본 연구는 넓은 지역의 DEM 생성 시 하드웨어 성능에 따라 자료를 부분적으로 처리해야 하는 불편을 개선하고 DEM의 정밀도를 개선하는 것에 그 목적이 있다. 본 연구에서 개발된 DEM Generator 프로그램은 대용량 LiDAR 자료, 수치지형도 자료에 스트리밍 방식을 적용하여 인덱싱 및 델로니 삼각망 생성을 수행하고, Natural Neighborhood 또는 TIN 보간법을 적용한 가상 파일을 생성하여 특정한 해상도로 대규모 지역의 DEM 및 음영기 복도를 효율적으로 생성하도록 설계되었다. 최종적으로 생성된 DEM 및 음영기복도는 GeoTIFF 포맷으로 제공된다. DEM Generator 프로그램은 GIS, 기상, 환경 분석 등 넓은 지역의 DEM 생성이 필요한 분야에서 기존의 부분적인 DEM 생성 및 인접 처리 과정에 의해 발생했던 시간적 경제적 손실을 절감시킬 수 있을 것으로 판단되며, 추가적인 인접 및 수정 작업이 불필요하여 DEM의 정밀도를 높일 수 있을 것으로 판단된다.
Geospatial Information Systems (GIS) have been employed to systematically manage and design land use in urban areas. This has increased the need for more accurate vector and raster data. In Korea, l/l,000-scale digital maps are used as vector data for the facility management in urban areas. This has increased the need for large scale orthoimages. Orthoimages generated from aerial imagery can provide accurate information, making possible the more effective city management. However, there is a large problem in using the orthoimages, i.e., currently available conventional orthoimages have not been generated based on Digital Elevation Model (DEM) that takes into account the building heights. So this causes the displacements of building image in large scale orthoimages. The present study is an attempt to generate the large scale orthoimages based on building DEM. The semiautomatic building extraction method can detect building outlines by mouse clicking on either building roofs or corners. Building DEM, based on the outline and calculated building height, was used to produce the large scale orthoimages with the corrected building occlusion.
래스터 지도에서 직선 또는 곡선과 중첩되어 있는 경우의 문자는 추출하기가 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 고립되어 있는 문자뿐만 아니라 문자이외의 요소와 중첩되어 있는 문자도 효과적으로 추출할수 있는 분할 정복(divide and conquer) 개념에 기반한 문자 추출방법을 제시한다. 이를 위해 먼저 이미지의 연결 요소로부터 볼록다각형(convex hull)을 생성한다. 그리고 이 다각형이 충분한게 문자영역만을 포함할때가지 볼록 다각형을 이등분하면서 가장 긴 선분(투사 선분)을 기준으로 두 영역으로 분할한다. 다음으로 문자를 추출하기 위해서 이 선분을 기준으로 연결 요소상의 픽셀의 밀집도를 계산하는 알고리즘(프로파일링)을 적용한다. 또한 지도상에서 추출된 개별적인 문자들을 의미있는 단어들로 묶기(grouping)한 새로운 알고리즘을 소개한다. 특히 지도상에 나타나는 문자의 종류는 매우 다양하고 또한 이 문자들이 놓여있는 방향 역시 일정하지 않기 때문에 이러한 단어를 찾는 kd법은 쉽지 않다. 이를 위해 본 논문에서는 3차원 인접 그래프(3-D neighborhood graph)G를 소개한다. 이 그래프 G에서 각 노드는 하나의 분리된 문자를 나타내며 자신의 크기와 위치에 따라서 3차원 공간상에서 위치하게된다. 따라서, 크기가 큰 (작은)문자들은 보다 큰 (작은) z값을 가지고 되며 이 그래프 G에서 서로 인접한 노드들을 연결함으로써 지도상에 존재하는 서로 다른 종류의 문자 스트링을 추출할수 있다. 실험결과는 서로 다른 지도 이미지에 대해서 약 95% 이상의 단어 추출율을 보여준다.
