• 한국측량학회지
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• 제30권6_2호
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• pp.643-651
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• 2012

Object recognition belongs to high-level processing that is one of the difficult and challenging tasks in computer vision. Digital photogrammetry based on the computer vision paradigm has begun to emerge in the middle of 1980s. However, the ultimate goal of digital photogrammetry - intelligent and autonomous processing of surface reconstruction - is not achieved yet. Object recognition requires a robust shape description about objects. However, most of the shape descriptors aim to apply 2D space for image data. Therefore, such descriptors have to be extended to deal with 3D data such as LiDAR(Light Detection and Ranging) data obtained from ALS(Airborne Laser Scanner) system. This paper introduces extension of chain code to 3D object space with hierarchical approach for segmenting point cloud data. The experiment demonstrates effectiveness and robustness of the proposed method for shape description and point cloud data segmentation. Geometric characteristics of various roof types are well described that will be eventually base for the object modeling. Segmentation accuracy of the simulated data was evaluated by measuring coordinates of the corners on the segmented patch boundaries. The overall RMSE(Root Mean Square Error) is equivalent to the average distance between points, i.e., GSD(Ground Sampling Distance).

• 지적과 국토정보
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• 제47권1호
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• pp.53-79
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• 2017

본 연구의 주된 목적은 토픽 모델링(topic modeling)을 이용하여 트위터 상에서 스모그 리스크(smog risks)에 관한 대중 인식(public perceptions)을 측정하고 분류하는 것이다. 선행연구에 있어서 연구 갭(research gap)을 확인하기 위하여 본 연구는 스모그 리스크와 토픽 모델링에 대한 선행연구를 검토하였다. 그 결과 본 저자는 기존의 연구에서 상당한 연구 갭이 존재하고 있음을 확인하였으며, 이러한 연구 갭을 메우기 위해 다섯 개의 연구 질문을 설정하였다. 연구 질문들에 답을 구하기 위하여 본 연구는 10,000개의 트위터 자료를 추출하였고, 이에 대하여 워드 클라우드 분석(word cloud analysis), 상관분석, LDA를 이용한 토픽 모델링, 스트림그래프(stream graph), 위계적 집락분석(hierarchical cluster analysis)을 실시하였다. 분석 결과 자주 언급되는 단어들(the most frequent terms), 단어네트워크(terms network)의 형태, 상관관계의 유형, 스모그 관련 주제의 변동패턴에 있어서 뉴욕과 런던 사이에 큰 차이가 있음을 확인하였다. 그리하여 본 저자는 다섯 개의 연구 질문 중 네 개에 대하여 긍정적인 답을 구할 수 있었고, 이를 토대로 몇 가지 정책적 시사점을 제시하고, 향후 연구를 위한 제안들을 하였다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제21권5호
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• pp.55-63
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• 2020

토공 자동화는 건설 산업에서 유망한 기술로 주목받고 있으며, 토공 자동화 기술의 적용은 건설 현장의 포인트 클라우드 데이터(Point Cloud Data, PCD) 취득 및 처리로부터 시작된다. PCD는 광범위한 건설 현장의 특성상 백만 개 이상의 많은 데이터를 가지며, 이에 대한 원데이터의 처리 속도는 디지털 지형 모델(Digital Terrain Model, DTM) 생성 및 공사의 효율성 증가에 매우 중요한 요소이다. 현재 국내 설계기준에 적합한 PCD 처리 및 BIM 설계 통합 프로그램인 벤치마크 프로그램(Benchmark Program, BP)이 존재하지만, 사용자의 편의성과 효율성을 위한 수정과 개선이 필요한 상황이다. 본 연구에서는 BP의 기존 PCD 처리 기능을 유지하며, PCD 파일의 호환성에 대한 확장 및 컴파일(Compile) 기반 개발 환경, OpenGL의 활용 및 UI/UX 디자인을 이용한 개선 프로그램을 개발하였다. 개발된 프로그램에 다양한 크기의 PCD를 로드 했을 때, 기존 프로그램과 비교하여 92~99%의 속도 향상이 있었다. 이 프로그램은 추후 PCD와 토공 BIM 기능을 통합하여 설계와 시공 사이의 간극을 줄이는 프로그램 개발의 기반이 될 수 있고, 나아가 토공 생산성 향상에 기여할 것으로 기대된다.

