• 대한원격탐사학회지
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• 제35권5_2호
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• pp.841-850
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• 2019

본 논문은 상업용 소형 드론의 드론 맵핑 기하 정확도 평가와 지상 LiDAR와 드론 점군 자료의 융합을 통하여 재난 긴급 맵핑 적용성에 관한 연구이다. 기존의 드론 맵핑 절차와 카메라 검정과 광속조정법으로 카메라 모델을 최적화한 드론 맵핑 간의 위치 오차를 비교 분석한 결과, 평면 위치오차는 2~3 m에서 약 0.11~0.28 m 수준으로, 수직 위치오차는 2.85 m에서 0.45 m 수준으로 위치결정 정확도가 향상되었다. 아울러, 드론 맵핑과정에서 누락되기 쉬운 점군 자료의 측면정보를 지상 LiDAR 점군자료와 융합을 통해 보완할 수 있도록 두 점군 자료간 정합을 위한 개선된 좌표계 변환 모델을 제시하여 연구 대상지내 이종 점군 자료를 최대 오차 0.07 m 이내로 정합하였다. 본 논문에서의 재난현장에서의 드론 기반의 긴급 맵핑과 재난 현장정보를 보다 정밀하게 구축하기 위한 점군 자료융합에 관한 연구 성과는 향후 국가 재난안전 관리 현업에 일조할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국결정학회지
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• 제14권2호
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• pp.115-121
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• 2003

• 터널과지하공간
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• 제26권1호
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• pp.46-58
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• 2016

본 연구는 LIDAR라고 불리는 레이져 스캐너를 이용하여 관악산 주변 암반 불연속면을 스캔하여 얻은 삼차원 점군 데이터로부터 삼각망을 구성하고 이로부터 암반 불연속면의 방향을 검출하는 내용을 다루고 있다. 각 불연속면의 방향정보를 획득하는 데 Ball Pivoting, Wrap 알고리즘 두 가지 방법을 사용하고 점군의 샘플링 간격을 원간격, 2, 5, 10 cm로 다운샘플링 하였을 때의 방향 검출 효율성을 확인하였고 각각으로부터 얻어지는 방향정보를 퍼지 K-평균 클러스터링 기법을 이용하여 평사투영망 위에서 비교 분석하였다. 투영방향에 의존적인 Delaunay 삼각망 구성방법보다 Ball Pivoting, Wrap 알고리즘이 암반 불연속면 정보 검출에 더 적합함을 확인하였고, 샘플링 간격이 5 cm일 때 Ball Pivoting, Wrap 알고리즘 모두 가장 많은 패치를 검출해내었고 또한 가장 넓은 패치들의 면적을 검출해냄을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.2443-2450
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• 2014

깊이 영상을 이용한 동작 인식 시스템에서는 효율적인 알고리즘 적용을 위하여 깊이 영상을 3차원 점군 데이터로 구성되는 실제 공간으로 변환하여 알고리즘을 적용한 후 투영공간으로 변환하여 출력한다. 하지만 변환 과정 중 반올림 오차와 적용되는 알고리즘에 의한 데이터 손실이 발생하게 된다. 본 논문에서는 3차원 점군 데이터에서 깊이 영상으로의 변환 시 반올림 오차와 영상의 크기 변화에 따른 데이터 손실이 발생하지 않는 효율적인 방법과 이를 하드웨어로 구현 하는 방법을 제안 하였다. 최종적으로 제안된 알고리즘은 OpenCV와 Window 프로그램을 사용하여 소프트웨어적으로 알고리즘을 검증하였고, Kinect를 사용하여 실시간으로 성능을 테스트하였다. 또한, Verilog-HDL을 사용하여 하드웨어 시스템을 설계하고, Xilinx Zynq-7000 FPGA 보드에 탑재하여 검증하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제26권1호
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• pp.39-45
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• 2010

본 연구는 지상라이다 자료의 점군간 자동정합을 위해 인접한 두 점군 자료와 함께 획득되는 2차원의 강도영상 자료로부터, 2개 영상에서 동시에 관측되는 특징점들을 이용하여 SIFT 알고리즘에 의해 공액점을 선정하였다. 또한 매칭 오류점 배제를 위해 RANSAC 알고리즘을 적용하여 정합 정확도 향상을 도모하였다. 두 점군간의 변환식 매개변수인 3차원 회전변환 각과 수직/수평 이동량을 계산, 그 결과를 기존 수작업에 의한 결과와 비교하였다. 건국대학교 이과대학 건물을 대상으로 실험한 결과, 자동매칭을 통한 변환매개변수와 수작업으로 한 변환매개변수의 차이는 X, Y, Z, 방향으로 각각 0.011m, 0.008m, 0.052m로서 자동정합 자료의 활용이 가능하다고 판단하였다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제8권4호
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• pp.233-244
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• 2021

