최근 몇 년 동안 많은 연구에서 3차원 수치지도를 효율적으로 제작하기 위한 방법론들이 제시되어 왔으나 3차원 수치지도를 제작하는 과정은 아직도 많은 부분들이 수작업이나 반자동 기법에 의존하고 있다. 이는 3차원 수치지도의 제작 및 표현에 많은 시간과 비용을 소요시키게 되므로 3차원 수치지도의 활용성을 저하시키는 주요한 원인이 되고 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 단점을 극복하기 위해 3차원 객체들을 심볼(symbol)의 형태로 표현하고 이를 자동으로 3차원 지형지도에 안착시킴으로써 3차원 수치지도제작을 효율적으로 수행하기 위한 방법론을 제시하였다. 이를 위해 3차원 심볼 라이브러리(library)를 구축하였으며, 2차원 수치지도와 항공레이저측량 자료를 활용하여 심볼의 분류 및 자동 안착을 위한 요소 값들을 결정하였다. 마지막으로 구축된 알고리즘의 평가를 위해 실제 측량자료들을 활용하여 3차원 수치지도를 작성하고, 작성된 지도에 대해 심볼 선택 및 자동안착 과정에 대한 오류 검사를 수행함으로써 구축된 3차원 수치지도의 활용 가능성을 평가하였다. 그 결과 본 연구로부터 구축된 방법론들은 3차원 지도를 작성하는데 있어 안정적이고 효과적인 방법론으로써 사용될 수 있을 것으로 판단되었다.
건설현장의 인력 및 장비의 위치 추적을 위한 RTLS(Real-Time location system)이 개발 중이며, 이중에는 무선랜 기반의 전파방식을 활용하는 기법도 고려되고 있다. 이 기법을 건설현장에 도입하기 위해서는 RTLS의 AP(Access Point) 전파가 도달하는 거리를 고려한 3차원 가시선 분석을 통해 사전에 AP의 설치 위치를 모의해야 할 필요가 있다. 본 연구에서는 지상라이다로 획득된 공간자료를 격자화하고, AP 설치 위치의 모의를 위한 3차원 가시선 분석의 성능 향상을 위하여 여러 가지 격자크기에 대해 두 가지 가시종단선 처리기법을 적용하고, 그 결과를 비교하였다. 가시면적에 대한 평가결과 선긋기기법이 그림자기법 보다 약 7.4%의 많은 가시영역을 나타내었으나, 그림자기법이 격자크기에 대해 안정적인 결과를 나타내었고, 처리시간에 대해서는 선긋기기법이 그림자기법에 비해 2배 가까이 빠른 것으로 나타났다.
사면의 변위는 산사태의 위험성을 예측할 수 있는 매우 중요한 인자이다. 따라서 사면의 변위는 지속적인 관측과 높은 정밀도의 관측이 요구된다. 최근에는 사면관측을 위해서 광섬유센서, GPS, Total Station, 계측기 등의 첨단장비가 활용되고 있다. 그러나 이러한 관측 장비는 경제성, 환경성, 편리성과 유지관리 측면에서 장비의 제약으로 인해 실제 현장적용이 부진한 상태이다. 그러므로 다양한 사면관측과 현장적용을 위해서는 실질적인 관측기술개발이 요구된다. 본 연구에서는 지상라이다의 사면 모니터링에 대한 적용 가능성을 분석하고자 하였으며, 사면조사와 사면유지관리를 위한 정보획득 기술로 제시하고자 하였다. 이를 위해서 본 연구에서는 지상라이다의 모니터링 정확도를 평가하였으며, 변위 발생 지역의 육안판독을 위한 그리드 분석을 실시하였다. 또한 사면 모니터링을 위한 방법론을 제시하였다.
실내 도면 획득을 위해 실내 형상정보를 습득할 수 있는 MLS (Mobile Laser Scanning)가 건설업에서 주목받고 있다. MLS의 특성상 스캐닝 중 LiDAR (Light Detection and Ranging)의 움직임을 발생하며, 이로 인해 습득된 포인트가 왜곡되는 skew가 발생한다. 이러한 skew를 보정하고 정확한 형상정보를 획득하기 위해 관성측정장치를 활용한 de-skewing 기법에 관한 연구가 진행되고 있다. 하지만, 해당 연구들은 관성측정장치를 활용하기 어려운 환경에서 사용하기 어려운 한계점이 있다. 이에 본 연구에서는 MLS로 습득한 실내 2차원 PCD (Point Cloud Data)를 대상으로 관성측정장치를 사용하지 않은 de-skewing 기법을 제시하였다. 해당 알고리즘은 인접한 스캔 지점의 포인트 간의 스캔 매칭을 통해 skew를 보정하였다. TLS (Terrestrial Laser Scanning)로 습득한 기준 데이터와 본 알고리즘을 통해 de-skewing을 진행한 데이터를 비교하여 검증하였으며, 모든 조건에서 면적 오차를 평균 49.82% 감소하여 본 알고리즘을 통해 관성측정장치 없이 정확한 실내 도면 도출이 가능함을 보였다.
저렴한 retro-반사지와 미소 전자 기계 시스템(micro electro-mechanical system, MEMS) 거울을 이용한 실내용 무선 광 통신용 위치 탐색 및 자동 링크 정렬 방법을 제안하고 실험하였다. 직접적인 가시선(line of sight, LOS) 확보를 위하여 retro-반사지에서 돌아온 빛으로부터 수신단 위치를 파악하고 MEMS 거울을 통한 빔 조종으로 통신 링크를 자동 정렬하였다. 자동 정렬된 광 링크를 통하여 7 m 전송 거리에서 2.5 Gb/s NRZ 신호를 전송하여 비트 에러율 10-12에서 수신 감도 -31.87 dBm의 성능을 가졌다.
