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나미 정
4 years ago
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1 Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society Vol. 19, No. 11 pp , ISSN / eissn 시간효율관점에서드론을이용한 3 차원모형구축과평가 손승우 1, 김동우 1, 윤정호 1, 전형진 1, 강영은 2, 유재진 1* 1 한국환경정책 평가연구원, 2 ( 주 ) 싸이트플래닝건축사사무소 3D Model Construction and Evaluation Using Drone in Terms of Time Efficiency Seung-Woo Son 1, Dong-Woo Kim 1, Jeong-Ho Yoon 1, Hyung-Jin Jeon 1, Young-Eun Kang 2, Jae-Jin Yu 1* 1 Department of Land and Water Environment Research, Korea Environment Institute 2 Research Department, Site Planning Co 요약대형폐기물량을산정해야하는상황에서드론을이용하여폐기물의 3차원모형을구축하여폐기물의정량적인양을산출할수있다. 필요에따라서단시간에폐기물량을산정해야하는경우가있다. 본연구에서는다양한비행변수와지상기준점측량을통해드론기반의 3차원모형을구축하고정확도와소요되는시간의관계를분석하였으며단시간에폐기물량산정을위한적절한드론활용기법을도출하고자하였다. 드론을이용하여폐기물의영상을촬영하여자동정합하고 3차원좌표를가지는모형을생성하였다. 3차원모형의정확도는 RMSE(Root Mean Square Error) 계산을통해평가하였다. 총 49개모형의 RMSE 는최고 0.08부터최저 로나타났다. 정확도가높은상위 15개모형의소요시간과그특성을분석한결과, RMSE 가 0.08로영상의정확도가가장높은 1번모형의소요시간이 분으로나타났다. 또한소요시간이 98.27분으로가장짧은 10번 3차원모형의 RMSE 는 0.15로써정확도가가장높은모형과큰차이가없음을확인하였다. 가장효율적인드론비행변수는비행고도 150m에서높은촬영중복도 ( 종중복도 60-70%, 횡중복도 30-40%) 이며영상정합에필요한지상기준점개수는최소 10개이상인것으로나타났다. 본연구의결과는드론을활용하여신속하고효율적인폐기물량산정하는데기초자료로활용될수있다. Abstract In a situation where the amount of bulky waste needs to be quantified, a three-dimensional model of the wastes can be constructed using drones. This study constructed a drone-based 3D model with a range of flight parameters and a GCPs survey, analyzed the relationship between the accuracy and time required, and derived a suitable drone application technique to estimate the amount of waste in a short time. Images of waste were photographed using the drone and auto-matching was performed to produce a model using 3D coordinates. The accuracy of the 3D model was evaluated by RMSE calculations. An analysis of the time required and the characteristics of the top 15 models with high accuracy showed that the time required for Model 1, which had the highest accuracy with an RMSE of 0.08, was min. The RMSE of the 10th 3D model, which required the shortest time (98.27 min), was 0.15, which is not significantly different from that of the model with the highest accuracy. The most efficient flight parameters were a high overlapping ratio at a flight altitude of 150 m (60-70% overlap and 30-40% sidelap) and the minimum number of GCPs required for image matching was 10. Keywords : Flight parameters, Amount of waste, Root Mean Square Error, Ground Control Points, Accuracy of 3D Model 본연구는환경부의환경정책기반공공기술개발사업 ( 과제번호 : ) 에서지원받아한국환경정책 평가연구원에서수행하였음. * Corresponding Author : Jae-Jin Yu(Korea Environment Institute) Tel: jjyu@kei.re.kr Received August 22, 2018 Revised September 18, 2018 Accepted November 2, 2018 Published November 30,

한국산학기술학회논문지제 19 권제 11 호, 2018 1. 서론최근드론 (Drone) 기술의발달로인해환경, 농업, 건축, 토목등다양한분야에서드론이널리이용되고있다. 드론은비교적넓은지역을빠른시간과적은비용으로조사, 모니터링, 감시, 측량등을수행할수있는장점을가지고있다.

