수치표고모델(DEM : Digital Elevation Model)을 생성하거나 지상의 객체를 추출하기 위해서 라이다 자료에서 지면점과 비지면점을 분리하는 필터링(filtering) 과정은 중요하다. 본 연구에서는 라이다 자료에서 지면점을 추출하는 데 사용되는 기존의 필터링 방법을 대상으로 정성적 분석과 정량적 분석을 통해 가장 효과적인 필터링 알고리즘을 선정하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 Adaptive TIN, Perspective Center Based Filtering Algorithm, Elevation Threshold with Expand Window, Progressive Morphology의 4가지 필터링 방법을 산악지역, 도시지역, 건물과 산이 공존하는 3가지 지역에 적용하여 각각의 방법에 대한 특징을 분석하였다. 실험에 사용된 4가지 필터링 방법의 정성적인 비교는 음영기복도를 생성한 후 시각적인 방법을 적용하였고 정량적인 비교는 GPS로 관측한 검사점을 이용한 절대적인 비교와 국토지리정보원의 수치표고모델을 이용하여 상대적인 비교를 수행하였다. 라이다 필터링 실험을 통하여 Adaptive TIN 알고리즘은 산악지역과 도시지역에서 지면점을 가장 효율적으로 추출하였고 건물과 산이 공존하는 지역에서는 Progressive Morphology 알고리즘이 가장 양호한 결과를 나타내었다. 또한 정성적, 정량적 비교 결과 전반적으로 지역적 특성에 관계없이 적용가능한 필터링 알고리즘은 ATIN 알고리즘으로 나타났다.
다중선형 회귀분석에 의하여 도출된 알고리즘을 이용하여 필터링 기법을 제시하였고, 제시된 기법을 이용하여 실제 사면지형을 지상 라이다로 스캔하여 취득된 원시자료에 대하여 필터링을 수행한 결과를 분석하였다. 그 결과 필터링의 정확도를 높이기 위하여 굴곡사면지형의 지성선을 기준으로 관측지역을 두 지역으로 분할하여 필터링을 적용하였을 경우가 사면을 분할하지 않고 필터링을 적용하였을 경우 보다 필터링 정확도가 8.73% 높아진 것으로 나타났다. 또한 굴곡사면 지형에서 사면을 분할하여 복합 필터링을 적용한 경우 전역 필터링이나 지역 필터링만 수행했을 때보다 약 5~7% 정확도가 높아진 것으로 보아 사면에 굴곡이 존재하여 경사가 일정하지 않은 경우 사면을 분할하여 복합 필터링을 수행하는 것이 더 효과적이라고 판단된다.
항공라이다시스템은 산림영역의 수직구조에 대한 공간정보를 효율적으로 제공하므로 다양한 산림연구에 이용되어왔다. 수목의 고도는 산림생체량과 같은 산림정보를 유추하기 위한 필수적인 요소로 산림의 지형을 모델링하여 추정할 수 있다. 산림지형은 산림영역에서 획득된 라이다데이터에서 추출된 지면점을 보간하여 추정되므로 지면점 분류를 위한 신뢰성 높은 필터링 방법이 요구된다. 이에 본 연구는 다양한 특성을 갖는 산림영역의 라이다데이터에 세 종류의 대표적인 필터링 방법들을 적용하여 지면점 분류오차 및 필터링 성능을 정량적으로 결정하고 오차발생 원인을 분석하였다. 분석한 결과로 나타난 상호보완적인 특성에 착안하여 개별 필터링의 결과를 융합하여 성능개선의 여부를 확인하였다. 융합을 통해 대상지역의 특성에 따라서 다르지만 성능지표가 최대 10% 이상 개선되어 모든 지역에서 안정적으로 양호한 성능을 보였다. 또한 분류된 지면점으로부터 DTM을 생성하고 검증 데이터와 비교한 결과 약 17 cm 내외의 RMS 오차를 보였으며, 이는 산림정보 추출에 충분히 활용 가능한 것으로 판단된다.
