재해대응 효율성 확보를 위한 합동워크숍

이돈선 한국방재학회 2017 한국방재학회지 Vol.17 No.1

CNN을 이용한 영상기반 토지이용현황조사에 관한 연구

이돈선,임거배,홍성언 한국지적학회 2022 한국지적학회지 Vol.38 No.1

This study aims to analyze the surveys related to the current land use status for an efficient land use status survey, review the redundancy of survey items, and suggest a method for automating survey items through empirical analysis. In order to achieve the purpose of this study, it was carried out by limiting the redundancy of the survey items and the aspect of automation of the survey. Surveys related to the current state of land use show an inefficient form of wasting administrative power as they individually perform overlapping survey items. In addition, since the method of survey is carried out in different ways, such as a method of visiting the site directly and a method based on images obtained by satellite, air, or drone, there is an anxiety factor that may result in different results depending on the type of survey, In particular, in the case of an on-site survey method, it is challenging to conduct an accurate survey in an area where access is difficult. Therefore, as with the experimental results, it is necessary to reclassify the duplicated survey items to establish an environment that can be integrated, linked, and shared into a single survey item system. In addition, the image-based survey should be activated for an efficient survey. For example, suppose an image-based land use status survey is conducted, Then, a method for automatically surveying items showing a similar pattern using CNN(convolutional neural network) method may be considered. 본 연구의 목적은 효율적인 토지이용현황조사를 위해 현재 수행 중인 토지이용현황과 관련된 조사들을 분석하여 조사항목의 중복성을 검토하고 실증분석을 통해 조사항목의 자동화 방안을 제시하는 것이다. 이러한 연구의 목적을 달성하기 위하여 조사항목의 중복성과 조사의 자동화 측면으로 한정하여 수행하였다. 현행 토지이용현황과 관련된 조사들은 서로 중복된 조사항목을 개별적으로 수행하고 있어 행정력이 낭비되는 비효율적인 형태를 보이고 있다. 또한, 조사하는 방법도 직접 현장에 방문하는 방식과 위성이나 항공, 드론으로 얻어진 영상을 기반으로 하는 방식 등 각기 다른 방식으로 수행되고 있어 조사유형에 따라 상이한 결과가 나타날 수 있는 불안요소를 지니고 있으며, 특히 현장조사 방식의 경우 접근이 어려운 지역에 대한 정확한 조사가 진행되기 어렵다. 따라서 본 연구의 실험결과와 마찬가지로 중복조사 항목을 재분류하여, 하나의 조사항목 체계로 통합하고 연계 및 공유할 수 있는 환경을 구축해야 한다. 또한, 효율적인 조사 수행을 위해 영상기반의 조사가 활성화되어야 한다. 영상기반 토지이용현황조사가 이루어진다면 유사한 패턴을 보이는 조사항목에 대해 CNN(Convolutional Neural Network) 기법을 활용하여 자동으로 조사할 수 있는 방안도 함께 고려할 수 있을 것이다.

