• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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• pp.4-6
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• 2012

본 논문에서는 신속하고 정확하게 건물의 외곽선을 추출하기 위해서 항공 라이다 데이터를 타일 단위지형 분류 기법을 이용하여 분류하고, 건물 관련 타일의 항공영상으로부터 에지 정보를 추출하여 정확하게 건물 외곽선을 추출하는 기법을 제안한다. 제안된 건물 외곽선 추출 기법에서는 대부분의 연산을 타일 단위로 수행하고 항공영상의 특징 추출 범위를 건물 영역에 집중시킴으로써 건물의 외곽선을 정확하게 추출하는 과정의 처리속도를 개선하였다.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2004년도 추계학술발표회 논문집
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• pp.529-534
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• 2004

The increasing need and use of 3D GIS particularly in urban areas has produced growing attention on building reconstruction. Nowadays, the use of close-range data for building reconstruction has been intensively emphasized since they can provide higher resolution and more complete coverage than airborne sensory data. We developed a fusion approach for building reconstruction from both points and images. The proposed approach was then applied to reconstructing a building model from real data sets acquired from a large existing building. Based on the experimental results, we assured that the proposed approach cam achieve high resolution and accuracy in building reconstruction. The proposed approach can effectively contribute in developing an operational system producing large urban models for 3D GIS.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.79-82
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• 2010

본 논문에서는 항공 라이다 데이터로부터 지형의 유형을 분류하는 과정에서 지형적 특성에 따라 분류에 사용하는 판정 윈도우의 크기를 가변적으로 조정하여 적용시키는 가변형 판정 윈도우를 이용한 지형 분류 기법을 제안하였다. 또한 실험을 통하여 가변형 판정 윈도우를 이용한 지형 분류 기법의 시간효율과 정확도를 분석하였다. 실험 결과에 따르면 제안된 가변형 판정 윈도우를 이용한 지형 분류 기법은 지형 분류에 사용되는 판정 윈도우의 개수를 줄여 지형 분류의 속도를 향상시켰기 때문에 빠른 분류 속도가 필요한 재해 피해 현황을 파악하기 위한 시스템에 적용 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제22권6호
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• pp.1-14
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• 2019

Carbon storage is one of the regulating ecosystem services provided by urban street trees. It is important that evaluating the economic value of ecosystem services accurately. The carbon storage of street trees was calculated by measuring the morphological parameter on the field. As the method is labor-intensive and time-consuming for the macro-scale research, remote sensing has been more widely used. The airborne Light Detection And Ranging (LiDAR) is used in obtaining the point clouds data of a densely planted area and extracting individual trees for the carbon storage estimation. However, the LiDAR has limitations such as high cost and complicated operations. In addition, trees change over time they need to be frequently. Therefore, Structure from Motion (SfM) photogrammetry with unmanned Aerial Vehicle (UAV) is a more suitable method for obtaining point clouds data. In this paper, a UAV loaded with a digital camera was employed to take oblique aerial images for generating point cloud of street trees. We extracted the diameter of breast height (DBH) from generated point cloud data to calculate the carbon storage. We compared DBH calculated from UAV data and measured data from the field in the selected area. The calculated DBH was used to estimate the carbon storage of street trees in the study area using a regression model. The results demonstrate the feasibility and effectiveness of applying UAV imagery and SfM technique to the carbon storage estimation of street trees. The technique can contribute to efficiently building inventories of the carbon storage of street trees in urban areas.

• 대한공간정보학회지
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• 제23권4호
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• pp.17-24
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• 2015

본 연구에서는 춘천지역을 대상으로 집중호우에 의해 발생된 산사태 및 토석류에 대한 분석을 위해 고해상도 디지털항공사진영상과 항공 LiDAR 자료를 이용하여 생성된 고품질 3차원 공간정보를 활용하였다. 또한 산사태 발생 지역에 대한 기존 산사태 위험등급도와 산사태 관련인자의 연관성을 분석하였으며 집중호우에 의해 토석류를 동반한 산사태 피해가 많이 발생된 지역을 대상으로 토석류의 분석결과를 검토하였다. 이 결과를 이용하여 기존의 산사태 위험지도를 효과적으로 갱신하고 산사태 위험지역에 대한 관리에 고품질 공간정보를 활용할 수 있는 방안을 제시하고자 하였다.

• 한국측량학회지
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• 제21권2호
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• pp.181-189
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• 2003

본 연구는 국가 치수계획의 효과적 수립에 필요한 각종 홍수정보의 효율적인 획득을 위한 것으로 최근 효율성과 정확성이 입증되고 있는 항공 LiDAR데이터를 이용하여 대상지역에 대한 지형정보를 구축하고 유역조건, 홍수사상의 빈도규모 그리고 홍수방어시설의 붕괴의 조건을 설정하여 범람 발생형태에 따른 가상홍수 시나리오를 작성하였으며 이에 따른 시간대별 침수심 및 최대 침수심의 분석과 특정 지점에 대한 시간대별 수심/수위 변화를 측정하여 홍수 발생시 범람의 진행과정을 모니터링 하였다. 또한 홍수범람 분석 결과와 연구대상지역의 홍수방어 구조물, 취약지점 및 파제예상지점등의 자료를 이용하여 홍수지도를 작성하였다. 본 연구의 결과는 홍수의 원인과 범람의 과정의 파악과 홍수로 인한 대피 및 방재 등 홍수재난관리 목적에 이용될 수 있을 것이며 유역치수계획수립, 홍수예·경보 그리고 홍수예상지역의 토지이용계획 및 도시계획수립의 기초자료로서 활용 가능하리라 사료된다.

