• 제목/요약/키워드: Lidar Intensity

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기대최대화 알고리즘을 활용한 도로노면 training 자료 자동추출에 관한 연구 - 감독분류를 통한 도로 네트워크의 자동추출을 위하여 (Automatic Extraction of Training Dataset Using Expectation Maximization Algorithm - for Automatic Supervised Classification of Road Networks)

  • 한유경;최재완;이재빈;유기윤;김용일
    • 한국측량학회지
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    • 제27권2호
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    • pp.289-297
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    • 2009
  • 본 논문은 감독분류 기법을 활용한 도로 네트워크 추출의 기본 과정인 트레이닝 자료의 추출과정을 자동화함으로써 감독분류를 활용한 도로 네트워크 추출 과정의 자동화에 기여할 수 있는 방법론의 개발을 목적으로 한다. 이를 위해 본 연구에서는 상호 기하보정 된 항공사진과 LIDAR 자료로부터 정사영상과 LIDAR 반사강도 영상을 제작하고, 기 구축된 수치지도를 활용하여 초기 트레이닝 자료를 자동으로 추출하였다. 하지만 위의 과정을 통하여 추출된 초기 트레이닝 자료는 기하보정과정에서 수반되는 기하학적 오차 및 다양한 개체들로 구성된 도로의 특성에 영향을 받아 다양한 분광특성을 포함하게 된다. 따라서 본 연구에서는 추출된 초기 트레이닝 자료에서 도로 추출의 기본이 되는 도로노면의 분광특성을 통계학적 기법인 기대최대화 알고리즘에 기초하여 효과적으로 결정하기 위한 방법론을 제안하였다. 또한 개발된 방법론의 평가를 위하여 동일지역에 대해 수동으로 취득한 트레이닝 자료와 본 연구에서 자동으로 추출한 자료를 비교 평가하여 정확도를 분석하였다. 실험결과에 대한 통계검증결과 본 논문에서 제안한 도로노면 트레이닝 자료 자동추출기법의 효용성을 증명하였다.

The Kwinana Shoreline Fumigation Experiment in Western Australia, Australia

  • Yoon, I.H.;Sawford, B.L;Manins, P.C.
    • 한국환경과학회:학술대회논문집
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    • 한국환경과학회 1996년도 봄 학술발표회 초록집
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    • pp.22-22
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    • 1996
  • ;The Kwinana Shoreline Fumigation Experiment(KSFE) took place in Fremantle, WA, Australia between 23 January and 8 February, 1995. All measurement systems performed to expectation. The CSIRO DAR(Division of Atmospheric Research) LIDAR measured plume sections from near the Kwinana Power Station(KPS) stacks to up to about 5 km downstream. It also measured boundary layer aerosols and the structure of the boundary layer on some occasions. Both stages A and C of KPS were used as tracers at different times. Radiosonde and double theodolite sounding systems measured temperature, humidity, air pressure and wind structure at the coast(Woodman Point) and at the inland(ALCOA residue dump) site at intervals of roughly two hours. These were supplemented by mid afternoon soundings(radiosonde and single theodolite) by Department of Environmental Protection(DEP) at Swanbourne. The Flinders aircraft measured wind, turbulence and temperature structure of the atmospheric boundary layer, concentrations of $C0_2,\;0_3,\;S0_2\;and\;NO_x$ in the smoke plumes and surface radiation over both land and sea. CSIRO DCET(Division of Coal and Energy Technology) vehicle successfully interceptde many smoke plumes and using a range of tracers will be able to identify the various sources much of the time. Routine data from the DEP and Kwinana Industrial Council(KIC) air quality monitoring networks were also automatically logged. Murdoch University measured surface heat flux at Hope Valldy monitoring station and also at Wattleup monitoring station for the last five days. The heart of the LIDAR system is a Neodymium-doped Yttrium-aluminumgarnet(Nd:Y AG) laser operating at a fundamental wavelength of 1064 nm, with harmonics fo 532 nm and 355 nm. A small fraction of the laser beam is scattered back to the LIDAR, collected by a telescope and detedted by a photomultiplier tube. The intensity of the signal as a function of time is a measure of the particle concentration as a function of distance along the line of the laser shot. The results of nine days special field observations are summarized in detail.etail.

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요인 및 군집분석을 이용한 지상 라이다 자료의 분류 (Classification of Terrestrial LiDAR Data Using Factor and Cluster Analysis)

  • 최승필;조지현;김열;김준성
    • 대한공간정보학회지
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    • 제19권4호
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    • pp.139-144
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    • 2011
  • 본 연구는 지상라이다 자료에서 얻어진 색상정보(R, G, B)와 반사강도정보(I)를 동시에 이용하여 이를 통계학적 분류기법으로 서로의 연관성을 분석하여 라이다 자료에 대한 분류방법을 제시하였다. 이를 위하여 우선 변수 R,G,B 및 I를 사용하여 분산 을 극대화하는 요인을 추출하여 주요인과 각 변수들 간의 요인행렬을 산출하였다. 그러나 요인행렬은 기초자료를 축소시켜 보여주기는 하지만, 이로부터 어떤 변수들이 어떤 요인에 의해 높게 관계되는지 명확하게 알기 어렵기 때문에 직각회전방식 중에서 Varimax방법을 이용하여 회전된 요인행렬을 구하여 요인점수를 산출하였다. 그리고 비 계층적 군집화 방법인 K-평균법을 이용하여 요인분석으로 산출된 요인점수에 대하여 군집분석을 실시한 후, 지상라이다 자료의 분류 정확도를 평가하였다.

