• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권4호
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• pp.190-211
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• 2022

본 연구는 자율주행차량의 필수 센서로 인식되는 LiDAR로 도로표지를 검지할 시, 도로표지의 모양과 높이 등이 검지성능에 주는 영향에 대하여 알아보았다. 연구를 위해 면적과 재질은 동일하고, 모양은 서로 다른 도로표지를 4종을 제작하였으며, 32Ch 회전형 LiDAR를 차량 상단부에 장착하여 도로주행실험을 수행하였다. 도로표지의 모양에 따른 점군데이터의 형상과 NPC를 비교한 결과, 32ch LiDAR를 활용하여 도로표지의 전체 모양을 인식하려면 40m 이내의 거리가 필요할 것으로 기대되며, 원거리에서 최대한 점군을 확보하는 데 있어서는 정사각형보다는 삼각형, 직사각형 등의 형상이 유리하였다. 도로표지의 높이에 따른 연구 결과, 근거리(20m이내)에서는 표지의 높이를 2m 이상으로 올리면 LiDAR의 수직시야각에서 이탈하여 완전한 점군 형상을 표현하지 못하게 되며, 차로변화로 센서와 표지 사이의 횡간격과 입사각이 커지게 되면 NPC가 소폭 감소하나 근거리 높이 변화에 비하면 미미한 영향을 보였다. 이러한 연구결과는 자율협력주행기술 상용화를 위한 LiDAR 전용 도로시설물 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국측량학회지
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• 제24권1호
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• pp.139-145
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• 2006

라이다 데이터는 데이터 취득시간과 처리시간이 짧으며 높은 점밀도와 정확도를 가지고 있다. 그러나 광학영상과는 달리 3차원 형태의 비정규 점군의 형태이기 때문에 지표면에 대한 정확한 분류가 어렵다. 본 연구에서는 라이다 데이터와 광학영상을 동시에 이용해서 감독분류 기법을 통해 토지피복분류를 수행하였다. 먼저 라이다 데이터로부터 격자 크기가 1m인 DSM 영상과 DEM 영상을 제작하고 이를 이용하여 nDSM 영상을 제작하였다. 또한 라이다 데이터의 인텐서티(intensity) 정보를 이용해서 인텐서티 영상을 제작하였다. 광학영상의 입력데이터는 CCD 영상의 적색, 청색, 녹색 파장영역과 IKONOS 영상의 근적외선 파장영역이다. 그리고 CCD 영상의 적생광 파장영역을 이용해서 제작한 식생지수 영상이다. 광학영상과 라이다 데이터를 동시에 이용해서 토지피복 분류를 수행한 결과 74%의 분류 정확도를 얻을 수 있었다. 추가적으로 그림자 지역의 재분류, 수계지역의 처리 그리고 숲과 건물의 오분류 수정 과정을 수행하여 최종적으로 81.8%의 분류 정확도를 얻을 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.874-880
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• 2018

3D 모델링은 건축, 기계, 제품 및 영화영상의 다양한 콘텐츠 제작 등에 폭넓게 활용되고 있으며 첨단 제작기술들이 적용되고 있다. 모델링은 시간이 많이 소요되는 작업으로 이러한 단점을 보완하기 위해서 최근 3D스캐닝 기술을 적용하여 제작기간을 단축시키려는 시도가 활발하다. 소형 오브젝트에 대한 3D스캐닝은 레이저나 광학을 이용하여 직접 데이터를 얻지만 대형의 건물이나 조형물은 고가의 장비가 필요하므로 직접적이 데이터 취득이 힘들다. 본 연구에서는 포토메트리를 이용하여 대형 오브젝트에 대한 3차원 모델링 데이터를 획득한다. 영상 데이터를 획득하기위해 드론을 이용하였으며 조형물과 드론의 일정한 간격유지와 비행 동선에 대한 측정방법을 제시하였다. 또한 획득된 3차원 점군 데이터를 애니메이션에 활용할 수 있는 제작환경과 렌더링 된 애니메이션 결과물을 제시하여 다양한 환경에서 제작할 수 있는 방안을 모색하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제28권3호
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• pp.329-332
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• 2023

