• 대한토목학회논문집
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• 제28권6D호
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• pp.923-929
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• 2008

3차원 공간데이터에 대한 요구가 증가하면서 지형뿐만 아니라 건물에 대한 모형화는 아주 중요한 부분을 차지하고 있다. 본 연구에서는 라이다자료만을 이용하여 계산량과 사용자의 개입을 최소화한 건물의 경계를 추출하는 방법론을 제시하였다. 그 특징은 점기반처리와 영상기반처리의 장점을 융합하여 1차 건물의 경계를 개략적으로 검색한 후 다시 원 라이다 자료를 분석하여 제약조건이 부가된 불규칙삼각망을 형성하여 건물의 경계를 정하였다. 그 후 건물의 면적과 한 변의 길이 등을 고려하여 건물의 형상을 갖도록 처리하였다. 제안한 방법론은 실제 라이다자료를 이용하여 검증하였으며 수치지도와 비교를 통해서 효용성을 입증하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제18권2호
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• pp.119-129
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• 2010

라이다데이터를 이용한 다양한 활용알고리즘이 개발되고 있지만, 대부분의 제안된 알고리즘은 정성적인 검증만이 수행되고 있다. 알고리즘의 객관적이고 정량적인 검증을 위해서는 대상에 대한 참값(true value)을 알아야 하지만, 라이다데이터는 데이터 특성상 참값을 알기 어렵다. 본 연구에서는 모의 라이다데이터는 분할 알고리즘의 성능을 평가할 수 있는 참값을 가지고 있다는 점에 착안하여, 모의 라이다데이터를 이용하여 분할 알고리즘의 성능을 보다 객관적/정량적으로 평가해보고자 하였다. 이를 위해 먼저, 1) 분할 알고리즘의 결과를 객관적으로 가늠할 수 있는 정량적인 평가요소들을 정의하고, 2) 3차원 도시모델을 입력 데이터로 모의 라이다데이터를 생성한 후, 3) 분할알고리즘을 적용하여 객체표면을 나타내는 평면패치를 생성하였다. 마지막으로 4) 성능평가지표를 기준으로 생성된 패치에 대한 분석을 자동화하여 수행하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.283-284
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• 2023

자율주행 경진대회에서 학생들의 장애물 후에 경로를 생성 능력을 검정하는 라바콘 추종 종목은 중요한 항목 중의 하나이다. 라바콘의 위치를 알기 위해서는 라이다 센서가 필요하다. 실내의 경우 저가의 2D 라이다 센서를 사용하여 콘의 위치 검출이 가능하지만, 실외의 경우에는 고가의 3D 라이다 센서 또는 고가의 3차원 카메라가 필요하다. 이러한 고가의 기자재는 실습의 대중화에 걸림돌이 되고 있으므로, 1개의 카메라와 인공지능을 이용한 라이다 콘의 검출하는 방법을 개발하였고, 이를 활용하여 경로 생성 및 제어를 수행하였다. 그 결과 0.4m 이내의 정밀도로 콘의 위치 추정과 주행을 성공적으로 수행하였다.

• 한국방재학회 논문집
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• 제4권4호
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• pp.55-61
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• 2004

최근 센서 기술의 발달로 지상에 대한 다양한 정보취득이 가능해지고 있다. 하지만, 이러한 정보들을 많은 응용연구에 적용시킬 경우 각 센서로부터 취득한 자료들은 완벽성, 정밀성 및 일관성이 부족하다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 각 자료는 서로 다른 자료를 위한 보조자료로 활용되거나 서로 간의 융합을 필요로 한다. 본 연구에서는 LIDAR자료와 디지털 카메라 영상을 이용하여 3차원 정사영상을 생성하시 위한 실험을 수행하였으며 3차원 정사영상이 홍수 모니터링에 활용될 수 있었음을 보여주었다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2000년도 추계학술대회
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• pp.348-353
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• 2000

본 논문은 3차원 컴퓨터 그래픽스(이하 3D 그래픽스)는 컴퓨터의 게임과 시각화(Visualization)등의 경교하고 복잡한 시스템 개발에서부터 단순한 그래프 출력 프로그램까지 그 응용범위가 넓다. 그래픽스 전용 웍스테이션에서부터 개인용 컴퓨터에 이르기까지 다양한 환경으로 그 응용이 점차 확산되는 추세에 있다. 이에 발안추어 기존의 그래픽스 라이브러리는 새로운 요구를 수용하기 위해 확장 및 개선되고 있으며 개인용 컴퓨터 및 웹 기반의 3D 그래픽스 응용을 위해 새로운 그래픽스 라이브러리가 개발 및 배포되고 있다. 개발목적에는 다소 차이가 있으나, VRML, Direct3D, java3D 등은 이러한 추세를 앞당기는 견인차 역할을 하고 있음에는 틀림이 없다. OpenGL이 무엇으면 사용하는 용도 및 추가하는 테크닉과 기술을 설명을 하였다.