천리안 위성 해양탑재체와 위성탑재 라이다 관측자료를 이용한 황사 에어러솔의 3차원 모니터링 (Three Dimensional Monitoring of the Asian Dust by the COMS/GOCI and CALIPSO Satellites Observation Data)

  • 이권호
    • 한국대기환경학회지
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    • 제29권2호
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    • pp.199-210
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    • 2013
  • Detailed 3 dimensional structure of Asian dust plume has been analyzed from the retrieved aerosol data from two different satellites which are the Korea's $1^{st}$ geostationary satellite, namely the Communication, Ocean, Meteorological Satellite (COMS) spacecraft launched in 2010, and the NASA's Cloud-Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observations (CALIPSO). COMS spacecraft provides the first time resolved aerial aerosol maps by the systematically well-calibrated multispectral measurements from the Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) instrument. GOCI data are used here to evaluate intensity, spatial distribution, and long-range transport of Asian dust plume during 1~2 May 2011. We found that the strong Asian dust plume showing AOT of 2~5 was lofted to the altitude around 2~4 km above the Earth's surface and transported over Yellow Sea with a speed of about 25 km/hr. The CALIPSO extinction coefficient and particulate depolarization ratio (PDR) profiles confirmed that nonspherical dust particles were enriched in the dust plume. This study is a first example of quantitative integration of GOCI and CALIOP measurements for clarifying the overall structure of an Asian dust event.

도심지역 DSM을 이용한 고해상도 InSAR 위상 시뮬레이션 (High Resolution InSAR Phase Simulation using DSM in Urban Areas)

  • 윤근원;김상완;이용웅;이동천;원중선
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제27권2호
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    • pp.181-190
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    • 2011
  • 현재 공간해상도 약 1 m 의 고해상도 X-band SAR 위성인 독일의 TerraSAR-X와 TanDEM-X, 이탈리아의 COSMO-SkyMed가 성공적으로 발사되어 운용되고 있으며 분석 결과 우수한 성능을 보이고 있다. 국내에서도 최고 공간해상도 약 1 m 의 X-band SAR 위성인 KOMPSAT-5가 향후 발사될 예정이다. 이러한 고해상도 SAR 영상 활용이 가능해짐에 따라 SAR Interferometry(InSAR) 기술을 이용한 도심지역 모니터링이 더욱 관심을 받고 있다. 하지만 기존의 InSAR 위상 시뮬레이션 알고리즘은 도심지역에 분포하는 빌딩과 같은 인공구조물 객체에 의해 나타나는 layover 현상과 빌딩 벽면에서 산란되는 신호를 충분히 고려하지 못한다. 본 연구에서는 기존 알고리즘의 한계점을 극복하기 위하여 LIDAR DSM을 이용한 정밀 InSAR 위상과 SAR 반사강도 영상 시뮬레이션 알고리즘을 개발하였다. 대전 지역에서 획득된 TerraSAR-X spotlight 영상과 비교 분석을 통해 개발된 알고리즘의 타당성 분석을 수행하였다. 시뮬레이션 결과로 생성된 InSAR 위상과 SAR 반사강도 영상은 실제 TerraSAR-X spotlight SAR 자료로부터 생성된 결과와 매우 유사하였다. 이러한 결과는 향후 고해상도 SAR 영상을 이용한 도심지역 변화 및 변위탐지 모니터링 연구에 활용될 것이다.

무인수상정의 장애물 회피를 위한 3차원 라이다 기반 VFH 알고리즘 연구 (Obstacle Avoidance of Unmanned Surface Vehicle based on 3D Lidar for VFH Algorithm)

  • 원인식;이순걸;류재관
    • 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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    • 제8권3호
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    • pp.945-953
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    • 2018
  • 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.

라이다의 반사강도에서 추출한 지상기준점의 정확도 비교 (Accuracy Comparison Of Ground Control Points extracting from LIDAR Intensity)

  • 위광재;최윤수;오종민;이임평;서용운
    • 대한공간정보학회지
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    • 제16권4호
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    • pp.25-31
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    • 2008
  • 사진기준점측량을 위한 지상기준점 선점시에 산악지역과 해안지역, 갯벌 등 지상기준점을 선점할 수 있는 뚜렷한 지형과 지물이 없는 지역에서는 효율적으로 지상기준점을 추출할 수 없기 때문에 현지측량의 시간과 비용, 정확도 등에서 문제점이 있다. 본 연구에서는 항공 라이다 반사강도를 지상기준점으로 사용하여 사진기준점측량을 수행한 후에 기 구축된 수치지도에서 추출한 지상기준과 비교하였으며, 또한 현지측량된 검사점을 기준으로 비교 평가하였다. 연구 결과, 라이다 반사강도를 이용하였을 시에는 평균오차가 ${\pm}1.02m$로 나타났으며, 기 구축된 수치지도를 이용하였을 경우에 ${\pm}1.13m$로 나타났다. 이 결과는 라이다 반사강도를 지상기준점으로 사용하는 것이 수치지도에서 추출한 것보다 0.11m 향상되었음을 보여준다.