본 연구의 목적은 GIS 분석기법을 활용한 가시권 분석이 활발해 지고 있으나 분석결과의 정확도에 대한 논의는 이루어지고 있지 않은 점에 착안하여 가시권 분석방법에 대한 심층적 논의를 통해 분석결과의 신뢰도를 높이는데 있다. 수치지형도를 활용한 가시권 분석은 분석 대상지의 특성, 수치지형도의 축척, 분석의 공간 해상도, 지형자료의 형태에 따라 상이하게 도출되어 분석결과의 오차를 발생시킬 수 있다. 이러한 측면에서 본 연구에서는 분석의 공간 해상도가 낮아지면 가시권 분석결과의 면적은 넓어지고 유효 한계해상도보다 해상도가 낮아지면 분석결과의 면적은 불안정한 변화추이를 보일 것이라는 가정 하에 공간 해상도별 가시면적의 변화추이와 공간 일치도 분석을 실시하였다. 연구결과를 요약하면 분석 대상지와 수치지형도의 축척, 공간 해상도, 입력된 지형자료의 형태에 따라 분석결과가 상이하게 도출되어 분석결과의 정확도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 즉, 가시영역이 산지 지형인 경우에서 안정적 분석결과가 도출되었다. 또 입력되는 지형자료의 경우는 제한된 조건에서 TIN보다 레스터 자료에서 안정적인 분석결과가 도출되었다. 마지막으로 해상도별 가시면적의 변화추이와 공간 일치도 분석결과에 비춰보면 축척별 수치지형도에 따른 유효한 최소의 공간 해상도가 존재하는데, 1/1,000의 경우는 8m, 1/5,000은 20m, 1/25,000은 35m를 넘지 않은 범위에서 분석하는 것이 바람직하다.
본 연구는 소나무림과 참나무류림의 공간분포 패턴을 규명하기 위하여 수행하였다. 공간분석을 위한 기초 자료로 수치 임상도와 현존식생도를 활용하여 $100m{\times}100m$ 격자 단위로 전국 단위의 소나무림과 참나무류림 분포도를 제작하였다. 또한 $100m{\times}100m$ 래스터 격자 단위의 지형, 기후, 토양 관련 주제도를 제작하였다. 이상의 소나무림과 참나무류림의 분포도와 주제도간의 GIS 기반 공간 분석을 실시하여 지형, 기후, 토양 등의 환경 인자에 따른 소나무림과 참나무류림의 공간분포 특성을 분석하였으며, 이러한 공간분포 특성을 활용하여 소나무림과 참나무류림의 출현빈도모델을 제시하였다. 소나무림의 경우 참나무류림에 비하여 상대적으로 표고가 낮고 경사도가 완만하며 기온이 높은 지역에 많이 분포하고 있는 것으로 나타났다. 또한, 소나무림은 양토, 보통 이하의 얕은 토심지역이며 배수가 양호한 화성암 지역에 주로 분포한 반면, 참나무류림은 사양토, 보통 이하의 얕은 토심지역이며 배수가 양호한 변성암 지역에 주로 분포하고 있는 것으로 나타났다. 이상과 같은 지리형태학적 인자에 따른 소나무림과 참나무류림의 공간분포 패턴을 회귀식으로 도출한 결과 통계적 유의성이 매우 높게 나타났다. 본 연구 결과는 지형, 기후, 토양 등의 환경 요소를 고려한 소나무림과 참나무류림 임분의 합리적인 관리에 기여할 것으로 기대된다.
지형경사와 사면방향은 BROOK90 Model과 같은 물리 결정 물수지 모델에서 증발산과 융설, 순복사 등을 계산하기 위해서 사용하는 중요한 매개변수가 된다. 본 연구에서는 수치표고모형(DEM)을 제작하고, DEM의 해상도가 달라짐에 따라서 유역 평균 지형경사와 유역 평균 사면방향이 어떻게 달라지는지, 그리고 이 차이는 물리 결정 일괄 매개변수 물수지 모델인 BROOK90의 물수지 모의 결과에 어떤 영향을 미치는지를 평가하였다. 충청도 병천천 유역을 대상으로, DEM은 1:25,000 수치지형도를 이용하여 TIN과 Topo To Raster 방법으로 제작하였다. 각각의 방법으로 10m~100m 해상도의 DEM을 10m 간격으로 10개씩 총 20개의 DEM을 제작하였다. DEM의 해상도가 높아지면 병천천 유역의 평균 지형경사가 커져서 이는 병천천 유역의 증산량을 증가시키고 하천유출량을 감소시켰다. 이것은 평지보다 경사지가 직달복사량을 많이 받는 물리적 특성이 모델에 반영되어 있기 때문이다. 한편, DEM의 해상도가 낮아지면 병천천 유역에서는 평균 사면방향이 남동방향에서 남향으로 이동하는 경향이 있었다. 이에 따라 증발산량이 증가하고 하천유출량은 감소하는 것으로 나타났다.
