포인트 클라우드 데이터는 자율 주행 기술, 가상 현실 및 증강 현실에서 사용될 3차원 미디어 중 하나로 각광 받고 있다. 국제 표준화 기구인 MPEG(Moving Picture Expert Group)에서는 포인트 클라우드 데이터의 효율적인 압축을 위해 G-PCC(Geometry-based Point Cloud Compression) 및 V-PCC(Video-based Point Cloud Compression)의 표준화를 진행 중에 있다. 그 중, G-PCC는 본래 단일 프레임의 압축을 수행하는 정지 영상 압축 방식이지만, LiDAR(Light Detection And Ranging) 센서를 통해 획득된 동적 포인트 클라우드 프레임에 대한 압축의 필요성이 대두됨에 따라 G-PCC 그룹에서는 Inter-EM(Exploratory Model)을 신설하여 LiDAR 포인트 클라우드 프레임의 압축에 관한 연구를 시작하였다. Inter-EM의 압축 비트스트림은 G-PCC 비트스트림과 마찬가지로 효과적인 전송 및 소비를 위해 미디어 저장 포맷인 ISOBMFF(ISO-based Media File Format)으로 캡슐화될 수 있다. 이때, 포인트 클라우드 프레임들은 자율 주행 등의 서비스에 사용하기 위해 시간 도메인뿐만 아니라 공간 도메인을 기반으로도 소비될 수 있어야 하지만, 공간 도메인을 기반으로 콘텐츠를 임의 접근하여 소비하는 방식은 기존 2D 영상의 시간 도메인 기반 소비방식과 차이로 인해 기존에 논의된 G-PCC 캡슐화 방안만으로는 지원이 제한된다. 이에, 본 논문에서는 G-PCC 콘텐츠를 공간 도메인에 따라 소비하기 위한 ISOBMFF 캡슐화 방안에 대한 파일 포맷을 제안하고자 한다.
하천측량은 하천기본계획 및 각종 하천 정비의 기초자료를 취득하기 위해 활용되며 하천의 물리적 형태와 하천 정비 이후의 변화를 예측하기 위해서도 활용된다. 항공수심라이다(ABL: Airborne Bathymetric LiDAR) 시스템은 그린 레이저를 사용하여 수면과 하상을 동시에 측량할 수 있는 시스템으로써 하천의 수심 및 하상 측량에 효과적으로 활용될 수 있다. 항공수심라이다 데이터를 하천 측량에 활용하기 위해서는 취득된 점군 데이터부터 수면과 하상 점들을 분리하고 추출하는 과정이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 대표적인 지면필터링 기법인 ATIN(Adaptive Triangular Irregular Network) 알고리즘을 적용하여 항공수심라이다의 점군 데이터로부터 저수심 하천의 수면과 하상 점군을 분리하기 위한 방법론을 구축하고 제안된 방법론의 효용성을 검증하였다. 이를 위해 충청남도 곡교천 일대에서 Leica Chiroptera 4X 센서로부터 취득된 데이터를 이용하여 실험을 수행하였다. 연구결과 수면과 하상에 대한 분류 정확도는 88.8%, Kappa 계수는 0.825를 얻을 수 있었으며, 항공수심라이다 데이터를 하천측량에 효과적으로 활용할 수 있음을 확인하였다.
Automated vehicles (AVs) are coming to our roadways. In practice, there are still several challenges that can impede the AV sensors are polluted on various road conditions. In this paper, we propose a strategy for V2E performance assurance technology using Kano model. We are developing the vehicle sensor cleaning system about the three types of commonly used sensors: camera, radar, and LiDAR. Surveys were carried out in 30 AV's experts on quality characteristics about V2E performance assurance technology. As a result, the Kano model developed to verify a major requirement of autonomous vehicle's sensor cleaning system. It is expected that the Kano model will be actively used to verify the importance of V2E development strategy.
