This study presents the development of pointcloud data integration technology in construction sites via drone photogrammetry and MMS LiDAR. The integration of pointcloud data from drones and MMS technology can provide precise and accurate 3D digital maps of construction sites, which can benefit the development of smart construction and BIM. The advantages of using both drones and MMS technology for pointcloud data acquisition in construction sites are discussed, along with the limitations and challenges of using drone photogrammetry and MMS LiDAR for pointcloud data integration. The results of this study can contribute to the advancement of pointcloud data integration technology in construction sites and improve the efficiency and accuracy of construction projects.
This paper investigates the efficient application of drone LiDAR technology for acquiring precise point cloud data in construction and civil engineering. A structured workflow encompassing data acquisition, processing, and accuracy verification is introduced. Practical testing on a construction site affirms that drone LiDAR surveying yields accurate and reliable data across various applications. With a focus on accuracy and verification, the results contribute to the progression of surveying methodologies in construction and civil engineering. The findings provide valuable insights into the dynamic technological landscape of these fields, establishing a foundation for more effective and precise surveying techniques. This study underscores the transformative potential of drone LiDAR technology in shaping the future of construction and civil engineering survey practices.
정신분열증과 수은 및 구리와의 관계를 보기 위해 정신병원에 입원중인 만성 정신분열증 환자중 만 20세에서 29세까지의 남자 80명과 대조군 69명을 대상으로 두발 중 구리와 수은 함량을 원자흡광광도계로써 측정하고 아울러 이들에게서 다면적 인성검사(MMPI)를 실시하였다. MMPI의 각 척도별 T-점수를 환자군과 대조군으로 나누어 비교한 결과 Hs, D, Pd, Pa, Pt, Sc척도에서 환자군이 대조군에 비해 유의하게 높은 점수가 나왔고 점수 구간에 따른 분포도 환자군과 대조군 사이에 유의한 차이가 있었다. 구리의 경우 환자군의 두발 중 함량이 $11.17{\pm}3.72ppm$으로 대조군의 $18.93{\pm}7.81ppm$에 비해 유의하게 낮았으며 수은의 경우는 환자군이 $2.42{\pm}1.46ppm$으로서 대조군의 $1.68{\pm}1.07ppm$에 비해 유의하게 높았다. 이때 거주지에 따른 차이는 볼 수 없었다. 구리와 수은은 역상관관계(r=-0.25)를 보였으며 통계학적으로 유의하였다. MMPI의 T점수에 따른 구리 함량은 10개 척도 모두에게 유의한 차이가 없었다. 수은의 경우는 Pt척도와 Sc척도에서 각 점수군간에 통계학적으로 유의한 차이가 있었다. T점수의 70점 이상과 미만의 두 군간을 비교하였을 때는 70점 이상군의 Pa척도, Pt척도, Sc척도에서의 수은 함량이 각각 $2.72{\pm}1.49ppm,\;2.93{\pm}1.27ppm,\;2.66{\pm}1.42ppm$으로서 70점 미만군의 $1.97{\pm}1.30 ppm,\;1.98{\pm}1.32 ppm,\;1.92{\pm}1.29ppm$에 비해 유의하게 높았다. 다른 척도의 경우에도 통계학적인 의의는 없었지만 Mf척도를 제외하고는 전반적으로 70점 이상군이 미만군보다 수은 함량이 더 높았다. 그리고 D, Pa, Sc척도에서는 T점수가 증가함에 따라 수은 함량도 유의하게 증가하는 양상을 보였다. 환자군과 대조군으로 나누었을 때 구리의 경우 대부분 척도의 각 점수군에서 환자군이 대조군에 비해 유의하게 함량이 낮았으며 수은의 경우는 D척도의 44점 이하군, Hy척도의 $45{\sim}59$점군, Pd척도의 $60{\sim}69$점군, Mf척도의 $45{\sim}59$점군, Ma척도의 $60{\sim}69$점군, Si척도의 44점 이하군에서만 환자군이 대조군에 비해 유의하게 높은 수치를 나타냈다. 본 연구의 결과로 볼 때 구리의 결핍이나 수은의 과다 섭취가 정신분열증의 발병 혹은 증상 악화에 영향을 끼칠 수 있을 가능성을 짐작해 볼 수 있으며 이들 금속과 정신분열증의 상관관계, 그리고 인성과의 관계에 대해 계속 연구해 볼 필요성을 느낀다.
