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Title Page 1

Contents 4

ABSTRACT 16

Chapter 1. Introduction 20

1.1. Background and Purpose of the Study 20

1.1.1. Background of the Study 20

1.1.2. Purpose of the Study 24

1.2. Scope and Method of the Study 24

Chapter 2. Literature Review 28

2.1. Urban Development Project 28

2.1.1. Concept and Type of Urban Development Project 28

2.1.2. Procedures for Urban Development Projects 30

2.1.3. Concept of Location 37

2.1.4. Basic Investigation according to Location Selection 38

2.1.5. Act on Location Selection 41

2.2. 3D Spatial Information Construction Method 43

2.2.1. Construction of 3D Spatial Information Using a Digital Map 47

2.2.2. Construction of 3D Spatial Information Using Aerial Photo 52

2.2.3. Construction of 3D Spatial Information Using Airborne LiDAR 57

2.3. Preceding Studies 63

2.3.1. Research Review related to UAV Photo 63

2.3.2. Research Review related to the 3D Reality Model 66

2.3.3. Research Review on the Effectiveness of 3D Spatial Information 72

Chapter 3. Research Design 78

3.1. Data Construction and Analysis Method 79

3.2. Research Questions and Framework of Analysis 84

3.3. Variable Setting and Survey Method 88

3.3.1. Variable Setting 88

3.3.2. Survey and Analysis Method 93

Chapter 4. Construction and Pilot Production of a 3D Reality Model Platform based on UAV Aerial Photos 97

4.1. Construction of a 3D Reality Model Platform based on UAV Aerial Photos 97

4.1.1. Process for Generating 3D Reality Model using UAV Aerial Photographs 98

4.1.2. Design of the 3D Reality Model Platform 101

4.2. Acquisition of Basic Research Data and Pilot Production of a 3D Reality Model 109

4.2.1. Selection of Study Site 109

4.2.2. Image Acquisition by UAV 110

4.2.3. Camera Lens Calibration 117

4.2.4. GCP Acquisition by VRS-Network RTK 120

4.2.5. Generation of High Density Point Cloud Data and Ortho-image 124

4.2.6. 3D Reality Model Construction 144

4.3. Evaluation of 3D Reality Model 146

Chapter 5 Analysis of Effectiveness 161

5.1. Survey Overview 161

5.2. Characteristics of Survey Subjects 172

5.3. Questionnaire Analysis 174

5.3.1. Degree of Help of Survey Items 174

5.3.2. Importance of Effectiveness 177

5.3.3. Frequency Analysis 178

5.3.4. Paired T-test 195

5.4. Additional Opinion Analysis and Applicability 200

Chapter 6. Conclusion 221

6.1. Summary of Study 221

6.2. Research Limitations and Future Research Directions 230

REFERENCE 231

APPENDIX 258

ABSTRACT IN KOREAN 263

List of Tables 8

[Table 2-1] Major considerations for the selection of suitable locations, Korea Land and Housing Corporation (2011) 38

[Table 2-2] Criteria for Selecting the Location of Bogeumjari House 39

[Table 2-3] Accessibility and surrounding environment evaluation factors, Incheon Port Authority (2016) 40

[Table 2-4] Laws Related to Location Selection 42

[Table 2-5] Level of Detail (LoD) Standards of 3D Spatial Information 45

[Table 2-6] Standard Code Classification of Digital Map Geographical Features 48

[Table 3-1] Basic data acquisition method for 3D reality model pilot construction 80

[Table 3-2] 3D reality model production method 81

[Table 3-3] Quality evaluation method of 3D reality model (Quantitative evaluation) 82

[Table 3-4] 3D reality model quality evaluation method (Qualitative evaluation) 83

[Table 3-5] Variable settings (definition for each evaluation factor) 92

[Table 3-6] Analysis method and sample of effectiveness before and after 3D reality model platform configuration 94