본 연구에서는 Renesas RA6M3 Embedded board와 RTOS를 기반으로 하는 교통 표지판 인식 시스템을 구현한다. 초음파 센서 3개를 활용해 상단부, 중심부, 하단부에서 도형을 감지하고, 모터를 제어하여 각각의 초음파 센서로 거리를 판단해 표지판 도형을 인식하게 한다. 이 시스템은 카메라 및 LiDAR와 같은 값비싼 장비보다 상대적으로 저렴한 초음파 센서를 사용하여 차량용 전장 시스템의 원가를 낮추는 데 기여한다. 실제 자동차에서 해당 기술을 쓰기 위해서는 추가적인 보완이 요구될 수 있으나, 본 연구는 새로운 아이디어의 발상 및 하드웨어의 구체적인 구현 방안을 제시함으로써 차후 연구의 방향성을 제시하고자 한다.
본 연구의 목적은 MEMS 기반의 INS를 적용한 저가형 MMS를 개발하고, 개발된 MMS를 이용하여 x, y의 평면 거리오차가 0.546m인 정확도를 확보하여 도로시설물의 판독에 활용하고자 함에 있다. MMS 기술은 해외 유수의 측량장비제작 업체를 중심으로 지리정보 구축을 위한 새로운 측량기술로 활발하게 사용되고 있지만 국내에서는 아직 관련 연구가 초기단계에 있다. 또한, MMS 장비개발은 몇몇 연구원 및 업체에서 시도를 하였으나 안정화가 이루어지지 않은 시작품 단계에 불과하다. 이러한 MMS 기술은 빠른 시간 내에 지형 지물 데이터를 취득할 수 있어 정밀지도 제작과 도로시설물 데이터 취득에 활용되고 있다. 따라서 본 연구에서는 MMS 제작에 사용하는 각종 센서(LiDAR, CCD camera, GPS/INS, DMI 등)를 동기화하여 MEMS 기반의 INS를 탑재한 저가형 MMS를 개발하고자 한다.
본 연구에서는 지하광산에서 로봇의 위치를 추정하고, 여러 경유지를 거쳐 주행한 후 원위치로 복귀하는 ROS (Robot Operating System) 기반의 자율주행 로봇을 개발하였다. 자율주행 로봇은 SLAM (Simultaneous Localization And Mapping) 기술을 활용하여 주행 경로에 대한 전역 지도를 사전에 생성한다. 이후, 라이다 센서를 통해 측정되는 벽면의 형태와 전역 지도를 매칭하고 AMCL (Adaptive Monte Carlo Localization) 기법을 통해 데이터들을 융합하여 로봇의 위치를 보정한다. 또한, 라이다 센서를 통해 전방 주행환경을 인지하고, 장애물을 회피한다. 개발된 자율주행 로봇을 활용하여 지하광산 현장을 모사한 실내 실험장을 대상으로 주행 실험을 수행하였다. 그 결과, 자율주행 로봇은 다중 지점의 경유지에 대해 순차적으로 주행하고 장애물을 회피하며 안정적으로 복귀하는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문은 자율주행 학습이 가능한 택배 로봇을 제안한다. 제안하는 로봇은 지상 주차시설이 없는 공원형 아파트에서 활용 가능하도록 설계되었으며 지상 및 지하 경로가 복잡한 기존 아파트에 비해 공원형 아파트는 이동 경로가 정형화되어 있어 로봇의 안정적인 주행이 가능하여 학생들의 초기 교육 환경으로 적합하다. 택배 로봇은 경로학습을 위한 머신러닝 기술과 카메라와 라이다 센서를 이용한 자율주행을 통하여 택배 운반이 가능하도록 구성하였다. 또한, 수준별 학습이 가능하도록 제어 MCU를 3개로 분리하여 설계하였으며 자율주행, 장애물 인식 등의 동작 테스트를 통하여 학습용 택배 로봇으로 활용될 수 있음을 확인하였다. 향후 정밀한 실내 위치정보 인식 기술과 아파트의 공공기술 플랫폼과 연동하여 다양한 배송 서비스를 위한 교육용 배송 로봇으로 발전시키고자 한다.
