• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.112-112
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• 2015

우리나라는 산지가 국토의 64%이상으로 토석류 등 지반재해의 위험성에 노출되어 있다. 2011년 7월 우면산 토석류, 춘천시 펜션 토석류 등 규모가 큰 토석류 재해가 일어나며 문제가 되고 있다. 이에 본 연구에서는 토석류 피해지역을 연구지역으로 선정하고 지상 LiDAR스캔을 통한 현장조사로 연구지역과 유사한 매개변수 값을 산정하고 정밀도가 높은 지형자료를 생성하여 토석류 해석에 대한 정확도를 높혔다. 토석류 해석프로그램은 국내에서 토석류 해석에 많이 사용되는 FLO-2D와 아직 국내에서는 사용 빈도가 높지는 않지만 국외 연구사례에서 사용 빈도가 높은 모델 중 RAMMS 모형을 선정하여 토석류 피해가 발생한 동일 지역에 두 모형을 적용하고 그 적용성을 검토하였다.

• 한국측량학회지
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• 제39권3호
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• pp.187-201
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• 2021

최근 도시에서 생산되는 수많은 디지털 데이터를 저장, 운용, 분석하기 위한 3차원 도시 공간정보 인프라에 대한 수요가 증가하고 있다. CityGML은 OGC (Open Geospatial Consortium)의 3차원 공간정보 데이터 표준으로서 도시 데이터의 교환 및 속성 표현에 강점을 가지고 있으며, 최근 싱가폴, 뉴욕 등 몇몇 도시를 중심으로 CityGML 형식의 3차원 도시공간 데이터를 구축한 사례가 등장하였다. 그러나 현재 CityGML 데이터의 제작 및 편집을 위한 생태계는 sketchup이나 3d max 등 3차원 데이터 구축에 활용되고 있는 상용프로그램과 비교할 때 완성도가 부족하여 대규모로 CityGML 데이터를 구축하는 데 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 항공 LiDAR (Light Detection and Ranging) 나 RGB (Red Green Blue) 카메라를 이용하여 신속하고 자동으로 제작되는 3D mesh 데이터 및 2차원 폴리곤을 활용하여 3차원 공간정보 표준인 CityGML 데이터를 구축하는 방법을 제시하였다. 데이터 구축과정에서는 각 객체가 다양한 CityGML LoD (Level of Detail)로 표현될 수 있도록 원본 3D mesh 데이터를 변형하였고 공간정보로서 활용도를 높이기 위해 2차원 공간정보 데이터로부터 추출한 속성정보를 보조적으로 활용하였다. 본 연구에서 제작한 도시 3D 객체는 CityGML 건물, 교량, 도시시설물, 도로, 터널이며 객체별 데이터 변환, 속성 구축 방법을 제시하고 가시화 및 유효성 검정을 진행하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제22권3호
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• pp.99-106
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• 2019

최근 자율주행 분야가 4차 산업혁명 시대에 맞이하여 주요한 기술분야로 각광받고 있다. 자율주행 분야는 4차 산업의 핵심 기술의 집합체라고 볼 수 있는데, 이 중 자율주행 지원을 위한 정밀도로 지도 및 도로시설물 구축을 위한 DB 분야가 필수적인 부분이다. 기존 2차원 자료형식으로 제작되고 관리되던 지도 DB가 3차원으로 급격히 변화하고 있으며, 더불어 이러한 정밀도로 지도를 구축을 위한 핵심기술로 Mobile Mapping System(MMS)가 활발히 이용되고 있다. 특히 MSS에서 획득되는 다양한 자료 중에서 LiDAR를 통해 취득되는 정밀 Point Cloud는 정확한 위치 정보를 포함하고 있어, 정밀도로 지도 구축 및 도로시설물 관리 등을 위한 다양한 관련 DB 구축에 활용되고 있다. 하지만 현재는 정밀도로 지도 제작 시 3D 모델링을 위한 기반 데이터로만 활용되는 것으로만 국한되어 그 사용 범위가 넓지 않은 문제가 있다. 본 연구에서는 MMS 취득자료의 활용성을 높이기 위하여 MMS LiDAR Point Cloud를 활용하여 도로 주변 시설물을 추출하고, 그 위치를 현장조사 성과와 중첩하여 비교 분석하여 그 위치 정확도에 기준한 도로시설물 분야 활용성을 확인하고자 하였다. Point Cloud로부터 전신주와 통신지주 DB를 구축하고 도로명주소기본도와 위치 비교를 수행한 결과, Point Cloud에서 추출한 시설물 DB의 위치 정확도는 도로명주소기본도 보다 높은 것으로 확인되었다. 이를 통해 MMS Point Cloud 자료를 도로시설물 관리 분야에 충분히 활용하는 것이 가능하며, 추후 이를 통해 도로시설물 지도 확대 구축하고, 도로대장 관리 등에 적용하는 연구가 필요 할 것으로 판단된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.5956-5963
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• 2013

