• 한국태양에너지학회 논문집
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• 제30권4호
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• pp.79-85
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• 2010

The uncertainty in WindCube LIDAR measurements, which are specific to wind profiling at less than 200m above ground levelin wind resource assessments, was analyzed focusing on the error caused by its volume sampling principle. A two-month SODAR measurement campaign conducted in an urban environment was adopted as the reference wind profile assuming that various atmospheric boundary layer shapes had been captured. The measurement error of LIDAR at a height z was defined as the difference in the wind speeds between the SODAR reference data, which was assumed to be a virtually true value, and the numerically averaged wind speed for a sampling volume height interval of $z{\pm}12.5m$. The pattern of uncertainty in the measurement was found to have a maximum in the lower part of the atmospheric boundary layer and decreased with increasing height. It was also found that the relative standard deviations of the wind speed error ratios were 6.98, 2.70 and 1.12% at the heights of 50, 100 and 150m above ground level, respectively.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제21권4호
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• pp.245-258
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• 1989

열중성자로의 핵계산을 위한 69군 단면적 라이브러리를 생산하였다. 기본 평가핵자료로는 IAEA Nuclear Data Section에서 수집된 자료가, 그리고 이를 처리하여 군정수화 하는데는 NJOY코드가 이용되었다. 새로이 마련된 라이브러리의 유용성을 검증하기 위해 각기 산화우라늄과 금속 우라늄 연료로 구성된 임계실험치를 WIMS-KAERI 코드로 계산된 결과와 비교, 검토하였다. 총 88임계결과에 대해 평균 $K_{eff}$ 값 0.9997, 그리고 표준 편차 0.69%를 보였다. PWR 연료의 연소결과로 얻어진 우라늄과 플루토늄 생성량에 대한 평가에서도 전반적으로 좋은 결과를 얻었다.다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.442-444
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• 2012

이중 편광 라이다로 계측된 에어로솔과 구름의 편광소멸도를 분석하였다. 구름과 먼지, 그리고 구형 에어로솔에 대한 1064 nm와 532 nm의 파장별 후방산란비의 비(RDR)를 각각 비교하였다. 구형 에어로솔의 경우 RDR 값은 1.5~6, 먼지는 0.98~4, 그리고 구름의 경우에는 0.7~1.77의 값을 나타내었다. 먼지의 수직분포와 상대습도를 비교하였다. 평균적으로 30~60%의 상대습도가 먼지층에 분포하였다. 하지만 70%이상의 값도 빈번히 계측되었으고, 이의 경우 먼지에 대한 RDR 값은 2~4 정도로 증가하였다.

• 한국태양에너지학회 논문집
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• 제31권2호
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• pp.63-71
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• 2011

The remote-sensng campaign was performed at the Pohang Accelerator Laboratory where is located in a basin 6km inland from Yeongil Bay. The campaign aimed uncertainty assessment of Remtech PA0 SODAR through a mutual comparison with WindCube LIDAR, the remote-sensing equipment for wind resource assessment. The joint observation was carried out by changing the setup for measurement heights three times over two months. The LIDAR measurement was assumed as the reference and the uncertainty of SODAR measurement was quantitatively assessed. Compared with LIDAR, the data availability of SODAR was about half. The wind speed measurement was fitted to a slope of 0.94 and $R^2$ of 0.79 to the LIDAR measurement. However, the relative standard deviation was about 17% under 150m above ground level. Therefore, the Remtech PA0 SODAR is judged to be unsuitable for the evaluation of wind resource assessment and wind turbine performance test, which require accuracy of measurement.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_1호
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• pp.1009-1024
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• 2018

라이다의 활용 증가와 함께 점군 자료의 양이 급증할 것으로 예상되며, 이에 따라 효율적인 점군 검색 및 자료 분석을 위한 차원 축소 방법의 중요성이 강조되고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 입력된 원점과 방향 벡터를 이용해 옥트리 노드를 조회하는 파라메트릭 알고리듬의 특징에 따른 기존 CPU, GPU 기반 옥트리의 한계를 정의하고, 이를 극복할 수 있는 검색 기법을 제시한다. GPU 옥트리 환경을 활용할 수 있는 파라메트릭 알고리듬을 구현하고 이에 대한 성능평가를 수행하였으며, 또한 검색된 지점을 활용하여 잡음이 제거된 2차원 영상 투영 방법을 구현하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.312-314
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• 2020

인물의 위치와 행동을 인식하는 것은 여러 분야의 서비스에서 활용할 수 있는 기술이다. 그렇기에 다양한 방식으로 연구되어 왔다. 기존의 방식은 일반 RGB 카메라의 영상에 영상처리 기법과 딥러닝을 사용하여 3차원 공간상의 인물 위치를 인식하는 방식과 라이다와 같이 깊이를 인식 할 수 있는 장치를 활용하여 3차원 공간상 인물의 위치를 인식하는 방식이 있다. 각각의 방식은 RGB 카메라를 이용할 수 있다는 장점, 인식률이 우수하다는 장점을 가지고 있다. 하지만 영상처리 방식은 연산량이 많아 실시간 서비스에 불리하다는 한계점이 있다. 라이다 방식은 기기의 부피가 커 공간제약이 있다는 점과 이동이 불편하다 있다는 한계점이 있다. 본 연구에서는 Kinect와 openFrameworks를 활용하여 공간이 효율적이고 연산량이 적은 방식의 3차원 공간에서 인물 위치 인식과 실시간 이동에 대한 방향 인식을 다룬다.

