• 한국측량학회지
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• 제37권5호
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• pp.315-322
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• 2019

DSM (Digital Surface Model) is a digital representation of ground surface topography or terrain that is widely used for hydrology, slope analysis, and urban planning. Aerial photogrammetry and LiDAR (Light Detection And Ranging) are main technology for urban DSM generation but high-resolution satellite imagery is the only ingredient for remote inaccessible areas. Traditional automated DSM generation method is based on correlation-based methods but recent study shows that a modern pixelwise image matching method, SGM (Semi-Global Matching) can be an alternative. Therefore this study investigated the application of SGM for Kompsat satellite data of KARI (Korea Aerospace Research Institute). Firstly, the sensor modeling was carried out for precise ground-to-image computation, followed by the epipolar image resampling for efficient stereo processing. Secondly, SGM was applied using different parameterizations. The generated DSM was evaluated with a reference DSM generated by the first pulse returns of the LIDAR reference dataset.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권1호
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• pp.111-127
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• 2023

In visual slam and 3D data modeling, the Iterative Closest Point method is a primary fundamental algorithm, and many technical fields have used this method. However, it relies on search methods that take a high search time. This paper solves this problem by applying an effective point cloud refinement method. And this paper also accelerates the point cloud registration process with an indexing scheme using the spatial decomposition method. Through some experiments, the results of this paper show that the proposed point cloud refinement method helped to produce better performance.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.88-89
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• 2022

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.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.301-302
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• 2022

최근 지상 통로에 차량 통행 공간과 보행자 통행 공간이 분리되어있지 않은 공원형 아파트가 증가하고 있다. 이로 인해 택배 차량의 아파트 단지 안으로 진입을 통제하는 아파트가 늘어나고 있다. 현재는 이러한 상황에서 택배기사들이 직접 손수레를 끌고 아파트 안으로 들어가거나, 수령인이 직접 아파트 입구에서 택배를 수령하는 방법으로 문제를 해결 해 왔다. 본 논문은 이러한 불편함을 개선하기 위해 아파트 입구에서 집 앞까지 인공지능 기술과 카메라, 라이다센서를 이용하여 자율주행으로 택배를 운반 해줄 수 있는 '자율주행 택배 운반 로봇' 기술을 제안한다. 기존의 사람이 직접 택배를 집 앞까지 운반하는 방식이 아닌 자율주행 로봇을 이용한 방식으로 택배기사들의 과로로 인한 사고를 예방하고, 아파트 입주민들의 불편도 줄어들 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.848-849
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• 2023

본 논문은 로봇의 실내 환경에서의 자율성을 높이기 위한 SLAM과 내비게이션 방법을 제시한다. 2D LiDAR와 카메라를 이용하여 위치를 인식하고 사람과 장애물을 의미론적으로 검출하며, ICP와 RTAB-map, YOLOv3를 통합하여 Semantic Map을 생성하고 실내 환경에서 자율성을 유지한다. 이 연구를 통해 로봇이 복잡한 환경에서도 높은 수준의 자율성을 유지할 수 있는지 확인하고자 한다.

• ETRI Journal
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• 제37권3호
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• pp.606-616
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• 2015

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.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.313-320
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• 2018

자동차의 자율주행 기술이 확대되면서 '눈'의 역할을 하는 센서가 점차 중요시되고 있다. 최근 차량에 장착되는 라이다 센서는 채널이 많을수록 피사체에 반사된 신호 또한 풍부해짐에 따라 장애물, 지형, 차량 등 주변 환경 탐색의 정확도가 높아진다. 하지만, 라이다 센서는 채널 증가에 따른 열배 이상 가격의 차이가 있으며, 이러한 가격적인 문제로 보급형 차량보다는 고가의 차량에만 부분적으로 사용되고 있다. 본 연구는 저 가격의 16 채널의 라이다를 복수개로 구성하여 동시에 신호를 수집 처리하여 하나의 입체공간으로 융합하고 이를 나타낼 수 있게 함으로써 64 채널의 라이더와 같은 효과를 나타낼 수 있게 하였다. 이를 통해서 차량 심미성의 개선과 함께 보급화를 위한 기반을 제공할 수 있다.

• 한국측량학회지
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• 제30권2호
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• pp.181-188
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• 2012

최근 항공측량분야에서 항측용 디지털카메라와 라이다 및 GPS/INS와 같은 센서들을 이용해 다양한 공간정보를 획득하고 있다. 또한 GPS/INS와 항측용 디지털카메라의 연계를 통한 Direct Georeferencing 기술이 널리 활용되고 있다. 하지만 여러 센서의 결합에 따른 센서검정(Sensor Calibration)을 실시해야 하는 문제점이 따른다. 특히, 통합센서의 Boresight Calibration은 GPS/INS 항공삼각측량 및 Direct-georeferencing을 사용하는 작업절차에서 중요한 요소이다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 항공기용 센서의 검정을 위한 국가차원의 테스트베드를 세종시 부지에 설치하고 항공영상의 항공삼각측량에 의해 함께 사용되는 GPS와 INS 센서결합에 따른 정확한 검정을 수행하여 시스템 변수의 정의, 시스템적인 에러를 평가하고 Direct Georeferencing에 필요한 외부표정요소 직접결정을 위한 효율적인 방법의 조사와 통합된 센서의 정확도 평가를 수행하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제22권2호
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• pp.131-139
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• 2006

중심투영 기하를 가진 항공사진과 마찬가지로 IKONOS 위성 영상도 CCD 라인에서 중심투영 기하를 갖는다. 이로 인해 건물, 지형 등에 의한 영상 폐색이 존재하지만, IKONOS 영상의 정사보정을 위해 RPC 표정정보를 이용하여 폐색을 감지하는 것은 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 영상 취득시의 위성 고도각과 방향각을 이용하여 폐색 영역을 탐지하고 중복 영상을 활용한 폐색 영역의 영상복원을 수행하여, 실제적인 IKONOS 정사 영상을 제작하였다. 그리고, 생성된 정사 영상의 위치정확도로부터 폐색 탐지 알고리즘의 적합성을 평가하였다.

• 한국측량학회지
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• 제37권5호
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• pp.397-402
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• 2019

Recently, with the emergence of autonomous vehicles and the increasing interest in safety, a variety of research has been being actively conducted to precisely estimate the position of a vehicle by fusing sensors. Previously, researches were conducted to determine the location of moving objects using GNSS (Global Navigation Satellite Systems) and/or IMU (Inertial Measurement Unit). However, precise positioning of a moving vehicle has lately been performed by fusing data obtained from various sensors, such as LiDAR (Light Detection and Ranging), on-board vehicle sensors, and cameras. This study is designed to enhance kinematic vehicle positioning performance by using feature-based recognition. Therefore, an analysis of the required precision of the observations obtained from the images has carried out in this study. Velocity and attitude observations, which are assumed to be obtained from images, were generated by simulation. Various magnitudes of errors were added to the generated velocities and attitudes. By applying these observations to the positioning algorithm, the effects of the additional velocity and attitude information on positioning accuracy in GNSS signal blockages were analyzed based on Kalman filter. The results have shown that yaw information with a precision smaller than 0.5 degrees should be used to improve existing positioning algorithms by more than 10%.