친환경 하천사업의 활성화로 식생매트의 사용은 증가하고 있으나 수리적 안정성에 대한 평가기법은 제시되지 않은 실정이다. 본 연구는 호안용 식생매트 제품의 객관적인 수리안정성 시험 기법 개발을 위해 수행하였다. 이를 위해서 식생매트 2종에 대한 실규모 실험을 수행하여 수리량을 측정하고 분석하여 작용 소류력을 계산하였다. 작용 소류력에 대한 토양손실평가를 위하여 지상라이다에 의한 측량을 수행하고 실험 전후의 하상고 변화를 평가하여 토양손실지수(CSLI)를 산정하였으며, 작용 소류력과 함께 도시하여 허용 소류력을 정량적으로 평가하였다. 하상고에 대한 정밀 측량 결과 분석에 의해서 식생매트가 안정한 경우에는 하상 변동이 국부적으로 제한되나, 불안정으로 판정되는 경우에는 식생매트 하부에서 비교적 큰 규모의 하상 변동이 발생하며 이는 자연 하상의 거동과 유사함을 확인하였다. 이상의 연구를 통해서 ASTM D 6040에 의한 식생매트의 허용 소류력 평가가 파괴 메카니즘 및 토양손실판정 기준에서 유효함을 확인할 수 있었다.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제9권3호
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• pp.183-190
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• 2022

Image-based 3D object detection is one of the important and difficult problems in autonomous driving and robotics, and aims to find and represent the location, dimension and orientation of the object of interest. It generates three dimensional (3D) bounding boxes with only 2D images obtained from cameras, so there is no need for devices that provide accurate depth information such as LiDAR or Radar. Image-based methods can be divided into three main categories: monocular, stereo, and multi-view 3D object detection. In this paper, we investigate the recent state-of-the-art models of the above three categories. In the multi-view 3D object detection, which appeared together with the release of the new benchmark datasets, NuScenes and Waymo, we discuss the differences from the existing monocular and stereo methods. Also, we analyze their performance and discuss the advantages and disadvantages of them. Finally, we conclude the remaining challenges and a future direction in this field.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.21-30
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• 2024

본 논문에서는 자율협력주행 인프라를 위해 제작된 8가지 센서 전용 시설물들에 대해 라이다로 취득한 포인트 클라우드 데이터로부터 시설물들의 특징을 추출하여 샘플 데이터셋으로 구축하는 방법을 제안한다. 고휘도 반사지가 부착된 8가지 센서 전용 시설물들과 데이터 취득 시스템을 개발했고, 취득된 포인트 클라우드 데이터로부터 일정한 측정 거리 내에 위치한 시설물들의 특징을 추출하기 위해 포인트 대상의 DBSCAN 방법과 반사강도 대상의 OTSU 방법을 응용하여 추려낸 포인트들에 원통형 투영법을 적용했다. 3차원 포인트 좌표, 2차원 투영 좌표, 그리고 반사강도 등을 해당 시설물의 특징으로 설정했고, 정답 레이블과 함께 데이터셋으로 제작했다. 라이다로 취득한 데이터를 기반으로 구축된 시설물 데이터셋의 효용 가능성을 확인하기 위해서 기본적인 CNN 모델을 선정하여 학습 후 테스트를 진행하여 대략 90% 이상의 정확도를 보여 시설물 인식 가능성을 확인했다. 지속적인 실험을 통해 제시한 데이터셋 구축을 위한 특징 추출 알고리즘의 개선 및 성능 향상과 더불어 이에 적합한 자율협력주행을 위한 센서 전용 시설물을 인식할 수 있는 전용 모델을 개발할 예정이다.

• 대한공간정보학회지
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• 제22권4호
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• pp.3-11
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• 2014

최근 도시는 신규건축, 재건축 및 부분적인 리모델링 등 다양한 형태로 변화하고 있으며, 이에 따라 수치지도 또한 최신성 및 정확도를 유지할 수 있도록 지속적인 수정 및 갱신을 통해 사용자들에게 최적의 서비스를 제공할 수 있어야 한다. 일반적으로 수치지도 수정 및 갱신 방법으로는 항공사진 혹은 준공도면을 이용하고 있으나, 항공사진은 촬영주기제한 및 경제성 측면에서 국소 지역에 대한 수시 갱신이 어렵고 준공도면의 경우 품질 확보의 어려움이 존재한다. 본 연구에서는 빠르게 변하는 도심지의 건물 개발 현황을 수치지도상의 건물 정보에 신속하게 반영하기 위해 지상라이다로부터 추출한 건물 footprint 자료를 이용하는 방법론을 제안하였다. 우선 지상라이다로부터 취득된 전체 건물의 포인트 클라우드 자료로부터 대표 옆면을 추출하고, 2차원 영상으로 투영한다. 투영된 포인트 클라우드 자료로부터 footprint를 추출하고, 추출된 footprint와 수치지도 상의 건물 footprint 간의 정합을 위해 2D Affine 모델을 사용하였다. 2D Affine 파라미터의 추정에는 두 footprint 자료로부터 취득된 무게중심을 사용하였으며, 무작위로 추출된 무게중심 간의 매칭을 위해 수정된 RANSAC (RANdom SAmple Consensus) 알고리즘을 제시하였다. 다양한 조건하에서 수행된 실험결과 제안된 알고리즘을 적용할 경우, 지상라이다로부터 추출된 건물데이터를 활용하여 효율적인 수치지형도의 갱신이 가능함을 확인할 수 있었다.