2 한국산학기술학회논문지제 19 권제 11 호, 서론최근드론 (Drone) 기술의발달로인해환경, 농업, 건축, 토목등다양한분야에서드론이널리이용되고있다. 드론은비교적넓은지역을빠른시간과적은비용으로조사, 모니터링, 감시, 측량등을수행할수있는장점을가지고있다. 특히위성영상이나항공사진에비해고해상도영상을취득할수있는데, 이를통해 DEM(Digital Elevation Model) 이나 DSM(Digital Surface Model) 을구축하고정확도를평가하는연구 [1-5] 가다수수행되고있다. 고해상도영상을기반으로하여지형의변화를관찰 [6, 7] 하거나폐기물체적을산정 [8] 하는등의연구가수행되고있으며촬영방향이나비행고도, 영상의중복도는물론지상기준점 (GCP, Ground Control Points) 측량개수등의변수를다양하게설정하여연구를진행하는변수기반의정확도평가관련연구 [9-11] 가수행되고있다. 드론은다양한목적을가지고문제를해결할때비교적짧은시간에탄력적으로운용할수있다는주요장점을가지고있다. 예컨대, 드론용소형라이다를이용하여지형을측량하거나모니터링하는경우, 드론에대기질측정센서를부착하여산업단지등을실시간으로대기모니터링할때등이다. 또한드론을이용하여대형폐기물량을산정하는연구 [8] 를보면기존기술인 GPS나지상라이다등이가진시간의한계점을개선할수있다고말하고있다. 재난이발생하면빠른시간에폐기물량을산정하여후속조치를마련해야하고환경감시의대상또한인위적인변화가생기기전에폐기물발생량이나처리량등을산정하여정확한감시와단속을해야한다. 현재까지대형재난에서폐기물발생량을예측하는기술은과거자료를통해단순히발생량을예측하거나위성영상자료를이용하여원단위로추정하지만활용성과정확성에대한문제는지속적으로제기되고있다 [8]. 대형폐기물량을산정해야하는상황에서드론을이용하여폐기물의 3차원모형을구축한다면드론의주요장점을활용하여폐기물의정량적인양을산출할수있으며이는폐기물분야와드론기술을융복합하여산업발달에도기여할수있다. 그러나 3차원모형의정확도에영향을주는비행변수 ( 비행고도와중복도 ), 지상기준점배치및측량등을어떻게설정하고실시하는지에따라 3 차원폐기물모형을구축하는시간이크게달라질수있다. 물론, 정밀하게비행변수나분석과정을설정하면정확도는높을것으로예상되나시간효율이떨어질수밖에없다. 따라서다양한비행변수와지상기준점측량을통해드론기반의 3차원모형을구축하고소요되는시간과정확도와의관계를보고자하는것이본연구의주요목적이다. 이를통해단시간에폐기물량산정을위한적절한드론활용기법을도출할수있을것으로보인다. 2. 연구재료와방법 2.1 연구재료 3차원모형을제작하는데소요되는시간과그효율을분석하기위해대상지를선정하였다. 본연구의목적이재난발생시가장빠르게 3차원모형을구축하기위함이나실제재난발생지역을대상으로하기에는어려운점이많다. 따라서주변지역과고저차가다소나타나며재난발생지와유사한형태가나타나는지역으로판단되는곳을대상지로삼았다. 여러대상지역을물색해본결과, 최종대상지를경기도여주남강한일대로선정하였다. 이곳은현재곳곳에준설토폐기물이쌓여있는곳이다 (Fig. 1). Fig. 1. Study area 498

3 시간효율관점에서드론을이용한 3 차원모형구축과평가 3차원모형구축을위해서는영상취득을위한드론과 측량기기등이필요한데, 드론은비교적바람의영향을 적게받는회전익을이용하였으며부착된카메라의초점 거리는 15mm(DJI MTF), 16메가픽셀 (4608x3456) 이다. 지상기준점을 이용하여 절대표정을 실시하기 위해 VRS/RTK-GNSS를이용하였으며 3차원모형제작은 Photoscan(Agisoft, Russia) 을이용하였다 (Table 1). Table 1. Study Materials Materials Model Detail Drone DJI Inspire 1 pro max speed: 18m/s weight: 3.4kg flight time: about 15m Camera DJI Zenmuse X5 Sensor Size: 17.3 x 13.0 mm Max-Pixels: 16.0M Diagonal FOV: 72 degree Shutter Speed: 8~1/8000 sec Satellite: GPS, GLONASS VRS-RTK Trimble R8s VRS H: 8mm+0.5ppm RMS GNSS VRS V: 15mm+0.5ppm RMS Image Photoscan processing S/W ver Photographic processing 2.2 연구방법영상취득을위한비행변수는비행고도와영상의중복도로구분하여설정하였고절대표정을위한지상기준점개수또한다양하게설정 (0, 5, 10, 15, 20, 25, 30개 ) 하였다. 