• 도시과학
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• 제7권2호
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• pp.53-60
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• 2018

Digital Twin is a technology that creates a photocopy of real-world objects on a computer and analyzes the past and present operational status by fusing the structure, context, and operation of various physical systems with property information, and predicts the future society's countermeasures. In particular, 3D rendering technology (UAS, LiDAR, GNSS, etc.) is a core technology in digital twin. so, the research and application are actively performed in the industry in recent years. However, UAS (Unmanned Aerial System) and LiDAR (Light Detection And Ranging) have to be solved by compensating blind spot which is not reconstructed according to the object shape. In addition, the terrestrial LiDAR can acquire the point cloud of the object more precisely and quickly at a short distance, but a blind spot is generated at the upper part of the object, thereby imposing restrictions on the forward digital twin modeling. The UAS is capable of modeling a specific range of objects with high accuracy by using high resolution images at low altitudes, and has the advantage of generating a high density point group based on SfM (Structure-from-Motion) image analysis technology. However, It is relatively far from the target LiDAR than the terrestrial LiDAR, and it takes time to analyze the image. In particular, it is necessary to reduce the accuracy of the side part and compensate the blind spot. By re-optimizing it after fusion with UAS and Terrestrial LiDAR, the residual error of each modeling method was compensated and the mutual correction result was obtained. The accuracy of fusion-based 3D model is less than 1cm and it is expected to be useful for digital twin construction.

• 한국통신학회논문지
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• 제42권2호
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• pp.471-492
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• 2017

최근 데이터의 양 자체가 해결해야 할 문제의 일부분이 되는 빅데이터(Big Data) 분석에 대한 수요와 관심이 급증하고 있다. 빅데이터는 기존의 정형 데이터 뿐 아니라 이미지, 동영상, 로그 등 다양한 형태의 비정형 데이터 또한 포함하는 개념으로 사용되고 있으며, 다양한 유형의 데이터 중 특히 정보의 표현 및 전달을 위한 대표적 수단인 텍스트(Text) 분석에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 텍스트 분석은 일반적으로 문서 수집, 파싱(Parsing) 및 필터링(Filtering), 구조화, 빈도 분석 및 유사도 분석의 순서로 수행되며, 분석의 결과는 워드 클라우드(Word Cloud), 워드 네트워크(Word Network), 토픽 모델링(Topic Modeling), 문서 분류, 감성 분석 등의 형태로 나타나게 된다. 특히 최근 다양한 소셜미디어(Social Media)를 통해 급증하고 있는 텍스트 데이터로부터 주요 토픽을 파악하기 위한 수요가 증가함에 따라, 방대한 양의 비정형 텍스트 문서로부터 주요 토픽을 추출하고 각 토픽별 해당 문서를 묶어서 제공하는 토픽 모델링에 대한 연구 및 적용 사례가 다양한 분야에서 생성되고 있다. 이에 본 논문에서는 텍스트 분석 관련 주요 기술 및 연구 동향을 살펴보고, 토픽 모델링을 활용하여 다양한 분야의 문제를 해결한 연구 사례를 소개한다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.21-27
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• 2007

본 논문에서는 3차원 점집합으로부터 3차원 메시를 생성하는 효율적인 기법을 소개한다. 대표적인 3차원 삼각화 방법으로 3차원 딜로니 삼각화 기법이 있으나 물체의 표면만을 고려한 메시 생성을 위한 방법으로 비효율적인 측면이 있다. 본 논문에서는 적은 계산량으로 물체의 표면 메시를 생성하는 기법을 소개한다. 물체의 각 영역을 분할하고 각 영역에 대해서 2차원 딜로니 삼각화를 적용하여 3차원 메시 구조를 얻는다. 3차원 점 집합에 대해 OBB(Oriented Bounding Box)를 계산하고 이를 기준으로 점 집합을 여러 분할 영역으로 나누고 각 부분 점 집합에 대해서 2차원 딜로니 삼각화를 실시한다. 각 2차원 삼각화 결과는 점전적으로 전체 메시에 병합된다. 또한 병합된 메시에서 잘못된 에지의 연결을 제거함으로써 객체의 삼각 분할 결과를 향상시킨다. 제안된 메시 생성 기법은 다양한 영상 기반 모델링 응용에서 효과적으로 적용될 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권8호
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• pp.5695-5706
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• 2015

