• 한국측량학회지
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• 제23권3호
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• pp.233-238
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• 2005

각종 응용분야에서 3차원 도시 건물 모형에 대한 관심이 대두되면서 효율적인 3차원 도시 모형 생성에 대한 연구가 진행되고 있다. 3차원 도시 건물 모형을 생성하는 데는 항공사진, 위성영상 및 LIDAR 자료가 많이 이용되며, 대부분 건물의 고도 추출 및 건물 복원에 관한 기법 개발에 초점을 두고 있다. 항공사진, 위성영상 및 LIDAR 자료를 이용하여 3차원 도시 모형을 생성할 경우, 영상자료로부터 건물 객체를 자동으로 검출하는 것은 쉽지가 않으므로 자동 3차원 도시 모형 생성에는 많은 어려움이 있다. 최근에는 단일 자료만을 이용하지 않고 상호 융합을 하거나 혹은 관련 자료원과 통합하여 보다 효과적이고 정확한 3차원 도시 모형 생성에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 항공사진과 수치지형도를 통합 활용할 경우, 수치지형도에서 건물의 수평 위치를 추출하고 이 정보를 이용하여 항공사진에서 개략적인 건물 위치를 확인함으로써 효과적인 3차원 건물 모형 생성이 가능하다. 본 연구에서는 수치지형도(1/1,000)와 항공사진(l/5,000)을 이용하여 효율적인 3차원 도시 모형 생성에 관한 연구를 수행하였다. 관심점 추출 기법과 영상정합 과정에서 탐색 범위를 제한하기 위한 수단인 수직선 궤적 이론을 이용함과 동시에 기존의 템플릿 기법과 달리 건물의 형태에 따른 가변 템플릿 정합 기법을 개발하였다. 정확도 검증을 위하여 연구 성과 수치도화시스템을 이용하여 생성한 3차원 도시 모형을 비교분석하였다.

• 한국측량학회지
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• 제25권1호
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• pp.19-30
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• 2007

현실세계를 컴퓨터에 재현하기 위해서는 건물에 대한 3D 모델링 작업이 가장 필수적인 작업이다. 건물에 대한 3차원 모델링의 방법으로는 항공레이저측량을 통하여 획득된 고밀도 3차원 점 데이터를 기반으로 하여 1:1,000 수치지형도의 건물 레이어를 이용하는 방법과 LiDAR 데이터와 함께 취득되는 디지털 영상을 이용하는 방법으로 구분할 수 있는데 본 연구에서는 각각의 방법에 대하여 1:1,000 수치지형도 1도엽을 대상으로 건물에 대한 3차원 모델링 작업을 실시하여 작업방법을 개발하였으며, 효율성, 정확도 및 재현성를 정량적으로 평가 분석하였다. 연구 결과, 단순 건물의 경우에는 수치지형도와 LiDAR 데이터를 이용하는 것이 효율적인 것으로 나타났으며, 모양이 다양하고 복잡한 형태의 건물의 경우는 LiDAR 데이터와 디지털 영상을 이용하여 모델링 하는 것이 효과적임을 알 수 있었다. 또한 모델링된 정확도 평가 결과, LiDAR 데이터와 디지털 영상을 이용하여 건물에 대하여 3차원 모델링후, 수치지형도와 비교하였을 때, 수평위치가 ${\pm}50cm$ 이내인 것으로 나타났다. 따라서 건물에 대한 3차원 모델링 작업은 LiDAR 데이터와 수치지형도의 건물 레이어을 이용하여 효과적으로 수행 할 수 있을 것으로 판단이 되며 구축된 3차원 건물 모델링 데이터는 3D GIS. U-City, Telematics, Navigation, 가상현실 및 게임 등 다양한 분야의 디지털 콘텐츠로 활용할 수 있을 것이다.

