• 대한공간정보학회지
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• 제18권2호
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• pp.29-33
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• 2010

항공레이저측량을 통한 지형 분류작업은 분류 정확도의 확보와 세밀한 지형 표현의 두 목표를 동시에 만족해야 한다. 이 두 목표를 달성하기 위한 자동분류 처리에 연구로서 노이즈가 많은 지형분류 결과로부터 필터링을 통한 품질향상 연구가 다수 있었으나 한국과 같이 삼림이 울창하고 지표면 투과율이 낮은 환경에서의 항공레이저측량 결과 적용 시 관목 및 교목 하층이 지면으로 분류되는 오류가 많았다. 이에 본 연구는 정확도가 높고 점밀도가 낮은 1차 지형분류 결과를 기반으로 아직 지형으로 등록되지 않은 LiDAR 지형 분류 후보 점군들로부터 세밀 지형 표현에 필요한 점들을 추출하는 기법으로 점분류 처리절차를 개선하였다. 주변 지형 포인트의 가중치를 부여하여 경사 (gradient) 계산을 통해 미추출 LiDAR 점군들로부터 지형 표현 점들을 분류하는 본 알고리즘은 특히 능선부분의 사라진 특징을 찾아내거나 무너진 논둑을 복원하는 등 최소의 점들로 중요한 지형 요소점(terrain model key points)을 놓치지 않고 세밀하게 표현하는데 효과적이다. 이 알고리즘을 통해 추출한 점들과 1차 지형분류 결과를 결합하여 지형분류최적화 방법을 제안하였다.

• 생물환경조절학회지
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• 제28권4호
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• pp.358-365
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• 2019

본 연구는 3차원 영상을 이용하여 원예산물의 크기와 플러그묘의 평균초장을 결정하고자 수행되었다. 3차원 영상을 획득하고자 ToF 카메라와 스테레오비전 카메라를 사용하였다. 본 연구의 3차원 영상 획득용 실험 재료로서 수박, 사과, 배, 단호박, 오렌지의 원예산물과 수박, 토마토 및 고추 플러그묘를 사용하였다. 플러그묘의 평균 초장을 결정하는 지표로서 기존의 측정 기준 대신에 수정초장이 제시되었다. 스테레오비전 영상에 비해서 ToF 영상을 이용한 경우에 원예산물의 크기와 플러그묘의 평균초장 오차가 작게 나타났다. 꼭지가 있는 원예산물을 제외할 경우 ToF 영상을 이용한 원예산물의 둘레와 높이의 오차는 각각 0.0-3.0%, 0.0-4.7%로 나타났다. 또한, 플러그묘의 평균 초장에 대한 오차는 0.0-5.5%로 나타났다. 본 연구를 통해 서 3차원 영상을 이용한 원예산물의 크기와 플러그묘에 대한 초장 추정의 가능성을 확인하였다. 더구나, 본 연구에서 시도된 방법은 3차원 영상으로부터 물체와 배경의 효과적인 분리, 이상치의 제거 등에 활용될 것이다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권1호
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• pp.174-192
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• 2021

카메라나 레이더에 비해 높은 인지 성능을 제공하는 라이다 센서는 높은 가격으로 의해 ADAS나 자율주행에 적용되기 어려웠으나, 최근 가격이 빠르게 낮아지고 있어 라이다를 활용한 기존 자율주행 기능 개선에 관한 기대가 높아지고 있다. 레벨3 자율주행자동차의 경우, 센서의 결함 또는 한계 등 인지시스템에 위험한 상황이 발생했을 때 운전자에게 수동모드로의 제어권 전환을 요청하며, 만약 이러한 요청에도 운전자가 반응하지 않을 경우 MRM 즉 최소위험기동을 구현하여야 한다. 본 연구에서는 이러한 배경을 바탕으로 인지 시스템에서 생기는 위험으로 인해 LKS의 정상작동이 힘든 경우에 대한, 라이다 기반의 MRM 알고리즘을 개발하였다. 본 논문의 LKS MRM 기술은 라이다에서 수집된 포인트 클라우드 데이터를 기반으로 객체 군집화를 통해 전방에 있는 차량의 이동 경로를 생성하고, 이를 자차량의 목표 경로점으로 변환하여, 카메라 기반의 LKS가 정상 작동을 할 수 없는 경우 라이다 기반의 경로 추종제어를 통해 최소위험기동을 수행한다. 제안된 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 HAZOP 기법을 사용하여 위험원을 식별하였고 이를 바탕으로 검증용 시나리오 3가지를 도출하여, 뵨 연구에서 구축한 시뮬레이션 환경에서 알고리즘 검증을 수행하였다. 그 결과 본 연구에서 제안한 라이다 기반 LKS MRM 알고리즘이 여러 가능한 인지시스템의 위험 상황에 대해 차선이탈을 방지하고 이를 통해 교통사고를 방지하는 것을 확인할 수 있었다.