3차원 지적 구축을 위한 지상레이저 측량의 정확도 분석

이돈선(Lee, Don Sun),홍성언(Hong, Sung Eon) 한국지적학회 2012 한국지적학회지 Vol.28 No.1

본 연구에서는 지상레이저 실험 측량을 통해 3차원 건물 점군 데이터를 취득한 후 다양한 정합 방법들을 적용하여 방법간 정확도를 분석하여 보고자 하였다. 그리고 정확한 정합 방법을 선정한 후 무타깃TS 측량으로 정확도를 분석하여 봄으로써 3차원 지적구축에 적용가능성을 제시하고자 하였다. 연구 성과는 다음과 같다. 정합방식에 따른 유형별 오차를 비교한 결과 트레버스 방식의 평균오차는 0.005m, 타겟방식의 평균오차는 0.011m, 형상의 특징점 정합에 의한 방식은 0.007m로 나타나 트레버스 방식이 근소한 차이지만 정합 정확도가 높은 것으로 나타났다. 정합 방법 중 정확도가 높게 나타난 트레버스 방식에 대해 무타깃 TS로 정확도를 분석하여 보았다. 분석은 평면위치값과 높이값을 함께 분석하여 보고자 건물의 상단부 모서리점을 중심으로 총 12점의 검사점을 선정하였다. 지적현황측량으로 얻어진 검사점 총 12점에 대한 값을 건물 점군 자료에서 추출한 X, Y, Z 좌표값과 비교 분석한 결과, X좌표의 RMSE는 ±0.0328m, Y좌표의 RMSE는 ±0.0363m로 나타났고, 표고값의 RMSE는 ±0.0489m로 나타나 트레버스 방식에 의한 정합 방법에 의한 건물데이터 취득은 지적현황측량 성과와 비교하여도 많은 차이가 없는 것으로 분석되었다. In this study, 3D buildings with ground laser measurement point cloud data by applying various methods to acquire and to evaluate the accuracy of analysis. After selecting the most accurate way to match, and Total Station measurement methods to verify its performance in 3D building was to present the possibility of applying. Research results are as follows. Matching method based on error type and a comparison of the average error of Traverse way 0.005m, the average error of the target method 0.011m, 0.007m identify point matching approach appears to be due to Traverse matching method showed the hight accuracy. Match the hight accuracy of the methods presented by Traverse matching method selected and TS measurements, it looked way to verify the accuracy. Verification of the value of a flat position and the height of the building want to verify with the analysis centered on the top of the corner points of the point total of 12 check points were selected. Obtained by surveying a total of 12 points for the checkpoint point cloud data extracted from the building value, X, Y, Z coordinate values and comparative analysis, X coordinates of the RMSE of ±0.0328m, Y coordinates of the RMSE appeared in the ±0.0363m altitude, the ±0.0489m RMSE values appear as a way matched by Traverse manner when compared with the survey results are analyzed that there are significant differences.

UWB 송수신기를 이용한 응급구조요원 위치 추적 연구

임준혁,이돈선,홍성언 한국지적학회 2019 한국지적학회지 Vol.35 No.3

In the event of a fire, the deaths of emergency responder are frequent. Accurate positioning of the emergency responder is necessary to prevent such accidents. Large buildings with a high risk of the emergency responder generally have a structure in which rooms are placed on one or both sides of a long straight corridor. Therefore, most emergency responder will travel through narrow corridors. These narrow corridors have large spatial constraints in receiving UWB signals. The UWB transceiver should be installed in consideration of these spatial constraints. In this paper, we propose an emergency responder tracking method using UWB transceiver. The proposed method was verified by experimenting with two scenarios. The first scenario is when all the UWB signals installed in a large space can be received. The second scenario is where only a line of sight (LOS) signal can be received in a narrow corridor turning 90 degrees. In this paper, the Extended Kalman Filter (EKF)-based Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) technique was used for the emergency responder tracking. As a result of the experiment, we confirmed that the location of the emergency responder can be tracked using the proposed method. 화재 발생 시, 응급구조요원의 사망 사고가 빈번히 발생하고 있다. 이러한 사고 예방을 위해 구조요원의 정확한 위치추적이 필요하다. 구조요원의 위험성이 큰 대형건물들은 일반적으로 긴 일직선 복도의 한쪽 또는 양쪽에 방들이 배치된 구조를 가지고 있다. 그렇기 때문에 구조요원은 대부분 좁은 복도를 통해 이동하게 될 것이다. 이러한 좁은 복도는 UWB 신호를 수신하는데 있어서 공간적 제약이 매우 크다. UWB 송수신기는 이러한 공간적 제약을 고려하여 설치되어야 한다. 본 논문에서는 UWB 송수신기를 이용한 응급구조요원 추적 기법을 제안하였다. 제안된 방법은 2개의 시나리오에 대한 실험을 통해 검증하였다. 첫째는 넓은 공간에서 설치된 모든 UWB 신호를 수신할 수 있는 경우를 실험하였다. 둘째는 90도로 꺾이는 좁은 복도에서 LOS(Line of Sight) 신호만을 수신할 수 있는 경우를 실험하였다. 본 논문에서는 구조요원의 위치추정을 위해 EKF(Extended Kalman Filter) 기반 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) 기법을 이용하였다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 기법을 이용해 응급구조요원의 실내위치 추적이 가능함을 확인하였다.

