• 대한공간정보학회지
• /
• 제7권2호
• /
• pp.93-100
• /
• 1999

산불은 천연자원, 멸종위기에 처한 동 식물, 사람의 재산 및 생명까지도 항상 위협하는 존재이다. 산불의 효과적인 관리는 복잡한 공간 관련성뿐만 아니라 환경과 사람의 활동에 대한 철저한 이해를 필요로 한다. GSIS(Geo-Spatial Information System)는 산불에 대한 공간 특성을 분석하고 지도화 할 수 있는 능력을 가지고 있다. 이 연구에서는 지형, 식생, 생활환경, 토양, 지질 인자 등을 선정 분류하고, GSIS와 원격탐사 기술을 통합 적용하여 산불 발생 지점의 공간 분포를 분석하였다. 또한 1990년대 들어서 증가하고 있는 산불 발생 원인을 식생지수의 비교를 통하여 규명하고자 하였다.

• 대한공간정보학회지
• /
• 제4권2호
• /
• pp.195-203
• /
• 1996

노선계획 및 선정시 지형의 입체적 분석은 정책입안의 효율적인 판단을 내리는데 중요한 기초자료로 사용된다. 본 연구는 수치지형자료를 이용하여 지형을 모형화, 분석 및 재현함으로써 대상지역내의 진입노선 및 설계교량에 대한 선형을 효율적으로 결정하고자 하였다. 연구대상지역에 대한 등고선도, 불규칙삼각망도, 격자망도와 같은 수치지형모형을 바탕으로 사면경사도, 경사방향도, 음영기복도, 시정선도 및 유하선도를 분석하였다. 또한 절. 성토량을 산정하고 유토목선을 도시함으로써 도로공사를 위한 토공량을 예측할 수 있었으며 도로와 지형의 모의관측으로 시공후의 경관을 파악할 수 있었다. 이와 같이 입체적 지형자료의 시각적 효과는 계획가와 의사결정자가 대상지역의 지형적 특성을 고려하여 대안노선을 선정 및 검토하는데 효과적임을 제시할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
• /
• 대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
• /
• pp.82-87
• /
• 2002

RFM is the sensor model of IKONOS imagery for end-users. IKONOS imagery vendors provide RPC (Rational Polynomial Coefficients), Ration Function Model coefficients for IKONOS, for end-users with imagery. So it is possible that end-users obtain geospatial information in their IKONOS imagery without additional any effort. But there are requirements still fur rigorous 3D positions on RPC user. Provided RPC can not satisfy user and company to generate precision 3D terrain model. In IKONOS imagery, physical sensor modeling is difficult because IKONOS vendors do not provide satellite ephemeris data and abstract sensor modeling requires many GCP well distributed in the whole image as well as other satellite imagery. Therefore RPC modification is better choice. If a few GCP are available, RPC can be modified by method which is introduced in this paper. Study on evaluation modified RPC in IKONOS reports reasonable result. Pseudo GCP generated with vendor's RPC and additional GCP make it possible through sequential solution.

• 한국측량학회지
• /
• 제21권1호
• /
• pp.27-36
• /
• 2003

일반적으로 도심지역의 지형공간정보 취득은 대축척 항공사진영상을 이용하여 수치사진측량방법에 의해 수치 표고모형(DEM) 및 정사투영영상을 제작함으로써 수행되어지고 있다. 그러나 수치사진측량방법을 이용하여 도심지역의 지형공간정보를 취득할 때 가장 큰 문제점으로는 자동으로 추출되는 DEM의 정확도가 크게 저하되어 정사투영영상 및 수치지도의 정확도 역시 저하되는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 수치사진측량방법을 이용하여 도심지역의 DEM 정확도 향상방안에 대하여 연구함으로써 보다 정확한 도심지역의 지형공간정보 추출에 기여하는데 목적이 있다. 본 논문의 수행결과, 지형분류를 통하여 DEM을 각 지형별로 제작함으로써 일반적으로 사용하는 자동추출된 DEM에 비하여 DEM의 정확도를 크게 향상시켰으며 또한, 경계선추출방법을 적용함으로써 3차원 수치지도의 제작 가능성을 확인할 수 있었다.

• Spatial Information Research
• /
• 제19권5호
• /
• pp.47-52
• /
• 2011

최근 국지적 강풍 및 태풍에 의한 피해규모가 증가하고 있다. 국토의 70%이상이 산악지형인 우리나라에서는 산악지형의 특성에 따른 풍속의 변화를 적절하게 반영한 풍하중 산정이 필요하며 건축구조기준(2009)에서도 이를 명시하여 설계과정에 반영하도록 하고 있다. 그러나 실제 구조물 설계 시 지형적 특성을 고려한 풍속지형계수를 산정하기 위해서는 현지 지형측량 등 여러 가지 어려운 점을 가지고 있다. 본 논문에서는 수치지형도에서 TIN보간법을 이용한 수치표고모델(DEM)을 제작하고, ESRI(R)ArcObjectTM와 프로그래밍 언어인 비주얼 베이직(Visual Basic)을 사용하여 풍속지형계수를 자동적으로 산정할 수 있는 인터페이스를 설계 구현하였다. 이를 도심지에 위치한 산악지형에 적용함으로써 풍속지형계수 산정 인터페이스의 실용성을 점검하였다.

