지자체별 운영 및 관리되는 CCTV(Closed Circuit Television)는 범죄예방, 생활안전, 방재 및 시설물 감시 등 다양한 영역에서 활용되고 있으며, 최근 들어서는 어린이 및 여성을 대상으로 하는 범죄가 증가됨에 따라 활용도 및 효과가 지속적으로 증가 및 확대되고 있는 실정이다. 이러한 상황에서 안전행정부는 `15년까지 정부의 CCTV 종합대책을 기반으로 전국 230개 시군구에 통합관제센터를 설치해 생활안전(방범, 어린이 안전 등)에 필요한 4만 3,000여대의 CCTV를 통합연계하여 전문 관제요원을 배치하고 365일 24시간 감시체계를 구성한다고 한다. 본 연구에서는 CCTV 설치와 운영되는 규모는 확대되고 있지만 나날이 지능화되는 생활안전 관련 위해요소(성범죄자, 범죄자 등)에 대한 효율적인 대응과 관리를 위해서 CCTV 설치 및 운영관리적인 측면에서 위해요소의 위치정보와 상황발생정보를 3차원 지도정보와 연계하여 입체적인 CCTV기반 추적관리 및 운영체계를 수립하고자 한다. 이를 위해 국토교통부에서 중점적으로 추진하고 있는 3차원 공간데이터구축 대상이 점차 확대되고 있는 3차원 공간정보 오픈플랫폼(브이월드)과 연계하여 지능형 CCTV기반 생활안전 위해요소 추적관리시스템을 구축하고자 한다. 본 시스템은 시범지역을 서울시 서초구 일대를 선정하여, 기존 CCTV에 대한 기본 정보를 관리하고 CCTV영상을 이용한 생활안전 및 방범을 위한 관제를 구현하며, 특히 생활안전 추적관리 대상자(GPS 착용자)의 위치를 추적하여 관리대상 구역 내 진입 시 위치정보와 CCTV영상정보를 3차원 기반 지도와 연계하여 관제함으로써 효과적인 상황관제 및 추적이 가능하도록 개발하였다. 또한 CCTV 제원을 이용하여 CCTV의 방향, 가시거리 및 중복성 평가를 수행하여 효과적인 CCTV 운영관리가 가능하고 관제상황에서 좀 더 다양한 정보를 활용할 수 있는 기초를 연구하였다. 향후, 법률 개정을 통해 생활안전 위해요소(성범죄자, 범죄자 등)의 정보 공개여부에 따라 정확한 위치정보와 신상정보 공개여부에 따라 시스템 활용이 확대 및 적용 될 것으로 기대된다.

최근 우리나라의 기후 환경의 변화에 따라 국지적 집중호우로 인해 상습적인 침수 및 인명, 재산 피해가 빈번히 발생하는 위험지역이 증가하고 있는 실정이다. 집중호우로 인해 순간적으로 발생하는 침수피해를 효율적으로 대처 할 수 있는 기상정보와 현장상황을 실시간 모니터링하는 CCTV 통합연계 자동 모니터링 시스템이 필요한 상황이다. 본 연구에서는 서울특별시 서초구 및 노원구를 시범 서비스 대상지역으로 선정된 CCTV 위치제원을 수집하여 GIS DB로 구축하였다. 이를 기반으로 기상청에서 제공하고 있는 AWS(Automatic Weather Station) 정보 및 기상관측소에서 수집되는 데이터를 연계하고, 시범 지역의 현장 CCTV 영상정보를 GIS기반의 공간정보 서비스 개념을 도입하여 GIS/기상정보 기반의 통합 CCTV 모니터링 시스템을 구축하였다. 본 시스템은 웹서비스 제공을 위해 GIS 공간지리정보 개념 및 2D기반의 지도서비스를 적용하여 보다 가시적이고 효율적인 CCTV 자동 표출 시스템을 구축하였다. 기상 관측소 위치정보 데이터 실시간 강수량 정보데이터를 활용한 IDW 정보를 생성할 수 있는 알고리즘을 적용하여, 주기적으로 서버에서 IDW(Inverse Distance Weighted) TIN(Triangulated Irregular Networks)정보를 생성한 후 공간정보상에 표시할 수 있는 이미지 데이터로 지도 위에 해당정보를 표시하여 가시적으로 표출하였다. 생성된 데이터와 위험강수량 값으로 설정된 정보를 이용하여 위험지역 CCTV 영상정보를 자동으로 감지하여 모니터링 할 수 있는 서비스 기능을 개발하였다. 향후, 본 시스템을 통해 집중호우 및 태풍경로지역의 피해우심지역에 대해 자동으로 CCTV를 표출해주므로 지자체 방재관련 담당 공무원의 신속한 의사결정지원에 도움이 될 것으로 판단된다.

