• 한국측량학회지
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• 제26권3호
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• pp.227-239
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• 2008

항공 레이저 스캐닝(ALS) 시스템으로부터 획득한 LiDAR 데이터를 미용하여 3차원 객체 모델링과 지형도 제작을 위해서는 데이터의 기하학적 및 의미적인 분할과 같은 체계적인 데이터 처리가 선행되어야 한다. ALS로 부터 활용 가능한 LiDAR 데이터를 획득하기 위해서는 GPS, INS 및 레이저 스캐너 데이터의 통합이 필수적이다. 본 연구에서는 건물추출과 지붕 구조물 분할을 위해서 LiDAR 데이터를 영상화하여 디지털 영상처리 기법을 적용하였다. 영상화된 데이터를 사용하는 주요 장점 중 하나는 기존의 다양한 영상처리 알고리즘을 사용할 수 있다는 점이다. 격자화 및 정량화를 거치는 영상화 과정에서 원시 LiDAR 데이터가 한정된 밝기값으로 변환되므로 평활화 및 상세 정보의 손실이 발생될 수 있지만. 평활화된 데이터는 표면분할과 모델링에 오히려 적합하다. 건물의 경계선은 윤곽선 추출 연산자를 이용하여 정확하게 추출하였으며, 건물 모양에 적합하도록 규격화하였다. 건물 지붕의 구조물의 분할은 영역확산을 기반으로 수행하였다. 이 결과 다양한 디지털 영상처리 기법을 복합적으로 적용하여 건물추출과 지붕 구조물의 면분할이 가능함을 보여주었다. 또한 지붕의 형태를 재현하기 위한 특성정보 추출에 관한 개념적 방법을 제안하였다. 지붕 데이터를 분할하고 모델링을 위해 통계적 및 기하적 특성을 이용하였으며. 제안한 방법에 의한 시뮬레이션 결과는 지붕면을 분할하고 모델링하는데 가능함을 보여주고 있다.

• 대한치과보철학회지
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• 제36권2호
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• pp.203-244
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• 1998

The human mandible is always under the condition of loading by the various forces extorted by the attached muscles. The loading is an important condition of the stomatognathic system. This condition is composed of the direction and amount of forces of the masticatory muscles, which are controlled by the neuromuscular system, and always influenced by the movement of both opening and closing. Mandible is a strong foundation for the teeth or various prostheses, nevetheless it is a elastic body which accompanies deformation by the external forces on it. The elastic properties of the mandible is influenced by the various procedures such as conventional restorative treatments, osseointegrated implant treatments, reconstructive surgical procedures and so forth. Among the treatments the osseointegrated implant has no periodontal ligaments, which exist around the natural teeth to allow physiologic mobility in the alveolar socket. And so around the osseointegrated implant, there is almost no damping effect during the transmission of occlusal stress and displacements. If the osseointegrated implants are connected by the superstructure for the stabilization and effective distribution of occlusal stresses, the elastic properties of mandible is restricted according to the extent of 'splinting' by the superstructure and implants. To investigate the change of elastic behaviour of the mandible which has osseointegrated implant prosthesis of various numbers of implant installment and span of superstructre, a three dimensional finite element model was developed and analyzed with conditions mentioned above. The conclusions are as follows : 1. The displacements are primarily developed at the area of muscle attachment and distributed all around the mandible according to the various properties of bone. 2. The segmentation in the superstructure has few influence on the distribution of stress and displacement. 3. In the load case of ICP, the concentration of tensional stress was observed at the anterior portion of the ramus($9.22E+6N/m^2$) and at the lingual portion of the symphysis menti($8.36E+6N/m^2$). 4. In the load case of INC, the concentration of tensional stress was observed at the anterior portion of the ramus($9.90E+6N/m^2$) and the concentration of tensional stress was observed at the lingual portion of the symphysis menti($2.38E+6N/m^2$)). 5. In the load case of UTCP, the relatively high concentration of tensional stress($3.66E+7N/m^2$) was observed at the internal surface of the condylar neck.

• 한국측량학회지
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• 제27권5호
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• pp.619-628
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• 2009

LiDAR는 광범위한 지역의 지형 지물 및 지표면에 대한 3차원 좌표를 신속하게 획득할 수 있는 장비로 고정밀의 3차원 공간데이터를 제공하는 장점이 있다. 그러나 LiDAR 데이터는 불규칙한 3차원 점 데이터로 구성되어 있으므로, 의미적이고 시각적인 정보를 제공하지 않으며, LiDAR 데이터만을 사용하여 정보를 추출하는 것은 어렵다. 본 연구에서는 항공 LiDAR 데이터로부터 건물의 외곽선 자동 추출 및 3차원 상세 모델링을 위한 방법을 제안하였다. 전처리 과정으로 반복적 평면 fiitting을 통하여 노이즈 및 불필요한 데이터를 제거하고, 히스토그램 분석을 수행하여 지면과 비지면 데이터를 효과적으로 분리하였다. 건물 외곽선을 추출하기 위해서 객체추적 기법을 이용하여 건물의 외곽에 해당하는 LiDAR 점들을 분류하였으며, 선행과정을 통해 LiDAR 데이터로부터 최종적으로 건물의 외곽선을 추출하였다. 정확도 검증을 위해 추출된 건물의 외곽선을 1:1,000 수치지도와 비교한 결과, 실험지역의 평면 RMSE가 약 0.56m였다. 또한, 건물의 상부구조물의 형태를 재현하기 위한 특성정보 추출 방법을 제안하였다. 지붕면을 세부적으로 분할하고 모델링하기 위하여 통계적 및 기하적 특성정보를 이용하였으며, 각각의 상부구조물에 적합한 수학적 함수를 최소제곱법에 의해 결정함으로써 3차원 모델링이 가능하도록 하였다. 상부구조물 모델링 결과 각 형태에 따른 RMSE가 사각형 상부구조물은 0.91m, 삼각형 상부구조물은 1.43m, 아치형 상부구조물은 1.85m, 돔형 상부구조물이 1.97m였다. 이는 원시 LiDAR 데이터로부터 지붕면 분할 및 3차원 자동 모델링이 효과적으로 수행되었음을 보여주고 있다.