• 대한공간정보학회지
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• 제13권4호
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• pp.33-38
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• 2005

본 연구는 항공레이저스캐너의 스캔라인 특성을 활용하여 건물 포인트를 효율적으로 분리하는 것을 목표로 한다. 포인트 간의 고도 유사성 및 인접성을 기준으로 포인트들을 분류하였으며, 분류 대상 클래스의 탐색 범위를 소수의 스캔라인으로 제한함으로써 분류가 진행됨에 따라 분류 속도가 저하되는 현상을 방지하였다 또한 건물의 형태 및 스캔라인의 특성으로 인해 동일 개체가 두 개 이상의 클래스로 분리되는 현상을 감지하고 하나의 클래스로 통합하는 기능도 구현하였다. 결과적으로 개별 건물, 옥탑과 같은 부속 건물, 비건물 포인트를 동시에 분리할 수 있었다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2008년도 공동춘계학술대회
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• pp.318-321
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• 2008

본 연구에서는 대용량의 항공 레이저 스캔 포인트 자료로부터 정규 격자 형태의 수치 표면 모델을 고속으로 생성하기 위하여 가상격자와 병렬처리를 기반으로 한 자료 처리 기법을 제안하였다. 수십$\sim$수백 평방 킬로미터 영역에 대하여 항공 레이저 스캔을 중복적으로 수행할 경우 포인트 수는 수억$\sim$수십억에 이르며 이를 일반적인 시스템에서 처리하는 데에는 한계가 존재한다. 이에 본 연구에서는 병렬처리를 위해 구성한 피씨 클러스터 상에서 자료를 분산시켜 가상격자를 이용하여 처리하는 방식을 제안하였다. 즉, 마스터 노드는 포인트 자료를 읽어 들여 포인트의 평면 좌표 값에 따라 슬래이브 노드로 전송하고 각 슬래이브 노드에서는 전송받은 포인트를 가상 격자에 저장한 후 보간(interpolation)을 수행한다. 보간 방식으로는 IDW(Inverse Distance Weightin)을 사용하였으며 제안한 방식의 효율성을 평가하기 위하여 사용된 슬래이브 노드 수에 대한 처리 시간을 측정하였다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2006년도 GIS/RS 공동춘계학술대회
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• pp.223-226
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• 2006

본 연구에서는 ALS의 스캔라인 특성을 이용하여 포인트 클라우드를 효율적으로 분리하는 기법을 제시하였다. 이전 연구에서 제시하였던 방식에서 포인트 분류를 위한 쿼리 영역의 제한 기능을 강화시키고 효율적인 메모리 관리를 위하여 쿼리에 사용되지 않는 포인트를 영구 저장하여 메모리로부터 해제하는 기능을 추가하였다. 결과적으로 대용량의 포인트 데이터를 처리하는 동안 속도 저하 현상이 발생하지 않았으며 높은 정확도로 건물 포인트를 분리할 수 있었다.

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2005년도 창립60주년 기념 추계 학술대회
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• pp.210.2-210.2
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• 2005

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2007년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.142-147
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• 2007

본 연구에서는 스캔라인을 이용한 LIDAR 포인트 cloud의 분리과정 중 분리된 포인트 군집간 인접 관계를 인식할 수 있는 기능을 추가하였다. 군집간 인접관계는，포인트 cloud 분리 과정 중에 분리된 건물 요소를 재결합하거나 지면 포인트를 인식하기 위하여 사용될 수 있다. 실험 결과 포인트 cloud 분리 과정에 군집간 인접 관계 인식 기능을 추가하더라도 처리 성능이 저하되지 않았으며 후처리를 통하여 건물 요소를 결합하여 온전한 형태의 건물 포인트 군집을 형성함과 더불어 지면 포인트 군집도 인식할 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.896-897
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• 2015

본 연구는 3D 이미지 스캔 데이터 기반으로, SWEEPING 형상을 효과적으로 역설계하는 기술에 관한 것이다. 사용자가 미리 정의한 형상 단면 모델 데이터베이스를 이용해, 3차원 SWEEPING 형상을 자동으로 역설계하는 알고리즘을 제안한다. 이를 위해, 3D 이미지 스캔 데이터인 포인트 클라우드에서 자동으로 추출한 단면 포인트들을 처리해, 파라메터 정보를 추출하고, 미리 정의된 형상 단면들과 상호간 유사도를 비교한 후, 가장 유사한 형상 단면을 획득한다. 이러한 기술은 SWEEPING 형상 모델의 역설계 과정을 자동화하는 데 도움을 줄 것이다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제12권3호
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• pp.239-245
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• 2010

본 논문에서는 방대한 크기의 지상 레이저 스캔 자료로부터 터널의 내공 단면을 효율적으로 추출하기 위하여, 헤시(hash) 기반 구조체를 이용한 터널 중심선 자동 추정 및 터널 내공 단면 구성 포인트 클라우드 추출 방식을 제안하였다. 즉, 헤시 기반 구조체에 입력한 레이저 스캔 자료로부터 일정한 방향의 단면들을 추출한 후 각 단면의 중심점을 연결하여 터널의 중심선을 추정하였으며, 추정된 중심선을 따라 일정 간격 및 두께로 터널 내공 단면 구성 포인트 클라우드를 추출하였다. 결과적으로 약 750만개의 포인트로 구성된 레이저 스캔 자료로부터 1 m 간격으로 0.1 m 두께의 단면 구성 포인트 클라우드를 추출하는데 3초미만의 시간이 소요되었으며 메모리는 124 MB가 소요되었다. 그러나 터널 중심선 추정 후 오류 포인트 제거, 시점 및 종점 추가 작업을 수동으로 수행해야 히는 한계도 드러내었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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• pp.74-76
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• 2011

최근 플래시 메모리에 기반을 둔 임베디드 시스템의 사용이 급증하고 있다. 스마트폰이 대중화됨에 따라, 플래시 메모리용 파일시스템에 대한 필요성이 증가되고 있다. 보편적으로 사용하는 YAFFS2 파일시스템은 초기화 시 오래 걸리는 단점이 존재하여 체크포인트 기능으로 보안 하고 있다. 그러나 갑작스러운 Power Failure 나 언마운트시 체크포인트가 저장되지 않으면 전체 영역을 스캔해야 하는 문제점이 존재한다. 본 논문에서는 YAFFS2의 성능 개선 및 신뢰성 향상을 위한 메타데이터 관리 기법을 제안한다. 메인메모리상에 유지되는 메타데이터의 영역을 나눠서 관리해서, Power Failure 가 발생하거나 체크포인트가 존재하지 않아도 전 영역을 스캔 하는 문제점 을 피할 수 있다.

• 한국CDE학회지
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• 제16권2호
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• pp.2-7
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• 2010

• 대한공간정보학회지
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• 제15권1호통권39호
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• pp.17-22
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• 2007

본 연구에서는 선행 연구에서 제시한 스캔라인을 이용한 LIDAR 포인트 cloud의 분리과정 중 분리된 포인트 군집간인접 관계를 인식할 수 있는 기능을 추가하여 분리된 건물요소를 인식하고 재결합하였다. 아울러 군집간 인접 특성을 활용하여 지면 포인트 군집을 인식하기 위한 방법론을 제시하였다. 실험 결과 포인트 cloud 분리 과정에 군집간 인접 관계 인식 기능을 추가하더라도 처리 성능이 저하되지 않았으며 후처리를 통하여 건물 요소를 결합하여 온전한 형태의 건물 포인트 군집을 형성함과 더불어 지면 포인트 군집도 인식할 수 있음을 확인하였다.