비행고도는영상의 GSD(Ground Sampling Distance) 에직접적으로영향을주기때문에영상의픽셀크기를좌우한다. 본연구에서는비행고도를 50m, 80m, 120m, 150m로구분하였다. 사진을이용하여 3차원영상을제작하기위해서는촬영된사진과인접한사진사이에다소간의중복도가요구된다. 이러한중복도는결과물의정확도에영향을미치기때문에촬영전중복도를어떻게설정할지가매우중요하다. 중복도는종중복과횡중복으로구분하여두가지, (1) 종중복도 80-90%, 횡중복도 50-60% (2) 종중복도 60-70%, 횡중복도 30-40% 로설정하였다. 드론으로촬영한영상만을이용하여 3차원모형을제작할경우위치정확도를확보하기어렵다. 따라서 VRS/RTK-GNSS를이용하여지상기준점을측량한뒤절대표정을실시하여위치정확도를확보하였다. 지상기 준점개수는 0개, 5개, 10개, 15개, 20개, 25개, 30개로구분하여영상에부여하였다. 영상처리를위해사용한소프트웨어인 Photocsan은 SIFT(Scale Invariant Feature Transform), SfM(Structure from Motion) 알고리즘을이용하여영상을자동정합하고 3차원좌표를가지는모형을생성한다. 3차원모형의정확도는영상의 RMSE(Root Mean Square Error) 를계산하여위치정확도를통해평가하였다. RMSE는일반적으로위치정확도에대한기준중하나 [12, 13] 이며드론을이용하여구축한 3차원모형의위치정보와실제측량을통해측정한위치정보와의비교를통해그차이를보는것이다. 본연구에서는 xyz 수치를도출하여비교 분석하였다. 3. 연구결과및고찰 3.1 드론기반 3차원모형구축앞서설정한비행고도, 종 횡중복도의비행변수와지상기준점개수에따라 3차원모형과정사영상이구축하였다. 영상이정합되지않은 7개를제외하고총 49개의 3차원모형과정사영상이제작되었다. 영상이정합되지않아 3차원모형을구축할수없었던비행변수는 50m의비행고도와종중복도 60-70%, 횡중복도 30-40% 일때의영상이었다. 일반적으로비행고도를낮게설정할경우공간해상도가높아영상의정확도가더욱높아질수있다. 그러나본연구에서가장낮은비행고도에서의영상은정합조차되지않았다. 이는, 대상지의고저차가크기때문에가장높은고도에서드론이비행하며영상을촬영할때촬영되는면이매우작아영상끼리중복이되지않았기때문으로보인다. 이유인즉, 동일한고도에서촬영한영상중더높은중복도를설정한영상은정합이되었기때문이다. Fig. 2는드론을이용하여촬영한폐기물지역전체영상과일부분을확대하여 3차원모형과비교한그림이다. 3차원모형의정확도는 RMSE 계산을통해평가하였으며총 49개 3차원모형의 RMSE를도출하였다. RMSE는실제위치값과드론을통해구축한 3차원모형의위치값의차이를통계적으로계산한값으로볼수있다. RMSE가낮을수록실제와모형간의차이가작으며이는곧, 정확도가높다고볼수있다. 499

4 한국산학기술학회논문지제 19 권제 11 호, 2018 Fig. 2. (a) is Ortho image using drone. (b) are Ortho image and 3D model zoomed in version. Table 2. Accuracy and Paramater of 3D Model Constructed with Drone Number of 3D model 3D model accuracy of XYZ (RMSE [m]) Flight altitude(m) and Overlap* Number of GCP 1 High , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , 0 49 Low , 0 * : Forward lap 80-90%, Side lap 50-60% : Forward lap 60-70%, Side lap 30-40% Table 2는총 49개의 3차원모형중에서정확도가높은상위 15개, 정확도가낮은하위 15개를선별하여나타낸표이며 Fig. 3은정확도가높은상위 4개, 정확도가낮은하위 4개의 3차원모형이다. 