드론항공사진측량을 활용한 지적측량 성과결정에 관한 연구

임성하,김호종,이돈선,Lim, Seong-Ha,Kim, Ho-Jong,Lee, Don-Sun 한국국토정보공사 공간정보연구원 2021 지적과 국토정보 Vol.51 No.1

본 연구는 지적측량 단계 중 가장 중요하지만, 객관적이지 못하고 주관에 의해 측량자의 오판이나 실수가 발생할 수 있는 개연성이 큰 지적측량 성과결정 단계에서 드론사진측량을 기반으로 지적측량성과 결정의 적용성을 평가하였다. 드론사진측량 결과물에서 경계점 추출의 정확도를 판단하기 위한 실험에서는 2D와 3D영상에서 추출한 22개 필지의 자표면적과 지상측량 좌표면적을 비교하여 그 차이가 2D영상은 RMSE가 1.44m², 3D영상은 0.32m²로 정량화할 수 있었다. 또한, 정사영상을 기반으로 지적측량 성과결정을 평가하기 위한 실험에서는 자료조사를 통한 기존 측량성과 결정량과 비교하여 RMSE가 N방향으로 0.346m, E방향으로 0.296m로 나타났다. 이러한 실험결과로 미루어 볼 때 도해지역에서 정사영상기반의 성과 결정시 약 0.3m 내외의 정확도로 현지 측량없이 성과결정이 이루질 수 있으며, 이는 자료조사 및 지상측량과 더불어 정사영상이 활용된다면, 지적측량성과 결정 과정을 더 객관화하여 개인오차를 줄일 수 있다고 판단된다. This study evaluates the applicability of determining cadastral surveying results using drone photogrammetry during the phase of determining cadastral surveying results, which is the most important stage of cadastral surveying, but known to be hardly objective and highly probable in causing a subjective misjudgment or mistake made by a surveyor. In the experiment to analyze the accuracy of boundary point extraction from drone photogrammetry results, by comparing the coordinate area of 22 parcels extracted from 2D and 3D images with the coordinate area measured from ground survey, the difference could be quantified as RMSE of 1.44m² for 2D and 0.32m² for 3D images. In addition, experiments to evaluate the determination of cadastral surveying result based on drone photogrammetry survey showed the RMSE measure of 0.346m towards N direction and 0.296m towards Y direction in comparison to the existing surveying results through data investigation. Based on these experiments, it is judged that cadastral surveying result based on drone photogrammetry can be determined without needing to conduct a location survey with an accuracy of approximately 0.3m in the graphical area, which also leads to possibility of reducing individual errors if drones images are used along with ground survey by objectifying the process of cadastral surveying results.

문화재 3차원 모델링을 위한 지상 LiDAR와 UAV 정확도 비교 연구

임성하(Seong-Ha Lim),조기성(Gi-Sung JO),이호진(Ho-Jin Lee) 대한공간정보학회 2017 한국공간정보학회 학술대회 Vol.2017 No.10

문화재의 현황 파악 및 복원을 위한 3차원 모델링에 있어서 지상 LiDAR와 UAV의 활용방안을 제시하고자 대상 문화재에 대해 지상 LiDAR 측량을 실시하고 UAV 영상을 취득하였다. 이를 통해 생성된 포인트 클라우드의 정확도를 비교하고 3차원 모델의 중첩분석 및 융합 모델을 생성하였다. 그 결과, 문화재의 변위 및 변형을 감지하기 위해 실시하는 3차원 모델링의 경우에는 지상 LiDAR를 이용한 정밀한 모델링이 적합함을 알 수 있었으며, UAV 모델은 지상 LiDAR 모델에 비해 급격한 굴곡이 발생하는 부분을 상세하게 표현하지 못하는 한계가 있지만 UAV 모델은 모델링을 수행하는 범위가 넓으며 실물 문화재의 모델링이 가능한 이점이 있음을 알 수 있었다. 또한 최종적으로 지상 LiDAR 모델과 UAV 모델의 이점을 살린 융합 모델을 생성함으로써 문화재의 기초자료 구축 분야에서 효율적인 활용이 가능할 것으로 판단된다.

