최근 들어 우리나라에서는 지역적인 돌발 및 집중강우패턴으로 인해 산사태 등의 자연재해발생이 증가하고 있다. 이에 따라 산사태를 모니터링하고 관리하기 위하여 최신의 3차원 측량장비인 LiDAR 등으로 취득한 고정밀 고밀도의 수치고도자료를 이용하여 산사태지역에서의 변위탐지와 모니터링을 위한 지면변위 연구가 시도되고 있다. 그러나 대용량의 LiDAR 데이터를 처리하는 상업용 소프트웨어는 고가이며, 산사태 분석과 같은 특화된 업무에 적용하기에 무리가 있다. 또한 산사태와 관련된 다양한 공간정보를 다수의 이용자가 쉽게 접근하여 직관적으로 활용할 수 있는 방안이 없는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 시계열 LiDAR 데이터를 처리하여 산사태를 분석할 수 있으며, 해당 지역에서의 지형 및 산사태 관련정보를 다수의 사용자에게 직관적으로 서비스할 수 있는 응용프로그램을 개발하였다. 또한 사례연구를 통해 연구지역에 대한 산사태 현황을 분석할 수 있었으며, 3차원 기반의 산사태 및 지형정보를 직관적으로 서비스할 수 있음을 제시하였다.
자율주행차량에서 LiDAR와 같은 3D 데이터 센서를 사용한 주변 물체인식 알고리즘의 정확도는 많은 연구를 통해 상승하고 있으나 그에 따라 높은 성능의 하드웨어와 복잡한 구조를 요구하게 되었다. 이러한 물체인식 알고리즘은 주행 중 많은 프로세서를 수행하고 관리해야 하는 자율주행차량의 메인 프로세서에 큰 부하로 작용한다. 이러한 부하를 감소시킴과 동시에 3D 센서 데이터의 장점을 활용하기 위하여, 3D 센서 데이터에서 물리적 특성을 추출하고 이를 이용하여 생성한 ROI를 이용하여 2D 데이터 기반 인식을 제안한다. 기본 이미지에서 밝기 값을 50% 감소시킨 환경에서 기존 2D 기반 모델 대비 5.3% 높은 정확도와 28.57% 감소한 수행 시간을 보였다. 기본 이미지에서 3D 기반 모델 대비 2.46% 낮은 정확도를 가지는 대신 6.25% 감소한 수행 시간을 가진다.
지진, 산사태와 같은 재난사고현장에서 조사업무는 시설물 붕괴 등 2차 재난 피해가 발생할 수 있어 많은 위험이 따른다. 이처럼 조사자가 직접 접근하기 힘든 재난현장에서 라이다(light detection and ranging, LiDAR)가 탑재된 드론 측량시스템을 통해 고정밀의 3차원 재난정보를 안전하게 취득할 수 있는 방법을 강구할 수 있다. 이에 본 연구에서는 2023년 4월 성남시 분당구의 정자교 붕괴사고 현장을 대상으로 드론 LiDAR의 재난 현장에서의 활용 가능성을 확인하였다. 이를 위해 사고 교량에 대한 고밀도 포인트 클라우드를 수집하고, 사고 교량을 3차원 지형정보로 복원하여 10점의 지상기준점 측량 성과와 비교하였다. 그 결과, 수평방향으로의 root mean square error (RMSE)는 0.032 m, 수직방향으로 0.055 m로 확인되었다. 또한, 지상 LiDAR를 통해 같은 대상지를 측량하여 생성한 포인트 클라우드와 비교한 결과, 수직방향으로 약 0.08 m가량의 오차가 발생하였지만 전체적인 형상은 큰 차이가 없을 뿐만 아니라 전체적인 데이터 취득과 자료 처리 시간 측면에서 드론 LiDAR가 지상 LiDAR보다 효율적임을 확인할 수 있었다. 따라서 많은 위험이 따르는 재난현장에서 드론 LiDAR의 활용을 통해 안전하고 신속한 현장 조사가 가능할 것으로 판단된다.
최근 인간의 활동에 의해 나타나는 인문 활동의 중요한 요소로써 지리현상을 체계적으로 이해하고 활용하고자하는 노력이 증가하고 있다. 이를 위해 지형을 공간과 연계하여 표현할 필요성이 있으며, 특히 수치표고모형을 활용한 지형분석의 기술은 지형에 대한 정밀한 수치표고모형을 생성하여 고품질의 3차원 지형정보가 필요한 분야에서 신속하고 정확하게 지표면에 대한 표고 및 경사도에 대한 정보의 제공이 가능하게 되었다. 본 연구에서는 라이다측량 데이터를 활용해 대상지역에 대한 좀 더 정밀한 수치표고모형을 만들어 기존의 축척 1:1000인 수치지형도와의 비교를 통한 정량적 분석을 실시하였다. 라이다 데이터에 의해 생성된 수치표고모형 자료를 이용하여 지형경사도를 분석한 결과 대상지역 및 주변의 경사도를 비교적 상세하게 표현할 수 있었으며, 표고 해석 결과도 라이다 데이터를 활용한 분석이 수치지형도를 이용한 분석보다 대상지역 및 주변의 표고를 비교적 상세하게 표현할 수 있었다.