딥러닝 네트워크를 이용한 3차원 객체 인식 기술은 자율주행 기술 개발에 있어 대상 객체의 종류 뿐만 아니라 센서로부터의 거리도 인식할 수 있기 때문에 장애물 탐지를 위해 많이 개발되고 있다. 하지만 3차원 객체 인식 모델의 경우 원거리 객체에 대한 탐지 성능이 근거리 객체에 대한 인식 성능보다 낮아 차량의 안전을 확보하는 데에 치명적인 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 가상의 3차원 차량 데이터를 생성해 모델 학습에 사용되는 데이터셋에 추가하여 3차원 객체 인식 모델의 성능, 특히 원거리의 객체에 대한 성능을 향상시키는 기술을 소개한다. 3차원 라이다 센서 데이터의 특성을 활용한 구면 점 추적 기법을 사용하여 실제 차량과 매우 유사한 가상 차량을 생성하였고, 생성한 가상 차량 데이터를 사용하여 원거리뿐만 아니라 모든 거리 영역 범위에서의 객체 인식 성능을 향상시킴으로써 가상 데이터의 학습 유효성을 입증하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2014년도 하계학술대회
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• pp.135-138
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• 2014

본 논문에서는 2대의 Kinect 카메라를 이용하여 실세계의 3차원 객체에 대한 복원을 수행하는 방법을 제안한다. 먼저 깊이 가중치가 추가된 계층적 결합형 양방향 필터를 이용하여 Kinect로부터 얻은 원본 깊이 영상을 보정한다. 그리고 카메라 캘리브레이션을 이용하여 카메라의 내부 파라미터와 외부 파라미터를 획득한다. 이를 이용해 3차원 워핑을 수행하여 각 시점의 데이터를 3차원 공간에 점군 모델로 복원하고 표면 모델링 방법을 이용하여 3차원 객체의 매끄러운 표면 모델을 생성한다. 실시간에 가까운 속도를 내기 위해서 계층적 결합형 양방향 필터와 3차원 워핑을 병렬 처리 프레임워크인 CUDA로 구현하여 고속화하였다. 실험을 통해 분리된 각 시점에서의 깊이 정보를 하나의 통합된 3차원 공간에 복원할 수 있었고 초당 5 fps의 속도로 동작하는 것을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1497-1498
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• 2015

원격 로봇을 위해 지역 환경을 모델링하기 위하여, 3차원 영상을 생성하는 기술을 제안한다. 이를 위하여, 카메라와 거리 센서를 보정하는 방법에 대해서 제안한다. 그리고 카메라 영상과 거리 정보를 융합하여 점군 데이터를 생성하는 방법에 대해서 기술한다.

• 한국기록관리학회:학술대회논문집
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• 한국기록관리학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.43-47
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• 2019

문화유산 분야에서 일찍이 문화유산을 보존 복원하기 위한 목적으로, 3차원(3D) 디지털 기술을 이용하여 문화유산의 원형을 기록하여 왔다. 하지만 문화유산 3차원(3D) 디지털 기록은 점군 데이터 취득부터 3차원(3D) 모델 제작까지 복잡한 단계를 거쳐 생산되는 대용량의 디지털 기록으로, 장기 보존 문제를 피할 수 없다. 국제적으로 관련 논의가 활발히 진행 중에 있으며, 국내외 선행연구와 사례 분석을 바탕으로 문화유산 3차원(3D) 디지털 기록의 보존 방향을 제언하고자 한다.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제25권3호
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• pp.397-406
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• 2022

Recently, research and development to revitalize smart construction are being actively carried out. Accordingly, 3D mapping technology that digitizes construction site is drawing attention. To create a 3D digital map for construction site a point cloud generation method based on LiDAR(Light detection and ranging) using MMS(Mobile mapping system) is mainly used. The purpose of this study is to analyze the accuracy of MMS LiDAR-based point cloud data. As a result, accuracy of MMS point cloud data was analyzed as dx = 0.048m, dy = 0.018m, dz = 0.045m on average. In future studies, accuracy comparison of point cloud data produced via UAV(Unmanned aerial vegicle) photogrammetry and MMS LiDAR should be studied.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제26권6_2호
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• pp.1145-1153
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• 2023

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.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제26권6_3호
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• pp.1233-1241
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• 2023

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.