• ETRI Journal
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• 제40권4호
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• pp.522-530
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• 2018

In this study, we developed a robotic walker that actively controls its speed and direction of movement according to the user's gait intention. Sensor fusion between a low-cost light detection and ranging (LiDAR) sensor and inertia measurement units (IMUs) helps determine the user's gait intention. The LiDAR determines the walking direction by detecting both knees, and the IMUs attached on each foot obtain the angular rate of the gait. The user's gait intention is given as the directional angle and the speed of movement. The two motors in the robotic walker are controlled with these two variables, which represent the user's gait intention. The estimated direction angle is verified by comparison with a Kinect sensor that detects the centroid trajectory of both the user's feet. We validated the robotic walker with an experiment by controlling it using the estimated gait intention.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권2호
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• pp.245-256
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• 2021

본 연구는 LiDAR 센서의 산림자원조사 적용성 검토를 위하여 제주 절물자연휴양림을 대상으로 삼나무의 개체목 탐지, 흉고직경과 수고를 측정하여 전통적인 산림자원조사와 정확성과 효율성을 비교·분석하였다. 백팩형 지상라이다(Backpack Personal Laser Scanning; BPLS)는 Greenvalley International 사(社)의 Model D50을 사용하였다. 최적의 데이터 수집을 위하여 표준지의 밀도와 작업 효율성을 고려한 LiDAR스캔의 표본추출방법을 7가지로 구분하였다. 분석은 개체목 변수 측정의 정확성을 파악하고 요소작업별 시간과 전체 분석시간을 조사하여 효율성을 평가하였다. 분석 결과, 백팩형 지상라이다를 이용한 입목 탐지율은 모든 패턴이 100%로 나타났다. 정확성은 패턴5(흉고직경: RMSE: 1.07 cm, Bias: -0.79 cm, 수고: RMSE: 0.95 m, Bias: -3.2 m)와 패턴7(흉고직경: RMSE: 1.18 cm, Bias: -0.82 cm, 수고: RMSE 1.13 m, Bias: -2.62 m)이 현장조사 방법으로 얻은 결과와 비교하였을 때 통계적 정확성이 높은 결과를 보였다. BPLS와 현장조사를 이용하여 1 ha의 데이터를 처리하는데 걸린 시간을 환산한 결과 BPLS는 약 115분~135분이 소요되며, 현장조사방법은 375분~1,115분으로 BPLS를 이용한 방법이 더 효율적인 것으로 나타났다. 따라서 하층식생이 적고 비교적 관리가 잘 된 인공 침엽수림에서는 BPLS 장비를 활용하여 효율적인 산림자원조사가 가능하며, 앞으로 다양한 임분 조건에서 적용 가능성을 분석할 필요가 있다고 판단된다.

• 대한공간정보학회지
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• 제21권1호
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• pp.87-93
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• 2013

3차원 시뮬레이션을 이용하여 조망, 일조, 일영, 직광 등 3차원 공간분석에 대한 분야가 발전함에 따라 3차원 시뮬레이션에 필요한 3차원 지형모델 제작에 관한 연구가 필요하게 되었다. 본 연구에서는 법선의 방정식을 이용하여 2차원 설계도면을 3차원 지형모델로 변환함으로써 개발후의 3차원 지형모델을 생성하는 방안을 제시하였다. 2차원 설계로부터 3차원 지형모델 생성을 위한 자동화 알고리즘을 개발하였으며, 향후 세부적인 연구가 필요할 것으로 예상된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권8호
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• pp.5695-5706
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• 2015

최근 국내외 건설 분야에서 건축물 리노베이션 및 유지보수를 위한 BIM 적용이 활발해지는 추세이나, 상당수 기존 건축물이 현 상태를 반영하지 않은 2D 도면을 보유함에 따라 이를 바탕으로 한 BIM 모델 작성이 어려운 상황이다. 따라서 본 연구는 역설계 기술을 활용하고자, 건축 MEP 역설계 지침을 위한 포인트 클라우드 데이터 관련 데이터 구조 및 프로세스를 분석하고, 역설계 지침을 위한 고려사항을 도출하였다. 국내 시장에서 3차원 스캐닝 기술의 활발한 적용을 위해, 프로젝트 수행 초기 단계인 지상 라이다를 이용한 현장에 대한 데이터 취득, 취득 단계에서 얻은 포인트 클라우드 데이터의 기초 처리 및 프로세스 분석에 대해 연구 목적을 두고 있다.