마이데이터를 활용한 주식 추천모델 개발

김예진 ( Ye-jin Kim ),임성하 ( Seong-ha Lim ),성승연 ( Seung-yeon Seong ),김효재 ( Hyo-jae Kim ),류상욱 ( Sang-uk Ryu ) 한국정보처리학회 2022 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.29 No.2

2030 세대의 주식시장 참여율은 갈수록 늘어나는 데에 반해 증권업의 높은 진입 장벽과 부족한 정보로 손실을 보는 경우가 적지 않다. 이러한 상황에서 정보의 주체인 개인이 본인 데이터에 대한 권리를 가지고, 본인이 원하는 방식으로 데이터를 관리하는 패러다임인 ‘마이데이터’ 서비스가 최근 떠오르고 있다. 본 논문에서는 위의 문제를 해결하기 위하여 마이데이터를 토대로 특정 주식 종목과 유사한 종목들을 먼저 선별한 후 순수익이 높게 예측되는 종목을 최종 추천하는 모델을 제안한다.

드론영상을 이용한 소규모 가스 배출시설 탐지 가능성 분석

신정일,김익재,황동현,이종민,임성하,Shin, Jung-Il,Kim, Ik-Jae,Hwang, Dong-Hyun,Lee, Jong-Min,Lim, Seong-Ha 한국국토정보공사 공간정보연구원 2017 지적과 국토정보 Vol.47 No.1

최근 우리나라의 대기환경이 악화되고 있으며 대기질에 대한 국민적 관심이 증가하고 있다. 다양한 관측수단이 대기환경 모니터링에 이용되고 있으나, 배출시설에 대한 공간정보가 부재한 실정에서 관측자의 경험과 판단에 의존하고 있다. 본 연구에서는 대기오염물질 배출시설 모니터링을 위한 드론 영상의 활용 가능성을 판단하고자 하였다. 드론 정사영상에 질감 변환 기법을 적용하여 공장지붕에 분포하는 소규모 가스 배출시설을 탐지하였고, 오탐지율을 감소시키기 위하여 수치표면모델(DSM)로 계산한 경사도 자료를 이용하였다. 그 결과 약 80%의 정탐지율과 40%의 오탐지율을 보여주어 소규모 가스 배출시설 탐지에 있어 드론 영상의 활용 가능성이 높다고 할 수 있다. 향후 정탐지율의 향상 및 오탐지율의 감소와 관련된 다양한 시도와 연구가 필요하다. 또한 이러한 결과들을 바탕으로 대기오염물질 배출시설에 대한 3차원 공간정보를 포함하는 데이터베이스를 구축할 필요가 있다. Recently, the air quality of South Korea has deteriorated and public interest has been increasing. Various observation means are used for the monitoring of the atmospheric environment, but it relies on the experience and judgment of the observer in the absence of spatial information on the emission facilities. The purpose of this study was to determine the availability of using drones for monitoring air pollutant emission facilities. A texture transformation method was applied to the drone ortho image to detect the small gas emission facility and the slope data calculated by the digital surface model (DSM) was used to reduce the false alarm ratio. As a result, it shows the possibility of using drones in the detection of small gas emission facilities by showing about 80% of positive detection ratio and 40% of false alarm ratio. In the future, various researches are required to the improve positive detection ratio and the reduction of the false alarm ratio. Based on these results, it is necessary to construct a database including 3D spatial information of air pollutant emission facilities.

UAS 기반 대형 폐기물 발생량 측정 가능성 모색

손승우,유재진,전형진,임성하,강영은,윤정호,Son, Seung Woo,Yu, Jae Jin,Jeon, Hyung Jin,Lim, Seong Ha,Kang, Young Eun,Yoon, Jeong Ho 대한원격탐사학회 2017 大韓遠隔探査學會誌 Vol.33 No.5

