• 한국측량학회지
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• 제25권1호
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• pp.55-62
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• 2007

항공 라이다 데이터는 3차원 좌표로 표현된 점의 집합으로 대규모 지역의 지형측량을 신속하고 경제적으로 수행하여 고정밀의 수치지형모델을 제작하는데 사용된다. 특히 고정밀 수치지형모델 및 수치표고모델은 토목, 환경, 도시계획, 홍수모델 등에 있어서 정확한 예측과 분석을 가능하게 하며, 이로 인해 활용이 증가하고 있다. 항공 라이다 데이터로부터 수치지형모델을 제작하기 위해서는 건물, 식생 등과 같은 비지면점을 분류하고 제거하는 과정이 필요하다. 본 논문은 항공 라이다 데이터로부터 실세계를 구성하고 있는 지면점과 비지면점을 분류하는 필터링 방법을 제시하였다. 필더링 방법은 라이다 점 데이터를 높이 차이에 따라 분할하고, 분할된 점 데이터를 지면점과 비지면점으로 분류하는 과정으로 진행된다. 이러한 과정을 통해 건물, 식생 등과 같은 비지면점을 제거하고, 수치지형모델을 제작하기 위한 지면점을 추출하게 된다. 제시된 필터링 방법을 ISPRS의 Comparison of Filter(2003) 보고서에서 사용된 데이터에 적용하여 지면점과 비지면점의 분류 결과를 분석하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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• pp.177-180
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• 2008

Many researches have been tried to extract building models and created a 3D cyber city from LiDAR data. In this paper, the approach of extracting complex building by using airborne LiDAR data combined with airborne orthoimagery has been performed. The pseudo-building elevations were derived from modified discrete return LiDAR data. Based on information property of the pseudo-height, building features could be extracted. The results of this study indicated the improvement of building extraction.

• 한국지리정보학회지
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• 제17권3호
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• pp.104-115
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• 2014

제방(Levee)은 하천을 따라 축조한 공작물로서, 홍수 등 자연 재해로부터 제내지를 보호하는 역할을 한다. 본 논문에서는 낙동강 지역을 촬영한 항공 라이다 자료(airborne topographic LiDAR data)와 국가 수자원 관리 종합정보시스템에서 제공하는 제방현황 자료를 활용하여 제방 GIS 데이터베이스 구축에 관한 연구를 진행한다. 우선, 미국 공병단에서 제공하는 제방 데이터베이스와 국가 수자원 관리 종합 정보시스템에서 제공하는 우리나라 제방현황 테이블을 비교 및 분석한다. LiDAR 자료로부터 제방 정보를 추출하기 위해서, 보간법을 이용하여 LiDAR 점군 자료들로부터 디지털 표면 모델을 생성한 후, 디지털 표면 모델에서 인접한 픽셀간의 최대 고도값 차이를 계산하여 경사 지도를 만든다. 그리고, 경사도 분류 방법을 이용하여 제방의 주요 구성 요소인 둑마루 및 비탈 경사를 나타내는 폴리곤을 각각 추출한다. 그리고, 둑마루 및 비탈 경사 폴리곤들로부터 추출한 속성정보와 국가 수자원 관리 종합정보시스템에서 제공하는 제방현황 자료를 병합하여 제방 GIS 데이터베이스를 구축한다. 마지막으로, 본 연구에서는 라이다 자료만을 활용하여 제방 GIS 데이터베이스를 구축하였을 때의 장점 및 한계에 관해서 토론하고, 이를 보완하기 위한 차후 연구에 관한 방향을 제시한다.

• 한국측량학회지
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• 제32권4_1호
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• pp.319-326
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• 2014

고해상도 위성영상을 성공적으로 활용하기 위해서는 지상기준점 등을 활용한 좌표등록 및 보정 과정이 필수적이다. 작업자의 수작업을 통한 기준점 획득의 경우 작업 시간이 오래 걸리므로, 자동화된 좌표 등록 방법에 대한 요구가 증대하고 있다. 보정하고자 하는 위성 영상을 정확한 좌표를 가진 참조 데이터에 영상 매칭을 수행하는 기법이 많이 소개 되었는데, 참조 데이터 중 라이다 데이터의 경우 공간 해상도 및 정확도가 높고 무엇보다 3차원 데이터이기 때문에 기복 변위 등을 내포하고 있지 않는 등의 장점을 보인다. 최근 라이다 데이터와 고해상도 위성영상간의 매칭을 위한 기법이 연구, 발표되었으나, 라이다 데이터의 특성상 대용량이기 때문에 처리에 많은 시간이 소요되는 등의 단점이 있었다. 따라서 본 논문에서는 일부의 공간만을 라이다 칩으로 추출 및 저장하여 위성영상의 좌표 등록에 활용하는 연구를 수행하였다. 이를 위해, 전체 라이다 포인트 데이터를 반사강도 정사영상 및 수치표고모델의 두 가지 형태로 변환하고 에지 추출을 통해 의미 있는 양의 에지 정보만을 포함하는 지역을 영상형태의 라이다 칩으로 추출, 저장하였으며, 용량이 현저히 줄어든 것을 확인할 수 있었다. 마지막으로 라이다 칩을 아리랑2호 및 아리랑3호 영상의 자동 좌표등록에 활용 해본 결과 평균 한 픽셀가량의 정확도 또한 확보할 수 있었다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.133-138
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• 2016

