• 대한토목학회논문집
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• 제28권6D호
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• pp.923-929
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• 2008

3차원 공간데이터에 대한 요구가 증가하면서 지형뿐만 아니라 건물에 대한 모형화는 아주 중요한 부분을 차지하고 있다. 본 연구에서는 라이다자료만을 이용하여 계산량과 사용자의 개입을 최소화한 건물의 경계를 추출하는 방법론을 제시하였다. 그 특징은 점기반처리와 영상기반처리의 장점을 융합하여 1차 건물의 경계를 개략적으로 검색한 후 다시 원 라이다 자료를 분석하여 제약조건이 부가된 불규칙삼각망을 형성하여 건물의 경계를 정하였다. 그 후 건물의 면적과 한 변의 길이 등을 고려하여 건물의 형상을 갖도록 처리하였다. 제안한 방법론은 실제 라이다자료를 이용하여 검증하였으며 수치지도와 비교를 통해서 효용성을 입증하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제25권6호
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• pp.547-557
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• 2009

LIDAR (LIght Detection And Ranging) is an active remote sensing technology which provides 3D coordinates of the Earth's surface by performing range measurements from the sensor. Early small footprint LIDAR systems recorded multiple discrete returns from the back-scattered energy. Recent advances in LIDAR hardware now make it possible to record full digital waveforms of the returned energy. LIDAR waveform decomposition involves separating the return waveform into a mixture of components which are then used to characterize the original data. The most common statistical mixture model used for this process is the Gaussian mixture. Waveform decomposition plays an important role in LIDAR waveform processing, since the resulting components are expected to represent reflection surfaces within waveform footprints. Hence the decomposition results ultimately affect the interpretation of LIDAR waveform data. Computational requirements in the waveform decomposition process result from two factors; (1) estimation of the number of components in a mixture and the resulting parameter estimates, which are inter-related and cannot be solved separately, and (2) parameter optimization does not have a closed form solution, and thus needs to be solved iteratively. The current state-of-the-art airborne LIDAR system acquires more than 50,000 waveforms per second, so decomposing the enormous number of waveforms is challenging using traditional single processor architecture. To tackle this issue, four parallel LIDAR waveform decomposition algorithms with different work load balancing schemes - (1) no weighting, (2) a decomposition results-based linear weighting, (3) a decomposition results-based squared weighting, and (4) a decomposition time-based linear weighting - were developed and tested with varying number of processors (8-256). The results were compared in terms of efficiency. Overall, the decomposition time-based linear weighting work load balancing approach yielded the best performance among four approaches.

• 대한원격탐사학회지
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• 제22권6호
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• pp.533-542
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• 2006

Lidar는 정확도 높은 고밀도의 점 자료를 제공함으로써 지형공간에 대한 3차원 정보를 제공한다. 특히, 산림과 같은 식생 지역에서는 레이저 신호가 투과되어 지면에서 반사되는 자료가 기록되므로 산림이 밀집하여 존재하는 공간에 대한 수치고도모델 제작에 용이하다. 이 연구에서는 우리 나라 중부지역의 산림에서 획득한 Lidar자료의 수직적 분포 특성을 살펴보고자 하며, 산림자원정보를 추출 및 수치고도자료(DEM)를 획득하기 위한 필수 과정인 지면점들을 분리하는 방법을 제안하고자 한다. Lidar 자료의 수직적인 분포는 산림을 구성하는 수종, 밀도 및 수관의 형태 등에 따라 영향을 많이 받으며, 이러한 산림에서 나타나는 Lidar 자료의 특성을 이용하여 제안된 지면점 분리 방법은 초기 수신신호(First return: FR) 및 말기 수신신호(Last Return: LR)를 함께 이용함으로써 일반적으로 지면점을 분리하는데 요구되는 임계치를 고려하지 않아도 된다는 효율성을 가진다. 제시된 방법으로 분리된 지면점을 이용하여 수치고도모델을 제작하였으며, 이를 기반으로 산림의 중요한 정보가 되는 수고, 수관울폐도 등의 임목의 생물리학적 인자를 보다 정확하게 추출할 수 있다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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• pp.177-180
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• 2008

Many researches have been tried to extract building models and created a 3D cyber city from LiDAR data. In this paper, the approach of extracting complex building by using airborne LiDAR data combined with airborne orthoimagery has been performed. The pseudo-building elevations were derived from modified discrete return LiDAR data. Based on information property of the pseudo-height, building features could be extracted. The results of this study indicated the improvement of building extraction.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.298-302
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• 2010

본 논문은 라이다영상으로부터 지표면의 형상을 분석하기 위하여 표변의 차분적 기하 특성을 이용하는 기법을 제시한다. 항공라이다영상은 지형지물의 고도값을 신속하게 제공하지만 영상으로부터 지형, 도로, 수목, 건물 등 의미 있는 객체를 추출하는 과정이 필요하다. 이를 위해서는 라이다영상의 고유정확도를 토대로 각 지형지물이 라이다영상 내 표현된 지표면의 특성을 분석할 필요가 있다. 지표면의 기하학적 특성을 분석하기 위하여 본 논문은 Hessian 행렬로부터 유도된 고유값을 이용한다. 실험을 위하여 대학 캠퍼스 건물을 포함하는 약 1미터 간격의 라이다영상을 처리한 결과, 제안 기법으로 지표면특성을 효과적으로 분석해낼 수 있었다.

