컴퓨터기술의 발전에 따라 증강현실(Augmented Reality, AR) 기술이 향후 휴먼 인터페이스기술 발전의 주요 방향중 하나로 대두 되고 있다. 이에 증강현실을 기반으로 한 디지털 명함 시스템을 설계 및 구현하였다. 본 논문에서는 스마트폰을 통하여 간단하게 정보를 인식할 수 있는 디지털 명함시스템에 대해 설명하였다. 디지털 명함 시스템은 시각 기반 방식으로 기존 하드웨어 방식에 비해 정밀도가 높은 장점을 가진다. 또한, 증강현실 기술 중 컴퓨터 시각의 3D 등록 기술과 실제상황 융합 기술에 대해 연구를 하였다. 향후 연구로는 3D전자 지도를 스마트폰 앱 어플리케이션의 매개체로 하여 사용자 측면의 인터페이스에 대한 연구가 필요하다.
산림자원의 효율적인 관리를 위해서는 산림입지환경에 대한 종합 데이터베이스의 기반이 되는 산림입지토양도가 필요하다. 국내에서 그동안 1:25,000 산림입지도가 제작되어 사용되어왔으나 높은 정밀도와 개별 목적에 특화된 산림입지정보를 갖춘 대축척 산림입지토양도의 필요성이 대두되었다. 이에 따라 2009년부터 2021년까지 1:5,000 축척의 산림입지토양도 제작사업이 진행되었다. 이와 관련하여 본 논문에서 1:5,000 산림입지토양도 제작 과정과 주요 결과, 활용 방안과 향후 발전 방향을 알아보고자 하였다. 산림입지토양도 제작은 표준매뉴얼에 따라 진행되었으며, 조사 및 분석 결과를 바탕으로 토양형, 토심, 토성별 전국 단위 지도가 작성되었다. 산림입지토양도 자료는 다양한 주제도 제작의 기초가 되며, 산림재해의 방지 및 예측과 환경용량 평가 등에 활용될 수 있다. 그러나 앞으로 산림경영 선진화와 디지털 사회로의 전환에 맞추어 산림입지토양도의 제작 방법을 발전시키고 그 활용방안도 다각화시킬 필요도 있다. 이를 바탕으로 국가 산림기본계획 목표 달성을 위한 다양한 정보 제공, 산림 빅데이터 확보 및 국가 발전 계획에 상응하는 지속가능한 산림경영의 실현 등을 기대할 수 있을 것이다.
자율주행 맵은 도로의 주행환경 정보(차로, 도로 마크, 신호등의 위치 등)와 시간에 따라 변화하는 동적 주행환경 정보(장애물 출현, 일시적인 통행제한, 긴급한 도로 복구, 교차로 교통혼잡 등)로 구성된다. 자율주행 맵 생성 및 갱신 기술은 차로 구분선이나, 도로 교통과 관련된 실시간 갱신 주기 측면에서 더욱 세밀하고, 정확한 위치 정보가 요구되며, 또한, 최신성을 유지하는 기능을 가진다. 이러한 고정밀 지도의 세밀함과 정확성, 최신성은 자율주행 서비스를 위해 요구되는 필수적인 요소이다. 클라우드와 연계하여 생성되는 자율주행 맵은 차량 운행 시 수집되는 정보를 클라우드에 축적하여 가공함으로써, 시간과 인력 투입을 통해 데이터를 취득하고 지도를 구축하는 면에서 작업 품을 효과적으로 개선하는 데 도움이 된다. 유지와 보수 측면에서는 정기적으로 또는 신속하게 갱신하여 최신의 정보를 유지하는 장점이 있다. 본고에서는 자율주행 맵을 생성하고 갱신하는 클라우드 연계 플랫폼과 연구 결과 일부를 소개한다.
