• 항공우주시스템공학회지
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• 제16권4호
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• pp.60-67
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• 2022

일반적인 항공기의 전자광학추적장비(Electro-Optical Tracking System, EOTS)는 EO/IR, 레이저 센서 등의 구성품으로 구성된다. 표적 획득 시 요구되는 표적 좌표는 내부 구성품인 관성측정장비(Inertial Measurement Unit, IMU)에서 측정되는 자세와 가속도 측정값을 이용하여 획득된다. 특히 무장시스템을 운용하는 항공기의 경우, 무장 발사를 위한 표적 좌표를 얼마나 신속하고 정확하게 획득하는가에 따라 무장시스템의 성능이 좌우된다. 무장시스템에서 요구하는 좌표 정확도를 충족하기 위해서는 IMU가 정렬 완료 상태에서 운용되어야 하므로 신속하게 자세와 가속도를 측정하여 IMU 초기 안정화 시간을 단축하여야 한다. IMU의 정렬은 IMU의 자세 오차를 해소하여 초기 자세를 결정하는 과정이며, 항공용 EOTS와 같은 임무장비의 IMU는 항법용 GPS/INS의 속도 정보를 기준으로 하는 속도정합 전달정렬을 수행한다. 본 논문에서는 이러한 속도정합 전달정렬 시간 단축을 위해 항공기와 임무장비의 자세 변화를 통한 전달정렬 성능 개선방안을 제시하였다. 먼저 전달정렬 모델과 시뮬레이션 결과를 통해서 EOTS의 전달정렬이 지연되는 요소가 방위각 오차임을 식별하였다. 그리고 EOTS의 방위각 오차 해소를 위해 항공기의 가속도 기동 및 EOTS의 자세 변화가 요구됨을 확인하였다. 최종적으로 OOO 항공기 체계에 적용한 비행시험 결과, 항공기 가속도 약 0.2g 이상이 발생하면서 EOTS가 6.7deg/s 각속도로 고각 운동 시 그렇지 않을 때보다 5배 이상 빠르게 정렬이 완료되어 전달정렬 성능이 개선되었다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권4호
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• pp.392-398
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• 2017

포인트 클라우드를 이용한 물체의 표현은 레이저 스캐너를 통해 공간을 스캔하여 점의 집합을 추출하고, 정합(Registration)을 통해 하나의 좌표계로 통합하는 과정을 거쳐 이루어진다. 정합이 완료된 포인트 클라우드 집합은 수학적 해석을 통해 의미 있는 영역, 형태, 잡음 등으로 분류되어 쓰이게 된다. 본 논문은 3차원 포인트 클라우드 데이터에서 실린더 형태의 굽은 영역 매칭을 목표로 한다. 매칭 절차는 포인트 클라우드에서 RANdom SAmple Consensus(RANSAC)을 통한 구(sphere) 적합(fitting)으로 실린더 형태의 점 후보군을 추출하여 중심과 반지름 데이터를 얻고, 추출된 중심점 데이터에서 주성분 분석(Principal Component Analysis)을 통해 굽은 영역인지 판별한 후 캣멀롬 스플라인(Catmull-Rom spline)으로 굽은 영역 매칭을 완료한다. 제안된 방법은 제약조건 및 분할 없이 중심축 추정에 이은 직선 및 굽은 형태의 실린더 추정으로 비교적 빠른 추정결과를 도출하고, 역설계의 작업효율을 높일 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국결정성장학회지
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• 제31권2호
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• pp.84-88
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• 2021

레이저, 광학센서 등에 사용되고 있는 La2O3-CaF2-Al2O3-SiO2 계 유리에 희토류 물질을 첨가하였을 때, 열처리 온도에 따른 결정화유리의 발광 특성 변화에 대하여 연구하였다. 결정화유리를 얻기 위한 열처리 조건은 비등온 열분석을 통해 얻었으며, 열처리 온도에 따른 결정성장 정도 및 생성된 결정상 종류를 파악하기 위해 XRD 분석을 진행하였다. Scherrer's equation을 이용한 결과, 결정화유리 내부에 25~40 nm 크기의 결정들이 생성된 것으로 계산되었다. Photoluminescence (PL) 분석결과, 660~670℃에서 1시간 열처리 된 시편이 가장 우수한 PL 강도를 보였으며, CIE 색좌표계 분석결과, 열처리 유무와 관계없이 모든 결정화유리 시편들은 red-orange 빛을 발광하는 것으로 나타났다.

• 국제학술발표논문집
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• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.792-799
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• 2022

Building Information Modeling (BIM) technology is a key component of modern construction engineering and project management workflows. As-is BIM models that represent the spatial reality of a project site can offer crucial information to stakeholders for construction progress monitoring, error checking, and building maintenance purposes. Geometric methods for automatically converting raw scan data into BIM models (Scan-to-BIM) often fail to make use of higher-level semantic information in the data. Whereas, semantic segmentation methods only output labels at the point level without creating object level models that is necessary for BIM. To address these issues, this research proposes a hybrid semantic-geometric approach for clutter-resistant floorplan generation from laser-scanned building point clouds. The input point clouds are first pre-processed by normalizing the coordinate system and removing outliers. Then, a semantic segmentation network based on PointNet++ is used to label each point as ceiling, floor, wall, door, stair, and clutter. The clutter points are removed whereas the wall, door, and stair points are used for 2D floorplan generation. A region-growing segmentation algorithm paired with geometric reasoning rules is applied to group the points together into individual building elements. Finally, a 2-fold Random Sample Consensus (RANSAC) algorithm is applied to parameterize the building elements into 2D lines which are used to create the output floorplan. The proposed method is evaluated using the metrics of precision, recall, Intersection-over-Union (IOU), Betti error, and warping error.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.323-328
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• 2019

기존에는 지형에 대한 3차원 공간정보 구축을 위해 주로 토털스테이션을 이용한 현황측량, 원격탐사, GNSS(Global Navigation Satellite System) 등의 방법이 주로 활용되어 왔다. 하지만 토털스테이션이나 GNSS는 대상지에 접근과 많은 관측을 요구하기 때문에 작업효율과 경제성이 떨어지며, 항공사진이나 인공위성영상은 지형의 3차원 형상을 취득하기 어렵다는 단점이 있다. 지상 LiDAR(Light Detection And Ranging)는 측정 대상물에 무수히 많은 레이저를 주사하여 X, Y, Z 좌표와 형상에 대한 정보를 얻을 수 있으며, 자료처리의 자동화가 가능한 장점이 있다. 본 연구에서는 지상 LiDAR를 이용하여 사면의 변위를 검출하고자 하였다. 연구대상 사면 3개소를 선정하고, 2016년과 2017년에 대상 사면에 대한 자료를 취득하였으며, 자료 처리를 통해 경사면의 형상과 단면에 대한 데이터를 생성할 수 있었다. 또한 생성된 데이터의 중첩분석을 통해 효과적으로 사면의 변위가 0.1m 이내임을 파악함으로써, 위험사면의 관리를 위한 지상 LiDAR의 활용 가능성을 제시하였다. 향후 주기적인 데이터 취득 및 분석이 이루어진다면 지상 LiDAR를 이용한 방법은 효과적인 위험사면 관리에 기여할 것이다.