최근, 코로나 바이러스 감염증으로 인해 발생한 팬데믹의 영향으로 비대면 서비스에 대한 수요와 발전이 급속도로 진행되고 있는 가운데 중심에 있는 메타버스(Metaverse)에 대한 이목이 집중되고 있다. 가상과 현실을 초월하는 세계를 의미하는 메타버스는 4차 산업혁명 시대에 접어들어 다양한 센싱기술과 3D 재현기술이 융합되어 사용자에게 쉽고 빠르게 다양한 정보를 제공하고 서비스가 가능하다. 특히, 이 가운데 고해상도의 영상촬영이 가능한 무인항공기(UAV) 및 정밀도 높은 LiDAR 센서와 같은 융복합센서의 소형화 및 경제성 증가로 인해 높은 재현도 및 정확도를 가진 3D 공간정보를 획득하여 현실의 쌍둥이를 만들어 시뮬레이션하는 디지털 트윈(Digital-Twin)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한, 컴퓨터 그래픽 분야의 게임엔진(Game engine)이 강력한 3D 그래픽 재현 및 역학적 연산을 바탕으로 한 시뮬레이션 등이 확장되어 메타버스 엔진으로 발전하고 있다. 본 연구는 무인항공시스템(UAS)과 LiDAR 센서를 융합하여 획득한 정확도 높은 3D 공간정보 데이터를 최근 발표된 메타버스 엔진인 언리얼 엔진을 활용하여 실세계 좌표기반 현실을 반영한 거울세계 형태의 메타버스를 구축하였다. 이후, 다양한 공공데이터를 기반으로 사용자를 위한 공간정보 컨텐츠 및 시뮬레이션을 구축하여 재현 정확도를 검증하고, 이를 통해 보다 실감나고 공간정보 활용성이 높은 메타버스 구축에 대하여 고찰하였다. 또한, 언리얼 엔진을 통해 사용자가 직관적이고 쉽게 접근할 수 있는 메타버스를 구축할 경우 재현도 높은 좌표기반의 3D 공간정보를 통해 다양한 컨텐츠 활용성과 효용성을 확인할 수 있었다.
국내 농업용 저수지는 1970년 이전에 축조되어 준공 년도가 50년 이상 된 노후화된 시설이 대다수이며, 소규모 저수지는 기본 제원 및 수위 등을 파악할 수 있는 계측시스템이 없는 미계측 저수지이다. 준공 이후 호우발생 시 퇴적된 토사 유입, 퇴사량 증가에 따른 저수지 용량 감소 및 산업 고도화에 따른 수질악화 등은 저수지의 용수공급능력을 저하시키고 형상 변화를 야기한다. 따라서, 디지털 정보 및 원격탐사 정보를 결합한 계측 기술을 활용하여 미계측 저수지 수체 모니터링을 위한 공간정보 구축 방안이 필요하다. 본 연구에서는 지표면의 고도정보와 형태를 파악할 수 있는 Light Detection And Ranging (LiDAR) 센서를 활용하여 저수지 시설물의 고해상도 Digital Surface Model (DSM), Digital Elevation Model (DEM) 자료를 구축하고, 멀티빔(MultiBeam) 음향 측심기 기반 수심측량 정보의 융합을 통해 디지털 공간정보 융합 방안을 제시하고자 한다. 드론용 LiDAR를 활용하여 공간해상도 50 cm의 DSM 및 DEM 자료를 구축하여, 저수지 제방, 여수로, 용수로 등의 수리시설물의 디지털 공간정보를 구축하였다. 다분광 영상을 활용하여 수체를 탐지하기 위해 정규식생지수(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI), 정규수분지수(Normalized Difference Water Index, NDWI)를 산정하여, 저수지의 수표면을 산정하였다. 또한, 고해상도 DEM 자료는 수심측량 자료와 융합하여 수심도를 작성하였으며, Triangulated Irregular Network (TIN)로부터 저수지 만수면적 및 체적을 산정하였다. LiDAR 센서 및 멀티빔 기반의 수심측량, 광학위성자료 영상 및 다중분광 드론영상을 활용한 수체 탐지 기술 등의 공간정보 융합은 미계측 저수지의 디지털 인프라를 구축하여 저수지의 가용용수공급능력을 모니터링 하기 위한 기초자료로서 활용성이 높을 것으로 사료된다.
라이다 센서는 최근 다양한 산업에서 3 차원 물체의 식별을 위해 사용되고 있다. 주요 시설이나 전시관의 경계를 위해서 스캔형 라이더는 넓은 범위의 감지를 할 수 있지만 입력 데이터가 많아 물체의 식별과 관련된 연산이 오래 걸리는 문제를 가진다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 제안하는 방법에서는 라이다 데이터를 간략화 하고 감지 이벤트를 통해 사용자들에게 알려줄 수 있도록 하는 알고리즘을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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