• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2008년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.969-970
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• 2008

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.368-373
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• 2003

This paper presents a cost-effective 3D foot scanner system that provides the 3-dimensional point cloud foot data to design the custom footwear. To measure the 3-dimensional point cloud data of the foot, a CCD camera, a Non-Gaussian laser line projector and optical triangulation method are employed. Furthermore, the integrated system employs a measurement base, a frame grabber, a CCD moving cart, a stepping motor and a computer. The measurement result is saved as 3D dxf format and it could be converted to 2D essential data fer a shoe design. The experimental results demonstrate that the proposed system have the decent resolution of 1mm which is enough for last and shoe design.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제26권6호
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• pp.157-166
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• 2022

철근 콘크리트 구조 건설현장에서 육안 검사 방식으로 수행되는 현재 단계의 구조감리는 그 필요성에 비하여 매우 노동 집약적이기에 현실적으로 현장의 모든 상황을 파악하기에 제한적이며, 검사자의 주관성도 배제될 수 없다. 따라서 본 연구는 철근을 대상으로 한 구조감리의 효율성 개선을 위해 360° 카메라를 통해 수집한 RGB 및 Depth 데이터 기반 3D model을 이용하여 배근 간격을 도출하고 실측값과의 비교를 통해 정확도를 검증하였다. 소규모 현장(약 265 m²)의 12개 지점에 대해 계측을 수행하였으며, 지점당 스캔시간은 약 20초, 이동 및 설치시간을 포함한 총 계측 시간은 약 15분이 소요되었다. 계측된 데이터는 SLAM 알고리즘을 통하여 RGB-based 3D model과 3D point cloud model을 생성하였으며, 각각의 모델에서의 계측값을 실측값과 비교하여 정확도 검증을 진행하였다. RGB-based 3D model과 3D point cloud model은 각각 10mm, 0.1mm의 최소분해능을 갖으며, 각 모델로부터 계측된 철근의 배근 간격 은 의 오차는 최대 28.4%, 최소 3.1% (RGB-based 3D model) 최대 10.8%, 최소 0.3% (3D point cloud model)로 확인되었다. 본 연구를 토대로 추후 자동화 기반의 원격구조 감리 기술개발을 통하여 현장적용 및 분석의 효율성을 증대시키고자 한다.

• 한국측량학회지
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• 제38권1호
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• pp.35-41
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• 2020

3D 레이저 스캐너는 대상물에 대한 많은 양의 데이터를 빠른 시간 내에 취득할 수 있는 효과적인 방법으로 최근 측량, 변위측정, 대상물의 3차원 데이터 생성, 실내공간정보 구축, BIM (Building Information Model) 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 3D 레이저 스캐너를 통해 취득되는 점군데이터의 활용을 위해서는 정합과정을 거쳐 많은 측점에서 취득한 데이터를 통일된 좌표체계를 가진 하나의 데이터로 만드는 과정이 필요하다. 따라서 정합 방법에 따른 점군데이터의 정확도에 대한 분석적 연구가 필요하다 이에 본 연구에서는 3D 레이저 스캐너를 통해 취득되는 점군데이터의 정합방법에 따른 정확도를 분석하고자 하였다. 3D 레이저 스캐너를 통해 연구대상지의 점군데이터를 취득하고, 자료처리를 통해 ICP (Iterative Closest Point) 와 형상정합 방법에 의해 점군데이터를 정합하였으며, 토털스테이션 측량성과와 비교하여 정확도를 분석하였다. 정확도 평가 결과 ICP와 형상정합 방법은 각각 토털스테이션 성과와 0.002~0.005m, 0.002~0.009m의 차이를 나타내었다. 각각의 정합 방법은 실험결과 모두 0.01m 미만의 편차를 나타내어 1:1,000 수치지형도의 허용정확도를 만족하였으며, ICP 및 형상정합을 이용한 점군데이터의 정합이 공간정보 구축에 충분히 활용 가능함을 제시하였다. 향후 형상정합 방법에 의한 점군데이터의 정합은 3D 레이저 스캐너를 활용한 공간정보 구축 과정에서 타겟의 설치를 줄임으로써 생산성 향상에 기여할 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.99-110
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• 2023

논문은 LiDAR 점군 데이터를 사용하여 흉고 직경과 수고를 예측하는 ForestLi 시스템을 제안한다. ForestLi 시스템이 LiDAR 점군 데이터를 처리하는 과정은 다음과 같이 여러 단계로 진행된다. 다운샘플링, 이상점 제거, 지표면 분할, 지표면 정규화, 수간 추출, 개체목 분할, 흉고 직경 측정, 수고 측정. LiDAR 점군 데이터를 처리하는 상용 시스템 LiDAR360은 하측 식생과 개체목 분할 오류를 사용자가 직접 수정해야 한다. ForestLi 시스템은 하측 식생에 해당하는 LiDAR 점군 데이터를 자동으로 제거한다. 결과적으로 ForestLi 시스템이 LiDAR360보다 전체 수행시간을 줄이고, 흉고 직경과 수고 예측의 정확성을 높였다. 실험을 통해서 제안된 ForestLi가 LiDAR360 시스템보다 흉고 직경과 수고 측정의 정확성과 전체 실행시간 측면에서 우수하다는 것을 보여주었다.

