• 한국정밀공학회지
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• 제15권10호
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• pp.156-164
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• 1998

Electronic Speckle Pattern Interferometry(ESPI) has been used to measure surface deformations of engineering components and materials in industrial areas. ESPI, a non-contact and non-destructive technique, is capable of providing full-field results with high spatial resolution and high speed. One of the important application using electronic speckle pattern interferometry is electronic speckle contouring of a diffused object for 3-D shape analysis and topography measurement. Generally the electronic speckle contouring is suitable for providing measurement range from millimeters to several centimeters. In this study, we introduce the contouring method by modified dual-beam speckle pattern interferometer and the shift of the two illumination beams through optical fiber in order to obtain the contour fringe patterns. We also describe formation process of depth contour fringes and grid contour fringes by shifting direction of the two illumination beams. Before the experiments, we performed the geometric analysis for dual-beam-shifted ESPI contouring, and then, the electronic speckle contouring experiment with various specimens. For quantitative analysis of the contour fringes, we used 4-frame phase shifting method with PZT Finally, good agreement between the geometric analysis and experimetal results is obtained.

• Spatial Information Research
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• 제22권6호
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• pp.91-103
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• 2014

공간정보를 기반으로 다양한 주제의 매쉬업(mash-up)이 활발해지면서 공간정보 콘텐츠의 품질과 활용성이 높아지고 있다. 항공 수준에서 시작해서 거리 수준의 실외와 실내 공간까지도 실제처럼 표현한 공간정보 콘텐츠들이 등장하였다. 그럼에도 불구하고 거리 수준의 공간정보 콘텐츠를 기반으로 한 매쉬업 사례는 상당히 미진한 상황이다. 본 연구에서는 거리 수준 콘텐츠의 활성화를 위해 기존 거리 수준의 공간정보 콘텐츠가 가진 한계를 도출하고, 이를 극복하기 위한 방안을 모색하고자 한다. 기존의 공간정보 콘텐츠를 공간적 범주와 표현 방법에 따라 분류하여 각 특성에 따라 현황을 분석하고, 이를 통해 기존 거리 수준 공간정보 콘텐츠의 한계를 도출한다. 나아가 기존 거리 수준 콘텐츠의 한계를 극복하기 위한 방안으로 '뉴미디어 공간정보 콘텐츠'를 제안한다. '뉴미디어 공간정보 콘텐츠'는 콘텐츠 내에서 객체의 3차원 지상 좌표를 결정할 수 있고 그 좌표를 매개로 데이터베이스와 유기적으로 연동될 수 있다. 지상의 절대 좌표를 참조 키로 하는 '뉴미디어 공간정보 콘텐츠'는 다양한 정보와의 정교하고 유기적인 연동을 실현하고, 이를 통해 거리수준 콘텐츠의 활성화에 기여할 것이다.

• 한국측량학회지
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• 제40권2호
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• pp.91-108
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• 2022

대부분의 경우 광학 RGB 영상을 딥러닝(DL: Deep learning)의 학습 데이터로 사용하여 객체탐지, 인식, 식별, 분류, 의미적 분할 및 객체 분할 등을 수행하지만, 실세계의 3차원 객체들을 2차원 영상으로 완전하게 파악하는 것은 한계가 있다. 그러므로 대표적인 3차원 지형 공간정보인 수치표면모델(DSM: Digital Surface Model)과 더불어 DSM에 내재된 특성정보를 이용하여 3차원 지형지물을 분석하는 것이 효과적이다. 건물과 같이 기하학적으로 정형화된 형태의 인공구조물은 3차원 공간데이터로부터 얻을 수 있는 기하학적 요소와 특성을 이용하여 객체의 분류와 형상 묘사가 가능하다. 이 연구는 고차원 시각정보(high-level visual information) 시스템에서 중요한 역할을 하는 내재된 고유의 특성정보(intrinsic information)를 기반으로 하며, 이를 위하여 객체의 기하학적 요소인 경사와 주향을 DSM으로부터 도출하고, 다방향에서 생성한 음영기복영상(SRI: Shaded Relief Image)과 함께 DL 모델의 학습 수행에 사용하였다. 실험은 ISPRS (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing)에서 제공하는 데이터 셋 중에서 DSM과 레이블 데이터를 객체의 의미적 분류를 위해 개발된 합성곱 기반의 SegNet 학습에 사용하였다. 지형지물을 분류하고 분류 결과를 이용하여 건물을 추출하였다. 특히 DL 모델의 학습 성능 향상을 위해 학습 데이터의 여러 조합에 따른 시너지 효과를 분석하는 것에 핵심이다. 제안한 방법은 건물 분류와 추출에 효과적임을 보여주고 있다.

