• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제21권3호
• /
• pp.312-320
• /
• 2020

3D 스캐닝과 역설계 기술은 기계/제조 분야에서 먼저 시작하였다. 건설 분야에서는 BIM(Building Information Modeling) 기반 3D 모델링 활용 환경이 조성되어 3D 스캐닝 기술을 이용하여 공장 사전제작, 구조물 시공 검측, 플랜트 시설물, 교량, 터널 구조물 검측 등 건설 전반에 활용하고 있다. 스캔 방식 중 고정식 LiDAR는 이동식 LiDAR에 비해 정확도와 밀도가 높으나 정합 시간과 데이터 처리에 오랜 시간이 걸린다. 하지만, 인테리어, 건축물 관리와 같이 상대적으로 높은 정확도가 필요하지 않은 분야에서 사용자가 편리하게 이동하며 스캔할 수 있는 방법이 생산적이고 효율적이다. 이 연구는 자유롭게 이동하면서 실시간 점군 정합을 지원하는 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)기반 스캔백팩 시스템 개발 시 고려사항을 도출한다. 본 연구를 통해 모바일 스캔 기술을 이용한 스캔 생산성 개선을 위해, SLAM기반 스캔백팩(Scan Backpack) 장치 개발을 위한 프레임웍, 시스템 및 컴포넌트 구조를 제안하고, 프로토타입을 통해 개발 시 고려사항을 도출한다. 프로토타입 개발은 SLAM 및 스캔백팩 2단계로 수행해, 고려사항을 도출하고, 수행 결과를 분석하였다.

• 한국산림과학회지
• /
• 제111권3호
• /
• pp.435-449
• /
• 2022

대면적 산림의 정확한 임분고 측정은 산림경영, 산림 탄소량 추정, 산림 생태계 관리를 위한 필수적인 지표인자로 다수의 국가에서 주기적인 현장조사를 수행하고 있다. 하지만, 현장조사는 많은 비용 및 시간 소요, 접근의 용이성이 낮은 지역의 조사의 기술적 한계성을 가지고 있다. 이를 극복하기 위한 대안으로 원격탐사 기술을 이용한 수고 및 임분고 추정 연구가 활발하다. 이에 본 논문에서는 해외 및 국내의 다양한 원격탐사기반 수고 및 임분고 추정 연구 사례를 분석하여 원격탐사기반 임분고 추정 연구의 동향을 크게 LiDAR기반, Stereo 및 SAR 이미지 점군(Image-based Point Clouds)기반, 원격탐사자료 융합기반 임분고 추정 모델로 나누어 살펴보았다. 또한, 대면적의 전국단위 산림 임분고 추정을 위한 원격탐사자료의 업스케일링(Upscaling) 기법의 사례 분석을 통해 향후 국내 산림환경 및 현황에 적합한 원격탐사기반 전국단위 산림 임분고 추정을 위한 방법의 발전 방향성을 고찰하였다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
• /
• 제26권2호
• /
• pp.113-128
• /
• 2024

향상된 MMS (Mobile Mapping System)를 이용하여 도로터널 정밀안전진단 항목을 검토하고 분석하였다. MMS에 의한 적용 가능한 항목은 외관조사, 조사 및 비파괴시험, 구조안전성, 유지관리방안일 것이다. MMS의 차량속도가 너무 빠르면 점군데이터의 해상도가 낮아지고 너무 느리면 보정값 오차가 증가하는 경향을 보인다. 본 연구에 적용된 장비에서는 50 km/h 속도에서 측정이 효과적이다. MMS의 점군 자료에 근거한 균열폭을 판단하기에는 한계가 있으나 터널내 설비 현황과 방재관리기준과 부합되는지를 검토할 수있다. MMS의 3차원 점군은 횡단면 측량의 검토 및 종단면 측량의 변화에 적용될 수 있는데 이는 터널 전체에 대해 차량 한계를 직관적으로 검토할 수 있을 것이다. 시험 개수와 조사 위치를 무작위로 선정하는 현재 정밀안전진단의 측정과 비교하여 MMS의 연속된 환경조건 측정은 정밀도 높은 분석에서 효과적이며 의미가 있을 것이다.