• 터널과지하공간
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• 제33권6호
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• pp.508-518
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• 2023

이 논문은 LiDAR 스캔 또는 사진측량 기술에 의해 재구성된 3D 디지털 모델을 기반으로 터널 벽면의 불연속면을 자동으로 매핑하는 새로운 접근 방식을 제안한다. 본 제안에서는 U-Net이라 불리는 딥러닝 시맨틱 영역분할 모델을 사용하며, 터널 막장면의 3D 지형 모델에서 불연속면 영역을 식별해 낸다. 제안된 딥러닝 모델은 투영된 RGB 이미지, 면의 깊이 이미지 및 국부적인 면의 표면 속성 이미지(즉, 법선 벡터 및 곡률 이미지)를 포함한 다양한 정보를 종합 학습하여 기본 3차원 이미지에서 불연속면 영역을 효과적으로 분할한다. 이후 영역분할 결과는 면의 깊이 맵과 투영 행렬을 사용하여 3D 모델로 다시 투영시키고, 3D 공간 내에서 불연속면의 위치 및 범위를 정확하게 표현한다. 영역분할 모델의 성능은 영역 분할된 결과를 해당 지면 실측 값과 비교함으로써 평가하였으며, IoU(intersection-over-union) 값이 약 0.8 정도로 나타나 영역분할 결과의 높은 정확성을 확인하였다. 여전히 학습데이터가 제한적 이었음에도 불구하고, 제안 기법은 3D 모델의 점군 데이터를 불연속면의 유사군으로 그룹화하기 위해 전 막장면의 법선 벡터와 클러스터링과 같은 비지도 학습기반 알고리즘에만 의존하던 기존 접근 방식의 한계의 극복 가능성을 보여주었다.

• 한국측량학회지
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• 제29권6호
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• pp.569-576
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• 2011

최근 3차원 공간정보 수요의 증가로 인해 고정밀의 3차원 공간정보 구축이 활성화되고 있다. 이렇게 구축되고 있는 3차원 공간정보를 활용하여 건설 토목분야에서는 타 분야와의 융합을 통해 그 생산성을 높이기 위해 다양한 연구가 진행 중이다. 이러한 추세로 건설 및 토목분야에서의 BIM(Building Information Modeling) 기술이 빠르게 적용되고 있다. 특히, 계획-설계-시공-유지보수와 같은 생애주기를 지닌 건설 토목 분야에서는 각 단계별 특징에 맞도록 BIM 활용 방법 및 방안 등이 제시되고 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 경험적, 통계적 데이터베이스와 2차원 정보를 바탕으로 시행된 토목공사 프로세스에서 벗어나 3차원 공간정보와 BIM 기술을 연계하여 합리적이고 최적화 가능한 프로젝트를 시뮬레이션 하기 위함에 있다. 이를 위하여 항공사진과 항공라이다를 이용하여 연구지역에 대한 3차원 지형데이터를 구축하였으며, 구축된 지형데이터와 교량 구조물 설계자료와의 통합 BIM 모델을 구축하여 실험지역에 적용함으로써 그 활용성을 사례를 통해 분석하였다.

• 로봇학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.337-345
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• 2023

In this paper, we propose a 3D LiDAR sensor-based costmap generation and path planning algorithm using it for reliable autonomous flight in complex indoor environments. 3D path planning is essential for reliable operation of UAVs. However, existing grid search-based or random sampling-based path planning algorithms in 3D space require a large amount of computation, and UAVs with weight constraints require reliable path planning results in real time. To solve this problem, we propose a method that divides a 3D space into several 2D spaces and a path planning algorithm that considers the distance to obstacles within each space. Among the paths generated in each space, the final path (Best path) that the UAV will follow is determined through the proposed objective function, and for this purpose, we consider the rotation angle of the 2D space, the path length, and the previous best path information. The proposed methods have been verified through autonomous flight of UAVs in real environments, and shows reliable obstacle avoidance performance in various complex environments.