• 한국측량학회지
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• 제37권6호
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• pp.453-464
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• 2019

최근 3차원 공간정보에 대한 수요가 증가함에 따라 신속하고 정확한 데이터 구축의 중요성이 증대되어 왔다. 정밀한 3차원 데이터 구축이 가능한 LiDAR (Light Detection and Ranging) 데이터를 기준으로 UAV (Unmanned Aerial Vehicle) 영상을 정합하기 위한 연구가 다수 수행되어 왔으나, MMS (Mobile Mapping System)로부터 취득된 LiDAR 점군데이터의 반사강도 영상을 활용한 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 MMS로부터 취득된 LiDAR 점군데이터를 반사영상으로 변환한 데이터와 UAV 영상 데이터의 정합을 위해 9가지의 특징점 기반매칭 기법을 비교·분석하였다. 분석 결과 SIFT (Scale Invariant Feature Transform) 기법을 적용하였을 때 안정적으로 높은 매칭 정확도를 확보할 수 있었으며, 다양한 도로 환경에서도 충분한 정합점을 추출할 수 있었다. 정합 정확도 분석 결과 SIFT 알고리즘을 적용한 경우 중복도가 낮으며 동일한 패턴이 반복되는 경우를 제외하고는 약 10픽셀 수준으로 정확도를 확보할 수 있었으며, UAV 영상 촬영 당시 UAV 자세에 따른 왜곡이 포함되어 있음을 감안할 때 합리적인 결과라고 할 수 있다. 따라서 본 연구의 분석 결과는 향후 LiDAR 점군데이터와 UAV 영상의 3차원 정합을 위한 기초연구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국측량학회지
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• 제20권2호
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• pp.127-136
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• 2002

수치표고자료(Digital Elevation Model ; DEM)는 영상처리, GIS, 건설, 수자원, 조경, 통신, 군사 및 기타 관련 분야에서 광범위하게 사용되고 있으며, 특히 정밀 DEM을 기반으로 하는 대축척 정사영상 제작, 3차원 GIS 데이터 구축 등에 활발히 이용되고 있다. 최근에는 LiDAR(Light and Detection And Ranging) 시스템의 등장으로 기존의 항공사진측량과 비교하여 효율적이고, 경제적으로 도시지역의 DEM을 효과적으로 구축할 수 있게 되었다. 기존의 일반적인 검사점(Check Point)에 의한 비교방법은 건물에 대한 높이값이 아닌 지형에 대한 높이값만을 비교함으로 인하여 LiDAR자료에서 건물 등 구조물 정확도를 평가하는 데에는 한계가 존재한다. 따라서 본 연구에서는 청주시의 도심지를 연구대상지역으로 선정하여 항공레이저측량(LiDAR측량) 자료를 이용한 DEM 및 수치정사영상을 제작하고 해석도화원도를 이용하여 정확도를 평가하였다. 실험결과를 분석하면 LiDAR DEM은 건물의 경우에는 평균적으로 x축 방향으로 0.30 m, y축 방향으로 0.62 m 편이가 발생하였으며 도화원도를 이용하여 제작한 DEM과의 비교 .분석한 결과, 편이가 $\pm$10 cm 범위에 36.2%, $\pm$10 cm$\pm$20 cm 범위에 43.53%가 분포되어 있다. 따라서 본 연구에서 제시된 LiDAR 자료의 정확도는 국립지리원에서 규정하고 있는 1/5,000 도화축척의 최대오차 이내로 다양한 분야에 활용될 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.656-657
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• 2008

Light Detection and Ranging (LiDAR) data has been used to detect the objects of earth surface from huge point clouds gotten from the laser scanning system equipped on airplane. According to the precision of 3~5 points per square meter, objects like buildings, cars and roads can be easily described and constructed. Many various areas, such as hydrological modeling and urban planning adopt this kind of significant data. Researchers have been engaging in finding accurate road networks from LiDAR data recent years. In this paper, A novel algorithm with regard to extracting road points from LiDAR data has been developed based on the continuity and structural characteristics of road networks.

