• 제목/요약/키워드: Point Cloud Processing

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AR-based 3D Digital Map Visualization Support Technology for Field Application of Smart Construction Technology

  • Song, Jinwoo;Hong, Jungtaek;Kwon, Soonwook
    • 국제학술발표논문집
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    • The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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    • pp.1255-1255
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    • 2022
  • Recently, research on digital twins to generate digital information and manage construction in real-time using advanced technology is being conducted actively. However, in the construction industry, it is difficult to optimize and apply digital technology in real-time due to the nature of the construction industry in which information is constantly fluctuating. In addition, inaccurate information on the topography of construction projects is a major challenge for earthmoving processes. In order to ultimately improve the cost-effectiveness of construction projects, both construction quality and productivity should be addressed through efficient construction information management in large-scale earthworks projects. Therefore, in this study, a 3D digital map-based AR site management work support system for higher efficiency and accuracy of site management was proposed by using unmanned aerial vehicles (UAV) in wide earthworks construction sites to generate point cloud data, building a 3D digital map through acquisition and analysis of on-site sensor-based information, and performing the visualization with AR at the site By utilizing the 3D digital map-based AR site management work support system proposed in this study, information is able to be provided quickly to field managers to enable an intuitive understanding of field conditions and immediate work processing, thereby reducing field management sluggishness and limitations of traditional information exchange systems. It is expected to contribute to the improvement of productivity by overcoming factors that decrease productivity in the construction industry and the improvement of work efficiency at construction sites.

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A Study on Automatic Space Analysis for Plant Facilities Based on 3D Octree Argorithm by Using Laser Scanning Information

  • Kim, Donghyun;Kwon, Soonwook;Chung, Suwan;Ko, Hyunglyul
    • 국제학술발표논문집
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    • The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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    • pp.667-668
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    • 2015
  • While the plant projects grow bigger and global attention to the plant is increasing, efficient space arrangement is not working in plant project because of the complex structure in installing the equipment unlike the construction project. In addition to this, presently, problem in installation process caused by the disagreement between floor plan and real spot is rising. Therefore the target of this research is to solve the problems and reaction differences, caused by changing the space arrangement in installing the equipment of plant construction. And this research suggests the equipment arrangement method for construction and related processes. To solve the problem, 3D cloud point data of space and equipment is collected by 3D laser scanning and the space matching is operated. In processing the space matching, data is simplified by applying the octree algorithm. This research simplifies the 3D configuration data acquired by 3D scanner equipment through the octree algorithm, and by comparing this data, identifies the space for target equipment, and finally suggests the algorithm that makes the auto space arrangement of equipment possible in construction site and also suggests the process to actualize this algorithm.

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도로공간정보 구축을 위한 기준점 거리 별 MMS 성과물의 정확도 평가 (MMS Data Accuracy Evaluation by Distance of Reference Point for Construction of Road Geospatial Information)

  • 이근왕;박준규
    • 한국측량학회지
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    • 제39권6호
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    • pp.549-554
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    • 2021
  • 정밀한 3차원 도로공간정보는 자율주행을 위한 기본 인프라로 안전한 자율주행을 위한 필수 데이터라 할 수 있다. MMS (Mobile Mapping System)은 도로공간정보 구축을 위한 장비로 활용되고 있으며, 관련 연구가 수행되고 있다. 하지만 MMS를 활용한 성과물의 정확도에 중요한 요인이 되는 기준점 거리가 성과물의 정확도에 미치는 영향을 분석한 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 MMS를 이용하여 취득되는 데이터의 기준점 거리별 정확도를 분석하고자 하였다. 연구대상지 도로에 대해 MMS를 이용하여 포인트클라우드 데이터를 구축하였다. 데이터 처리는 MMS 데이터는 기준점과의 거리를 고려하여 4개의 데이터를 구축하였으며, 정확도 평가를 위해 12개의 검사점 성과와 비교하여 정확도를 분석하였다. MMS 데이터의 정확도는 수평방향으로 -0.09m~0.11m, 높이방향으로 0.04m~0.19m의 차이를 나타내었다. 수평방향에 비해 수직방향의 오차가 크게 나타났으며, 기준점과의 거리가 증가함에 따라 정확도가 감소함을 알 수 있었다. 또한 구간의 거리가 길어질수록 기준점과의 거리가 하나의 데이터 셋에서 달라질 수 있기 때문에 추가적인 연구가 필요하며, 향후 여러 개의 기준점을 사용하는 방법에 대한 정확도 평가가 이루어진다면 정밀한 도로공간정보 구축을 위한 효과적인 기준점 활용 방안을 제시할 수 있을 것이다.

