• 한국측량학회지
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• 제29권4호
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• pp.429-438
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• 2011

LiDAR technology is a combination of laser ranging, satellite positioning technology and digital image technology for study and determination with high accuracy of the true earth surface features in 3 D. Laser scanning data is typically a points cloud on the ground, including coordinates, altitude and intensity of laser from the object on the ground to the sensor (Wehr & Lohr, 1999). Data from laser scanning can produce products such as digital elevation model (DEM), digital surface model (DSM) and the intensity data. In Vietnam, the LiDAR technology has been applied since 2005. However, the application of LiDAR in Vietnam is mostly for topological mapping and DEM establishment using point cloud 3D coordinate. In this study, another application of LiDAR data are present. The study use the intensity image combine with some other data sets (elevation data, Panchromatic image, RGB image) in Bacgiang City to perform land cover classification using neural network method. The results show that it is possible to obtain land cover classes from LiDAR data. However, the highest accurate classification can be obtained using LiDAR data with other data set and the neural network classification is more appropriate approach to conventional method such as maximum likelyhood classification.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2006년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.469-473
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• 2006

In general, a classification process between ground data and non-ground data, which include building objects, is required prior to producing a DEM for a certain surface reconstruction from LiDAR data in which the DEM can be produced from the ground data, and certain objects like buildings can be reconstructed using non-ground data. Thus, an exact classification between ground and non-ground data from LiDAR data is the most important factor in the ground reconstruction process using LiDAR data. In particular, building objects can be largely used as digital maps, orthophotos, and urban planning regarding the object in the ground and become an essential to providing three dimensional information for certain urban areas. In this study, an entropy theory, which has been used as a standard of disorder or uncertainty for data used in the information theory, is used to apply a more objective and generalized method in the recognition and segmentation of buildings from raw LiDAR data. In particular, a method that directly uses the raw LiDAR data, which is a type of point shape vector data, without any changes, to a type of normal lattices was proposed, and the existing algorithm that segments LiDAR data into ground and non-ground data as a binarization manner was improved. In addition, this study proposes a generalized building extraction method that excludes precedent information for buildings and topographies and subsidiary materials, which have different data sources.

• 한국측량학회지
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• 제30권6_2호
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• pp.593-605
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• 2012

LiDAR systems provide dense and accurate topographic information. A pre-requisite to achieving the potential accuracy of LiDAR is having a proper system calibration, which aims at estimating all the systematic errors in the system measurements and the mounting parameters relating the different components. This paper presents a rigorous and two approximate methods for LiDAR system calibration. The rigorous approach makes use of the LiDAR equation and the system raw measurements. The approximate approaches utilize simplified LiDAR equations using some assumptions, which allow for less strict requirements regarding the raw measurements. The first presented approximate method, denoted as quasi-rigorous, assumes that we are dealing with a vertical platform (i.e., small pitch and roll angles). This method requires time-tagged point cloud and trajectory position data. The second approximate method, denoted as simplified, assumes that we are dealing with parallel strips, vertical platform, and minor terrain elevation variations compared to the flying height above ground. Such method can be performed using the LiDAR point cloud only. Experimental results using a real dataset, whose characteristics deviate to some extent from the utilized assumptions in the approximate methods, are presented to provide a comparative analysis of the outcome from the introduced methods.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2008년도 공동추계학술대회
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• pp.324-328
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• 2008

지상 LiDAR(Light Detection And Ranging)는 정밀하고 빠르게 물체의 3차원 형상을 측량할 수 있는 시스템이다. 기본적으로 종전의 레이저 측량기의 기능을 갖고 있으며, 초당 최대 $5,000{\sim}50,000$ point의 레이저를 대상체 표면에 발사하여 대상체면에 투사한 레이저의 간섭이나 반사를 이용하여 대상체면상의 point could의 공간정보를 취득하는 관측방식의 3차원 정밀 측량으로서 대상체의 표면으로부터 상대적인 3차원(X, Y, Z) 지형공간좌표를 각각의 Point 데이터로 기록한다. 이러한 측정방법은 레이저가 반사되어 돌아오는 시간을 계산하여 거리를 결정하고 ${\theta}_h$(수평각)과 ${\theta}_v$(수직각) 각도만큼 수평, 수직으로 회전하여 측정한 점의 위치를 결정하므로 데이터 취득 각도에 따른 오차가 발생하게 된다. 본 연구 에서는 지상LiDAR 데이터 취득각도에 따른 오차 시뮬레이션 실시하여 실제 실험과의 비교 및 입사각에 따른 정확도 분석을 실시하였다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.291-292
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• 2009