자연 환경의 영향에 의해서 선명한 영상정보를 수신하지 못할 경우 정밀한 알고리즘도 한계가 발생한다. 이러한 한계를 극복하기 위해서 다양한 CCTV카메라를 통해 자연환경 조건인 바람, 안개, 야간에 대해 테스트를 수행하여 수위감지에 가장 적절한 카메라를 선택하는 것이 수위 알고리즘 감지 성능을 향상 시킬 수 있다. 자연환경에 대한 성능저하 방지대책으로 하드웨어와 소프트웨어적인 방지대책을 보면, 먼저 H/W적인 영상보정방법으로는 Stabilizer 추가 장착, Defog 장비 추가 장착 및 Day&Night와 근적외선 카메라 설치 등 장비를 통한 바람, 안개, 야간 환경에 대한 보정방법이 있으며, S/W방법은 Stabilizer에 의한 바람에 대한 보정방법과 Defog에 의한 안개보정 그리고 DSS(Digital Slow Shutter)에 의한 야간 조도의 보정방법이 있다. 첫 번째, 바람에 대한 영상보정 방법으로 폭풍이나 바람이 심하게 불 때 카메라의 떨림에 의해서 영상을 분석하는데 성능이 떨어지게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 Stabilizer를 이용한 방법으로 하드웨어 영상보정기를 추가하여 영상의 흔들림을 보정해주는 방법과 흔들림 보정 알고리즘을 소프트웨어적으로 전처리에 의한 지능형 영상분석처리를 통한 전·후 영상으로 성능을 개선한다. 두 번째, 하천의 경우 안개가 발생하여 수위감지 성능에 영향을 줄 수 있다. 소프트웨어적으로는 Defog 기능을 구현하여 영상분석 전처리로 안개의 영상을 제거하고, 하드웨어적으로는 가시광선 영역보다는 파장이 길어 안개의 영향을 덜 받는 근적외선 카메라를 통해 좋은 품질의 영상을 획득 할 수 있다. 마지막으로 야간의 경우 조도가 약해지므로 수위감지 알고리즘에 영향을 미치게 된다. 이러한 문제를 개선하기 위해서는 물리적으로 조명을 비춰주는 방법이 있으나, 추가 설비가 필요하며 구축비용 및 전략 소모가 된다. 현재 대부분의 카메라에 DSS(Digitla slow shutter)라는 기능이 있어 조도가 약한 경우 Framerate를 낮추어 일정 수준의 이미지를 캡쳐가 가능하다. 수위감지 알고리즘의 경우 긴 시간동안의 물의 변화량을 관측하는 것으로 Framerate에 크게 영향을 받지 않으므로 DSS 기능을 통해 조도의 영향을 보상할 수 있다. 본 연구의 결론은 Day&Night 카메라에 근적외선 영역만을 받아들일 수 있도록 Filter를 사용하여 가시광선에서의 안개에 의한 영향을 줄이고, DSS를 이용하여 조도가 부족한 야간 환경에서 셔터의 스피드를 줄여 선명한 이미지를 가져 오도록 한다. 이와 같은 설정을 통해 선명한 이미지를 받아 수위감지 알고리즘의 성능을 향상시킬 수 있다고 판단된다.