[Table 4-1] Considerations for Taking UAV Aerial photo 110

[Table 4-2] Inspire-2 main specifications 112

[Table 4-3] Pix4D System Requirements 114

[Table 4-4] Regulations of Over lap in 'Guidelines for Public Survey on the Use of UAVs' 115

[Table 4-5] Main specifications of Zenmuse X5S DSLR camera 119

[Table 4-6] X5S DSLR camera lens calibration data 120

[Table 4-7] Coordinate system setting of GNSS RTK-VRS 122

[Table 4-8] GCP Survey Performance(2019.04) 122

[Table 4-9] GCP Survey Performance(2021.04) 123

[Table 4-10] Specifications by image processing software 124

[Table 4-11] Plan view and matching point coordinates for each check point for true ortho-image accuracy verification 142

[Table 4-12] True ortho-image Production Accuracy (April 2021) 143

[Table 4-13] Evaluation criteria for 3D geospatial information 149

[Table 4-14] 3D coordinate measurement performance by check point for 3D reality model accuracy analysis 152

[Table 4-15] 3D Coordinate Deviation by check point (GPS-3D Reality Model) 153

[Table 4-16] Root Mean Square Error (RMSE) Analysis Results for check points 154

[Table 4-17] 3D building data detail (LoD) and visualization information production standards 157

[Table 5-1] General characteristics of survey subjects (N=183) 173

[Table 5-2] Degree of Help by Investigation Items 174

[Table 5-3] Importance of effectiveness 177

[Table 5-4] Result of frequency analysis of obstruction status investigation 178

[Table 5-5] Slope and Elevation investigation Frequency Analysis Results 184

[Table 5-6] Results of frequency analysis of forest and ecological nature investigation 190

[Table 5-7] Paired T-test Result of Obstruction Status Investigation 197

[Table 5-8] Slope and Elevation Investigation Paired T-test Results 198

[Table 5-9] Paired T-test Results of Forest and Ecological Nature Investigation 199

List of Figures 11

[Figure 1-1] Research Flow 27

[Figure 2-1] Housing Site Development Project Promotion Procedure 32

[Figure 2-2] Designation procedure of housing site development districts 33

[Figure 2-3] Procedures for Urban Development Projects 36

[Figure 2-4] Development stage of digital map format 48

[Figure 2-5] Creation of 3D model based on digital map and production of ortho-image 49

[Figure 2-6] Example of 3D model based on digital map (LoD 1) 50

[Figure 2-7] An example of urban Geographical Features modeling based on a digital map 51

[Figure 2-8] Pictometry camera configuration 54

[Figure 2-9] Pictometry shooting method 54

[Figure 2-10] Example of building 3D modeling by pictometry photogrammetry 55

[Figure 2-11] Airbone LiDAR System Configuration 58

[Figure 2-12] LiDAR system operation principle 59

[Figure 2-13] Acquisition of point cloud data in downtown area by UAV LiDAR System 61

[Figure 3-1] Frame of Analysis 87

[Figure 3-2] Example of electronic questionnaire 96

[Figure 4-1] Working Procedure for 3D Reality Model 100

[Figure 4-2] Concept of SfM 105

[Figure 4-3] 3D reality model platform based on UAV aerial photographs 108

[Figure 4-4] The view of the study site 109

[Figure 4-5] UAV (Inspire-2) 111

[Figure 4-6] Pix4Dcapture application 113

[Figure 4-7] Example of grid-type shooting route setting 114

[Figure 4-8] Shooting route setting and pattern planning by Pix4Dcapture 114

[Figure 4-9] The aerial photograph sample 116

[Figure 4-10] Zenmuse X5S DSLR Camera 119

[Figure 4-11] Configuration of GNSS RTK-VRS 121

[Figure 4-12] GNSS RTK-VRS Survey 121

[Figure 4-13] GCP registration (rayCloud) 123

[Figure 4-14] Image processing project creation 126

[Figure 4-15] Photo reference point survey by Pix4D mapper Pro S/W 127

[Figure 4-16] SfM algorithm processing process 128

[Figure 4-17] Generation of 3D high-density point cloud data (2019.04) 129

[Figure 4-18] Generation of 3D high-density point cloud data (2021.04) 130

[Figure 4-19] 3D high-density point cloud data enlarged image of some areas 130

[Figure 4-20] Production Process of true ortho-image Using Aerial photo 132

[Figure 4-21] Comparison before and after production of true ortho-image (Example) 132