사용자를 위한 지목 이미지 표기 서비스 방향 연구

김도형,최규명,이돈선 한국지적학회 2023 한국지적학회지 Vol.39 No.2

Cadastral land classification are written in letters, and signs are used for cadastre maps and forest maps. Currently, online general maps and continuous cadastre map services are used by many people, and they can be used by overlapping them. This helps general users who use the service to grasp intellectual and spatial information at a glance. However, since the Cadastral Land Classification of identification is indicated only by name, it is difficult for the general user to understand Cadastral Land Classification of identification if he or she does not understand it, and he or she must endure the inconvenience of searching and searching for the Cadastral Land Classification of identification. Accordingly, in this study, images of 28 Cadastral Land Classification, and images and explanations of Cadastral Land Classification were displayed online so that ordinary users could easily understand Cadastral Land Classification. 지목은 문자로 표기하며 지적도와 임야도에는 부호를 사용하고 있다. 현재 온라인상의 일반지도와 연속지적도 서비스는 많은 사람들이 사용하고 있으며, 이를 중첩하여 이용할 수도 있다. 이는 서비스를 이용하는 일반 사용자에게 지적정보와 공간정보를 한눈에 파악 할 수 있도록 도움을 준다. 하지만 지목은 명칭으로만 나타내고 있어서 일반 사용자가 지목에 대한 이해도가 없으면 지목을 이해하기가 어려운 부분이 존재하고 지목을 다시 검색하고 찾아보는 불편함을 감수해야 한다. 이에 본 연구에서는 28개의 지목에 대한 이미지를 제작하였고, 지목에 대한 이미지와 지목의 설명을 온라인상으로 나타내어 일반 이용자들이 지목에 대하여 쉽게 이해할 수 있도록 하였다.

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.

무인기 영상기반 농업관측용 시계열 DB구축 및 변동성 분석

김민관,정구하,전상호,박진우,이돈선,배성훈 항공우주시스템공학회 2019 항공우주시스템공학회 학술대회 발표집 Vol.2019 No.5

소셜네트워크 분석을 통한 정밀농업 분야 공간정보 연구동향 분석 - 국가, 연구기관, 키워드를 중심으로

남병철(B. C. Nam),강원일(W. I. Kang),이돈선(D. S. Lee),배성훈(S. H. Bae),이정민(J. M. Lee) 한국생산제조학회 2019 한국생산제조시스템학회 학술발표대회 논문집 Vol.2019 No.11

인공지능을 이용한 UAV 영상 건물 경계선 추출 가능성 연구

김도형(Kim, Do Hyoung),임시영(Lim, Si Yeong),이돈선(Lee, Don Sun),홍성언(Hong, Sung Eon) 한국지적학회 2021 한국지적학회지 Vol.37 No.1

