본 연구는 GIS의 공간데이타 통합 기능을 이용하여 전통적인 자연환경 샘플링 조사의 결과를 지도화하고 자연환경 관련 각종 주제도를 통합한 데이터베이스를 구축함으로써 그 결과를 토대로 정부의 각종 자연보전정책을 지원할 수 있는 전국 규모의 실용적인 자연환경 GIS의 구축 가능성을 검증하는 것이 목적이었다. 그리하여 현지 샘플링 조사의 수치 지도화 작업이 이루어졌고 기존의 다양한 자연환경관련 주제도가 통합 데이터 베이스로 구축되었다. 아울러 GIS 비전문가도 필요한 정보를 쉽게 검색하여 활용할 수 있도록 하는 사용자 인터페이스가 디자인되었다. 구축된 시스템은 다양한 자료처리능력, 신속성을 바탕으로 지금까지는 불가능했던 방대한 양의 각종 자연환경 지도정보와 속성정보를 통합한 분석기능을 제공하여 의사결정 보조수단으로서의 활용가치가 매우 높은 것으로 사료되었다. 기존의 조사지점에만 국한된 통계 수치정보가 광역적인 자연환경변화 추이를 시각적으로 제시하는 데 많은 한계가 있었으나, 컴퓨터 지도의 시청각 효과를 이용한 광역공간정보의 활용을 통해 자연환경정책 결정과정의 설득력 확보에 기여하는 역할을 할 수 있을 것으로 보여졌다. 과거 자료검색을 위해 소요되는 시간 때문에 자연환경보전 기본계획 수립 등 많은 업무를 객관적인 데이터에 의거한 과학적인 정책결정이 아닌 직관에 의존하여 왔던 것이 사실이다. 본 연구가 이와 같은 관행을 개선할 수 있는 계기가 되어 향후 국가 전체차원의 자연환경GIS 구축이나 각급 지방자치단체의 보다 대축척인 자연환경GIS 구축사업에서 기술적이나 정책적인 측면의 중요한 참고자료가 될 수 있을 것으로 사료된다.
지진으로 인한 지반 재해의 대부분은 토사 두께나 기반암 심도 그리고 토사 강성과 같은 국부적 지질 조건에 따라 크게 영향을 받는 지반 운동 증폭과 관련된 부지 효과로 인해 발생되어 왔다. 본 연구에서는 지반 자료에 관한 통합적 GIS-기반의 정보 시스템인 지반 정보 시스템(GTIS)이 국내 연구 개발의 거점 도시인 대진 지역에서의 지진 유발 재해에 대한 지역적 종합 대책 수립의 일환으로 구축되었다. 관심 대상 영역에 대한 지반 정보 시스템 구축을 위하여, 연구 대상 영역을 포함하는 확장 영역에 대해 기존 지반공학 관련 자료 수집이 이루어 졌고 지표 지반-지식 자료의 확보를 위한 부지 방문 조사가 추가적으로 수행되었다. 관심 대상 영역의 부지 효과 평가를 위한 실질적 적용 목적으로 부지 주기에 관한 지진재해 구역지도를 작성하고 지진 유발 재해 예측을 위한 지역적 종합 대책으로 제시하였다. 또한, 연구 대상 영역 내 임의 부지에서의 내진 설계 및 내진 성능 평가를 위한 부지 증폭계수의 결정 수단으로 부지 주기의 공간 분포 따른 부지 분류의 지진재해 구역화를 수행하였다. 본 연구에서 수행된 대전 지역에서의 지진재해 구역화로부터 GIS 기반의 지반 정보 시스템이 지진재해의 지역적 예측 뿐만 아니라 지진재해 저감을 위한 의사 결정에서의 높은 유용성을 확인하였다.
이 논문은 LiDAR 스캔 또는 사진측량 기술에 의해 재구성된 3D 디지털 모델을 기반으로 터널 벽면의 불연속면을 자동으로 매핑하는 새로운 접근 방식을 제안한다. 본 제안에서는 U-Net이라 불리는 딥러닝 시맨틱 영역분할 모델을 사용하며, 터널 막장면의 3D 지형 모델에서 불연속면 영역을 식별해 낸다. 제안된 딥러닝 모델은 투영된 RGB 이미지, 면의 깊이 이미지 및 국부적인 면의 표면 속성 이미지(즉, 법선 벡터 및 곡률 이미지)를 포함한 다양한 정보를 종합 학습하여 기본 3차원 이미지에서 불연속면 영역을 효과적으로 분할한다. 이후 영역분할 결과는 면의 깊이 맵과 투영 행렬을 사용하여 3D 모델로 다시 투영시키고, 3D 공간 내에서 불연속면의 위치 및 범위를 정확하게 표현한다. 영역분할 모델의 성능은 영역 분할된 결과를 해당 지면 실측 값과 비교함으로써 평가하였으며, IoU(intersection-over-union) 값이 약 0.8 정도로 나타나 영역분할 결과의 높은 정확성을 확인하였다. 여전히 학습데이터가 제한적 이었음에도 불구하고, 제안 기법은 3D 모델의 점군 데이터를 불연속면의 유사군으로 그룹화하기 위해 전 막장면의 법선 벡터와 클러스터링과 같은 비지도 학습기반 알고리즘에만 의존하던 기존 접근 방식의 한계의 극복 가능성을 보여주었다.
