본 논문은 MPI를 이용하여 LiDAR 데이터를 처리하는 방식에서 각 코어간의 통신을 최소화하고 작업량 발란싱을 위해 격자크기를 다양하게 하여 LiDAR 데이터의 보간 처리 성능을 향상시키는 기법을 제안한다. 항공기 등을 통해 얻어진 LiDAR 데이터는 3차원 공간정보로서 정밀한 관측 성능과 거리 정보를 포함하여 지리정보, 기상관측 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 하지만 필요보다 높은 해상도의 데이터를 사용하거나, 비지표정보를 포함하는 경우를 위해 획득된 LiDAR 데이터를 필터링 하여 사용하게 되며, 필터링된 데이터를 사용하기 위해서는 주변을 탐색할 수 있는 자료구조를 이용해서 보간법을 수행하여야만 데이터가 재구성된다. 데이터의 규모에 비례하여 처리시간도 증가하기 때문에 이를 해결하기 위해 MPI를 이용한 고성능 병렬 처리 방식 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존에 병렬 처리를 사용한 기존의 방식은 각 노드에 할당된 데이터의 밀도가 달라 성능 저하가 생길 수 있으며, 경계값 불일치를 해결하기 위해 노드간의 통신이 많아지는 단점을 가진다. 제안한 방법의 효과를 검증하기 위해 기존 연구에서 제안된 방식들과 처리 성능을 비교하였으며, 데이터에 따라 최대 4.2배의 실행시간 단축되는 것을 확인하였다.
본 연구는 LiDAR가 악천후 시 물체를 검지하는 성능을 맑은 날과 비교하여 알아보았다. 악천후를 재현하는 실험은 안개 시정거리를 200m부터 50m까지 4단계로 강우량은 20(mm/h)와 50(mm/h)로 나누어 수행하였다. LiDAR를 차량에 장착하여 실제 도로 위를 주행하여 진행하였고, 사람 모양의 표지판을 대상으로 측정거리별로 분석하였다. 성능지표는 Number of Points Cloud와 Intensity를 활용하였고, T-Test로 성능의 차이를 통계적으로 알아보았다. 연구결과, 맑은 날 대비 LiDAR 검지 성능은 강우량 20mm/h, 안개시정 200m 이하, 강우량 50mm/h, 안개시정 150m 이하, 100m 이하, 50m 이하의 순으로 성능저하가 발생하였다. 성능의 저하는 흰색보다는 검은색일 때, 측정거리가 멀어질수록 크게 발생하였다. 하지만, 흰색은 본 실험에서 최악의 상황으로 판단되는 시정 50m에서도 측정거리 10m에서는 성능의 차이가 미미하였고, 통계적으로는 차이가 없었다. 성능검증 결과는 향후 센서의 시인성을 제고하는 도로시설물 제작에 활용될 것이 기대된다.
본 논문은 눈, 비, 안개 등 열악한 운용환경에도 강건한 표적검출 특성을 가지는 FMCW LiDAR에 대해서 기술하고 있다. 특히 FMCW LiDAR의 거리 해상도, 가간섭거리 및 최대측정거리 성능에 직접적으로 영향을 미치는 주파수변조레이저의 성능개선에 대해 기술하고 있다. 불평형 Mach-Zehnder 레이저간섭계를 활용하여, 레이저의 발진주파수의 변화율을 실시간 측정하고, 주파수변조 오차를 보정하는 광학식 위상동기루프 기술을 이용한 주파수변조 방법에 대해 기술하였다. 가간섭거리가 긴 레이저 광원을 발진하기 위해 확장공진기형 레이저다이오드를 적용하였으며, 레이저에서 발진되는 주파수 측정을 위해 광집적회로 구조의 레이저간섭계를 적용하였다. 개발된 FMCW LiDAR의 대역폭과 거리해상도는 각각 10.045GHz와 0.84mm로 측정되었다.
본 논문은 2D 라이다를 이용해서 포트홀을 검출하는 시스템과 알고리즘을 제안한다. 기존의 포트홀을 검출하는 방법에는 진동, 3D 복원, 영상, 명암을 기반으로 한 방법이 있다. 제안하는 포트홀 검출 시스템은 저가형 LiDAR 두 개를 이용하여 포트홀 검출성능을 개선한다. 포트홀 검출 알고리즘은 LiDAR를 통해 얻은 데이터의 노이즈를 제거하기 위한 전처리과정, 시각화를 위한 클러스터링과 선분추출, 포트홀 검출을 위한 기울기 함수를 구하는 단계로 나뉜다. 기울기 함수를 통해 추출된 데이터의 특징점을 찾아내어 포트홀 여부를 검사하고 포트홀의 깊이와 폭을 측정한다. 2개의 라이다를 활용한 포트홀 검출 시스템을 개발하고, 라이다 장치를 이동하면서 포트홀을 검출함으로써 2D LiDAR를 이용한 3차원 포트홀 검출 시스템의 성능을 보인다.
