대규모의 화산이 분출하면 화산재는 수 킬로미터 이상 퍼져 나갈 수 있고 도시 지역과 교통수단에 피해를 줄 수 있다. 이러한 화산 재해에 대응하기 위해서는 화산재의 확산 면적을 효율적으로 추정할 필요가 있다. 이 연구에서는 2016년 10월 7일 16시 40분(UTC) 일본의 아소산 분화의 관측 자료와 위성 영상의 분석 결과를 비교하였다. 정지궤도 천리안 위성 GOCI(Geostationary Ocean Color Imager) 센서의 근적외선(Near-Infrared) 채널로 주성분 분석과 임계값 설정 방법 및 일련의 형태학적 필터링(Eroded, Opening, Dilation, Closing)을 각각 적용하였다. 또한, 2016년 아소산 분화에 관한 일본 기상청(JMA)의 보고서에 명시된 현장 관측 자료를 비교하였다. 그 결과, 약 $380km^2$의 화산재 퇴적 지역을 위성영상으로 탐지하였다. 전통적인 방법에서의 화산재 퇴적 지역 탐지는 직접 측정 및 소문 증거와 같은 인간 활동에 의해 추정되었지만 이는 비효율적이며 시간소모적이다. 하지만 이 연구를 통해 분연주 높이가 높거나 분화지수가 큰 화산 분화의 피해 지역을 신속하게 추출할 수 있으며 지표 변화 분포도를 작성하여 화산 활동으로 인한 피해 정책 수립 등 다양한 방면으로 활용 가능하다.
2018년 4월 말부터 감지되기 시작한 킬라우에아 화산의 최근 마그마 분화 활동은, 5월과 6월에 걸쳐 용암의 분출과 함께 급격한 지표 변형을 발생시켰다. 킬라우에아 정상부에 위치한 Halema'uma'u 분화구에서는 용암호의 수위가 빠르게 하강하여 대규모 지반 침하 및 지반 붕괴가 나타났으며, GPS와 경사계의 기록을 통해 약 2미터 가량의 변화를 감지할 수 있었다. 이 연구에서는 단 기간에 큰 변화를 보인 킬라우에아 분화 활동의 초기과정에 대해 다중 시기 COSMO-SkyMed SAR 영상을 이용한 시계열 지표변위 분석을 수행하고자 하였다. 전체 관측기간에 대해 측정된 최대의 지표 변위는 위성의 관측방향으로 약 -1.5미터이며, 입사각을 고려하여 수직변위로 변환할 때 약 -1.9미터의 침하를 나타낸다. 또한 대부분의 지표 변위는 분화 직후인 5월 초에서 6월말 사이에 발생하며, 7월부터는 안정기에 들어선 것을 확인할 수 있다. 시계열 지표변위를 통해 마그마 소스 모델링을 실시한 결과, 마그마 챔버가 지표로부터 2-3 km 사이에 위치하는 것으로 산출되었으며, 마그마 소스의 중심 위치는 남서부 방향으로 이동하는 것으로 관측되었다. 이러한 마그마 모델의 시계열 변화는 편향된 관측자료를 통한 초기 결과이므로 이후의 연구에서 정밀한 3차원 관측을 이용한 보완이 필요할 것으로 보여진다.
건설, 의료, 컴퓨터 그래픽스, 도시공간 관리 등 다양한 분야에서 3차원 공간정보 모델이 이용되고 있다. 특히 측량 및 공간정보 분야에서는 최근 고품질의 3차원 공간정보와 실내공간정보에 대한 수요가 폭발적으로 증가하고 있으나, 현재 공간정보 데이터가 다양한 형식과 저장구조로 구성되어 관리되고 있어 저비용 고효율의 3차원 공간정보 서비스가 어려운 상황이다. 실제로 활용도 높은 3차원 모델을 구축하기 위한 기술은 관측과 처리에 고액의 비용이 발생하지만, 대부분의 수요처에서는 이러한 고비용의 공간정보 구축에 어려움을 느끼는 경우가 대부분이다. 따라서 본 연구에서는 저비용의 3D 공간정보 모델을 구축하기 위한 효율적인 방안을 제시하는 것을 목적으로 하였다. 현재의 3D 모델의 구축 방법 중 가장 효율적인 방법으로는 기존에 구축되어 있는 Point Cloud, UAV 관측영상 등의 원시데이터를 활용하여 비용을 절감시키는 방법이 있지만, 이는 관리하는 기관이 분리되어 있고 사용하기 위해 요청하는 절차가 복잡하여 활용에 제한이 있었다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위해서 도로대장 관리 분야를 대상으로 3D 구축에 필요한 기반데이터를 통합하여 연계하고 관리 할 수 있는 통합관리 시스템 개발을 수행하였으며, 다양한 형태의 원시자료를 Point Cloud 형식으로 구성하여 도로대장 관리에 적용할 경우 6개의 주요 관리항목을 효과적 구축 및 관리할 수 있을 것으로 판단되었다.
