 있다는 점을 확인하였다. 연합학습 모델은 본 연구의 경로 선택 모델링 사례와 같이 모빌리티 부문의 데이터 프라이버시 문제가 중요한 분야에서 대규모 데이터 처리를 필요로 하는 경우에 그 활용 가치가 매우 높을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 3차원 지형공간정보를 기반으로 한 정밀한 토공량 모델링을 통해 토목 건설공사의 효율성을 향상시키기 위한 토공량 계산 프로그램인 EWS 프로그램을 개발하였다. EWS 프로그램은 LiDAR DEM을 이용한 정확한 토공량 계산과 건설장비의 단위 작업량을 기반으로 한 토공 공정계획수립이 가능하도록 개발되었다. 또한 계산된 결과를 건설현장에서 보다 직관적인 이해하고 이에 따른 분석 결과를 쉽게 공유할 수 있도록 하기 위해 Google Earth를 이용한 3D 가시화도 지원이 가능하다. 개발된 프로그램의 현장 적용성 검증을 위해 DAS 프로그램과의 토공량 계산 결과 및 토공 이동계획을 비교하였으며, 검증을 위한 대상지역으로 경기도 포천시 신북면 일원의 신포천 변전소 건설현장을 선정하였다. 최종적인 비교 결과, 본 연구에서 개발된 EWS 프로그램을 이용하는 경우 정밀한 3차원 지형공간정보를 통해 정확한 토공량 계산이 가능하며, 보다 합리적인 토량 이동계획 및 토공작업의 수립할 수 있어 건설현장에서의 생산성 향상 효과를 기대할 수 있을 것으로 판단되었다.
4차 산업혁명 시대를 맞이하면서 ICT 기술을 활용한 도시문제 해결 연구가 대두되고 있다. 도시문제 해결을 위해 스마트시티에 관한 다양한 실증연구가 수행되고 있고, 스마트시티를 효과적으로 구현하기 위해 물리적 환경과 가상환경을 상호연결하는 디지털 트윈 기반으로 구현하고 있다. 디지털 트윈을 구현하려면 공간의 개념이 필수적이며 실세계를 구성하는 공간정보가 반드시 필요하다. 따라서 본 연구는 디지털 트윈을 구현하기 위해 전주시의 건물, 수자원시설, 교통시설물을 대상으로 국가공간정보 구축규정과 국제표준 CityGML을 기반으로 3차원 공간정보 구축 및 모델화 연구를 수행하였다. 실증지역인 전주시를 대상으로 구축 범위별 세밀도 (LOD)를 정의하고 세밀도 별 데이터 수집, 분석 그리고 구축을 통해 공간정보 기반의 디지털 트윈 가능성을 판단하였다. 본 연구에서는 디지털 트윈 구현을 위한 도시 단위의 공간정보 구축방안을 제시하고, 구축결과를 도시 표준모델로 모델화했다는 의의가 있다. 본 연구 결과는 향후 스마트시티 및 디지털 트윈 구축을 추진하는 정부와 지자체에서 세부적인 구축방안, 표준정립 등의 기초자료로 활용이 가능할 것으로 기대된다.
최근 기후변화에 따른 집중호우로 토사유실이 심각해지고 있다. 이러한 토사유실은 산사태, 수질, 농경지 생산성 저하 등의 주요 원인이 되고 있다. 따라서 토사유실 모델링에 매우 민감하게 작용하는 DEM, 토양도 그리고 토지피복도와 같은 공간정보를 활용하여 토사유실에 영향을 주는 주요 원인지역을 찾는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 RUSLE 모형을 이용하여 토사유실량을 평가하였다. 완산구에서는 효자 4동과 평화2동의 토사유실량이 각각 10,869ton/yr과 10,477ton/yr으로 높게 나타났으며 덕진구에서는 우아2동의 토사유실량이 17,603ton/yr으로 높게 나타났다. 또한 토사유실 잠재성 평가에 이용되는 단위 토사유실량 분석결과, 완산구에서는 효자1동과 평화1동이 각각 $1,485.7ton/km^2$과 $1,297.0ton/km^2$로 높게 나타났으며, 완산구에서는 인후3동의 단위토사유실량이 $2,557.7ton/km^2$으로 가장 높게 나타났다. 따라서 본 연구에서 도출한 성과는 도심지 토사유실 및 토석류 위험도를 예측하고 대비하는데 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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