• 한국측량학회지
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• 제25권6_1호
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• pp.507-516
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• 2007

Segmentation and organization of the LiDAR (Light Detection and Ranging) data of the Earth's surface are difficult tasks because the captured LiDAR data are composed of irregularly distributed point clouds with lack of semantic information. The reason for this difficulty in processing LiDAR data is that the data provide huge amount of the spatial coordinates without topological and/or relational information among the points. This study introduces LiDAR data segmentation technique by utilizing histograms of the LiDAR height image data and analyzing roof shape for 3D reconstruction and visualization of the buildings. One of the advantages in utilizing LiDAR height image data is no registration required because the LiDAR data are geo-referenced and ortho-projected data. In consequence, measurements on the image provide absolute reference coordinates. The LiDAR image allows measurement of the initial building boundaries to estimate locations of the side walls and to form the planar surfaces which represent approximate building footprints. LiDAR points close to each side wall were grouped together then the least-square planar surface fitting with the segmented point clouds was performed to determine precise location of each wall of an building. Finally, roof shape analysis was performed by accumulated slopes along the profiles of the roof top. However, simulated LiDAR data were used for analyzing roof shape because buildings with various shapes of the roof do not exist in the test area. The proposed approach has been tested on the heavily built-up urban residential area. 3D digital vector map produced by digitizing complied aerial photographs was used to evaluate accuracy of the results. Experimental results show efficiency of the proposed methodology for 3D building reconstruction and large scale digital mapping especially for the urban area.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.422-424
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• 2021

In this paper, it leads the approach of fusing multiple RGB cameras for visual objects recognition based on deep learning with convolution neural network and 3D Light Detection and Ranging (LiDAR) to observe the environment and match into a 3D world in estimating the distance and position in a form of point cloud map. The goal of perception in multiple cameras are to extract the crucial static and dynamic objects around the autonomous vehicle, especially the blind spot which assists the AV to navigate according to the goal. Numerous cameras with object detection might tend slow-going the computer process in real-time. The computer vision convolution neural network algorithm to use for eradicating this problem use must suitable also to the capacity of the hardware. The localization of classified detected objects comes from the bases of a 3D point cloud environment. But first, the LiDAR point cloud data undergo parsing, and the used algorithm is based on the 3D Euclidean clustering method which gives an accurate on localizing the objects. We evaluated the method using our dataset that comes from VLP-16 and multiple cameras and the results show the completion of the method and multi-sensor fusion strategy.

• 방송공학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.3-10
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• 2016

본 논문은 실내공간의 다시점 정지 영상을 서로 다른 방식으로 획득하고, 이 데이터로부터 해당 3차원 공간에 대한 기하학적인 형상정보를 담은 두 종류의 복원 결과를 비교분석 한다. 공간 내 한 평면 복원을 목표로, 첫 번째 데이터 군 확보에는 정규격자경로를 따라 정지 영상을 얻는 수동형 영상 획득 방식을 활용하였다. 두 번째 데이터 군 확보에는 한 평면의 제한된 각도 내 3차원 정보를 얻는 레이저 스캐너의 스캐닝 방식을 정지 영상 획득 방식에 응용하였다. SIFT알고리즘을 이용해 획득된 정지 영상 데이터 간의 특징점을 검출하였고 이를 기반으로 3차원 포인트 클라우드 데이터를 생성하였다. 복원된 3차원 공간정보는 생성된 포인트 클라우드의 이미지와 개수 및 평균 밀집도, 수행 시간을 통해 표현했으며 보다 정확한 실내공간의 3차원 복원에는 카메라로 획득하는 정지 영상 데이터만이 아닌 추가적인 센서를 사용한 데이터의 확보가 필요하다는 점을 확인하였다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제8권4호
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• pp.204-211
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• 2021