LiDAR의 표고점 데이터에서 건물, 수목 등과 같이 주위보다 높은 고도 값을 가지는 대상물을 제거하여 DEM을 생성하기 위한 여러 가지 필터링 기법들이 개발되고 있으며 대표적인 필터링 방법으로는 분산을 이용한 linear prediction 기법, 주변 점들과의 경사관계를 이용한 slope-based 기법, morphology 필터, dual rank 필터 등이 있다. 이러한 기법들은 커널(kernel)의 크기를 대상 지역에 맞도록 사용자가 직접 지정해주어야 하고, 건물의 크기가 다양한 지역에 적용하기 위해서는 가변 크기(variable size)의 커널을 필요로 한다. 본 연구에서는 다양한 크기의 건물이 존재하는 지역에 대하여 커널의 크기를 변화시키지 않고 필터링을 수행하는 새로운 커널 연산 기법을 제안하였다. 또한 기존 필터링 기법에서는 커널에 의해 갱신된 연산값이 다음 연산에 반영되지 않으나 본 연구에서는 갱신된 값이 바로 다음 연산에 반영되도록 하였다. 건물과 수목 등을 제거하기 위하여 주변 화소와의 높이 차를 이용하였으며 대상물이 제거된 부분은 주변 화소를 이용하여 보간하였다.
항공 라이다 데이터는 3차원 좌표로 표현된 점의 집합으로 대규모 지역의 지형측량을 신속하고 경제적으로 수행하여 고정밀의 수치지형모델을 제작하는데 사용된다. 특히 고정밀 수치지형모델 및 수치표고모델은 토목, 환경, 도시계획, 홍수모델 등에 있어서 정확한 예측과 분석을 가능하게 하며, 이로 인해 활용이 증가하고 있다. 항공 라이다 데이터로부터 수치지형모델을 제작하기 위해서는 건물, 식생 등과 같은 비지면점을 분류하고 제거하는 과정이 필요하다. 본 논문은 항공 라이다 데이터로부터 실세계를 구성하고 있는 지면점과 비지면점을 분류하는 필터링 방법을 제시하였다. 필더링 방법은 라이다 점 데이터를 높이 차이에 따라 분할하고, 분할된 점 데이터를 지면점과 비지면점으로 분류하는 과정으로 진행된다. 이러한 과정을 통해 건물, 식생 등과 같은 비지면점을 제거하고, 수치지형모델을 제작하기 위한 지면점을 추출하게 된다. 제시된 필터링 방법을 ISPRS의 Comparison of Filter(2003) 보고서에서 사용된 데이터에 적용하여 지면점과 비지면점의 분류 결과를 분석하였다.
최근 수치표고모델(DEM : Digital Elevation Model)을 구축하기 위한 목적으로 항공레이저측량(LiDAR : Light Detection And Ranging) 기술이 주목받고 있다. DEM은 항공레이저측량으로부터 획득된 라이다 데이터에서 지면점만 추출한 수치지면자료(DTD : Digital Terrain Data)의 정확성에 의해 그 품질이 좌우된다. 하지만 원시자료에서 수치지면자료를 추출하기 위한 자동 필터링 작업은 필터링 알고리즘의 한계 및 라이다 데이터의 고유한 특성으로 인하여 항상 오분류 영역이 발생한다. 따라서 이를 보완하기 위해서는 작업자에 의한 수동분류 작업이 반드시 필요하다. 본 연구에서는 수동 작업이 원활하게 이루어 질 수 있도록 자동 필터링 작업에서 얻어진 수치지면자료에서 오분류 될 가능성이 있는 영역을 자동으로 탐지하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 2D 격자 구조를 적용하였으며 'Slope Angle', 'Slope DeltaH', 'NNMaxDH(Nearest Neighbor Max Delta Height)'로 명명한 매개변수를 사용하였다. 실험 결과, 제안된 알고리즘은 지형형태나 라이다 데이터 평균 점밀도에 제한받지 않는 안정적인 결과를 보여주었다.
