This paper proposes an algorithm for automatically converting and displaying rainfall radar data on a 3D GIS platform. The weather information displayed like rainfall radar data is updated frequently and large-scale. Thus, in order to efficiently display the data, an algorithm to convert and output ...
This paper proposes an algorithm for automatically converting and displaying rainfall radar data on a 3D GIS platform. The weather information displayed like rainfall radar data is updated frequently and large-scale. Thus, in order to efficiently display the data, an algorithm to convert and output the data automatically, rather than manually, is required. In addition, since rainfall data is extracted from the space, the use of the display image fused with the 3D GIS data representing the space enhances the visibility of the user. To meet these requirements, this study developed the Auto Data Converter application that analyzes the raw data of the rainfall radar and convert them into a universal format. In addition, Unity 3D, which has good development accessibility, was used for dynamic 3D implementation of the converted rainfall radar data. The software applications developed in this study could automatically convert a large volume of rainfall data into a universal format in a short time and perform 3D modeling effectively according to the data conversion on the 3D platform. Furthermore, the rainfall radar data could be merged with other GIS data for effective visualization.
This paper proposes an algorithm for automatically converting and displaying rainfall radar data on a 3D GIS platform. The weather information displayed like rainfall radar data is updated frequently and large-scale. Thus, in order to efficiently display the data, an algorithm to convert and output the data automatically, rather than manually, is required. In addition, since rainfall data is extracted from the space, the use of the display image fused with the 3D GIS data representing the space enhances the visibility of the user. To meet these requirements, this study developed the Auto Data Converter application that analyzes the raw data of the rainfall radar and convert them into a universal format. In addition, Unity 3D, which has good development accessibility, was used for dynamic 3D implementation of the converted rainfall radar data. The software applications developed in this study could automatically convert a large volume of rainfall data into a universal format in a short time and perform 3D modeling effectively according to the data conversion on the 3D platform. Furthermore, the rainfall radar data could be merged with other GIS data for effective visualization.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
따라서 본 연구에서는 상용프로그램에 대한 종속성을 배제하고 인력과 시간을 아낄 수 있도록 강우레이더 데이터를 3D GIS 데이터화 하는 과정을 자동화하는 모듈을 개발하고자 하였다. 또한 변환한 강우량 레이더 데이터를 3D에서 확인할 수 있도록 뷰어 모듈을 개발하였다.
본 논문에서는 강우레이더 데이터를 자동변환하고, 변환한 데이터를 3D 플랫폼으로 출력하는 방법을 연구하여 프로그램으로 개발하였다. 두 프로그램 사이에서는 데이터를 주고받는 스토리지가 존재한다.
본 연구를 위해 레이더 데이터와 같이 기존의 GIS 포맷과 다른 데이터를 전환하는 연구와, 이를 3D로 표출하는 연구에 대해서 살펴보았다.
본 연구에서는 강우레이더로 관측한 강우데이터를 범용적인 포맷으로 자동 변환하는 프로그램을 개발하였으며, 변환된 강우데이터를 3D GIS로서 가시화 할 수 있음을 보여주었다. 개발과정에서 개발리소스 소모를 줄이기 위해 Unity 3D, OpenCV, MFC와 같은 라이브러리를 사용하였다.
본 연구에서는 지속해서 누적되는 강우데이터의 포맷을 자동으로 읽고 변환하는 프로그램과, 이를 3D로 출력할 3D GIS 프로그램을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 시스템은 강우레이더가 제공하는 대량의 데이터파일을 자동으로 읽을 수 있으며, 이를 보편적인 *.
이러한 단점을 극복하기 위해 본 연구에서는 개발 접근성이 좋은 3D 엔진에 GIS 데이터를 구현하는 방법을 연구하였다. Unity 3D는 개발 접근성이 좋은 3D 엔진으로 알려져 있으며, 3D 구현 퍼포먼스도 또한 뛰어나다.