행정안전부는 오는 2015년까지 230개 시·군·구에 ‘CCTV 통합관제센터’를 설치하여 방범·재난감시·교통단속·시설물관리용 등으로 나뉘어 운용되고 있는 CCTV 10만 여대를 시·군·구 단위로 통합 운영하고, 방범용 CCTV 2만9천 여대를 추가 설치하는 내용의 “CCTV 종합대책(2011)”을 발표했다. CCTV 종합대책을 통해 방범 및 어린이 안전용 62,523대, 주정차 및 신호위반 단속, 차선위반 단속용 5,108대, 재난·재해감시용 및 산불감시용 등 재난용 CCTV 2,907대, 학교내에 설치된 17,777대 CCTV 및 도로, 교량, 하천, 상하수도시설, 댐 등 자치단체의 국가기반시설용 12,515대 설치할 계획이 있다. 이와 같이 매년 CCTV 설치에 대한 계획이 추진 중에 있으나, 지자체별 CCTV 설치위치에 대한 가이드라인이 불명확한 실정이다. 본 연구에서는 전국 지자체 시군구 중에서 서울특별시 서초구의 CCTV가 설치된 곳을 대상으로 제원을 분석하여 입지 적정성을 검토하기 위하여 CCTV 전수조사 양식을 작성하여 4명의 조사인원으로 약 3주의 현장조사와 약 1주의 내업을 통해 총 614대 가운데 286대의 CCTV 제원 및 위치를 조사하였다. 서울특별시 서초구 관내의 반포동, 방배동, 서초동, 우면동, 잠원동에 대하여 전수조사 양식을 바탕으로 286개의 CCTV에 대한 공간정보 구축하였으며, 속성으로는 CCTV명, 설치 장소명, 설치목적, 설치연도, CCTV제조사, 모델명, 주감시 방향, 좌표, 높이 등이 포함되어 있다. 위와 같이 전수조사된 결과인 GPS 정보의 좌표 값 및 주 카메라 의 감시방향, 감시거리 및 최대감시거리는 계산식을 통해 정보를 취득하고, 또한 Wide값 및 Tele값은 서초구의 CCTV 대장을 바탕으로 수집하였다. GIS기반의 CCTV 설치 적정성 평가를 위해 ①최대감시 거리만 있는 경우 ②최대감시거리와 방위가 있는 경우 ③화각 Wide(Horizontal)만 있는 경우 ④화각 Tele(Vertical)만 있는 경우 ⑤화각 Wide(H) 및 화각 Tele(V)가 있는 경우와 같이 5가지로 GIS기반의 CCTV 설치 적정성에 대한 밀도분석을 실시하여 서초구 전수조사 지역에 대해 시각적으로 표현하였다. 현장조사를 통해 구축된 GIS DB로 도식화한 결과를 살펴보면 동별로는 CCTV가 밀집되어 있다고 판단되나, 이는 서초구 전체가 아닌 일부 지역을 도식화한 것이므로 섣부른 결과를 도출하기에는 어려움이 있다. 향후, 서초구 자체적으로 나머지 328대 및 추가 설치되는 CCTV에 대해 현장조사를 실시한다는 업무협조를 취해 놓은 상태이며, 전체 설치된 CCTV의 정보를 취득한 후 분석한다면 보다 정확한 결과를 도출할 것으로 판단된다.

최근 동일본 대지진 쓰나미 발생 이후로 국내에서도 해안재해에 대한 관심이 더욱 높아지고 있다. 우리나라는 매년 태풍이 발생하고 때때로 엄청난 인적·물적 피해가 발생하므로, 본 연구에서는 과거 태풍에 의한 피해 경험이 있는 충남 보령시를 대상으로 가상 태풍시나리오를 작성하여 최대범람범위를 산정하였다. 범람에 대한 평가는 과거 발생 태풍 중 해일고가 가장 크게 발생했던 1995년 태풍 제니스(9507)와 2003년 태풍 매미(0314)와 동일한 강도의 가상 태풍이 보령을 내습할 경우에 대하여 각각 수행하였다. 이때 적용한 조위면은 약최고고조위로 하여 보수적 평가가 될 수 있도록 하였으며, 해일 및 범람발생으로 해안전면에 설치된 구조물(방조제, 방파제, 호안 등)의 기능이 상실되어 월류 및 범람이 발생되는 상황으로 가정하여 최대범람 범위를 평가 및 분석하였다. 태풍 제니스가 약최고고조위에서 발생했다면 E.L. 470 cm, 태풍 매미의 강도가 내습한 태풍일 경우는 E.L. 530 cm에 해당 할 것으로 예상된다. 폭풍해일 및 가상 태풍시나리오에 의한 범람 면적을 표출하고 이에 대한 피해를 산출하기 위하여 범람범위와 공간보간된 토지가격, 주거인구 등의 DB를 중첩하여 수치적 피해 결과를 도출하였으며 결과를 시각적으로 지도화 하였다.