최근, 하천의 수질오염 및 악취발생으로 민원이 증가하여 하천환경개선에 큰 관심이 모아지고 있다. 본 연구의 목적은 하수 유입부에 대해 무인항공기(UAV)를 활용하여 RGB 및 적외 열 영상을 획득하고 하천제방 정비 계획 및 하천 오염 현황의 모니터링을 위한 응용성을 검토하였다. 특히, 하천 인근 공장에서 배출되는 폐수를 적외 열 영상으로 검출하여 폐수의 전파를 모니터링하였다. 또한 하천 제방 정비대상 지역과 인근지역에 대한 RGB영상을 SfM(Structure from Motion)기반 영상 해석을 통해 고정밀 3차원 모형을 제작하고 정확성을 검토하였다. 연구결과, UAV영상을 활용, 폐수유입에 따른 하천의 온도변화를 감지하여 수질오염의 유입부 및 전파 현상을 모니터링 할 수 있었다. 또한 고정밀 3차원 모델(수치지형도, 정사영상)을 제작, 정확성을 검토하고 하천의 제방정비를 위한 정밀 3차원 정보 및 식생 피복정보를 도출할 수 있었다.
Monitoring water surface has become one of the most prominent areas of research in addressing environmental challenges.Accurate and automated detection of watersurface in remote sensing imagesis crucial for disaster prevention, urban planning, and water resource management, particularly for a country where water plays a vital role in human life. However, achieving precise detection poses challenges. Previous studies have explored different approaches,such as analyzing water indexes, like normalized difference water index (NDWI) derived from satellite imagery's visible or infrared bands and using k-means clustering analysis to identify land cover patterns and segment regions based on similar attributes. Nonetheless, challenges persist, notably distinguishing between waterspectralsignatures and cloud shadow or terrain shadow. In thisstudy, our objective is to enhance the precision of water surface detection by constructing a comprehensive water database (DB) using existing digital and land cover maps. This database serves as an initial assumption for automated water index analysis. We utilized 1:5,000 and 1:25,000 digital maps of Korea to extract water surface, specifically rivers, lakes, and reservoirs. Additionally, the 1:50,000 and 1:5,000 land cover maps of Korea aided in the extraction process. Our research demonstrates the effectiveness of utilizing a water DB product as our first approach for efficient water surface extraction from satellite images, complemented by our second and third approachesinvolving NDWI analysis and k-means analysis. The image segmentation and binary mask methods were employed for image analysis during the water extraction process. To evaluate the accuracy of our approach, we conducted two assessments using reference and ground truth data that we made during this research. Visual interpretation involved comparing our results with the global surface water (GSW) mask 60 m resolution, revealing significant improvements in quality and resolution. Additionally, accuracy assessment measures, including an overall accuracy of 90% and kappa values exceeding 0.8, further support the efficacy of our methodology. In conclusion, thisstudy'sresults demonstrate enhanced extraction quality and resolution. Through comprehensive assessment, our approach proves effective in achieving high accuracy in delineating watersurfaces from satellite images.
최근 디지털 항공영상은 우수한 촬영기하와 높은 공간 및 방사해상도로 인하여 대축척 지도제작에 보편적으로 활용되고 있다. 하지만 제작된 결과물에 대한 높은 정밀도와 신뢰도의 확보를 위해서는 촬영된 영상의 품질검증 작업이 선행되어야 한다. 국외에서는 영구적인 항공카메라 검정용 테스트베드를 구축하여 영상취득 시스템을 검증하는 실험적 연구가 활발히 진행되고 있다. 반면 국내에서는 아직 관련 분야에 관한 연구와 실험이 미흡하여 영상의 품질검증을 위한 실용적인 방안의 제시가 절실한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 휴대용 Siemens star 타겟을 이용하여 시각적인 방법으로 손쉽게 영상의 공간해상도를 측정하는 방법을 제시하고자 하였다. 본 연구에 이용된 영상은 면형 방식의 DMC, UltraCamXp와 선형방식의 ADS80 등 세 종류의 카메라로 취득하였다. 촬영된 영상에서 Siemens star 타겟을 추출하여 시각적인 방법으로 영상의 해상도를 이론적인 GSD(Ground Sample Distance)와 비교하였다. 아울러 Siemens star 타겟이 촬영된 영상의 위치와 비행방향 및 비행직각 방향에 따라 공간해상도의 변화를 비교 분석하였다. 본 연구의 결과, 카메라별 촬영된 영상의 이론적 GSD는 약 6~9cm인 반면, 시각적 해상도는 이론적인 GSD에 비하여 약 1.2~1.3배 정도 크게 측정됨을 알 수 있었다.