자율주행차량에서 핵심적인 역할을 수행하는 LiDAR의 주변 환경 검지 시인성을 향상시키기 위해서는 LiDAR 성능의 개선 뿐만 아니라, 검지 물체의 개선도 필요하다. 이에 본 연구는 LiDAR 센서를 통해 수집되는 point cloud 데이터 기반의 형상인식 알고리즘을 활용하여 자율주행차량이 인식하기에 유리한 교통안전표지 형상과 개선방안을 제시하였다. 실험을 위해 point cloud 활용 연구에서 보편적으로 활용되는 DBSCAN 기반의 도로표지 인식·분류 알고리즘을 개발하고 실도로 환경에서 32ch LiDAR를 활용, 도로표지 5종에 대한 인식 성능 실험을 수행하였다. 연구결과, 정사각형이나 원형보다는 상하 비대칭이 있는 정삼각형, 직사각형과 같은 형상이 보다 적은 점군의 수로도 검지가 가능하고, 83% 이상의 높은 분류 정확도를 보였다. 또한, 정사각형 표지의 크기를 1.5배 확대할 경우, 분류 정확도를 향상시킬 수 있었다. 이러한 결과는 미래 자율주행 시대의 센서를 위한 전용 도로·교통안전시설물 개선 및 신규 시설물 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
UAV(Unmanned Aerial Vehicle)는 일반 유인 항공기나 위성에 비해 경제성이 크고, 대상물에 접근이 용이하여 군사적인 목적으로 많이 이용되어 왔다. 최근에는 IT 기술의 발전으로 다양한 센서를 탑재한 UAV가 출시되고 있으며 측량, 농업, 기상관측, 통신, 방송, 스포츠 등 광범위한 분야에서 이용이 증가하고 있으며, 공간정보를 제작하고 활용하는 분야에서 UAV를 활용하기 위한 다양한 연구와 시도가 증가하고 있다. 하지만 기존의 연구는 사진측량과 관련된 연구가 대부분이며, LiDAR(Light Detection And Ranging)에 대한 분석적 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 공간정보 분야 활용을 위한 UAV LiDAR 센서의 특징을 분석하고자 하였다. LiDAR 센서의 취득속도, 반사횟수 등 상용화된 LiDAR 센서의 성능을 조사하고, 비슷한 정확도와 데이터 취득 가능 거리를 가지는 Surveyor Ultra와 VX15 모델을 선정하여 데이터 취득 및 분석을 수행하였다. 연구를 통해 각 센서별로 연구대상지의 DSM(Digital Surface Model)을 생성하고, 비교를 통해 데이터의 밀도, 정밀도, 식생지역에서 지면 데이터의 취득 등 특징을 제시하였다. UAV LiDAR 센서는 0.03m~0.05m의 정확도를 나타내었으며, 효과적인 활용을 위해서는 데이터의 특징들을 고려한 장비의 선정이 필요할 것으로 판단된다. 향후, 추가적인 연구를 통해 도심지역, 산림지역 등 다양한 지역에 대한 데이터 취득 및 분석이 이루어 진다면 UAV LiDAR의 활용성을 제시할 수 있을 것이다.
건설현장에서 토공물량 산정은 설계에서 시공에 이르기까지 공사비에 큰 영향을 주는 요소로 정확한 값을 산출하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 토공물량 산정을 위해 드론 사진측량과 드론 LiDAR를 이용한 방법으로 지형모델을 생성하였다. 드론 사진측량 방법으로 연구대상지의 DSM (Digital Surface Model) 및 정사영상을 구축하였으며, 드론 LiDAR를 이용해 연구대상지의 DEM (Digital Elevation Model)을 구축하였다. 각각의 방법으로 생성된 지형모델에 대한 정확도 평가를 수행하여 각각의 방법이 수평방향 0.034m, 0.035m, 수직방향 0.054m, 0.025m의 차이를 나타내어 지형모델 구축을 위한 드론 사진측량과 드론 LiDAR의 활용성을 제시하였다. 연구대상지의 토공물량 산정 결과, 드론 사진측량은 GNSS 측량 성과와 1528.1㎥의 차이를 나타내었으며, 드론 LiDAR는 160.28㎥의 차이를 나타내었다. 토공물량의 차이는 식생 및 가건물로 인한 지형모델의 차이로 판단되며, 연구를 통해 드론 LiDAR에 의한 물량산정의 효율성을 제시할 수 있었다. 향후 추가적인 연구를 통해 GNSS (Global Navigation Satellite System) 측량과 드론 LiDAR를 활용한 방법으로 산림지역에서의 지형모델 구축 및 활용성에 대한 평가가 이루어진다면 드론 LiDAR를 이용한 지형모델 구축의 활용성을 제시할 수 있을 것이다.
