• 대한공간정보학회지
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• 제13권3호
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• pp.59-67
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• 2005

도시지역의 대부분을 차지하는 건물에 대한 3차원 공간정보는 지도제작뿐 아니라 무선 통신망 설계, 카 내비게이션, 가상도시 구축 등에 근간이 되는 주요 정보이다. 대표적인 수동센서(passive sensor)로부터 얻어진 수치항공사진은 높은 수평 위치정확도를 가지는 반면 중심투영과 폐색지역에 의한 원천적인 문제로 인하여 자동화 과정이 어렵다. 반면 능동센서인 LIDAR 시스템은 지표면에 대한 비정규 점군 형태의 3차원 정보를 빠르고 정확하게 제공한다. 하지만 데이터 취득 특성상 건물의 외곽선과 같은 정보의 획득에는 어려움이 있다. 본 연구에서는 수치항공사진과 LIDAR 데이터를 용합하여 건물의 외곽선을 자동으로 추출하는 방법을 제안하였다. 실험 결과 본 연구에서 제안한 방법은 복잡한 형태의 건물의 외곽선 추출에 우수한 결과를 보여주었으며, LIDAR 데이터와 수치항공사진을 이용해 건물을 자동으로 추출할 수 있는 가능성을 제시하였다.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2004년도 추계학술발표회 논문집
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• pp.473-478
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• 2004

LIDAH data often include systematic errors, which should be removed by a calibration process. This paper proposes a robust approach to calibrating LIDAR data using natural surfaces as reference data. The uniqueness of this approach is to employ a sophisticated selection scheme so that only a portion of LIDAR points can be used to estimate the bias parameters generating the systematic errors. This approach was applied to calibrating simulated LIDAR data. The results show that the approach can successfully recover the bias parameters and calibrate the data with acceptable RMS errors. Particularly, the parameter recovery model can be easily extended to register image data with LIDAR data.

• 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 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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• pp.522-525
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• 2005

Light detection and ranging (LIDAR) is one of the effective technologies for monitoring forest inventory, and importance of forestry is increasing because of its function as the sink of green house gases (GHG). This study aims at development of a methodology for better and more accurate estimation of physical parameters of individual trees by removing sudden drops of LIDAR data within a crown. Our study area is located in Aomori prefecture, the northern part of Honshu Island, with the dominant species of Japanese cedar. The results show practicality of our method in the usage of LIDAR data in the field of forest inventory.

• 자동차안전학회지
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• 제14권2호
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• pp.51-56
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• 2022

This paper presents an Ground Segmentation algorithm to eliminate unnecessary Lidar Point Cloud Data (PCD) in an autonomous driving system. We consider Random Sample Consensus (Ransac) Algorithm to process lidar ground data. Ransac designates inlier and outlier to erase ground point cloud and classified PCD into two parts. Test results show removal of PCD from ground area by distinguishing inlier and outlier. The paper validates ground rejection algorithm in real time calculating the number of objects recognized by ground data compared to lidar raw data and ground segmented data based on the z-axis. Ground Segmentation is simulated by Robot Operating System (ROS) and an analysis of autonomous driving data is constructed by Matlab. The proposed algorithm can enhance performance of autonomous driving as misrecognizing circumstances are reduced.

• 한국측량학회지
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• 제27권1호
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• pp.751-760
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• 2009

본 연구는 영상정합의 주요 과정에 라이다데이터를 적용함으로서 정합과정의 효율성 및 결과의 신뢰도를 향상시키기 위한 전략 및 방법을 개발하는 것을 목표로 하였다. 영상정합은 정합대상객체를 선택하고, 이와 일치된 정합객체를 검색하며, 정합결과의 품질을 평가하는 과정으로 이루어진다. 본 연구는 이러한 영상정합의 각 과정에 라이다데이터를 적용하는 방법을 제시하였다. 제안된 방법을 중해상도 항공 디지털 영상과 이와 동시에 관측된 라이다데이터를 적용하여 실험하였다. 적용된 결과를 라이다데이터 대신에 가상의 수평면을 이용하는 기존의 방법과 대비하여 분석하였다. 그 결과, 제안된 방법이 기존의 방법보다 향상된 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과는 현존하는 상업용 디지털영상정합자동화 프로그램의 정합성능을 개선하고, 영상정합의 결과를 라이다데이터와 결합하여 생성된 DEM의 품질을 제고하는 것에 기여한다.

