• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2006.03a
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• pp.24-27
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• 2006

항공사진이나 고해상도 위성영상으로부터 건물의 정보를 추출하기 위한 많은 연구들이 이전부터 수행되어 왔다. 많은 연구들은 스테레오 영상을 이용하여 DEM을 생성하고 이로부터 3차원 건물 정보를 추출하였다 본 연구에서는 단일 위성영상만을 이용하여 3차원 건물 정보를 추출하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 방식은 가상의 그림자를 영상에 투영시키고, 투영된 그림자와 영상 위에 나타난 실제 건물의 그림자가 일치했을 때, 건물의 높이를 결정한다 결정된 건물 높이를 이용하여 연직선을 생성시키고, 이 연직선을 따라서 건물의 지붕 외곽선을 이동시키면, 이동된 지붕 외곽선은 건물의 바닥 외곽선이 된다. 이를 통해서 건물의 높이와 위치 정보를 취득할 수 있다. 건물이 밀집한 지역에서는 지표면에 나타난 건물의 그림자가 다른 건물에 가려지는 경우가 많다 이러한 경우를 고려하여 제안된 알고리즘은 지표면 위에 나타난 그림자를 이용한 방법과 그림자를 가린 건물 정면에 나타난 그림자를 이용한 방법을 사용한다. 알고리즘의 검증을 위해서 본 연구에서는 스테레오 영상에서 추출한 건물의 높이와 본 연구에서 제안한 알고리즘으로 추출한 건물의 높이를 비교하였다. 두 방법에 대해서 각각 30개의 건물 높이를 비교한 결과 RMSE는 약 1.5 m로 나타났다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2004.03a
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• pp.301-306
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• 2004

이 논문에서는 1m 해상도 위성영상에서 관측할 수 있는 여러 인공지물 중에서 아파트 및 산업용 건물 등, 비교적 중대형이고 사각형 형태인 건물들을 반자동으로 추출하기 위한 알고리즘을 소개한다. 기존에 연구된 건물추출을 위한 방식으로는 Perceptual Grouping, 스테레오 분석, LIDAR 센서 등에서 얻은 3 차원 정보를 이용하는 방식 등이 있다. 여기서는 단일영상 만을 이용하여 반자동으로 건물을 추출하는 알고리즘을 제안한다 이 알고리즘은 먼저 영상으로부터 라인을 추출한 후, 라인분석을 통하여 건물의 위치와 방향을 결정하고, 탬플릿 정합을 이용하여 이를 개선한다. 그리고 자동으로 추출된 건물외각선에 포함된 오류를 제거하기 위하여 수동편집 단계를 수행한다. 또한 먼저 수행한 건물추출 결과를 활용하여 주변에 유사한 형태의 건물외각선을 빠르게 추출하기 위해 기존에 추출된 건물 외각선 Polygon 을 탬플릿으로 정의하고 정합을 수행하여 건물 외각선을 추출한다. 개발된 알고리즘은 기존의 다른 방식들에 비해 추가적인 영상이나 정보를 요구하지 않고도 빠른 시간에 정확한 사각형형태의 건물을 추출할 수 있었다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2005.11a
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• pp.23-28
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• 2005

고해상도 위성영상으로부터 건물, 도로 등의 인공지물의 정보를 추출하기 위한 연구들이 현재 활발히 진행되고 있다. 대부분의 기존 연구들의 경우, 위성영상에서 3차원 건물정보를 추출하기 위해서는 영상과 별도의 기준점을 필요로 하며, 영상에서의 측정값을 3차원 정보로 변환하기 위해서는 센서모델링의 과정을 거쳐야 했다. 이 연구에서는 단안식 (Monoscopic)영상으로부터 이러한 복잡한 과정을 거치지 않고 직접 건물의 3차원 정보를 추출하는 기술개발에 대하여 소개한다. 제안하는 방식은 단안식 영상에서 영상의 방위각 및 촬영지역에서의 태양과 카메라의 방위각 및 고도각을 이용하여 건물의 높이가 주어졌을 때 이에 따르는 건물 수직선과 건물 그림자를 영상에 투영시키는 과정을 반복함으로써 투영된 건물 그림자가 실제 영상에서 관측되는 건물의 그림자와 일치될 대의 건물의 높이 값을 구하고 건물 지붕 외각선을 구해진 건물의 높이 값에 따르는 건물 수식선 만큼 수평 이동하여 건물의 위치를 구하게 된다. 실제 대전지역을 촬영한 IKONS 영상을 이용하여 실험한 결과 이와 같은 방법으로 취득 된 건물 높이값이 약 1m 내외의 정확도를 가지는 것을 나타났다.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.14 no.2 s.36
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• pp.3-13
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• 2006

Extraction of man-made objects from high resolution satellite images has been studied by many researchers. In order to reconstruct accurate 3D building structures most of previous approaches assumed 3D information obtained by stereo analysis. For this, they need the process of sensor modeling, etc. We argue that a single image itself contains many clues of 3D information. The algorithm we propose projects virtual shadow on the image. When the shadow matches against the actual shadow, the height of a building can be determined. If the height of a building is determined, the algorithm draws vertical lines of sides of the building onto the building in the image. Then the roof boundary moves along vertical lines and the footprint of the building is extracted. The algorithm proposed can use the shadow cast onto the ground surface and onto facades of another building. This study compared the building heights determined by the algorithm proposed and those calculated by stereo analysis. As the results of verification, root mean square errors of building heights were about 1.5m.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2008.02a
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• pp.807-812
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• 2008

