• 대기
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• 제29권5호
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• pp.609-614
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• 2019

Cloud seeding experiment has been proposed as a way to alleviate severe air pollution problem because, if successful, artificially produced precipitation through cloud seeding could scavenge out some portion of air pollutants. As a first step to verify the practicality of such experiment, seedability of the clouds observed in Seoul is assessed by examining statistical characteristics of some relevant meteorological variables. Analyses of 9 years of Korea Meteorological Agency Seoul station data indicate that as PM₁₀ mass concentration increases, cloud amount, liquid water path, and ice water path decrease, but the difference between temperature and dew point temperature tends to increase. Such finding suggests that cloud seeding becomes less feasible as air pollution becomes more severe in the Seoul metropolitan area, at least in a statistical sense. For some individual severe air pollution events, however, seedable clouds may exist and indeed cloud seeding experiments can be successful. Therefore, detailed investigation on cloud seedability for individual severe air pollution events are highly required to make a concrete assessment of cloud seeding as a way to alleviate severe air pollution problem.

• 한국지리정보학회지
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• 제26권4호
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• pp.237-250
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• 2023

본 연구에서는 UAV기반 항공사진측량에 의해 정사사진 및 DEM을 생성하고 이를 침수흔적도 제작을 위한 정밀조사에 적용하고자 하였다. 2012년 9월 제6호 태풍 산바(Sanba)의 영향으로 제방붕괴 및 내수침수 피해가 발생한 구미시 고아읍 농경지를 연구대상지역으로 선정하였다. UAV사진측량 성과의 최적 정확도를 얻기 위해 연구지역에 19점의 GCP 최적 배치상태에서 Pix4Dmapper 소프트웨어를 이용한 영상처리를 통하여 점군 데이터, DEM 및 정사영상을 생성하였다. loudCompare의 CSF Filtering를 적용하여 지면요소와 비지면요소로 point cloud를 분리한 후 GRASS GIS 소프트웨어에서 비지면요소만을 사용하여 최종적으로 보정된 DEM을 생성하였다. 최종 생성된 DEM으로부터 추출한 침수위 및 침수심 데이터와 한국국토정보공사(LX)의 공공데이터 포털사이트를 통하여 제공된 2012년 당시 같은 지역에 대한 기존 자료의 침수위 및 침수심 데이터를 비교하여 제시하였다.

• 한국생산제조학회지
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• 제22권3호
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• pp.452-458
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• 2013

Over the past several years, many studies have been carried out in the field of 3D data inspection systems. Several attempts have been made to improve the quality of manufactured parts. The introduction of laser sensors for inspection has made it possible to acquire data at a remarkably high speed. In this paper, a robust inspection technique for detecting defects in 3D pressed parts using laser-scanned data is proposed. Point cloud data are segmented for the extraction of features. These segmented features are used for shape matching during the localization process. An iterative closest point (ICP) algorithm is used for the localization of the scanned model and CAD model. To achieve a higher accuracy rate, the ICP algorithm is modified and then used for matching. To enhance the speed of the matching process, aKd-tree algorithm is used. Then, the deviation of the scanned points from the CAD model is computed.

• 한국지리정보학회지
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• 제22권4호
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• pp.229-240
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• 2019

건설, 의료, 컴퓨터 그래픽스, 도시공간 관리 등 다양한 분야에서 3차원 공간모델이 이용되고 있다. 특히 측량 및 공간정보 분야에서는 최근 스마트시티, 정밀도로지도 구축 등과 같은 고품질의 3차원 공간정보에 대한 수요가 폭발적으로 증가하면서, 이를 보다 손쉽고, 간편하게 취득하기 위하여 MMS, UAV와 같은 관측기술이 활발히 활용되고 있다. 하지만 두 자료를 통합하여 3차원 모델링을 수행하기 위해서는, 두 관측기술 적용 시 발생하는 원시자료 취득센서, 점군 자료생성 방식 및 관측정확도 간의 차이를 효율적으로 보정할 수 있는 최적의 정합방법이 필요하다. 본 연구에서는 일반적인 3차원 모델의 자동정합에 사용되는 ICP(Iterative Closet Point) 기법을 통한 MMS와 UAV 점군 데이터 간 자동정합 성능을 판단하기 위하여, 여의도 지역을 연구대상지역으로 설정하고 UAV 영상을 취득 후 점군 자료로 변환하였다. 그 후 대상지역을 총 4개의 구역으로 구분하여 MMS 관측을 수행하였으며, UAV 점군 자료를 기반으로 각 구역에서 관측된 MMS 점군 자료와 수동정합하고 이를 ICP 기반으로 자동정합한 결과와 비교하였다. 보다 엄밀하게 ICP 기반의 자동정합 성능을 판단하기 위하여 각 구역별로 데이터 중첩률, 노이즈 레벨 등의 변수를 다르게 하여 비교를 수행하였다. 결론적으로 ICP 기반의 자동정합 시 데이터 중첩률이 높고, 노이즈 레벨이 낮을수록 더 높은 정확도로 정합될 수 있다는 것을 알 수 있었다.