스마트 시티 서비스 중 방범·방재 분야가 2018년 기준 가장 높은 24%를 차지하고 있으며, 실시간 상황정보제공에 가장 중요한 플랫폼은 CCTV(Closed-Circuit Television) 이다. 이러한 CCTV의 활용을 극대화 하기 위해서는 CCTV가 제공하는 실질적인 감시 영역을 파악하는 것이 필수적이다. 하지만 국내에 설치된 CCTV양은 지자체 관리대상 포함 100만대를 넘고 있다. 이러한 방대한 양의 CCTV의 가시영역을 수동적으로 파악해야 하는 것은 문제점으로 제기되고 있다. 이에 본 연구에서는 CCTV의 실질적 가시권 영역 데이터를 효율적으로 구축하고, 관리자가 상황 파악에 소요되는 시간을 단축하는 방안을 제시하고자 하였다. 이를 위하여 첫째, 접근이 어려운 기 설치된 CCTV 카메라의 외부표정요소와 초점 거리를 MMS(Mobile Mapping System)의 점군 데이터를 활용하여 계산하고, 이 결과를 활용하여 FOV(Field of View)를 계산하였다. 둘째, 첫 단계에서 계산된 FOV 결과를 이용하여 건물에 의하여 발생하는 폐색 영역을 고려하여 CCTV의 실질적 감시 영역을 그리드 단위 1 m, 2 m, 3 m, 5 m, 10 m 폴리곤 데이터로 구축하였다. 이 방법을 경상북도 울진군에 위치한 5개소의 CCTV 영상에 적용한 결과, 평균 재투영 오차는 약 9.31 pixel, 공공데이터포털(Data Portal)에서 제공하는 위·경도 좌표와의 거리는 평균 약 10 m의 거리 차이가 발생하였고, MMS를 통해 취득한 점군 데이터 상의 CCTV 위치 좌표 값과는 평균 약 1.688 m의 위치 차이를 나타냈다. 단위 그리드의 한 변의 크기가 3 m인 경우, 본 연구를 통하여 계산된 감시 영역 폴리곤은 육안으로 확인한 실제 감시 영역과 최소 70.21%에서 최대 93.82%까지 일치함을 확인할 수 있었다.
라이다 센서로 취득된 점군에는 실제 물리적인 표면에 존재하지 않는 이상점이 포함되어 있다. 이러한 이상점들은 활용을 위한 후속처리를 하기 전에 반드시 제거되어야 한다. 특히 민감도가 아주 높은 가이거 모드 검출기를 이용하는 라이다로 취득한 데이터는 높은 비율의 이상점을 포함하고 있다. 이로 인해 기존의 알고리즘은 이러한 데이터로부터 성공적으로 이상점을 검출하는데 어려움이 있었다. 이에 본 연구는 가이거 모드 영상 라이다로 획득된 높은 이상점 비율을 갖는 점군에서 이상점을 제거하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 의미 있는 표적의 표면은 검출기상에서 두 개 이상의 이웃픽셀에 검출되며, 이러한 이웃픽셀들로부터 출력되는 거리값은 유사하다는 점을 이용한다. 개발된 제거 기법은 시뮬레이션으로 생성된 다양한 점밀도와 이상점 비율의 모의 데이터에 적용하여 임계값과 데이터 특성에 따른 성능을 분석하였다. 대부분의 경우에 약 99% 이상의 이상점 검출성능이 나타났으며, 데이터 특성에 강인하고 임계값에 크게 민감하지 않는 검출성능을 확인하였다. 제안된 방법은 향후 가이거 모드 라이다 데이터의 온라인 실시간 처리 또는 후처리에 효과적으로 활용될 것으로 판단된다.
이 연구는 제안한 평균복사온도의 차감비교기법을 통해 도시림이 여름철 옥외 환경에 미치는 온열완화를 정량적으로 추정하고 평가는 것을 목적으로 한다. 항공 라이다 측량시스템 기반 3차원 점군자료로부터 도시림이 있는 모의 대상지와 도시림이 없는 모의 대상지 두 사례를 구축하여 SOLWEIG 기반에서 평균복사온도를 산출하고 두 값들을 비교 및 분석하였다. 연구를 통해 도시림 캐노피가 연구지역 전체 일평균 $T_{mrt}$를 약 $5^{\circ}C$ 정도 저감하며 태양의 위치와 지면 조건에 따라 시간평균 $T_{mrt}$가 $33^{\circ}C$까지 저감될 수 있음을 확인하였다. 결과들은 도시미기후 지표(풍속, 습도, 대기 온도 등) 및 생명기상(인지온도 등) 연구들을 향상시키고 더불어 삼림 기반 공공 녹색정책 개발에 활용될 수 있을 것이다.
차량의 접근 가능한 구역에 대한 판단과 경로 계획은 무인 차량의 자율 주행에 있어서 필수적이다 차량의 접근 가능한 구역과 경로계획을 위한 정보는 3차원 지형형상을 분석하여 얻을 수 있다. 이 논문에서는 카메라의 색 정보와 2차원 레이저 거리센서(2D LRF)를 융합하여 모바일 로봇의 휠 인코더를 통해 복원한 3차원 지형형상과, GPS/IMU 정보와 2차원 레이저 거리 센서로 복원한 3차원 지형형상을 적은 데이터로 표현하는 방법을 제시하였다. 카메라의 색 정보와 2차원 레이저 거리센서의 융합을 위해 카메라의 좌표계와 LRF의 좌표계 사이의 기하학적인 관계를 격자무의 평면을 이용하여 구하였다. 카메라와 2차원 레이저 거리센서의 융합을 통한 3차원 지형형상 복원은 모바일 로봇을 이용하여 실내에서 실험하였고, GPS/IMU 정보와 2차원 레이저 거리센서를 통한 3차원 지형형상 복원은 차량을 이용하여 실외에서 실험하였다. 이런 시스템에서 복원한 3차원 지형형상은 점군 기반으로 되어있고, 이는 매우 많은 양의 정보를 필요로 한다. 정보의 양을 줄이기 위해 점군 기반을 대신하여 입방형 격자 기반의 지형형상으로 복원하였다.