본격적인 우주기술 활용시대가 전망되는 현재의 시점에서 고해상도 영상취득이 가능한 국토관측위성의 발사가 2021년으로 예정되어 있다. 이에 따라 국토관측위성의 지상국의 핵심설계요소로 영상사용자의 위성영상 활용성과 작업자의 처리효율성 증대가 강조되어 왔다. 이에 대응하여, 국토관측위성의 수집, 처리, 저장, 관리 및 활용을 위한 핵심기술과 국토관측위성 지상국의 운영시스템을 개발하는 국토관측위성 수집 및 활용기술개발 연구사업이 진행되었다. 본 논문에서는 상기 연구개발사업의 성과로 개발된 국토관측위성 활용핵심기술과 지상국 운영시스템 개발결과를 소개한다. 개발된 지상국 운영시스템은 한반도 전역의 GCP(Ground Control Point) chip DB(Database)와 DEM(Digital Elevation Model) DB를 시스템 내에 구축하여 자동화된 방식으로 정밀정사영상을 생성하기 위한 기술 및 시스템을 구현하였다. 나아가 생성된 정밀정사영상을 1:5,000 도엽단위로 분할한 도엽정사영상을 생산하여 향후 분석준비자료 (ARD(Analysis Ready Data)) 체계로 발전할 수 있도록 개발하였다. 또한 정밀정사영상 및 도엽정사영상으로부터 DSM(Digital Surface Model)자료, 변화탐지지도, 객체추출지도 등 다양한 활용산출물이 체계적으로 생산될 수 있도록 활용산출물 생산 SW를 지상국 운영시스템과 연동시킬 수 있게 개발하였다. 본 연구진이 개발한 국토위성정보 활용기술 및 운영시스템은 국내 최초로 한반도 GCP chip DB구축을 통해서 자동화된 정밀정사영상생성 기술을 확보하고 다양한 활용산출물의 생산을 위성지상국 운영시스템에 접목했다는 점에서 의의가 있다고 판단된다. 개발된 국토위성정보 운영시스템은 국토관측위성의 주 활용부처인 국토지리정보원 국토위성정보활용센터에 설치되었으며, 향후 동 센터의 업무에 크게 기여할 것으로 바라보고 있다. 또한, 향후 발사예정인 여러 저궤도 지구관측위성의 지상국 시스템에 대한 기준을 제시할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 야외조사 자료와 원격탐사 자료를 연계하여 야외조사가 이루어지지 않은 미 관측지점의 산림정보를 추정하고 산림 주제도를 작성할 수 있는 kNN 기법을 이용하여 강원도 평창군을 대상으로 산림정보별 주제도를 작성하고, 산림통계량을 산출하였다. 수평참조범위 반경을 20, 40, 60 km로 구분한 후, 각 반경별 추정치의 오차를 비교하였다. 반경 60 km일 때, 최소 오차를 갖는 것으로 분석되었지만, 반경 40 km와 비교하면 차이가 없는 것으로 파악되어, 반경이 작은 반경 40 km을 효율적인 참조범위로 선정하였다. 선정된 수평참조범위에서 최적의 참조 표본점의 개수를 선정하기 위하여 오차행렬을 분석한 결과, k=5가 최적의 참조 표본점개수로 관측되었다. 따라서 최소 수평반경 40 km와 k=5의 참조표본점수를 이용하여 평창군 산림의 ha당 재적, 흉고단면적, 그리고 본수에 대한 주제도를 작성하였다. 작성된 주제도에 의해 추정된 산림통계량은 야외조사에 의한 추정치보다 과소추정치를 나타내었다.