드론을 이용한 보도블럭 탈락 탐지 가능성 연구 (A Study for Possibility to Detect Missing Sidewalk Blocks using Drone)

  • 신정일
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제22권5호
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    • pp.34-41
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    • 2021
  • 보도는 보행자의 안전하고 쾌적한 통행을 목표로 하는 시설로, 다양한 재질의 블럭으로 포장되어 있다. 현재 우리나라는 보도 포장상태에 대한 정량적인 조사 방법이 부재하여 효율적인 조사 방법의 개발이 필요한 실정이다. 최근 드론은 다양한 분야에서 효율적인 조사 도구로 활용되고 있으나, 보도의 포장상태를 조사한 사례는 제한적인 실정이다. 본 연구는 드론을 이용한 보도블럭 파손 탐지 방법 개발을 위한 초기 연구로써 보도블럭의 탈락에 국한하여 탐지 가능성을 파악하고자 하였다. 이를 위하여 보도블럭을 인위적으로 제거하여 탈락을 상황을 모의하였고, 드론을 이용하여 0.7 cm 해상도의 영상을 촬영하였다. 영상 전처리를 통해 획득된 포인트 클라우드 자료의 특성으로 보도블럭 탈락 부위에서 포인트들이 갖는 표고의 분산이 높게 나타났다. 이러한 특성을 이용하여 보도 영역에 해당하는 격자에 포함되는 포인트들의 표고에 대한 분산에 4가지 임계치를 적용하여 보도블럭 탈락 부위를 탐지하는 실험을 진행하였다. 그 결과 정탐지율 70-80 %, 누락오차 20-30 %, 추가오차 2 % 이하의 탐지정확도를 획득하여 보도블럭 탈락의 탐지 가능성이 높은 것으로 판단된다. 본 연구의 결과는 제한적인 환경에서 모의된 보도블럭 탈락을 대상으로 하였으므로 향후 실제 환경을 고려한 추가 연구를 통해 효율적이고 정량적인 보도블럭 파손 탐지 방법이 개발될 수 있을 것으로 기대된다.

송전선 모니터링을 위한 포인트클라우드 데이터 활용 (Application of Point Cloud Data for Transmission Power Line Monitoring)

  • 박준규;엄대용
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제19권11호
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    • pp.224-229
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    • 2018
  • 우리나라는 급격한 경제발전으로 전력소비량이 크게 증가하고 있으며, 원활한 전력의 공급을 위해 많은 송전탑 및 송전선이 설치되고 있다. 고압 송전선은 주로 알루미늄 연선으로 제작되며, 전선을 느슨하게 가선하여 약간의 처짐이 유지되도록 하고 있다. 처짐의 정도는 공사의 품질과 전선의 수명에 많은 영향을 끼치게 되는데 시간이 지날수록 전선의 무게나 주변 환경적 요인으로 수축과 팽창이 반복적으로 일어나므로 송전선의 관리를 위해 주기적인 모니터링이 필수적이다. 본 연구에서는 3D 레이저 스캐닝 기술을 활용하여 송전선에 대한 모니터링을 수행하였다. 연구대상지의 송전선에 대한 데이터를 취득하고, 자료처리를 통해 송전선에 대한 포인트클라우드 형태의 3차원 공간정보를 추출하였다. 송전선에 대한 3차원 공간정보를 활용하여 송전선의 길이와 처짐량을 산출하였으며, 주변 장애물들과의 이격거리를 효과적으로 산출할 수 있었다. 연구를 통해 송전선 관리를 위한 3D 레이저 스캐닝 기술의 활용성을 제시할 수 있었으며, 향후 추가적인 연구를 통해 3D 레이저 스캐닝 기술이 적용된 송전선 모니터링 방안이 개발된다면 송전선 관리의 효율성 증대에 크게 기여할 것이다.