해방70년을 맞이하는 차원에서 일제강점기 동안에 조선인 강재징용으로 구축된 진지갱도(신주백, 2003)에 대한 구조물의 분포와 활용에 대한 내역을 규명하고(황석규, 2006), 일제에 의하여 자행된 국토훼손의 실상 및 만행을 확인하여 분류하는데 있다. '한반도는 일제강점기 일본 제국의 군사요새였다'(이완희, 2014)고 제시하였듯이 조사탐사의 범위는 전국을 대상으로 하며, 진지갱도지역에 대한 3-D LiDAR 기법에 의한 도면작성으로 붕괴위험에 처한 진지동굴의 분포, 형상, 내용 등의 분석으로 문화재적 측면의 보전위한 기록물 구현방안에 있다.
LiDAR(Light Detection and Ranging) is considered to be a very accurate and useful tool for detection and reconstruction of ground objects. LiDAR data has information about both intensity and x,y,z position of the ground objects. LiDAR data can be collected from both first and last-return, which are called multi-return, with up to 5 different returns simultaneously. In this paper, an approach to reconstruct buildings in urban area using LiDAR multi-return data is presented. The reconstructed buildings are combined with DEM(Digital Elevation Model) produced from DSM(Digital Surface Model) in given area to implement 3D modeling. As a result, it is shown that buildings in urban area can be reconstructed and classified by the integration of the multi-return and intensity data of LiDAR.
The fusion of a different kind sensor is fusion of the obtained data by the respective independent technology. This is a important technology for the construction of 3D spatial information. particularly, information is variously realized by the fusion of LiDAR and mobile scanning system and digital map, fusion of LiDAR data and high resolution, LiDAR etc. This study is to generate union DEM and digital ortho image by the fusion of LiDAR data and high resolution image and monitor precisely topology, building, trees etc in urban areas using the union DEM and digital ortho image. using only the LiDAR data has some problems because it needs manual linearization and subjective reconstruction.
항공 레이저 스캐너(ALS)로부터 획득한 라이다(LiDAR) 데이터는 지형지물을 모델링하기 위해서 널리 사용되고 있으며, 특히 정밀 3차원 건축물 및 도시모델, 엄밀정사영상 등 고품질의 공간정보를 효율적으로 구축하기 위하여 라이다 데이터를 이용한 3차원 모델링에 관한 연구가 지속적으로 수행되고 있다. 불규칙적으로 분포된 고밀도의 라이다 데이터로부터 객체를 3차원으로 모델링하기 위해서는 시스템 캘리브레이션, 노이즈 제거 및 지면과 객체를 분리하기 위한 필터링, 객체의 종류 및 특성에 따른 데이터 분류, 기하학적 특성 및 동질성에 기반한 데이터 분할, 분할면의 군집화 및 묘사, 분할면의 재구성과 조합에 의한 모델링, 품질검사 등 일련의 복잡한 과정들이 수반된다. 라이다 데이터를 이용한 많은 모델링 방법들은 데이터 분할 과정을 포함하고 있지만, 본 논문에서는 라이다 데이터를 분할하지 않고 객체를 구성하는 중요하고 대표적인 특징점들을 추출하여 건물 모델링에 활용하는 방법을 제안하고 있다. 복잡하고 다양한 건물 형태를 시뮬레이션한 데이터와 실제 데이터에 적용하여 제안한 방법의 타당성 및 정확도를 검증하였다.
LiDAR data are acknowledged as very useful method to represent 3-D geographical information. In this paper aquad tree has been utilized to represent the 3-D spatial information. Compression algorithm is implemented based on a given threshold. The efficiency of compress is very high with large threshold values.
도심지의 공간을 대부분 차지하고 있는 건물의 높이는 지상의 기준점으로 부터의 상대적인 수직거리로 산정하여 3차원의 정보이다. 그러나 지형도의 등고선으로는 알 수 없는 높이이므로 도심지의 스카이 라인이나 건물의 높이 등은 지도에 누락되어 실제적으로 도시계획과 공간 정보를 구축하기 위하여 별도의 측량을 실시하여야 한다. LIDAR는 레이저 스캐너를 항공기에 장착하여 레이저 펄스를 지표면에 주사하고 반사된 레이저 펄스의 도달 시간을 관측함으로써 반사 지점의 공간위치 좌표를 계산해 지표면에 대한 정보를 추출하는 측량기법으로 최근 새로운 지형정보 획득수단으로 부각되고 있다. 이러한 레이저 스캐닝은 센서와 지표면까지의 거리 및 방향을 관측하여 지표면 상의 표고점에 대한 3차원 좌표를 결정한다. 따라서 본 연구에서는 도심공간의 빌딩 및 지형지물에 관한 고밀도의 LiDAR 데이터를 수집하여 건물 중심을 설정하여 건물경계를 추출하여 3차원의 도심 빌딩을 보다 정확하게 생성할 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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