• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권11호
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• pp.67-72
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• 2023

In the past decade, Autonomous Vehicle Systems (AVS) have advanced at an exponential rate, particularly due to improvements in artificial intelligence, which have had a significant impact on social as well as road safety and the future of transportation systems. The fusion of light detection and ranging (LiDAR) and camera data in real-time is known to be a crucial process in many applications, such as in autonomous driving, industrial automation and robotics. Especially in the case of autonomous vehicles, the efficient fusion of data from these two types of sensors is important to enabling the depth of objects as well as the classification of objects at short and long distances. This paper presents classification of objects using CNN based vision and Light Detection and Ranging (LIDAR) fusion in autonomous vehicles in the environment. This method is based on convolutional neural network (CNN) and image up sampling theory. By creating a point cloud of LIDAR data up sampling and converting into pixel-level depth information, depth information is connected with Red Green Blue data and fed into a deep CNN. The proposed method can obtain informative feature representation for object classification in autonomous vehicle environment using the integrated vision and LIDAR data. This method is adopted to guarantee both object classification accuracy and minimal loss. Experimental results show the effectiveness and efficiency of presented approach for objects classification.

• 터널과지하공간
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• 제19권1호
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• pp.1-10
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• 2009

암반 내 구조물을 시공하는 경우 역학적 안정성을 평가하기 위하여 암반의 특성을 조사한다. 이 경우 암반의 특성은 주로 암반 내 절리의 특성에 의하여 좌우된다. 지금까지는 암반 내 절리의 특성을 조사하기 위하여 암반이 노출된 사면이나 노두에 접근하고 육안으로 직접 관찰하였다. 이때 급사면과 같은 곳에서 접근의 문제, 작업의 안전 문제, 많은 시판이 걸리는 문제, 조사시간에 비하여 얻은 정보량의 부족, 정보의 재현 문제, 측정 오차 문제 등의 제한이 있었다. 따라서 이와 같은 문제를 개선하기 위하여 LIDAR (light detection and ranging)로 암반을 스캔하여 얻은 포인트 클라우드(point cloud)글 Split-FX 소프트웨어로 처리한 결과 절기의 방향과 간격 및 절리면의 거칠기 등 절리의 특성을 정확하고 효율적으로 분석할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제22권2호
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• pp.101-110
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• 2006

본 연구에서는 항공 관측으로 얻어진 다중분광영상과 LIDAR (LIght Detection And Ranging) 자료를 이용하여 농업지역의 토지피복 분류 정도를 분석하였다. 다중분광영상은 녹색, 적색, 근적외역의 3분광으로 이루어져 있다. LIDAR 벡터 자료로부터 최초 반사강도 영상과 최초 반사 표고 자료와 최후 반사의 지상 표고 자료의 차이로 산출된 식생 높이 영상이 얻어졌다. 토지피복 분류 방법은 최대우도법을 사용했으며, 다중분광영상의 3밴드 영상 LIDAR의 반사강도 영상, 식생 높이 영상을 이용하였다. 모든 영상을 이용한 토지피복 분류의 전체 정도는 85.6%로 다중분광영상만을 이용한 정도보다 10%이상 향상되었다. 여러 농작물간의 높이의 차이, 수목과 농작물 높이의 차이와 LIDAR 반사강도 차이로 인하여 다중분광영상과 LIDAR 영상을 사용한 토지피복 분류의 정도가 향상되었다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 한국신재생에너지학회 2010년도 춘계학술대회 초록집
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• pp.185.1-185.1
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• 2010