재난 등에서 발생하는 대형 폐기물에 대한 효율적인 관리가 지속적으로 요구되고 있다. 대형 폐기물은 환경과 밀접하게 연결되어 대기질이나 수질, 생활 환경 등에 악영향을 미치고 있다. 대형 폐기물이 발생하면 임시적환장으로의 이동이나 처리 등을 위해서 발생량을 추정할 수 있어야 한다. 현재까지 위성영상이나 폐기물의 원단위를 이용하여 발생량을 추정하고 있지만 그 정확성에 대한 의문이 지속적으로 제기되는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 UAS를 기반으로 3차원 공간정보를 구축하고 폐기물 측정 및 정확도 평가를 목적으로 연구를 진행하였다. UAS를 이용하여 폐기물 지역을 측정한 결과, 3차원 공간정보의 X, Y, Z RMSE 수치는 각각 0.022 m, 0.023 m, 0.14 m로 비교적 높은 정확도를 보였다. 이를 기반으로 측정한 폐기물량은 약 $4,273,400m^3$로 도출되었다. 또한 과거부터 지형, 문화재 등 정밀한 측량에 사용된 지상 LiDAR를 이용하여 동일지역의 폐기물량을 측정하였으며 그 결과값은 약 $4,274,188m^3$로 도출되었다. UAS 기반으로 도출한 폐기물량과 크게 차이를 보이지 않았다. 이를 통해 UAS를 이용한 폐기물 발생량 측정에 대한 가능성을 확인할 수 있었으며 이는, 재해 폐기물이나 대형 폐기물 등의 환경관리에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 사료된다. Efficient management of large-size wastes generated from disasters etc. is always in demand. Large-size wastes are closely connected to the environment, producing adverse effects on the air quality, water quality, living environment and so on. When large-size wastes are generated, we must be able to estimate the generated amount in order to transfer them to a temporary trans-shipment site, or to properly treat them. Currently, we estimate the amount of generated large-size wastes by using satellite images or unit measure for wastes; however, the accuracy of such estimations have been constantly questioned. Therefore, the present study was performed to establish three-dimensional spatial information based on UAS, to measure the amount of waste, and to evaluate the accuracy of the measurement. A measurement was made at a waste site by using UAS, and the X, Y, Z RMSE values of the three-dimensional spatial information were found to be 0.022 m, 0.023 m, and 0.14 m, all of which show relatively high accuracy. The amount of waste measured using these values was computed to be approximately $4,273,400m^3$. In addition, the amount of waste at the same site was measured by using Terrestrial LiDAR, which is used for the precise measurement of geographical features, cultural properties and the like. The resulting value was $4,274,188m^3$, which is not significantly different from the amount of waste computed by using UAS. Thus, the possibility of measuring the amount of waste using UAS was confirmed, and UAS-based measurement is believed to be useful for environmental control with respect to disaster wastes, large-size wastes, and the like.

초분광센서를 활용한 이산화질소 농도 추정식에 관한 연구

전의익(Eui-Ik Jeon),박진우(Jin-Woo Park),임성하(Seong-Ha Lim),김동우(Dong-Woo Kim),유재진(Jae-Jin Yu),손승우(Seung-Woo Son),전형진(Hyung-Jin Jeon),윤정호(Jeong-Ho Yoon) 한국산학기술학회 2019 한국산학기술학회논문지 Vol.20 No.6

국내 산업단지에서 배출되는 대기오염물질의 모니터링을 위해 굴뚝원격감시시스템이 운영되고 있으나 대상 시설이 한정적이어서, 시스템이 설치되지 않은 시설은 단속 요원이 직접 모니터링 및 단속을 수행하고 있다. 그래서 효율적인 산업단지에서 배출되는 대기오염물질의 모니터링을 위해 다양한 센서를 활용한 연구들이 수행되고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 초분광센서로 측정할 수 있는 분광복사량을 활용하여 대기오염물질 중 이산화질소의 농도를 추정할 수 있는 공식을 개발하고 검증하였다. 농도 추정식 개발을 위해 다양한 농도의 이산화질소를 대상으로 태양천정각, 관측천정각, 상대방위각을 다르게 하여 분광복사량을 관측하였다. 관측된 분광복사량에서 특정 파장 간의 값의 차이를 흡수 깊이로 하였으며, 흡수 깊이와 이산화질소 농도와의 관계를 이용하여 농도 추정식을 개발하였다. 그리고 개발된 농도 추정식들의 검증을 위해 이산화질소와 아황산가스가 혼합된 가스를 대상으로 측정한 분광복사량을 이용하였다. 그 결과, 추정식의 형태에 따라 결정 계수와 RMSE가 0.71~0.88, 72~323 ppm으로 나타났으며, 지수 형태의 농도 추정식의 결정 계수가 가장 높게 나타났다. 추정식의 형태에 따라 농도의 변화에 따른 추정 농도의 정확도가 일정하지 않지만, 향후 농도 추정식의 고도화가 이루어진다면 초분광 센서를 활용하여 산업단지 배출되는 이산화질소의 모니터링에 사용 가능할 것으로 판단된다. The CleanSYS(Clean SYStem) is operated to monitor air pollutants emitted from specific industrial complexes in Korea. So the industrial complexes without the system are directly monitored by the control officers. For efficient monitoring, studies using various sensors have been conducted to monitor air pollutants emitted from industrial complex. In this study, hyperspectral sensors were used to model and verify the equations for estimating the concentration of NO2(nitrogen dioxide) in air pollutants emitted. For development of the equations, spectral radiance were observed for NO₂ at various concentrations with different SZA(Solar Zenith Angle), VZA(Viewing Zenith Angle), and RAA(Relative Azimuth Angle). From the observed spectral radiance, the calculated value of the difference between the values of the specific wavelengths was taken as an absorption depth, and the equations were developed using the relationship between the depth and the NO₂ concentration. The spectral radiance mixed gas of NO₂ and SO₂(sulfur dioxide) was used to verify the equations. As a result, the R2(coefficient of determination) and RMSE(Root Mean Square Error) were different from 0.71~0.88 and 72~323 ppm according to the form of the equation, and R<SUP>2</SUP> of the exponential form was the highest among the equations. Depending on the type of the equations, the accuracy of the estimated concentration with varying concentrations is not constant. However, if the equations are advanced in the future, hyperspectral sensors can be used to monitor the NO₂ emitted from the industrial complex.

