• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2006년도 GIS/RS 공동춘계학술대회
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• pp.181-186
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• 2006

오늘날 토목공사에서 토량을 산정하기 위해서는 많은 지형정보를 필요로 한다. 지형정보 획득의 한 방법으로 라이다측량을 실시하여 지형의 표고를 획득 할 수 있으며, 라이다 데이터는 기존의 일반측량, 사진측량, 원격탐측과 비교하여 좀 더 빠르고 정확한 지표의 표고를 획득할 수 있다. CPS 데이터와 함께 획득한 라이다 데이터는 지상의 수치표고모델 및 등고선 추출이 가능하며, 이 수치표고모델을 이용하여 토량을 산정하고 기존의 1:1000 수치지형도에서 산정한 토량과 정량적 비교를 수행하였다 비교결과 라이다 데이터가 수치지형도 상에서의 토량 산정 보다 더 정확한 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국광학회:학술대회논문집
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• 한국광학회 2002년도 제13회 정기총회 및 2002년도 동계학술발표회
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• pp.112-113
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• 2002

2001년 봄에 수원상공의 황사를 에어로존 라이다를 이용하여 관측하고, 이의 광학적 특성을 분석하여 보고한다 기상청의 1월부터 5월까지 황사보고는 25일(1월~5월)로 2000년의 10일의 2.5 배가 된다. 이 기간동안 라이다로 관측한 황사의 데이터 수는 104 개이다. 가장 대표적인 heavy 케이스에서 후방산란비 $\beta$는 5~7.5 km에서 30 A.U.이고, 편광소멸비는 $\delta$는 30%, 또한 입경분포 스펙트럼에서 가장 많은 단위부피당 분포는 6~7 km에서 1.301 $\mu$m$^2$이상 145 $\mu$m$^2$/$cm^3$, 0.725 $\mu$m 이상 200 $\mu$m$^2$/$cm^3$ 이다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권6D호
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• pp.923-929
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• 2008

3차원 공간데이터에 대한 요구가 증가하면서 지형뿐만 아니라 건물에 대한 모형화는 아주 중요한 부분을 차지하고 있다. 본 연구에서는 라이다자료만을 이용하여 계산량과 사용자의 개입을 최소화한 건물의 경계를 추출하는 방법론을 제시하였다. 그 특징은 점기반처리와 영상기반처리의 장점을 융합하여 1차 건물의 경계를 개략적으로 검색한 후 다시 원 라이다 자료를 분석하여 제약조건이 부가된 불규칙삼각망을 형성하여 건물의 경계를 정하였다. 그 후 건물의 면적과 한 변의 길이 등을 고려하여 건물의 형상을 갖도록 처리하였다. 제안한 방법론은 실제 라이다자료를 이용하여 검증하였으며 수치지도와 비교를 통해서 효용성을 입증하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권3호
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• pp.143-151
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• 2009

본 논문에서는 지상 라이다에서 획득한 3차원 점군데이터로부터 인공 구조물을 추출하는 알고리듬을 제안한다. 지상 라이다 점군데이터는 항공 라이다의 경우와 달리 다양한 장애물이 존재하기 때문에 기존의 알고리듬을 그대로 적용하기가 곤란하다. 제안 방법에서는 지상 라이다 데이터가 가지고 있는 색상 정보를 이용하여 목표 구조물에 해당하는 점군데이터를 분할하고, 분할된 점군데이터의 Hough 변환을 통해 3차원 공간상에서의 구조물에 해당하는 직선 방정식을 추정한 후, 추정된 직선과 점군데이터 사이의 거리를 비교함으로써 목표 구조물을 추출한다. 제안 방법은 목표 구조물의 기준 색상을 획득하는 단계에서만 사용자의 개입이 필요하다는 점에서 효율적이며, 모의실험을 통해 제안방법의 성능을 확인하였다.

• 한국대기환경학회:학술대회논문집
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• 한국대기환경학회 2001년도 추계학술대회 논문집
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• pp.283-284
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• 2001

라이다를 이용한 지구환경 감시 기술이 발전하고 대기 중 에어러솔에 대한 전지구적인 관측자료의 필요성이 증가하고 있다. 이와 동시에 관측결과의 신뢰성을 높이는데 필수적인 에어러솔에 대한 기본 정보, 특히 S-ratio(extinction to backscattering ratio)에 대한 데이터 베이스가 요구되고 있다. 특히, 2004년 발사 예정인 위성탑재 라이다 ESSP3(Earth System Science Pathfinder 3)와 같이 전 지구를 관측대상으로 하는 경우에는 전지구적인 S-ratio 자료가 특별히 요구된다. (중략)

• 한국측량학회지
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• 제24권1호
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• pp.139-145
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• 2006