• 터널과지하공간
• /
• 제33권6호
• /
• pp.508-518
• /
• 2023

이 논문은 LiDAR 스캔 또는 사진측량 기술에 의해 재구성된 3D 디지털 모델을 기반으로 터널 벽면의 불연속면을 자동으로 매핑하는 새로운 접근 방식을 제안한다. 본 제안에서는 U-Net이라 불리는 딥러닝 시맨틱 영역분할 모델을 사용하며, 터널 막장면의 3D 지형 모델에서 불연속면 영역을 식별해 낸다. 제안된 딥러닝 모델은 투영된 RGB 이미지, 면의 깊이 이미지 및 국부적인 면의 표면 속성 이미지(즉, 법선 벡터 및 곡률 이미지)를 포함한 다양한 정보를 종합 학습하여 기본 3차원 이미지에서 불연속면 영역을 효과적으로 분할한다. 이후 영역분할 결과는 면의 깊이 맵과 투영 행렬을 사용하여 3D 모델로 다시 투영시키고, 3D 공간 내에서 불연속면의 위치 및 범위를 정확하게 표현한다. 영역분할 모델의 성능은 영역 분할된 결과를 해당 지면 실측 값과 비교함으로써 평가하였으며, IoU(intersection-over-union) 값이 약 0.8 정도로 나타나 영역분할 결과의 높은 정확성을 확인하였다. 여전히 학습데이터가 제한적 이었음에도 불구하고, 제안 기법은 3D 모델의 점군 데이터를 불연속면의 유사군으로 그룹화하기 위해 전 막장면의 법선 벡터와 클러스터링과 같은 비지도 학습기반 알고리즘에만 의존하던 기존 접근 방식의 한계의 극복 가능성을 보여주었다.

• 지질공학
• /
• 제25권2호
• /
• pp.227-235
• /
• 2015

최근 빈번한 재난, 재해발생으로 인해 구조물의 점검 및 유지관리가 국가적으로 매우 중요한 요소가 되었다. 구조물 점검은 대부분 인력에 의한 육안조사에 의존하고 있어, 취득 자료의 객관성 결여 및 환경적 특성에 따른 접근성의 한계로 인한 정량적 자료 취득이 불가한 경우도 발생되고 있다. 따라서 이러한 직접적인 육안조사의 한계성을 극복하고, 표준화된 조사데이터 수집을 위해서 비접촉식 자료 취득 방법인 레이저스캐너를 활용하여 구조물의 변상을 탐지하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 현재까지는 현장에서 레이저스캐너를 이용하여 취득된 점군자료를 수동적으로 변상에 의한 기하학적 특성을 다시 정의해야 하는 작업이 요구되었다. 본 연구에서는 인력접근의 한계성을 고려한 자동화된 유지관리 적용을 위해 레이저스캐너의 반사강도를 이용하여 구조물의 열화에 따른 위해요인(백태, 누수, 박리 등)을 탐지할 수 있는 방안을 모색하였다. 연구수행결과 백태, 누수, 박리와 같은 구조물의 열화현상에 대한 탐지가 가능하였으며, 변상유형에 따른 반사강도 특성을 규명함으로써, 향후 유지관리 시 자동화된 변상유형 분류 및 폴리곤 영역의 객체화 가능성을 확인하였다. 구조물의 점검 및 유지관리 측면에 있어 레이저스캐너의 반사강도를 이용하는 방법은 매우 효과적인 것으로 결론을 얻었다.

