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홍일영 연구실
남서울대학교 공간정보공학과 홍일영 교수
UAV LiDAR
포토그래메트리
디지털표고모델
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홍일영 연구실

남서울대학교 공간정보공학과 홍일영 교수

홍일영 연구실은 지리정보시스템 기반 공간정보 분석을 수행합니다. 특히 UAV LiDAR 및 항공 포토그래메트리, 기존 지형자료를 활용해 카르스트 지형과 싱크홀의 3차원 형태를 정밀하게 추출하고, 지형 정보의 정확도와 재현성을 평가하는 데이터 처리 절차를 확보하고 있습니다. 또한 오픈스트리트맵 데이터를 대상으로 도로망 네트워크의 공간패턴과 방향성 특성을 분석하여 도시 간 차이를 도출합니다. 공간정보 기술을 교육 현장으로 전환한 드론 커뮤니티 맵핑 개입 연구도 병행합니다.

UAV LiDAR포토그래메트리디지털표고모델카르스트 지형싱크홀 분석
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UAV LiDAR 기반 카르스트 지형 정밀화 및 싱크홀 형태 분석 연구 thumbnail
UAV LiDAR 기반 카르스트 지형 정밀화 및 싱크홀 형태 분석 연구
Precise Karst Terrain Mapping and Sinkhole Morphometry Using UAV LiDAR
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연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
주요 논문
5
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1
Article
|
인용수 2
·
2025
Analysis of Doline Microtopography in Karst Mountainous Terrain Using UAV LiDAR: A Case Study of ‘Gulneomjae’ in Mungyeong City, South Korea
Juneseok Kim, Ilyoung Hong
IF 3.5 (2025)
Sensors
). 점군 데이터를 처리하여 비지반(non-ground) 점을 제거하고, TIN 보간을 사용하여 0.25 m 해상도의 DEM을 생성하였다. 총 7개의 돌린(doline)을 탐지하고 경계를 구획하였으며, 면적, 둘레, 장축 및 단축, 고도 등 형태계측학적 특성을 분석하였다. 이러한 결과는 2013년 국가기본도에서 도출된 1:5000 규모 DEM과 비교하였다. 시각적 및 수치적 비교를 통해 UAV LiDAR를 사용한 공간 해상도 및 특징 경계 구획의 유의미한 향상이 확인되었다. 1:5000 규모의 DEM은 일반적인 돌린 탐지에는 유용하지만, UAV LiDAR는 보다 정밀한 경계 추출과 형태계측학적 분석을 가능하게 한다. 본 연구는 복잡한 카르스트 지형에서 상세한 지형도화를 위한 UAV LiDAR의 효과를 보여주며, 향후 자동화된 분류 및 시간에 따른 변화 분석을 위한 기반을 제공한다.
https://doi.org/10.3390/s25144350
Karst
Sinkhole
Terrain
Lidar
Remote sensing
Geology
Hydrology (agriculture)
Geography
Physical geography
Cartography
2
Article
|
인용수 2
·
2024
Evaluation of the Usability of UAV LiDAR for Analysis of Karst (Doline) Terrain Morphology
Juneseok Kim, Ilyoung Hong
IF 3.5 (2024)
Sensors
전통적인 지형 분석은 국가 기관이 생산한 디지털 지형도와 Airborne LiDAR로 생성된 디지털 고도모델(Digital Elevation Models, DEMs)에 의존해 왔다. 그러나 이러한 방법은 원하는 시점과 정밀도로 데이터를 획득하기 어렵고, 비용이 높다는 등의 중대한 단점을 가진다. 최근 LiDAR 기술의 발전과 소형화로 인해 LiDAR를 무인항공기(Unmanned Aerial Vehicles, UAVs)에 통합할 수 있게 되었으며, 이는 고정밀 지형 데이터를 수집할 수 있게 해준다. 이 접근법은 기존 UAV 사진측량의 장점을 결합하면서도 특정 시점과 위치에서 데이터를 취득할 수 있는 유연성을 제공하여, 보다 다양한 연구를 가능하게 한다. 이러한 발전에도 불구하고, 지형 분석에서 UAV LiDAR의 적용은 아직 충분히 탐구되지 않았다. 본 연구는 카르스트 지형 내 돌리네(doline) 특징에 초점을 맞추어, 지형 분석을 위한 UAV LiDAR의 유용성을 평가하고자 한다. 본 연구에서는 돌리네 지형을 세 가지 유형의 데이터로 분석하였다: (1) 대한민국 국가지도정보기관(National Geographic Information Institute, NGII)이 제공한 축척 1:5000 디지털 지형도, (2) UAV 사진측량을 통해 획득한 디지털 표면모델(Digital Surface Models, DSMs), (3) UAV LiDAR 측량으로 획득한 DEMs. 분석 결과, UAV LiDAR는 연구 대상지 전체에 대해 가장 정밀한 3차원 공간 정보를 제공하였고, 그에 따라 가장 상세한 분석 결과를 산출하였다. 이러한 결과는 UAV LiDAR가 향후 지형 특징을 보다 정밀하게 표현하는 데 활용될 수 있음을 시사하며, 등고선을 생성하는 데뿐만 아니라 연구 대상지의 면적과 경사와 같은 보다 상세한 지형 분석을 수행하는 데도 매우 유용할 것으로 기대된다.