라이다 데이터는 데이터 취득시간과 처리시간이 짧으며 높은 점밀도와 정확도를 가지고 있다. 그러나 광학영상과는 달리 3차원 형태의 비정규 점군의 형태이기 때문에 지표면에 대한 정확한 분류가 어렵다. 본 연구에서는 라이다 데이터와 광학영상을 동시에 이용해서 감독분류 기법을 통해 토지피복분류를 수행하였다. 먼저 라이다 데이터로부터 격자 크기가 1m인 DSM 영상과 DEM 영상을 제작하고 이를 이용하여 nDSM 영상을 제작하였다. 또한 라이다 데이터의 인텐서티(intensity) 정보를 이용해서 인텐서티 영상을 제작하였다. 광학영상의 입력데이터는 CCD 영상의 적색, 청색, 녹색 파장영역과 IKONOS 영상의 근적외선 파장영역이다. 그리고 CCD 영상의 적생광 파장영역을 이용해서 제작한 식생지수 영상이다. 광학영상과 라이다 데이터를 동시에 이용해서 토지피복 분류를 수행한 결과 74%의 분류 정확도를 얻을 수 있었다. 추가적으로 그림자 지역의 재분류, 수계지역의 처리 그리고 숲과 건물의 오분류 수정 과정을 수행하여 최종적으로 81.8%의 분류 정확도를 얻을 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.298-300
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• 2023

자율주행 및 robot navigation 시스템에서 물체 인식 성능향상을 위해 대부분 MSF(Multi-Sensor Fusion) 기반 설계를 한다. 따라서 각 센서로부터 들어온 정보를 정합하는 것은 정확한 MSF 알고리즘을 위한 필요조건이다. 다양한 선행 연구에서 2D 데이터에 대한 공격을 진행했다. 자율주행에서는 3D 데이터를 다루어야 하므로 선행 연구에서 하지 않았던 3D 데이터 공격을 진행했다. 본 연구에서는 스케일링 공격 기반 카메라-라이다 센서 간 정합 모델의 정확도를 저하시키는 공격 방법을 제안한다. 제안 방법은 입력 라이다의 포인트 클라우드에 스케일링 공격을 적용하여 다운스케일링 단계에서 공격하고자 한다. 실험 결과, 입력 데이터에 공격하였을 때 공격 전보다 평균제곱 이동오류는 56% 이상, 평균 사원수 각도 오류는 98% 이상 증가했음을 보였다. 다운스케일링 크기 별, 알고리즘별 공격을 적용했을 때, 10×20 크기로 다운스케일링 하고 lanczos4 알고리즘을 적용했을 때 가장 효과적으로 공격할 수 있음을 확인했다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권12호
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• pp.191-199
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• 2023

본 논문에서는 자율협력주행을 위한 인프라로써 제작된 5가지 센서 전용 시설물들에 대해 라이다로 취득한 포인트 클라우드 데이터로부터 시설물들의 특징을 추출하는 방법을 제안한다. 자율주행차량에 장착된 영상 취득 센서의 경우에는 기후 환경 및 카메라의 특성 등으로 인해 취득 데이터의 일관성이 낮기 때문에 이를 보완하기 위해서 라이다 센서를 적용했다. 또한, 라이다로 기존의 다른 시설물들과의 구별을 용이하게 하기 위해서 고휘도 반사지를 시설물의 용도별로 디자인하여 부착했다. 이렇게 개발된 5가지 센서 전용 시설물들과 데이터 취득 시스템으로 취득한 포인트 클라우드 데이터로부터 측정 거리별 시설물의 특징을 추출하는 방법으로 해당 시설물에 부착된 고휘도 반사지의 평균 반사강도을 기준으로 특징 포인트들을 추출하여 DBSCAN 방법으로 군집화한 후 해당 포인트들을 투영법으로 2차원 좌표로 변경했다. 거리별 해당 시설물의 특징은 3차원 포인트 좌표, 2차원 투영 좌표, 그리고 반사강도로 구성되며, 추후 개발될 시설물 인식을 위한 모형의 학습데이터로 활용될 예정이다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1189-1196
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• 2023

실내 공간과 관련된 정보는 도시화의 가속과 기술의 발달로 인하여 그 중요성이 증가하고 있으며, 건물 내부의 다목적 활용을 위하여 다양한 스캐닝 기술이 개발되고 있다. 본 논문에서는 스캐닝에 2D 라이다를 이용하여 지면과 수직인 방향으로 라이다를 회전 및 이동시키며 2차원 데이터의 집합을 얻은 후 이를 취합하여 3차원의 실내 공간 정보를 얻는 시스템을 제안하였다. 최종적으로 오차 보정 등의 알고리즘을 적용하여 실내 구조를 입체적으로 시각화하여 출력하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제19권1호
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• pp.97-103
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• 2011

라이다 시스템은 신속하고 정확한 3차원 데이터 생성으로 인해 주목받는 시스템이 되었다. 지형공간정보 분야에서 원시 라이다 데이터로부터 3차원 건물모델과 같은 가치가 부가된 정보를 생산하는 기술은 오랫동안 관심 있는 연구주제로 다루어졌다. 본 논문은 라이다 데이터로부터 건물과 같은 인공지물의 주요 구성요소인 3차원 평면을 추출하는 내용을 담고 있다. 이 연구에서는 최적의 평면을 결정하기 위해 라이다 데이터에 포함된 이상치의 영향을 제거 또는 최소화 시키고, 두 평면이 만나는 지역에서 정확한 평면을 추출하는 하는 방법을 소개한다. 각 라이다 포인트에 대해서 plane fitting이 수행된 후, 결정된 세 개의 평면식 매개변수들은 의사색상값으로 변환되고, 이를 이용하여 평면을 추출하게 된다. 제안된 방법은 항공 라이다와 지상라이다 데이터 두 가지를 사용하여 그 유효성을 검증하였다.