본 연구에서는 3차원 지상 라이다 스캐너를 통해 수집되는 포인트 클라우드를 활용하여 식생의 정보를 수집하였으며, 수집된 데이터를 기반으로 객체를 재구현하여 물리적 형상을 분석하였다. 이를 위해 원시 데이터의 필터링 단계별 최적의 데이터를 구축하였으며, 구축된 데이터를 활용하여 실제 부피와 Alpha Shape 및 Voxel 기법을 활용한 부피 산정 결과를 산정한 후 각각 비교하였다. 분석 결과, Alpha Shape를 적용하여 부피를 산정한 경우 데이터 필터링과 관계없이 실제 부피보다 과다 산정되는 것으로 나타났다. 또한 Voxel 기법을 활용할 경우 8차 필터링 후 실제 부피와 가장 유사한 것으로 나타났으며, 이후 필터링이 진행될수록 실제 부피에 비해 과소 산정되는 것을 알 수 있었다. 따라서 포인트 클라우드를 활용하여 객체를 재구현 할 경우, 대상이 되는 객체의 복잡한 형상으로 인한 내부 공극을 고려해야 하며, 필터링 과정에서 최적의 데이터 구축을 위한 필터링 과정에 반드시 주의할 필요가 있다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제22권8호
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• pp.597-602
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• 2016

In image guided surgery, a patient registration process is a critical process for the successful operation, which is required to use pre-operative images such as CT and MRI during operation. Though several patient registration methods have been studied, we concentrate on one method that utilizes 3D surface measurement data in this paper. First, a hand-held 3D surface measurement device measures the surface of the patient, and secondly this data is matched with CT or MRI data using optimization algorithms. However, generally used ICP algorithm is very slow without a proper initial location and also suffers from local minimum problem. Usually, this problem is solved by manually providing the proper initial location before performing ICP. But, it has a disadvantage that an experience user has to perform the method and also takes a long time. In this paper, we propose a method that can accurately find the proper initial location automatically. The proposed method finds the proper initial location for ICP by converting 3D data to 2D curvature images and performing image matching. Curvature features are robust to the rotation, translation, and even some deformation. Also, the proposed method is faster than traditional methods because it performs 2D image matching instead of 3D point cloud matching.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.292-296
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• 2002

This study has been accomplished as a experimental study for field application of 3D Perspective Image Map creation using Digital Topographical Map and based on the Ortho-Projection Image which is generated from Satellite Overlay Images and the precise Relative Coordinates of longitude, latitude and altitude which is corrected by GCP(Ground Control Point). AS to Contour Lines Map which is created by Coordinate conversion of 1:5,000 Topographical Map, we firstly made Satellite Image Map to substitute for Digital Topographical Map through overlapping the original images on top of each Ortho-Projection Image created and checking the accuracy. In addition to 3D Image Map creation for 3D Terrain analysis of a target district, Slope Gradient Analysis, Aspect Analysis and Terrain Elevation Model generation, multidirectional 3D Image generation by DEM can be carried out through this study. This study is to develop a mapping technology with which we can generate 3D Satellite Images of a target district through the composition of Digital Maps and Facility Blueprint and arbitrarily create 3D Perspective Images of the target district from any view point.

• 한국전통조경학회지
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• 제36권4호
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• pp.105-112
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• 2018

본 연구는 조경계획 및 설계 분야에 3D 스캔기술을 적용하기 위한 연구로 전통조경공간 계획설계에 대한 디지털화 방안을 모색하고자 담양 소쇄원과 성락원을 대상으로 3D 스캔을 실시한 결과는 다음과 같다. 첫째, 3D 스캔을 통한 전통정원의 실측 결과 각 관측지점에서 취득한 점 데이터를 기반으로 좌표값의 병합, 데이터의 후처리 과정을 통해 ${\pm}3-5mm$ 오차의 정밀한 3차원의 모델링을 구축 되는 것을 확인하였다. 둘째, 3D 측량 결과 소쇄원의 경우는 제월당, 광풍각과 주변의 담장과 석축, 애양단 담장 등에 대한 측량 데이터를 얻었으며 성락원은 영벽지 일대의 지형과 바위각자, 송석정 일대의 암반부와 수로 주변에 대한 측량 데이터를 얻었다. 위의 자료들은 정원의 변화모습도 모니터링 할 수 있다는 장점이 있다. 셋째, 3D 스캔을 통해 구축된 공간정보는 정밀실측데이터를 포함하고 있는 3차원상의 도면 작성과 점검 툴을 구축할 수 있으며, 이러한 과정은 조경공간의 실측과 조사 과정에서 시간과 인력에 대한 경제성을 확보할 수 있었다. 또한 3차원상의 1:1 스케일을 지닌 모델링은 설계 규모에 따라 신뢰할만한 공간데이터가 유지된 채 특정 크기로 재가공할 수 있다는 점에서 효율성이 높을 것으로 기대된다. 이외에 장기적 관점에서 3D 스캔 데이터의 구축은 시간의 경과에 따른 전통조경공간의 변화를 예측하고 시뮬레이션 하는데 용이하다.