제안 방법
raw 등이 있다. 그리고 3D 플랫폼에서 강우데이터를 표현하기 위해 개발 접근성이 좋은 Unity 3D 플랫폼을 사용하였고, Unity 3D에서 범용적인 포맷들을 읽을 수 있도록 구현하고, 데이터를 기반으로 3D를 구현 하는 함수를 구현하였다. 두 기능을 수행하는 프로그램 사이에는 스토리지가 존재한다.
Jang 등[11]은 고해상도 기상레이더 정보를 시각화하기 위해 레이더 데이터를 래스터 데이터 및 벡터 데이터로 변환하여 GIS의 좌표계와 호환하기 위한 연구를 하였다. 데이터를 서식화하고 이를 레스터 및 벡터 영상화하는 과정을 자세히 서술하였다. 이러한 작업의 연구 및 개발시간을 단축하는 방법으로는 오픈소스 라이브러리를 적절하게 활용하는 방법이 있다.
따라서 본 연구에서는 상용프로그램에 대한 종속성을 배제하고 인력과 시간을 아낄 수 있도록 강우레이더 데이터를 3D GIS 데이터화 하는 과정을 자동화하는 모듈을 개발하고자 하였다. 또한 변환한 강우량 레이더 데이터를 3D에서 확인할 수 있도록 뷰어 모듈을 개발하였다. 그리고 개발과정에서 Unity 3D나 OpenCV와 같은 라이브러리를 적절하게 사용하여 개발리소스 소모를 줄이기도 하였다.
Chan 등[12]은 홍수정보 모니터링을 위하여 2m DSM(Digital Surface Model, 수치표면모델)데이터를 기반으로 ArcGIS의 Spatial Analyst Extension를 이용하여 물의 흐름을 분석하였다. 또한 이를 보편적으로 사용할 수 있도록 구글어스 뷰어용 KML 파일로 변환하였다. 하지만 KML 파일을 생성하는 프로세스가 ArcMAP에 종속되었다는 단점이 있다.
먼저, 강우레이더 데이터 자동변환 알고리즘을 구현하기 위한 데이터 변환 프로그램을 개발하였다. 개발의 편의성을 위해 C++ 및 MFC를 사용하였으며, 강우레이더 데이터를 *.
본 연구에서는 지속해서 누적되는 강우데이터의 포맷을 자동으로 읽고 변환하는 프로그램과, 이를 3D로 출력할 3D GIS 프로그램을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 시스템은 강우레이더가 제공하는 대량의 데이터파일을 자동으로 읽을 수 있으며, 이를 보편적인 *.raw 및 *.
두 프로그램 사이에서는 데이터를 주고받는 스토리지가 존재한다. 우선 강우레이더 데이터를 자동으로 변환하기 위해 제공하는 강우레이더의 포맷을 분석하고, 이를 기반으로 범용적으로 쓰일 수 있는 포맷으로 변경하였다.
대상 데이터
개발의 편의성을 위해 C++ 및 MFC를 사용하였으며, 강우레이더 데이터를 *.png로 변환하고 영상의 크기를 리사이징하기 위해 OpenCV 라이브러리를 사용하였다. 본 프로그램의 사양은 아래의 Table 1과 같다.
본 연구에서는 강우레이더로 관측한 강우데이터를 범용적인 포맷으로 자동 변환하는 프로그램을 개발하였으며, 변환된 강우데이터를 3D GIS로서 가시화 할 수 있음을 보여주었다. 개발과정에서 개발리소스 소모를 줄이기 위해 Unity 3D, OpenCV, MFC와 같은 라이브러리를 사용하였다. 특히 Unity 3D 엔진은 개발 접근성이 좋고 라이선스 비용 또한 저렴하며, 출력하는 3D 퍼포먼스도 좋아 3D GIS 구현에서 우수한 성능을 보여줄 수 있었다.
본 연구에서 사용된 크기는 1024 × 1024이다.