• Journal of Platform Technology
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• 제8권4호
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• pp.11-19
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• 2020

자율주행 환경은 실시간으로 상황이 급변하기 때문에 동적 객체인식 알고리즘이 반드시 필요하다. 또한, 자율주행자동차에 내장된 센서와 제어모듈이 증가하면서 중앙제어장치의 부하가 급격히 증가하고 있다. 중앙제어장치의 부하를 줄이기 위해서 단일 센서에서 출력되는 데이터의 최적화가 필요하다. 본 연구는 라이다에 탑재된 임베디드 프로세서를 기반으로 한 동적 객체인식 알고리즘을 제안한다. 라이다에서 출력되는 포인트클라우드 기반 객체인식을 위한 오픈소스들이 존재하지만, 대부분 고성능 프로세서를 요구한다. 라이다에 탑재된 임베디드 프로세서는 리소스 제약 때문에 기능 구현을 위한 최적화 된 아케텍처가 반드시 필요하다. 본 연구에서는 자율주행자동차를 위한 라이다 임베디드 프로세서 기반 동적 객체인식 아키텍처를 설계하고, 포인트클라우드 크기와 객체인식 처리 지연시간의 상관관계를 분석하였다. 제안하는 객체인식 아키텍처는 포인트클라우드 크기가 증가함에 따라 객체인식 처리 지연시간이 증가하였고, 특정한 지점에서 프로세서의 과부하가 발생하여 포인트를 처리하지 못하는 현상이 발생하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권10호
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• pp.345-352
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• 2022

최근의 LiDAR(Light Detection And Ranging) 센서는 실시간으로 주변에 있는 물체를 스캔하는 데 사용된다. LiDAR 센서를 이용하여 주변 환경을 스캔할 경우 감지되었던 사물들에 대한 변화를 감지하고 실시간으로 움직이는 물체를 인식할 수 있다. 센서들의 제작 비용이 낮아지면서 LiDAR는 중요시설의 경계, 스마트시티, 자율주행차 등 다양한 산업 분야에서 다양하게 활용되고 있다. 이러한 LiDAR 데이터는 실시간에 사물을 스캔하는 만큼 입력 데이터의 크기가 크다. 따라서 이러한 LiDAR를 활용하는 시스템에서는 이러한 대용량 데이터의 실시간 처리가 병목이 될 수 있어서 이러한 대용량 처리에 대한 대안이 필요하다. 본 논문에서는 엣지 컴퓨팅 서버를 이용하여 방대한 포인트 클라우드를 압축하여 빠르게 처리하는 엣지 컴퓨팅 기법을 제안한다. LiDAR 센서의 레이저의 반사 범위가 제한되어 있으므로 실시간으로 넓은 영역을 스캔하기 위해서는 여러 대의 라이다를 사용해야 한다. 따라서 실시간으로 물체를 감지하거나 인식하기 위해서는 여러 개의 LiDAR 센서에 대한 데이터를 한 번에 처리해야 한다. 에지 컴퓨터는 데이터 가속을 수행하기 위해 포인트 클라우드를 효율적으로 압축하고 모든 데이터를 메인 클라우드에서 실시간에 압축해제하여 사용할 수 있도록 설계되었다. 이를 통해 사용자는 시스템을 중앙에서 병목 없이 실시간에 LiDAR 센서들을 제어할 수 있다. 실험에 사용된 시스템은 이러한 엣지 컴퓨팅 서비스를 적용함으로써 기존 클라우드 기반 방식에서 문제였던 데이터 병목 현상을 효과적으로 해결하였다.

