자율주행 자동차의 안전한 운행을 위해 카메라, RADAR(RAdio Detection And Ranging), 초음파 센서 중 중추적인 역할을 하는 LiDAR(Light Detection And Ranging) 센서는 360도에서 사물을 인식하고 탐지할 수 있다. 하지만 이러한 LiDAR 센서는 레이저를 통해서 거리를 측정하기 때문에 공격자에 노출되기 쉬우며 다양한 보안위협에 직면해있다. 따라서 본 논문에서는 LiDAR 센서를 대상으로 한 여러 가지 보안 위협인 Relay, Spoofing, Replay 공격을 살펴보고 물리적 신호교란(Jamming) 공격의 가능성과 그 영향을 분석하며, 이러한 공격이 자율주행 시스템의 안정성에 미치는 위험을 분석한다. 실험을 통해, 물리적 신호교란 공격이 LiDAR 센서의 거리 측정 능력에 오류를 유발할 수 있음을 보여준다. 개발이 진행 중인 차량 간 통신(Vehicle-to-Vehicle, V2V), 다중 센서 융합과 LiDAR 비정상 데이터 탐지를 통해 이러한 위협에 대한 대응방안과 자율주행 차량의 보안 강화를 위한 기초적인 방향을 제시하고 향후 연구에서 제안된 대응방안의 실제 적용 가능성과 효과를 검증하는 것을 목표로 한다.
도심 항공 모빌리티(UAM)는 도시의 교통 혼잡과 환경 문제에 혁신적인 해결책을 제공하는 새로운 교통수단으로 부상하고 있다. 특히 전기수직이착륙(eVTOL) 항공기를 통해 도심 내 이동성을 향상시키고 교통 혼잡을 감소시키며 환경오염을 줄이는 데 기여할 것으로 기대된다. 그러나 UAM 시스템의 성공적인 구현과 운영은 센서 기술과 같은 고도로 발전된 기술적 인프라에 의존을 많이 하게 된다. 이러한 센서 기술 중에서도 3D LiDAR (light detection and ranging) 시스템은 복잡한 도심 환경에서 비행체가 장애물을 감지하고 경로를 생성하는 데 필수적이다. 본 논문은 3D LiDAR를 이용한 객체 검출 기능의 중요성과 성능을 중심으로 LiDAR 기반 인지 솔루션 개발의 도전 과제에 초점을 맞추며, LiDAR 데이터 처리 알고리즘과 객체 검출 방법론을 통합하여 비행체의 안전 운항에 기여하는 인지 솔루션의 효과를 실험적으로 검증한다.
Recently, research and development to revitalize smart construction are being actively carried out. Accordingly, 3D mapping technology that digitizes construction site is drawing attention. To create a 3D digital map for construction site a point cloud generation method based on LiDAR(Light detection and ranging) using MMS(Mobile mapping system) is mainly used. The purpose of this study is to analyze the accuracy of MMS LiDAR-based point cloud data. As a result, accuracy of MMS point cloud data was analyzed as dx = 0.048m, dy = 0.018m, dz = 0.045m on average. In future studies, accuracy comparison of point cloud data produced via UAV(Unmanned aerial vegicle) photogrammetry and MMS LiDAR should be studied.
본 연구에서는 항공레이저측량(LiDAR; Light Detection And Ranging)을 이용한 지상지형자료(DEM, DSM DTM 등)와 단빔 음향측심기(SBES; Single Beam Echo Sounder), 측면음향주사기(SSS; Side Scan Sonar)를 이용한 하저 지형자료의 통합방안을 모색하고, LiDAR 데이터와 SSS/SBES 데이터를 통합하고 지형의 2차원 및 3차원 그래픽 표현, 수량계산 등의 기능을 갖는 소프트웨어를 개발하였다. 개발한 소프트웨어의 정확도 비교는 상용 소프트웨어인 Surfer를 이용하였다.
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.
다양한 구조의 라이다(light detection and ranging, LiDAR)가 존재함에도 불구하고 넓은 화각을 유지하면서 장거리 측정과 수직, 수평 방향 모두에서 높은 해상도를 만족하는 LiDAR를 구현하는 것은 매우 어렵다. 스캐닝 구조는 장거리 탐지 및 수직, 수평 방향에 대한 높은 해상도를 만족하는 고성능 LiDAR를 구현하는 데 유리하지만, 넓은 화각을 확보하기 위해서는 검출 속도에 불리한 대면적 광 검출기(photodetector, PD)가 필수적이다. 따라서 이러한 문제점을 해결하기 위해 다수의 소면적 PD를 고속의 단일 대면적 PD로 작동할 수 있는 static unitary detector(STUD) 기술 기반의 PD를 제안하였다. 본 논문에서 제안하는 InP/InGaAs STUD PIN-PD는 1,256 ㎛×19 ㎛의 단위 면적을 가지는 32개 소면적 PD를 활용하여 1,256 ㎛×949 ㎛ 이내에서 다양한 형태로 설계 및 제작하였다. 이후 다양한 형태로 제작된 STUD PD의 특성과 감도는 물론 이를 활용한 LiDAR 수신 보드의 잡음 및 신호 특성에 대해 측정 및 분석하였다. 마지막으로 STUD PD가 적용된 LiDAR 수신 보드를 1.5-㎛ master oscillator power amplifier 레이저를 광원으로 활용하는 3차원 스캐닝 LiDAR 시제품에 적용하였고, 이를 통해 대각 32.6도의 광각에서 50 m 이상의 장거리 물체를 정밀하게 탐지하면서 320 px×240 px의 고해상도 3차원 영상을 동시에 확보하였다.