본 연구에서는 서울을 기준으로 강우레이더 데이터를 출력하였다. 다량의 강우데이터를 변환할 수 있었다.
연구에 사용된 강우데이터는 X-band 이중 편파 레이더로 관측한 5분 단위 강우사상 데이터로, KICT (Korea Institute of Civil Engineering and Building Technology, 한국 건설 기술 연구원)에서 제공하였다[3]. 데이터는 800 × 800 크기의 2차원 배열로 표현 되며, 배열을 이미지로 보았을 때, 화소당 해상도는 100m이다.
다량의 강우데이터를 변환할 수 있었다. 이는 Fig. 14와 같으며, 본 연구에 쓰인 데이터 객체는 96개이다.
이론/모형
본 연구에서는 범용적 포맷으로 변환한 강우레이더 데이터를 3D로 표현하기 위해 Unity 3D 엔진을 활용하였다. 이를 위해 Unity 3D로 개발한 프로그램에서는 강우레이더 데이터를 읽고 스스로 3D 객체를 동적으로 생성할 수 있도록 개발하여야 한다.
raw 데이터의 정보를 Unity 3D의 Plane 객체에 입력하여 높낮이를 구현할 수 있다. 이를 위해 Plane 에 Mesh Renderer를 적용하였다. 객체데이터의 높낮이를 입력하여 강우랑 분포도를 획득할 수 있다.
성능/효과
마지막으로는 기존의 데이터를 3D로서 정보화하여 출력할 수 있었다. 이는 사용자가 다양한 각도에서 정보에 접근할 수 있도록 하였고, 정보접근성을 높여주었다.
셋째로는 기존의 GIS 플랫폼에 종속되지 않고 GIS 데이터와 융합할 수 있는 프로그램을 개발할 수 있었다. 종속되지 않음으로서 개발 프로그램의 보편 적인 사용이 가능해지며, 기존 플랫폼에서 제공하는 기능 외의 원하는 방식으로 데이터를 정보화할 수 있음을 보여주었다.
셋째로는 기존의 GIS 플랫폼에 종속되지 않고 GIS 데이터와 융합할 수 있는 프로그램을 개발할 수 있었다. 종속되지 않음으로서 개발 프로그램의 보편 적인 사용이 가능해지며, 기존 플랫폼에서 제공하는 기능 외의 원하는 방식으로 데이터를 정보화할 수 있음을 보여주었다.
첫째로는 다양한 데이터를 GIS와 호환할 수 있도록 자동 변환하는 프로그램을 개발할 수 있음을 보여주었다. 이로서 자동변환으로 인력과 시간소모를 줄일 수 있었고 또한, 작업을 정규화 할 수 있었다.
개발과정에서 개발리소스 소모를 줄이기 위해 Unity 3D, OpenCV, MFC와 같은 라이브러리를 사용하였다. 특히 Unity 3D 엔진은 개발 접근성이 좋고 라이선스 비용 또한 저렴하며, 출력하는 3D 퍼포먼스도 좋아 3D GIS 구현에서 우수한 성능을 보여줄 수 있었다.
후속연구
둘째로는 앞으로도 다양한 형태의 데이터가 나오는 추세에서 데이터 간 융합으로 정보를 생산하는 것에 더욱 도움이 될 수 있음을 보여주었다.
향후 연구에서는 출력형태가 다양한 다른 레이더들의 포맷을 통합하여 변환 시스템을 구축하는 연구를 수행하고, 나아가 다양한 GIS 데이터를 3D 출력을 위해 변환하는 플랫폼을 개발하고자 한다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
강우레이더의 특징은 무엇인가?
이런 한계점을 극복하여 강우량을 측정하는 방법으로는 강우레이더(Rainfall Radar)를사용하는 것이 있다. 강우레이더는 기존의 지상우랑계에 비해 관측주기가 짧으며, 관측하기 어려운 산악 지역의 강우량도 산출할 수 있어 급격한 기후변화를더 정밀하게 관측할 수 있다[1]. 우리나라에서는 2001년 3월 임진강 유역에 강우레이더를 처음 설치한 이래 강우레이더를 지방 곳곳에 설치하고 있다.