The paper proposes a methodology that combines the Random Sample Consensus (RANSAC) algorithm and the Point Cloud Encoder-Decoder Network (PCEDNet) algorithm to automatically extract the length of infrastructure elements from point cloud data acquired through 3D LiDAR scans of retaining walls. This methodology is expected to significantly improve time and cost efficiency compared to traditional manual measurement techniques, which are crucial for the data-driven analysis required in the precision-demanding construction sector. Additionally, the extracted positional and dimensional data can contribute to enhanced accuracy and reliability in Scan-to-BIM processes. The results of this study are anticipated to provide important insights that could accelerate the digital transformation of the construction industry. This paper provides empirical data on how the integration of digital technologies can enhance efficiency and accuracy in the construction industry, and offers directions for future research and application.
3D 스캐닝과 역설계 기술은 기계/제조 분야에서 먼저 시작하였다. 건설 분야에서는 BIM(Building Information Modeling) 기반 3D 모델링 활용 환경이 조성되어 3D 스캐닝 기술을 이용하여 공장 사전제작, 구조물 시공 검측, 플랜트 시설물, 교량, 터널 구조물 검측 등 건설 전반에 활용하고 있다. 스캔 방식 중 고정식 LiDAR는 이동식 LiDAR에 비해 정확도와 밀도가 높으나 정합 시간과 데이터 처리에 오랜 시간이 걸린다. 하지만, 인테리어, 건축물 관리와 같이 상대적으로 높은 정확도가 필요하지 않은 분야에서 사용자가 편리하게 이동하며 스캔할 수 있는 방법이 생산적이고 효율적이다. 이 연구는 자유롭게 이동하면서 실시간 점군 정합을 지원하는 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)기반 스캔백팩 시스템 개발 시 고려사항을 도출한다. 본 연구를 통해 모바일 스캔 기술을 이용한 스캔 생산성 개선을 위해, SLAM기반 스캔백팩(Scan Backpack) 장치 개발을 위한 프레임웍, 시스템 및 컴포넌트 구조를 제안하고, 프로토타입을 통해 개발 시 고려사항을 도출한다. 프로토타입 개발은 SLAM 및 스캔백팩 2단계로 수행해, 고려사항을 도출하고, 수행 결과를 분석하였다.
본 연구에서는 홍수모델링을 위해 삼각격자와 사각격자를 포함하는 혼합격자의 적용이 가능한 2차원 Godunov형 유한체적모형을 이용하여 격자형상과 해상도에 따른 홍수위, 홍수범람범위, 모형의 계산시간을 비교 분석하였다. 연구유역은 2000년 10월 29일부터 11월 19일까지 22일 동안 홍수가 발생한 영국의 Upton-upon Severn 유역이다. 홍수 모델링을 위해 고해상도 LiDAR (Light Detection And Ranging)를 이용하여 지형자료를 구축하였으며, 격자유형 및 해상도에 따른 2차원 홍수모델링 결과는 홍수기간 동안 촬영된 4개의 ASAR (Airborne Synthetic Aperture Radar) 영상자료와 비교하였다. 본 연구는 동일한 지형과 경계조건을 사용하더라도, 격자의 형상과 해상도에 따라 홍수위와 범람범위가 큰 차이를 가질 수 있음을 보여주었으며, 2차원 홍수모델링의 목적과 상황에 맞는 적절한 격자유형과 해상도의 선택이 필요함을 보여준다.
Recently, there has been growing interest in spatial data that combines information and communication technology with smart cities. The high-precision LiDAR (Light Dectection and Ranging) equipment is mainly used to collect three-dimensional spatial data, and the acquired data is also used to model geographic features and to manage plant construction and cultural heritages which require precision. The LiDAR equipment can collect precise data, but also has limitations because they are expensive and take long time to collect data. On the other hand, in the field of computer vision, research is being conducted on the methods of acquiring image data and performing 3D reconstruction based on image data without expensive equipment. Thus, precise 3D spatial data can be constructed efficiently by collecting and processing image data using CCTVs which are installed as infrastructure facilities in smart cities. However, this method can have an accuracy problem compared to the existing equipment. In this study, experiments were conducted and the results were analyzed to increase the number of extracted matching points by applying the feature-based method and the area-based method in order to improve the precision of 3D spatial data built with image data acquired from stereo CCTVs. For techniques to extract matching points, SIFT algorithm and PATCH algorithm were used. If precise 3D reconstruction is possible using the image data from stereo CCTVs, it will be possible to collect 3D spatial data with low-cost equipment and to collect and build data in real time because image data can be easily acquired through the Web from smart-phones and drones.
According to the increasing interest and demand for the Autonomous Surface Vessels (ASV), the autonomous navigation system is being developed such as obstacle detection, avoidance, and path planning. In general, autonomous navigation algorithm controls the ship by detecting the obstacles with various sensors and planning path for collision avoidance. This study aims to construct and prove autonomous algorithm with integrated various sensor using the Robot Operating System (ROS). In this study, the safety zone technique was used to avoid obstacles. The safety zone was selected by an algorithm to determine an obstacle-free area using 2D LiDAR. Then, drift angle of the ship was controlled by the propulsion difference of the port and starboard side that based on PID control. The algorithm performance was verified by participating in the 2020 Korea Autonomous BOAT (KABOAT).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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