본 연구에서는 식생이 무성한 제방의 이상유무 점검을 위한 지상 LiDAR(Light Detection And Ranging) 측량의 적용성을 검토하였다. 지상 LiDAR 측량으로 생성된 제방의 영상 점군 자료에 색상필터 및 형태필터를 적용하여 각 기법별 정확성과 특성을 평가하였다. 임진강 제방의 영상 점군 자료를 이용하여 CIVE, ExG, ExGR, ExR, MExG, NGRDI, VEG, VVI, ATIN, ISL 등의 10가 식생 제거 필터를 적용하였다. 결과에 의하면 정확성은 ISL, ATIN, ExR, NGRDI, ExGR, ExG, MExG, VVI, VEG, CIVE 등의 순서로 나타났다. 색상필터는 지반 구분에 한계를 보였으며 풀꽃을 지반으로 구분하기도 했다. 형태필터는 지반 구분 정확도가 우수하나 거석을 식생으로 인식하는 한계도 보였다. 전체적으로 형태필터가 우수하나 계산 시간에서 10 배 정도 소요되었다. 정확도와 속도 향상을 위해서 형태필터와 색상필터를 결합한 복합필터에 대한 연구가 필요하다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.652-658
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• 2021

3D 스캐너를 이용하여 점군을 획득 시 각각의 고유한 좌표를 기준으로 취득한 데이터를 통일된 좌표체계를 가진 하나의 데이터로 만드는 과정이 필요하고 이 과정을 정합이라고 한다. 정합 과정은 한 번의 수행으로 만족할만한 결과를 얻기 힘들며 여러 차례 반복하여 정합 정밀도를 높인다. 정합의 정밀도를 판단하는 기준은 중요한 요소이다. 기존에 정합의 정밀도를 파악하는 방법은 경우에 따라 판단 기준이 모호할 수 있으며, 점군 데이터의 특성에 따라 매번 다른 결과가 나올 수 있는 한계점을 가지고 있다. 이에 본 연구에서는 정합의 정밀도는 좀 더 정확하게 계산하기 위하여 정합에서 사용하는 대응점이 아닌 전체 점군에 대해서 점군의 평균 거리 값을 이용한 방법을 제안한다. 이 방법을 사용할 경우 기존의 방법에 비하여 좀 더 확실하게 정합의 정밀도를 파악할 수 있다.

• 한국측량학회지
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• 제22권2호
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• pp.179-186
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• 2004

본 연구는 산업 사진측량을 이용하여 자동차의 외형을 정밀 측정하고, 사고 등의 원인으로 변형이 발생하였을 때 변형량을 측정하는 방법에 관한 것이다. 자동차의 외형을 정밀 측정하기 위하여 점군데이터를 취득할 수 있는 프로젝션 타겟을 사용함으로써 보다 곡면에 대한 정밀한 측정이 가능하도록 하였으며, 대상물 촬영 및 좌표해석을 통하여 타겟의 3차원 좌표를 취득하였다. 취득된 점군데이터는 불규칙 삼각망으로 표면을 형성하여 3차원 모델링을 하였다. 또한, 변형 발생부위를 정밀 측정함으로써 교통사고 분석 등에 효율적이고 정밀한 데이터를 제공할 수 있을 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_1호
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• pp.1009-1024
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• 2018

라이다의 활용 증가와 함께 점군 자료의 양이 급증할 것으로 예상되며, 이에 따라 효율적인 점군 검색 및 자료 분석을 위한 차원 축소 방법의 중요성이 강조되고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 입력된 원점과 방향 벡터를 이용해 옥트리 노드를 조회하는 파라메트릭 알고리듬의 특징에 따른 기존 CPU, GPU 기반 옥트리의 한계를 정의하고, 이를 극복할 수 있는 검색 기법을 제시한다. GPU 옥트리 환경을 활용할 수 있는 파라메트릭 알고리듬을 구현하고 이에 대한 성능평가를 수행하였으며, 또한 검색된 지점을 활용하여 잡음이 제거된 2차원 영상 투영 방법을 구현하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.695-696
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• 2021

최근 다양한 연령층과 직업군들 사이에서 기능성 신발에 대한 관심이 증대되고 있다. 그러나 기능성 신발 및 맞춤형 신발은 높은 가격대와 긴 제작 시간이 필요하다. 이러한 문제점은 3D 스캐너 도입으로 해결이 가능하나, 정확한 발 형상 측정이 가능한 3D 스캐너는 고가의 장비이기 때문에 매장별 보급이 어렵다. 본 논문은 기능성 신발의 보급을 위하여 저가형 3D 스캐너에서 정확한 발 고유 변인을 측정할 수 있는 시스템에 대해 서술한다. 이를 위해 이를 위해 저가형 Depth Camera를 이용한 저가형 3D 스캐너의 발 형상 3D 점군 데이터를 2차원으로 변형하고, 발 형태를 감싸는 최소 사각형(Min Area Rect)를 형성하여 발 안쪽점 및 발 가쪽점을 추정한다. 생성된 최소 사각형과 발 안쪽점 및 발 가쪽점 등은 발 고유 변인 측정의 기준이 된다. 실험 결과에서는 측정 기준을 이용하여 발 고유 변인인 발 길이, 발 너비, 발꿈치 너비, 발꿈치에서 발안쪽점 및 발 가쪽점 길이 등 5가지 고유 변인을 측정하는 것을 보여준다.