This paper describes the track initiation and target-tracking filter for ship tracking in a marine environment by using Light Detection And Ranging (LiDAR). LiDAR with three-dimensional scanning capability is more useful for target tracking in the short to medium range compared to RADAR. LiDAR has rotating multi-beams that return point clouds reflected from targets. Through preprocessing the cluster of the point cloud, the center point can be obtained from the cloud. Target tracking is carried out by using the center points of targets. The track of the target is initiated by investigating the normalized distance between the center points and connecting the points. The regular track obtained from the track initiation can be maintained by the target-tracking filter, which is commonly used in radar target tracking. The target-tracking filter is constructed to track a maneuvering target in a cluttered environment. The target-tracking algorithm including track initiation is experimentally evaluated in a sea-trial test with several boats.

• 한국정밀공학회지
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• 제34권3호
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• pp.191-197
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• 2017

Light detection and ranging (LiDAR) is one of the most efficient technologies to obtain the topographic and bathymetric map of coastal zones, superior to other technologies, such as sound navigation and ranging (SONAR) and synthetic aperture radar (SAR). However, the measurement results using LiDAR are vulnerable to environmental factors. To achieve a correspondence between the acquired LiDAR data and reality, error sources must be considered, such as the water surface slope, water turbidity, and seafloor slope. Based on the knowledge of those factors' effects, error corrections can be applied. We concentrated on the effect of the seafloor slope on LiDAR waveforms while restricting other error sources. A simulation regarding in-water beam scattering was conducted, followed by an investigation of the correlation between the seafloor slope and peak timing of return waveforms. As a result, an equation was derived to correct the depth error caused by the seafloor slope.

• 센서학회지
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• 제29권5호
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• pp.348-353
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• 2020

This paper presents an adaptive method to avoid obstacles in various environmental settings, using a two-dimensional (2D) LiDAR sensor for mobile robots. While the conventional reaction based smooth nearness diagram (SND) algorithms use a fixed safety distance criterion, the proposed algorithm autonomously changes the safety criterion considering the obstacle density around a robot. The fixed safety criterion for the whole SND obstacle avoidance process can induce inefficient motion controls in terms of the travel distance and action smoothness. We applied a multinomial logistic regression algorithm, softmax regression, to classify 2D LiDAR point clouds into seven obstacle structure classes. The trained model was used to recognize a current obstacle density situation using newly obtained 2D LiDAR data. Through the classification, the robot adaptively modifies the safety distance criterion according to the change in its environment. We experimentally verified that the motion controls generated by the proposed adaptive algorithm were smoother and more efficient compared to those of the conventional SND algorithms.

• 로봇학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.72-81
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• 2023

We introduce tightly-coupled GNSS-LiDAR-Inertial state estimator, which is capable of SLAM (Simultaneously Localization and Mapping) and autonomous driving. Long term drift is one of the main sources of estimation error, and some LiDAR SLAM framework utilize loop closure to overcome this error. However, when loop closing event happens, one's current state could change abruptly and pose some safety issues on drivers. Directly utilizing GNSS (Global Navigation Satellite System) positioning information could help alleviating this problem, but accurate information is not always available and inaccurate vertical positioning issues still exist. We thus propose our method which tightly couples raw GNSS measurements into LiDAR-Inertial SLAM framework which can handle satellite positioning information regardless of its uncertainty. Also, with NLOS (Non-light-of-sight) satellite signal handling, we can estimate our states more smoothly and accurately. With several autonomous driving tests on AGV (Autonomous Ground Vehicle), we verified that our method can be applied to real-world problem.

• 해양환경안전학회:학술대회논문집
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• 해양환경안전학회 2018년도 공동국제학술발표회
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• pp.6-6
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• 2018

• 한국지리정보학회지
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• 제16권4호
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• pp.1-15
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• 2013

세계적으로 홍수로 인하여 인명과 재산의 피해가 발생하고 있다. 국내에서는 홍수피해를 줄이기 위하여 비구조물적 대책의 하나로 홍수범람지도를 작성하고 있으며, 홍수범람해석을 위한 다양한 모형이 연구되고 있다. 본 연구에서는 LiDAR 자료와 LISFLOOD 모형을 이용한 홍수범람해석을 수행하여 국내 하천에서의 적용성을 검토하고, 파제 시나리오에 의한 파제 위치별 범람해석 결과를 평가하였다. 범람해석 결과 최대 홍수범람면적에서는 HEC-RAS 모형에 의해 작성된 홍수범람도와 차이가 약 4% 미만으로 유사하였으며, 파제 시나리오에 의한 홍수범람해석에서는 시나리오 별로 약 0.2%~6.5%의 범람면적 차이를 나타내었다. 또한 파제 위치에 따라서 홍수범람 양상이 다르게 나타났으며, 제내지에서 범람류의 흐름방향과 하천 흐름방향의 관계에 따라 최대 홍수범람면적과 최대 침수심이 변화함을 확인할 수 있었다. 연구 결과 국내 하천에서 홍수범람해석시 LISFLOOD 모형의 적용이 가능하고, 다양한 범람상황을 고려한 홍수범람해석이 가능할 것으로 판단된다.