국토정보의 3차원 모형 생성에 관한 관심이 대두되면서 효율적인 3차원 자로 구축에 대한 연구가 진행되고 있다. 특히 도심 지역의 건물 고도 모형 생성에 관하여 항공사진, 위성영상 및 LIDAR에 관한 기법 개발이 활발해 지고 있다. 항공사진 및 위성영상만을 이용하여 건물고도 모형을 생성할 경우, 기복변위로 인해 입체 영상의 영상정합 시 오정합이 발생하므로 건물 고도 모형 생성에는 많은 어려움이 있다 이에 단일 자료만을 이용하지 않고 관련 자료원을 함께 사용함으로써 보다 효과적이고 정확한 자료 생성을 위하여 항공사진과 수치지형도를 활용하는 연구가 수행되고 있다. 본 연구에서는 수치지형도(1/1,000)와 항공사진(1/5,000)을 이용하여 효과적인 건물 고도 모형 생성 관한 연구를 수행하였으며, 관심점 검출 기법과 영상 정합 시 탐색 범위의 기하학적 제약 수단인 수직선 제적 이론을 병합한 새로운 기법을 개발하였다. 본 연구 성과를 검증하기 위하여 연구 성과와 수치도화 장비를 이용한 건물 고도 모형과의 정확도를 비교 평가하였다.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.38
no.3
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pp.237-246
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2020
Recently, as high resolution satellites data have been serviced, frequent DSM (Digital Surface Model) generation over urban areas has been possible. In addition, it is possible to detect changes using a high-resolution DSM at building level such that various methods of building change detection using DSM have been studied. In order to detect building changes using DSM, we need to generate a DSM using a stereo satellite image. The change detection method using D-DSM (Differential DSM) uses the elevation difference between two DSMs of different dates. The D-DSM method has difficulty in applying a precise vertical threshold, because between the two DSMs may have elevation errors. In this study, we focus on the urban structure change detection using D-nDSM (Differential nDSM) based on nDSM (Normalized DSM) that expresses only the height of the structures or buildings without terrain elevation. In addition, we attempted to reduce noise using a morphological filtering. Also, in order to improve the roadside buildings extraction precision, we exploited the urban road network extraction from nDSM. Experiments were conducted for high-resolution stereo satellite images of two periods. The experimental results were compared for D-DSM, D-nDSM, and D-nDSM with road extraction methods. The D-DSM method showed the accuracy of about 30% to 55% depending on the vertical threshold and the D-nDSM approaches achieved 59% and 77.9% without and with the morphological filtering, respectively. Finally, the D-nDSM with the road extraction method showed 87.2% of change detection accuracy.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.12
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pp.411-416
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2020
Field investigations of forests are carried out by writing measured data by hand, and it is a hassle to reorganize the results after a field survey. In this study, a method using object modeling and augmented reality (AR) was applied in a test forest to increase the efficiency of a field investigations. Using a 3D laser scanner, data on were acquired 387 trees within an area of 1 ha at the study site. The coordinates, height, and diameter were calculated through object extraction and modeling of a tree. The proposed can reduce the time required to acquire data in the field and can be used as basic data for building related systems. In addition, the modeling results of trees and a survey using GNSS and AR techniques can be used check coordinates, labor, and attribute information, such as the chest height diameter of the trees being surveyed in the field. The shortcomings of the survey method could be improved. In the future, the method could greatly improve the efficiency of tree surveys and monitoring by reducing the manpower and time required for field surveys.