• 대한조선학회논문집
• /
• 제61권3호
• /
• pp.143-151
• /
• 2024

In this study, we present a mapping framework for 3D spatial reconstruction of digital twin model using navigation and perception sensors mounted on an Autonomous Surface Vehicle (ASV). For improving the level of realism of digital twin models, 3D spatial information should be reconstructed as a digitalized spatial model and integrated with the components and system models of the ASV. In particular, for the 3D spatial reconstruction, color and 3D point cloud data which acquired from a camera and a LiDAR sensors corresponding to the navigation information at the specific time are required to map without minimizing the noise. To ensure clear and accurate reconstruction of the acquired data in the proposed mapping framework, a image preprocessing was designed to enhance the brightness of low-light images, and a preprocessing for 3D point cloud data was included to filter out unnecessary data. Subsequently, a point matching process between consecutive 3D point cloud data was conducted using the Generalized Iterative Closest Point (G-ICP) approach, and the color information was mapped with the matched 3D point cloud data. The feasibility of the proposed mapping framework was validated through a field data set acquired from field experiments in a inland water environment, and its results were described.

• 한국측량학회지
• /
• 제31권2호
• /
• pp.111-119
• /
• 2013

항공 라이다로부터 획득한 대용량의 3차원 점 데이터로부터 대상 물체의 윤곽정보를 추출하는 것은 데이터 처리 과정에서 필수적이며 기반적인 기술 중의 하나이다. 특히 인공 구조물인 건물은 복잡한 현대 도시를 구성하는 주요 구조물이며 그 형태가 명확하기에 윤곽 정보의 추출 과정이 더욱 중요하다 할 수 있다. 본 연구에서는 항공 라이다를 이용하여 얻어진 건물을 구성하는 3차원 점 데이터로부터 건물의 윤곽정보를 추출하기 위하여 점 데이터의 기하정보만을 이용한 확장 카이(${\chi}$-Chi) 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 임의의 점군을 델로니(Delaunay) 삼각망으로 구성하고 특정 조건을 만족하는 변(edge)를 제거하는 과정을 통하여 구현된다. 덧붙여, 전체적인 추출과정의 효율화를 위해서 델로니 삼각망의 구성을 스윕헐 알고리즘을 적용하여 수행하였다. 본 연구에서 제안하는 확장 카이 알고리즘의 성능을 확인하기 위하여 본 연구와 같은 목적으로 개발된 인케이싱 폴리곤 제작 알고리즘과 알파 쉐이프 알고리즘을 비교하였고 기 제작된 건물의 도화정보를 이용하여 윤곽정보 추출의 정확도를 비교하였다. 실험결과, 본 연구에서 제안한 알고리즘은 기존의 알고리즘들보다 윤곽정보 추출 속도 및 정확도가 향상됨을 확인하였다.

• 대한공간정보학회지
• /
• 제24권1호
• /
• pp.81-87
• /
• 2016

자연재해로 인해 댐, 교량, 제방 등 수변구조물에 피해가 발생할 경우, 빠른 복구를 위해 정확한 피해정보를 분석하는 일은 매우 중요하다. 본 연구에서는 최근 활용이 확산되고 있는 UAV(Unmanned aerial vehicle)영상을 활용하여 효과적으로 피해를 분석하는 방안을 제시하고 정확도 평가를 수행하였다. UAV영상은 수변구조물 일대를 촬영한 영상들을 이용하였고, 피해를 분석하는 핵심 방법론으로 영상정합과 변화탐지 기법을 활용하였다. 영상정합을 통해 생성된 점군 데이터(point cloud)는 2차원 영상으로 3차원 형상을 재현하며, 사전에 구축된 레퍼런스 데이터와의 높이 값 비교를 통해 피해영역을 추출할 수 있다. 피해영역으로 추출된 결과는 정확도를 평가하기 위해 항공라이다로 구축된 정확한 데이터와 비교하여 절대위치 오차를 비교하였다. 실험 결과 EOP(외부표정요소)가 매우 정확한 UAV 영상을 사용하면 제안된 방법론으로 평균 10~20cm 오차 범위 내의 정확도를 확보할 수 있음을 알 수 있었고, 이는 제안한 방법이 비교적 큰 규모인 수변구조물에서 발생하는 피해 분석에 매우 유용하게 활용될 수 있음을 보여주었다. 하지만 복잡도가 높은 구조물들은 매칭 기술을 적용하기 어려우며, 이러한 구조물들의 피해를 추출하기 위해서는 별도의 방법론이 필요하다.