본 연구는 다시기 영상의 활용이 유리한 RapidEye 영상의 활용성을 증대시키기 위하여, 이들 간에 지역적으로 존재하는 기하오차를 최소화 하는 정밀 상호좌표등록 기법을 제안하였다. 이를 위해, RapidEye 영상과 함께 제공되는 RPCs (Rational Polynomial Coefficients)를 이용하여 다시기 정사영상을 생성하고, 정사영상 간의 정밀 상호 좌표등록을 수행하였다. 정사영상을 생성하기 위해서 수치지도에서 추출된 DEM (Digital Elevation Model)을 활용하였으며, 정밀 상호좌표등록을 수행하기 위하여 RNCC (Registration Noise Cross Correlation) 기법을 적용하였다. 영광지역에 대해 2015년 5월부터 2016년 11월까지 획득된 RapidEye 1B 영상 총 4장을 활용하여 실험을 진행하였으며, 밴드별(blue, green, red, red edge, near-infrared)로 적용된 정밀 상호좌표등록 결과 비교분석을 통해 각 밴드가 보이는 상호좌표등록 적용 가능성 여부를 판단하였다. 실험 결과, RapidEye 영상의 모든 밴드를 활용하여 상호좌표등록이 가능하였으며, 상호좌표등록을 하지 않았을 때보다 다시기 영상 간 정량적/정성적으로 향상된 기하 일치도를 보였다. 특히 red와 red edge 밴드를 이용할 경우 다시기 영상 촬영시기의 계절적 차이에 관계없이 안정적인 상호좌표등록 결과를 보임을 확인하였다.
자연림은 산림의 조성 과 보육 등에 인공적인 사람의 힘이 가해지지 않은 자연 상태의 산림이다. 반면 인공림은 사람이 조성 및 보육관리 하는 숲으로 목재생산, 자연재해 예방, 방풍 등의 목적을 가지는 산림이다. 인공림은 목재생산 등 인간이 목적을 가지고 관리하여 단위 면적당 더 많은 목재를 생산할 수 있는 경제적 장점도 가지고 있다. 자연림과 인공림의 구분은 산림 형태의 관리 방법과 목정이 상이하여 산림조사에서 기본적으로 조사하는 요소이며, 자연림과 인공림의 구분은 항공사진 판독과 현지조사 등의 절차를 통해 이루어진다. 본 연구에서는 자연림과 인공림의 분류에 KOMPSAT-3, 3A, 5 위성 영상데이터에 인공신경망(Artificial Neural Network: ANN)을 적용하여 자연림과 인공림의 분류도를 만들고, 산림청의 1/5,000임상도의 자연림과 인공림 분류도와 비교하여 평가하였다. 인공신경망을 이용한 산림의 자연림과 인공림 구분의 연구를 진행한 결과, 1/5,000 임상도와 비교했을 때, 학습결과 분류 전체 정확도는 77.03%이다. 영상의 획득 시기와 산림의 침엽수와 활엽수 등 기타요인이 인공신경망을 이용한 산림의 인공림과 자연림의 구분에 많은 영향을 미치는 것을 확인하였다.