• 풍력에너지저널
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• 제15권1호
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• pp.50-59
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• 2024

Floating LiDAR systems provide significant savings in cost and time compared to the fixed meteorological mast measurement type, and have the advantage of being able to be deployed in various locations due to less restriction on the depth of the installation site. However, to use the wind data collected by a floating LiDAR system commercially, verification procedure is required to ensure that the collected data have sufficient availability. The Carbon Trust OWA roadmap presents guidelines in three stages for the reliability of the wind data collected using a floating LiDAR system. Companies developing wind farms are requesting at least Stage 2 (pre-commercial stage) presented by OWA, and many overseas companies are leading the domestic and overseas markets. In this paper, we introduce the case of OWA Stage 2 certification for the commercial operation of floating LiDAR systems.

• Spatial Information Research
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• 제20권3호
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• pp.27-38
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• 2012

산림의 보존과 관리에 대한 필요성이 점차 증가하면서 항공 라이다데이터를 이용한 산림연구가 활발히 수행되고 있다. 이러한 산림연구에서 수목고도는 정량적인 산림측정을 위한 중요한 변수로 이용된다. 이에 본 연구는 항공 라이다데이터로부터 수목고도 추정을 위한 대표적인 두 종류의 방법을 적용하고 그 결과를 비교분석한다. Local maximum 필터링에 기반한 개별수목탐지 방법으로 개별수목의 수, 위치, 높이 및 평균수고를, 수목고도모델 또는 히스토그램을 이용한 평균수고 추정방법으로 개별격자 또는 전체영역에 대한 최대, 평균수고, 평균 수관고를 추정한다. 현장에서 실측한 검증데이터와 비교한 결과 개별 수목은 76.6%의 정확도로 탐지되었으며 개별수고는 전체 수종의 경우 1.91m, 침엽수종에 대해서는 0.75m의 RMSE로 추정되었다. 반면 수목고도모델을 이용하여 추정된 평균수고는 약 1~2m의 RMSE를 보였으며, 히스토그램을 이용하여 추정된 평균수고는 약 0.6m 과소 추정되었다. 정확하고 다양한 산림정보 추출을 위해 수종 및 추정인자에 따라 적합한 상호보완적인 방법을 선택하고 융합하는 것이 필요하다.

• 대한환경공학회지
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• 제22권1호
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• pp.113-120
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• 2000

본 논문은 차분흡수 라이다의 알고리즘을 구성하고, UV-Bank를 이용하여 파장에 대한 $O_3$, $SO_2$ $NO_2$의 흡수스펙트럼을 조사하고, 최적파장 모텔을 설정하였다. 여기서, 선택된 파장들은 $O_3$에 대해 292.00(${\lambda}_{on}$), 295.20(${\lambda}_{off}$), $SO_2$에 대해 299.38 (${\lambda}_{on}$), 300.05(${\lambda}_{off}$) 이고 $NO_2$에 대해 448.00(${\lambda}_{on}$), 449.85(${\lambda}_{off}$) 이다. 특히, 차분흡수 라이다의 가상모델을 설정하고, 선택된 최적파장을 사용하여 측정거리에 대한 오차를 시뮬레이션 하였다. 망원경의 지름이 300 mm인 모델-I 에서 레이저의 에너지를 3 mJ 과 10000 shots을 송신했을 때, 10% 이내의 오차범위에서 최대 측정거리는 $O_3$의 경우 4 km이고, $SO_2$와 $NO_2$의 경우 5 km이다. 또한, 망원경의 지름이 600 mm인 모델-II에서 레이저의 에너지를 30 mJ과 10000 shots을 송신했을 때, 10%이내의 오차범위에서 최대 측정거리는 $SO_2$와 $NO_2$의 경우 13 km이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.21-30
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• 2024

본 논문에서는 자율협력주행 인프라를 위해 제작된 8가지 센서 전용 시설물들에 대해 라이다로 취득한 포인트 클라우드 데이터로부터 시설물들의 특징을 추출하여 샘플 데이터셋으로 구축하는 방법을 제안한다. 고휘도 반사지가 부착된 8가지 센서 전용 시설물들과 데이터 취득 시스템을 개발했고, 취득된 포인트 클라우드 데이터로부터 일정한 측정 거리 내에 위치한 시설물들의 특징을 추출하기 위해 포인트 대상의 DBSCAN 방법과 반사강도 대상의 OTSU 방법을 응용하여 추려낸 포인트들에 원통형 투영법을 적용했다. 3차원 포인트 좌표, 2차원 투영 좌표, 그리고 반사강도 등을 해당 시설물의 특징으로 설정했고, 정답 레이블과 함께 데이터셋으로 제작했다. 라이다로 취득한 데이터를 기반으로 구축된 시설물 데이터셋의 효용 가능성을 확인하기 위해서 기본적인 CNN 모델을 선정하여 학습 후 테스트를 진행하여 대략 90% 이상의 정확도를 보여 시설물 인식 가능성을 확인했다. 지속적인 실험을 통해 제시한 데이터셋 구축을 위한 특징 추출 알고리즘의 개선 및 성능 향상과 더불어 이에 적합한 자율협력주행을 위한 센서 전용 시설물을 인식할 수 있는 전용 모델을 개발할 예정이다.