스테레오 비전 센서 기반 프리팹 강구조물 조립부 형상 품질 평가 (Dimensional Quality Assessment for Assembly Part of Prefabricated Steel Structures Using a Stereo Vision Sensor)

  • 김종혁;전해민
    • 한국전산구조공학회논문집
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    • 제37권3호
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    • pp.173-178
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    • 2024
  • 본 논문에서는 스테레오 비전 센서를 이용한 프리팹 강구조물(PSS: Prefabricated Steel Structures)의 조립부 형상 품질 평가 기법을 소개한다. 스테레오 비전 센서를 통해 모형의 조립부 영상과 포인트 클라우드 데이터를 수집하였으며, 퍼지 기반 엣지 검출, 허프 변환 기반 원형의 볼트 홀 검출 등의 영상처리 알고리즘을 적용하여 조립부 영역의 볼트홀을 검출하였다. 영상 내 추출된 볼트홀 외곽선 위 세 점의 위치 정보에 대응되는 3차원 실세계 위치 정보를 깊이 영상으로부터 획득하였으며, 이를 기반으로 각 볼트홀의 3차원 중심 위치를 계산하였다. 통계적 기법 중 하나인 주성분 분석 알고리즘(PCA: Principal component analysis) 알고리즘을 적용함으로써 3차원 위치 정보를 대표하는 최적의 좌표축을 계산하였다. 이를 통해 센서의 설치 방향 및 위치에 따라 센서와 부재 간 평행이 아니더라도 안정적으로 볼트홀 간의 거리를 계측하도록 하였다. 각 볼트홀의 2차원 위치 정보를 기반으로 볼트홀의 순서를 정렬하였으며, 정렬된 볼트홀의 위치 정보를 바탕으로 인접한 볼트홀 간의 각 축의 거리 정보를 계산하여 조립부 볼트홀 위치 중심의 형상 품질을 분석하였다. 측정된 볼트홀 간의 거리 정보는 실제 도면의 거리 정보와의 절대오차와 상대오차를 계산하여 성능 비교를 진행하였으며, 중앙값 기준 1mm 내의 절대오차와 4% 이내의 상대오차의 계측 성능을 확인하였다.

점군집 데이터를 이용한 곡면객체 모델링 및 정확도 분석 (Curved Feature Modeling and Accuracy Analysis Using Point Cloud Data)

  • 이대건;유은진;이동천
    • 한국측량학회지
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    • 제34권3호
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    • pp.243-251
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    • 2016
  • 일반적으로 라이다 데이터 처리 과정은 노이즈 제거, 지표면/비지표면 분리를 위한 필터링, 데이터 분류, 객체분할, 형태인식, 객체 모델링, 성과물에 대한 정확도 검증 등이다. 본 논문은 점군집 라이다 데이터를 이용한 3차원 곡면객체의 모델링과 정확도 검증에 중점을 두고 있다. 기존의 구형 및 원통형 객체 모델링 방법은 함수의 선형화, 미지계수의 초기 근사값 및 반복 계산이 요구되지만, 제안한 방법은 모델링 함수의 미지계수를 직접 결정하는 방법이다. 이를 위하여 객체를 형성하는 단위 객체면 형태를 분석하여 적합한 함수를 결정하고, 함수를 구성하는 미지변수를 추정한 후 정확도를 분석하여 타당성을 검증하였다. 제안한 방법을 반구형 및 반원통의 시뮬레이션 및 실제 건물 데이터에 적용하여 모델링 함수의 계수와 정확도를 산정하였으며, 다양한 형태의 객체 모델링의 자동화에 기여할 것으로 판단된다.

