위성 탑재 라이다 시스템이 관측하는 후방산란 신호는 대기 에어러솔의 3차원 공간적인 분포 특성 및 시간적인 변화를 탐지할 수 있게 한다. 본 연구에서는 Cloud-Aerosol LIDAR and Infrared Pathfinder Satellite Observation(CALIPSO) 위성에 탑재된 Cloud-Aerosol LIDAR with Orthogonal Polarization(CALIOP) 라이다 관측자료를 이용하여 2012년 한 해 동안의 동북아시아 지역(북위 20도 - 50도, 동경 110 도 - 140 도)의 대기 에어로졸의 시공간 분포를 분석하였다. 입자 소산계수와 편광소멸도의 통계 분석으로부터 각 고도별 에어러솔 입자의 광학 특성정보를 분석하였고, 각 계절별 에어러솔 광학 특성값의 연직분포정보를 정량화할 수 있었다. 또한, 편광소멸도 자료는 연중 0.5 이상의 큰 값을 보이고 있어 지역 대기에는 비구형성 입자에 의한 영향이 많이 받고 있음을 알 수 있었다. 본 연구는 지역적 규모의 3차원 에어러솔 분포 정보에 대한 기초연구로서, 향후 추가 자료 조사를 통하여 보다 다양한 이벤트성 사례와 에어러솔 기후학적 정보를 생산할 것이다.
본 논문은 원격으로 수소 가스의 계측이 가능한 광 계수 방식의 소형 라만 라이다 시스템 개발에 관한 것이다. 수소 가스에 의한 라만 신호는 매우 미약한 신호로서, 신호 대 잡음비가 매우 낮다. 광 계수기는 광 판별기를 갖고 있어, 레이저에 의하여 발생한 배경 신호의 전기적 잡음을 제거할 수 있는 장점을 갖고 있다. 본 연구에서는 출력이 낮은 레이저와 광 계수기를 이용하여 소형의 라만 라이다 시스템을 개발하였다. 개발된 광 계수 방식의 라만 라이다 시스템의 원격 수소 가스 검출 능력을 증명하기 위하여 수소 가스 농도를 조절할 수 있는 가스 챔버를 이용하여 수소 가스 농도 측정 실험을 수행하였다. 그 결과 10 m 거리에서 최소 0.65 vol.%의 수소 가스 농도 검출이 가능하였다.
Recently, interest in ground subsidence in urban areas has increased after a large sinkhole occurred near the high-story building area in Jamsil, Seoul, Korea, in 2014. If a massive sinkhole occurs in an urban area, it is crucial to assess its risk rapidly. Access to humans for on-site safety diagnosis may be difficult because of the additional risk of collapse in the disaster area. Generally, inspection using drones equipped with high-speed lidar sensors can be utilized. However, if the sinkhole is created vertically to a depth of 100 m, similar to the sinkhole in Guatemala, the drone cannot be applied because of the wireless communication limit and turbulence inside the sinkhole. In this study, a three-dimensional (3D) scanning system was fabricated and operated using a towed cable in a massive vertical sinkhole to a depth of 200 m. A high-speed lidar sensor was used to obtain a continuous cross-sectional shape at a certain depth. An inertial-measuring unit was applied to compensate for the error owing to the rotation and pendulum movement of the measuring unit. A reconstruction algorithm, including the compensation scheme, was developed. In a vertical hole with a depth of 180 m in the mining area, the fabricated system was applied to scan 0-165 m depth. The reconstructed shape was depicted in a 3D graph.
Surface segmentation aims to represent the terrain as a set of bounded and analytically defined surface patches. Many previous segmentation methods have been developed to extract planar patches from LIDAR data for building extraction. However, most of them were not fully satisfactory for more general applications in terms of the degree of automation and the quality of the segmentation results. This is mainly caused from the limited information derived from LIDAR data. The purpose of this study is thus to develop an automatic method to perform surface segmentation by combining not only LIDAR data but also images. A region-based method is proposed to generate a set of planar patches by grouping LIDAR points. The grouping criteria are based on both the coordinates of the points and the corresponding intensity values computed from the images. This method has been applied to urban data and the segmentation results are compared with the reference data acquired by manual segmentation. 76% of the test area is correctly segmented. Under-segmentation is rarely founded but over-segmentation still exists. If the over-segmentation is mitigated by merging adjacent patches with similar properties as a post-process, the proposed segmentation method can be effectively utilized for a reliable intermediate process toward automatic extraction of 3D model of the real world.