[Figure 4-22] Ortho-image production screen by Pix4D 135

[Figure 4-23] Triangulated Irregular Network(TIN) Generation (2021.04) 135

[Figure 4-24] Creation of DEM (2019.04) 136

[Figure 4-25] DSM Creation (2021.04) 136

[Figure 4-26] Example of true ortho-image processing and occlusion area image restoration 137

[Figure 4-27] Ortho-image production work screen by Pix4D (April 2021) 138

[Figure 4-28] Result of true ortho-image (2019.04) 139

[Figure 4-29] Result of true ortho-image (2021.04) 139

[Figure 4-30] Overlapping with plane figure for construction to verify the accuracy of true ortho-image 141

[Figure 4-31] Distribution of check points for true ortho-image Accuracy Verification 141

[Figure 4-32] Construction of 3D reality model (April 2019) 145

[Figure 4-33] Construction of 3D reality model (April 2021) 145

[Figure 4-34] Check point arrangement for accuracy evaluation of 3D reality model 150

[Figure 4-35] 3D Coordinate Acquisition Screen for check point 150

[Figure 4-36] 3D Deviation Distribution for check point 153

[Figure 4-37] Large-scale 3D reality model for buildings 158

[Figure 5-1] A comparison between the existing method and the 3D survey method (obstruction) 163

[Figure 5-2] A comparison between the existing method and the 3D survey method (obstruction) 164

[Figure 5-3] A comparison between the existing method and the 3D survey method (obstruction) 164

[Figure 5-4] A comparison between the existing method and the 3D survey method (obstruction) 165

[Figure 5-5] A comparison between the existing method and the 3D survey method (slope and elevation) 166

[Figure 5-6] A comparison between the existing method and the 3D survey method (slope and elevation) 167

[Figure 5-7] A comparison between the existing method and the 3D survey method (slope and elevation) 167

[Figure 5-8] A comparison between the existing method and the 3D survey method (slope and elevation) 168

[Figure 5-9] A comparison between the existing method and the 3D survey method (forest and ecological nature) 169

[Figure 5-10] A comparison between the existing method and the 3D survey method (forest and ecological nature) 169

[Figure 5-11] A comparison between the existing method and the 3D survey method (forest and ecological nature) 170

[Figure 5-12] A comparison between the existing method and the 3D survey method (forest and ecological nature) 170

[Figure 5-13] Other items 175

[Figure 5-14] Result of obstruction status investigation analysis (Presence) 179

[Figure 5-15] Result of obstruction status investigation analysis (Spatial ability) 179

[Figure 5-16] Result of obstruction status investigation analysis (Conceptual understanding) 180

[Figure 5-17] Result of obstruction status investigation analysis (Aesthetic) 181

[Figure 5-18] Result of obstruction status investigation analysis (Work efficiency) 181

[Figure 5-19] Result of obstruction status investigation analysis (Reliability) 182

[Figure 5-20] Result of slope and elevation investigation analysis (Presence) 185

[Figure 5-21] Result of slope and elevation investigation analysis (Spatial ability) 185

[Figure 5-22] Result of slope and elevation investigation analysis (Conceptual understanding) 186

[Figure 5-23] Result of slope and elevation investigation analysis (Aesthetic) 187

[Figure 5-24] Result of slope and elevation investigation analysis (Work efficiency) 187

