• 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.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권3호
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• pp.86-99
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• 2021

본 연구는 V2I통신을 이용하여 교차로 등의 사각지대로 인해 발생할 수 있는 충돌 사고를 예방하기 위한 충돌 방지체계를 제안한다. 교차로의 인프라에 위치한 Vision센서와 LiDAR센서가 물체를 인식하고 사고 위험이 있는 차량에게 경고함으로써 사고를 미연에 방지한다. 딥러닝 기반의 YOLOv4를 이용하여 교차로에 진입하는 물체를 인식하고 LiDAR 센서와의 Calibration을 통해 대상 물체와의 맨하탄 거리값을 이용하여 충돌 예상시간과 제동거리에 대한 가중치를 계산하고 안전거리를 확보한다. 차량-인프라간 통신은 ROS통신을 이용하였으며 충돌 경고 외에도 진입 물체의 Class, 거리, 진행속도 등의 다양한 정보를 차량에 전달함으로써 사고를 미연에 방지하고자 하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권5D호
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• pp.533-540
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• 2010

댐은 용수공급 및 홍수조절을 위한 매우 중요한 시설물이며, 따라서 댐의 효율적인 관리를 위해서는 저수용량을 정확히 분석하는 연구가 필요하다. 본 연구에서는 충주댐 저수지를 대상으로 다차원공간정보를 이용하여 시계열 저수용량 비교하였으며 주요 결론은 다음과 같다. 먼저 댐 저수지 주변의 육상부와 수심부에 각각 LiDAR와 MBES 측량을 수행하였으며, 측량자료의 정확도 향상을 위해 캘리브레이션 보정과정을 실시한 후 지상기준점과의 검정을 통해 허용오차 기준을 만족하는 다차원공간정보를 구축할 수 있었다. 항공 LiDAR와 MBES 자료를 연계하여 생성한 정밀지형자료로부터 불규칙삼각망 모델을 이용하여 수위별 저수용량을 계산하였으며 회귀분석을 통해 2008년도 저수용량 곡선식을 개발하였다. 2008년도 저수용량을 1986년과 1996년과 비교한 결과, 저수지 퇴사증가로 인해 수위가 높아질수록 총저수용량은 감소하는 추세를 보였다. 또한 수위 구간별로 저수용량을 계산하여 침식과 퇴사가 나타나는 구간을 분석할 수 있었으며, 특히 1986~2008년과 1996~2008년 동안의 평균수위 직상부 구간인 130.0~135.0m에서 가장 많은 침식특성이 나타났으며 이는 집중강우로 인해 저수지 사면침식이 주요 원인으로 판단된다.

• 한국측량학회지
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• 제32권6호
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• pp.625-635
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• 2014

Multiple strips are required for large area mapping using ALS (Airborne Laser Scanner) system. LiDAR (Light Detection And Ranging) data collected from the ALS system has discrepancies between strips due to systematic errors of on-board laser scanner and GPS/INS, inaccurate processing of the system calibration as well as boresight misalignments. Such discrepancies deteriorate the overall geometric quality of the end products such as DEM (Digital Elevation Model), building models, and digital maps. Therefore, strip adjustment for minimizing discrepancies between overlapping strips is one of the most essential tasks to create seamless point cloud data. This study implemented area-based matching (ABM) to determine conjugate features for computing 3D transformation parameters. ABM is a well-known method and easily implemented for this purpose. It is obvious that the exact same LiDAR points do not exist in the overlapping strips. Therefore, the term "conjugate point" means that the location of occurring maximum similarity within the overlapping strips. Coordinates of the conjugate locations were determined with sub-pixel accuracy. The major drawbacks of the ABM are sensitive to scale change and rotation. However, there is almost no scale change and the rotation angles are quite small between adjacent strips to apply AMB. Experimental results from this study using both simulated and real datasets demonstrate validity of the proposed scheme.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.677-684
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• 2021

