Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.18
no.2
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pp.3-12
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2010
In previous studies, the digital measurement systems and analysis algorithms were developed by using the related techniques, such as the aerial photograph detection and high resolution satellite image process. However, these studies were limited in 2-dimensional geo-processing. Therefore, it is necessary to apply the 3-dimensional spatial information and coordinate system for higher accuracy in recognizing and locating of geo-features. The objective of this study was to develop a stochastic algorithm for the optimal sensor placement using the 3-dimensional spatial analysis method. The 3-dimensional information of the LiDAR was applied in the sensor field algorithm based on 2- and/or 3-dimensional gridded points. This study was conducted with three case studies using the optimal sensor placement algorithms; the first case was based on 2-dimensional space without obstacles(2D-non obstacles), the second case was based on 2-dimensional space with obstacles(2D-obstacles), and lastly, the third case was based on 3-dimensional space with obstacles(3D-obstacles). Finally, this study suggested the methodology for the optimal sensor placement - especially, for ground-settled sensors - using the LiDAR data, and it showed the possibility of algorithm application in the information collection using sensors.
We implement an educational indoor autonomous mobile robot system that integrates LiDAR sensing information with RGB-D camera image information and exploits the integrated information. This system uses the existing sensing method employing a LiDAR with a small number of scan channels to acquire LiDAR sensing information. To remedy the weakness of the existing LiDAR sensing method, we propose the 3D structure recognition technique using depth images from a RGB-D camera and the deep learning based object recognition algorithm and apply the proposed technique to the system.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.28
no.4D
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pp.561-567
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2008
In this study, shoreline change was analyzed by RTK-GPS and advanced airborne LiDAR survey. For extraction of coastline, first of all, tide correction was conducted at all RTK-GPS points through the comparing with the corresponding tidal height, and cross section providing coastline was produced using Autocad Civil3D program. Comparing with two results of RTK-GPS (first, 29 Aug 2007; second, 6 Oct 2007) surveys, coastline of the first result had been decreased about 21m compare with that of the second. And it was also demonstrated that the length of coastline by the first RTK-GPS was 15m shorter than that by the airborne LiDAR survey (Dec. 2006). In addition, we recoquized that the erosion appeared in the top right-hand (dock area); the sediment in the bottom left-hand (Chosun beach area) of the Haeundae beach. As a result, therefore, it was learned that artificial sand filling for beach open and natural effects such as a typhoon, current drift, wind direction gave cause for area changes and coastline.
LiDAR(Light Detection And Ranging) can make terrain model where above the ground and the mixed data between SBES(Single Beam Echo Sounder) and SSS(Side Scan Sonar) can make terrain model where bottom of water. So this research suggest that how to merge data which are got ken different devices and we developed the software which can display 2D/3D graphic and water volume calculation. And we compared accuracy between the commercial software'Surfer'and LiDAR and SBES data Merging Program.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.25
no.4
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pp.327-336
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2007
The 3D building modeling is one of crucial components in building 3D geospatial information. The existing methods for 3D building modeling depend mainly on manual photogrammetric processes by stereoplotter compiler, which indeed take great amount of time and efforts. In addition, some automatic methods that were proposed in research papers and experimental trials have limitations of describing the details of buildings with lack of geometric accuracy. It is essential in automatic fashion that the boundary and shape of buildings should be drawn effortlessly by a sophisticated algorithm. In recent years, airborne LiDAR data representing earth surface in 3D has been utilized in many different fields. However, it is still in technical difficulties for clean and correct boundary extraction without human intervention. The usage of airborne LiDAR data will be much feasible to reconstruct the roof tops of buildings whose boundary lines could be taken out from existing digital maps. The paper proposed a method to reconstruct the roof tops of buildings using airborne LiDAR data with building boundary lines from digital map. The primary process is to perform octree-based segmentation to airborne LiDAR data recursively in 3D space till there are no more airborne LiDAR points to be segmented. Once the octree-based segmentation has been completed, each segmented patch is thereafter merged based on geometric spatial characteristics. The experimental results showed that the proposed method were capable of extracting various building roof components such as plane, gable, polyhedric and curved surface.
