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음향측심 점군 데이터셋 최적 결합을 통한 3차원 수심 모델 구축 (Development of 3D Bathymetric Model Using Optimal Combination of Echo-Sounding Point-Cloud Datasets)

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최초등록일 2025.05.25 최종저작일 2024.12
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음향측심 점군 데이터셋 최적 결합을 통한 3차원 수심 모델 구축
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    서지정보

    · 발행기관 : 대한공간정보학회
    · 수록지 정보 : 대한공간정보학회지 / 32권 / 4호 / 55 ~ 65페이지
    · 저자명 : 김정현, 이재철, 강성호, 김재학, 이동하

    초록

    기후변화로 인한 집중호우 빈도의 증가, 홍수, 연안침식 등의 물 관련 재해는 연안 지역의 생태계와 인프라에 큰 피해를 초래하며, 인명과 경제적 손실을 유발한다. 이러한 기후변화에 의해 초래된 재해에 대응하기 위해서는 정밀한 수심 정보를 제공하는 3차원 수심 모델이 필수적으로 요구되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 이러한 3차원 수심 데이터 취득 및 모델 구축을 위하여 멀티센싱 데이터를 융합하여 활용성 있는 3차원 수심 모델을 구축하였다. 3차원 수심 데이터 취득 시 멀티빔과 싱글빔 등의 멀티센싱 장비를 활용하였으며 대상지의 특성에 따른 장비의 최적화 및 무인관측선(autonomous surface vehicle)을 활용하여 정밀성 있는 데이터를 확보하였다. 취득된 데이터는 가장 널리 사용되는 보간법 중 연구 목적에 가장 부합하는 triangulated irregular networks 보간법을 적용하여 3차원 수심 모델 구축 및 하상 현황 분석을 통한 위험 구역에 대한 정보를 취득 하였다. 본 연구 결과 제외지의 3차원 수심 모델을 구축하여 하천 유지관리의 기초 자료를 제공하였으며 이를 통해 하천 및 연안 해역의 장기 모니터링에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

    영어초록

    The increasing frequency of heavy rainfall, floods and coastal erosion due to climate change has caused severe damage to coastal ecosystems and infrastructure, resulting in significant human and economic losses. In response to these climate-induced disasters, the need for precise bathymetric data and 3D models has become critical. This study aimed to develop a 3D bathymetric model by integrating multi-sensing data. During data acquisition, multi-beam and single-beam sensors were employed, optimized according to the target area’s characteristics. Additionally, autonomous surface vehicles were utilized to ensure the accuracy of the data. The collected data was processed using the triangulated irregular networks interpolation method, which is one of the most widely used interpolation techniques, aligning well with the research objectives. This method was applied to construct a 3D bathymetric model, allowing for detailed analysis of riverbed conditions and the identification of hazardous zones. As a result, a 3D bathymetric model of the study area was established, providing essential baseline data for river maintenance and offering valuable insights for the long-term monitoring of both riverine and coastal environments.

    참고자료

    · 없음
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