• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.159-160
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• 2022

본 논문에서는 최근 주요시설의 경계에 주로 사용되기 시작한 라이다 센서를 여러대 사용할때 보다 효율적으로 사용하기 위해서 통합된 3차원 좌표계에서 시각화하는 방법에 대해 설명한다. 주로 카메라 기반 CCTV의 경우 정확성은 높지만 시야각(Field of View)이 좁기 때문에 레이더(RADAR)센서와 같은 센서와 함께 혼용되는 경우가 많다. 레이더 센서의 데이터는 넓은 범위에 대한 감지를 할 수 있지만 노이즈가 많고 물체의 형상을 정확하게 측정하기 힘들다. 라이다(LiDAR) 센서는 레이져를 이용하여 멀고 넓은 범위를 정교하게 측정할 수 있다. 이러한 라이다 센서는 정교한 만큼 처리해야할 데이터의 양이 많으며, 다수의 센서를 이용하더라도 하나의 화면에서 처리하기 힘들다는 단점이 있다. 제안하는 논문은 여러개의 라이다 센서에서 측정한 데이터를 실시간에 하나의 좌표계로 통일하여 하나의 영상을 보일 수 있도록 통합 뷰잉 환경을 제공한다.

• 전자통신동향분석
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• 제27권6호
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• pp.134-143
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• 2012

지구과학 및 우주 탐사를 목적으로 지속적으로 발전해 온 라이다 센서 기술은 현재 항공기 및 위성에 탑재되어 정밀한 지구 지형 및 환경 관측을 위한 주요 수단으로 사용되고 있으며, 우주 정거장과 우주선의 도킹 시스템, 우주 탐사 로봇에 활용되고 있다. 지상에서는 원거리 거리 측정, 자동차 속도 위반 단속 등을 위한 간단한 형태의 라이다 센서를 비롯하여 최근에는 3차원 영상 복원을 위한 레이저 스캐너, 미래 무인자동차를 위한 3차원 영상 센서의 핵심 기술로 활용되면서 그 활용성과 중요성이 점차 증가되고 있다. 본고에서는 라이다 센서의 기본 원리 및 종류, 최근 영상 라이다 센서 기술동향, 응용 분야의 몇 가지 예를 요약하여 소개함으로써, 국내 기반 기술 및 상용화 개발이 취약한 라이다 센서에 대한 이해를 돕고자 한다.

• 전자통신동향분석
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• 제31권4호
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• pp.86-97
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• 2016

빛의 반사시간 및 산란정보를 측정하여 기상정보를 수집하던 초기 라이다 기술은 실내외 3차원 정보를 확보하는 센서 기술로 응용 영역을 확대하고 있다. 특히 최근에는 자율주행차/스마트카를 중심으로 차량/보행자의 안전과 고도화된 자율주행 성능을 위하여 차량 주변 환경에 대한 3차원 좌표를 고속으로 획득하는 라이다 기술의 중요성이 부각되고 있으며, 이에 따라 관련 기술에 대한 이해와 동향파악이 필요하다. 이에 본고에서는 차량에 적용될 수 있는 라이다 기반 3차원 영상센서 기술 전반에 대한 리뷰를 진행하고, 자율주행차/스마트카 시장에서 핵심이슈 및 기술별 대응 특징을 소개한다. 아울러 3차원 센서기술의 글로벌 경쟁상황을 기반으로 향후 차량용 라이다 기술의 발전방향을 전망해 본다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제31권3호
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• pp.267-279
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• 2015

자율 주행 자동차 개발에 있어서 라이다 센서의 중요성이 커지고 있다. 센서 선정이나 알고리즘 개발을 위해 고가의 라이다 센서를 차량에 탑재하여 다양한 주행 환경에 대해 시험하기에 어려움이 따른다. 이에 본 연구는 다양한 차량용 라이다 센서에 대한 일반화된 기하모델링을 통해 범용적으로 적용될 수 있는 차량용 라이다 시뮬레이터를 개발하였다. 개발된 시뮬레이터를 활용하여 많이 활용되고 있는 특정 센서에 대하여 데이터 시뮬레이션과 품질 검증을 수행하였다. 또한, 생성된 데이터를 장애물 탐지에 적용함으로써 선정된 센서의 활용 가능성을 평가하였다. 이처럼 개발된 시뮬레이터는 센서의 도입 및 운용에 앞서서 다양한 실험을 가능하게 하고, 하드웨어 구축과 병행하여 알고리즘 개발을 도모할 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.28-34
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• 2020

본 논문에서는 라이다(LIDAR) 센서와 일반 카메라 (RGB 센서)가 획득한 영상들을 정합하고, 일반 카메라가 획득한 컬러 영상에 해당하는 깊이맵을 생성하는 방법을 제시한다. 본 연구에서는 Slamtec사의 RPLIDAR A3 와 일반 디지털 카메라를 활용하고, 두 종류의 센서가 획득 및 제공하는 정보의 특징 및 형태는 서로 다르다. 라이다 센서가 제공하는 정보는 라이다부터 객체 또는 주변 물체들까지의 거리이고, 디지털 카메라가 제공하는 정보는 2차원 영상의 Red, Green, Blue 값이다. 두 개의 서로 다른 종류의 센서를 활용하여 정보를 정합할 경우 객체 검출 및 추적에서 더 좋은 성능을 보일 수 있는 가능성이 있고, 자율주행 자동차, 로봇 등 시각정보처리 기술이 필요한 영역에서 활용도가 높은 것으로 기대한다. 두 종류의 센서가 제공하는 정보들을 정합하기 위해서는 각 센서가 획득한 정보를 가공하고, 정합에 적합하도록 처리하는 과정이 필요하다. 본 논문에서는 두 센서가 획득하는 정보들을 정합한 결과를 제공할 수 있는 전처리 방법을 실험 결과와 함께 제시한다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2008년도 공동춘계학술대회
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• pp.400-404
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• 2008