• 지적과 국토정보
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• 제52권1호
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• pp.69-80
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• 2022

드론사진측량은 일반적으로 상공에서 수직 또는 경사로 영상을 획득하므로 3차원 모델링을 위한 목적으로 촬영할 경우 건물의 지면부분에 대한 영상매칭과 점군데이터의 공간정확도가 불량하여 3D메쉬의 완성도가 떨어진다. 따라서 본 연구에서는 이를 극복하기 위해 드론영상과 지상에서 스마트폰 영상을 획득하여 각각의 공간정확도를 분석함은 물론 드론영상에 스마트폰영상을 조합하지 않았을 경우와 조합해석 했을 경우의 정확도 향상과 3D메쉬의 완성도를 평가하였다. 연구결과 드론사진측량의 수평(x,y)정확도는 1/200,000정도로 전통적인 사진측량 정확도와 유사하였다. 또한, 촬영방법에 따른 정확도는 사진맷수의 증가보다 대상물에 대한 촬영각도에 영향을 더 받는 것으로 분석되었다. 스마트폰영상 조합의 경우 정확도에 별다른 영향을 미치지 않았으나 3D메쉬의 완성도는 디지털트윈시티 기준을 만족하는 LoD3급의 3D메쉬를 얻을 수 있었다. 따라서, 드론영상과 지상에서 촬영한 스마트폰 또는 DSLR영상을 조합처리 함으로써 디지털트윈시티를 위한 3D모델 구축에 충분히 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권2호
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• pp.245-256
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• 2021

본 연구는 LiDAR 센서의 산림자원조사 적용성 검토를 위하여 제주 절물자연휴양림을 대상으로 삼나무의 개체목 탐지, 흉고직경과 수고를 측정하여 전통적인 산림자원조사와 정확성과 효율성을 비교·분석하였다. 백팩형 지상라이다(Backpack Personal Laser Scanning; BPLS)는 Greenvalley International 사(社)의 Model D50을 사용하였다. 최적의 데이터 수집을 위하여 표준지의 밀도와 작업 효율성을 고려한 LiDAR스캔의 표본추출방법을 7가지로 구분하였다. 분석은 개체목 변수 측정의 정확성을 파악하고 요소작업별 시간과 전체 분석시간을 조사하여 효율성을 평가하였다. 분석 결과, 백팩형 지상라이다를 이용한 입목 탐지율은 모든 패턴이 100%로 나타났다. 정확성은 패턴5(흉고직경: RMSE: 1.07 cm, Bias: -0.79 cm, 수고: RMSE: 0.95 m, Bias: -3.2 m)와 패턴7(흉고직경: RMSE: 1.18 cm, Bias: -0.82 cm, 수고: RMSE 1.13 m, Bias: -2.62 m)이 현장조사 방법으로 얻은 결과와 비교하였을 때 통계적 정확성이 높은 결과를 보였다. BPLS와 현장조사를 이용하여 1 ha의 데이터를 처리하는데 걸린 시간을 환산한 결과 BPLS는 약 115분~135분이 소요되며, 현장조사방법은 375분~1,115분으로 BPLS를 이용한 방법이 더 효율적인 것으로 나타났다. 따라서 하층식생이 적고 비교적 관리가 잘 된 인공 침엽수림에서는 BPLS 장비를 활용하여 효율적인 산림자원조사가 가능하며, 앞으로 다양한 임분 조건에서 적용 가능성을 분석할 필요가 있다고 판단된다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제40권6호
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• pp.703-708
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• 2002