컴퓨터기술의 발달, 영상해석 기술의 고도화 및 경량 무인항공기(UAV)가 대중화되면서 'UAV와 각종 센서의 융합을 기반으로 한 응용시스템(UAS)'이 산업계 전반으로 확산되고 있다. 국가문화유산물의 기록, 유지 관리는 물론 파손 시 복구를 위해서는 효율적인 정밀 3차원 현상 모델링 재현과 주기적 육안점검 기술이 필요하다. 본 연구의 목적은 초대형 마애보살입상의 정밀 현상모델링 재현과 육안점검의 대안으로 UAS 영상을 기반으로 한 사진측량방법의 효용성을 검증하는 것이다. 이를 위해 고려시대(918-1392) 제작된 국내 최대 마애불이며 당초문양의 '보관(모자)'이 특징인 보물 제1324호, 시흥 소래산 마애보살입상을 대상으로 UAS 영상을 획득하고 검사점에 대한 UAS 영상해석과 토탈스테이션 측량시스템 간의 측위정확도를 비교하였다. 또한, 실세계좌표계 상의 3차원 현상모델링 및 선각 현상을 도화하여 문화재청의 정량적 규격 값과 비교하며 유지관리를 위한 육안점검 작업의 대체 가능성을 검토하였다. 특히, UAS 영상해석과 지상 레이저 스캐너에 의한 3차원 재현 모형간의 중첩해석을 통해 두 기법간의 활용성은 물론 2년 전 후의 상대적 변동 상태를 검토하였다. 연구결과, 대형 마애보살입상의 정밀 현상조사 및 육안점검의 대안으로 UAS 영상 해석법의 효용성을 확인할 수 있었으므로 향후, 대형 국가문화유산의 현상조사와 유지관리에 그 활용이 기대된다.
연구목적: UAV기반의 사진측량은 기존 항공촬영에 비해 비용이 절감될 뿐만 아니라 원하는 시간과 장소에 대한 고해상도의 데이터를 취득하기 용이하기 때문에, 공간정보 분야에서도 UAV를 활용한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 UAV 기반의 고해상도 영상을 활용하여 토지피복 분류를 수행하고자 하였다. 연구방법: 고해상도 영상의 획득을 위하여 RGB카메라를 사용하였으며, 추가적으로 식생지역을 정확하게 분류하기 위해서 다중분광 카메라를 사용하여 동일 지역을 추가 촬영하였다. 최종적으로 RGB 및 다중분광 카메라를 이용하여 생성된 정사영상, DSM(Digital Surface Model), NDVI(Normalized Difference Vegetation Index), GLCM(Gray-Level Co-occurrence Matrix)을 이용하여 대표적인 감독분류기법인 RF(Random Forest)방법을 이용해 총 7개 클래스에 대해 토지피복분류를 수행하였다. 연구결과: 분류정확도 평가를 위해 오차행렬을 기반으로 한 정확도 평가를 실시하였으며, 정확도 평가 결과 RGB 영상만을 이용한 감독분류결과와 비교하여 제안 방법이 해당 지역의 클래스를 효과적으로 분류할 수 있음을 확인하였다. 결론: 본 연구에서 제안한 정사영상, 다중분광영상, NDVI, GLCM을 모두 추가한 경우 기존의 정사영상만을 이용하였을 때 보다 높은 정확도를 나타냈다. 추후 연구로는 추가적인 입력자료의 개발을 통해 분류 정확도를 향상시키고자 한다.