3차원 플래시 라이다 시스템(3D flash LIDAR system)에서의 대기 산란을 해석하기 위해 몬테 카를로 복사 전달(Monte Carlo radiative transfer, MCRT) 방법을 바탕으로 수정된 수치 해석 모델인 MCRT 행렬 방법을 논의한다. MCRT 방법을 바탕으로 라이다 신호의 복사 전달 함수를 행렬 형태로 구성하며, 이는 특성 응답에 해당한다. 근축 근사에 기반하여 본 특성 응답 행렬의 중첩 및 합성곱 연산을 활용함으로써 확장된 전반적인 플래시 라이다의 전산 모사 모델을 개발한다. MCRT 행렬 방법은 기존의 몬테 카를로 기반 방법들에서 과도하게 증가할 수 있는 개별 라이다 신호의 추적을 대폭 경감시킨다. 그 결과 본 방법은 다양한 산란 조건 및 라이다 시스템 구성 환경에서도 그 신호 응답을 빠르게 획득할 수 있는 특징을 지닌다. 본 논문에서는 MCRT 행렬 방법에 기반한 전산 모델을 이용하여 상이한 대기 환경 조건에서 동작하는 3차원 플래시 라이다 시스템을 그 산란 조건, 즉, 그 가시거리에 따른 산란 계수를 달리하며 모사하고, 플래시 라이다 신호의 신호대잡음비의 악화, 신호 오류, 시공간적 확산 및 시간 지연 등 시스템상에서의 산란 효과에 의해 나타나는 다양한 현상을 수치적으로 분석한다. MCRT 행렬 방법은 자율 주행을 위한 플래시 라이다 시스템을 포함해 다양한 라이다 시스템을 분석하는데 매우 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
With the development of promising future mobility and urban air mobility (UAM) technologies, the demand for LIDAR sensors has increased. The SWIR photodetector is a sensor that detects lasers for the 3D mapping of lidar sensor and is the most important technology of LIDAR sensor. An SWIR photodetector based on QDs in an eye-safe wavelength band of over 1400 nm has been reported. QDs-based SWIR photodetectors can be synthesized and processed through a solution process and have the advantages of low cost and simple processing. However, the organic ligands of QDs have insulating properties that limit their ability to improve the sensitivity and stability of photodetectors. Therefore, the technology to replace organic ligands with inorganic ligands must be developed. In this study, the organic ligand of the synthesized PbS QDs was replaced with a MAPI inorganic ligand, and an SWIR photodetector was fabricated. The analysis of the characteristics of the manufactured photodetector confirmed that the photodetector based on MAPI-capped PbS QDs exhibited up to 26.5% higher responsivity than that based on organic ligand PbS QDs.
LIDAR는 정밀 측정이 가능한 특성을 기반으로 정확한 정보 획득과 고해상도 3차원 영상 구현에 유리하기 때문에 사용자의 개입 없이 정확한 정보 획득과 판단이 요구되는 자율 주행 시스템에 필수적으로 적용되고 있다. 최근 LIDAR를 접목한 자율 주행 시스템이 인간의 생활권 안에서 활용되면서 시각안전 문제에 대한 해결과 함께 다양한 환경에서 정확한 장애물 인식을 통한 신뢰성 있는 판단이 요구되고 있다. 본 논문에서는 1550 nm 시각안전 광원을 활용한 Single-Shot LIDAR system (SSLs)을 구성하고 다양한 측정 환경, 반사 물질, 물질의 각도에 대한 LIDAR 신호 분석 방법과 결과를 보고한다. 실내, 주간, 야간의 환경에서 25 m 거리에 위치한 5% 알루미늄 반사판과 건물 벽을 활용하여 각 측정 환경에서 반사율이 다른 물질에 대한 신호를 분석하고, 다양한 각도를 갖는 실제 장애물을 고려하여 반사 물질의 각도 변화에 대한 신호 분석도 진행하였다. 이러한 신호 분석은 수신 정보의 신뢰도 판별을 위한 SNR과 거리 정보 정확성의 지표인 타이밍 지터를 활용하여 측정 환경 및 반사 조건과 LIDAR 신호 간의 상관관계 확인이 가능한 장점이 있다.
컴퓨터 게임 지리정보시스템(GIS), 가상현실 분야 등에서 환경 표현의 기반이 되는 지형 렌더링 기술은 매우 중요하다. 최근 LIDAR와 같은 3D 스캐닝 기술은 보다 정밀하고 정확한 지형 데이터를 제공한다. 하지만, 실시간 렌더링을 위해 사용되는 대부분의 방법들이 DEM이나 DTED와 같은 정규격자(uniform grid) 데이터에 최적화 되어 있기 때문에, LIDAR 데이터와 같은 비정규 데이터에는 적합하지 않다. 또한 방대한 LIDAR 데이터는 일반 PC에서 처리가 쉽지 않다. 본 논문에서는 대용량 비정규 데이터에서의 빠르고 효율적인 렌더링 방법을 제안한다. 샘플 데이터의 공간적 분포에 따라 정규격자를 생성하고, 이 격자에 맞도록 LIDAR 데이터를 재샘플링(resampling)하여 DTED와 같은 형태로 변환한다. 기하 재구성된 데이터에 연속적인 상세단계(CLOD)기반의 쿼드트리 알고리듬을 적용하여 지형을 효율적으로 렌더링한다.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.504-507
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2006
Airborn Lidar technology has been applied to diverse applications with the advantages of accurate 3D information. Further, Lidar intensity, backscattered signal power, can provid us additional information regarding target's characteristics. Lidar intensity varies by the target reflectance, moisture condition, range, and viewing geometry. This study purposes to generate normalized airborne LiDAR intensity image considering those influential factors such as reflectance, range and geometric/topographic factors (scan angle, ground height, aspect, slope, local incidence angle: LIA). Laser points from one flight line were extracted to simplify the geometric conditions. Laser intensities of sample plots, selected by using a set of reference data and ground survey, werethen statistically analyzed with independent variables. Target reflectance, range between sensor and target, and surface slope were main factors to influence the laser intensity. Intensity of laser points was initially normalized by removing range effect only. However, microsite topographic factor, such as slope angle, was not normalized due to difficulty of automatic calculation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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