최근 빈번한 재난, 재해발생으로 인해 구조물의 점검 및 유지관리가 국가적으로 매우 중요한 요소가 되었다. 구조물 점검은 대부분 인력에 의한 육안조사에 의존하고 있어, 취득 자료의 객관성 결여 및 환경적 특성에 따른 접근성의 한계로 인한 정량적 자료 취득이 불가한 경우도 발생되고 있다. 따라서 이러한 직접적인 육안조사의 한계성을 극복하고, 표준화된 조사데이터 수집을 위해서 비접촉식 자료 취득 방법인 레이저스캐너를 활용하여 구조물의 변상을 탐지하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 현재까지는 현장에서 레이저스캐너를 이용하여 취득된 점군자료를 수동적으로 변상에 의한 기하학적 특성을 다시 정의해야 하는 작업이 요구되었다. 본 연구에서는 인력접근의 한계성을 고려한 자동화된 유지관리 적용을 위해 레이저스캐너의 반사강도를 이용하여 구조물의 열화에 따른 위해요인(백태, 누수, 박리 등)을 탐지할 수 있는 방안을 모색하였다. 연구수행결과 백태, 누수, 박리와 같은 구조물의 열화현상에 대한 탐지가 가능하였으며, 변상유형에 따른 반사강도 특성을 규명함으로써, 향후 유지관리 시 자동화된 변상유형 분류 및 폴리곤 영역의 객체화 가능성을 확인하였다. 구조물의 점검 및 유지관리 측면에 있어 레이저스캐너의 반사강도를 이용하는 방법은 매우 효과적인 것으로 결론을 얻었다.
Construction monitoring is one of the key modules in smart construction. Unlike structured urban environment, construction site mapping is challenging due to the characteristics of an unstructured environment. For example, irregular feature points and matching prohibit creating a map for management. To tackle this issue, we propose a system for data acquisition in unstructured environment and a framework for Intensity and Ambient Enhanced Lidar Inertial Odometry via Smoothing and Mapping, IA-LIO-SAM, that achieves highly accurate robot trajectories and mapping. IA-LIO-SAM utilizes a factor graph same as Tightly-coupled Lidar Inertial Odometry via Smoothing and Mapping (LIO-SAM). Enhancing the existing LIO-SAM, IA-LIO-SAM leverages point's intensity and ambient value to remove unnecessary feature points. These additional values also perform as a new factor of the K-Nearest Neighbor algorithm (KNN), allowing accurate comparisons between stored points and scanned points. The performance was verified in three different environments and compared with LIO-SAM.
본 연구는 잣나무와 낙엽송을 대상으로 라이다로부터 취득된 3차원의 Point cloud data (PCD)를 이용하여 딥러닝 기반의 수종 분류 모델을 구축하고 분류정확도를 비교·평가하였다. 수종 분류 모델은 라이다 플랫폼(고정식과 이동식), Farthest point sampling (FPS) 기반의 다운샘플링 강도(1024개, 2048개, 4096개, 8192개), 딥러닝 모델(PointNet, PointNet++) 3가지 조건에 따라 총 16개의 모델을 구축하였다. 분류 정확도 평가 결과, 고정식 라이다는 다운샘플링 강도가 8192개인 PCD 자료에 PointNet++ 모델을 적용하였을 때 카파계수가 93.7%로 가장 높았으며, 이동식 라이다는 다운샘플링 강도가 2048개에 PointNet++을 적용하였을 때 카파계수가 96.9%로 가장 높았다. 또한, 플랫폼과 다운샘플링 강도가 동일한 경우 PointNet++이 PointNet보다 정확도가 높았다. 구축된 16개 모델의 오분류 사례는 첫 번째, 수종 간의 구조적인 특징이 유사한 개체목 두 번째, 경사지 또는 임도 주변에 위치하여 편심생장한 개체목 세 번째, 개체목 분할 시 수관부가 수직으로 분할된 개체목에 대해 발생하였다.
Characteristics of wind resources of offshore and coastal regions were compared using wind data obtained from HeMOSU-1 (Herald of Meteorological and Oceanographic Special Unit-1) meteorological mast located at Southwestern Sea, and ground-based LiDAR (Light Detection And Ranging) at Gochang observation site near it. The analysis includes comparison of basic wind statistics such as mean wind speed, wind direction, power law exponent and their temporal variability as well as site assessment items for the wind power plant such as turbulence intensity and wind power density at the two observation sites. It was found that the wind at HeMOSU-1 site has lower diurnal and seasonal variability than that at Gochang site, which lead to smaller turbulence intensity. Overall, the results of the comparative analysis show that the wind resource at HeMOSU-1 site located offshore has more favorable condition for wind power generation than the wind resource at Gochang which shows nature of coastal area.
In this paper, we propose a novel method for road recognition using 3D point clouds based on a Markov random field (MRF) framework in unstructured and complex road environments. The proposed method is focused on finding a solution for an analysis of traversable regions in challenging environments without considering an assumption that has been applied in many past studies; that is, that the surface of a road is ideally flat. The main contributions of this research are as follows: (a) guidelines for the best selection of the gradient value, the average height, the normal vectors, and the intensity value and (b) how to mathematically transform a road recognition problem into a classification problem that is based on MRF modeling in spatial and visual contexts. In our experiments, we used numerous scans acquired by an HDL-64E sensor mounted on an experimental vehicle. The results show that the proposed method is more robust and reliable than a conventional approach based on a quantity evaluation with ground truth data for a variety of challenging environments.