최근 측량기술과 정보통신기술이 발전함에 따라 다양한 공간정보 자료를 획득할 수 있게 되었다. 새로운 레이저측량기술은 정밀한 지형과 수목 및 인공지물 등에 대한 3차원 정보를 신속하게 획득하고 사용자가 원하는 정보로 가공하여 다양한 분야에서 활용되고 있다. 특히 정밀한 지형에 대한 등고선 제작은 기존의 항공사진측량에 의한 방법의 문제점을 해소하는 진보된 기술로써 수목에 의해 가려진 산악지의 지형을 상세하게 표현하고 정확도와 균질성을 확보하여 최근 국가기본도 수정제작 등 시범사업이 진행되고 있다. 그러나 고정밀의 라이다 데이터를 이용하여 등고선을 제작할 경우 대용량 라이다 데이터에 의해 등고선의 도형이 복잡해지고 용량이 비효율적으로 증가하는 문제점이 있다. 본 연구에서는 정밀한 지형 데이터로부터 생성되는 라이다 등고선의 효율적인 활용을 위하여 단계별로 필터링을 실시하여 실제 지형의 형태는 그대로 표현하면서 가벼운 용량의 등고선을 생성하는 알고리즘을 구현하였고 라이다 데이터의 필터링을 통하여 지형의 형태를 그대로 표현하면서 데이터의 용량을 최소화하였다. 따라서 본 연구는 라이다 등고선의 적극적인 활용을 위하여 알고리즘을 개발하고 연구지 역을 대상으로 적용한 후 현행 수치지도와 비교해 보았다. 이러한 정밀 등고선은 건설 분야뿐만 아니라 생태지도 및 주제도, 재해 환경 분야, 홍수지도, 도시모델링 등 수요가 확대될 전망이다.
최근 측량기술이 발전함에 따라 다양한 지형공간정보를 획득할 수 있게 되었다. 특히 레이저스캐닝 기술의 도입은 정밀한 지형과 식생 및 인공지물 등에 대한 정보를 신속하게 획득하여 원하는 최신 정보를 가공할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 라이다의 식생 데이터에서 점의 밀도 분포를 통하여 정량적인 식생분포 분석을 실시하였다. 또한, 정밀한 지형 모델에 대하여 생성되는 라이다 등고선의 효율적인 활용을 위하여 단계별로 필터링을 실시하여 정확성은 유지하면서 저용량의 등고선을 생성하고 도로 및 엔지니어링 분야 활용을 높일 수 있도록 하였다. 이러한 지능적이고 과학적인 연구는 국내 라이다데이터의 적극적인 활용성을 높이고 누구나 쉽게 사용할 수 있도록 하는데 목적이 있으며, 건설 분야뿐만 아니라 생태지도 및 주제도, 재해 환경 분야, 홍수지도, 도시모델링 등 다양한 분야의 활용성을 가능하도록 한다.
한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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pp.253-256
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2001
본 논문에서는 전처리 과정에서 잡음의 효과적 처리를 위해 기존의 필터 방식들이 가지는 단점인 경계 부분의 블러링 현상을 줄이고 정확한 에지 위치를 보존할 수 있는 비등방성 확산 필터를 사용하여 CT나 MRI 2차원 영상 슬라이스들을 만들어내고 이 슬라이스들을 3차원 데이터 셋으로 구성하여 3차원 공간의 볼륨 데이터로 시각적인 영상정보를 얻는데 있다.
본 논문은 대용량 데이터 처리를 위한 실시간 RFID 미들웨어 시스템에서 요구되는 태그 데이터의 필터링 엔진의 동기화를 고려한 필터링 관리기법을 다루고 있다. 응용인터페이스는 HTTP, XML, JMS, SOAP 등의 이는 다양한 프로토콜을 지원하여 다양한 플랫폼에서 본 미들웨어 시스템을 접근하도록 개발되었다. 일반적으로, 필터를 제어하는 클라이언트가 다수가 되는 환경에서 하나의 필터링 화일을 접근하면 동기화 문제가 발생한다. 본 논문에서는 필터 관리프로세스를 통해 동기화를 고려하면서 필터링을 관리하는 기법을 설계하고 구현하였으며, 이를 RFID 미들웨어의 동작 통해 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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