• 한국대기환경학회:학술대회논문집
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• 한국대기환경학회 2003년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.39-40
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• 2003

레이저를 이용한 원격 분석 기술은 최근 들어 선진 여러 나라에서 지대한 관심을 보이며 급속한 발전을 이루고 있다. 특히, 라이다(LIDAR: Light Detection And Ranging)는 펄스형 레이저를 대기 중으로 조사하여 대기 중에 존재하는 공기 분자나 에어러솔에 의해 산란되는 신호를 수신하여 대기의 물리ㆍ화학적 성질을 규명하는 기술로 대기물질의 분석 감도, 공간분해능, 측정거리 면에서 탁월한 장점을 갖고 있다. 대개의 분석 장비들이 지엽적적인 공간 정보를 제공하는 반면, 라이다 장비는 레이저를 원하는 방향으로 조사함으로써 임의의 3 차원 공간에 대한 광역적인 정보를 실시간으로 제공할 수 있다(McDermid et al., 1990; McGee et al. 1991). (중략)

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (1)
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• pp.700-702
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• 2005

3차원 관상동맥처럼 위상 구조가 중요한 객체의 형상을 분석하기 위해서는 혈관의 분기점, 극단점, 혈관의 계층적 구조 관계 등의 정보를 함축적으로 표현할 수 있는 골격 추출이 매우 중요하다 본 논문에서는 3차원 CT 혈관조영술(3D CT Angiography)로 촬영된 영상으로부터 관상동맥의 3차원 골격을 추출하는 방법을 개발하였다. 먼저, CT 혈관조영술부터 획득한 슬라이스 이미지로부터 3차원 조작 및 수술 시뮬레이션 등을 위하여 혈관의 3차원 표면에 대한 메쉬 모델을 생성한다. 생성된 메쉬 모델이 임의로 변형된 후에도 자동으로 골격을 쉽게 추출할 수 있도록 메쉬 모델을 복셀화하는 단계를 거친다. 이렇게 얻어진 복셀모델로부터 유클리디언 거리 맵을 구성하여 discrete medial surface (DMS)을 생성하고 최종적으로 골격을 추출하게 된다. 이렇게 추출된 3차원 골격은 관상동맥 수술 시뮬레이션 등에서 다양한 형상 분석에 유용하게 사용될 수 있다.

• 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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.639-642
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• 2009

고차원적인 멀티미디어 컨텐츠를 처리하는 그래픽 가속기를 설계함에 있어서 쉽고 정확한 하드웨어 검증 환경과 임베디드 장치에서의 성능 평가가 필요하다. 이를 해결하기 위해 시뮬레이션파형 분석을 통한 검증이 아니라 실제 연산된 그래픽 이미지를 확인할 수 있는 소프트웨어 래스터라이저를 설계하였다. 설계한 래스터라이저는 윈도우 기반의 환경에서 C언어를 이용하여 래스터화 각 단계 별로 함수로 구현하고 정점 데이터를 입력하여 결과를 검증하였다.

• Spatial Information Research
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• 제16권3호
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• pp.373-383
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• 2008

지표면에 대한 정보를 취득하는 기법 중 지금까지 주로 사용되어온 기법은 항공사진 및 위성영상과 같이 평면적인 정보 수집에 중점을 두고 있는 반면, 본 논문에서 다루는 LiDAR(Light Detection And Ranging)는 레이저 측량기술을 이용하여 지표면에 대한 고해상도의 비정규분포 Point 형태의 3차원 정보의 획득이 가능하다. GPS(Global Positioning System) 수신기와 INS(Inertial Navigation System)의 결합을 통해 좌표 값을 제공하게 된다. 이러한 LiDAR의 3차원 Point 정보와 좌표 값을 활용하여 보다 정밀한 3차원 모델링 수행이 가능하다. 본 연구에서는 LiDAR의 반사강도와 기하/지형 자료를 이용하여 도시지역을 대상으로 정밀한 3차원 공간정보자료를 취득하고, 그 자료를 분석하여 도시지역을 높이와 밀도를 기반으로 하여 3차원으로 분류하였다. LiDAR를 통해 획득된 원시자료로부터 지표면에서 반사되는 Point Data의 개수를 지면과 비지면 요소의 비율로 추정하여 지형과 공간적 특성을 파악하고 이에 따라 3차원 토지피복분류도를 작성하였다. 신호의 강약을 구분하는 기준은 통계적 방법(Jenk's Natural Break)을 통해 추정된 값을 사용하였으며, 지표면 반사비율에 따라 세부지역으로 구분하여 크게 고밀도 저밀도 식생지역과 비식생지역으로 구분하였다.