• 지적과 국토정보
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• 제52권1호
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• pp.69-80
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• 2022

드론사진측량은 일반적으로 상공에서 수직 또는 경사로 영상을 획득하므로 3차원 모델링을 위한 목적으로 촬영할 경우 건물의 지면부분에 대한 영상매칭과 점군데이터의 공간정확도가 불량하여 3D메쉬의 완성도가 떨어진다. 따라서 본 연구에서는 이를 극복하기 위해 드론영상과 지상에서 스마트폰 영상을 획득하여 각각의 공간정확도를 분석함은 물론 드론영상에 스마트폰영상을 조합하지 않았을 경우와 조합해석 했을 경우의 정확도 향상과 3D메쉬의 완성도를 평가하였다. 연구결과 드론사진측량의 수평(x,y)정확도는 1/200,000정도로 전통적인 사진측량 정확도와 유사하였다. 또한, 촬영방법에 따른 정확도는 사진맷수의 증가보다 대상물에 대한 촬영각도에 영향을 더 받는 것으로 분석되었다. 스마트폰영상 조합의 경우 정확도에 별다른 영향을 미치지 않았으나 3D메쉬의 완성도는 디지털트윈시티 기준을 만족하는 LoD3급의 3D메쉬를 얻을 수 있었다. 따라서, 드론영상과 지상에서 촬영한 스마트폰 또는 DSLR영상을 조합처리 함으로써 디지털트윈시티를 위한 3D모델 구축에 충분히 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• Advances in biomechanics and applications
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• 제1권4호
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• pp.253-267
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• 2014

The human head is identified as the body region most frequently involved in life-threatening injuries. Extensive research based on experimental, analytical and numerical methods has sought to quantify the response of the human head to blunt impact in an attempt to explain the likely injury process. Blunt head impact arising from vehicular collisions, sporting injuries, and falls leads to relative motion between the brain and skull and an increase in contact and shear stresses in the meningeal region, thereby leading to traumatic brain injuries. In this paper the properties and material modeling of the subarachnoid space (SAS) as it relates to Traumatic Brain Injuries (TBI) is investigated. This was accomplished using a simplified local model and a validated 3D finite element model. First the material modeling of the trabeculae in the Subarachnoid Space (SAS) was investigated and validated, then the validated material property was used in a 3D head model. In addition, the strain in the brain due to an impact was investigated. From this work it was determined that the material property of the SAS is approximately E = 1150 Pa and that the strain in the brain, and thus the severity of TBI, is proportional to the applied impact velocity and is approximately a quadratic function. This study reveals that the choice of material behavior and properties of the SAS are significant factors in determining the strain in the brain and therefore the understanding of different types of head/brain injuries.

• Earthquakes and Structures
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• 제21권5호
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• pp.445-460
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• 2021

This study experimentally explored the behaviour of 12 concrete filled steel tube (CFST) and steel tube columns subjected to lateral cyclic loading. The L/D ratio was 12.3 while D/t ratios were 45.4, 37.8 and 32.4, classifying these 12 specimens into 3 groups. Each group included 3 CFST and 1 steel tube columns and were tested to failure. The experimental results indicated that CFST specimens reached the state of 'collapse prevention' (drift 4%) prior to the occurrence of local buckling. Strength degradation of CFST specimens did not occur up to the failure by buckling. This showed the favourable characteristic of CFST columns in preventing collapse of structures subjected to earthquakes. The high energy absorption capability in the post collapse limit state was appropriate for dissipating energy in structures. Compared to steel tube columns, CFST columns delayed local buckling and prevented inward buckling. Consequently, CFST columns exhibited their outstanding seismic performance in terms of the increased ultimate resistance, capacity to sustain 2-3 additional load cycles and significantly higher drift. A simple and reasonably accurate model was proposed to predict the ultimate strength of CFST columns under lateral cyclic loading.

• Wind and Structures
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• 제2권1호
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• pp.25-40
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• 1999

In this paper, artificial neural networks, a new kind of intelligent method, are employed to model and predict amplitude dependent damping in buildings based on our full-scale measurements of buildings. The modelling method and procedure using neural networks to model the damping are studied. Comparative analysis of different neural network models of damping, which includes multi-layer perception network (MLP), recurrent neural network, and general regression neural network (GRNN), is performed and discussed in detail. The performances of the models are evaluated and discussed by tests and predictions including self-test, "one-lag" prediction and "multi-lag" prediction of the damping values at high amplitude levels. The established models of damping are used to predict the damping in the following three ways : (1) the model is established by part of the data measured from one building and is used to predict the another part of damping values which are always difficult to obtain from field measurements : the values at the high amplitude level. (2) The model is established by the damping data measured from one building and is used to predict the variation curve of damping for another building. And (3) the model is established by the data measured from more than one buildings and is used to predict the variation curve of damping for another building. The prediction results are discussed.