정확도는비행고도 80m, 종중복도 80-90%, 횡중복도 50-60%, 지상기준점 30개를적용한 3차원모형이 RMSE값 0.08m로나타남에따라가장높은정확도를보였다. 반대로비행고도 80m, 종중복도 80-90%, 횡중복도 50-60%, 지상기준점 0개를적용한 3차원모형이 RMSE값 m로, 가장낮은정확도를보였다. 항공레이저측량작업규정 에의하면 RMSE 한계를 0.25 m로규정 [7, 8] 하고있는데, 본연구에서도출한 3차원모형에서상위 15개의모형은이를모두충족하고있지만하위 15개모형은충족하지못하는것으로나타났다 (Table 2). 하지만위에서언급한규정은항공기가수백미터이상의고도에서측량한기준 [8] 으로써드론으로도출한결과에적용하기에는다소무리가있다. 현재드론을이용한공공측량제도를도입중에있으며추후드론을이용하여측량시 RMSE 한계는항공기기준보다낮아질것으로보인다. 정확도가높은상위 15개의 3차원모형을살펴보면, 비행고도변수는 50m, 80m, 120m, 150m값이모두포함되어특정고도에서높은정확도를보이지는않았다. 지상기준점개수는 0개와 5개를제외한모든개수가포함되었으며특히, 20개이상에서높은정확도를보이는것으로나타났다. 중복도의경우, 10번 3차원모형 (Table 2) 을제외하고모두중복도 80-90%, 횡중복도 50-60% 에서높은정확도를보였다. 500

5 시간효율 관점에서 드론을 이용한 3차원 모형 구축과 평가 Fig. 3. Digital Surface Model using Drone (1 4: High Accuracy / 46 49: Low Accuracy) 501

6 한국산학기술학회논문지제 19 권제 11 호, 2018 이러한결과를비추어보면중복도의경우, 높은중복도 ( 중복도 80-90%, 횡중복도 50-60%) 에서모형의정확도가높게나타나며지상기준점은최소 10개이상을영상에반영해야함을알수있다. 정확도가높은상위 15개의 3차원모형은 RMSE값차이가크지않음에따라소요시간분석을통해효율적인 3차원모형구축에필요한변수를분석할필요가있다 차원모형구축소요시간분석 Table 2에서보여준정확도가높은상위 15개 3차원모형의구축소요시간을분석하였다 (Table 3). 드론이이륙하여착륙할때까지영상을촬영하는시간, 지상기준점을측량하는시간, 소프트웨어를통해촬영한영상을분석하여 3차원모형으로구축하는시간으로구분하였다. 지상기준점측량시간은기준점간이동시간을포함해한점당약 2분정도가소요됨에따라한개당측량시간을 2분으로계산하였다. Table 3에서볼때, RMSE가 0.08m로써정확도가가장높은 1번 3차원모형은드론비행에 20분, 지상기준점측량에 60분, 영상분석에 분이소요되어총 분의시간이소요됐다. 정확도가높은상위 15개의모형중에서소요시간이가장많은 15번 3차원모형은 분으로써가장높은정확도를보이는 1번 3 차원모형과큰차이를보이지않았다. 반대로소요시간이가장짧은 10번 3차원모형은드 론비행에 3분, 지상기준점측량에 60분, 영상분석에 35.27분이소요되어총 98.27분의시간이소요됐다. 모형의정확도는 RMSE가 0.15m로써정확도가가장높은 1번 3차원모형과의 RMSE가 0.07m차이이며이는매우작은차이로볼수있다. 이를통해 3차원모형을구축하는시간차이가커도정확도에서큰차이를보이지않음을확인할수있다. 따라서시간효율적관점에서본다면 3차원모형제작을위한드론촬영시설정한변수인비행고도, 중복도, 지상기준점개수각각을고려해볼필요가있다. 3차원모형제작에투입되는세가지소요시간중영상분석에필요한시간이가장많다. 이는대부분비행고도와영상중복도에직접적영향을받는다. 낮은고도에서촬영할수록, 중복도가높을수록많은수의영상이획득되때문이다. 중복도의경우, 15개의 3차원모형중에서 1개 (10 번 ) 를제외하고모두높은중복도에서정확도가높기때문에중복도는높게설정해야할것이로보인다. 지상기준점은 10개미만의 3차원모형은정확도가높지않아최소 10개를측량해야할것으로판단된다. 