• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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• pp.504-507
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• 2006

Airborn Lidar technology has been applied to diverse applications with the advantages of accurate 3D information. Further, Lidar intensity, backscattered signal power, can provid us additional information regarding target's characteristics. Lidar intensity varies by the target reflectance, moisture condition, range, and viewing geometry. This study purposes to generate normalized airborne LiDAR intensity image considering those influential factors such as reflectance, range and geometric/topographic factors (scan angle, ground height, aspect, slope, local incidence angle: LIA). Laser points from one flight line were extracted to simplify the geometric conditions. Laser intensities of sample plots, selected by using a set of reference data and ground survey, werethen statistically analyzed with independent variables. Target reflectance, range between sensor and target, and surface slope were main factors to influence the laser intensity. Intensity of laser points was initially normalized by removing range effect only. However, microsite topographic factor, such as slope angle, was not normalized due to difficulty of automatic calculation.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.267-276
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• 2016

Human detection technologies are widely used in smart homes and autonomous vehicles. However, in order to detect human, autonomous vehicle researchers have used a high-resolution LIDAR and smart home researchers have applied a camera with a narrow detection range. In this paper, we propose a novel method using a low-cost and low-resolution LIDAR that can detect human fast and precisely without complex learning algorithm and additional devices. In other words, human can be distinguished from objects by using a new human characteristics function which is empirically extracted from the characteristics of a human. In addition, we verified the effectiveness of the proposed algorithm through a number of experiments.

• 대한기계학회논문집A
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• 제41권11호
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• pp.1047-1053
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• 2017

무인지상차량의 자율주행을 위한 핵심센서로 사용되는 2D/3D 라이다(LIDAR) 센서에서 제공되는 거리 데이터는 지면 모델링 및 장애물 검출을 위해 효과적으로 활용되지만, 도로의 경계가 모호한 환경 등에서는 주행가능영역에 대한 분석이 어렵게 된다. 본 논문에서는 라이다의 반사율 특성을 이용하여 무인차량의 주행 가능한 영역에 대한 후보 영역을 추가로 분석함으로써 보다 효과적으로 주행가능영역을 검출할 수 있는 기법을 제안하였다. 3D LIDAR의 반사율을 보정하고 무인차량 전방 영역의 반사율에 대한 학습을 통해 주행가능 후보영역을 검출하였으며, 무인차량 실제 운용환경에서의 실험을 통해 후보영역 검출 결과를 검증하였다.

• 국제학술발표논문집
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• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.1250-1251
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• 2022

Measuring management is an important part of preventing the collapse of retaining walls in advance by evaluating their stability with a variety of measuring instruments. The current work of measuring management requires considerable human and material resources since measurement companies need to install measuring instruments at various places on the retaining wall and visit the construction site to collect measurement data and evaluate the stability of the retaining wall. It was investigated that the applicability of the current work of measuring management is poor at small and medium-sized urban construction sites(excavation depth<10m) where measuring management is not essential. Therefore, the purpose of this study is to develop a laser sensor-based hardware to support the wall displacement measurements and their control software applicable to small and medium-sized urban construction sites. The 2D lidar sensor, which is more economical than a 3D laser scanner, is applied as element technology. Additionally, the hardware is mounted on the corner strut of the retaining wall, and it collects point cloud data of the retaining wall by rotating the 2D lidar sensor 360° through a servo motor. Point cloud data collected from the hardware can be transmitted through Wi-Fi to a displacement analysis device (notebook). The hardware control software is designed to control the 2D lidar sensor and servo motor in the displacement analysis device by remote access. The process of analyzing the displacement of a retaining wall using the developed hardware and software is as follows: the construction site manager uses the displacement analysis device to 1)collect the initial point cloud data, and after a certain period 2)comparative point cloud data is collected, and 3)the distance between the initial point and comparison point cloud data is calculated in order. As a result of performing an indoor experiment, the analyses show that a displacement of approximately 15 mm can be identified. In the future, the integrated system of the hardware designed here, and the displacement analysis software to be developed can be applied to small and medium-sized urban construction sites through several field experiments. Therefore, effective management of the displacement of the retaining wall is possible in comparison with the current measuring management work in terms of ease of installation, dismantlement, displacement measurement, and economic feasibility.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권6호
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• pp.1099-1110
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• 2023

자율주행 및 robot navigation의 인식 시스템은 성능 향상을 위해 다중 센서를 융합(Multi-Sensor Fusion)을 한 후, 객체 인식 및 추적, 차선 감지 등의 비전 작업을 한다. 현재 카메라와 라이다 센서의 융합을 기반으로 한 딥러닝 모델에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나 딥러닝 모델은 입력 데이터의 변조를 통한 적대적 공격에 취약하다. 기존의 다중 센서 기반 자율주행 인식 시스템에 대한 공격은 객체 인식 모델의 신뢰 점수를 낮춰 장애물 오검출을 유도하는 데에 초점이 맞춰져 있다. 그러나 타겟 모델에만 공격이 가능하다는 한계가 있다. 센서 융합단계에 대한 공격의 경우 융합 이후의 비전 작업에 대한 오류를 연쇄적으로 유발할 수 있으며, 이러한 위험성에 대한 고려가 필요하다. 또한 시각적으로 판단하기 어려운 라이다의 포인트 클라우드 데이터에 대한 공격을 진행하여 공격 여부를 판단하기 어렵도록 한다. 본 연구에서는 이미지 스케일링 기반 카메라-라이다 융합 모델(camera-LiDAR calibration model)인 LCCNet 의 정확도를 저하시키는 공격 방법을 제안한다. 제안 방법은 입력 라이다의 포인트에 스케일링 공격을 하고자 한다. 스케일링 알고리즘과 크기별 공격 성능 실험을 진행한 결과 평균 77% 이상의 융합 오류를 유발하였다.