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정지기상위성 자료를 이용한 정량적 황사지수 개발 연구 (The Study on the Quantitative Dust Index Using Geostationary Satellite)

  • 김미자;김윤재;손은하;김금란;안명환
    • 대기
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    • 제18권4호
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    • pp.267-277
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    • 2008
  • The occurrence and strength of the Asian Dust over the Korea Peninsular have been increased by the expansion of the desert area. For the continuous monitoring of the Asian Dust event, the geostationary satellites provide useful information by detecting the outbreak of the event as well as the long-range transportation of dust. The Infrared Optical Depth Index (IODI) derived from the MTSAT-1R data, indicating a quantitative index of the dust intensity, has been produced in real-time at Korea Meteorological Administration (KMA) since spring of 2007 for the forecast of Asian dust. The data processing algorithm for IODI consists of mainly two steps. The first step is to detect dust area by using brightness temperature difference between two thermal window channels which are influenced with different extinction coefficients by dust. Here we use dynamic threshold values based on the change of surface temperature. In the second step, the IODI is calculated using the ratio between current IR1 brightness temperature and the maximum brightness temperature of the last 10 days which we assume the clear sky. Validation with AOD retrieved from MODIS shows a good agreement over the ocean. Comparison of IODI with the ground based PM10 observation network in Korea shows distinct characteristics depending on the altitude of dust layer estimated from the Lidar data. In the case that the altitude of dust layer is relatively high, the intensity of IODI is larger than that of PM10. On the other hand, when the altitude of dust layer is lower, IODI seems to be relatively small comparing with PM10 measurement.

선박 갑판에서 이미지 기반 이동로봇 주행에 관한 연구 (A Study on Image-Based Mobile Robot Driving on Ship Deck)

  • 김선덕;박경민;왕승열
    • 해양환경안전학회지
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    • 제28권7호
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    • pp.1216-1221
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    • 2022
  • 선박은 화물 운송의 효율을 증대시키기 위해 대형화되는 추세이다. 선박 대형화는 선박 작업자의 이동시간 증가, 업무 강도 증가 및 작업 효율 저하 등으로 이어진다. 작업 업무 강도 증가 등의 문제는 젊은 세대의 고강도 노동 기피 현상과 맞물러 젊은 세대의 노동력 유입을 감소시키고 있다. 또한 급속한 인구 노령화도 젊은 세대의 노동력 유입 감소와 복합적으로 작용하면서 해양산업 분야의 인력 부족 문제는 극심해지는 추세이다. 해양산업 분야는 인력 부족 문제를 극복하기 위해 지능형 생산설계 플랫폼, 스마트 생산 운영관리 시스템 등의 기술을 도입하고 있으며, 스마트 자율물류 시스템도 이러한 기술 중의 하나이다. 스마트 자율물류 시스템은 각종 물품들을 지능형 이동로봇을 활용하여 전달하는 기술로서 라이다, 카메라 등의 센서를 활용해 로봇 스스로 주행이 가능하도록 하는 것이다. 이에 본 논문에서는 이동로봇이 선박 갑판의 통행로를 감지하여 stop sign이 있는 곳까지 자율적으로 주행할 수 있는지를 확인하였다. 자율주행은 Nvidia의 End-to-end learning을 통해 학습한 데이터를 기반으로, 이동로봇에 장착된 카메라를 통해 선박 갑판의 통행로를 감지하여 수행하였다. 이동로봇의 정지는 SSD MobileNetV2를 이용하여 stop sign을 확인하여 수행하였다. 실험은 약 70m 거리의 선박 갑판 통행로를 이동로봇이 이탈 없이 주행 후 stop sign을 확인하여 정지하는지를 5회 반복 실험하였으며, 실험 결과 경로이탈 없이 주행하는 결과를 얻을 수 있었다. 이 결과를 적용한 스마트 자율물류 시스템이 산업현장에 적용된다면 작업자가 작업 시 안정성, 노동력 감소, 작업 효율이 향상될 것으로 사료된다.

설계 강우량의 재현빈도 변화에 따른 도시유역의 침수특성 분석 (An Analysis on Inundation Characteristics of Urban Watershed according to Variation in Return Period of Design Rainfall)

  • 박인혁;하성룡
    • 한국습지학회지
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    • 제15권4호
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    • pp.585-593
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    • 2013
  • 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.