신속한 상황판단과 의사결정 지원을 위해서는 재난현장의 정보를 빠른 시간 내에 정확히 파악하는 것이 중요하다. 따라서 재난현장의 실제 관측정보와 현장을 직접 확인할 수 있는 CCTV의 영상정보가 가장 중요한 요소가 된다고 할 수 있으며, 부가적으로 CCTV의 영상정보에 지능형 영상감시 기술을 적용한다면, 해당 상황을 자동으로 알려줄 수 있어 보다 효율적인 정보를 얻을 수 있다. 본 연구에서는 핵심과제 추진 로드맵을 작성하기 위하여 국내외 CCTV관련 환경 변화에 대해 조사하여 SWOT(Strength, weakness, Opportunities, Threats) 분석을 실시하였다. 이를 통해 지능형 CCTV 추진방향으로 비전 및 목표, 전략과제, 핵심과제 추진 로드맵을 작성하여 지능형 CCTV 재난안전기술 개발 추진과제(안)을 도출하였다. 지능형 재난안전 감지기술, 재난안전 영상정보 융복합 분석기술, 재난안전기술 선진화 인프라 구축, 재난안전기술 실용화 추진으로 크게 4개의 전략과제로 구분하고, 세부적으로 16개의 세부 추진과제에 대해 필요성, 주요 내용, 과제 중복성 검토, 필요기술을 기술하였다. 이를 기반으로 지능형 CCTV 추진과제(2013년~2017년) 투자소요예산(안)과 인력(안)을 도출하였다. 재난관리를 위한 단순모니터링 CCTV의 한계점을 극복하고 방재분야에 체계적인 활용 방안을 마련하기 위해서는 재난관리용 CCTV의 통합 및 연계 구축 사업이 진행되어야 하며, 소방 및 재난분야의 독자적인 지능형 영상정보 활용 기준이 구축되어야 한다. 향후 재난관리(자연재해, 복합재난 등) 및 생활안전(어린이 안전, 여성안전, 놀이터 안전 등)분야에 있어서 지능형 CCTV를 활용한 정책적, 기술적 세부추진과제를 기반으로 유관기관과의 중복투자 방지와 궁극적으로 보다 적극적인 재난 및 안전관리 수행여건 마련이 가능해 질 것으로 기대된다.

자연재해 및 인적재난 발생에 대한 신속한 상황판단과 의사결정 지원을 위해서는 재난현장의 정보를 빠른 시간 내에 정확히 파악하는 것이 중요하다. 따라서 재난현장의 실제 관측정보와 현장을 직접 확인할 수 있는 CCTV의 영상정보가 가장 중요한 요소가 된다고 할 수 있다. 이러한 CCTV 모니터링 관제업무의 효율화 및 지능화를 위해 CCTV의 영상정보에 지능형 영상감시 기술을 적용한다면 해당 상황을 자동으로 알려줄 수 있어 보다 재난현황에 대한 신속한 대응과 효율적인 정보를 얻을 수 있다. 따라서 본 연구에서는 지능형 CCTV 기반의 자동수위감지 알고리즘 성능개선을 위해 서울특별시 서초구 양재천에 현장 적용하여 알고리즘의 정밀도를 개선하고, 안개, 바람, 야간, 악천우 등과 같은 자연환경에 대한 성능저하 방지대책을 수립 및 적용하여 지능형 CCTV기반 자동수위감지 경보체계를 마련하고자 한다. 수위감지 알고리즘의 정밀도 개선을 위해 CCTV 기종별(적외선, 근적외선, 열화상) 성능시험을 하였고, 수위감지 알고리즘의 성능저하 요인인 악조건의 자연환경에 대한 S/W와 H/W적인 영상보정에 의한 수위감지 알고리즘 성능개선에 의한 인식률 개선과 하천범람 시 신속한 상황판단 및 재난대응을 위해 경계·위험으로 설정된 수위레벨에 도달 시 재난관리 담당자에게 SMS를 통한 위험지역 경보알림, 유관기관 상황전파, 하천변의 이동통행로 통제 방안을 수립하여 지능형 CCTV기반 자동수위감지 경보시스템을 실용화하고, 재난대응체계에 따른 운영매뉴얼을 제공하여 재난대응체계의 고도화 기반과 향후 전국 확산을 위한 기술적 기반을 수립하고자 한다.