• 한국대기환경학회지
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• 제28권2호
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• pp.159-171
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• 2012

Aerosol direct radiative forcing (ADRF) retrieval method was developed by combining data from passive and active satellite sensors. Aerosol optical thickness (AOT) retrieved form the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) as a passive visible sensor and aerosol vertical profile from to the Cloud-Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observations (CALIPSO) as an active laser sensor were investigated an application possibility. Especially, space-born Light Detection and Ranging (Lidar) observation provides a specific knowledge of the optical properties of atmospheric aerosols with spatial, temporal, vertical, and spectral resolutions. On the basis of extensive radiative transfer modeling, it is demonstrated that the use of the aerosol vertical profiles is sensitive to the estimation of ADRF. Throughout the investigation of relationship between aerosol height and ADRF, mean change rates of ADRF per increasing of 1 km aerosol height are smaller at surface than top-of-atmosphere (TOA). As a case study, satellite data for the Asian dust day of March 31, 2007 were used to estimate ADRF. Resulting ADRF values were compared with those retrieved independently from MODIS only data. The absolute difference values are 1.27% at surface level and 4.73% at top of atmosphere (TOA).

• 대한공간정보학회지
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• 제16권2호
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• pp.87-95
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• 2008

Ladar (LAser Detection And Ranging, Lidar)는 레이저 신호를 이용하여 대상지역에 대하여 정밀한 3차원 거리를 취득하는 센서로 최근 들어 미사일, 항공기 등에 탑재되어 자동표적인식 등에 활용되고 있다. 기존의 영상기반센서와 달리 센서와 표적과의 거리를 밝기나 색상 값으로 표현한 range 영상을 제공하며, 이로부터 표적의 정밀한 3차원 모델의 생성이 가능하기 때문에 표적의 인식과 식별을 가능하게 한다. 이러한 Ladar 센서의 데이터를 모의 생성한다면, 센서의 개선 및 개발 또는 센서 데이터 처리 알고리즘의 개발을 더욱 효율적으로 수행할 수 있게 될 것이다. 이에 본 연구에서는 특히 Linear FM 기반의 Ladar 센서의 신호 생성 및 신호처리 과정을 시뮬레이션하여 Ladar 영상을 모의 생성하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 우선 FM chirp modulator를 탑재한 시스템의 레이저 신호를 모의로 생성하고, FFT기반 신호처리를 통해 센서와 표적과의 거리를 획득하였으며, 최종적으로 Ladar range 영상을 성공적으로 모의 생성하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권2호
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• pp.89-96
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• 2019

전방향 3차원 라이다 센서와 비전 카메라는 자동차나 드론 등의 자율주행기술 개발에 활용되고 있다. 한편 라이다 센서와 카메라 좌표계 사이의 변환 관계를 보정하기 위한 기존의 기술들은 특수한 보정물체를 제작하거나 보정물체의 크기가 큰 단점이 있다. 본 논문에서는 한 개의 구형물체를 사용하여 두 센서 사이의 기하보정을 간편하게 구현하는 방법을 소개한다. 구형 물체의 3차원 거리정보에서 RANSAC으로 네 개의 3차원 점을 선택하여 구의 중심좌표를 계산하고, 카메라 영상에서 물체의 2차원 중심점을 구하여 두 센서를 보정하였다. 구는 다양한 각도에서 영상을 획득하여도 항상 원형의 형상을 유지하기 때문에 데이터 획득 시 유리한 장점이 있다. 본 논문에서 제안하는 방법으로 약 2픽셀의 투영오차의 결과를 얻었고, 기존의 방법과의 비교실험을 통하여 제안 기술의 성능을 분석하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.111-116
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• 2021

본 연구는 자율주행 통합관제센터 및 운행 중인 자율주행자동차에게 보행자의 무단횡단 발생 시 실시간으로 무단횡단 이벤트를 전달하고 보행자에게는 보행신호등에 따른 경고 및 안내방송을 하는 보행자Care 시스템의 개선에 관한 연구로서 보행자Care 시스템의 객체검지방법에 대한 신뢰성 향상과 동일시간, 장소, 객체의 중복이벤트 제거를 통해 정확도 향상을 위한 시스템 알고리즘을 설계하였다. 자율주행실증단지의 수집된 실증데이터를 통해 도출된 개선사항에 제시사항을 적용하여 객체검지에 대한 정확성과 보행자 카운트, 미검지 발생의 개선과 Lidar센서 및 지능형CCTV를 통해 검지되는 각 이벤트 상호매칭을 통해 집계의 정확도가 향상될 수 있도록 제시하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제22권12호
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• pp.1061-1067
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• 2016

Position of the vehicle for driving is essential to autonomous navigation. However, there appears GPS position error due to multipath which is occurred by tall buildings in downtown area. In this paper, GPS position error is corrected by using camera sensor and highly accurate map made with 3D-Lidar. Input image through inverse perspective mapping is converted into top-view image, and it works out map matching with the map which has intensity of 3D-Lidar. Performance comparison was conducted between this method and traditional way which does map matching with input image after conversion of map to pinhole camera image. As a result, longitudinal error declined 49% and complexity declined 90%.