항공레이저측량(LiDAR)는 대상물에 반사되어 오는 레이저를 이용하여 멀리 위치한 대상물의 정보를 측정하는 광학원격탐사기술이다. 항공기에 레이저센서를 장착, 지표면에 레이저 펄스를 주사하여 반사된 펄스의 도달시간을 측정, 반사지점의 3차원 위치좌표를 계산하여 지표면의 정보를 추출한다. 항공레이저측량(LiDAR)는 재난재해관리, 도로 및 교통, 시설물계획관리, 지역지구 계획 등에 활용할 수 있다. 또한 항공사진과 GIS를 활용함으로서 실세계의 3차원 표현이 가능하며 실세계를 인터넷, PDA 및 핸드폰 등에 3차원으로 표현하는데 필요한 데이터베이스를 제공할 수 있다. 이는 도래하는 유비쿼터스 시대에 필요한 정확하고 정교한 데이터기반을 구성한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.327-327
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• 2017

최근 지구 온난화에 따른 기후변화로 인한 해수면 상승과 폭풍해일의 강도 및 발생빈도가 증가하고 고파랑 내습, 난개발 등으로 인한 연안 지역의 해안선 변화 및 연안 침식이 크게 문제화되고 있다. 연안 환경의 변화를 분석하는 방법에는 광파측거기를 이용한 해빈 측량, RTK-GPS를 이용한 측정, 항공사진 분석 등이 주된 연구 방법이지만 이러한 연구 방법으로는 미세한 지형 변화의 관찰은 어려움이 많았으며 세밀하고 정량적인 지형분석이 요구 되었다. 본 연구에서는 연구대상지역인 가곡천 하구부를 대상으로 지상 LiDAR를 이용해 장기간 정밀측량을 실시하였다. 자료를 바탕으로 가곡천 하구부의 부피와 면적을 비교분석하였으며, 해안선변화의 정량적 비교분석을 실시하였다.

• 한국측량학회지
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• 제39권6호
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• pp.555-562
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• 2021

최근 공간정보 구축 분야에서 무인항공기는 신속한 데이터 취득과 활용이 가능하여 활용이 증대되고 있으며, 고정익, 회전익, 수직이착륙형 등 다양한 형태의 무인항공기가 출시되고 있다. 본 연구에서는 고정익, 회전익, 수직이착륙형 무인항공기를 이용하여 사진측량을 수행하였으며, 2가지 종류의 무인항공 LiDAR (Light Detection And Ranging) 센서를 이용하여 공간정보를 구축하였다. 또한, 무인항공 사진측량 및 LiDAR를 통해 구축된 공간정보의 활용성을 제시하기 위해 정확도를 평가하였다. 정확도 평가 결과 무인항공 사진측량을 통해 구축된 정사영상은 수평방향 2cm 이내의 정확도를 나타내었다. 구축된 정사영상의 GSD (Ground Sample Distance)가 2cm 정도임을 볼 때 무인항공 사진측량 성과물의 수평방향 정확도는 GSD 이내로 판단된다. 무인항공 LiDAR를 통해 구축된 공간정보는 높이방향으로 평균 6cm 이내의 정확도를 나타내었으며 식생 지역에서 지면에 대한 데이터 취득이 가능하였다. LiDAR 데이터를 활용한 DEM (Digital Elevation Model)은 건설시공, 도시계획, 재난 예방, 지형분석 등 다양한 활용이 가능할 것이다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제56권4호
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• pp.54-70
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• 2023