• Spatial Information Research
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• 제23권1호
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• pp.41-48
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• 2015

BIM 기술은 기존 2D 기반 도면처리에서 나아가 3D 모델링을 통한 시설물의 전 생애주기에 발생하는 데이터를 포함한다. 이러한 특성상 하나의 건물은 그 데이터의 방대한 양으로 엄청난 크기의 파일을 생산한다. 대표 표준포맷인 IFC가 그 예로, 객체 기반의 형상정보 및 속성정보를 기반으로 상당한 데이터를 포함한 대용량 처리에 대한 이슈가 종종 발생하고 있다. 이는 렌더링 속도를 증가시키고, 그래픽 카드 용량을 많이 차지하기 때문에, 화면 가시화 측면에서 비효율적이다. 대용량 데이터의 경량화 문제는 프로그램의 프로세스와 품질 측면에서 필수적으로 해결되어야 한다. 본 연구는 국내 및 해외 연구사례에서 경량화에 관련된 다양한 시도를 확인하였다. 이를 기반으로 대용량 BIM 데이터를 효과적으로 컨트롤하고 가시화하기 위해, BIM 특성을 고려하여 최대한 활용할 수 있는 데이터의 경량화 기법을 제안하고 검증하였다. 이는 웹 기반 GIS 플랫폼 상에서 대용량 시설물 데이터를 운용하는데, 최적의 시설물 유형을 분석하고 객체 기반의 IFC 특성을 최대한 활용하여 사용자 측면에서 화면전환의 품질을 확보하고 프로세스 측면에서 효과적인 메모리 운영을 확인하였다.

• 국제학술발표논문집
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• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.792-799
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• 2022

Building Information Modeling (BIM) technology is a key component of modern construction engineering and project management workflows. As-is BIM models that represent the spatial reality of a project site can offer crucial information to stakeholders for construction progress monitoring, error checking, and building maintenance purposes. Geometric methods for automatically converting raw scan data into BIM models (Scan-to-BIM) often fail to make use of higher-level semantic information in the data. Whereas, semantic segmentation methods only output labels at the point level without creating object level models that is necessary for BIM. To address these issues, this research proposes a hybrid semantic-geometric approach for clutter-resistant floorplan generation from laser-scanned building point clouds. The input point clouds are first pre-processed by normalizing the coordinate system and removing outliers. Then, a semantic segmentation network based on PointNet++ is used to label each point as ceiling, floor, wall, door, stair, and clutter. The clutter points are removed whereas the wall, door, and stair points are used for 2D floorplan generation. A region-growing segmentation algorithm paired with geometric reasoning rules is applied to group the points together into individual building elements. Finally, a 2-fold Random Sample Consensus (RANSAC) algorithm is applied to parameterize the building elements into 2D lines which are used to create the output floorplan. The proposed method is evaluated using the metrics of precision, recall, Intersection-over-Union (IOU), Betti error, and warping error.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.835-837
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• 2016

본 연구에서는 사용자의 시점을 인지하고 이에 대응하는 원격지의 스테레오 영상을 획득하여 제공함으로서, 공간적 한계를 탈피하여 원격지를 관찰할 수 있는 시스템을 제공하고자 한다. 시스템 구성을 위하여 인간의 시점 변화에 가장 큰 요인이 되는 좌,우 움직임과 머리의 회전 등의 신체적 동작을 고려하여 설계하였다. 따라서 본 시스템은 크게 사용자의 시선을 분석하기 위한 연산, 3차원 영상획득과 제공을 위한 시스템 제어 및 데이터 전송을 위한 네트워크 통신 등으로 구현되어, 사용자가 동일한 공간에서 특정 대상을 관찰하는 것처럼 자유롭게 동작하며 원격지의 대상을 관찰하더라도 시점에 대응하는 스테레오 영상을 획득하고 3차원 영상으로 제공함으로서 직접적인 관찰과 동일한 시각 효과를 제공하는 시스템을 구현하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제9권3호
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• pp.82-92
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• 2006

국내 해빈지대는 인위적 개발과 기상학적 현상, 특히 태풍의 영향으로 다량의 모래가 유실되고 있어, 장기적 측면에서 침식이 지속적으로 발생하는 해빈지대의 모니터링이 요구되며, 해빈침식 방지를 위한 종합대책 수립 및 시행 작업이 필요하다. 그러나 현재까지 정확한 측량이 이루어지지 않은 채, 모래 유실에 관한 문제 제기나 일시적 대책 마련에 급급하고 있다. 그러므로 본 연구에서는 해운대 사빈지역을 대상으로, GPS 기법을 이용하여 해안지대의 정확한 공간자료 구축 방법을 제시하고, GIS 기법을 활용하여 태풍 Nabi로 인한 사빈지형 변화를 정량 정성적으로 탐지하고 분석하였다. 연구결과, 태풍 후, 사빈 평균고도는 1.95 m, 총면적은 53,441 $m^2$, 총체적은 104,639 $m^3$로, 호안벽의 영향으로 사빈고도는 0.06m 가량 증가하였으나, 강풍과 북북동의 정온입사파 영향으로 해빈면적은 3,096 $m^2$, 체적은 2,320 $m^3$ 가량 침식하였다. GPS GIS 기법을 통합하여 해안지대의 정확한 공간 DB를 구축하고 해안지형 변화를 정량 정성적으로 분석한다면, 국내 해안침식에 대한 체계적이고 효과적인 대책을 고안할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권2C호
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• pp.132-140
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• 2007