GIS에서 강우데이터를 표현하기 위해 해야하는 것은 무엇인가?
이러한 GIS에서 강우데이터를 표현하기 위해서는 강우데이터의 포맷을 GIS에 융합할 수 있도록 변환해야 하므로 강우데이터의 포맷 변경이 필요하다. 기존의 연구에서는 이러한 작업을 수행하기 위해 기존의 GIS 프로그램을 이용하여 수작업으로 강우데이터를 처리하였다[3,4].
기존의 상용 3D GIS를 사용하기 위한 방법에는 무엇이 있는가?
3D GIS를 사용하기 위해서는 다양한 방법이 있다. 기존의 상용 GIS S/W로는 ArcMAP, ENVI, QGIS 등을 사용하는 것이다. 이 S/W들은 2D GIS 플랫폼 이었으나 기능의 추가로 3D GIS를 지원하기 시작했으며, 기능도 점점 추가 중이다.
참고문헌 (12)
C. Lee, "Construction, Operation and Utilization Status of Rainfall Radar Observation Network of Ministry of Land, Transport and Maritime Affairs," The Magazine of The Institute of Electronics Engineers of Korea, Vol. 40, No. 2, pp. 32-40, 2013.
S. Jung, K. Lee, and J. Lee, "Construction and Application of 3D Image Model for GIS Spatial Analysis," Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, Vol. 26, No. 6, pp. 561-569, 2008.
H. Choi, S. Kang, K. Kim, D. Kim, and Y. Choung, "Development of the Visualization Prototype of Radar Rainfall Data Using the Unity 3D Engine," Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies, Vol. 18, No. 4, pp. 131-144, 2015.
S. Gang, D. Kim, Y. Choung, J. Park, J. Kim, and M. Jo, "A Plan for a Prompt Disaster Response System Using a 3D Disaster Management System Based on High-Capacity Geographic and Disaster Information," Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies, Vol. 19, No. 1, pp. 180-196, 2016.
S. Wang, Z. Mao, C. Zeng, H. Gong, S. Li, and B. Chen, "A New Method of Virtual Reality Based on Unity 3D," Proceeding of International Conference on Geoinformatics, pp. 1-5, 2010.
X, Liu, T. Chen, and T. Qin, "Making a Virtual Sand Table Based on Unity 3D Technique," Proceeding of International Symposium on Distributed Computing and Applications to Business, Engineering and Science, pp. 278- 281, 2014.
Y. Zhao, C. Yan, X. Zhou, Q. Zhu, S. Wang, and W. Guo, "The Research and Development of 3D Urban Geographic Information System with Unity 3D," Proceeding of International Conference on Geoinformatics, pp. 1-4. 2013.
B. Lonneville, C. Stal, B. De Roo, A. De Wulf, and P. De Maeyer, "Determining Geometric Primitives for A 3D GIS: easy as 1D, 2D, 3D?," Proceeding of In 1st International Conference on Geographical Information Systems Theory Applications and Management, pp. 1-6, 2015.
G.E. Blelloch, G.L. Miller, and D. Talmor, "Developing a Practical Projection-Based Parallel Delaunay Algorithm," Proceedings of the Twelfth Annual Symposium on Computational Geometry, Association for Computing Machinery, pp. 186-195, 1996.
B. Jang, S. Lim, S. Lee, K. Moon, V. Chandra- Sekar, and K. Kwon, "A Visualization Method of High Definition Weather Radar Information for Various GIS Platforms," Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 16, No. 11, pp. 1239- 1249, 2013.
Y. Chan and M. Mori, "Web-Based Flood Monitoring System Using Google Earth and 3D GIS," Proceeding of International Geoscience and Remote Sensing Symposium, pp. 1902-1905, 2011.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.