• 한국측량학회지
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• 제28권2호
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• pp.207-215
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• 2010

현재 자연동굴을 대상으로 한 측량은 간이평판측량과 기록지측량의 두 가지 방법을 사용하고 있다. 이러한 방법을 통해 작성된 도면은 2차원이며, 간이평판과 기록지를 이용하기 때문에 전체 단면 및 모든 생성물들의 정확한 제원 파악이 어렵다. 이에 본 연구에서는 세계자연유산으로 등재된 용암동굴 중 당처물동굴(천연기념물 제 384호)을 대상으로 지상라이다와 고해상도 카메라를 활용하여 3차원 공간정보를 구축하였다. 또한 구조 분석, 단면 분석, 형태 분석, 생성물 분석을 통해 변형 및 변화 탐지의 기초데이터로써 3차원 공간정보의 활용가능성을 제시하였다.

• 한국지형학회지
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• 제28권2호
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• pp.45-57
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• 2021

In this study, the changes in morphology of Dokdo's gravel beach and its responses due to a storm event were analyzed using the aerial photos and 3D LiDAR data obtained during an ecosystem survey of the Dokdo in 2020. Dongdo Island's gravel beach, shown by aerial photo analysis, increased in area due to sedimentation after the construction of a dock, but there was no more significant changes in area after having grown to Sutdolbawi inside the dock. The changes in volume of the gravel beach were indicated based on 3D data acquired in May and November 2020. A strong typhoon that passed in September, 2002, caused erosion on the backshore and sedimentation on the foreshore and formed the berm by about 1.5 to 2 m high. The analysis showed that the sedimentation was 94.76 m³ in volume and 329 m² in area and the erosion was 250.75 m³ in volume and 603m² in area, which suggested that the overall change of the gravel beach was erosion. The changes in the morphology of the gravel beach on Seodo Island occurred with the seasons along with the changes in area. In addition, berms of different altitudes appeared on the southern and northern sides of the spit, which was also estimated to have formed by the seasonal current direction and wave energy.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2009년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.485-487
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• 2009

원격탐사 LiDAR 영상 Data를 중심으로 하는 정사보정하고 기존의 이미 취득한 2차원적인 평면사진을 지상기준점에 의하여 정밀기하보정을 하여 얻은 사진영상자료를 이용하여 3차원 공간정보로 구성하기 위해서는 동일지역에 대한 수준 측량결과인 높이 데이터를 매칭 하였다. 즉 항공기에 탑재한 LiDAR 의하여 모든 대상지에 대한 지형지물의 고밀도의 높이 값을 획득하여 위치보정 작업 후에 3-D로 매칭할 수는 방법을 연구하여 실험하도록 하였다. 이것은 지형도가 제공할 수 없는 지형도의 평균높이를 산출하여 3차원의 공간지형을 다양한 시점에서 투영시킬 수 있어 조감도 뿐 아니라 필요한 측정치를 산출할 수 있도록 하였다. 이번 연구에서는 항공사진의 지형의 표고 값을 레이져 데이터와의 중첩기법을 이용하여 원하는 계획노선에 대한 투시도 및 토공량 산정 등의 단면을 도형화하여 비교하여 국토 지형공간정보 수집 및 편집에서 다양한 활용이 가능하도록 하였다. 그 결과, 원격탐사 LiDAR 영상 Data를 중심으로 하는 정사보정하고 이에 매칭 할 수 있는 수치지도 벡터와의 통합 및 전환으로 U-city에서의 3차원 공간에서 지형모델의 생성과 다양한 활용을 제시하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.262-262
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• 2019