본 논문에서는 물체의 3차원 모델을 복원하기 위하여 거리영상 카메라에서 획득한 다시점 3차원 거리영상을 온라인으로 정합(registration)하는 기술을 제안한다. 3차원 모델 복원을 위하여 거리영상 카메라를 복원하고자하는 물체 주위로 이동하여 연속된 다시점 거리영상과 사진영상을 획득하고 물체와 배경을 분리한다. 분리된 다시점 거리영상의 정합을 위하여 이미 등록된 거리영상의 변환정보 그리고 두 거리영상 사이의 기하정보를 이용하여 정합을 초기화한다. 위 과정을 통해 서로 인접한 거리영상에서 영상 특징점을 선택하고 특징점에 해당하는 거리영상의 3차원 점군을 이용하여 투영 기반(projection-based) 정합을 실시한다. 기하정합이 완료되면 사진영상 간의 대응점을 추적하여 정합을 정제(refinement)하는 과정을 거치는데 KLT (Kanade-Lucas-Tomasi) 추적기를 수정하여 대응점 탐색의 속도와 성공률을 증가시켰다. 영상 특징점과 추적된 대응점에 해당하는 3차원 점군을 이용하여 거리영상을 정제하였다. 정합과 정제의 결과를 통해 추정된 변환 행렬과 정합된 대응점들 사이의 거리를 계산하여 정합 결과를 검증하고 거리영상의 사용 여부를 결정한다. 만약 정합이 실패하더라도 경우에도 거리영상을 실시간으로 계속 획득하고 정합을 다시 시도한다. 위와 같은 과정을 반복하여 충분한 거리 영상을 획득하고 정합이 완료되면 오프라인에서 3차원 모델을 합성하였다. 실험 결과들을 통해 제안한 방법이 3차원 모델을 성공적으로 복원할 수 있음을 확인 할 수 있었고 오차 분석을 통해 모델 복원의 정확도를 검증하였다.
암반사면을 안전하고 효율적으로 설계하기 위해서는 암반의 역학적 특성을 정밀하게 조사하여야 한다. 하지만 현재 사용되고 있는 클리노미터를 이용한 절리 조사의 한계점으로 인해 이를 보완할 수 있는 새로운 측정법의 연구가 필요로 하고 있다. 그러므로 본 연구에서는 3D Laser Scanner와 점군 데이터 분석 소프트웨어 Split-FX를 이용하여 암반사면의 절리방향 측정의 신뢰성을 분석하였다. 절리면 자동추출 기능을 통하여 총 495개의 절리 데이터를 얻었으며, 동일 지역을 클리노미터를 이용하여 측정한 38개의 데이터와 비교하여 분석한 결과 경사는 ${\pm}4^{\circ}$, 경사방향은 ${\pm}5^{\circ}$의 편차를 가지는 것을 확인하였다. 이러한 측정결과는 선행 연구를 통해 알게 된 클리노미터의 조사자에 따른 경사/경사방향 오차범위 ${\pm}5^{\circ}/{\pm}10^{\circ}$에 속하기 때문에 3D Laser Scanner를 이용한 절리데이터 취득 및 분석은 기존의 조사법을 보완할 수 있는 효율적이고 신뢰성 있는 조사법이라고 분석되었다.
현재 국가기본도는 국토 전역에 동일한 축척과 정확도로 제작하여 배포됨으로서 국토개발 GIS, 차량용 내비게이션 등 각종 주제도 및 신속한 공간정보 산업에 의사결정용으로 다양한 분야에 활용되고 있으며 공간정보 산업의 전반적인 확대를 위해 많은 연구와 정책을 제시하고 있다. 이에 따른 일환으로 공간정보의 최신성에 대한 문제점을 해소하기 위해 전국을 권역으로 나누어 기본도를 수정했던 것을 2013년부터는 상시 수정으로 정책 변경하여 공간정보의 최신성 확보에 일조하고 있다. 따라서 본 연구에서는 현재 많은 연구와 다양한 산업에서 각광받고 있는 드론(Drone)을 활용하여 국가기본도의 수정 및 갱신 가능성을 평가하였다. 특히 저가형 드론에서 취득한 정사영상정보와 3차원 점군(Point Clouds)을 수치지형도와 중첩하여 3차원 위치정보를 동시에 취득하여 수정 갱신업무에 적용한 결과 0.2m 정밀도와 0.1m의 정확도를 나타내고 있다. 이는 국가 기본도(축척: 1/5,000) 제작 작업규정의 오차범위를 준수하고 있어 수치지도 수정 갱신 업무까지도 충분이 활용이 가능한 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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