최근 고해상도 위성영상이 널리 보급됨에 따라 공간 영상 정보를 활용한 사업이나 다양한 응용 분야에서도 지형 또는 지물의 기하 정보의 필요성이 커지고 있다. 특히 공간 영상 정보 시스템에서는 지형 또는 지물에 대한 사실적인 정보를 제공하여 이를 이용한 도시 개발 계획의 수립이나 도로망의 개선 등 다양한 분야로 활용되고 있다. 본 논문은 단일 위성영상에서 건물의 footprint, rooftop 과 그림자 정보를 이용하여 건물을 효과적으로 모델링하기 위한 반 자동화 시스템을 제안한다. 위성영상으로부터 건물의 기하 정보의 추출 및 복원 시 고려할 것은 사용자의 조작을 최소화하면서도 보다 정확하고 빠르게 모델링 및 편집이 가능하여야 한다는 것이다. 이를 위해서 위성영상과 영상의 메타 정보의 활용과 효율적인 조작이 이루어 질 수 있는 인터페이스가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 입력에 의해 건물의 정보(rooftop, footprint)를 추출하고, 건물의 정보와 메타정보로부터 관심 건물영역에 대한 그림자 정보를 추출한 다음, 높이 정보를 자동적으로 추출해 냄으로써 최소한의 사용자 입력으로 건물을 효과적으로 모델링 할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.4-6
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• 2012

본 논문에서는 신속하고 정확하게 건물의 외곽선을 추출하기 위해서 항공 라이다 데이터를 타일 단위지형 분류 기법을 이용하여 분류하고, 건물 관련 타일의 항공영상으로부터 에지 정보를 추출하여 정확하게 건물 외곽선을 추출하는 기법을 제안한다. 제안된 건물 외곽선 추출 기법에서는 대부분의 연산을 타일 단위로 수행하고 항공영상의 특징 추출 범위를 건물 영역에 집중시킴으로써 건물의 외곽선을 정확하게 추출하는 과정의 처리속도를 개선하였다.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.7 no.1 s.13
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• pp.75-86
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• 1999

Three dimensional city model is composed of man-made and natural features, among these, most of man-made features are buildings. Therefore, it is very important to extract the building informations accurately and promptly to update the existing database. To achieve this, DTM can be reconstructed using building Information which is extracted from DTM, then this can be used as three dimensional city model. Thus, this paper aims to extract building boundaries and heights from high resolution DTM and edge informations of aerial photograph using mathematical morphology and image segmentation. We found that it is possible to extract buildings using opening operation in mathematical morphology and to improve the accuracy of building extraction using edge informations from aerial photograph.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.1453-1456
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• 2011

타일로 분할된 항공 라이다 데이터로 부터 데이터마이닝 기법을 이용한 지표면 분류 결과에 따라 건물을 포함하는 타일에 대해 적용할 건물영역 추출 기법을 제안한다. 본 기법은 재귀적 경계점 추출 알고리즘과 경계점 연결을 통해 경계선을 형성하고 경계선을 타일의 외벽과 연결해 건물영역의 외곽을 추출한다. 제안된 기법으로 추출된 건물 영역을 실제 항공사진과 비교하여 제시하고 재귀적 경계점 추출 알고리즘의 실행시간을 단축시키기 위해 사용된 지형정보 인덱스의 실행시간 단축 효과 분석이 제시된다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.29 no.5
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• pp.499-508
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• 2013

This article presents a new method for semi-automatic extraction of building information (height, shape, and footprint location) from monoscopic urban scenes. The proposed method is to expand Semi-automatic Volumetric Shadow Analysis (SVSA), which can handle occluded building footprints or shadows semi-automatically. SVSA can extract wrong building information from a single high resolution satellite image because SVSA is influenced by extracted shadow area, image noise and objects around a building. The proposed method can reduce the disadvantage of SVSA by using multi-spectral images. The proposed method applies SVSA to panchromatic and multi-spectral images. Results of SVSA are used as parameters of a cost function. A building height with maximum value of the cost function is determined as actual building height. For performance evaluation, building heights extracted by SVSA and the proposed method from Kompsat-2 images were compared with reference heights extracted from stereo IKONOS. The result of performance evaluation shows the proposed method is a more accurate and stable method than SVSA.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2005.05a
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• pp.387-392
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• 2005

최근에는 LiDAR 시스템의 등장으로 기존의 항공사진측량에 비하여 효율적이고, 경제적으로 도시지역의 수치표고자료를 효과적으로 구축할 수 있게 되었으나, 도시지역에서는 다양한 형태의 객체들이 모두 포함된 DSM(Digital Surface Model) 형식의 자료를 취득하게 된다. 따라서, 홍수범람예측에 있어서의 인공지물의 영향 해석 등을 위하여 건물이 제거된 지형에 관한 상세한 정보를 제공하기 위해서는 DSM으로부터 DEM(Digital Elevation Model)을 추출하기 위한 전처리 과정이 필요하다. 본 연구는 LiOAR 시스템으로부터 취득된 도시지역에 대한 DSM으로부터 건물 등이 제거된 DEM을 추출하기 위한 연구로서 영상처리기법의 경계검출 알고리즘을 적용하여 건물 등의 지물들에 대한 경계를 추출하였으며, 선행연구에서 건물로 추출된 지역에 대하여 보간법을 적용함으로써 발생하는 원시 DSM 자료의 변형에 따른 대안으로써, 추출된 경계에 대여 평균값 필터링, 중간 값 필터링, 최소 값 필터링을 각각 적용함으로써 원시 DSM 자료의 변형을 최소화하여 건물 등의 지물들을 제거하였으며, LiDAR DSM으로부터 DEM을 제작하는 과정을 간략화, 자동화하였다.