• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국공간정보시스템학회 2005년도 GIS/RS 공동 춘계학술대회
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• pp.287-291
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• 2005

LiDAR 자료로부터 3차원 공간 정보체계를 구축하기 위하여 LiDAR 포인트를 지면과 비지면 포인트로 분리하고 비지면 포인트를 각각의 개체(건물, 수목, 기타 인공 구조물 등)별로 분리하는 과정이 필수적이다. 그러나 LiDAR 자료는 불규칙한 분포의, 방대한 양의 포인트로 구성되어 있어 이를 처리하기 위한 특별한 형태의 자료 구조 체계의 구축이 필요하다. 본 연구에서는 유사한 고도를 갖는 인접한 포인트들로 클래스를 형성하여, 새로운 포인트에 대하여 기존 클래스 포인트들과의 인접성 및 고도 유사성을 검토함으로써 분류를 수행하였다. 이를 위하여 원 LiDAR 자료 구조를 이용하였으며 결과적으로 지면과 비지면의 분리 및 각 비지면 개체간의 분리를 동시에 수행할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제22권6호
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• pp.533-542
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• 2006

Lidar는 정확도 높은 고밀도의 점 자료를 제공함으로써 지형공간에 대한 3차원 정보를 제공한다. 특히, 산림과 같은 식생 지역에서는 레이저 신호가 투과되어 지면에서 반사되는 자료가 기록되므로 산림이 밀집하여 존재하는 공간에 대한 수치고도모델 제작에 용이하다. 이 연구에서는 우리 나라 중부지역의 산림에서 획득한 Lidar자료의 수직적 분포 특성을 살펴보고자 하며, 산림자원정보를 추출 및 수치고도자료(DEM)를 획득하기 위한 필수 과정인 지면점들을 분리하는 방법을 제안하고자 한다. Lidar 자료의 수직적인 분포는 산림을 구성하는 수종, 밀도 및 수관의 형태 등에 따라 영향을 많이 받으며, 이러한 산림에서 나타나는 Lidar 자료의 특성을 이용하여 제안된 지면점 분리 방법은 초기 수신신호(First return: FR) 및 말기 수신신호(Last Return: LR)를 함께 이용함으로써 일반적으로 지면점을 분리하는데 요구되는 임계치를 고려하지 않아도 된다는 효율성을 가진다. 제시된 방법으로 분리된 지면점을 이용하여 수치고도모델을 제작하였으며, 이를 기반으로 산림의 중요한 정보가 되는 수고, 수관울폐도 등의 임목의 생물리학적 인자를 보다 정확하게 추출할 수 있다.

• 한국항행학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.481-487
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• 2023

최근 UAM(Urban Air Mobility)에 대한 관심이 도시의 교통 혼잡과 대기오염 문제 해결 방안으로 급증하고 있다. 하지만 UAM의 효율적인 운영을 위해서는 3D Point Cloud 데이터의 정확한 처리가 필요하며, 특히 지면과 객체를 분리하는 문제가 중요하다. 본 논문은 UAM 환경의 동적이고 복잡한 특성을 고려하여 지면과 객체를 효과적으로 분리하는 방법을 제안하고 검증한다. 우리의 접근 방식은 MEMS 센서로부터 얻은 자세 정보와 RANSAC을 이용한 지면 평면 추정을 결합하여, GPS 오차에 크게 영향 받지 않는 지면/객체 분리를 가능하게 한다. 시뮬레이션 결과는 이 방법이 UAM 환경에서 효과적으로 작동함을 보여주며, 도심 항공 모빌리티의 안전성과 효율성을 향상시키는 중요한 단계를 제시한다. 향후 연구는 이 알고리즘의 정확성을 높이고 다양한 UAM 환경에서 성능을 평가하며, 실제 드론 테스트를 진행할 예정이다.

• 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.

• 한국측량학회지
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• 제29권4호
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• pp.359-365
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• 2011

본 연구는 스캔라인 기반의 2차원 이웃 관계를 활용하여 레이블링 알고리즘과 윈도우 기반의 알고리즘을 함께 적용함으로써 항공레이저측량 자료의 지면점과 비지면점을 효과적으로 분리하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 스캔라인 구조를 바탕으로 최소의 탐색을 통해 점들의 인접 관계를 구축하고, 구축된 인접관계를 기반으로 연결성분 레이블링 알고리즘을 적용하여 항공레이저측량 자료를 지면점과 비지면점으로 분리하였다. 그리고, 모폴로지 필터링을 통해 작은 개체를 추가로 제거하고 거리반비례 추정을 통해 고립 지면점을 복원하여 정확도를 향상시켰다. 다양한 특성을 나타내는 지역에 적용하고 평가한 결과 대부분의 점들이 올바르게 분리 되었고 약97%의 전체 정확도를 도출하였으며, 인접관계 구축 및 데이터 처리 시간이 TIN 또는 격자 구조 자료 구축시간에 비하여 적게 소요되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_2호
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• pp.827-835
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• 2023

드론 라이다(Drone LiDAR)는 산지의 비탈면 정상부나 접근이 불가한 사면에 대해 근접 조사가 가능한 첨단 측량 기술로 산악지형에서 현장조사를 위한 활용이 높아지고 있다. 드론 라이다를 활용하여 지형 정보를 구축하기 위해서는 취득된 포인트 클라우드로부터 지면과 비지면 점들을 효과적으로 분리하는 전처리 과정이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 상업용 드론에 탑재된 항공 라이다를 이용하여 산악지형의 점군 자료를 취득하고, 지면분리 기법 중 하나인 cloth simulation filtering (CSF) 알고리즘을 적용하고 정확도를 검증하였다. 알고리즘을 적용한 결과, 지면과 비지면에 대한 분리 정확도는 84.3%, kappa 계수는 0.71로 나타났고 드론 라이다 데이터를 산악지형의 산사태 현장조사에 효과적으로 활용할 수 있음을 확인하였다.