원격탐사(remote sensing)란 관측 대상과의 접촉 없이 멀리서 정보를 얻어내는 기술을 말한다. 기상관측분야에는 이미 소다(SODAR) 장비가 폭넓게 사용되거 왔으나 최근 풍력자원평가(wind resource assessment)를 위한 풍황측정에 SODAR와 더불어 라이다(LIDAR)가 적극적으로 활용되기 시작하고 있다. 참고로 SODAR(SOnic Detection And Ranging)는 수직 및 동서 남북 방향으로 음파를 발생시키고 대기유동에 의해 산란 반사된 에코를 수신하여 진동수 변화와 반사에코 강도를 측정하여 각 방향의 에코자료를 벡터 합성함으로써 풍향 및 풍속을 산출하는 원리이다. 반면 LIDAR(Light Detection And Ranging)는 비교적 최근에 풍황측정 용도로 개발된 레이저 탐지에 바탕을 둔 원거리 센서로, 공기입자(먼지, 수증기, 구름, 안개, 오염물질 등)에 의해 산란된 레이저 발산의 도플러 쉬프트(Doppler shift)를 이용하여 풍향 및 풍속을 측정하는 원격탐사 장비이다. 풍력자원평가 측면에서 라이다는 그 정확도가 IEC61400-12에 의거한 풍황탑(met-mast) 측정자료 다수와의 비교검증 실측평가(Albers et al., 2009)를 통하여 입증된 바 있다. 한편 한국에너지기술연구원에서 운용 중인 라이다 시스템은 그림 1의 우측 그림과 같이 1초에 $360^{\circ}$를 스캔하여 50지점에서 반사되는 레이저를 스펙트럼으로 측정하되 설정된 관측높이에서 풍속은 샘플링 부피(sampling volume)의 평균값으로 정의된다. 그런데 샘플링 부피는 설정된 관측높이로부터 상하 12.5m, 총 25m의 높이구간에서 관측한 스펙트럼의 평균값을 그 중앙지점에서의 풍속으로 환산하는 알고리듬(algorithm)을 채택하고 있다. 따라서 비선형적으로 변화하는 풍속연직분포 관측 시 풍속환산 알고리듬에 의한 측정오차가 개입될 가능성이 존재하는 것이다. 이에 본 연구에서는 라이다에 의한 풍속연직분포 측정 시 샘플링 부피의 구간 평균화 과정에서 발생하는 불확도(uncertainty)를 정량적으로 분석함으로써 라이다에 의한 풍속연직분포 관측의 불확도를 정량평가하고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.693-699
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• 2006

항공관측으로 얻어지는 디지털 영상은 지리정보로써의 가치를 가지기 위해서는 정밀하게 정사보정되어야 한다. 항공영상의 자동 정사보정을 위해 카메라와 함께 설치된 GPS/INS (Global Positioning System/Inertial Navigation System) 자료와 LIDAR (LIght Detection And Ranging) 지표고도 자료를 이용하였다. 본 연구에서 635개 항공영상이 생산되고 LIDAR 자료는 정사보정에 적용하기 위하여 격자영상 형태로 변환되었다. 영상 전체적으로 일정한 명도를 가지기 위해서, flat field 수정을 영상에 적용하였다. 영상은 내부방위와 GPS/INS를 이용한 외부방위를 계산하여 기하보정되고, LIDAR 지표고도 영상을 이용하여 정사보정되었다. 정사보정의 정도는 임의의 5개 영상과 LIDAR 반사강도 영상에서 50개 지상기준점을 수집하여 검증되었다. 검정된 결과로써 RMSE (Root Mean Square Error)는 화소 해상도의 단지 2배에 해당하는 0.387 m를 도출하였다. 높은 정도를 가진 자동 항공영상 정사보정 방법은 항공영상 산업에 적용 가능할 것이다.

• 한국측량학회지
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• 제23권3호
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• pp.261-272
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• 2005

