• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2008.03a
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• pp.101-108
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• 2008

건물의 3차원 모델링은 3차원 공간정보를 구축하는데 있어서 매우 중요한 요소이다. 기존의 3차원 건물 모델링은 대부분 입체 항공사진을 이용하여 도화사에 의해 수동으로 진행되어 많은 시간과 비용이 소요된다. 이러한 한계를 극복하기 위한 방안으로 최근에는 항공라이다(LiDAR) 데이터를 이용한 모델링 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존의 항공라이다 데이터를 이용한 3차원 모델링 연구는 항공라이다 점 데이터를 보간 과정을 통하여 픽셀구조로 변환하거나 수치지도, 항공영상 등의 이종 데이터간의 융합을 통하여 건물을 모델링하는 방안 등을 제시하였다. 본 논문은 기존 건물 모델링 기법에서 사용되었던 점 데이터의 픽셀구조로의 변환 및 이종 데이터간의 융합 등의 방법을 배제하고 항공라이다 데이터만을 이용한 건물의 자동 모델링 방법을 제안하였다. 건물지붕에 대한 항공라이다 데이터를 3차원 공간상에서 재귀적으로 분할하여 패치(patch)를 구성하고, 동일한 속성을 갖는 패치들을 병합하여 건물의 구성요소를 추출한다. 추출되어진 건물의 구성요소를 대표하는 모델을 생성하여 전체적인 건물의 3차원 모델을 구성한다. 항공라이다 데이터를 이용하여 제안된 방법으로 실험한 결과, 다양한 형태의 건물 모델을 자동으로 구성할 수 있었다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.25 no.1
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• pp.19-30
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• 2007

Modeling 3D buildings is an essential process to revive the real world into a computer. There are two ways to create a 3D building model. The first method is to use the building layer of 1:1000 digital maps based on high density point data gained from airborne laser surveying. The second method is to use LiDAR point data with digital images achieved with LiDAR. In this research we tested one sheet area of 1:1000 digital map with both methods to process a 3D building model. We have developed a process, analyzed quantitatively and evaluated the efficiency, accuracy, and reality. The resulted differed depending on the buildings shape. The first method was effective on simple buildings, and the second method was effective on complicated buildings. Also, we evaluated the accuracy of the produced model. Comparing the 3D building based on LiDAR data and digital image with digital maps, the horizontal accuracy was within ${\pm}50cm$. From the above we derived a conclusion that 3D building modeling is more effective when it is based on LiDAR data and digital maps. Using produced 3D building modeling data, we will be utilized as digital contents in various fields like 3D GIS, U-City, telematics, navigation, virtual reality and games etc.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2003.04a
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• pp.394-399
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• 2003

도시 지역의 대부분을 차지하는 건물에 대한 3차원 정보는 도로, 교통 등의 시설물관리시스템 구축, 도로계획, 택지개발, 도시계획 등 여러 분야에 필요하다. 현재 항공사진, 고해상도 위성영상, LiDAR 자료, 수치사진측량 시스템 등의 보급과 분석 알고리즘의 발전으로 인하여 도시지역 건물 3차원 모델링에 대한 연구가 활발히 진행되고 있는데, 그 중에서 정밀한 DSM 취득이 가능한 LiDAR 자료가 도시지역 건물 3차원 모델링에 가장 유망한 자료이다. 그러나 LiDAR 자료만을 이용할 경우에는 선형화 과정 등의 수작업이 많이 들어가고, 주관적인 재구성과정이 들어가야 하는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 수치지도를 LiDAR 자료와 같이 이용하여 건물 3차원 모델링시 작업자의 수동적인 과정을 단축하였다. 항공사진과 해석도화기를 이용한 정확도 평가 결과 1:5,000 수치지도 정확도 규정을 만족하는 도시지역 건물 3차원 모델링이 가능하였고, 비교적 자동화된 공정을 이루었다.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.8 no.1
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• pp.49-62
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• 2005

The VR (virtual reality) simulator such as helicopter simulation needs virtual environment of existing urban area. But the real urban environment keeps changing. We need a modeling method to make use of the GIS data that are updated periodically. The flight simulation needs to visualize not only buildings in near distance but also a large number of buildings in the far distance. We propose a method for modeling urban environment from aerial image and digital map with a comparatively small manual work. Image based modeling is applied to urban model which considers the characteristic of Korean cities. Buildings in the distance can be presented without creating a lot of polygons. Proposed method consists of the pre-processing stage which prepares the model from the GIS data and the modeling stage which makes the virtual urban environment. The virtual urban environment can be modeled with the simple process which utilizes the height map of buildings.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2008.02a
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• pp.807-812
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• 2008