[Figure 5-25] Result of slope and elevation investigation analysis (Reliability) 188

[Figure 5-26] Result of forest and ecological nature investigation analysis (Presence) 191

[Figure 5-27] Result of forest and ecological nature investigation analysis (Spatial ability) 191

[Figure 5-28] Result of forest and ecological nature investigation analysis (Conceptual understanding) 192

[Figure 5-29] Result of forest and ecological nature investigation analysis (Aesthetic) 193

[Figure 5-30] Result of forest and ecological nature investigation analysis (Work efficiency) 193

[Figure 5-31] Result of forest and ecological nature investigation analysis (Reliability) 194

[Figure 5-32] Additional opinions on UAV application 200

초록보기

 본 연구는 도시를 계획할 때 기존의 공간정보를 이용한 2차원에 기반을 둔 영상의 평면적인 기술의 활용에 대한 문제점들을 해결하기 위해 3차원 공간정보 기술을 활용한 실사모델 플랫폼을 구축하여 이를 도시개발사업에 적용하여 그 효용성을 검증하고자 한 것이다.

이를 위하여 도심지역의 다양한 객체를 대상으로 무인비행체로부터 획득되는 대축척의 항공사진에 기반 한 3차원 실사모델의 제작을 위한 작업 플랫폼을 설계하고 구축한 후 3차원 실사모델을 시범 제작하였으며 그 결과물에 대한 품질을 관련 기준에 근거하여 분석하였다. 그리고 플랫폼에 근거하여 제작한 3차원 실사모델을 기존의 방법에 의한 자료들과 도시적용 부문별 쌍대 간 비교를 통해 효용성을 측정하고 분석하였다.

이를 위해 도심지역의 지형 및 시설물과 도심지역의 제반 환경적 요인 등 특수성을 고려하여 양질의 3차원 실사 모델의 구축이 가능하도록 설계하였다.

본 연구는 3차원 실사모델의 효용성을 분석하는데 있는 바, 제작된 3차원 실사 모델을 도시개발사업 등에 활용하기 위해서는 우선 3차원 실사모델의 정확도 검증 및 품질 평가가 선행되어야 한다. 3차원 실사모델에 대한 평가는 3차원 국토공간정보 구축을 위한 품질평가 기준에서 위치정확도를 평가하는 정량적 평가와 연구 대상지내 대상객체에 대한 세밀도 수준과 가시화의 일관성을 평가할 수 있는 정성적 평가로 분류하여 평가를 수행하였다.

평가 결과, 관련 규정들에 부합할 수 있도록 위치정확도와 세밀도 수준 및 가시화 수준을 확보한 것으로 판단되며, 이를 통해 3차원 실사모델의 품질에 대한 신뢰도를 확보함으로써 도시개발사업 전반에서 3차원 실사모델의 활용 가능성을 입증할 수 있었다.

본 연구에서 플랫폼 구축 후 도시에 적용하였을 때 효용성을 분석하기 위해 실재감, 공간능력, 개념이해, 심미감, 업무효율성, 신뢰도 등 6가지 평가 요소를 설정하였으며, 무인비행체 3차원 실사모델의 도시 분야의 적용 가능한 기초조사 항목을 도시개발사업의 계획단계에서 시행되는 현황조사 중 지장물 현황, 경사 및 표고, 산림 및 생태자연 현황조사를 대상으로 효용성을 검증하였다. 효용성을 분석하기 위한 평가방법으로 전문가 설문조사를 실시하였고 이를 통하여 6가지 효용성 평가요소에 대한 통계분석을 실시하였다.

무인비행체 항공사진을 활용한 3차원 실사모델 플랫폼을 적용하기 전의 기존 2차원적 방법과 플랫폼을 구축하여 적용한 후 3차원적 방법에 대한 어떤 부문에서 요소적 차이가 나는지 객관적으로 분석하기 위해 단일집단 사전사후 검사설계 방법론을 적용하였다. 플랫폼 구축 전과 후에 대한 자료를 동일인을 대상으로 설문조사를 수행하였으며, 설문조사 방법은 전자 설문조사(electronic survey)방법으로, 구글에서 제공하는 구글폼 온라인 설문조사를 통하여 실시하였다.