라이다(LiDAR) 측량을 활용한 문화재 조사·연구는 해외에서 이미 활성화되어 있다. 최근 국내에서도 라이다 측량의 장점과 활용도에 대한 인식이 높아져 문화재 조사에 활용한 사례가 조금씩 늘어나는 추세다. 다만, 주로 산성 조사에 한정되었고, 아직 고분 조사에는 적극적으로 활용되고 있지 않다. 이에 대체로 산지에 분포하여 아직 본격적인 조사는 물론이고 복원, 정비 등이 제대로 이뤄지지 못하고 있는 삼국~통일신라시대의 고분군에 대해 라이다 측량을 통한 기초 데이터의 확보가 필요함을 강조하고자 한다. 이를 위해 경주 서악동 장산고분군과 충효동고분군 일대에 대한 라이다 측량을 실시하여 고분의 분포현황과 입지 양상 등을 검토하였다. 그 결과, 이미 정밀지표(측량)조사가 실시된 장산고분군에서는 기존 보고서의 지형도에 표기된 배치도만으로는 알 수 없었던 세밀한 지형정보와 분포양상을 추가로 파악할 수 있었다. 또한, 일제강점기에 10기가 발굴된 이후 추가 조사가 이뤄진 적이 없는 충효동고분군에서는 기존 발굴 고분의 위치를 정확히 파악하였고, 조사되지 않은 고분의 현황과 잔존 양상 등 새로운 정보를 추가로 얻을 수 있었다. 이러한 정보들은 고분군 자체에 대한 조사와 연구는 물론이고, 향후 고분군의 보존과 정비 부분에도 기초자료로 다양하게 활용할 수 있다. 산림지대라 접근이 쉽지 않거나, 관찰이 힘든 산지 고분군의 양상을 파악하는데 라이다 측량은 가장 효과적이다. 지표조사와 같은 실질적인 현지조사에 앞서 실시하여 사전조사 또는 예비조사로써 활용도 높은 데이터를 확보할 수 있다. 따라서, 향후 고분 조사는 라이다 측량을 통해 기초자료를 확보하고 이를 바탕으로 조사와 정비·활용 계획을 수립해 나갈 필요가 있다. 현재까지는 보통 산지에 위치하는 고분군에 대한 조사·연구 및 보존·정비 방안을 수립하기 위해 고분분포도 작성을 위한 정밀지표조사가 먼저 실시되는데, 이에 앞서 라이다 측량 데이터를 확보하여 활용한다면 더욱 효과적이고 정확도 높은 분포도 작성과 현황 파악이 가능할 것이다. 또한, 넓은 지역에 대한 현장 조사에서 발생할 수 있는 정보 누락이나 오류도 상당 부분 방지할 수 있다. 따라서, 향후 고분 조사에 있어 라이다 측량을 적극적으로 활용하여 기초 데이터를 축적해 나갈 필요가 있다.

• 한국측량학회지
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• 제25권6_1호
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• pp.507-516
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• 2007

Segmentation and organization of the LiDAR (Light Detection and Ranging) data of the Earth's surface are difficult tasks because the captured LiDAR data are composed of irregularly distributed point clouds with lack of semantic information. The reason for this difficulty in processing LiDAR data is that the data provide huge amount of the spatial coordinates without topological and/or relational information among the points. This study introduces LiDAR data segmentation technique by utilizing histograms of the LiDAR height image data and analyzing roof shape for 3D reconstruction and visualization of the buildings. One of the advantages in utilizing LiDAR height image data is no registration required because the LiDAR data are geo-referenced and ortho-projected data. In consequence, measurements on the image provide absolute reference coordinates. The LiDAR image allows measurement of the initial building boundaries to estimate locations of the side walls and to form the planar surfaces which represent approximate building footprints. LiDAR points close to each side wall were grouped together then the least-square planar surface fitting with the segmented point clouds was performed to determine precise location of each wall of an building. Finally, roof shape analysis was performed by accumulated slopes along the profiles of the roof top. However, simulated LiDAR data were used for analyzing roof shape because buildings with various shapes of the roof do not exist in the test area. The proposed approach has been tested on the heavily built-up urban residential area. 3D digital vector map produced by digitizing complied aerial photographs was used to evaluate accuracy of the results. Experimental results show efficiency of the proposed methodology for 3D building reconstruction and large scale digital mapping especially for the urban area.

• 한국측량학회지
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• 제27권5호
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• pp.575-583
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• 2009

LiDAR 자료의 전처리 방법에 관한 다양한 연구 및 이와 관련된 다양한 알고리즘이 개발되고 있으며 크게 원시 LiDAR 자료를 직접 활용하는 방법과 원시 LiDAR 자료를 DSM 혹은 영상(image)와 같은 정규격자형식의 자료로 변환하여 사용하는 방법으로 접근하고 있다. 정규격자형식으로 변환하여 사용하는 대표적인 방법인 영상처리 기법을 이용하는 방법은 수치해석기 법의 적용이 용이하고 평활화를 통하여 노이즈의 일부가 제거되고 모델링에 유리한 장점이 있으나 자료의 변환과정에서 원시자료의 정보손실의 단점이 있다. 본 연구에서는 일반적으로 정규격자형식의 자료에 적용되는 경계검출 알고리즘 및 필터링기법 등의 영상처리기법을 벡터형식의 LiDAR 원시자료에 직접 적용하기 위한 알고리즘을 제시하고 지면정보 추출 정확도를 비교함으로써 궁극적으로는 원시자료의 정보손실을 최소화한 지면정보 추출기법을 제시하고자 하였다.