최근 들어 모바일 단말기를 휴대하고 이동하는 사용자에게 경로안내 및 주변 위치정보 안내와 같은 개인화된 서비스가 가능해졌다는 점에서 보행자용 도로망의 중요성이 커지고 있다. 한편, 전국단위 도로망 신규 구축과 갱신에 많은 비용이 소요된다는 점은 활성화의 제약조건으로 작용하고 있어 래스터 데이터를 기반으로 한 보행자용 도로망 추출 알고리즘을 적용한 자동 생성 방안이 필요한 상황이다. 그러나 생성된 도로망은 불필요한 결절점이 다수 포함되어 경로 안내 시 과도한 방향전환을 야기하고 데이터 용량 증가를 초래하는 등 유지관리 차원에서의 비효율이 발생한다. 본 연구에서는 이를 제거하기 위해 Douglas-Peucker 알고리듬 적용 과정에서 수치지도 도로의 속성정보를 이용하여 각 선형 객체별로 적합한 임계값을 부여함으로써 선형단순화의 효과는 극대화하고 실제 도로의 형태를 왜곡하지 않도록 최적의 임계값을 자동 선정하였다. 실험 대상 지역의 보행자용 도로망에 적용한 결과 결절점 감소율과 위치정확도 측면에서 제안된 방법이 자동 선형단순화에 적합하다는 결과를 얻을 수 있었다.
본 연구에서는 유역의 동수역학적 특성을 고려할 수 있는 합성단위도 방법을 제시하였다. 제시된 방법은 폭함수 GIUH 이론을 기반으로 하였으며 적용절차는 다음과 같다. 1) GIS에 의해 유역 각 격자 중심에서 유역출구점까지의 유하거리 분포도(폭함수) 산정, 2) 유역의 동수역학적 매개변수에 의한 유하시간 유하시간 분포도(재조정된 폭함수) 작성, 3) 재조정된 폭함수로 부터 순간단위도 및 지속시간 단위도 유도, 4) 기존 합성단위도와의 비교, 대상유역은 보청천 유역의 이평 및 탄부 유역을 선정하였다. 두 유역은 유사한 유역규모(유역면적)를 가지나, 배수구조(배수밀도 등)는 상이한 형태를 나타낸다. 따라서 두 유역은 동수역학적 특성에 따라 상이한 수문학적 응답함수를 나타낼 것으로 예상된다. 단위도 유도결과 기존 합성 단위도법은 두 유역에서 비슷한 형태의 형상을 나타낸 반면 제시된 방법은 상이한 형상의 수문학적 응답을 보였다. 실제사상의 적용결과 제시된 기법의 첨두유량은 기존 합성단위도법과 유사한 모의 양상을 나타냈으나, 첨두시간은 본 연구방법이 우수하게 모의되었다. 따라서 본 연구에서 제시된 방법과 합리적인 유속산정 방법이 결합된다면 미계측 유역의 단위도 합성에 유용한 도구가 될 것으로 기대된다.
Many researchers have evaluated the influence of vegetation cover on slope stability. However, due to the extensive variety of site conditions and vegetation types, different studies have often provided inconsistent results, especially when evaluating in different regions. Therefore, additional studies need to be conducted to identify the positive impacts of vegetation cover for slope stabilization. This study used the Transient Rainfall Infiltration and Grid-based Regional Slope-stability Model (TRIGRS) to predict the occurrence of landslides in a watershed in Jinbu-Myeon, Pyeongchang-gun, Korea. The influence of vegetation cover was assessed by spatially and temporally comparing the predicted landslides corresponding to multiple trials of cohesion values (which include the role of root cohesion) and real observed landslide scars to back-calculate the contribution of vegetation cover to slope stabilization. The lower bound of cohesion was defined based on the fact that there are no unstable cells in the raster stability map at initial conditions, and the modified success rate was used to evaluate the model performance. In the next step, the most reliable value representing the contribution of vegetation cover in the study area was applied for landslide assessment. The analyzed results showed that the role of vegetation cover could be replaced by increasing the soil cohesion by 3.8 kPa. Without considering the influence of vegetation cover, a large area of the studied watershed is unconditionally unstable in the initial condition. However, when tree root cohesion is taken into account, the model produces more realistic results with about 76.7% of observed unstable cells and 78.6% of observed stable cells being well predicted.
3차원 도시환경의 디지털기반의 가시화는 도시계획 및 통신계획, 건설, 건축, 입체적인 도시공간정보시스템 구현, 안전 및 방재 등에서 많은 필요와 그 중요성이 크게 부각되고 있다. 현재 2차원적인 지도정보와 등고선을 이용한 DEM 방식은 3차원 공간을 표현하기에는 많은 한계를 가지고 있다. 최근 레이저와 GPS 측량기술을 이용한 높은 정확도와 보정이 용이한 LiDAR Data로 표고값을 측정하는 연구가 선진국에서 시도되고 있다. 본 연구에서는 해외 선진기술을 도입하여 우리 실정에 적합한 유비쿼터스 입체 도시 건설을 위해 3차원 공간영상 도시모델 생성 기법 및 알고리즘을 개발하여 u-City의 최적 관리를 위한 방안을 제시하고자 한다. 이를 위하여 원격탐사 영상 Data를 중심으로 하는 정사보정하고 이에 매칭할 수 있는 벡터와의 실시간 통합 및 전환으로 U-city에서의 3차원 영상 도시 모델의 생성과 다양한 활용을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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