• 대한공간정보학회지
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• 제23권2호
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• pp.59-67
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• 2015

치수적 안전은 하천의 계획에 있어 가장 먼저 고려해야 할 사항이며 최근 폭넓게 진행 중인 하천의 복원에 있어서도 치수적 안전은 기본적인 전제조건이 된다. 안전한 하천의 계획은 정확한 측량자료로부터 시작된다. 본 연구에서는 스마트 지형공간정보를 이용하여 하천의 3차원 지형모델을 제작하고 제작된 3차원 지형모델을 이용하여 하천의 수리해석 및 하천 복원에 적용하였다. 이를 통해 상세한 하천 현황 데이터를 추출함으로써 보다 정확한 수리해석이 가능하였다. 또한, LiDAR 데이터를 도시하천의 수리해석에 이용할 경우 적용할 수 있도록 효율적인 데이터 처리와 수리해석의 정확성을 고려한 최적 횡단면 간격을 결정하였다. 하천 복원 설계를 위한 3차원 설계방안과 하천의 다양한 공간계획에 3차원 지형모델을 이용할 수 있는 활용 방안을 제시하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제3권8호
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• pp.251-260
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• 2014

3D 점 데이터는 높은 정확성을 가진 사물의 표면 정보 데이터로 다양한 분야에서 사용되고 있으며, 특히 지리학에서 지형 파악과 분석에 많이 사용되고 있다. 일반적으로 3D 점 데이터의 Gridding 과정을 거치게 되는데 이는 불연속적인 점 데이터를 일정한 좌표 값으로 만드는 과정으로 긴 실행 시간과 높은 비용이 필요하다. 특히 Gridding 과정 중 보간 작업을 위해서 Kriging이 높은 정확성으로 주목받고 있지만 처리과정이 복잡하고 연산이 많아 처리속도가 상대적으로 느리기 때문에 많이 사용되지 않고 있다. 본 논문에서는 Gridding을 고성능으로 처리하기위해 Kriging 연산 과정을 병렬화했으며 격자 자료구조를 MapReduce 패러다임에 맞게 변형하여 Kriging에 적용하였다. 실험은 항공 LiDAR 데이터 약 1.6백만 개와 4.3백만 개의 점 데이터를 이용해서 제안한 MapReduce 구조에 적용하였고, 그 결과 3대의 이기종 클러스터에서 전체 실행시간이 순차적 프로그램에 비해 최대 3.4배 단축하였다.

• 한국측량학회지
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• 제28권6호
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• pp.579-586
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• 2010

최근 측량기술과 3D프로그램의 개발로 인하여 다양한 공간정보 자료를 획득할 수 있게 되었다. 본 연구는 기존의 경험적, 통계적 DB를 활용한 2차원 정보와 3차원 공간정보 취득기술을 활용하였다. 공간정보 취득기술로 얻어진 데이터를 토목 BIM과 연계하여 대상지역 지형에 대해 모델링하고 절 성토량을 이용하여 부지 선정시 최적의 입지 조건을 선정 하는 연구이다. 대상지는 전라도 장흥군 탐진강 일대이며 이 지형에 대하여 항공사진을 이용한 시갛화 한다. 연구 대상지를 Civil3D 프로그램을 활용하여 대지에 관한 지형분석을 시각적으로 표현하고 관련 데이터를 얻어 분석한다. 토목 BIM을 활용한 방식은 기존의 방법에서 극복하지 못했던 부지선정시 문제점에 대하여 객체의 다양하고 정확한 정보를 얻어 대응방향을 모색하고 향후 그 활용방향에 대한 제안에 그 목적이 있다.

• 한국측량학회지
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• 제33권6호
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• pp.605-614
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• 2015

Drone imaging, which is more cost-effective and controllable compared to airborne LiDAR, requires a low-cost camera and is used for capturing color images. From the overlapped color images, we produced two high-resolution digital surface models over different test areas. After segmentation, we performed tree identification according to the method proposed by , and computed the tree height and the canopy crown size. Compared with the field measurements, the computed results for the tree height in test area 1 (coniferous trees) were found to be accurate, while the results in test area 2 (deciduous coniferous trees) were found to be underestimated. The RMSE of the tree height was 0.84 m, and the width of the canopy crown was 1.51 m in test area 1. Further, the RMSE of the tree height was 2.45 m, and the width of the canopy crown was 1.53 m in test area 2. The experiment results validated the use of drone images for the extraction of a tree structure.