• 한국산업융합학회 논문집
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• 제26권6_2호
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• pp.1145-1153
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• 2023

This study presents the development of pointcloud data integration technology in construction sites via drone photogrammetry and MMS LiDAR. The integration of pointcloud data from drones and MMS technology can provide precise and accurate 3D digital maps of construction sites, which can benefit the development of smart construction and BIM. The advantages of using both drones and MMS technology for pointcloud data acquisition in construction sites are discussed, along with the limitations and challenges of using drone photogrammetry and MMS LiDAR for pointcloud data integration. The results of this study can contribute to the advancement of pointcloud data integration technology in construction sites and improve the efficiency and accuracy of construction projects.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.97-104
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• 2018

최근 UAV(unmanned aerial vehicle)는 기존 측량 장비들을 대체/보완할 수 있는 공간정보 제작 도구로 관련 연구들이 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서는 UAV 영상의 활용도에 주안점을 두어, 재난재해와 같이 긴급한 상황이나 지상기준점 확보가 어려운 지역에서의 활용 가능성을 알아보고자 하였다. 이를 위해 UAV 영상으로 3D(dimensional) 형상을 점군(pointcloud)데이터로 제작하였고, 지상기준점을 사용한 모델 데이터와 무기준점 모델 데이터의 절대적/상대적 정확도를 측정하였다. 실험 결과, UAV 영상매칭으로 생성된 3D 형상 점군데이터는 모델 구성을 위한 상대정확도만 확보되어도, 지상기준점 사용 여부에 관계없이 거리측정과 같은 정량적 측정 오차율이 1% 이내인 것으로 검증되었다. 이는 지상기준점 취득이 불가능하거나 작업의 긴급함이 요구될 때, 절대적 위치정보는 부정확하나 신속하게 후처리한 3D 형상 점군데이터만으로도 그 활용이 충분함을 보여준다. 특히 제안된 연구결과는 재난재해 지역과 같이 데이터의 정확도를 확보하기 위한 지상기준점 설계, 측량, 후처리 등의 제반 작업들이 불가능한 상황에서도 길이와 면적과 같은 정량적 측정치와 의미 있는 결과물 취득이 가능하다.

• 대한공간정보학회지
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• 제20권3호
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• pp.3-10
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• 2012

화성의 계곡망 추출 및 체적 분석은 과거 화성에 존재했을 지표수의 흐름을 규명할 수 있는 중요한 정보를 제공하고 있다. 이를 위해 본 연구에서는 기존의 이미지 프로세싱 분석을 대체할 수 있는 포인트 클라우드 기반의 지형 필터링 알고리즘을 사용한 새로운 방법론을 제시하였다. 우선 추출하고자 하는 계곡을 지면으로부터 분류하기 위해 대상지역에서 취득한 포인트 클라우드 자료의 고도값을 역전한 뒤, Adaptive TIN 필터링을 적용하였다. 분류한 지면과 대상물의 포인트 클라우드로부터 각각 ground DEM과 object DEM을 생성하고, 격자 단위로 두 DEM 간의 고도차와 object DEM으로부터 취득한 계곡 면적을 곱함으로써 최종적으로 계곡의 체적을 추정하였다. 화성 Tuscaloosa 분화구에 인접한 두 계곡을 대상으로 추정된 체적의 총 합은 약 $1.41{\times}10^{11}m^3$으로 Tuscaloosa 분화구 내 퇴적물의 체적 및 기존의 이미지 프로세싱 기법인 BTH 결과와 각각 12% 및 16%의 차이를 나타내었다.