• ETRI Journal
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• 제33권4호
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• pp.506-516
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• 2011

In this paper, we develop a registration method to eliminate the geometric inconsistency between the stereo-images and light detection and ranging (LIDAR) data obtained by an airborne multisensor system. This method consists of three steps: registration primitive extraction, correspondence establishment, and exterior orientation parameter (EOP) adjustment. As the primitives, we employ object points and linked edges from the stereo-images and planar patches and intersection edges from the LIDAR data. After extracting these primitives, we establish the correspondence between them, being classified into vertical and horizontal groups. These corresponding pairs are simultaneously incorporated as stochastic constraints into aerial triangulation based on the bundle block adjustment. Finally, the EOPs of the images are adjusted to minimize the inconsistency. The results from the application of our method to real data demonstrate that the inconsistency between both data sets is significantly reduced from the range of 0.5 m to 2 m to less than 0.05 m. Hence, the results show that the proposed method is useful for the data fusion of aerial images and LIDAR data.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.241-243
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• 2003

This paper presents an algorithm that automatically extracts buildings among many different features on the earth surface by fusing LIDAR data with panchromatic aerial images. The proposed algorithm consists of three stages such as point level process, polygon level process, parameter space level process. At the first stage, we eliminate gross errors and apply a local maxima filter to detect building candidate points from the raw laser scanning data. After then, a grouping procedure is performed for segmenting raw LIDAR data and the segmented LIDAR data is polygonized by the encasing polygon algorithm developed in the research. At the second stage, we eliminate non-building polygons using several constraints such as area and circularity. At the last stage, all the polygons generated at the second stage are projected onto the aerial stereo images through collinearity condition equations. Finally, we fuse the projected encasing polygons with edges detected by image processing for refining the building segments. The experimental results showed that the RMSEs of building corners in X, Y and Z were ${\pm}$8.1㎝, ${\pm}$24.7㎝, ${\pm}$35.9㎝, respectively.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.113-119
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• 2003

Building information is extremely important for many applications within the urban environment. Sufficient techniques and user-friendly tools for information extraction from remotely sensed imagery are urgently needed. This paper presents an automatic and manual approach for extracting footprints of buildings in urban areas from airborne Light Detection and Ranging (LIDAR) data. First a digital surface model (DSM) was generated from the LIDAR point data. Then, objects higher than the ground surface are extracted using the generated DSM. Based on general knowledge on the study area and field visits, buildings were separated from other objects. The automatic technique for extracting the building footprints was based on different window sizes and different values of image add backs, while the manual technique was based on image segmentation. A comparison was then made to see how precise the two techniques are in detecting and extracting building footprints. Finally, the results were compared with manually digitized building reference data to conduct an accuracy assessment and the result shows that LIDAR data provide a better shape characterization of each buildings.

• 한국지리정보학회지
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• 제17권4호
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• pp.28-39
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• 2014

최근 국내외적으로 육상과 해상에 대한 3차원 지리정보의 연계 활용이 가능한 통합시스템 구축을 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 육상에 대한 3차원 지리정보구축 작업은 항공 Lidar의 도입으로 인하여 높은 정확도로 넓은 지역의 위치정보 획득이 용이해짐에 따라 3차원 지형모델링에 관한 연구도 활발히 진행되고 있다. 또한 해상분야에서도 관련기관들이 해양지리정보체계(MGIS : Marine Geographic Information System) 구축과 활용을 위한 연안해역에 대한 각종 해양정보를 조사 및 측량하고 있다. 그러나 아직까지 육상과 해상에 대한 통합 지리정보시스템을 구축하기에는 육상과 해상의 좌표계와 기준면 등이 일치하지 않아 많은 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 항공 Lidar 자료와 멀티빔 음향측심(Multibeam Echo Sounder) 자료를 이용하여 육상과 해상에 대한 좌표계와 기준면을 일치시킨 후 통합 지형도를 제작하여 통합 지형공간정보를 구축하였다. 통합 지형공간정보 데이터에 대한 정확도 검증을 위하여 임의의 지점 10곳을 선정하여 분석한 결과 수심에 대한 RMSE가 0.46m로 IHO(국제수로기준 : International Hydrographic Organization)에서 규정하는 수심정확도 0.5m에 만족함을 알 수 있었다.

• 대한공간정보학회지
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• 제15권4호
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• pp.31-39
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• 2007

최근 국내의 항공디지털카메라 영상의 도입 및 공급이 현실화됨에 따라 정사영상 및 수치지도를 포함한 지리정보제작에 많은 관심이 모아지고 있다. 따라서, 본 연구에서는 항공디지털사진의 정사영상을 제작하여 수치지도를 갱신하는 방법을 제시하고자 하였다. GPS 측량성과를 이용하여 기하보정을 수행하고, 항공 Lidar DEM을 이용하여 정사영상을 제작하였으며, GPS측량성과를 이용하여 절대위치정확도평가, 수치지도의 건물레이어에 대해서는 1/1,000 수치지도를 이용하여 상대위치정확도평가를 수행하였다. 정사영상에 대한 정확도 평가결과, RMSE가 X, Y방향으로 각각 ${\pm}0.076m,\;{\pm}0.294m$가 발생하였으며, 수치지도에 대한 정확도 평가결과, RMSE가 X, Y방향으로 각각 ${\pm}0.250m,\;{\pm}0.210m$이 발생하였으므로, 항공디지털사진의 정사영상을 이용한 수치지도의 건물레이어 갱신결과는 국토지리정보원 규정의 허용오차 이내였으므로, 향후 기본지리정보 구축은 물론 지자체의 GIS사업 및 다양한 분야에 활용할 수 있다.