• 한국측량학회지
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• 제24권2호
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• pp.209-215
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• 2006

해안선은 자연적, 인위적 행위에 의해 끊임없이 그 형상과 특징이 변화하며, 국토를 규정하는 중요한 정보이다. 이러한 해안선은 해양지리정보체계에서 기본정보(Framework Data)로 활용이 되며, 해안 지역의 모니터링 체계를 구축하는데 있어서 그 중요성이 날로 증가하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 최근 개발되어 해양 및 해안 분야에 적용되고 있는 LiDAR 데이터를 이용하여 자동으로 해안선을 추출할 수 있는 알고리즘을 제안하고 그 결과를 지상측량을 통해 얻어진 해안선과 비교하였다. 본 연구의 제안한 알고리즘을 적용하여 항공 LiDAR 데이터를 이용한 해안선을 추출한 결과, 인공 및 자연 해안지역 등 다양한 지형에서 현행 지상측량과 비교를 하였을 때, 안정된 결과를 도출하였으며, 항공 LiDAR 데이터를 이용하여 효율적인 해안선 추출의 가능성을 보여주었다.

• 한국측량학회지
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• 제35권2호
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• pp.91-102
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• 2017

Backpack-mounted mapping system is firstly introduced for flexible movement in indoor spaces where satellite-based localization is not available. With the achieved advances in miniaturization and weight reduction, use of LiDAR (Light Detection and Ranging) sensors in mobile platforms has been increasing, and indeed, they have provided high-precision information on indoor environments and their surroundings. Previous research on the development of backpack-mounted mapping systems, has concentrated mostly on the improvement of data processing methods or algorithms, whereas practical system components have been determined empirically. Thus, in the present study, a simulator for a LiDAR sensor (Velodyne VLP-16), was developed for comparison of the effects of diverse conditions on the backpack system and its operation. The simulated data was analyzed by visual inspection and comparison of the data sets' statistics, which differed according to the LiDAR arrangement and moving speed. Also, the data was used as input to a point-cloud registration algorithm, ICP (Iterative Closest Point), to validate its applicability as pre-analysis data. In fact, the results indicated centimeter-level accuracy, thus demonstrating the potentials of simulation data to be utilized as a tool for performance comparison of pointdata processing methods.

• 자원환경지질
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• 제49권4호
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• pp.281-290
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• 2016

해안지역은 레저공간, 요양, 항만 및 발전소 건설 등으로 인간의 활용이 용이한 공간으로써 그 이용이 점점 늘어나고 있다. 해안은 해양과 육지가 서로 만나며 지속적으로 변화하는 지역이다. 이렇듯 활발한 변동이 일어나고 있는 해안지형에 대한 정기적인 해안침식 모니터링이 필요하지만, 지상라이다(LiDAR : Light Detection and Ranging) 측량방법은 많은 시간 소요와 제약사항들이 있다. 이에 대한 보완책으로 한국해양과학기술원에서는 효율적인 해안지형 측량을 위한 해상모바일라이다 시스템을 구축하였다. 본 시스템은 선박에 지상라이다(RIEGL LMS-420i), 모션센서(MAGUS Inertial+)와 RTKGNSS(LEICA GS15 GS25)를 함께 고정 설치하여 해안선을 따라 선박을 운항하며 일정한 방향(해안 방향)으로 스캔하면서 탐사한다. 지상라이다로는 침식이 진행된 해안을 측량시, 해안침식에서 중요한 전빈지역에 음영대가 많이 발생하여 관측에 어려움이 있다. 하지만 이 해상모바일라이다 시스템을 활용하면 음영대를 효과적으로 관측할 수 있으며, 선박이 해안선을 따라 이동하며 연속측량 할 수 있어, 비교적 짧은 시간에 넓은 지역을 효율적으로 관측할 수 있다. 본 시스템을 이용하여 강릉항 주변 안목 송정해변에 대하여 실험 측량을 실시하고 검토하였다. 이와 같은 효율적인 시스템 이용하여 침식피해가 심각한 해안을 대상으로 효과적인 정밀 측량 모니터링을 실시하고 그 변화 양상을 파악한다면 연안침식대응기술 개발 및 연안침식통합관리체계 도출에 기여를 할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.323-328
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• 2019

