무인항공기(UAV: Unmanned Aerial Vehicle)는 저고도 비행으로 인해 고해상도 영상을 취득할 수 있으며, 수시촬영이 가능하여 지도제작에 있어 수시갱신이 가능하다. 이러한 이점으로 인해 무인항공기 영상을 이용한 대축척 수치지도 제작 가능성에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 정밀한 수치지도는 디지털트윈이나 스마트시티의 기반 데이터로 활용될 수 있다. 정밀한 수치지도를 제작하기 위해서는 지상기준점을 이용한 정밀 센서모델링이 반드시 선행되어야 한다. 본 연구에서는, 자체 개발한 정밀 센서모델링 알고리즘을 통해 무인항공기 영상의 기하모델을 수립하였다. 그리고 수치지도를 제작하여 대축척 수치도화 가능성을 평가하였다. 연구 데이터는 인천 간석동과 서울 여의도를 대상으로 영상 및 지상기준점을 취득하였다. 정밀 센서모델링 정확도 분석 결과, 두 지역에 대해서 체크 점 평균오차 3 픽셀 이내, RMSE 4 픽셀 이내의 높은 정확도를 확인하였다. 수치도화 정확도 분석 결과, 국토지리정보원에서 고시한 1:1,000 세부도화 수평오차(0.4 m) 및 표고오차(0.4 m)를 만족하는 범위의 정확도를 확인하였다. 따라서 본 연구에서 자체개발한 정밀 센서모델링 기술은 무인항공기 영상의 1:1,000 대축척 수치도화 제작 가능성을 시사한다.
원격탐사 자료는 재난, 농업, 도시계획 및 군사 등 다양한 분야에서 활용되며, 최근 다양한 고해상도 센서에서 취득된 시계열 자료의 활용에 대한 요구가 증대되고 있다. 본 연구에서는 시계열 원격탐사 자료의 활용을 위해 딥러닝 기법을 이용한 영상 매칭 방법을 제안하였다. 본 연구에서 적용한 딥러닝 모델은 영상분할 영역에서 많이 사용되고 있는 HRNet을 기반으로 하였다. 특히, 기본영상과 목표영상 간 상관도 맵을 효과적으로 계산하고, 학습의 효율을 높이기 위하여 denseblock을 추가하였다. 국토지리정보원의 다시기 항공정사영상을 이용하여 제안된 모델의 학습을 수행하였으며, 학습에 사용하지 않은 자료를 이용하여 평가를 하고자 하였다. 딥러닝 모델을 이용한 영상매칭 성능을 평가하기 위해 영상 매칭결과와의 비교평가를 수행하였다. 실험 결과, 제안기법을 통한 영상 매칭률이 80%일 때의 평균 오차는 3화소로 ZNCC에 의한 결과인 25화소에 비해 더 높은 정확도를 보였다. 제안된 기법은 식생의 생장에 따라 영상의 변화가 심한 산지 및 농지 지역에 대해서도 효과적임을 확인하였다. 이를 통해 딥러닝을 이용한 기준영상과 목표영상의 매칭을 수행할 수 있을 것으로 판단되며, 위성영상의 상호좌표등록 및 다시기 영상의 정합 등에 활용할 수 있을 것으로 예상된다.
GNSS(Global Navigation Satellite System)는 인공위성을 이용한 위치결정 및 항법 체계로 인공위성 신호를 이용하여 전 세계 모든 지역에서 정확한 위치결정이 가능하다. 우리나라는 1980년대 말 GPS를 도입하였으며 항법 및 측량, GIS 등 다양한 분야의 연구 및 업무에 활용하고 있다. 국토지리정보원은 1995년부터 GNSS 측량의 실용화를 위해 위성기준점을 설치 및 운영하고 있다. 현재 RINEX 데이터 다운로드, VRS 등 위치결정을 위한 서비스를 제공하고 있으며, 현재 측량 관련 분야에서 이러한 서비스에 대한 수요가 폭발적으로 증가하고 있어 향후 원활한 서비스의 제공을 위한 연구가 필요한 실정이다. 본 연구에서는 정밀 위치결정 서비스에 연계한 국가 GNSS 인프라 활용현황을 분석하였다. 연구를 통해 위성기준점 관련 서비스 현황의 변화를 파악하였으며, VRS 서비스의 이용자 수가 큰 폭으로 증가하고 있음을 알 수 있었다. 향후 안정적인 위치결정 서비스 제공 및 측량 선진화를 위해 다양한 GNSS 위성군에 대한 서비스 제공, 데이터 센터의 서버 이중화를 통한 안정성 확보 등 서비스의 지속적인 고도화가 필요하다.