이를정리하면, 3차원모형을구축하기위한효율적인비행변수는 150m의비행고도와종중복도 60-70%, 횡중복도 30-40%, 지상기준점 10개이상으로설정해야한다. 정확도가높은상위 15개의 3차원모형중위의조건을만족하는모형은 6번, 7번, 9번 (Table 3) 으로써약 100분 150분만에 3차원모형을구축한것으로확인할수있다. Table 3. Time spent building 3D model (top 15 with high accuracy) Number of 3D model 3D model accuracy of XYZ (RMSE [m]) Entire of work time(minute) Flight altitude(m) and Overlap*, / Flight time(minute) Number of GCP, Survey time(minute) Image processing time (minute) , , , , , , , , , , , , , , , * : Forward lap 80-90%, Side lap 50-60% Forward lap 60-70%, Side lap 30-40% 502

7 시간효율관점에서드론을이용한 3 차원모형구축과평가 4. 결론본연구는재난이나대규모공사현장에서발생하는폐기물의발생량을신속하고정확하게계산하는데가장효율적인드론활용기법을도출하고자하였다. 따라서비행변수와측량기준점을다양하게설정하여폐기물의 3차원모형을구축하고모형구축에소요된시간과 xyz RMSE 정확도를계산하여그관계를분석하였다. 드론의비행변수로는비행고도와영상의중복도를설정하였다. 비행고도는 50m, 80m, 120m, 150m로구분하였고중복도는높은중복도 ( 종중복도 80-90%, 횡중복도 50-60%) 와낮은중복도 ( 종중복도 60-70%, 횡중복도 30-40%) 로구분하였다. 영상처리과정에서사용되는지상기준점은 0, 5, 10, 15, 20 25, 30개로달리적용하였다. 낮은중복도와고도로인해영상이정합되지않은 7 개를제외하고총 49개의 3차원모형과정사영상이제작되었다. 49개모형의 RMSE는최고 0.08부터최저 로나타났다. 이가운데정확도가높은상위 15개의모형의소요시간과그특성을분석하였다. 정확도상위 15개모형가운데 4개의모형이 150m고도에서촬영한영상을활용한것으로확인되었다. 촬영중복도는 15개모형가운데 10번모형을제외하고모두높은중복도에서촬영한영상을사용한것으로나타나중복도는높게설정해야하는것으로나타났다. 지상기준점의개수가 10개미만인모형은상위 15개모형에포함되지않아모형구축시지상기준점은최소 10개이상활용해야하는것으로나타났다. RMSE가 0.08로가장낮게나타난 1번모형의소요시간이 분으로나타났다. 그러나소요시간이 분으로가장긴 15번 3 차원모형의 RMSE 가 0.17로나타나두모형간의정확도는 0.09로크게차이나지않았다. 또한소요시간이 98.27분으로가장짧은 10번 3차원모형의 RMSE도 0.15로써정확도가가장높은모형과큰차이가없음을확인하였다. 즉, 소요시간과 RMSE는비례하지않는것으로나타났다. 본연구에서촬영한폐기물량산정에가장효율적인드론비행변수는비행고도 150m에서높은촬영중복도 ( 종중복도 60-70%, 횡중복도 30-40%) 이며영상정합에필요한지상기준점개수는최소 10개이상인것으로나나타났다. 위의조건에해당되는모형은 6번, 7번, 9번모형으로 xyz RMSE는약 로나타났으며 3차 원모형구축소요시간은약 분인것으로확인되었다. 향후에는실측한폐기물량과드론기반의 3차원모형기반의폐기물량과의비교연구를통해더욱정교한검증이필요할것으로보인다. 또한대형폐기물을원활하게관리하고처리하기위해서는향후에폐기물성상을파악하여중량을산정하는연구또한필요할것으로보인다. 이는, 드론과센서에대한향후연구로수행할필요가있다. 