• International journal of advanced smart convergence
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• 제9권3호
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• pp.232-238
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• 2020

In this paper, we study on aerial objects detection and position estimation algorithm for the safety of UAV that flight in BVLOS. We use the vision sensor and LiDAR to detect objects. We use YOLOv2 architecture based on CNN to detect objects on a 2D image. Additionally we use a clustering method to detect objects on point cloud data acquired from LiDAR. When a single sensor used, detection rate can be degraded in a specific situation depending on the characteristics of sensor. If the result of the detection algorithm using a single sensor is absent or false, we need to complement the detection accuracy. In order to complement the accuracy of detection algorithm based on a single sensor, we use the Kalman filter. And we fused the results of a single sensor to improve detection accuracy. We estimate the 3D position of the object using the pixel position of the object and distance measured to LiDAR. We verified the performance of proposed fusion algorithm by performing the simulation using the Gazebo simulator.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.1-9
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• 2019

In this paper, we propose a method of generating a 2D gray image from LiDAR 3D reflection intensity. The proposed method uses the Fully Convolutional Network (FCN) to generate the gray image from 2D reflection intensity which is projected from LiDAR 3D intensity. Both encoder and decoder of FCN are configured with several convolution blocks in the symmetric fashion. Each convolution block consists of a convolution layer with $3{\times}3$ filter, batch normalization layer and activation function. The performance of the proposed method architecture is empirically evaluated by varying depths of convolution blocks. The well-known KITTI data set for various scenarios is used for training and performance evaluation. The simulation results show that the proposed method produces the improvements of 8.56 dB in peak signal-to-noise ratio and 0.33 in structural similarity index measure compared with conventional interpolation methods such as inverse distance weighted and nearest neighbor. The proposed method can be possibly used as an assistance tool in the night-time driving system for autonomous vehicles.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2009년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.286-290
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• 2009

In recent years, LiDAR technology has been becoming more popular and important. Its applications are completely replacing the traditional remote sensing technique. One of these applications is creating Digital City Models in urban areas, which is essential for many others such as disaster management, cartographic mapping, simulation of new buildings, updating and keeping cadastral data. In most of these cases the building outlines is the primary feature of interest. In this paper, a method of extracting building outlines from LiDAR data will be performed.

• 한국측량학회지
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• 제38권1호
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• pp.1-9
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• 2020

항공수심라이다(ABL: Airborne Bathymetric LiDAR)는 녹색 레이저(green laser)를 사용하여 연안 및 하천에 대해 해저지형과 수심에 대한 관측을 동시에 수행하는 첨단측량 기술이다. 항공수심라이다를 활용하여 해저지형 정보를 구축하기 위해서는 취득된 포인트 클라우드로부터 해수면과 해저면 점들을 분리하고 추출하는 과정이 필요하다. 기존의 해저면 점을 추출하기 위한 연구는 주로 waveform 분석(analysis)을 기반으로 수행되었다. 하지만 일반 사용자의 경우 waveform 데이터에 대한 접근성이 낮으며, waveform 분석 기반 해저면 추출 방법론에 대한 보완도 필요하다. 본 연구는 항공수심라이다 데이터의 지형학적 정보를 사용하여 해저면 점들을 추출하기 위한 연구를 수행하였다. 이를 위해 지면분리(ground filtering) 기법인 CSF (Cloth Simulation Filtering) 알고리즘을 RIEGL VQ880 항공수심라이다 시스템으로부터 취득된 데이터에 적용하고 효용성을 분석하였다. 실험결과 CSF 알고리즘을 항공수심라이다 데이터의 해저면 포인트 추출에 효과적으로 적용할 수 있음을 확인하였다.

• Spatial Information Research
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• 제22권5호
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• pp.53-63
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• 2014

최근 생태자원에 대한 관심이 증가함에 따라, 자연환경의 복원과 보존이나 경관성 평가 등을 위해 생태자원을 3차원으로 시각화하려는 노력이 늘어나고 있다. 그러나 산림자원의 경우 정보의 추출은 활발하지만 그 정보를 활용하여 효과적으로 시각화 하려는 노력은 일어나지 않고 있다. 즉 산림자원의 시각화에 있어 현실적이지 못하거나 각종 분석에서 요구하는 시뮬레이션이 부적합한 경우가 다수이며 이를 효과적으로 시각화하려는 노력은 부족하였다. 따라서 본 논문에서는 항공 LiDAR 데이터와 항공사진, 임상도(Forest Type Map)를 통해 산림정보를 추출하여 Vegetation Layer를 생성한 후 Flora3D 수목모델링 툴과 ArcGlobe를 이용하여 Vegetation Layer를 3차원으로 정밀하게 시각화하였다. 지리정보시스템 내에서 사용자가 산림정보를 직관적이고 현실적으로 인식할 수 있도록 함으로써 생태자원의 복원과 보존, 도시경관 등을 위한 분석에 효율적으로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제13권4호
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• pp.50-66
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• 2010

본 논문에서는 보다 합리적이고 객관적인 토석류 방재대책 수립에 도움을 주기 위하여 고정밀 LiDAR DEM을 이용한 GIS 기반의 토석류 시뮬레이션 방법을 제시하였다. 매우 극단적인 산악지형 분포를 보이는 강원도 평창군 일원을 연구대상지역으로 설정하고, 유한차분법을 적용한 GIS 기반의 수치해석 프로그램을 이용하여 토석류의 발생 가능성을 시뮬레이션 하였다. 그 후 해석된 토석류 시뮬레이션 결과의 신뢰성을 검증하기 위하여 동일한 대상지역에 대하여 SINMAP 및 지형해석 방법에 의한 토석류 해석을 수행하고, 그 해석결과를 본 연구에서 제안된 GIS 기반의 토석류 시뮬레이션 결과와 비교 분석하였다.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제9권3호
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• pp.285-292
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• 2020