본 논문에서는 디지털화된 형태로 취득 및 저장된 홀로그램 신호를 부호화하는 새로운 기술을 제안한다. 디지털 홀로그램의 독특한 특성을 파악하여 적절한 형태의 데이터로 변환한 후에 현재 널리 사용되고 있는 표준 압축 기술들에 적용하고자 한다. 전처리과정 이후에 부호화를 위해 추출된 홀로그램은 위치적인 다시점 특성을 이용하여 분할된다. 분할된 홀로그램은 2차원의 여러 시점에서 객체를 촬영한 것과 유사한 특성을 보인다. 시각적으로 잡음과 유사한 형태로 관찰되는 홀로그램의 회절 패턴은 그 자체로써 압축에 이용하기 어렵다. 따라서 홀로그램 생성 원리와 유사하면서 고속 변환이 가능한 2차원 DCT (Discrete Cosine Transform)를 이용하여 분할된 홀로그램을 주파수 변환한다. 주파수 변환된 분할 영역들은 시간적 및 공간적 상관도에 따라서 3차원 스캔 과정을 거치면서 하나의 비디오 스트림으로 구성된다. 비디오 스트림의 한 프레임에 해당하는 분할된 영역들은 다양한 범위를 가지는 계수들로 구성되는데 이를 재구성한 후에 부호화 알고리즘을 이용하여 압축한다. 실험 결과를 살펴보면 제안한 알고리즘은 기존의 기술에 비해서 16배 이상의 높은 압축율에서 더 좋은 복원 성능을 보였다.

• 한국측량학회지
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• 제27권5호
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• pp.585-597
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• 2009

본 연구는 항공다중센서시스템으로부터 동시에 취득되는 항공영상과 라이다데이터 사이에 존재하는 기하학적 불일치를 제거하는 정합 방법의 개발을 목표로 한다. 제안된 방법은 크게 정합요소의 추출, 정합요소간의 상호일치성 수립, 영상외부표정요소의 조정계산으로 구성된다. 정합요소로써 라이다데이터로부터 평면패치와 교면에지를 항공영상으로부터 객체점과 연결에지를 추출한다. 추출된 정합요소를 수평 및 수직요소로 구분하여 상호일치성을 수립한다. 이를 광속조정번에 확률제약조건으로 적용하며 외부표정요소를 정밀하게 조정한다. 제안된 방법을 실측 데이터에 적용한 결과에 따르면 외부표정요소 중에 자세변수에 대한 의미 있는 조정이 이루어졌으며, 조정에 사용된 대상객체에 존재하던 최대 2m 정도의 기하학적 불일치가 조정 후에 약 2cm 정도로 크게 감소된 것으로 분석되었다. 본 연구의 결과는 특히 도시지역의 고품질의 3차원 공간정보를 생성하기 위한 데이터 융합에 크게 기여할 것으로 판단된다.

• 한국측량학회지
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• 제40권3호
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• pp.239-247
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• 2022

현대에는 급속한 산업화와 인구 증가로 인해 도시들이 더욱 복잡해지고 있다. 특히 도심은 택지개발, 재건축, 철거 등으로 인해 빠르게 변화하는 지역에 해당한다. 따라서 자율주행에 필요한 정밀도로지도와 같은 다양한 목적을 위해 빠른 정보 갱신이 필요하다. 우리나라의 경우 기존 지도 제작 과정을 통해 지도를 제작하면 정확한 공간정보를 생성할 수 있으나 대상 지역이 넓은 경우 시간과 비용이 많이 든다는 한계가 있다. 지도 요소 중 하나인 도로는 인류 문명을 위한 많은 다양한 자원을 제공하는 중추이자 필수적인 수단에 해당한다. 따라서 도로 정보를 정확하고 신속하게 갱신하는 것이 중요하다. 이 목표를 달성하기 위해 본 연구는 Semantic Segmentation 알고리즘인 LinkNet, D-LinkNet 및 NL-LinkNet을 사용하여 광주광역시 도시철도 2호선 공사 현장을 촬영한 드론 정사영상에서 도로를 추출한 다음 성능이 가장 높은 모델에 하이퍼 파라미터 최적화를 적용하였다. 그 결과, 사전 훈련된 ResNet-34를 Encoder로 사용한 LinkNet 모델이 85.125 mIoU를 달성했다. 향후 연구 방향으로 최신 Semantic Segmentation 알고리즘 또는 준지도 학습 기반 Semantic Segmentation 기법을 사용하는 연구의 결과와의 비교 분석이 수행될 것이다. 본 연구의 결과는 기존 지도 갱신 프로세스의 속도를 개선하는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 예상된다.