• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.31 no.4
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• pp.86-97
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• 2016

빛의 반사시간 및 산란정보를 측정하여 기상정보를 수집하던 초기 라이다 기술은 실내외 3차원 정보를 확보하는 센서 기술로 응용 영역을 확대하고 있다. 특히 최근에는 자율주행차/스마트카를 중심으로 차량/보행자의 안전과 고도화된 자율주행 성능을 위하여 차량 주변 환경에 대한 3차원 좌표를 고속으로 획득하는 라이다 기술의 중요성이 부각되고 있으며, 이에 따라 관련 기술에 대한 이해와 동향파악이 필요하다. 이에 본고에서는 차량에 적용될 수 있는 라이다 기반 3차원 영상센서 기술 전반에 대한 리뷰를 진행하고, 자율주행차/스마트카 시장에서 핵심이슈 및 기술별 대응 특징을 소개한다. 아울러 3차원 센서기술의 글로벌 경쟁상황을 기반으로 향후 차량용 라이다 기술의 발전방향을 전망해 본다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.643-646
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• 2000

의료 영상에서 관심 있는 부위를 3차원으로 재구성 하여 보는 것은, 정확한 진단을 위해서 매우 중요하다. 이러한 3차원 재구성을 위해서는 관심 있는 영역의 분할이 필수적인 선행작업이다. 본 논문에서는 3차원적 정보를 이용한 영상 분할 방법으로 슬라이스 기반의 3차원 영역 확장법을 제안한다. 제안된 방법은 2차원 슬라이스 영상에서 영역 성장법에 의해 영역을 확장시키고, 그 이웃한 슬라이스들에 씨앗을 전달하여 재귀적으로 3차원 영역을 확장하여 영상을 분할한다. 이때, 이웃한 슬라이스 간의 영역의 크기를 이용하여 새나감을 방지한다. 제안된 방법을 튜브 형태의 기관의 분할에 적용한 결과, 새나감 없이 뽀족한 가지들까지도 성공적으로 분할 했으며, 튜브의 중심 축이 고차원 곡선인 경우에도 성공적으로 분할했다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.34 no.5
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• pp.479-493
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• 2016

LiDAR(Light Detection and Ranging) data acquired from ALS(Airborne Laser Scanner) has been intensively utilized to reconstruct object models. Especially, researches for 3D modeling from LiDAR data have been performed to establish high quality spatial information such as precise 3D city models and true orthoimages efficiently. To reconstruct object models from irregularly distributed LiDAR point clouds, sensor calibration, noise removal, filtering to separate objects from ground surfaces are required as pre-processing. Classification and segmentation based on geometric homogeneity of the features, grouping and representation of the segmented surfaces, topological analysis of the surface patches for modeling, and accuracy assessment are accompanied by modeling procedure. While many modeling methods are based on the segmentation process, this paper proposed to extract key points directly for building modeling without segmentation. The method was applied to simulated and real data sets with various roof shapes. The results demonstrate feasibility of the proposed method through the accuracy analysis.

• Journal of Biomedical Engineering Research
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• v.22 no.2
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• pp.127-132
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• 2001

의료 영상에서 관심 있는 부위를 3차원으로 재구성하여 보는 것은, 정확한 진단을 위해서 매우 중요하다. 이러한 3차원 재구성을 위해서는 관심 있는 영역의 분할이 필수적인 선행작업이다. 본 논문에서는 관도계 기관의 분할을 위해서 슬라이스 영상의 정보를 이용한 3차원 영역 성장법을 제안한다. 제안된 방법은 2차원 슬라이스 영상에서 영역 성장법에 의해 영역을 확장시키고, 그 이웃한 슬라이스들에 씨앗점을 전달하여 재귀적으로 3차원 체적을 확장하여 영상을 분할한다. 이때, 이웃한 슬라이스간의 영역의 크기의 제약을 이용하여 새나감을 방지한다. 제안된 방법을 기관지의 분할에 적용한 결과, 새나감 없이 뾰족한 가지들까지도 성공적으로 분할했으며, 튜브의 중심 축이 고차원 곡선인 경우에도 성공적으로 분할했다.