최근 기후변화와 이상기후의 영향으로 인한 홍수재해의 시 공간적 패턴의 변화가 복잡해짐에 따라 홍수범람 예측은 점점 어려워지고 있다. 이러한 기상이변에 따른 홍수피해를 예방하고 대응하기 위한 비구조적 대책으로 홍수위험등급 및 범람범위 등의 정보를 포함하고 있는 홍수위험지도의 작성이 필요하다. 실제로 고정밀도 홍수위험지도를 작성하기 위해서는 1차적으로 지형, 지질, 토지피복, 기상 등의 자료를 기반으로 강우-유출-범람해석을 통해 침수면적 및 침수깊이 등 범람 정보를 획득해야 되며, 2차적으로 피해액 산정을 위해 사회 경제와 관련된 다양한 DB를 필요로 한다. 하지만 개발도상국에서는 이러한 자료가 부족하고, 일부지역에서는 자료자체를 획득할 수가 없어 홍수위험지도 제작이 불가능하거나 그 정확도가 매우 낮은 실정이다. 본 연구에서는 ASTER 또는 SRTM과 같은 범용 지형자료로부터 주요 지형학적 인자를 선정하고, 선형이진분류법(Liner binary classifiers)과 ROC분석(Receiver Operation Characteristics)을 사용하여 실제 홍수유역을 유사하게 모의하는 최적 지형학적 인자를 도출하고, 이를 기반으로 광역 홍수범람지도를 작성하는 방안을 제시한다. 본 연구에서 제시하는 방법론의 정확도 검증을 위해 북한(2007), 방글라데시(2007), 인도네시아(2010), 태국(2011), 미얀마(2015) 5개국의 대규모 홍수범람에 대해 적용하였다. 실제 홍수범람 영상정보에서 획득된 침수면적과의 공간적 비교 검토 결과, 최저(38%, 방글라데시), 최고(78%)으로 평균적으로 약 60%의 정확도를 나타내는 것으로 분석되었다. 본 연구에서 제시하는 지형학적 인자 기반의 홍수범람지도 작성방법은 미계측유역에 대해서도 DEM만을 사용하여 홍수위험 지역을 쉽게 구분할 수 있다는 장점을 가지고 있어 1 2차원 범람해석 모형의 적용이 어려운 대유역에 대해 홍수범람 우려지역에 대한 공간정보를 제공해줄 수 있을 것으로 판단된다.
불투수율은 물, 공기, 자연 생태계 등 전체 환경을 악화시키는 요인이 되기 때문에 도시지역의 총체적인 환경 질을 대표하는 지표로서 활용되고 있다. 본 연구는 Google Earth와 수치지도를 이용하여 대학 캠퍼스 불투수율을 정략적으로 비교 평가하는 방안을 제안한다. 경북대학교와 홍콩대학교 사례연구지역으로 선정되었으며 61cm의 공간해상도를 지닌 퀵버드 영상은 수치지도에서 추출한 레이어와 결합되어 도로, 건물, 주차장 등 세부적인 불투수면의 유형을 추출하였다. 경북대학교 캠퍼스는 도로와 주차장의 숲으로 뒤덮여 있는 것이 확인되었으며 반면에 홍콩대학교는 수목비율이 31%로 경북대보다 2배 정도 높은 것으로 평가되었다. Google Earth를 이용한 불투수면 감시기법은 동일한 데이터와 일관된 작업과정을 적용할 수 있어 다수의 조사자에 의한 주관적 판단과 대상 지역의 차이에 따른 불규칙적인 기준 적용의 문제점을 보완할 수 있는 현실적인 대안이 될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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