• 한국측량학회지
• /
• 제19권3호
• /
• pp.273-281
• /
• 2001

GSIS와 AHP법을 이용하여 삼척지역을 대상으로 산사태 발생 가능성을 분석하였다. 산사태를 유발하는 많은 인자들 중에서 경사도, 경사방향, 지질, 토양, 임상자료들은 기존의 지도자료를 이용하여 입력하여 데이터베이스를 구축하였다. 연구대상지역의 환경적ㆍ지리적 특성을 고려하여 산사태를 유발하는 인자를 결정하였으며, AHP법을 적용하여 유발인자들에 대한 입력값을 결정하였다. 산사태가 발생할 가능성이 있는 지역은 산사태 유발인자들로 만들어진 각각의 레이어를 중첩함으로써 작성되었다. 마지막으로 작성된 도면을 실제 산사태가 발생한 곳과 비교함으로써 산사태 유발인자들이 산사태 발생에 미치는 영향을 알아보았다. 그 결과 삼척지역에서는 토양과 지질적 요소가 가장 많은 영향을 미쳤다는 것을 알 수 있었다.

• Spatial Information Research
• /
• 제13권2호
• /
• pp.157-166
• /
• 2005

본 연구에서는 항공레이저측량(LiDAR; Light Detection And Ranging)을 이용한 지상지형자료(DEM, DSM DTM 등)와 단빔 음향측심기(SBES; Single Beam Echo Sounder), 측면음향주사기(SSS; Side Scan Sonar)를 이용한 하저 지형자료의 통합방안을 모색하고, LiDAR 데이터와 SSS/SBES 데이터를 통합하고 지형의 2차원 및 3차원 그래픽 표현, 수량계산 등의 기능을 갖는 소프트웨어를 개발하였다. 개발한 소프트웨어의 정확도 비교는 상용 소프트웨어인 Surfer를 이용하였다.

• 대한공간정보학회지
• /
• 제23권1호
• /
• pp.73-79
• /
• 2015

최근, BIM이 급속도로 확산되면서 여러 공사에서 BIM을 활용한 설계가 시도되고 있지만 설계 및 시공 단계에서 상이한 소프트웨어를 사용할 경우 상호 호환성의 문제가 생길 수 있다. 또한 도입 후 BIM이 위치정보와 연계된 다양한 공간정보 서비스에 활용되기보다 단순히 성과품 제출이나 시각화에 국한되어 있다. 이에 본 연구에서는 결과위주의 BIM성과제출은 무의미하며 활용성이 미비하다고 판단되어 지형공간정보체계와 BIM의 기술 접목을 해결책으로 생각하여, BIM 관련 선행연구들의 고찰을 통해 BIM의 동향 및 문제점을 파악하고자 한다. 또한 토목분야에서의 BIM 특히, 지형공간정보기술 기반의 토목-BIM구축을 위한 DB구축 방안을 제시하였다. 본 연구를 통하여 전 과정에서 발생하는 BIM의 대용량 DB가 향후 지형공간정보기술과 토목-BIM의 연계구축 시스템의 성능저하를 가져올 수 있다고 판단하였다. 이에 최적의 전생애주기 관리를 위한 DB만을 선별하였으며, 각 단계별로 필요한 공간분석기술에 대해 서술하였다.

• 한국측량학회지
• /
• 제40권2호
• /
• pp.79-89
• /
• 2022

드론을 이용하여 촬영한 영상은 소규모 지역에 대하여 고품질의 3차원 공간정보를 빠르게 구축할 수 있어 신속한 의사결정이 필요한 분야에 적용되고 있다. 드론 영상을 기반으로 공간정보를 구축하기 위해서는 인접한 드론 영상 간에 특징점 추출하고 영상 매칭을 수행하여 영상 간의 관계를 결정할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 드론을 이용하여 촬영한 주차장과 호수가 공존하는 지역, 건물이 있는 도심 지역, 자연 지형의 들판 지역의 3가지 대상지역을 선정하고 AKAZE (Accelerated-KAZE), BRISK (Binary Robust Invariant Scalable Keypoints), KAZE, ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF), SIFT (Scale Invariant Feature Transform), and SURF (Speeded Up Robust Features) 알고리즘의 성능을 분석하였다. 특징점 추출 알고리즘의 성능은 추출된 특징점의 분포, 매칭점의 분포, 소요시간, 그리고 매칭 정확도를 비교하였다. 주차장과 호수가 공존하는 지역에서는 BRISK 알고리즘의 속도가 신속하였으며, SURF 알고리즘이 특징점과 매칭점의 분포도와 매칭 정확도에서 우수한 성능을 나타내었다. 건물이 있는 도심 지역에서는 AKAZE 알고리즘의 속도가 신속하였으며 SURF 알고리즘이 특징점과 매칭점의 분포도와 매칭 정확도에서 우수한 성능을 나타내었다. 자연 지형의 들판 지역에서는 SURF 알고리즘의 특징점, 매칭점이 드론으로 촬영한 영상 전반적으로 고르게 분포되어 있으나 AKAZE 알고리즘이 가장 높은 매칭 정확도와 신속한 속도를 나타내었다.

• 대한건축학회논문집:계획계
• /
• 제36권5호
• /
• pp.53-58
• /
• 2020

The purpose of this study is to build a database of Spatial information Bigdata of cities using satellite images and spatial information, and to examine the correlations with the surface temperature. Using architectural structure and usage in building information, DEM and Slope topographical information for constructed with 300 × 300 mesh grids for Busan. The satellite image is used to prepare the Normalized Difference Built-up Index (NDBI), Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Bare Soil Index (BI), and Land Surface Temperature (LST). In addition, the building area in the grid was calculated and the building ratio was constructed to build the urban environment DB. In architectural structure, positive correlation was found in masonry and concrete structures. On the terrain, negative correlations were observed between DEM and slope. NDBI and BI were positively correlated, and NDVI was negatively correlated. The higher the Building ratio, the higher the surface temperature. It was found that the urban environment DB could be used as a basic data for urban environment analysis, and it was possible to quantitatively grasp the impact on the architecture and urban environment by adding local meteorological factors. This result is expected to be used as basic data for future urban environment planning and disaster prevention data construction.