Generally, stereo pair images are necessary for 3D viewing. In the absence of quality stereo-pair images, it is possible to synthesize a stereo-mate suitable for 3D viewing with a single image and a depth-map. In remote sensing, DEM is usually used as a depth-map. In this paper, LiDAR data was used instead of DEM to make a stereo pair from a single aerial photo. Each LiDAR point was assigned a brightness value from the original single image by registration of the image and LiDAR data. And then, imaginary exposure station and image plane were assumed. Finally, LiDAR points with already-assigned brightness values were back-projected to the imaginary plane for synthesis of a stereo-mate. The imaginary exposure station and image plane were determined to have only a horizontal shift from the original image's exposure station and plane. As a result, the stereo-mate synthesized in this paper fulfilled epipolar geometry and yielded easily-perceivable 3D viewing effect together with the original image. The 3D viewing effect was tested with anaglyph at the end.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.10
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pp.1416-1426
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2021
In the case of a scanning type multi-channel LiDAR sensor, the distance error called a walk error may occur due to a difference in received signal power. This work error causes different distance values to be output for the same object when scanning the surrounding environment based on multiple LiDAR sensors. For minimizing walk error in overlapping regions when scanning all directions using multiple sensors, to calibrate distance for each channels using convolution on external system. Four sensors were placed in the center of 6×6 m environment and scanned around. As a result of applying the proposed filtering method, the distance error could be improved by about 68% from average of 0.5125 m to 0.16 m, and the standard deviation could be improved by about 48% from average of 0.0591 to 0.030675.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.16
no.3
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pp.107-111
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2021
A 3D point cloud map is an essential elements in various fields, including precise autonomous navigation system. However, generating a 3D point cloud map using a single sensor has limitations due to the price of expensive sensor. In order to solve this problem, we propose a precise 3D mapping system using low-cost sensor fusion. Generating a point cloud map requires the process of estimating the current position and attitude, and describing the surrounding environment. In this paper, we utilized a commercial visual-inertial odometry sensor to estimate the current position and attitude states. Based on the state value, the 2D LiDAR measurement values describe the surrounding environment to create a point cloud map. To analyze the performance of the proposed algorithm, we compared the performance of the proposed algorithm and the 3D LiDAR-based SLAM (simultaneous localization and mapping) algorithm. As a result, it was confirmed that a precise 3D point cloud map can be generated with the low-cost sensor fusion system proposed in this paper.
Kim, Dong-Moon;Park, Jae-Kook;Yang, In-Tae;Choi, Seung-Pil
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.18
no.3
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pp.11-19
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2010
In recent years, Korea has witnessed an increase to natural disasters such as landslides due to localized sudden and intensive rainfalls. Thus there have been researches on surface displacements to detect and monitor displacements in the areas prone to landslides by using high-precision and density numerical elevation data from LiDAR, which is an advanced 3D measuring equipment. However, the commercial software to process large-capacity LiDAR data, is expensive and difficult to be applied to specialized tasks such as analysis of landslide. In addition, there are no measures for many users to easily access diverse spatial information related to landslides and put it to intuitive uses. Thus this study developed an application program to analyze landslides by processing time series LiDAR data and intuitively serve many users with information about the topography and landslides of given areas. It analyzed the current state of landslides in the subject region through case study and proposed that 3D-based landslide and topography information can be served intuitively.
Recently, Interest in the restoration and 3D reconstruction of cultural properties due to the fire of Notre Dame Cathedral on April 15, 2019 has been focused once again after the 2008 Sungnyemun fire incident in South Korea. In particular, research to restore and reconstruct the actual measurement of cultural properties using LiDAR(Light Detection and ranging) and conventional surveying, which were previously used, using various 3D reconstruction technologies, is being actively conducted. This study acquires data using unmanned aerial imagery of UAV(Unmanned Aerial Vehicle), which has recently established itself as a core technology in the era of the 4th industrial revolution, and the existing CRP(Closed Range Photogrammetry) and terrestrial LiDAR scanning for the Recumbent Buddha of Unju Temple. Then, the 3D reconstruction was performed with three fusion models based on SfM(Structure-from-Motion), and the reproducibility and accuracy of the models were compared and analyzed. In addition, using the best fusion model among the three models, the relationship with the Polar Star(Polaris) was confirmed based on the real world coordinates of the Recumbent Buddha, which contains the astronomical history of Buddhism in the early 11th century Goryeo Dynasty. Through this study, not only the simple external 3D reconstruction of cultural properties, but also the method of reconstructing the historical evidence according to the type and shape of the cultural properties was sought by confirming the historical evidence of the cultural properties in terms of spatial information.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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