This paper introduces a new computational efficient Dilution of Precision (DOP)-based landmark exclusion method while ensuring the safety of the LiDAR-based navigation system that uses an innovation-based Nearest-Neighbor (NN) Data Association (DA) process. The NN DA process finds a correct landmark association hypothesis among all potential landmark permutations using Kalman filter innovation vectors. This makes the computational load increases exponentially as the number of landmarks increases. In this paper, we thus exclude landmarks by introducing DOP that quantifies the geometric distribution of landmarks as a way to minimize the loss of integrity performance that can occur by reducing landmarks. The number of landmarks to be excluded is set as the maximum number that can satisfy the integrity risk requirement. For the verification of the method, we developed a simulator that can analyze integrity risk according to the landmark number and its geometric distribution. Based on the simulation, we analyzed the relationship between DOP and integrity risk of the DA process by excluding each landmark. The results showed a tendency to minimize the loss of integrity performance when excluding landmarks with poor DOP. The developed method opens the possibility of assuring the safety risk of the Lidar-based navigation system in real-time applications by reducing a substantial amount of computational load.

• 한국측량학회지
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• 제28권3호
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• pp.385-392
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• 2010

A LiDAR technique has the merits that survey engineers can get a large number of measurements with high precision quickly. Aerial photos and satellite sensor images are used for generating 3D spatial images which are matched with the map coordinates and elevation data from digital topographic files. Also, those images are used for matching with 3D spatial image contents through perspective view condition composed along to the designated roads until arrival the corresponding location. Recently, 3D aviation image could be generated by various digital data. The advanced geographical methods for guidance of the destination road are experimented under the GIS environments. More information and access designated are guided by the multimedia contents on internet or from the public tour information desk using the simulation images. The height data based on LiDAR is transformed into DEM, and the real time unification of the vector via digital image mapping and raster via extract evaluation are transformed to trace the generated model of 3-dimensional downtown building along to the long distance for 3D tract model generation.

• 한국측량학회지
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• 제38권4호
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• pp.345-352
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• 2020

갯벌의 보존과 복원 및 안전사고 예방을 위해서, 갯골의 정확한 위치와 형상을 포함하는 갯벌 지형정보 구축이 필요하다. 현장 측량이 어려운 갯벌 지역에 대해, 항공 라이다 측량은 넓은 지역에 대한 정확한 위치정보 데이터의 취득이 가능하며, UAV (Unmanned Aerial Vehicle) 측량은 상대적으로 공간해상력이 우수한 데이터를 경제적으로 제공할 수 있다. 본 연구에서는 효과적인 갯벌 지형정보 구축을 위하여 항공 라이다와 UAV 포인트 클라우드 간의 데이터 통합을 수행하고, 갯골의 세부 지형을 갱신하는 방법을 제안하였다. 이를 위해 ICP (Iterative Closest Point) 알고리즘을 활용하여 두 이종 데이터를 자동 정합하고, 지면 필터링 기법인 CSF (Cloth Simulation Filtering)를 활용하여 갯골을 추출한 후, 갯골 영역에 대한 고점밀도 UAV 데이터와 평평한 지면에 대한 항공 라이다 데이터를 통합하였다. 통합된 데이터로부터 DEM (Digital Elevation Model) 및 갯골의 영역과 깊이 정보를 생성하여 대축척 갯벌 지도 제작을 위한 고해상도 지형정보를 구축하였다. 연구결과, 제안한 방법을 통해 GCP (Ground Control Point) 없이 UAV 데이터를 기하보정하고, 갯골의 세부 지형정보를 포함하면서 데이터 용량은 상대적으로 작은 통합 데이터를 생성할 수 있었다.

• 한국산림과학회지
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• 제113권3호
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• pp.339-348
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• 2024

토석류는 대표적인 산지토사재해의 일종으로 넓은 범위에 걸쳐 인명 및 재산 피해를 초래할 수 있으며 이를 예방하기 위해서는 거동 특성에 대한 이해가 필요하다. 본 연구에서는 2023년 토석류가 발생한 경상북도 영주시 봉현면 두산리 일원에 대해 피해 이전과 이후의 LiDAR 자료를 통해 실제 토석류 피해에 의한 피해 면적과 지형 변화량을 계산하였으며, 현장조사 및 실내조사 자료를 토대로 토석류 수치해석모형인 Morpho2DH에 따른 피해 면적과 지형 변화량을 실제 값과 비교하고자 하였다. 또한, 각 결과에 대해 피해 범위를 기준으로 횡단 표고 분석을 실시하고 비교하여 모델의 적합성을 확인하였다. 그 결과, Morpho2DH 모형 기반의 토석류 피해 면적과 지형 변화량은 LiDAR 기반 결과에 비해 각각 약 152%, 약 178% 이상 높게 측정되었다. 횡단 표고 변화 결과에 대한 Pearson 상관관계 분석에서는 최소 0.65 이상의 Pearson 상관계수로 양의 상관관계가 존재하는 것으로 확인되었다.