• 경영과학
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• 제29권3호
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• pp.169-182
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• 2012

This study examines the co-evolutionary process between open innovation and firms' absorptive capacity. The effects of open innovation can be maximized through the capacity to absorb the knowledge from the external sources such as universities, government-support research institute, and private R&D centers. This study used data of STEPI technology innovation survey conducted at 2002, 2005, and 2008 (3 points measures). The data were analyzed through a structural equation model. Results suggest that open innovation at t0 point influences positively the absorptive capacity at t1 point, which subsequently enhances the intention of open innovation at t2 point. This result suggests the existence of co-evolutionary process between open innovation and firms' absorptive capacity. When knowledge comes from universities, the co-evolution has sustained; whereas when knowledge comes from private firms' R&D centers, the co-evolution has not effected. Theoretical and practical implications are discussed.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.71-78
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• 2022

본 논문은 3D LiDAR의 포인트 클라우드 데이터를 가공하여 3D 객체탐지를 위한 알고리즘을 제안했다. 기존에 2D LiDAR와 달리 3D LiDAR 기반의 데이터는 너무 방대하며 3차원으로 가공이 힘들었다. 본 논문은 3D LiDAR 기반의 다양한 연구들을 소개하고 3D LiDAR 데이터 처리에 관해 서술하였다. 본 연구에서는 객체탐지를 위해 클러스터링 기법을 활용한 3D LiDAR의 데이터를 가공하는 방법을 제안하며 명확하고 정확한 3D 객체탐지를 위해 카메라와 융합하는 알고리즘 설계하였다. 또한, 3D LiDAR 기반 데이터를 클러스터링하기 위한 모델을 연구하였으며 모델에 따른 하이퍼 파라미터값을 연구하였다. 3D LiDAR 기반 데이터를 클러스터링할 때, DBSCAN 알고리즘이 가장 정확한 결과를 보였으며 DBSCAN의 하이퍼 파라미터값을 비교 분석하였다. 본 연구가 추후 3D LiDAR를 활용한 객체탐지 연구에 도움이 될 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권9호
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• pp.401-410
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• 2016

3차원 정합이란 다시점에서 획득한 3차원 점군들을 정렬하는 기술로써 지난 수십 년간 많은 연구가 진행되고 있는 분야이다. 이러한 3차원 정합은 ICP(Iterative Closest Point) 알고리즘을 시작으로 많은 변형 ICP가 소개되고 있다. 하지만 ICP 계열의 알고리즘들은 최근접점을 대응점으로 간주하여 알고리즘을 수행한다. 그렇기 때문에 3차원 점군의 초기 오차가 큰 경우 정확한 대응점 탐색에 실패할 수 있다. 이런 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 색상과 3차원 거리가 융합된 6차원 거리와 색상분포 유사도를 이용한다. 더 나아가 색상 분할 기반 적응형 샘플링을 이용하여 알고리즘 연산 속도를 감소시키고 성능을 향상시키는 것을 목표로 한다. 마지막으로 실험을 통해 기존의 방법과 본 논문에서 제안하는 방법의 성능을 비교한다.