• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.323-328
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• 2019

기존에는 지형에 대한 3차원 공간정보 구축을 위해 주로 토털스테이션을 이용한 현황측량, 원격탐사, GNSS(Global Navigation Satellite System) 등의 방법이 주로 활용되어 왔다. 하지만 토털스테이션이나 GNSS는 대상지에 접근과 많은 관측을 요구하기 때문에 작업효율과 경제성이 떨어지며, 항공사진이나 인공위성영상은 지형의 3차원 형상을 취득하기 어렵다는 단점이 있다. 지상 LiDAR(Light Detection And Ranging)는 측정 대상물에 무수히 많은 레이저를 주사하여 X, Y, Z 좌표와 형상에 대한 정보를 얻을 수 있으며, 자료처리의 자동화가 가능한 장점이 있다. 본 연구에서는 지상 LiDAR를 이용하여 사면의 변위를 검출하고자 하였다. 연구대상 사면 3개소를 선정하고, 2016년과 2017년에 대상 사면에 대한 자료를 취득하였으며, 자료 처리를 통해 경사면의 형상과 단면에 대한 데이터를 생성할 수 있었다. 또한 생성된 데이터의 중첩분석을 통해 효과적으로 사면의 변위가 0.1m 이내임을 파악함으로써, 위험사면의 관리를 위한 지상 LiDAR의 활용 가능성을 제시하였다. 향후 주기적인 데이터 취득 및 분석이 이루어진다면 지상 LiDAR를 이용한 방법은 효과적인 위험사면 관리에 기여할 것이다.

• Spatial Information Research
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• 제22권5호
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• pp.53-63
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• 2014

최근 생태자원에 대한 관심이 증가함에 따라, 자연환경의 복원과 보존이나 경관성 평가 등을 위해 생태자원을 3차원으로 시각화하려는 노력이 늘어나고 있다. 그러나 산림자원의 경우 정보의 추출은 활발하지만 그 정보를 활용하여 효과적으로 시각화 하려는 노력은 일어나지 않고 있다. 즉 산림자원의 시각화에 있어 현실적이지 못하거나 각종 분석에서 요구하는 시뮬레이션이 부적합한 경우가 다수이며 이를 효과적으로 시각화하려는 노력은 부족하였다. 따라서 본 논문에서는 항공 LiDAR 데이터와 항공사진, 임상도(Forest Type Map)를 통해 산림정보를 추출하여 Vegetation Layer를 생성한 후 Flora3D 수목모델링 툴과 ArcGlobe를 이용하여 Vegetation Layer를 3차원으로 정밀하게 시각화하였다. 지리정보시스템 내에서 사용자가 산림정보를 직관적이고 현실적으로 인식할 수 있도록 함으로써 생태자원의 복원과 보존, 도시경관 등을 위한 분석에 효율적으로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 방송공학회논문지
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• 제28권3호
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• pp.329-332
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• 2023

딥러닝 네트워크를 이용한 3차원 객체 인식 기술은 자율주행 기술 개발에 있어 대상 객체의 종류 뿐만 아니라 센서로부터의 거리도 인식할 수 있기 때문에 장애물 탐지를 위해 많이 개발되고 있다. 하지만 3차원 객체 인식 모델의 경우 원거리 객체에 대한 탐지 성능이 근거리 객체에 대한 인식 성능보다 낮아 차량의 안전을 확보하는 데에 치명적인 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 가상의 3차원 차량 데이터를 생성해 모델 학습에 사용되는 데이터셋에 추가하여 3차원 객체 인식 모델의 성능, 특히 원거리의 객체에 대한 성능을 향상시키는 기술을 소개한다. 3차원 라이다 센서 데이터의 특성을 활용한 구면 점 추적 기법을 사용하여 실제 차량과 매우 유사한 가상 차량을 생성하였고, 생성한 가상 차량 데이터를 사용하여 원거리뿐만 아니라 모든 거리 영역 범위에서의 객체 인식 성능을 향상시킴으로써 가상 데이터의 학습 유효성을 입증하였다.