Strip Adjustment of Airborne Laser Scanner Data Using Area-based Surface Matching

  • Lee, Dae Geon;Yoo, Eun Jin;Yom, Jae-Hong;Lee, Dong-Cheon
    • 한국측량학회지
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    • 제32권6호
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    • pp.625-635
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    • 2014
  • Multiple strips are required for large area mapping using ALS (Airborne Laser Scanner) system. LiDAR (Light Detection And Ranging) data collected from the ALS system has discrepancies between strips due to systematic errors of on-board laser scanner and GPS/INS, inaccurate processing of the system calibration as well as boresight misalignments. Such discrepancies deteriorate the overall geometric quality of the end products such as DEM (Digital Elevation Model), building models, and digital maps. Therefore, strip adjustment for minimizing discrepancies between overlapping strips is one of the most essential tasks to create seamless point cloud data. This study implemented area-based matching (ABM) to determine conjugate features for computing 3D transformation parameters. ABM is a well-known method and easily implemented for this purpose. It is obvious that the exact same LiDAR points do not exist in the overlapping strips. Therefore, the term "conjugate point" means that the location of occurring maximum similarity within the overlapping strips. Coordinates of the conjugate locations were determined with sub-pixel accuracy. The major drawbacks of the ABM are sensitive to scale change and rotation. However, there is almost no scale change and the rotation angles are quite small between adjacent strips to apply AMB. Experimental results from this study using both simulated and real datasets demonstrate validity of the proposed scheme.

3D 제작과 정사영상 생성을 위한 UAV 최적 촬영 조건 연구 (A Study on the Optimal Shooting Conditions of UAV for 3D Production and Orthophoto Generation)

  • 조정민;이종석;이병길
    • 한국측량학회지
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    • 제38권6호
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    • pp.645-653
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    • 2020
  • 최근 무인비행장치의 활용방안에 대한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 이를 지원하기 위해서 국토지리정보원은 『무인비행장치 이용 공공측량 작업지침』을 제정하였다. 하지만 작업지침에는 각 활용 분야에 필요한 최적의 촬영 조건은 제시되어 있지는 않다. 본 연구에서는 측량분야에서 많이 활용되는 3D 공간정보, 정사영상 제작에 적합한 촬영 조건을 알아보고자 하였다. 이를 위해 특별승인을 받지 않아도 비행할 수 있는 고도 150m 이내에서 다양한 고도, 중복도, 촬영각도에 따라 45번의 실험을 진행하였다. 3D 모델링의 촬영조건별 품질을 파악하기 위해 총 9곳의 검증영역의 점밀도를 분석하였으며, 정사영상과 1/1,000 수치지도를 비교하였다. 결과물의 품질과 작업시간을 고려할 때, 정밀 3D구축을 위해서는 촬영고도 50m 중복도 70~80% 촬영각도 80~90°의 촬영조건이 적합하고, 정사영상 제작에는 촬영고도 100m 촬영각도 80~90°의 촬영조건이 적합함을 알 수 있었다.

실시간 3차원 객체 검출을 위한 포인트 클라우드 기반 딥러닝 모델 경량화 (Lightweight Deep Learning Model for Real-Time 3D Object Detection in Point Clouds)

  • 김규민;백중환;김희영
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제26권9호
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    • pp.1330-1339
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    • 2022
  • 3D 물체검출은 대체로 자동차, 버스, 사람, 가구 등과 같은 비교적 크기가 큰 데이터를 검출하는 것을 목표로 두어 작은 객체 검출에는 취약하다. 또한, 임베디드 기기와 같은 자원이 제한적인 환경에서는 방대한 연산량 때문에 모델의 적용이 어렵다. 본 논문에서는 1개의 레이어만을 사용하여 로컬 특징에 중점을 두어 작은 객체 검출의 정확도를 높였으며, 제안한 사전 학습된 큰 네트워크에서 작은 네트워크로의 지식 증류법과 파라미터 크기에 따른 적응적 양자화를 통해 추론 속도를 향상시켰다. 제안 모델은 SUN RGB-D Val 와 자체 제작한 모형 사과나무 데이터 셋을 이용하여 성능을 평가하였고 최종적으로 mAP@0.25에서 62.04%, mAP@0.5에서 47.1%의 정확도 성능을 보였으며, 추론 속도는 120.5 scenes per sec로 빠른 실시간 처리속도를 보였다.