본 논문은 절대 시간 측정 가능한 시간 디지털 변환기에 대한 논문으로 제안하는 시간 디지털 변환기는 0.18-um CMOS 공정을 이용하여 설계 되었고 IC로 제작하여 검증하였다. 설계된 시간 디지털 변환기는 라이다 시스템에 적용하기 위하여 긴 측정시간과 절대적인 50ps를 측정할 수 있어야하는데 위상고정루프의 625MHz 클록을 기준클록으로 사용하기 때문에 절대시간의 측정이 가능하며 디지털 보정회로를 이용하여 어떤 상황에서 든 50ps의 분해능을 가질 수 있다. 기준클록을 카운터하여 큰 시간 단위의 측정을 할 수 있어 최대 800ns의 시간이 측정가능하고 딜레이 체인을 이용하여 정밀한 시간 값을 측정 할 수 있다. 결과적으로 제작된 시간 디지털 변환기는 50ps 단위로 시간을 측정할 수 있는데 최대 오차는 INL 0.8-LSB정도이며 1.8V 인가전압에 전력 소모는 약 70mW 정도이다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1041-1048
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• 2023

윈드라이다와 윈드프로파일러는 연속적인 바람의 연직 분포를 고해상도의 자료로 산출하는 장비로써 최근 활용도가 높아지고 있다. 두 장비의 관측방식과 데이터 처리방식은 유사하지만, 기상 및 동작 설정에 따라 바람 탐지정확도의 차이가 발생할 수 있다. 두 장비의 특성과 바람 산출 방법을 소개하고 최신 장비 검증기준을 적용해 라디오존데로 관측한 바람과 비교하여 정확성을 평가한다. 이에 따라 장비도입에 따른 새로운 성능검증 방향과 추가로 필요한 보완점을 제시한다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제22권4호
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• pp.467-474
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• 2019

Recently, optical phased array(OPA) based laser detection and ranging(LADAR) has gained great interest to replace the traditional mechanical light detection and ranging technique(LiDAR). In OPA-based LADAR, it is well known that phases of laser pulses traveling through each of channels should be the same to obtain a narrow free-space single beam without noise-like ripples in the far field. However, it is difficult to provide such ideal condition due to the fabrication errors. To tackle this problem, any algorithms should be necessary to compensate the initial random phases of each channel in OPA antenna. In this paper, we propose a hill-climbing based phase calibration algorithm and evaluate the performance of the proposed algorithm.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권5_2호
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• pp.841-850
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• 2019

본 논문은 상업용 소형 드론의 드론 맵핑 기하 정확도 평가와 지상 LiDAR와 드론 점군 자료의 융합을 통하여 재난 긴급 맵핑 적용성에 관한 연구이다. 기존의 드론 맵핑 절차와 카메라 검정과 광속조정법으로 카메라 모델을 최적화한 드론 맵핑 간의 위치 오차를 비교 분석한 결과, 평면 위치오차는 2~3 m에서 약 0.11~0.28 m 수준으로, 수직 위치오차는 2.85 m에서 0.45 m 수준으로 위치결정 정확도가 향상되었다. 아울러, 드론 맵핑과정에서 누락되기 쉬운 점군 자료의 측면정보를 지상 LiDAR 점군자료와 융합을 통해 보완할 수 있도록 두 점군 자료간 정합을 위한 개선된 좌표계 변환 모델을 제시하여 연구 대상지내 이종 점군 자료를 최대 오차 0.07 m 이내로 정합하였다. 본 논문에서의 재난현장에서의 드론 기반의 긴급 맵핑과 재난 현장정보를 보다 정밀하게 구축하기 위한 점군 자료융합에 관한 연구 성과는 향후 국가 재난안전 관리 현업에 일조할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국측량학회지
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• 제30권2호
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• pp.181-188
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• 2012

최근 항공측량분야에서 항측용 디지털카메라와 라이다 및 GPS/INS와 같은 센서들을 이용해 다양한 공간정보를 획득하고 있다. 또한 GPS/INS와 항측용 디지털카메라의 연계를 통한 Direct Georeferencing 기술이 널리 활용되고 있다. 하지만 여러 센서의 결합에 따른 센서검정(Sensor Calibration)을 실시해야 하는 문제점이 따른다. 특히, 통합센서의 Boresight Calibration은 GPS/INS 항공삼각측량 및 Direct-georeferencing을 사용하는 작업절차에서 중요한 요소이다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 항공기용 센서의 검정을 위한 국가차원의 테스트베드를 세종시 부지에 설치하고 항공영상의 항공삼각측량에 의해 함께 사용되는 GPS와 INS 센서결합에 따른 정확한 검정을 수행하여 시스템 변수의 정의, 시스템적인 에러를 평가하고 Direct Georeferencing에 필요한 외부표정요소 직접결정을 위한 효율적인 방법의 조사와 통합된 센서의 정확도 평가를 수행하였다.

• 대한조선학회논문집
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• 제61권3호
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• pp.143-151
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• 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.