2011년 7월 27일 서울 지역에 내린 시간당 100mm가 넘는 집중호우로 우면산 일대에 산사태가 발생하였고, 그 결과 많은 인명과 재산 피해가 야기되었다. 이러한 토석류로 인한 피해를 저감하기 위한 여러 연구가 이루어진 바 있으나, 대부분의 연구는 연행작용에 대해서 고려하지 못하고 있거나, 인명과 재산 피해의 큰 비중을 차지하는 건물은 모의 분석에 제외되어 있다. 본 연구에서는 연행작용을 고려할 수 있는 Deb2D 모형을 이용하여 하류부에서 토석류의 유동을 건물의 유/무를 구분하여 분석하였다. 우면산 북측사면의 산사태 전 후의 항공 LiDAR DEM을 활용하여 DB를 확보하였고, 추가적으로 수치지형도를 통해 얻은 피해지역 건물들의 형상을 Deb2D 모형에 적용하여 실제 환경과 가까운 모의를 수행하였다. 이러한 자료들을 바탕으로 Deb2D 모형을 이용한 토석류 유동의 분석 및 모의실험을 진행하였고, 발생 지역의 정보가 부족하다는 점을 고려하여 지질특성에 따른 매개변수를 다양한 값으로 산정하여 토석류의 유동을 비교 분석하였다. 건물의 유/무에 따른 토석류 유동의 차이는 유역 하류부인 피해지역에서 모의실험을 통해 나타났다. 이러한 결과를 통하여 연행작용과 건물의 정보를 분석 모형에 추가함으로써 실질적인 인명과 재산 피해를 예측하고, 예방할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.1271-1281
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• 2017

It is essential to collect and analyze target information around the vehicle for autonomous driving of the vehicle. Based on the analysis, environmental information such as location and direction should be analyzed in real time to control the vehicle. In particular, obstruction or cutting of objects in the image must be handled to provide accurate information about the vehicle environment and to facilitate safe operation. In this paper, we propose a method to simultaneously generate 2D and 3D bounding box proposals using LiDAR Edge generated by filtering LiDAR sensor information. We classify the classes of each proposal by connecting them with Region-based Fully-Covolutional Networks (R-FCN), which is an object classifier based on Deep Learning, which uses two-dimensional images as inputs. Each 3D box is rearranged by using the class label and the subcategory information of each class to finally complete the 3D bounding box corresponding to the object. Because 3D bounding boxes are created in 3D space, object information such as space coordinates and object size can be obtained at once, and 2D bounding boxes associated with 3D boxes do not have problems such as occlusion.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2008년도 추계학술대회 논문집
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• pp.30-36
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• 2008

3차원 지형 환경의 공간영상콘텐츠는 국토계획 및 통신설비계획, 철도건설, 시공, 입체적인 유비쿼터스 도시 구현, 안전 및 방재 등에서 많은 요구와 그 중요성이 크게 부각되고 있다. 현재 지리정보 기반의 2차원적인 지도정보와 시설정보를 3차원의 도시공간으로 재현하기 위하여 기존의 등고선을 이용한 DEM 방식은 많은 한계를 가지고 있으며, 특히, 철도와 같은 노선 폭이 좁고 길이가 길어서 궤적 관리가 어려운 작은 구조물의 경우에는 그 고도모델이 무시되기 쉬우므로, 레이져 측량기술을 이용한 공간대상물에 대한 높은 정확도 취득이 크게 필요한 실정이다. 최근에는 레이져 측량기술과 GPS를 결합한 고밀도 고정도의 높이 값을 얻을 수 있는 LiDAR 데이터의 이용으로 그러한 한계를 극복하고 있는 추세이다. 비교적 레이져 측량을 우리 실정에 적합한 3차원 지형분석 및 철도시설에 적용하여 데이터의 생성기법기법을 개발하여 3차원 공간에서의 최적의 노선관리가 가능하도록 하였다. 이를 위하여 LiDAR Data를 중심으로 하는 높이 값을 DEM으로 변환하고, 디지털 영상의 매칭 및 정확도 평가 등을 통한 벡터와 래스터의 실시간 통합 및 전환으로 장거리 노선에서의 3차원 철도 모델의 생성을 통한 추적관리가 가능하도록 하였다. 그리하여 공간영상콘텐츠를 이용한 철도시설물 관리에서의 다양한 활용의 해답을 확인하였다.