본연구의결과는드론을활용하여신속하고효율적인폐기물량산정하는데기초자료로활용될것으로판단되며폐기물처리, 관리등의분야에서드론기술의적용을통해산업적발전에기여할수있을것으로보인다. References [1] Rock, G., Ries, J. B. & Udelhoven, T, Sensitivity analysis of UAV-photogrammetry for creating digital elevation models (DEM). In Proceedings of Conference on Unmanned Aerial Vehicle in Geomatics. [2] Uysal, M., Toprak, A. S., & Polat, N, DEM generation with UAV Photogrammetry and accuracy analysis in Sahitler hill, Measurement 73, pp , [3] S. A. Rhee, T. J. Kim,J. I. Kim, M. C. Kim & H. J. Chang, DSM Generation and Accuracy Analysis from UAV Images on River-side Facilities, Korean Journal of Remote Sensing 31(2), pp , [4] G. S. Lee, Y. W. Choi & J. J. Lee, Building of 3D Terrain Modeling and Evaluation of Location Accuracy using UAV in Beach Area, Korean Association of Cadastre Information 18(2), pp , [5] Coveney, S., & Roberts, K, Lightweight UAV digital elevation models and orthoimagery for environmental applications: data accuracy evaluation and potential for river flood risk modelling, International journal of remote sensing 38(8-10), pp , [6] Pérez Alberti, A., & Trenhaile, A. S, An initial evaluation of drone based monitoring of boulder beaches in Galicia, north western Spain, Earth Surface Processes and Landforms 40(1), pp , [7] J. J. Yu, H. S. Park, Y. J. Yang & D. H. Jang, Assessing the Applicability of UAS for Detecting Geomorphological Changes in Coastal Areas: A Case Study in the Baramarae Beach in Anmyeon-do, Journal of the Korean geomorphological association 23(4), pp , [8] S. W. Son, J. J. Yu, H. J. Jeon, S. H. Lim, Y. E. Kang, & J. H. Yoon, Investigation of Measurement Feasibility of Large-size Wastes Based on Unmanned Aerial System, Korean Journal of Remote Sensing 33(5), pp ,

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8 한국산학기술학회논문지제 19 권제 11 호, 2018 [9] Udin, W. S., & Ahmad, A, Assessment of photogrammetric mapping accuracy based on variation flying altitude using unmanned aerial vehicle, In IOP Conference Series: Earth and Environmental Science 18(1), pp , [10] Mesas-Carrascosa, F. J., Notario García, M. D., Meroño de Larriva, J. E., &García-Ferrer, A, An