• 천문학회보
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• 제36권1호
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• pp.82.2-82.2
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• 2011

Infra-Red Dark Clouds (IRDCs) seen silhouette against the bright Galactic background in mid-IR are a class of interstellar clouds that are dense and cold with very high column densities. While IRDCs are believed to be the precursors to massive stars and star clusters, individual IRDCs show diverse star forming activities within them. We report a remarkable example of such cloud, the IRDC at ${\Gamma}53.2^{\circ}$, and star formation activity in this cloud. The IRDC was previously identified in part as three separate, arcmin-size clouds in the catalogue of MSX IRDC candidates, but we found that the IRDC is associated with a long, filamentary CO cloud at 2 kpc from the Galactic Ring Survey data of $^{13}CO$ J = 1-0 emission, and that its total extent reaches ~ 30pc. The Spitzer MIPSGAL 24mm data show a number of reddened mid-IR sources distributed along the IRDC which are probably young stellar objects (YSOs), and the UWISH2 $H_2$ data (2.122mm) reveal ubiquitous out flows around them. These observations indicate that the IRDC is a site of active star formation with YSOs in various evolutionary stages. In order to investigate the nature of mid-IR sources, we have performed photometry of MIPSGAL data, and we present a catalogue of YSOs combining other available point source catalogues from optical to IR. We discuss the evolutionary stages and characteristics of YSOs from their IR colors and spectral energy distributions.

• 한국건축시공학회지
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• 제21권6호
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• pp.665-676
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• 2021

노후 건축물의 수가 증가함에 따라, 건물의 안전진단, 유지 보수에 대한 중요성이 증가하고 있다. 기존 외관 조사는 점검자의 주관적인 판단이 수반되어 평가 결과가 다르고 객관성과 신뢰성이 떨어진다. 따라서 본 연구는 기존 연구를 통해 기실시된 외관 조사 및 상태 평가 프로세스의 한계를 제시하였으며, UAV, Laser Scanner를 통해 3D Point Cloud 데이터를 수집하였다. 또한, Reverse Engineering 기술을 이용하여 3D 모델을 생성한 후 객관적인 상태평가 데이터를 취득하였다. 이후 기존의 정밀검사 데이터와 정밀 안전진단 데이터를 활용하여 DNN 구조를 생성하고, 고정밀도 측정 장치를 이용하여 얻은 상태평가 데이터를 적용하여 객관적인 건물안전등급을 산출하였다. 자동화된 프로세스는 20개의 노후된 건축물에 적용되며 동일 면적 건축물 기준 수작업으로 실시되는 안전진단의 시간에 비해 약 50% 감소하였다. 이후 본 연구에서는 안전등급 결과값과 기존값을 비교하여 안전등급 산출과정의 정확성을 검증하고 약 90%의 높은 정확도를 가진 DNN을 구축하였다. 이는 향후 노후 건물의 안전등급 산정의 신뢰성이 향상되고 비용과 시간을 절약해 경제성이 향상될 것으로 기대된다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2001년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.435-438
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• 2001

Reverse engineering technology refers to the process that creates a CAD model of an existing part using measuring devices. Recently, non-contact scanning devices have become more accurate and the speed of data acquisition has increased drastically. However, they generate thousands of points per second and various types of point data. Therefore, it becomes a major issue to handle the huge amount and various types of point data. To generate a CAD model from scanned point data efficiently, these point data should be well arranged through point data handling processes such as data reduction and segmentation. This paper proposes a new point data handling method using 3D grids. The geometric information of a part is extracted from point cloud data by estimating normal values of the points. The non-uniform 3D grids for data reduction and segmentation are generated based on the geometric information. Through these data reduction and segmentation processes, it is possible to create CAD models autmatically and efficiently. The proposed method is applied to two quardric medels and the results are discussed.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.1207-1210
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• 2022

2D 이미지로부터 카메라의 위치 정보를 추정할 수 있는 Structure-from-Motion (SfM) 기술과 dense depth map 을 추정하는 Multi-view Stereo (MVS) 기술을 이용하여 2D 이미지에서 point cloud 와 같은 3D data 를 얻을 수 있다. 3D data 는 VR, AR, 메타버스와 같은 컨텐츠에 사용되기 위한 핵심 요소이다. Point cloud 는 보통 VR, AR, 메타버스와 같은 많은 분야에 이용되기 위해 mesh 형태로 변환된 후 texture 를 입히는 Texturing 과정이 필요하다. 기존의 Texturing 방법에서는 mesh의 face에 사용될 image의 outlier를 제거하기 위해 color 정보만을 이용했다. Color 정보를 이용하는 방법은 mesh 의 face 에 대응되는 image 의 수가 충분히 많고 움직이는 물체에 대한 outlier 에는 효과적이지만 image 의 수가 부족한 경우와 부정확한 카메라 파라미터에 대한 outlier 에는 부족한 성능을 보인다. 본 논문에서는 Texturing 과정의 view selection 에서 depth 정보를 추가로 이용하여 기존 방법의 단점을 보완할 수 있는 방법을 제안한다.