Meta에서 신속한 영상 분할 기능을 제공하는 대규모 컴퓨터 비전 생성 모델을 발표한 이후, 여러 활용 분야에서 이를 적용하려는 연구가 이루어지고 있다. 이 연구에서는 위성 영상 자료에 Segment Anything Model (SAM)을 사용할 수 있는 QGIS 플러그인 Geo-SAM을 사용하여 수체 객체 탐지와 추출에 대한 SAM의 적용성을 조사해 보고자 하였다. 실험 대상 자료는 국토위성(Compact Advanced Satellite 500, CAS500-1) 영상을 사용하였다. 이 자료를 가지고 SAM을 적용하여 얻은 결과는 같은 입력 영상으로부터 수작업으로 제작한 수체 객체 자료, Open Street Map (OSM)의 수체 자료, 국토지리정보원의 수계 수치지도와 비교하였다. SAM 처리 결과와 비교 대상 자료를 이용하여 추출된 모든 객체를 대상으로 계산한 경계사각형의 교집합/합집합의 평균값을 나타내는 mean Intersection over Union (mIoU)은 각각 0.7490, 0.5905, 0.4921로 나타났고, 각 자료에서 공통으로 나타나거나 추출된 객체에 대해 계산한 결과는 차례대로 0.9189, 0.8779, 0.7715로 나타났다. SAM을 적용한 결과와 다른 비교 자료와의 공간적 일치도를 분석한 결과, SAM에서는 한 개의 수체 객체를 여러 개의 분할 요소로 나타내므로 수체 객체 분류를 지원하는 의미 있는 결과를 보이고 있음을 알 수 있다.
본 연구는 현재 환경부에서 제공하는 토지피복지도 중 세분류 토지피복지도의 분류체계를 개선하기 위한 것이다. 이를 위하여 첫째, 해외 토지피복지도 분류 항목을 중점 검토하였다. 둘째, 기존 세분류 분류체계를 적용하여 구축된 항목 당 면적비율을 분석하였다. 셋째, 실제 세분류 토지피복지도를 사용하는 사용자(전문가 및 일반인)을 대상으로 분류체계 개선에 대하여 설문조사를 수행하였다. 넷째, 최종적으로 기존 41개 분류체계를 33개 항목으로 개선하는 분류체계를 설정하였다. 다섯째, 설정된 토지피복 분류항목을 시범 적용하였으며, 기존 분류체계와 개선안에 따른 토지피복 분류 결과를 비교하였다. 연구대상지는 시가화 지역, 농경지등 다양한 지표특성을 지니고, 지형지물이 비교적 골고루 분포되어 있는 고양시 일산 지역을 대상으로 하였다. 연구에 사용된 기본 영상은 국토지리정보원에서 촬영하고 있는 0.25 m 급 정사항공영상이며, 관련 참조자료는 수치지형도, 정밀 임상도, 지적도, 행정구역도 등을 사용하였다. 개선된 분류체계를 시범지역에 적용한 결과 문화체육 휴양시설이 $1.84km^2$으로 분류되었으며, 이는 기존 분류체계 면적대비 약 2배 이상 증가한 것이다. 기타 교통통신시설 및 교육행정시설 등은 분류되지 않았다. 본 연구결과는 향후 세분류 토지피복지지도 구축과 갱신의 효율성과 실질적인 사용자 수요를 반영하였다는데 의의가 있다.
본 연구에서는 수도권 지역의 대기오염물질(PM2.5, PM10, O3) 농도와 지형 고도, 건물 면적비, 인구 밀도의 상관성을 조사하였다. 지형 고도와 건물 면적비를 분석하기 위해 국토지리정보원에서 제공하는 수치지형도를 이용하였고, 건물 면적비를 계산하기 위해 수도권 지역을 TM 중부원점을 기준으로 수평 9 km × 9 km 격자로 구분하였다. 인구 밀도는 국가통계포털의 행정구역별 면적과 인구수 자료를 이용하였다. 대기오염물질 농도 자료는 수도권에 위치한 도시대기측정소 146개 지점의 PM2.5, PM10, O3 농도 측정 자료를 이용하였다. 분석 기간은 2010년 1월부터 2020년 12월까지이고, 1시간 평균 농도 자료를 이용하여 월평균 농도를 계산하였다. 지형 고도는 경기도 북부와 동부 지역에서 높았고 서해안에 근접할수록 낮았다. 건물 면적비와 인구밀도 분포는 서로 유사하였고, 서울특별시에서 가장 높았으며, 산악과 해안지역에서는 낮게 나타났다. 월평균 PM2.5과 PM10 농도는 봄철과 겨울철(1월~3월)에 높았고 O3 농도는 늦봄부터 초여름(4~6월)까지 높았다. 농도가 높은 3개월에 대해서 AMQS 지점별 평균 농도를 비교·분석하였다. 건물면적비나 인구밀도와 대기오염물질 농도 사이에는 음의 상관 관계가 분석되었다(인구밀도와 PM2.5, PM10 농도 사이는 약한 음의 상관관계가, O3 농도와는 비교적 강한 음의 상관관계). 반면, 대기오염물질 농도와 도시대기측정소 측정 고도 사이의 뚜렷한 상관성을 나타나지 않았는데, 향후, 이에 대한 연구 수행이 필요할 것으로 판단된다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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