최근 고해상도 위성영상이 널리 보급됨에 따라 공간 영상 정보를 활용한 사업이나 다양한 응용 분야에서도 지형 또는 지물의 기하 정보의 필요성이 커지고 있다. 특히 공간 영상 정보 시스템에서는 지형 또는 지물에 대한 사실적인 정보를 제공하여 이를 이용한 도시 개발 계획의 수립이나 도로망의 개선 등 다양한 분야로 활용되고 있다. 본 논문은 단일 위성영상에서 건물의 footprint, rooftop 과 그림자 정보를 이용하여 건물을 효과적으로 모델링하기 위한 반 자동화 시스템을 제안한다. 위성영상으로부터 건물의 기하 정보의 추출 및 복원 시 고려할 것은 사용자의 조작을 최소화하면서도 보다 정확하고 빠르게 모델링 및 편집이 가능하여야 한다는 것이다. 이를 위해서 위성영상과 영상의 메타 정보의 활용과 효율적인 조작이 이루어 질 수 있는 인터페이스가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 입력에 의해 건물의 정보(rooftop, footprint)를 추출하고, 건물의 정보와 메타정보로부터 관심 건물영역에 대한 그림자 정보를 추출한 다음, 높이 정보를 자동적으로 추출해 냄으로써 최소한의 사용자 입력으로 건물을 효과적으로 모델링 할 수 있다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.11a
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• pp.32-35
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• 2010

바람직한 도시의 건설계획을 위해 2차원 적인 도면의 활용은 한계가 있다. 지방자치단체의 도시계획심의와 민원의 처리에도 3차원 도시모델을 활용하는 추세에 있다. 현장에 가지 않고 사무실에서 업무를 처리하기 위해서는 정밀한 3차원 지형모델이 구축되어야 한다. 또한 건물의 3차원모델링도 신속하고 편리한 방법을 이용해야만 실무에 활용이 가능하다. 본 연구에서는 이를 위해 고해상 고정밀 3차원 지형모델링은 물론 스케치업을 이용한 효율적인 건물모델링방법 강구하여 실무에 적용가능성을 제시하였다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.30 no.4
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• pp.353-362
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• 2012

3D building modeling from airborne Lidar without model regularization may cause positional errors or topological inconsistency in building models. Regularization of 3D building models, on the other hand, restricts the types of models which can be reconstructed. To resolve these issues, this paper modelled 3D buildings from airborne Lidar by building model regularization which considers more various types of buildings. Building points are first segmented into roof planes by clustering in feature space and segmentation in object space. Then, 3D building models are reconstructed by consecutive adjustment of planes, lines, and points to satisfy parallelism, symmetry, and consistency between model components. The experimental results demonstrated that the method could make more various types of 3d building models with regularity. The effects of regularization on the positional accuracies of models were also analyzed quantitatively.

• Spatial Information Research
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• v.12 no.2
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• pp.137-149
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• 2004

For 3D modelling artificial objects with computers, we have to draw frames and paint the facet images on each side. In this paper, a geographic modelling system building automatically 3D geographic spaces using GIS data and real images of buildings is proposed. First, the 3D model of terrain is constructed by using TIN and DEM algorithms. The images of buildings are acquired with a camera and its position is estimated using vertical lines of the image and the GIS data. The height of the building is computed with the image and the position of the camera, which used for making up the frames of buildings. The 3D model of the building is obtained by detecting the facet iamges of the building and texture mapping them on the 3D frame. The proposed geographical modeling system is applied to real area and shows its effectiveness.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.24 no.2
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• pp.141-152
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• 2008

The 3D building modeling is one of crucial components in constructing 3D geospatial information. The existing methods for 3D building modeling depend mainly on manual photogrammetric processes, which indeed take great amount of time and efforts. In recent years, many researches on 3D building modeling using aerial LiDAR data have been actively performed to aim at overcoming the limitations of existing 3D building modeling methods. Either techniques with interpolated grid data or data fusion with digital map and images have been investigated in most of existing researches on 3D building modeling with aerial LiDAR data. The paper proposed a method of 3D building modeling with LiDAR data only. Firstly, octree-based segmentation is applied recursively to LiDAR data classified as buildings in 3D space until there are no more LiDAR points to be segmented. Once octree-based segmentation is completed, each segmented patch is thereafter merged together based on its geometric spatial characteristics. Secondly, building model components are created with merged patches. Finally, a 3D building model is generated and composed with building model components. The experimental results with real LiDAR data showed that the proposed method was capable of modeling various types of 3D buildings.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.13 no.3 s.33
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• pp.25-32
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• 2005

This paper presents a method for point-based 3D building reconstruction using Lidar data and digital map. The proposed method consists of three processes: extraction of building roof points, identification of roof types, and 3D building reconstruction. After extracting points inside the polygon of building, the ground surface, wall and tree points among the extracted points are removed through the filtering process. The filtered points are then fitted into the flat plane using ODR(Orthogonal Distance Regression) in the first place. If the fitting error is within the predefined threshold, the surface is classified as a flat roof. Otherwise, the surface is fitted and classified into a gable or arch roof through RMSE analysis. Experimental results showed that the proposed method classified successfully three different types of roof and that the fusion of LIDAR data and digital map could be a feasible method of modeling 3D building reconstruction.