• 로봇학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.130-138
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• 2024

High-precision 3D Object Detection is a crucial component within autonomous driving systems, with far-reaching implications for subsequent tasks like multi-object tracking and path planning. In this paper, we propose a novel approach designed to enhance the performance of 3D Object Detection, especially in heading angle estimation by employing a moving object segmentation technique. Our method starts with extracting point-wise moving labels via a process of moving object segmentation. Subsequently, these labels are integrated into the LiDAR Pointcloud data and integrated data is used as inputs for 3D Object Detection. We conducted an extensive evaluation of our approach using the KITTI-road dataset and achieved notably superior performance, particularly in terms of AOS, a pivotal metric for assessing the precision of 3D Object Detection. Our findings not only underscore the positive impact of our proposed method on the advancement of detection performance in lidar-based 3D Object Detection methods, but also suggest substantial potential in augmenting the overall perception task capabilities of autonomous driving systems.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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• pp.89-90
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• 2021

본 논문에서는 3D(dimensional) 스켈레톤을 이용하여 멀티 뷰 RGB-D 카메라를 캘리브레이션 하는 새로운 기법을 제안하고자 한다. 멀티 뷰 카메라를 캘리브레이션 하기 위해서는 일관성 있는 특징점이 필요하다. 우리는 다시점 카메라를 캘리브레이션 하기 위한 특징점으로 사람의 스켈레톤을 사용한다. 사람의 스켈레톤은 최신의 자세 추정(pose estimation) 알고리즘들을 이용하여 쉽게 구할 수 있게 되었다. 우리는 자세 추정 알고리즘을 통해서 획득된 3D 스켈레톤의 관절 좌표를 특징점으로 사용하는 RGB-D 기반의 캘리브레이션 알고리즘을 제안한다.

• 국제학술발표논문집
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• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.1255-1255
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• 2022

Recently, research on digital twins to generate digital information and manage construction in real-time using advanced technology is being conducted actively. However, in the construction industry, it is difficult to optimize and apply digital technology in real-time due to the nature of the construction industry in which information is constantly fluctuating. In addition, inaccurate information on the topography of construction projects is a major challenge for earthmoving processes. In order to ultimately improve the cost-effectiveness of construction projects, both construction quality and productivity should be addressed through efficient construction information management in large-scale earthworks projects. Therefore, in this study, a 3D digital map-based AR site management work support system for higher efficiency and accuracy of site management was proposed by using unmanned aerial vehicles (UAV) in wide earthworks construction sites to generate point cloud data, building a 3D digital map through acquisition and analysis of on-site sensor-based information, and performing the visualization with AR at the site By utilizing the 3D digital map-based AR site management work support system proposed in this study, information is able to be provided quickly to field managers to enable an intuitive understanding of field conditions and immediate work processing, thereby reducing field management sluggishness and limitations of traditional information exchange systems. It is expected to contribute to the improvement of productivity by overcoming factors that decrease productivity in the construction industry and the improvement of work efficiency at construction sites.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제5권4호
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• pp.789-796
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• 2015

건축설계과정에서의 첫 단계로서 대지조사는 주로 대지와 그 주위 환경의 조사를 통해 이루어진다. 이를 위한 주된 방법으론 전통적인 현장조사와 함께, 최근에는 V-world, Google earth 와 같은 온라인 서비스의 지형데이터와 고해상도 항공사진이 이용된다. 그러나 도심 건축 환경은 변화는 이러한 서비스로만 조사하기에는 그 자율성이 부족하다. 최근 대중화되기 시작한 저가 무인비행체를 활용한 저고도 촬영 시스템은 기존의 고가의 무인비행체로만 가능하였던 고해상도 영상지도와, 3d 데이터 취득 등의 작업이 건축 설계 분야에서도 쉽게 접근 가능하게 하고 있다. 이에 본 논문에서는 저비용 초경량 무인항공기를 활용하여 도심 밀집 지역에서의 신속하고 경제적인 현황조사 방법을 제시하고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.637-644
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• 2021