Journal of the Korean Institute of Rural Architecture
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v.14
no.3
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pp.85-92
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2012
This study aims to evaluate the residential exterior environment and ascertain the factors having an effect on the visual environment viewed through the living room window. This study is based on a questionnaire on the exterior environment targeting residents living in the area of Nohyunng in Jeju city, Jeju-do. The results are as follows. First, residents are satisfied with the exterior environment as a whole; however, the longer-term residents' level of satisfaction is found to be relatively low while dissatisfaction is high. Additionally, there is a difference in satisfaction and dissatisfaction levels between the residents in their own housing and those in rental housing. The residents living in rental housing were found to have a relatively low level of satisfaction and high dissatisfaction. Second, in the case where the living room window faces roads, low satisfaction and high dissatisfaction levels with the visual environment were found, where the living room is on the first or second floor. Third, satisfaction and dissatisfaction with the exterior environment have a close correlation to the impression or nature elements of 26 questions but they show low correlation in size, height, color, design, traffic, artifact elements. Finally, as a result of extracting the factors influencing satisfaction and dissatisfaction with the visual environment, four factors were extracted including "Impression & Nature factor", "Building factor", "Design factor", and "Traffic volume & Artifacts factor". "Impression & Nature factors" is the most influencing factor with satisfaction and dissatisfaction and "Traffic volume & Artifacts factor" was found to have an effect on satisfaction, but not as clearly on dissatisfaction.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.24
no.12
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pp.985-991
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2014
The combined method utilizing airborne LiDAR and GIS data is suggested to extract 3-dimensional hybrid city model including roads and buildings. Combining the two types of data is more efficient to estimate the elevations of various types of roads and buildings than using either LiDAR or GIS data only. This method is particularly useful to model the overlapped roads around the so called spaghetti junction. The preliminary model is constructed from the LiDAR data, which can give wrong information around the overlapped parts. And then, the erratic vertex points are detected by imposing maximum vertical grade allowable on the elevated roads. For the purpose of efficiency, the erratic vertex points are corrected through linear interpolation method. To avoid the erratic treatment of the LiDAR data on the facades of buildings 2 meter inner-buffer zone is proposed to efficiently estimate the height of a building. It is validated by the mean value(=5.26 %) of differences between estimated elevations on 2 m inner buffer zone and randomly observed building elevations.
Purpose: The purpose of this study is to automatically extract information on underground facilities using a general-purpose smartphone in the process of applying the mini-trenching method. Method: Data sets for image learning were collected under various conditions such as day and night, height, and angle, and the object detection algorithm used the R-CNN algorithm. Result: As a result of the study, F1-Score was applied as a performance evaluation index that can consider the average of accurate predictions and reproduction rates at the same time, and F1-Score was 0.76. Conclusion: The results of this study showed that it was possible to extract information on underground buried materials based on smartphones, but it is necessary to improve the precision and accuracy of the algorithm through additional securing of learning data and on-site demonstration.
Journal of the Korea Institute of Building Construction
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v.17
no.6
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pp.545-557
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2017
The study is about the efficient alternative to concrete surface in the field of visual inspection technology for deteriorated infrastructure. By combining industrial drones and deep learning based image analysis techniques with traditional visual inspection and research, we tried to reduce manpowers, time requirements and costs, and to overcome the height and dome structures. On board device mounted on drones is consisting of a high resolution camera for detecting cracks of more than 0.3 mm, a lidar sensor and a embeded image processor module. It was mounted on an industrial drones, took sample images of damage from the site specimen through automatic flight navigation. In addition, the damege parts of the site specimen was used to measure not only the width and length of cracks but white rust also, and tried up compare them with the final image analysis detected results. Using the image analysis techniques, the damages of 54ea sample images were analyzed by the segmentation - feature extraction - decision making process, and extracted the analysis parameters using supervised mode of the deep learning platform. The image analysis of newly added non-supervised 60ea image samples was performed based on the extracted parameters. The result presented in 90.5 % of the damage detection rate.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2007.11a
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pp.27-29
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2007
The visual implementation of 3-dimensional national environment is focused by the requirement and importance in the fields such as, national development plan, telecommunication facility deployment plan, railway construction, construction engineering, spatial city development, safety and disaster prevention engineering. The currently used DEM system using contour lines, which embodies national geographic information based on the 2-D digital maps and facility information has limitation in implementation in reproducing the 3-D spatial city. Moreover, this method often neglects the altitude of the rail way infrastructure which has narrow width and long length. There it is needed to apply laser measurement technique in the spatial target object to obtain accuracy. Currently, the LiDAR data which combines the laser measurement skill and GPS has been introduced to obtain high resolution accuracy in the altitude measurement. In this paper, we first investigate the LiDAR based researches in advanced foreign countries, then we propose data a generation scheme and an algorithm for the optimal manage and synthesis of railway facility system in our 3-D spatial terrain information. For this object, LiDAR based height data transformed to DEM, and the realtime unification of the vector via digital image mapping and raster via exactness evaluation is transformed to make it possible to trace the model of generated 3-dimensional railway model with long distance for 3D tract model generation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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