라이다는 데이터 획득의 신속성과 처리의 자동화라는 장점을 가지고 있어서 도시 모델의 생성, 변화탐지(Change Detection), 삼림지역의 DTM(Digital Terrain Model)의 생성, 등고선 추출, 나무의 높이 결정을 통한 산림관리, 해안 지형의 관리 등 다양한 분야에서 활용이 되고 있다. 이와 같이 라이다데이터 활용에 대한 많은 연구가 이루어지면서 다양한 처리 알고리즘이 개발되고 있다. 알고리즘을 개발하고 그 성능을 정확하게 평가를 위해서는 알고리즘을 다양한 형태의 시험데이터에 적용해 보아야 하지만, 성능평가를 위해 다양한 실측 데이터를 획득하기는 어려운 실정이다. 본 연구에서는 개발된 알고리즘의 성능평가를 위한 다양한 모의데이터를 실제 DEM으로부터 시뮬레이션을 통해 생성하는 방법을 제안한다 라이다 시스템에 대한 기하학적 모델링하여 센서방정식을 유도하고, 이를 기반으로 DEM상에서 플랫폼의 이동경로에 따라 취득되는 모의 라이다데이터를 생성한다. 본 연구에서 제안하는 시뮬레이션을 이용하면 라이터데이터를 이용하는 다양한 활용 알고리즘 개발과 경제적이고 정확한 성능평가에 도움이 될 것이다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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• pp.293-296
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• 2021

본 논문에서는 컴퓨터 그래픽에서 주로 적용되어 왔던 푸아송 디스크 샘플링(Poisson Disk Sampling)을 3차원 영상 모델링에 적용하는 것을 제안한다. 이 샘플링 기법은 3차원 영상 센서의 핵심 기술로 사용되는 라이다 센서를 활용해 수집한 PointCloud가 특정 위치로 뭉쳐지는 클러스터 현상이 발생하지 않고 균일하게 분포하게 할 뿐 아니라 영상의 노이즈도 제거한다. Intel의 라이다 센서 L515와 Apple의 태블릿 라이다 센서를 이용해 추출한 PointCloud를 Poisson Disk Sampling 과정을 거쳐 Mesh를 생성하고 이를 SLAM 기법으로 추출한 경우와 비교한다. PointCloud의 수를 줄였을 때 더 좋은 Mesh를 생성할 수 있다.

• 터널과지하공간
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• 제30권1호
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• pp.76-86
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• 2020

본 연구에서는 라이다 센서를 활용한 지하광산용 소형 자율주행 로봇을 개발하였다. 개발된 로봇은 라이다 센서를 사용하여 좌, 우 벽면까지의 거리를 측정하고, 지하광산 갱도의 중앙선을 따라 이동하도록 조향을 자동 제어한다. 개발된 로봇의 주행성능을 테스트하기 위해 지하 자수정광산에서 현장실험 수행하였다. 5번의 반복 실험에서 로봇은 전체적으로 안정적인 주행성능을 보여주었다. 광산 갱도 벽면과의 충돌 사고도 발생하지 않았다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.313-320
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• 2018

자동차의 자율주행 기술이 확대되면서 '눈'의 역할을 하는 센서가 점차 중요시되고 있다. 최근 차량에 장착되는 라이다 센서는 채널이 많을수록 피사체에 반사된 신호 또한 풍부해짐에 따라 장애물, 지형, 차량 등 주변 환경 탐색의 정확도가 높아진다. 하지만, 라이다 센서는 채널 증가에 따른 열배 이상 가격의 차이가 있으며, 이러한 가격적인 문제로 보급형 차량보다는 고가의 차량에만 부분적으로 사용되고 있다. 본 연구는 저 가격의 16 채널의 라이다를 복수개로 구성하여 동시에 신호를 수집 처리하여 하나의 입체공간으로 융합하고 이를 나타낼 수 있게 함으로써 64 채널의 라이더와 같은 효과를 나타낼 수 있게 하였다. 이를 통해서 차량 심미성의 개선과 함께 보급화를 위한 기반을 제공할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.101-103
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• 2022

중요시설 실시간 감지 시스템으로는 주로 CCTV를 사용하고 있다. CCTV의 경우 감지에 대한 정확성은 높지만 시야각이 좁기 때문에 레이다(RADAR)와 같은 센서와 함께 혼용되어 사용되고 있다. 라이다(LiDAR)는 고출력의 펄스 레이저를 이용하여 물체에 반사되어 돌아오는 시간을 감지하여 거리정보를 획득하는 기술이다. 라이다의 경우 데이터 처리량으로 인해 서버의 동시 처리 센서 개수의 제약으로 인해 비용적으로나 기술적으로나 활용도가 높지 않은 문제점이 있다. 광망 센서에 의한 감지 방식 또한 강풍과 혹한에 취약하고 동물 훼손에 따른 유지보수의 문제도 있다. 본 논문에서는 기존의 라이다 센서에서 사용하는 905nm 파장대가 아닌 1550nm 파장대를 사용함으로써 기상 환경에 대한 영향은 강하고, 다수의 센서를 통합하여 관제할 수 있는 시스템 개발을 제안하고자 한다.