https://doi.org/10.3390/s24217062
Lidar
Terrain
Remote sensing
Digital elevation model
Photogrammetry
Orthophoto
Sinkhole
Geographic information system
Computer science
Geography
3
Preprint
|
인용수 8
·
2024
Evaluation of the Usability of UAV LiDAR for Analysis of Karst(Doline) Terrain Morphology
Juneseok Kim, Ilyoung Hong
Preprints.org
전통적인 지형 분석은 국가 기관이 제작한 디지털 지형도와 Airborne LiDAR를 이용해 생성한 디지털 고도 모델(Digital Elevation Model, DEM)에 의존해 왔다. 그러나 이러한 방법은 원하는 시점과 정밀도로 데이터를 획득하기 어렵고, 비용이 많이 드는 등 상당한 단점을 지닌다. 최근 LiDAR 기술의 발전과 소형화로 인해 LiDAR를 무인항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)에 통합할 수 있게 되었으며, 이를 통해 고도로 정밀한 지형 데이터를 수집할 수 있게 되었다. 이 접근법은 기존 UAV 광측량의 장점과 특정 시점 및 위치에서 데이터를 확보할 수 있는 유연성을 결합하여, 보다 다양한 연구를 가능하게 한다. 이러한 발전에도 불구하고 지형 분석에서의 UAV LiDAR 적용은 아직 충분히 탐구되지 않았다. 본 연구의 목적은 석회암 지형(카르스트) 내의 돌린(doline) 특징에 초점을 맞추어, 지형 분석을 위한 UAV LiDAR의 유용성을 평가하는 데 있다. 본 연구에서는 세 가지 유형의 데이터를 사용하여 돌린 지형을 분석하였다: 1:5000 축척의 국가공간정보인프라(국가지형정보) 기관인 대한민국 국립지리정보원(National Geographic Information Institute, NGII)이 제공한 디지털 지형도, UAV 광측량을 통해 획득한 디지털 표면 모델(Digital Surface Models, DSM), 그리고 UAV LiDAR 조사를 통해 획득한 DEM). 분석 결과, UAV LiDAR는 전체 연구 부지에 대해 가장 정밀한 3차원 공간 정보를 제공하였으며, 그에 따라 가장 상세한 분석 결과를 산출하였다. 이러한 결과는 향후 UAV LiDAR가 지형 특징을 보다 높은 정밀도로 표현하는 데 활용될 수 있음을 시사하며, 이는 등고선 생성뿐만 아니라 연구 부지의 면적과 경사와 같은 보다 상세한 지형 분석을 수행하는 데에도 매우 유용할 것으로 기대된다.
https://doi.org/10.20944/preprints202408.1223.v1
Lidar
Terrain
Remote sensing
Digital elevation model
Photogrammetry
Orthophoto
Sinkhole
Geographic information system
Aerial survey
Geography
최신 정부 과제
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과제 전체보기
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2024년 5월-2026년 5월
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오픈스트리트맵 데이터의 정확도 평가 및 전국 도로망 네트워크 분석
오픈스트리트맵(OpenStreetMap, OSM)은 데이터의 수집, 공유 및 활용에 있어서 누구나 참여 가능한 오픈소스 무료 지도 서비스이다. 2006년 설립된 비영리단체 기구인 오픈스트리트맵 재단에서 OSM 지도 서비스를 운영하고 있다. OSM의 데이터는 전 세계 자원봉사자들의 기여를 통해 구축되었는데, OSM의 데이터 구축에는 공개된 인공위성 이미지를 ...
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2019년 6월-2021년 6월
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전이학습과 항공사진을 이용한 토지이용변화 탐지
전이학습과 항공사진을 이용한 토지이용변화 탐지
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지오소셜빅데이터의 공간패턴 및 공간관계 분석
본 과제는 사람들이 위치 기반 서비스나 SNS를 통해 남긴 지오소셜빅데이터를 분석해 지역별 특성과 관계를 이해하려는 연구임. 연구 목표는 지오소셜빅데이터에서 나타나는 공간패턴과 공간관계를 체계적으로 해석함에 있음. 핵심 연구 내용은 다양한 지역에서 발생하는 데이터 분포를 파악하고 지역 간 상관성을 추출하는 분석 기술 정립임. 기대 효과는 도시 현상 이해도 향상과 공간 기반 의사결정의 정밀성 제고임.
지오소셜빅데이터의 공간패턴 및 공간관계 분석