• 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.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국공간정보시스템학회 2005년도 GIS/RS 공동 춘계학술대회
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• pp.293-298
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• 2005

LIDAR의 표고점 데이터는 건물, 수목 등의 개체를 구성하는 비지면점과 순수한 지표면을 나타내는 지면점들이 섞여있기 때문에 이들을 분리하는 과정이 필요하다. 지금까지 연구된 방법들은 몇 가지 입력 요소가 필요하여 완전 자동화를 이루지는 못하고 있으며, 다양한 크기의 개체를 동시에 자동으로 찾아내기 어렵고 경사진 지형에 대해서는 적용하기 어려운 문제점을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 원 데이터의 동일 스캔 라인 상에 존재하는 이웃 점들 간의 경사를 이용하여 입력 요소를 최소화하여 개체를 추출하고자 한다. 이웃하는 두 점플 간의 경사를 이용하여 비지면점을 탐지하여 이웃하는 지면점의 높이 값으로 대체하며 갱신된 값을 바로 다음 연산에 반영시킴으로써 윈도우를 사용하거나 그룹화 할 필요가 없다. 또한 갱신된 값을 전파시키기 때문에 복잡한 지붕을 가지는 건물도 추출할 수가 있다. 이와 같은 연산을 두 방향에 대하여 수행하여 경사진 지형에 대하여 적용할 수 있도록 하였으며 천안과 마산지역에 대하여 테스트를 수행하였다.

• 한국측량학회지
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• 제38권1호
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• pp.1-9
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• 2020

항공수심라이다(ABL: Airborne Bathymetric LiDAR)는 녹색 레이저(green laser)를 사용하여 연안 및 하천에 대해 해저지형과 수심에 대한 관측을 동시에 수행하는 첨단측량 기술이다. 항공수심라이다를 활용하여 해저지형 정보를 구축하기 위해서는 취득된 포인트 클라우드로부터 해수면과 해저면 점들을 분리하고 추출하는 과정이 필요하다. 기존의 해저면 점을 추출하기 위한 연구는 주로 waveform 분석(analysis)을 기반으로 수행되었다. 하지만 일반 사용자의 경우 waveform 데이터에 대한 접근성이 낮으며, waveform 분석 기반 해저면 추출 방법론에 대한 보완도 필요하다. 본 연구는 항공수심라이다 데이터의 지형학적 정보를 사용하여 해저면 점들을 추출하기 위한 연구를 수행하였다. 이를 위해 지면분리(ground filtering) 기법인 CSF (Cloth Simulation Filtering) 알고리즘을 RIEGL VQ880 항공수심라이다 시스템으로부터 취득된 데이터에 적용하고 효용성을 분석하였다. 실험결과 CSF 알고리즘을 항공수심라이다 데이터의 해저면 포인트 추출에 효과적으로 적용할 수 있음을 확인하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권4호
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• pp.171-181
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• 2013

최근 금속을 포함하여 다양한 재질의 지뢰를 탐지할 수 있는 지면 투과 레이더 (Ground Penetrating Radar, GPR)가 지뢰 탐지 분야에서 주목 받고 있으며 지면 투과 레이더를 이용한 지뢰 탐지 기술이 활발하게 연구되고 있다. 본 논문에서는 1차원 지면 투과 레이더 배열을 이용하여 지뢰가 존재할 가능성이 높은 후보 지점을 검출하는 방법을 제안하였다. 제안 기법은 먼저 지면 투과 레이더에 수신되는 신호 세기의 비선형적 감쇠 특성을 반영하여, 지연 시간에 따른 지면 투과 레이더 응답 신호의 세기를 효과적으로 나타낼 수 있는 회귀 모델을 추정하였다. 이를 토대로 지면 투과 레이더 응답 신호를 분석해보면, 토양 신호들은 주로 회귀 모델의 근처에 밀집되어 있고, 지뢰일 가능성이 있는 후보 신호들은 회귀 모델로부터 멀리 떨어져서 분포하는 특성을 보인다. 이러한 사실을 기반으로, 지면 투과 레이더의 측정값과 회귀 모델의 예측 값에 대한 예측 오차를 계산하여 토양 신호로부터 지뢰일 가능성이 있는 후보 신호들을 분리하였다. 후보 신호에는 잡음과 표적 신호가 섞여 있으므로 표적 신호가 갖는 고유한 기하학적 특성을 이용하여 최종적으로 표적 신호를 검출하였다. 성능 검증을 위해 실내 환경에서 획득한 지면 투과 레이더 데이터를 이용하여 실험을 수행한 결과, 제안하는 전처리 기법의 지뢰 탐지율 대비 오경보율이 낮은 것을 확인할 수 있었다.