기존에는 지형에 대한 3차원 공간정보 구축을 위해 주로 토털스테이션을 이용한 현황측량, 원격탐사, GNSS(Global Navigation Satellite System) 등의 방법이 주로 활용되어 왔다. 하지만 토털스테이션이나 GNSS는 대상지에 접근과 많은 관측을 요구하기 때문에 작업효율과 경제성이 떨어지며, 항공사진이나 인공위성영상은 지형의 3차원 형상을 취득하기 어렵다는 단점이 있다. 지상 LiDAR(Light Detection And Ranging)는 측정 대상물에 무수히 많은 레이저를 주사하여 X, Y, Z 좌표와 형상에 대한 정보를 얻을 수 있으며, 자료처리의 자동화가 가능한 장점이 있다. 본 연구에서는 지상 LiDAR를 이용하여 사면의 변위를 검출하고자 하였다. 연구대상 사면 3개소를 선정하고, 2016년과 2017년에 대상 사면에 대한 자료를 취득하였으며, 자료 처리를 통해 경사면의 형상과 단면에 대한 데이터를 생성할 수 있었다. 또한 생성된 데이터의 중첩분석을 통해 효과적으로 사면의 변위가 0.1m 이내임을 파악함으로써, 위험사면의 관리를 위한 지상 LiDAR의 활용 가능성을 제시하였다. 향후 주기적인 데이터 취득 및 분석이 이루어진다면 지상 LiDAR를 이용한 방법은 효과적인 위험사면 관리에 기여할 것이다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권10호
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• pp.588-593
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• 2017

본 논문에서는 자율주행차량에서 사용되는 고가의 다채널 라이다(LiDAR) 센서를 다수의 저가 소채널 라이다들로 대체하여 사용하는 경우에 다수의 라이다들을 하나의 라이다로 가상화하는 드라이버를 제안한다. 이를 통해 로봇 분야에서 하나의 물리 라이다를 가정하여 개발된 SLAM(Simultaneous Localization And Mapping) 알고리즘들은 수정 없이 사용될 수 있다. 본 논문은 제안하는 드라이버를 로봇운영체제 ROS(Robot Operating System) 상에서 구현하고 SLAM 알고리즘과 함께 평가하였다. 평가 결과, 제안한 드라이버는 3차원 점지도의 점밀도를 제어하는 필터와 함께 기존 알고리즘의 수정 없이 사용될 수 있음을 확인하였다.

• 한국지형공간정보학회:학술대회논문집
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• 한국지형공간정보학회 2004년도 추계학술발표대회 논문집
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• pp.123-128
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• 2004

최근 디지털 카메라(Digital camera), 다중/고분광 영상(Mumltispectral/Hyperspectral image), LiDAR(Light Detection and Ranging), InSAR(Interferometric SAR)와 같이 지상을 보다 상세하고 높은 정확도로 지상을 매핑할 수 있는 센서들이 출현하고 있다. 이러한 다양한 정보 취득 자료를 충분히 활용하여 통합하기 위해서는 영상에 대하여 정확한 기하보정 또는 정사영상의 제작과 LiDAR 자료와 같은 경우 평면위치의 오차를 조정하여 다중자료들 간의 정확한 지형보정(Coregistration)이 필요하다. 본 연구에서는 AIR-MS 자료를 이용하여 즉, 항공기로부터 취득한 LiDAR(Height와 강도(Intensity) 자료), digital camera을 통합하고, 기존의 컬러항공사진 및 1:1000 수치지도를 이용하여 3D GIS 자료의 생성을 시도하였다.

• ETRI Journal
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• 제45권5호
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• pp.836-846
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• 2023

Mobile robots are used in modern life; however, object recognition is still insufficient to realize robot navigation in crowded environments. Mobile robots must rapidly and accurately recognize the movements and shapes of pedestrians to navigate safely in pedestrian-rich spaces. This study proposes real-time, accurate, three-dimensional (3D) multi-pedestrian detection and tracking using a 3D light detection and ranging (LiDAR) point cloud in crowded environments. The pedestrian detection quickly segments a sparse 3D point cloud into individual pedestrians using a lightweight convolutional autoencoder and connected-component algorithm. The multi-pedestrian tracking identifies the same pedestrians considering motion and appearance cues in continuing frames. In addition, it estimates pedestrians' dynamic movements with various patterns by adaptively mixing heterogeneous motion models. We evaluate the computational speed and accuracy of each module using the KITTI dataset. We demonstrate that our integrated system, which rapidly and accurately recognizes pedestrian movement and appearance using a sparse 3D LiDAR, is applicable for robot navigation in crowded spaces.