• 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.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권7호
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• pp.977-985
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• 2021

자율주행 차량이 주목받게 되면서 LiDAR 센서가 대두되었다. LiDAR 센서는 LASER를 이용하여 범위 내에서 특정 지점까지 측정된 거리 값을 3차원 정보로 제공한다. 3차원 거리 값인 만큼 방대한 데이터를 전송하게 되고, 차량의 메인 프로세서 등에서 다른 데이터와 같이 이를 실시간으로 처리하기에는 무리가 있다. 이러한 이슈를 해결하기 위해 통합처리 시스템을 개발하고자 한다. 시스템은 센서로부터 데이터를 받아 처리하는 client와 각 client로부터 데이터를 취합하여 이를 외부로 전송하는 server 프로세스로 구성된다. 각 프로세스의 데이터 수신 및 처리 방법, 프로세스 구동 방법을 변화시켜가며 시스템의 실시간성 확보를 위한 테스트를 진행하였다. 실험 결과, 4대의 LiDAR 센서로 데이터를 수신 받도록 하였으며, background 나 multi-core processing을 적용하여 프로세스를 동작시켰을 때, 각 client는 약 13.2 ms, server는 약 12.6 ms의 응답시간을 확인할 수 있었다.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2006년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.475-484
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• 2006

Recently, the studies on the extraction of 3-dimension coordinate and attribute information of objects using LiDAR data are carried out widely. LiDAR data has high locational accuracy, and advantage that can process data more fast because there's not coordinate transform when acquire of Data justly the ground coordinate by Acquiring. The purpose of the paper using only LiDAR data Manufacture road, building, contour That occupy a many parts of Digital Map. Estimated for possibility of Digital mapping using only LiDAR data As that compare accuracy with traditional Digital map.

• 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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• 제26권5호
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• pp.485-491
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• 2008

LiDAR systems are usually incorporated a laser scanner and GPS/INS modules with a digital aerial camera. LiDAR point clouds and digital aerial images acquired by the systems provide complementary spatial information on the ground. In addition, some of laser scanners provide intensity, radiometric information on the surface of the earth. Since the intensity is unnecessary of registration and provides the radiometric information at a certain wavelength on the location of LiDAR point, it can be a valuable ancillary information but it does not deliver sufficient radiometric information compared with digital images. This study utilize the LiDAR points as ground control points (GCPs) to adjust exterior orientations(EOs) of the stereo images. It is difficult to find exact point of LiDAR corresponding to conjugate points in stereo images, but this study used intensity of LiDAR as an ancillary data to find the GCPs. The LiDAR points were successfully used to adjust EOs of stereo aerial images, therefore, successfully provided the prerequisite for the precise registration of the two data sets from the LiDAR systems.

• 한국지리정보학회지
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• 제13권1호
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• pp.74-88
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• 2010

본 연구에서는 울산광역시에 대한 LiDAR 자료를 적용하여 각각의 해상도에 따른 다양한 DEM을 생성하기 위해 격자내의 LiDAR 포인트의 수를 조절하였다. 기본적인 LiDAR 자료는 1m 간격의 포인트를 가지므로, 등간격으로 포인트를 제거해 1, 5, 10, 30, 50, 100m의 크기로 해상도에 따른 포인트의 수를 조절하여 침수해석의 지형자료로 적용하였다. 본 연구에서는 울산 태화강과 그 지류인 동천유역을 대상으로 200년 빈도의 확률강우량을 적용하여 유출해석을 실시하였으며, 국내의 홍수위험지도 사업에 적용되었던 2차원 침수해석 모형인 FLUMEN 모형을 적용한 침수해석 결과를 이용하여 LiDAR 자료의 밀도에 따른 2차원 침수해석의 영향을 분석하였다. 본 연구의 결과는 LiDAR 측량으로 얻어진 DEM자료를 사용할 때, 침수양상을 효과적으로 표현할 수 있는 홍수위험지도 제작을 비롯한 홍수방어계획의 수립에 필요한 경제적이고 효율적이며 정확성을 유지하는 최적의 격자공간밀도를 결정하는데 기초자료가 될 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권10호
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• pp.345-352
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• 2022

최근의 LiDAR(Light Detection And Ranging) 센서는 실시간으로 주변에 있는 물체를 스캔하는 데 사용된다. LiDAR 센서를 이용하여 주변 환경을 스캔할 경우 감지되었던 사물들에 대한 변화를 감지하고 실시간으로 움직이는 물체를 인식할 수 있다. 센서들의 제작 비용이 낮아지면서 LiDAR는 중요시설의 경계, 스마트시티, 자율주행차 등 다양한 산업 분야에서 다양하게 활용되고 있다. 이러한 LiDAR 데이터는 실시간에 사물을 스캔하는 만큼 입력 데이터의 크기가 크다. 따라서 이러한 LiDAR를 활용하는 시스템에서는 이러한 대용량 데이터의 실시간 처리가 병목이 될 수 있어서 이러한 대용량 처리에 대한 대안이 필요하다. 본 논문에서는 엣지 컴퓨팅 서버를 이용하여 방대한 포인트 클라우드를 압축하여 빠르게 처리하는 엣지 컴퓨팅 기법을 제안한다. LiDAR 센서의 레이저의 반사 범위가 제한되어 있으므로 실시간으로 넓은 영역을 스캔하기 위해서는 여러 대의 라이다를 사용해야 한다. 따라서 실시간으로 물체를 감지하거나 인식하기 위해서는 여러 개의 LiDAR 센서에 대한 데이터를 한 번에 처리해야 한다. 에지 컴퓨터는 데이터 가속을 수행하기 위해 포인트 클라우드를 효율적으로 압축하고 모든 데이터를 메인 클라우드에서 실시간에 압축해제하여 사용할 수 있도록 설계되었다. 이를 통해 사용자는 시스템을 중앙에서 병목 없이 실시간에 LiDAR 센서들을 제어할 수 있다. 실험에 사용된 시스템은 이러한 엣지 컴퓨팅 서비스를 적용함으로써 기존 클라우드 기반 방식에서 문제였던 데이터 병목 현상을 효과적으로 해결하였다.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2010년 춘계학술발표회 논문집
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• pp.235-238
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• 2010

Since the mid 1990s airborne LiDAR data have been widely used, automation of building modeling is getting a central issue. LiDAR data processing for building modeling is involved with extracting surface patch elements by segmentation and surface fitting with optimal mathematical functions. In this study, simulation LiDAR data were generated with complex polyhedral roofs of buildings and an automatic modeling approach was proposed.

• 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.