• Spatial Information Research
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• v.15 no.1
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• pp.53-65
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• 2007

Terrestrial laser scanner provides highly accurate, 3D images and by sweeping a laser beam over a scene or object, the laser scanner is able to record millions of 3D points' coordinates in a short period, so becoming distinguished in various application fields as one of the representative surveying instruments. This study deals with 3D building boundary extraction using Terrestrial Laser Scanner. The results shows that high accuracy 3D coordinates for building boundaries are possibly acquired fast, but terrestrial laser scanner is a ground-based system, so "no roofs", and "no lower part of building" due to trees and electric-poles, etc. It is expected that the combination of total station, terrestrial laser scanner, airborne laser scanner with aerial photogrammetry will contribute to the acquisition of an effective 3D spatial information.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.19 no.1
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• pp.97-103
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• 2011

LiDAR system has become a popular tool for generating 3D surface data such as Digital Surface Model. Extraction of valuable information, such as digital building models, from LiDAR data has been an attractive research subject. This research addresses to extract planar patches from LiDAR data. Planar patches are important primitives consisting of man-made objects such as buildings. In order to determine the best fitted planes, this research proposed a method to reduce/eliminate the impact of the outliers and the intersection areas of two planes. After finishing plane fitting, planar patches are segmented by pseudo color values which are calculated by determined three plane parameters for each LiDAR point. In addition, a segmentation procedure is conducted using the pseudo color values to find planar patches. This paper evaluates the feasibility of the proposed method using both airborne and terrestrial LiDAR data.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.27 no.2
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• pp.190-196
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• 2023

Recently, following the development of LIDAR technology which can detect distance from the object, the interest for LIDAR based 3D object detection network is getting higher. Previous networks generate inaccurate localization results due to spatial information loss during voxelization and downsampling. In this study, we propose an attention-based convergence method and a camera-LIDAR convergence system to acquire high-level features and high positional accuracy. First, by introducing the attention method into the Voxel-RCNN structure, which is a grid-based 3D object detection network, the multi-scale sparse 3D convolution feature is effectively fused to improve the performance of 3D object detection. Additionally, we propose the late-fusion mechanism for fusing outcomes in 3D object detection network and 2D object detection network to delete false positive. Comparative experiments with existing algorithms are performed using the KITTI data set, which is widely used in the field of autonomous driving. The proposed method showed performance improvement in both 2D object detection on BEV and 3D object detection. In particular, the precision was improved by about 0.54% for the car moderate class compared to Voxel-RCNN.

• Proceedings of the Korean Institute of IIIuminating and Electrical Installation Engineers Conference
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• 2007.05a
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• pp.109-112
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• 2007

본 논문에서는 콤팩트 메탈헬라이드 램프용 가로등 기구의 반사판에 대해 2차원 설계법을 기반으로 하는 3차원 설계법을 제시하고 포토피아 2.0의 반사판 설계 툴을 사용하여 150W 콤팩트 메탈헬라이드 램프용 도로 조명 기구의 반사판을 설계하였다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.27 no.6
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• pp.134-143
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• 2012

지구과학 및 우주 탐사를 목적으로 지속적으로 발전해 온 라이다 센서 기술은 현재 항공기 및 위성에 탑재되어 정밀한 지구 지형 및 환경 관측을 위한 주요 수단으로 사용되고 있으며, 우주 정거장과 우주선의 도킹 시스템, 우주 탐사 로봇에 활용되고 있다. 지상에서는 원거리 거리 측정, 자동차 속도 위반 단속 등을 위한 간단한 형태의 라이다 센서를 비롯하여 최근에는 3차원 영상 복원을 위한 레이저 스캐너, 미래 무인자동차를 위한 3차원 영상 센서의 핵심 기술로 활용되면서 그 활용성과 중요성이 점차 증가되고 있다. 본고에서는 라이다 센서의 기본 원리 및 종류, 최근 영상 라이다 센서 기술동향, 응용 분야의 몇 가지 예를 요약하여 소개함으로써, 국내 기반 기술 및 상용화 개발이 취약한 라이다 센서에 대한 이해를 돕고자 한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.10b
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• pp.141-142
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• 2008

본 논문은 텍스처된 3차원 점군데이터를 효율적으로 모델링하는 방법을 제안한다. 지상라이다로부터 획득한 3차원 점군데이터는 많은 노이즈를 가지고 있으며 이로 인해 자동적인 모델링이 어렵다. 3차원 모델링에 있어서 메쉬를 생성해야 3차원 랜더링이 가능하지만 3차원 메쉬 생성은 노이즈에 취약하기 때문에 디자이너들이 수작업으로 노이즈를 제거해야만 한다. 하지만 노이즈 자제가 지상 라이다로부터 들어온 데이터이기 때문에 자동적인 노이즈 제거가 어렵다. 본 논문에서는 텍스처된 지상 라이다 데이터로부터 칼라 영상의 정보를 이용한 윤곽선 정보 검출 방법을 제안한다. 대부분의 건물과 같은 구조물에서 최 외곽은 같은 색의 정보를 가지고 있다. 최 외곽 칼라의 정보를 이용하여 칼라 정보의 변화를 제한하고, 유사 칼라 정보를 가지고 있는 픽셀만 얻어냄으로써 최외각 정보를 얻어낸다. 칼라 이미지를 이용만 필터링 된 점군데이터는 xy, xz, yz 각각의 평면에서 윤곽선 데이터를 가지며 이는 구조물에 대한 모델링의 속도를 빠르게 해준다.