지진, 산사태와 같은 재난사고현장에서 조사업무는 시설물 붕괴 등 2차 재난 피해가 발생할 수 있어 많은 위험이 따른다. 이처럼 조사자가 직접 접근하기 힘든 재난현장에서 라이다(light detection and ranging, LiDAR)가 탑재된 드론 측량시스템을 통해 고정밀의 3차원 재난정보를 안전하게 취득할 수 있는 방법을 강구할 수 있다. 이에 본 연구에서는 2023년 4월 성남시 분당구의 정자교 붕괴사고 현장을 대상으로 드론 LiDAR의 재난 현장에서의 활용 가능성을 확인하였다. 이를 위해 사고 교량에 대한 고밀도 포인트 클라우드를 수집하고, 사고 교량을 3차원 지형정보로 복원하여 10점의 지상기준점 측량 성과와 비교하였다. 그 결과, 수평방향으로의 root mean square error (RMSE)는 0.032 m, 수직방향으로 0.055 m로 확인되었다. 또한, 지상 LiDAR를 통해 같은 대상지를 측량하여 생성한 포인트 클라우드와 비교한 결과, 수직방향으로 약 0.08 m가량의 오차가 발생하였지만 전체적인 형상은 큰 차이가 없을 뿐만 아니라 전체적인 데이터 취득과 자료 처리 시간 측면에서 드론 LiDAR가 지상 LiDAR보다 효율적임을 확인할 수 있었다. 따라서 많은 위험이 따르는 재난현장에서 드론 LiDAR의 활용을 통해 안전하고 신속한 현장 조사가 가능할 것으로 판단된다.
The LiDAR sensor, which is widely regarded as one of the most important sensors, has recently undergone active commercialization owing to the significant growth in the production of ADAS and autonomous vehicle components. The LiDAR sensor technology involves radiating a laser beam at a particular angle and acquiring a three-dimensional image by measuring the lapsed time of the laser beam that has returned after being reflected. The LiDAR sensor has been incorporated and utilized in various devices such as drones and robots. This study focuses on object detection and recognition by employing sensor fusion. Object detection and recognition can be executed as a single function by incorporating sensors capable of recognition, such as image sensors, optical sensors, and propagation sensors. However, a single sensor has limitations with respect to object detection and recognition, and such limitations can be overcome by employing multiple sensors. In this paper, the performance of an eight-channel scanning LiDAR was evaluated and an object detection algorithm based on it was implemented. Furthermore, object detection characteristics during daytime and nighttime in a real road environment were verified. Obtained experimental results corroborate that an excellent detection performance of 92.87% can be achieved.
본 연구는 자율주행차량의 필수 센서로 인식되는 LiDAR로 도로표지를 검지할 시, 도로표지의 모양과 높이 등이 검지성능에 주는 영향에 대하여 알아보았다. 연구를 위해 면적과 재질은 동일하고, 모양은 서로 다른 도로표지를 4종을 제작하였으며, 32Ch 회전형 LiDAR를 차량 상단부에 장착하여 도로주행실험을 수행하였다. 도로표지의 모양에 따른 점군데이터의 형상과 NPC를 비교한 결과, 32ch LiDAR를 활용하여 도로표지의 전체 모양을 인식하려면 40m 이내의 거리가 필요할 것으로 기대되며, 원거리에서 최대한 점군을 확보하는 데 있어서는 정사각형보다는 삼각형, 직사각형 등의 형상이 유리하였다. 도로표지의 높이에 따른 연구 결과, 근거리(20m이내)에서는 표지의 높이를 2m 이상으로 올리면 LiDAR의 수직시야각에서 이탈하여 완전한 점군 형상을 표현하지 못하게 되며, 차로변화로 센서와 표지 사이의 횡간격과 입사각이 커지게 되면 NPC가 소폭 감소하나 근거리 높이 변화에 비하면 미미한 영향을 보였다. 이러한 연구결과는 자율협력주행기술 상용화를 위한 LiDAR 전용 도로시설물 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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