일반적으로, 컴퓨터 비전, 로보틱스, 증강현실 분야에서 3차원 공간 및 3차원 객체 검출 및 인식기술의 중요성이 대두되고 있다. 특히, 마이크로소프트사의 키넥트(Microsoft Kinect) 방식을 사용하는 영상 센서를 통하여 RGB 영상과 깊이 영상을 실시간 획득하는 것이 가능해짐으로 인하여 객체 검출, 추적 및 인식 연구에 많은 변화를 가져오고 있다. 본 논문에서는 다시점 카메라 시스템 상에서의 깊이 기반(RGB-Depth) 카메라를 통해 획득된 영상을 처리하여 3D 복원 영상의 품질을 향상하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 컬러 영상으로부터 획득한 마스크 적용을 통해 객체 바깥쪽 잡음을 제거하는 방법과 객체 안쪽의 픽셀 간 깊이 정보 차이를 구하는 필터링 연산을 결합하여 적용하는 방법을 제시하였다. 각 실험 결과를 통해 제시한 방법이 효과적으로 잡음을 제거하여 3D 복원 영상의 품질을 향상할 수 있음을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.592-597
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• 2020

현재 하천측량은 주로 토털스테이션이나 GNSS(Global Navigation Satellite System)를 이용하여 하천의 종단 및 횡단 데이터를 취득하는 것으로 수행되고 있으며, 국토교통부는 최근 전국 주요하천에 드론을 기반으로 한 하상변동조사 및 하천측량 시범사업을 착수하였다. 하천측량과 관련된 연구는 지상 LiDAR(Light Detection And Ranging)를 활용한 연구가 주로 수행되었으며, 대상물의 선형을 추출하거나 토털스테이션 측량 성과와 비교를 통한 정확도 평가가 이루어 졌다. 하지만 드론 라이다를 활용한 연구나 취득된 데이터를 이용한 하천측량의 적용 가능성을 파악한 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 하천측량을 위한 드론라이다 데이터의 활용성을 평가하고자 하였다. 연구를 통해 수목과 기타 지물에 대한 데이터를 추출하여 지면에 대한 포인트클라우드 형태의 3차원 공간정보를 생성하였으며, GNSS를 이용한 검사점의 측량성과와 비교를 통해 0.008~0.048m의 차이를 나타내어 하천측량을 위한 드론 LiDAR 데이터의 활용성을 제시하였다. 드론 LiDAR 데이터는 대상지역 전체에 대한 정밀한 3차원 공간정보로 대상지역에 대한 측량성과의 누락으로 인한 음영지역도 줄일 수 있을 것이며, 실제 하천지형의 형상을 보다 정밀하게 나타낼 수 있어 횡단도면의 생성뿐만 아니라 대상지에 대한 면적, 경사 등 다양한 분석이 가능하여 지형분석에 활용이 기대된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.768-773
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• 2020

국토자원의 합리적 이용과 관리를 위한 대규모 국토개발은 효율적인 사업관리를 위해 공간정보의 활용이 필수적이다. 최근 택지조성이나 노천광산과 같은 대규모 개발지역의 효과적인 공간정보 구축 방안으로 드론 LiDAR(Light Detection And Ranging)가 주목 받고 있다. 드론 LiDAR는 크게 SLAM(Simultaneous Localization And Mapping) 기술이 적용된 방식과 GNSS(Global Navigation Satellite System)/IMU(Inertial Measurement Unit) 방식으로 구분할 수 있는데 드론 LiDAR의 적용이나 각 방식의 특징에 대한 분석적 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 SLAM 및 GNSS/IMU 방식의 드론 LiDAR를 이용한 데이터 취득, 처리 및 분석을 수행하고, 각각의 특징과 활용성을 평가하고자 하였다. 연구결과, 드론 LiDAR의 높이 방향 정확도는 -0.052~0.044m로 지도제작을 위한 공간정보의 허용 정확도를 만족하는 것으로 나타났다. 또한 데이터 취득 및 처리 과정의 비교를 통해 각각의 방법에 대한 특징을 제시하였다. 드론 LiDAR를 통해 구축된 공간정보는 거리, 면적, 경사의 측정 등 다양한 활용이 가능하며, 이러한 정보를 기반으로 대규모 개발지역의 안전도를 평가하는 것이 가능하기 때문에 향후 국토개발 현장에서 효과적인 공간정보 구축 방안으로 활용이 기대된다.