• 한국측량학회지
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• 제25권3호
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• pp.199-205
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• 2007

본 연구에서는 주요한 소음원의 하나인 도로교통소음의 도심지에서의 전파양상과 피해정도의 명확한 분석을 위해 항공 LiDAR자료를 이용하여 건축물이 포함되지 않은 지형자료(DEM; Digtal Elevation Model) 및 건축물 정보가 포함된 지형자료(DBM; Digital Building Model)를 각각 작성하고, 각 자료별로 소음영향평가를 수행하여 그 결과를 비교하였다. 그 결과, 건축물 정보가 없는 경우 도로교통소음의 전파로 인하여 연구대상지역의 약 60%의 면적이 60dB(A) 이상의 소음께 노출되는 것으로 분석되었으나. 건축물 정보가 있는 경우는 약 30% 정도의 면적만이 노출되는 것으로 분석되었다. 또한, 정온한 환경으로 인식되는$45{\sim}50dB$(A)소음도구간의 면적이 건축물이 없는 경우 0%에서 건축물이 있는 경우 43%로 나타나 건축물에 의해 도로교통소음의 전파양상이 크게 영향을 받는 것을 알 수 있었다. 따라서 정확한 도로교통소음의 영향을 예측하기 위해서는 건축물 형상에 대한 정보가 필수적으로 포함하여야 할 것으로 판단되었다. 이러한 연구의 결과를 토대로 향후 항공 LiDAR 측량 등을 통하여 전국적인 규모의 건축물 정보가 획득된다면, 도로교통량정보를 이용한 도로교통소음 영향평가를 효율적으로 수행할 수 있을 것으로 판단되며, 이는 U-City 등과 같은 대규모 도시건설에서 소음문제예방, 교통계획 및 시공계획 수립 등을 위한 기초자료로서 활용이 가능할 것이다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.505-507
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• 2003

This paper describes techniques for the automated creation of geometric 3D models of the urban area us ing two 2D laser scanners and aerial images. One of the laser scanners scans an environment horizontally and the other scans vertically. Horizontal scanner is used for position estimation and vertical scanner is used for building 3D model. Aerial image is used for registration with scan data. Those models can be used for virtual reality, tele-presence, digital cinematography, and urban planning applications. Results are shown with 3D point cloud in urban area.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2004년도 추계 학술대회 논문집
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• pp.13-18
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• 2004

In this study, a new method is proposed generating 3D wire-frames of building using the lowest level topology, points, which are input by human operators. Through the procedure, it is possible to make prediction occlusion points and generate the topology automatically among points, lines, surfaces from buildings. In order to adjust the error of initial values which are input manually, the least squares adjustment for model-image fitting is carried out using the edge information of aerial imagery. And also, model fitting procedure is done making all surfaces plane of buildings by the least squares adjustment. As a result of those procedure, 3D building models are refined similar to real figures of buildings.

• 한국측량학회지
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• 제23권2호
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• pp.129-136
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• 2005

최근 과학기술의 발달과 급속한 도시화, 산업화 등으로 토지활용에 대한관심이 증가됨에 따라 토지의 이용이 지표면뿐만 아니라 지상의 공간과 지하의 공간으로 확대되고 있다. 이와 같은 토지이용의 입체화에 따라 공간상의 권리의 대상인 각종 건축물 및 시설물 등을 현재의 2차원 지적등록 방법으로는 그 한계성을 나타내고 있다. 따라서 지표면은 물론 공간상에 생성될 수 있는 다양한 형태의 구조물 및 시설물 등의 물리적 객체와 소유권 및 기타 권리관계를 등록할 수 있는 방안이 필요하게 되었다. 본 연구에서는 3차원 지적등록의 필요성과 3차원 지적등록의 대상 등의 분석을 통하여 공간상의 3차원 지적 분할과 이의 가시화를 통하여 실현가능한 3차원 지적 등록을 위한 모형을 제시하고자 하였다.