지진, 산사태와 같은 재난사고현장에서 조사업무는 시설물 붕괴 등 2차 재난 피해가 발생할 수 있어 많은 위험이 따른다. 이처럼 조사자가 직접 접근하기 힘든 재난현장에서 라이다(light detection and ranging, LiDAR)가 탑재된 드론 측량시스템을 통해 고정밀의 3차원 재난정보를 안전하게 취득할 수 있는 방법을 강구할 수 있다. 이에 본 연구에서는 2023년 4월 성남시 분당구의 정자교 붕괴사고 현장을 대상으로 드론 LiDAR의 재난 현장에서의 활용 가능성을 확인하였다. 이를 위해 사고 교량에 대한 고밀도 포인트 클라우드를 수집하고, 사고 교량을 3차원 지형정보로 복원하여 10점의 지상기준점 측량 성과와 비교하였다. 그 결과, 수평방향으로의 root mean square error (RMSE)는 0.032 m, 수직방향으로 0.055 m로 확인되었다. 또한, 지상 LiDAR를 통해 같은 대상지를 측량하여 생성한 포인트 클라우드와 비교한 결과, 수직방향으로 약 0.08 m가량의 오차가 발생하였지만 전체적인 형상은 큰 차이가 없을 뿐만 아니라 전체적인 데이터 취득과 자료 처리 시간 측면에서 드론 LiDAR가 지상 LiDAR보다 효율적임을 확인할 수 있었다. 따라서 많은 위험이 따르는 재난현장에서 드론 LiDAR의 활용을 통해 안전하고 신속한 현장 조사가 가능할 것으로 판단된다.
LiDAR(Light Detection and Ranging) is considered to be a very accurate and useful tool for detection and reconstruction of ground objects. LiDAR data has information about both intensity and x,y,z position of the ground objects. LiDAR data can be collected from both first and last-return, which are called multi-return, with up to 5 different returns simultaneously. In this paper, an approach to reconstruct buildings in urban area using LiDAR multi-return data is presented. The reconstructed buildings are combined with DEM(Digital Elevation Model) produced from DSM(Digital Surface Model) in given area to implement 3D modeling. As a result, it is shown that buildings in urban area can be reconstructed and classified by the integration of the multi-return and intensity data of LiDAR.
MMS(Mobile Mapping System) 자료를 이용한 정밀 공간 정보 매핑은 고정밀 3차원 지형 모델 구축, 시설물 관리를 위해 중요하며, 특히 도로 중앙선 매핑 작업은 정밀 도로 지도 구축을 위해 필요하다. 본 연구에서는 MMS LiDAR(Light Detection And Ranging) 자료를 이용하여 정밀 공간 정보인 도로 중앙선을 매핑 하는 반자동화 방법을 개발하였다. 우선 주어진 MMS LiDAR 자료를 기반으로 보간법을 이용하여 반사강도 영상을 제작하고, 에지 검출기를 이용하여 반사강도 영상으로부터 선형 세그먼트들을 추출하였다. 최종적으로 추출된 선형 세그먼트들 중에서 도로 중앙선 세그먼트를 수동으로 선택하였다. 추출된 도로 중앙선의 정확도 검증 결과, 0.065m의 정확도를 보여주었으며, 도로 중앙선이 도로 신호와 인접한 일부 지역에서 에러가 발견되었다.
도심지의 빌딩들은 시간이 갈수록 형태가 다양해지고, 식생이나 도로와 같은 객체들과 유사한 분광 특성을 나타냄으로써 광학 영상만을 이용하여 추출하기가 어려워지고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 항공 Light Detection and Ranging(LiDAR) 자료와 항공 사진의 융합을 통해 항공 사진상에서의 빌딩과 그 경계를 추출하는 방법을 제안한다. 먼저 항공 사진에 Adaptive dynamic range linear stretching 방사 강조 기법을 적용하고, 에디슨 에지 디텍터를 이용하여 이진 경계 지도를 생성하였다. 동시에 항공 LiDAR 자료로부터 normalized Digital Surface Model을 생성하고, 빌딩 영역을 추출하여 이진 경계 지도와의 중첩을 통해 임시 빌딩 영역을 추출하였다. 마지막으로 항공 LiDAR 자료와 항공 사진 간의 위치 오차를 고려하여 경계 강화 과정을 수행함으로써 최종 빌딩 경계를 추출하였다. 제안 방법의 검증을 위해 두 개의 실험 지역을 선정하여 제안 방법을 적용하였고, 정량적인 정확도평가에서 F-measure, Jaccard coefficient, Yule coefficient, Overall accuracy의 값이 모두 0.85 이상의 정확도를 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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