본 연구에서는 비 내리는 도심지역에 설치된 하천변의 수위계측 센서에 의한 수위 높이와 CCTV 영상에 의해 산출한 수위 높이의 정밀도를 비교분석하여 성능을 평가하였다. 개선된 알고리즘의 장점으로는 기존 알고리즘은 운영보다는 녹화된 영상에서 사용자가 최적의 임계값을 찾도록 하였기에 현장 적용에는 한계가 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 물의 영역을 구별하기위해 사용되는 임계값이 입력영상의 분석을 통해 자동으로 변경되게 하였다. 조명의 변화 및 낮과 밤의 변화 등 주위 환경의 변화에 대한 최적의 임계값을 자동으로 찾아주어 실제 운영이 가능하도록 하였다. 또한 색상 정보의 히스토그램 비교를 통해서만 물의 영역을 분리해 냈던 기존 알고리즘 달리 물의 흐름 정보를 부가적으로 사용하여 범람이나 홍수와 같은 상황에서 보다 정확한 측정이 가능하도록 하였다. 수위 감지 알고리즘을 적용하기 전에 시/공간상 필터를 사용하여 노이즈를 먼저 제거하는 방법으로 알고리즘 성능이 향상되어 안정적으로 수위를 감지하게 되었다. 전반적으로 CCTV 기종별 수위감지 성능이 85% 이상 평가결과가 도출되었으나, 일반카메라와 열상카메라는 주야간 교차시간에서는 수위검출값의 오차가 큰 것으로 나타나 조도와 온도에 의한 영향을 최소화하기 위한 알고리즘의 지속적인 개선이 필요하다. 이러한 수위검출 오차를 줄이기 위해 NIR카메라의 수위검출 정확도를 향상시켜 특정지역 또는 중요 지역의 수위검출을 위해 NIR카메라를 적용하여 수위감지 정확도를 향상시킴으로서 수위감지시스템의 성능을 향상시킬 수 있다고 판단된다.

자연재해를 비롯한 인적재난 등 방재정보에 대한 관리기관이 상이하고, 일부 보안이 요구되는 재난 정보의 특수성으로 인하여 적시적소의 자료 공유와 활용, 자료의 정확도 및 표준화 등 다양한 문제점들이 발생하고 있다. 본 연구에서는 소방방재청만의 고유주제도 개발을 위하여 기구축된 국가재난관리시스템(NDMS) 및 방재 관련 유관기관 자료에 대하여 자료 정확성 검토 및 수정작업을 수행하였으며, 이를 기초로 시범지역에 대한 방재기본도 및 방재주제도 작성을 위한 정량적 방법을 제시하였다. 아울러 구축된 방재기본도 및 방재주제도 자료들에 대한 효율적인 활용을 위하여 소방방재 지리정보시스템의 프로토타입을 개발하였다.

전 세계적으로 홍수, 지진, 지진해일 등 복합적이고 광역적인 재해·재난이 발생함에 따라 많은 인적·물적 피해가 발생하고 있으며, 이에 대한 신속한 재난대응 및 피해지역에 대한 조기분석에 대해 국내외적으로 다양한 기술개발과 재난관리 적용성에 관한 연구개발이 진행되고 있다. 그 가운데 위성영상을 활용한 분석 결과에 대한 가치와 활용도가 증가하고 있는 추세이다. 국내에서도 재해·재난분야의 위성영상 활용성을 인지하여 정부기관 고유 업무에 대한 실무적 대안 마련이 검토되고 있으며, 특히 재난발생시 위성영상 분석을 통한 의사결정지원에 대한 인식이 높아지고 있는 실정이다. 이와 관련하여 본 논문에서는 고해상상도 위성영상인 Kompsat-2 영상과 GeoEye 영상의 피해 전·후 영상을 육안 분석하여 2010년 1월 12일에 진도 7규모의 지진이 발생한 HAITI의 수도인 포르토프랭스 중심으로 건물피해 분석 및 피해밀집도를 분석하였다. 또한 이를 검증하기 위해 국외 위성영상 분석 전문기관인 UNOSAT 및 SERTIT의 영상촬영, 취득, 분석, 건물피해에 대해 비교·분석하여 결론을 도출하였다.