최근 국내외 건설 분야에서 건축물 리노베이션 및 유지보수를 위한 BIM 적용이 활발해지는 추세이나, 상당수 기존 건축물이 현 상태를 반영하지 않은 2D 도면을 보유함에 따라 이를 바탕으로 한 BIM 모델 작성이 어려운 상황이다. 따라서 본 연구는 역설계 기술을 활용하고자, 건축 MEP 역설계 지침을 위한 포인트 클라우드 데이터 관련 데이터 구조 및 프로세스를 분석하고, 역설계 지침을 위한 고려사항을 도출하였다. 국내 시장에서 3차원 스캐닝 기술의 활발한 적용을 위해, 프로젝트 수행 초기 단계인 지상 라이다를 이용한 현장에 대한 데이터 취득, 취득 단계에서 얻은 포인트 클라우드 데이터의 기초 처리 및 프로세스 분석에 대해 연구 목적을 두고 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권10호
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• pp.117-124
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• 2021

이 논문에서 우리는 국가연구데이터플랫폼 (DataON)의 분석서비스인 CANVAS (Creative ANalytics enVironment And System)를 제안한다. CANVAS는 연구데이터 분석 자원과 도구가 필요한 연구자들을 위한 개인화된 분석 클라우드 서비스이다. CANVAS는 마이크로서비스 아키텍쳐 기반으로 확장성을 고려하여 설계하였으며 전자정부프레임워크인 Spring 프레임워크, Kubernetes, JupyterLab 등의 오픈소스 소프트웨어를 이용하여 구축하였다. 구축된 시스템은 여러 사용자에게 개인화된 분석환경을 제공하며 고성능 클라우드 인프라 (CPU·GPU)를 활용하여 고속의 대용량 데이터 분석이 가능하다. 구체적으로 JupyterLab 이나 GUI 워크플로우 환경에서 데이터 모델링 및 처리가 가능하다. CANVAS는 DataON과 데이터가 공유되므로 사용자가 등록하거나 다운로드 받은 연구데이터는 CANVAS에서 바로 분석을 수행할 수 있다. 이로서 CANVAS는 DataON 사용자의 데이터 분석 편의성을 높이고 연구데이터 공유·활용 활성화에 기여한다.

• 한국측량학회지
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• 제38권6호
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• pp.611-622
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• 2020

실내공간에 대한 측위 기술과 함께 LiDAR (Light Detection And Ranging)나 카메라와 같이 공간을 측정 장비가 발달하면서 실내공간에 대한 분석과 탐색, 가상현실이나 증강현실을 통한 시각화 서비스에 대한 수요가 증가하고 있다. 이를 위해서는 실제 세계로부터 측정된 데이터를 이용하여 3차원 객체로 모델링하는 작업이 필요하다. 또한 이렇게 구조화된 데이터의 가용성과 상호운용성을 높이기 위하여 표준화된 규격으로 저장하는 것도 매우 중요하다. 본 논문에서는 LiDAR 장비를 통해 획득한 포인트 클라우드 데이터를 이용하여 실내공간을 표현하기 위한 국제표준인 IndoorGML 데이터를 자동적으로 구축하는 방법을 제안하고자 한다. IndoorGML 데이터를 구성하는 과정에서 고려해야 할 점들을 살펴본 후, 자유공간추출과 연결성 검출 과정으로 이루어진 데이터 구축 과정을 통하여 실제로 IndoorGML 데이터를 구축한다. 실험을 통하여 제안 기법이 입력 포인트 클라우드로부터 3차원 데이터 모델을 효과적으로 재구성할 수 있음을 검증한다.

• 한국측량학회지
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• 제34권3호
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• pp.243-251
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• 2016

일반적으로 라이다 데이터 처리 과정은 노이즈 제거, 지표면/비지표면 분리를 위한 필터링, 데이터 분류, 객체분할, 형태인식, 객체 모델링, 성과물에 대한 정확도 검증 등이다. 본 논문은 점군집 라이다 데이터를 이용한 3차원 곡면객체의 모델링과 정확도 검증에 중점을 두고 있다. 기존의 구형 및 원통형 객체 모델링 방법은 함수의 선형화, 미지계수의 초기 근사값 및 반복 계산이 요구되지만, 제안한 방법은 모델링 함수의 미지계수를 직접 결정하는 방법이다. 이를 위하여 객체를 형성하는 단위 객체면 형태를 분석하여 적합한 함수를 결정하고, 함수를 구성하는 미지변수를 추정한 후 정확도를 분석하여 타당성을 검증하였다. 제안한 방법을 반구형 및 반원통의 시뮬레이션 및 실제 건물 데이터에 적용하여 모델링 함수의 계수와 정확도를 산정하였으며, 다양한 형태의 객체 모델링의 자동화에 기여할 것으로 판단된다.