가상공간 시현이나 GIS 및 이동통신과 같은 다양한 응용분야에 정확한 3차원 도시모델은 기본적인 자료가 되고 있다. 수동적인 3차원 자료 구축은 시간과 경비측면에서 비효율적이기 때문에 LIDAR는 DTM을 취득하는데 새로운 기술로 각광받고 있다. 본 연구에서는 필터링을 이용하여 지면과 비지면점을 추출하기 위한 방법을 제시하였고, 지면점으로부터 DU을 생성하여 정확도를 평가하였다. 그 동안 많은 필터기법들이 개발되어 왔지만 필터링의 자료처리특성을 분석하기 위해 높이차에 근거한 필터, 경사에 근거한 필터, 모폴로지에 근거한 필터 등 3가지 필터를 선택하고, 고층아파트지역과 저층주거지역에 적용하여 정확도를 평가하였다. 그 결과, LIDAR 자료로부터 취득된 DTM의 정확도는 고층아파트지역에서 0.16m, 저층아파트지 역에서 0.59m로 나타났으며, 도시지역의 정밀DTM 생성에 있어서 LIDAR자료의 활용이 기대된다

• 한국광학회지
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• 제27권4호
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• pp.133-142
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• 2016

본 논문에서는 DS-OCDMA(direct sequence optical code division multiple access)와 스캐닝 방식의 MEMS (microelectromechanical system) 거울을 이용하여 픽셀별로 스캐닝하는 라이다 시스템(light detection and ranging, LIDAR)의 설계와 시뮬레이션 결과를 기술한다. 제안하는 라이다는 $848{\times}480$ 해상도의 거리 영상을 1초에 60번 측정한다. 영상을 구성하는 각각의 픽셀마다 픽셀 정보와 체크섬을 DS-OCDMA로 부호화한 레이저 펄스로 방출하므로, 반사파를 검출하기 위하여 대기할 필요없이 연속으로 거리 측정이 가능하다. MEMS 거울은 부호화된 레이저 펄스를 반사하여 측정을 원하는 방향으로 보내기 위한 용도로 사용한다. 하나의 거리 영상을 구성하는 픽셀 정보의 처리가 모두 완료되면, 픽셀 개개의 반사파 비행시간을 이용하여 포인트 클라우드를 생성한다.

• 한국대기환경학회:학술대회논문집
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• 한국대기환경학회 2000년도 추계학술대회 논문집
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• pp.354-355
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• 2000

대기환경문제는 관련 환경정책의 강화와 각종 대책에도 불구하고 그 심각성이 날로 증가하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 오염현상에 대한 정확한 측정, 분석과 이를 토대로 한 효율적인 대기오염 대책 수립 및 시행이 요구된다. 그러나 기존의 측정방법으로는 대기오염변화를 신속하게 측정하거나 또는 지상 수십 km에 달하는 광범위한 영역의 농도분포를 측정하는 것이 불가능하다. 최근 들어 실시간 측정이 가능한 원격측정 방법 중의 하나인 라이다 (Light Detection And Ranging; LIDAR)에 대한 관심이 고조되면서 여러 나라에서 급속히 발전하고 있다. (중략)

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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• pp.676-679
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• 2006

Mangrove crowns were delineated using active sensor LIDAR (LIght Detection And Ranging) data by a crown delineating model developed in this study. LIDAR data were acquired from airborne survey by a helicopter for the estuary of Macouria in the northeast coast of French Guiana. The canopy height image was derived from LIDAR vector data by calculating the difference between ground and non-ground data. The mangrove site in the study area was classified to three sectors by the time of mangrove settlement; Mangrove 1986, 2002 and 2003. The estimated crown of Mangrove 1986 was reliable defined for their size, number and volume because of larger crown size and bigger variation of crown height. The tree crown size of Mangrove 2002 and 2003 by the model was overestimated and the number of trees was much underestimated. The estimated crown was not for single crown but a crown group due to homogenous crown height and spatial resolution of LIDAR data. However the canopy height image derived from LIDAR data provided three-dimensional information of mangroves.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권2호
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• pp.960-973
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• 2018

This paper presents design for error correcting algorithm of the time of flight (ToF) detection value in the light detection and ranging (LIDAR) system sensor. The walk error of ToF value is generated by change of the received signal power depending on distance between the LIDAR sensor and object. The proposed method efficiently compensates the ToF value error by the independent ToF value calculation from the received signal using both rising point and falling point. A constant error of ~0.05 m is obtained after the walk error correction while an increasing error up to ~1 m is obtained with conventional method.