• 한국측량학회지
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• 제26권3호
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• pp.311-320
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• 2008

라이다는 레이저 펄스를 이용해서 대상표면에서 추출된 조밀한 3차원 좌표를 신속하게 취득할 수 있어서 대상물의 3차원 모델을 자동으로 생성하는 것에 효과적으로 이용된다. 이러한 장점에 힘입어 국방 및 안보 분야에서 특히 지능형 유도 미사일과 유무인 정찰기에 라이다의 적용이 빠르게 증가하고 있다. 이에 본 연구는 라이다의 활용가능성을 사전에 검증하기 위해 라이다데이터를 시뮬레이션을 통해 생성하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 라이다를 구성하는 GPS, IMU, LS의 기하모델링을 통해 레이저 펄스의 3차원 좌표를 계산하는 센서 방정식을 유도하였고, 이를 기반으로 주어진 시스템변수, 비행경로 및 자세, 시스템오차, 기준 DEM 등을 입력으로 모의 라이다데이터를 생성하는 프로그램을 개발하였다. 도심지역의 모의 라이다데이터 생성에 적용하였고, 생성된 데이터를 분석하여 시뮬레이션의 정확도 및 활용성을 확인하였다. 본 연구에서 개발된 시뮬레이터는 활용 알고리즘 개발을 위해 필요한 다양한 실험 데이터를 경제적으로 제공하고, 나아가 최적의 비행 및 시스템 변수의 설정에 기여할 수 있다.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2006년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.235-241
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• 2006

The demand of 3D terrain mapping techniques is increasing in many application fields such as CNS(Car Navigation System), web service system, DMB(Digital Multimedia Broadcasting) systems and etc To construct a 3D terrain map, it is a pre-requite step that register data collected from different surveying sources. This Paper Present the methodology to register airborne photo, LIDAR data, and digital map, which are major data sources to create a 3D terrain mao. For this purpose, we developed the generally applicable algorithm that uses linear features to register airborne photos and digital maps to LIDAR data. The algorithm explicitly formulates step-by-step methodologies to establish observation equations for transformation. The results clearly demonstrate the proposed algorithm is appropriate to register these data sources.

• Korean Journal of Geomatics
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• 제5권1호
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• pp.35-42
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• 2005

Precise geometric registration is required in multi-source data fusion process to obtain synergistic results successfully. However, most of the previous studies focus on the assumption of perfect registration or registration in a limited local area with intuitively derived simple geometric model. In this study, therefore, we developed a robust method for geometric registration based on a systematic model that is derived from the geometry associated with the data acquisition processes. The key concept of the proposed approach is to utilize smooth planar patches extracted from LIDAR data as control surfaces to adjust exterior orientation parameters of the aerial images. Registration of the simulated LIDAR data and aerial images was performed. The experimental results show that the RMS value of the geometric discrepancies between two data sets is decreased to less than ${\pm}0.30\;m$ after applying suggested registration method.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2008년도 공동춘계학술대회
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• pp.265-268
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• 2008

Lidar(Light Detection and Hanging, Ladar)는 물체에 반사되어 되돌아오는 광학신호를 관측하여 물체와의 거리를 측정하는 센서로 정밀한 3차원 모델 생성 및 도시지역의 변화탐지 등에 효율적으로 적용될 수 있다. 시뮬레이션은 시스템의 동작을 인공적으로 만들어 내고, 이 동작의 실행을 관찰하여 실제 시스템의 특성을 추론하는 일련의 활동으로, 하드웨어의 설계 및 분석, 보완, 성능 평가 등에 효율적으로 이용된다. 본 연구에서는 Lidar 시스템의 원리 및 구조 분석을 통해서 Lidar 데이터를 시뮬레이션하기 위한 소프트웨어를 설계하였다. Lidar의 특성이 시뮬레이션 소프트웨어에 정확하게 구현되도록 하기위해 Lidar 동작과 관련된 내부 및 외부요소를 분석하고 기능에 따라 추상화하여 소프트웨어 모들로 구성하였다. 시스템 내부요소로 송신부 수신부 신호/영상처리부 모델과 외부환경요소로 비행환경 모델, 타겟 모델, 대기 모델을 정의하였다. 또한, Lidar 시스템 실행 중에 발생하는 주요 프로세스를 함수 모듈로 정의함으로서, 모델들 간의 구조적인 관계를 정의하였다. 본 연구의 설계결과는 이후 Lidar시뮬레이션 소프트웨어의 보다 체계적인 구현에 적용될 예정이다.