WiFi 신호지도법은 실내 환경을 위한 효과적인 위치 추적 기술로 잘 알려져 있다. 하지만 이 기술은 주어진 공간 전역에 걸쳐 미리 구축된 대용량의 신호지도가 있어야 적용할 수 있다. 또한 이 기술을 적용하기 위해서는 환경이 변함에 따라 전문가에 의해 주기적으로 새로운 신호지도를 구축하거나 변경하는 작업이 필요하다. 최근 들어 이러한 문제점을 극복하기 위한 한 가지 방법으로서, 군중-제공 신호지도 작성 방식이 많은 연구자들의 관심을 모으고 있다. 이 방식은 다수의 자발적인 사용자들로 하여금 특정 공간에서 수집한 자신들의 신호지도를 다른 사람들과 함께 서로 공유할 수 있도록 해준다. 따라서 군중-제공 신호지도 방식을 이용하면 신호지도를 자동으로 최신의 상태로 변경할 수 있다. 하지만, 대부분의 군중-제공 신호지도 작성 시스템들에서는 사용자들이 자신의 위치를 스스로 판단하여 수작업으로 직접 입력하도록 요구하고 있다. 그 뿐만 아니라, 이들 시스템에서는 다수의 사용자들로부터 수집되는 신호지도들 중에서 오류가 있는 것들을 찾아내고 이들을 여과해주는 체계적인 메커니즘을 가지고 있지 않다. 본 논문에서는 군중-제공 신호지도 작성 및 위치 추적(CMAL) 시스템의 설계에 대해 소개한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 다수의 스마트폰 사용자들로부터 수집된 지역 신호지도들을 이용하여 자동으로 공유 신호지도를 구축/갱신할 수 있을 뿐만 아니라, 동시에 새로운 신호지도를 이용하여 각 스마트폰 사용자의 위치를 추적할 수 있는 기능을 제공한다. 본 시스템은 각 스마트폰에서 신호지도를 수집하는 다수의 클라이언트들과, 공유 신호지도 데이터베이스를 관리하는 중앙의 서버로 구성된다. 각 클라이언트에는 스마트폰 사용자의 실시간 위치를 추적하면서 동시에 지역 신호지도를 생성하는 파티클 필터-기반의 WiFi SLAM 엔진을 내장하고 있으며, 서버에는 공유 신호지도의 무결성 유지를 위한 가우시안 보간법 기반의 오류 여과 알고리즘을 채택하고 있다. 다양한 실험들을 수행한 결과를 통해, 본 논문에서 제안한 시스템의 높은 성능을 확인할 수 있었다.
한국에서 제작되고 있는 수치지도들은 종류도 다양하고 담고 있는 내용도 매우 많은데, 제작비용과 갱신상의 어려움을 줄이기 위하여 이미 전국적으로 완성된 1:5,000축척의 수치지도를 전국적인 기본도로 하고 포함되어 있는 속성정보를 되도록 많이 축소시켜서 미국의 타이거화일과 같이 간편히 이용될 수 있도록 하는 것이 좋다고 본다. 수치지도에 포함되어 있는 속성정보들은 많은 부분이 토지이용자료라고 볼 수 있는데, 이들은 각 지방자치단체에서 따로 토지이용정보시스템을 구축하여 전산화시키고 자주 갱신시켜서 필요에 따라 수치지도에 결합시키면 더 나을 것이라고 본다. 또한 시대의 흐름에 따라 센서스의 내용, 방법, 종류가 다양화되어야 한다고 보는데, GIS가 센서스와 결합됨으로 인하여 센서스가 좀더 신뢰성있고 효율적으로 이루어 질 수 있다고 보며, 또한 중요한 것은 인구주택총조사의 기본 발표단위를 현재의 읍, 면, 동에서 좀더 세분화된 센서스트랙과 블락그룹으로 결정하고 이용하는 것이 도시분석에 있어서나 공공서비스공급계획 등을 세우는데 있어서 좀 더 유용할 수 있다는 것이다. 이러한 분석단위의 결정은 인구수, 물리적 경계, 경제사회적 요소, 전통 등을 감안하여 신축성있게 결정하되 센서스트랙은 인구를 5,000명, 블락그룹은 1,500명 정도를 기준으로 하고, 한 개의 센서스트랙에 1~9개의 블락그룹이 포함되도록 한다. GIS와 결합되어 도시분석에 이용될 수 있는 자료들은 그 이외에도 각종 경제사회센서스, 행정기관의 각종 토지이용 및 인허가자료, 또한 여러 종류의 표본조사자료가 있을 수 있다. 이러한 자료들이 GIS의 여러 기능과 함께 수치지도와 결합되어 여러 가지로 연산이 되고 표현이 되며 각종 도시분석에 이용될 수 있도록 그 방법들이 많이 개발되고 있는데, 센서스트랙과 블락그룹의 존재는 이러한 도시분석 뿐만이 아니라 공공서비스제공의 효율성을 위해서도 필요하다고 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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