본 논문은 무인수상정의 자율운항을 위한 장애물 탐지 및 회피기동을 위해 3차원 라이다를 사용하였다. 단일센서만을 사용해서 해상조건에서의 무인수상정 장애물 회피운항을 하는데 목적이 있다. 3차원 라이다는 Quanergy사의 M8센서를 사용하여 주변 환경 장애물 데이터를 (r, , )로 수집하며 장애물 정보에는 Layer 정보와 Intensity 정보를 포함한다. 수집된 데이터를 3차원 직각좌표계로 변환을 하고, 이를 2차원 좌표계로 사상한다. 2차원 좌표계로 변환한 장애물 정보를 포함하는 데이터는 수면위의 잡음데이터를 포함하고 있다. 그래서 기본적으로 무인수상정을 기준으로 가상의 관심영역을 정의하여서 규칙적으로 생성되는 잡음데이터에 대해서 삭제를 하였으며, 그 이후에 발생하는 잡음데이터는 Vector Field Histogram으로 계산된 히스토그램 데이터에서 Threshold를 정해 밀도값에 비례하여 잡음데이터를 제거하였다. 제거된 데이터를 이용하여 무인수상정의 움직임에 따른 상대물체를 탐색하여 가상의 격자지도에 1 Cell씩 저정하면서 데이터의 밀도 지도를 작성하였다. 작성된 장애물 지도를 폴라 히스토그램을 생성하고, 경계값을 이용하여 회피방향을 선정하였다.
본 연구는 강우 시 지표수의 관거 내 재유입을 고려할 수 있는 이중배수체계 모형을 활용하여 청주시의 설계 강우량에 따른 도시 유역의 침수를 모의하고 설계 강우량의 재현기간 변화에 따라 달라지는 침수특성을 분석하고자 한다. 이를 위해 청주시의 LiDAR 데이터로부터 $1m{\times}1m$ 해상도의 지표고도모델을 구축하여 입력 자료로 활용하였으며, 재현기간별 설계 강우량을 수문 입력 자료로 활용하였다. 분석 결과, 재현기간이 증가함에 따라 홍수량은 선형적인 증가를 보이지만, 침수면적은 재현기간 30년 이후 증가율이 완화되는 것으로 나타났으며, 평균 침수심의 경우 재현기간 30년 설계 강우량과 재현기간 200년 빈도 설계 강우량을 사용한 경우에 큰 폭의 증가가 발생했다. 한편 대상지역 내 주요 지점에 대한 통수부족량 산출 결과, 재현기간 10년의 설계 강우량을 활용한 경우에는 모두 통수 부족이 발생하지 않았으나 그 이상의 설계 강우량부터 통수부족이 발생하였다. 대상 지역 전체에 대한 통수 부족량 산출 결과, 재현기간 10년 이상의 설계 강우량부터 통수 부족량이 큰 폭으로 증가하나 설계 강우량의 재현기간이 50년을 넘어가면 통수 부족량의 증가율이 둔화되는 것으로 나타났다.
Udo Rhodolith Beach is a small-scale, mixed sand-and-gravel beach embayed on the N-S trending rocky coast of Udo, Jeju Island, South Korea. This study analyzes the short-term topographic changes of the beach during the extreme storm conditions of four typhoons from 2016 to 2020: Chaba (2016), Soulik (2018), Lingling (2019), and Maysak (2020). The analysis uses the topographic data of terrestrial LiDAR scanning and drone photogrammetry, aided by weather and oceanographic datasets of wind, wave, current and tide. The analysis suggests two contrasting features of alongshore topographic change depending on the typhoon pathway, although the intensity and duration of the storm conditions differed in each case. During the Soulik and Lingling events, which moved northward following the western sea of the Jeju Island, the northern part of the beach accreted while the southern part eroded. In contrast, the Chaba and Maysak events passed over the eastern sea of Jeju Island. The central part of the beach was then significantly eroded while sediments accumulated mainly at the northern and southern ends of the beach. Based on the wave and current measurements in the nearshore zone and computer simulations of the wave field, it was inferred that the observed topographic change of the beach after the storm events is related to the directions of the wind-driven current and wave propagation in the nearshore zone. The dominant direction of water movement was southeastward and northeastward when the typhoon pathway lay to the east or west of Jeju Island, respectively. As these enhanced waves and currents approached obliquely to the N-S trending coastline, the beach sediments were reworked and transported southward or northward mainly by longshore currents, which likely acts as a major control mechanism regarding alongshore topographic change with respect to Udo Rhodolith Beach. In contrast to the topographic change, the subaerial volume of the beach overall increased after all storms except for Maysak. The volume increase was attributed to the enhanced transport of onshore sediment under the combined effect of storm-induced long periodic waves and a strong residual component of the near-bottom current. In the Maysak event, the raised sea level during the spring tide probably enhanced the backshore erosion by storm waves, eventually causing sediment loss to the inland area.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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