analysis of the influence of flight parameters in the generation of unmanned aerial vehicle (UAV) orthomosaicks to survey archaeological areas, Sensors 16(11), pp. 1838, [11] Agüera-Vega, F., Carvajal-Ramírez, F., & Martínez- Carricondo, P, Assessment of photogrammetric mapping accuracy based on variation ground control points number using unmanned aerial vehicle, Measurement 98, pp , [12] Tomaštík, J., Mokroš, M., Saloň, Š., Chudý, F., &Tunák, D, Accuracy of photogrammetric UAV-based point clouds under conditions of partially-open forest canopy, Forests 8(5), pp. 151, [13] Yu Jae Jin, Park Hyun-su, Kim dong woo, Jeong Ho Yoon, & Seung Woo Son, Assessing the Applicability of Sea Cliff Monitoring Using Multi-Camera and SfM Method, Journal of the Korean geomorphological association 25(1) pp , 손승우 (Seung-Woo Son) [ 정회원 ] 2013 년 8 월 : 서울대학교생태조경학과 ( 조경학석사 ) 2014 년 3 월 ~ 현재 : 서울대학교협동과정조경학박사수료 2013 년 7 월 ~ 현재 : 한국환경정책 평가연구원연구원 윤정호 (Jeong-Ho Yoon) [ 정회원 ] 환경영향평가, 환경정보, 원격탐사 1997 년 2 월 : 고려대학교산림자원학과 ( 농학석사 ) 2003 년 2 월 : 고려대학교산림자원학과 ( 이학박사 ) 1996 년 7 월 ~ 현재 : 한국환경정책 평가연구원선임연구위원 전형진 (Hyung-Jin Jeon) [ 정회원 ] 환경영향평가, 환경보건, 환경정보 2005 년 8 월 : 한양대학교공학대학원 ( 대기공학석사 ) 2011 년 2 월 : 한양대학교일반대학원보건학과 ( 보건학박사 ) 2011 년 1 월 ~ 현재 : 한국환경정책 평가연구원초빙연구원 환경정보, 환경계획, 공간분석, 드론기반영상분석 김동우 (Dong-Woo Kim) [ 정회원 ] 2018 년 2 월 : 공주대학교지리학과 ( 지리학석사 ) 2018 년 3 월 ~ 현재 : 한국환경정책 평가연구원연구원 강영은 (Young-Eun Kang) [ 정회원 ] 환경계획, 공간통계, 기후변화적응, 경관 2009 년 2 월 : 서울대학교생태조경학과 ( 조경학석사 ) 2012 년 2 월 : 서울대학교협동과정조경학 ( 공학박사 ) 2018 년 7 월 ~ 현재 : 싸이트플래닝건축사사무소기업부설연구소소장 GIS, 원격탐사, 드론기반영상분석 504

9 시간효율관점에서드론을이용한 3 차원모형구축과평가 유재진 (Jae-Jin Yu) [ 정회원 ] 2015 년 2 월 : 공주대학교지리학과 ( 지리학석사 ) 2016 년 3 월 ~ 현재 : 공주대학교지리학박사수료 2016 년 12 월 ~ 현재 : 한국환경정책 평가연구원연구원 지형, 원격탐사, GIS, 드론기반영상분석 505

08원재호( )

08원재호( ) 30 2 20124 pp. 173~180 Non-Metric Digital Camera Lens Calibration Using Ground Control Points 1) 2) 3) Abstract The most recent, 80 mega pixels digital camera appeared through the development of digital