• 한국측량학회지
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• 제20권2호
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• pp.127-136
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• 2002

수치표고자료(Digital Elevation Model ; DEM)는 영상처리, GIS, 건설, 수자원, 조경, 통신, 군사 및 기타 관련 분야에서 광범위하게 사용되고 있으며, 특히 정밀 DEM을 기반으로 하는 대축척 정사영상 제작, 3차원 GIS 데이터 구축 등에 활발히 이용되고 있다. 최근에는 LiDAR(Light and Detection And Ranging) 시스템의 등장으로 기존의 항공사진측량과 비교하여 효율적이고, 경제적으로 도시지역의 DEM을 효과적으로 구축할 수 있게 되었다. 기존의 일반적인 검사점(Check Point)에 의한 비교방법은 건물에 대한 높이값이 아닌 지형에 대한 높이값만을 비교함으로 인하여 LiDAR자료에서 건물 등 구조물 정확도를 평가하는 데에는 한계가 존재한다. 따라서 본 연구에서는 청주시의 도심지를 연구대상지역으로 선정하여 항공레이저측량(LiDAR측량) 자료를 이용한 DEM 및 수치정사영상을 제작하고 해석도화원도를 이용하여 정확도를 평가하였다. 실험결과를 분석하면 LiDAR DEM은 건물의 경우에는 평균적으로 x축 방향으로 0.30 m, y축 방향으로 0.62 m 편이가 발생하였으며 도화원도를 이용하여 제작한 DEM과의 비교 .분석한 결과, 편이가 $\pm$10 cm 범위에 36.2%, $\pm$10 cm$\pm$20 cm 범위에 43.53%가 분포되어 있다. 따라서 본 연구에서 제시된 LiDAR 자료의 정확도는 국립지리원에서 규정하고 있는 1/5,000 도화축척의 최대오차 이내로 다양한 분야에 활용될 수 있다.

• 대한공간정보학회지
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• 제19권1호
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• pp.97-103
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• 2011

라이다 시스템은 신속하고 정확한 3차원 데이터 생성으로 인해 주목받는 시스템이 되었다. 지형공간정보 분야에서 원시 라이다 데이터로부터 3차원 건물모델과 같은 가치가 부가된 정보를 생산하는 기술은 오랫동안 관심 있는 연구주제로 다루어졌다. 본 논문은 라이다 데이터로부터 건물과 같은 인공지물의 주요 구성요소인 3차원 평면을 추출하는 내용을 담고 있다. 이 연구에서는 최적의 평면을 결정하기 위해 라이다 데이터에 포함된 이상치의 영향을 제거 또는 최소화 시키고, 두 평면이 만나는 지역에서 정확한 평면을 추출하는 하는 방법을 소개한다. 각 라이다 포인트에 대해서 plane fitting이 수행된 후, 결정된 세 개의 평면식 매개변수들은 의사색상값으로 변환되고, 이를 이용하여 평면을 추출하게 된다. 제안된 방법은 항공 라이다와 지상라이다 데이터 두 가지를 사용하여 그 유효성을 검증하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제21권1호
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• pp.1-11
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• 2018

MMS(Mobile Mapping System) 자료를 이용한 정밀 공간 정보 매핑은 고정밀 3차원 지형 모델 구축, 시설물 관리를 위해 중요하며, 특히 도로 중앙선 매핑 작업은 정밀 도로 지도 구축을 위해 필요하다. 본 연구에서는 MMS LiDAR(Light Detection And Ranging) 자료를 이용하여 정밀 공간 정보인 도로 중앙선을 매핑 하는 반자동화 방법을 개발하였다. 우선 주어진 MMS LiDAR 자료를 기반으로 보간법을 이용하여 반사강도 영상을 제작하고, 에지 검출기를 이용하여 반사강도 영상으로부터 선형 세그먼트들을 추출하였다. 최종적으로 추출된 선형 세그먼트들 중에서 도로 중앙선 세그먼트를 수동으로 선택하였다. 추출된 도로 중앙선의 정확도 검증 결과, 0.065m의 정확도를 보여주었으며, 도로 중앙선이 도로 신호와 인접한 일부 지역에서 에러가 발견되었다.