UAV는 저비용･고효율로 측량 및 지적 등 공간정보 분야에서 이미 많은 적용과 활용이 이루어지고 있다. 인공지능 기술 역시 기술의 발전에 따른 빠른 연산속도와 수행능력으로 다양한 분야에서 활용하고 있다. R-CNN은 영상분류 분야의 대표적인 인공지능 모델이다. 본 연구에서는 인공지능을 적용하여 UAV 영상의 건물 경계선 추출 가능성을 분석･제시하고자 하였다. 이를 위해 UAV의 영상의 건물 경계선을 분류하고, 이를 Mask R-CNN에 적용하여 산출한 결과 값과 UAV의 원시 영상과 비교 하였다. 비교결과, 건물 경계선은 전반적으로 추출이 가능하나 정확도는 지역별로 편차가 있는 것으로 나타났다. 정확도가 낮은 건물의 경우는 대상 건물과 주변 영역이 명확히 인식되지 못하는 데에서 발생한 것으로 분석되었다. 향후 하드웨어의 발전과 많은 학습데이터가 축적 된다면 공간정보를 비롯한 지적 분야에서도 적용이 가능할 것으로 판단된다. UAV are already being applied and utilized in geospatial information fields such as surveying and cadastral due to their low cost and high efficiency. Artificial intelligence technology is also being used in various fields due to its fast computational speed and performance capability according to the development of technology. R-CNN is a representative artificial intelligence model in the field of image classification. In this study, we tried to analyze and present the possibility of extracting the boundary line of the UAV image by applying artificial intelligence. For this purpose, the building boundary of the UAV image was classified, and the calculated result value was applied to the Mask R-CNN and compared with the original image of the UAV. As a result of the comparison, it was found that the boundary line of the building can be extracted as a whole, but the accuracy varies by region. In the case of a building with low accuracy, it was analyzed that it occurred because the target building and the surrounding area were not clearly recognized. If hardware advances and a lot of learning data is accumulated in the future, it is considered that it can be applied to cadastral fields including spatial information.

무인비행장치(UAV)의 공간정보분야 적용을 위한 표준품셈(안) 작성에 관한 연구

윤부열(Yun, Bu Yeol),이재원(Lee, Jae One),이돈선(Lee, Don Seon) 한국지적정보학회 2016 한국지적정보학회지 Vol.18 No.1

최근 항공사진측량 분야의 쟁점 중의 하나는 무인항공기(UAV: Unmanned Aerial Vehicle)를 이용한 신속한 공간정보 구축과 그 활용의 확대이다. 하지만 많은 분야에서 무인항공기에서 취득한 공간정보자료를 요구하고 있으나 무인항공기를 이용한 공간정보자료 취득을 위한 적정 예산 수립과 합리적인 비용 결정에 많은 어려움과 난관이 발생하고 있는 현실이다. 따라서 수요자가 신뢰할 수 있는 UAV 운용을 위해서는 작업공종에 따른 품셈제정 작업이 절실히 요구되고 있는 시점이다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하고 공간정보의 원활한 확대를 위해서 무인비행장치를 이용한 공간정보 구축의 단위표준품셈(안)을 제정하고자 한다. 이를 위하여 선행 연구동향을 조사하고 테스트베드를 구축하여 수행한 실험 결과를 바탕으로 투입 인력과 장비 및 투입 시간에 따른 실제 비용을 산출하였다. 따라서 본 연구는 실제 현황과 부합하는 조건 하에서 무인비행장치를 이용한 공간정보 분야에 활용이 즉시 가능한 표준품셈(안)을 제시하고자 한다. One of the current issues in aerial photogrammetry is rapid construction of spatial information with UAVs(Unmanned Aerial Vehicles) and their expansion in applications. However, we are faced with a lot of problems and difficulties in determining budget decision and reasonable pricing decision for acquiring spatial information with UAVs, although their data are required in a variety of areas. In this situation, the preparation of estimating standards according to working process is urgently needed for the customer reliable UAV operation. Therefore, this paper is intended to establish the estimating standards of spatial information construction with UAV in order to solve these problems and keep a favorable expansion. For this purpose, a previous research trend is investigated and also actual expenses for work performed with manpower, equipment and time consumed in practical experiment based on a test bed are calculated. This means that actual time required in UAV operation is really investigated, and cost analysis based on an actual inspection in the field is performed. In conclusion, this research is aimed at making an enactment the estimating standards for an immediate using UAVs in accord with the actual conditions in the fields of geospatial information.