우리나라 전국에 설치된 CCTV는 무려 200만대(소방방재청 5200대, 경찰청 6000대, 지자체 31만대, 민간 170만대)가 넘어 보급대수로는 세계 최고수준이다. 하지만, 정작 문제는 양적성장 일변을 고집할 뿐, 실질적인 운용상의 효율성 제고를 간과하는데 있다. 다시 말해, CCTV 설치대수도 중요하겠지만, 어디에 어떤 목적으로 어떤 제원을 설치하고 특히, 과거에 기록된 정보를 효율적으로 검색하고, 명확히 판독하는지 등 용도별 목적에 맞게 적정하게 설치되었는가에 대한 관리상의 검토가 미흡하다는데 있다. 특히, 재난관리라는 목적의 경우는 국민의 인명과 재산에 결부되어있다는 점에서 더욱 민감도가 높다고 할 것이다. 지난 2009년부터 소방방재청에서는『재난관리용 CCTV를 통합·연계사업』과 병행하여 재난상황시 CCTV영상을 어떻게 활용할 것인가에 대해 심도 있는 검토를 추진해왔다. 전국 232개 시·군·구의 약 5,400여대의 재난관리용 CCTV를 연계해 공동활용 및 연계체계를 구축함으로써 현장 상황정보를 실시간 제공하고 특히, 재난유형별로 자동 위험알림기능을 제공해 재난을 사전에 예방하는 방안이 추진되고 있다. 하지만 이마져도 CCTV의 설치에 대한 정확한 지침과 근거, 최적의 입지조건과 사양에 대한 가이드라인의 미흡으로 정작 재난상황이라는 특수한 상황에 적합한 CCTV의 운영이라 하기엔 부족하다고 하겠다. 본 연구에서는 기존에 재난관리용도로 설치된 CCTV를 대상으로 GIS를 이용한 공간분석을 통해 최적의 입지조건 설계방안에 대해 검토하였다. 또한, 테스트베드를 통하여 재난관리용 CCTV가 갖추어야 할 제원(각도, 거리, 위치 등)에 대해 최소한의 조건에 대해 분석하였다. 아울러, 향후 재난관리를 목적으로 운영되는 CCTV 설치 및 운영에 필요한 진단, 분석, 평가방안에 대해 검토하였다.

소방방재청은 지역안전평가, 재해취약성 검토, 풍수해 및 인적재난에 관련한 위험도 등 재난관리 고유 업무 특성을 반영하기 위한 방재주제도 발굴과 제작이 미흡하다. 이에 국립방재연구원에서는 자연재해·인적재난·사회적 재난 등으로 분류, 통계자료 위주로 구축되어 있는 재해·재난 관련 정보를 현황도, 분석도, 위험도 등으로 GIS화하기 위한 소방방재 지리정보 종합관리시스템 개발을 추진하고 있다. 본 연구에서는 소방방재청에서 발굴하고 추진하여야 할 소방방재 지리정보시스템의 기본계획 수립 및 향후 지속가능한 재난관리 업무지원을 위해 필요로 하는 방재주제도 개발과 그 활용방안을 도출하고자 한다.

본 연구의 목적은 단기간 집중⋅광역적 피해를 유발하는 폭설에 대해 MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 위성영상을 활용하여 적설지역을 관측하는데 있다. MODIS 위성영상, 지상관측 망으로부터 획득된 온도, 상대습도 및 적설자료는 폭설을 분석하기위한 기본 자료로 사용되었다. 위성영상에서 그림자와 같은 지형효과를 저감하기위해 코사인 알고리즘을 적용하였으며, MODIS 위성영상으로부터 정량적인 적설지역을 분석하기위해 눈 정규지수(Normalized Difference Snow Index: NDSI) 알고리즘을 적용하고 Kappa 통계량을 이용해서 정확성을 검증하였다. 그 결과 각각 91.30%(2001년 1월), 87.76%(2004년 3월), 70.79%(2011년 2월)의 정확도를 보였다. 따라서 위성영상을 활용한 분석기반 프로세스는 보다 효과적이고 과학적인 의사결정지원을 위한 하나의 도구로서 활용될 수 있으며, 위성영상 정보 및 지상관측 망을 이용한 입체적 모니터링은 신속한 상황판단 고도화를 위한 기본 자료로 활용될 수 있다.