• 한국측량학회지
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• 제28권3호
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• pp.385-392
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• 2010

A LiDAR technique has the merits that survey engineers can get a large number of measurements with high precision quickly. Aerial photos and satellite sensor images are used for generating 3D spatial images which are matched with the map coordinates and elevation data from digital topographic files. Also, those images are used for matching with 3D spatial image contents through perspective view condition composed along to the designated roads until arrival the corresponding location. Recently, 3D aviation image could be generated by various digital data. The advanced geographical methods for guidance of the destination road are experimented under the GIS environments. More information and access designated are guided by the multimedia contents on internet or from the public tour information desk using the simulation images. The height data based on LiDAR is transformed into DEM, and the real time unification of the vector via digital image mapping and raster via extract evaluation are transformed to trace the generated model of 3-dimensional downtown building along to the long distance for 3D tract model generation.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제9권3호
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• pp.192-198
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• 2020

The 3D point cloud is a key technology of object detection for virtual reality and augmented reality. In order to apply various areas of object detection, it is necessary to obtain 3D information and even color information more easily. In general, to generate a 3D point cloud, it is acquired using an expensive scanner device. However, 3D and characteristic information such as RGB and depth can be easily obtained in a mobile device. GNN (Graph Neural Network) can be used for object detection based on these characteristics. In this paper, we have generated RGB and RGBD by detecting basic information and characteristic information from the KITTI dataset, which is often used in 3D point cloud object detection. We have generated RGB-GNN with i-GNN, which is the most widely used LiDAR characteristic information, and color information characteristics that can be obtained from mobile devices. We compared and analyzed object detection accuracy using RGBD-GNN, which characterizes color and depth information.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권9호
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• pp.1-10
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• 2014

본 논문은 MPI를 이용하여 LiDAR 데이터를 처리하는 방식에서 각 코어간의 통신을 최소화하고 작업량 발란싱을 위해 격자크기를 다양하게 하여 LiDAR 데이터의 보간 처리 성능을 향상시키는 기법을 제안한다. 항공기 등을 통해 얻어진 LiDAR 데이터는 3차원 공간정보로서 정밀한 관측 성능과 거리 정보를 포함하여 지리정보, 기상관측 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 하지만 필요보다 높은 해상도의 데이터를 사용하거나, 비지표정보를 포함하는 경우를 위해 획득된 LiDAR 데이터를 필터링 하여 사용하게 되며, 필터링된 데이터를 사용하기 위해서는 주변을 탐색할 수 있는 자료구조를 이용해서 보간법을 수행하여야만 데이터가 재구성된다. 데이터의 규모에 비례하여 처리시간도 증가하기 때문에 이를 해결하기 위해 MPI를 이용한 고성능 병렬 처리 방식 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존에 병렬 처리를 사용한 기존의 방식은 각 노드에 할당된 데이터의 밀도가 달라 성능 저하가 생길 수 있으며, 경계값 불일치를 해결하기 위해 노드간의 통신이 많아지는 단점을 가진다. 제안한 방법의 효과를 검증하기 위해 기존 연구에서 제안된 방식들과 처리 성능을 비교하였으며, 데이터에 따라 최대 4.2배의 실행시간 단축되는 것을 확인하였다.

• Ocean and Polar Research
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• 제32권1호
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• pp.73-84
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• 2010

A terrestrial LiDAR was used to acquire precise and high-resolution topographical information of Malipo beach, Korea. Terrestrial LiDAR and RTK-DGPS (VRS) were mounted on top of a survey vehicle and used to scan 20 times stop-and-go method with 250 m spacing intervals at ebb tides. In total, 7 measurements were made periodically from 2008 to 2009 and after each beach replenishment event. We carried out GIS-based 3D spatial analysis such as slope and volume calculations in order to assess topographical changes over time. In relation to beach replenishment, comparative analysis of each volume change revealed them to be similar. This result indicates that the terrestrial LiDAR measurements are accurate and can be used to analyze temporal topographical changes. In conclusion, the methodology employed in this study can be used efficiently to exercise coastal management through monitoring and analyzing beach process such as erosion and deposition.