복사전달모델과 초분광센서를 이용한 아황산가스와 이산화질소의 농도 측정 가능성 분석

신정일(Jung-il Shin),김익재(Ik-Jae Kim),최민재(Min-Jae Choi),임성하(Seong-Ha Lim) 한국산학기술학회 2018 한국산학기술학회논문지 Vol.19 No.6

현재 대기질 관측 방법은 지상관측망과 인공위성 자료를 기반으로 실시되고 있다. 그러나 현재 방법은 국소지역 및 특정 사업장에 대한 불법 대기오염 물질 배출 증거를 채집하는데 한계가 있으므로 첨단센서를 이용한 증거 채집 방법개발이 필요한 실정이다. 이 연구에서는 이산화질소와 아황산가스 농도 측정에 있어 자외선 초분광센서의 활용 가능성을 분석하였다. 사용한 스펙트럼은 두 가지 종류로 복사전달모델을 이용하여 모의한 농도별 스펙트럼과 초분광센서를 이용하여 측정한 각 가스의 한 개 농도에 대한 스펙트럼이다. 초분광센서의 활용 가능성을 파악하기 위하여 모의한 스펙트럼과 초분광센서를 이용한 관측 스펙트럼의 차이를 분석하고, 모의 스펙트럼을 이용하여 가스의 농도에 따른 스펙트럼의 변화를 분석하였다. 그 결과 초분광센서로 관측한 스펙트럼과 복사전달모델로 모의한 스펙트럼이 매우 유사한 것으로 나타났다. 또한 모의한 스펙트럼에서 특정 파장의 흡수 깊이가 가스의 농도와 매우 높은 상관관계를 갖고 있는 것으로 나타났다. 따라서 초분광센서를 이용하여 대기오염물질인 이산화질소와 아황산가스의 농도 추정 가능성이 높은 것으로 판단된다. 향후 연구에서는 초분광센서를 이용하여 다양한 농도에 대한 이산화질소와 아황산가스에 대한 스펙트럼을 관측하고, 농도 추정 가능성을 검증할 필요가 있다. Current measuring methods for air quality are based on ground measurement networks and satellite data. New methods of collecting evidence with advanced sensors are needed because current methods have limitations in collecting evidence for the illegal emission of air pollutants at narrow areas or specific sites. This study analyzed the possibility of using an ultraviolet hyperspectral sensor to measure the concentration of nitrogen dioxide and sulfur dioxide. Two types of spectra were used: simulated spectra for gases with various concentrations using a radiative transfer model and observed spectra for each gas for a concentration. To understand the possibility of using a hyperspectral sensor, the differences between the simulated spectra and the observed spectra were analyzed, and the variation of simulated spectra were then analyzed according to the concentration. The results showed good agreement between observed spectra and simulated spectra. In addition, the absorption depth at specific wavelengths in the simulated spectra had a very strong correlation with the gas concentration. The gas concentration could be estimated using the hyperspectral sensor. In the future, validation would be needed to estimate the gas concentration through observations of various concentrations of gases using a hyperspectral sensor.