설문조사 결과, 설문지는 총 183부를 회수하였으며, 지장물 현황조사, 경사 및 표고 현황조사, 산림 및 생태자연 현황 조사에 대한 기존의 2D 방법과 플랫폼 구축 후 3D 방법 간의 효용성을 비교를 한 결과, 전체적으로 플랫폼 구축을 통한 3D 방법론에 대한 높음 이상을 갖는 응답비율에 대해 평균 90.6%가 3D 방법론의 효용성에 대해 선호를 보이고 있다. 특히, 실재감과 공간능력 그리고 업무효율성과 신뢰도 부분에서의 3D 방법론에 대한 응답비율이 상당히 높아 2D의 평면적 조사에 대한 한계점 부분에서 3D 방법론의 공간에 대한 현실적 판단과 이에 따른 업무적 효율성 증가, 그리고 결과적으로 데이터의 신뢰성에 미치는 영향이 긍정적이라고 볼 수 있다. 이상의 결과를 토대로 현황조사에 대한 공간에 대한 이해와 업무적 효율성 측면에서 그리고 그에 따른 신뢰도 측면에서 3차원 실사모델 제작을 위한 플랫폼과 3차원 실사모델의 유효성을 검증할 수 있었다.

또한, 단일집단에 대한 사전사후검사 설계방법을 적용하여 플랫폼을 구축하기 전의 기존 방법과 구축한 후의 3차원 적용 방법 간 차이를 검증하기 위하여 대응표본T검정(Paired T-test)을 실시한 결과, 효용성 6가지 요소 모두 통계적 유의수준 0.001 이하에서 음의 t값을 보이면서 집단 간 평균의 차이가 있었다.

조사항목 모두 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났으며, 2D의 방법 보다 3D의 방법에서 더 높은 것으로 나타났다.

향후 필요한 기술요소를 묻기 위하여 귀하의 업무 분야에서 무인비행체 영상을 통해 활용할 수 있는 방안에 대한 추가의견을 설문하고 분석한 결과, 현황조사 및 그에 따른 영향분석에 관련된 의견이 다수를 차지하고 있으며, 유지관리 및 모니터링에 대한 의견 역시 많은 응답자의 의견이 있었다. 또한, 도시 및 건축물 변화와 이에 따른 기록관리, 경관분석, 그리고 인허가 심의 시 활용에 대한 의견이 있었으며, 개발지역에 건설현장 공사, 공정, 안전 관리 측면의 활용이 제시 되었다. 기타 및 소수 의견으로 관광, 여행, 교육 서비스 분야 활용할 것과 인공지능, VR을 구현한 메타버스 도입으로 응용 및 활용 등이 제시되었다. 추가적인 활용분야의 의견에 대해 종합해보면, 현황분석 부분과 도시 관리적인 측면에 대한 다수의 의견이 제시되었고 추가 의견을 통하여 향후기술 적용, 실현 가능성과 연구 과제를 살펴보았으며 앞선 효용성 평가에 대한 정량적 평가 부분에서 다루지 못한 정성적 의견도 간접적으로 수렴해 볼 수 있었다.

향후, 본 연구에서 살펴본 기술이 메타버스와 인공지능, BIM, Digital Twin과 같은 기술과 결합하게 된다면 구축된 공간정보 데이터를 통하여 원하는 때 원하는 분석과 활용이 가능할 것으로 기대한다. 한편, 법이나 규제에 의한 제약으로 인한 문제점과 아직 3차원 기술에 대한 인식 부족 등 활용성이 적은 현실을 감안하여 적극적인 대책이 필요할 것으로 판단된다.