본 연구는 초임계 용매인 $CO_2$, 에틸렌, 프로판, 부탄, 프로필렌, 1-부텐, 디메틸에테르 및 $CHClF_2$내에서 poly(propyl acrylate)와 poly(propyl methacrylate) 용액과의 고압 상거동을 측정하였다. 초임계 용매들과 poly(propyl acrylate) 및 poly(propyl methacrylate)간의 상거동 측정 범위는 온도 $23-186^{\circ}C$와 압력 2,400 bar까지 실험하여 나타내었다. poly(propyl acrylate)-$CO_2$ 혼합물은 약 2,070 bar 이내에서, poly(propyl acrylate)-에틸렌계는 1,400 bar 이하에서, poly(propyl acrylate)-프로판계는 1,880 bar 이하에서, poly(propyl acrylate)-프로필렌계는 450 bar 이하에서, poly(propyl acrylate)-부탄계는 2,200 bar이하에서, poly(propyl acrylate)-1-부텐계는 250 bar 이하에서, poly(propyl acrylate)-디메틸에테르계는 150 bar 이하에서 각각 용해되었으며, 이때 온도범위는 $23-175^{\circ}C$이였다. poly(propyl methacrylate)-$CO_2$ 혼합물은 2,900 bar 및 온도 $240^{\circ}C$에서도 용해되지 않았다. poly(propyl methacrylate)-프로판계는 약 2,390 bar이하에서, poly(propyl methacrylate)-부탄계에 대해서는 2,100 bar이하에서, poly(propyl methacrylate)-프로필렌계에 대해서는 570 bar 이하에서 poly(propyl methacrylate)-1-부텐계는 310 bar 이하에서, poly(propyl methacrylate)-$CHClF_2$계에 대해서는 300 bar 이하에서, 그리고 poly(propyl methacrylate)-디메틸에테르계에 대해서는 170 bar 이하에서 각각 용해되었으며, 이때 온도범위는 $40-186^{\circ}C$ 사이였다. 또한 이성분 poly(propyl acrylate)-$CO_2$와 poly(propyl acrylate)-디메틸에테르계의 상거동 사이에 디메틸에테르를 공용매로 사용하여 5, 15 및 50 wt% 첨가하여 구름점의 거동을 상임계용액온도 영역에서 하임계용액온도 영역까지 나타내었다.

• 한국농림기상학회지
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• 제25권4호
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• pp.387-397
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• 2023

식물의 초장은 작물의 생육상태를 가시적으로 파악 할 수 있는 생육지표로 수량과 상관성이 높아 작물 육종이나 재배 연구에 널리 사용된다. 초장과 같은 작물의 생육특성 조사는 전통적으로 자를 이용하여 사람이 직접 조사하였으나 최근 센싱, 영상 기술이 발전하면서 작물의 생육을 효율적으로 조사하기 위해 생육계측 기술을 디지털 전환하려는 연구가 시도되고 있다. 본 연구에서는 넓은 범위에 걸쳐 정밀한 측정이 가능한 레이저 스캐너를 사용하여 다양한 질소 시비 수준에서 재배된 벼 군락의 높이를 측정하고 실측 초장과 비교 분석을 수행하였다. 군락의 높이는 레이저 스캐너로 수집된 포인트 클라우드의 상위 1% 점의 높이를 계산하여 측정하였다. 상위 1% 점의 높이를 이용하여 추정한 초장이 실측 초장과 가장 높은 결정계수를 보였고(R² = 0.93, RMSE = 2.73), 선형회귀식을 도출하 여 이를 근거로 레이저 스캐너로 측정된 군락의 높이를 실측 초장으로 변환하였다. 질소 시비 조건 및 생육 시기별로 수집된 실측 초장과 추정 값(레이저 스캐너로 측정된 군락 높이 기반으로 계산된 초장)을 종합하여 벼의 생육그래프를 도출한 결과, 레이저 스캐너 기반 초장 측정 기술이 벼의 초장과 생육을 평가하는데 충분히 활용될 수 있음을 확인할 수 있었다. 향후, 레이저 스캐너에서 도출된 3차원 영상은 작물 군락의 생육량 추정, 작물 초형 분석 등에 적용 가능할 것으로 판단되며, 기존 작물 생육조사 방식의 디지털 전환을 위한 기술로 활용될 수 있을 것이다.