중년여성은 갱년기와 노화, 과다한 역할로 인해 다양한 심리적·신체적 스트레스로 긴장을 경험하며, 이것이 수면장애로 이어지는 경우가 많다. 그러나 이와 연관된 연구는 미비한 실정이다. 이에 수면장애를 경험하는 중년여성이 건강을 도모할 수 있도록 긴장이완을 돕는 싱잉볼의 효과성에 대한 연구 필요성이 제기된다. 이에 본 연구는 2019년 2월부터 2020년 4월까지 수면장애의 어려움을 호소하는 중년여성 중 피츠버그 수면의 질 평가 측정점수가 5점 이상인 4명을 선정하여 싱잉볼 체험을 40분 실시하고 심층 인터뷰 내용을 토대로 한 Giorgi의 현상학적 연구방법으로 진행하였다. 본 연구의 결과를 토대로 도출한 결론은 다음과 같다. 연구 결과 참여자들의 싱잉볼 체험을 통해 518개의 구성의미와 15개의 의미단위, 7개의 하위요소, 2개의 주제군을 도출해 내었다. 첫째, 싱잉볼 경험 시 신체적 경험으로는 통증과 이완 경험, 심리적 경험으로는 마음이완과 긍정심리 경험, 심상적 경험으로는 이미지와 색깔 경험을 하였다. 둘째, 싱잉볼 경험 이후 연구 참여자들이 느낀 신체적 변화는 신체이완, 신체증상, 신체활력 증가였으며 심리적 변화는 불안감소, 유쾌함과 긍정심리 증가였다. 행동적 변화는 행동 느긋해짐, 활동량의 증가였고 수면변화로 인한 수면개선의 효과가 두드러지게 나타났다. 본 연구에서 싱잉볼은 수면장애를 경험하는 중년여성의 긴장이완에 심리적·신체적으로 긍정적인 효과가 있음을 확인하였고, 스트레스와 긴장으로 인한 수면장애로 고통 받는 중년여성들과 현대인들에게 유용한 도구인 싱잉볼을 활용하여 양질의 삶을 살아가도록 돕는데 그 의의를 둔다.
최근, 2019년 4월 15일에 있었던 노트르담 대성당 화재로 문화재 복원 및 재현에 대해 2008년 숭례문 화재사건 이후 관심이 다시 한 번 집중되고 있다. 특히, 기존에 활용되던 LiDAR 및 광파기 측량 등을 활용한 문화재 실측을 다양한 3차원 재현 기술을 활용하여 복원 및 재현하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 운주사의 와형석조여래불을 대상으로 최근 4차 산업혁명 시대에서 핵심기술로 자리매김한 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)의 무인항공영상와 기존에 사진측량에 활용되던 근접영상(CRP) 및 지상 LiDAR 스캐닝을 활용하여 데이터를 획득하고, 이들을 3가지 융합모델로 SfM기반의 3차원 재현을 실시, 모델의 재현도 및 정확도를 비교·분석하였다. 아울러, 3가지의 모델 중 가장 우수한 융합모델을 활용하여 11세기 초 고려시대의 불교 천문학적 고증이 녹아있는 와형석조여래불을 실세계 좌표기반으로 북극성과의 연관성을 확인한다. 본 연구를 통해 문화재의 단순한 외형적인 3차원 재현뿐 아니라 문화재에 담긴 역사적 고증을 확인함으로써 문화재의 종류 및 형태에 따라 고증까지 함께 재현하는 방안을 모색하였다.
현대전에서 중시되는 부수피해 최소화를 위한 정밀타격 유도무기에는 적외선 영상탐색기가 주로 적용되는데, 고가의 적외선 센서를 탑재한 일회성 유도무기의 성능평가에는 많은 비용이 소모되게 된다. 이러한 비용 소모를 최소화하기 위해 시뮬레이션 기법을 통해 유도무기의 성능 예측을 수행하는데, 합성 적외선 영상을 적용한 시뮬레이션 기법이 대표적이다. 하지만 합성영상 적용 기법은 실제 영상과의 특성 차 및 다양한 환경 조건에 따라 변화하는 영상의 특성을 모두 고려하기 힘들다는 제한 사항을 가진다. 본 논문에서는 기존의 시뮬레이션 제한 사항을 보완하기 위한 계측 영상 기반 시뮬레이션 기법을 제안한다. 유도탄 발사 전에 획득되는 영상은 표적의 대조비 또는 온도차 등을 확인하여 영상 추적기의 성능발휘 조건 판단 목적으로만 적용되어 왔으나, 낮은 해상도 및 정보량 부족으로 통합 비행 시뮬레이션에 적용되는 시도조차 없었다. 하지만 본 논문에 기술한 연구를 통하여 현장 계측 영상을 적용한 통합 비행 시뮬레이션은 초기, 중기 비행 간의 유도탄 비행 성능을 상당히 유사하게 예측할 수 있으며 비행시험 결과 분석에 유용하게 활용할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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