• 한국BIM학회 논문집
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• 제14권2호
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• pp.1-12
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• 2024

The paper proposes a methodology that combines the Random Sample Consensus (RANSAC) algorithm and the Point Cloud Encoder-Decoder Network (PCEDNet) algorithm to automatically extract the length of infrastructure elements from point cloud data acquired through 3D LiDAR scans of retaining walls. This methodology is expected to significantly improve time and cost efficiency compared to traditional manual measurement techniques, which are crucial for the data-driven analysis required in the precision-demanding construction sector. Additionally, the extracted positional and dimensional data can contribute to enhanced accuracy and reliability in Scan-to-BIM processes. The results of this study are anticipated to provide important insights that could accelerate the digital transformation of the construction industry. This paper provides empirical data on how the integration of digital technologies can enhance efficiency and accuracy in the construction industry, and offers directions for future research and application.

• 대기
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• 제29권5호
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• pp.609-614
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• 2019

Cloud seeding experiment has been proposed as a way to alleviate severe air pollution problem because, if successful, artificially produced precipitation through cloud seeding could scavenge out some portion of air pollutants. As a first step to verify the practicality of such experiment, seedability of the clouds observed in Seoul is assessed by examining statistical characteristics of some relevant meteorological variables. Analyses of 9 years of Korea Meteorological Agency Seoul station data indicate that as PM₁₀ mass concentration increases, cloud amount, liquid water path, and ice water path decrease, but the difference between temperature and dew point temperature tends to increase. Such finding suggests that cloud seeding becomes less feasible as air pollution becomes more severe in the Seoul metropolitan area, at least in a statistical sense. For some individual severe air pollution events, however, seedable clouds may exist and indeed cloud seeding experiments can be successful. Therefore, detailed investigation on cloud seedability for individual severe air pollution events are highly required to make a concrete assessment of cloud seeding as a way to alleviate severe air pollution problem.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제25권3호
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• pp.37-46
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• 2024

최근 스마트 건설기술 중 현상에 대한 정확하고 빠른 정보수집이 가능한 3D 레이저 스캐닝 기술이 주목받고 있다. 3D 레이저 스캐닝 기술은 건설현장에서 현실과 가장 유사한 정보를 획득할 수 있다. 본 연구에서는 3D 레이저 스캐닝 기술을 활용하여 수집할 수 있는 포인트 클라우드 데이터를 건설현장 진도측정에 적용 가능성에 대하여 새로운 부재 식별방법을 실제 건물에 적용하여 제시하고자 한다. 연구 수행을 위해 BIM으로부터 부재 식별을 위한 위치 정보를 수집, 수집된 위치 정보의 인식 여유 범위를 설정하여 포인트 클라우드 데이터로부터 건물을 구성하고 있는 부재 식별을 진행하였다. 연구결과 포인트 클라우드 데이터로부터 건물을 구성하고 있는 기둥, 보, 벽 그리고 슬라브를 식별할 수 있음을 확인하였다. 식별결과는 실제 건물에 시공이 완료된 부재를 모두 확인할 수 있었으며, 이를 프로젝트 BOQ의 부재별 단가와 연동하여 기성 산출에 활용할 수 있다. 또한, 연구를 통해 획득한 포인트 클라우드 데이터는 건설현장의 품질관리 모니터링 및 건물의 유지관리를 위한 정확한 자료로써 활용될 수 있다. 연구결과는 추후 프로젝트 활용을 위해 사용되는 건설 정보의 적시성 및 정확성 향상에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.

• 센서학회지
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• 제33권4호
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• pp.187-195
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• 2024

Light detection and ranging (LiDAR), a widely used sensor in mobile robots and autonomous vehicles, has its most important function as measuring the range of objects in three-dimensional space and generating point clouds. These point clouds consist of the coordinates of each reflection point and can be used for various tasks, such as obstacle detection and environment recognition. However, several processing steps are required, such as three-dimensional modeling, mesh generation, and rendering. Efficient data processing is crucial because LiDAR provides a large number of real-time measurements with high sampling frequencies. Despite the rapid development of controller computational power, simplifying the computational algorithm is still necessary. This paper presents a method for estimating the presence of curbs, humps, and ground tilt using range measurements from a single horizontal or vertical scan instead of point clouds. These features can be obtained by data segmentation based on linearization. The effectiveness of the proposed algorithm was verified by experiments in various environments.

• 대한기계학회논문집A
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• 제41권10호
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• pp.949-957
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• 2017

본 논문에서는 2단 가변 밸브 리프트 모듈의 조립불량 검사를 수행하기 위하여, 레이저 비전 기반의 높이 측정 시스템을 개발하였다. 측정방식은 레이저 비전 센서 모듈을 이용하여 삼각 측량법의 원리에 기초하여 3차원 점군집(point cloud) 데이터를 수집하고, 이를 바탕으로 밸브 위치의 높이 차이를 계산하였다. 본 논문에서는 먼저, 측정 시스템의 구성과 제안된 높이 측정 알고리즘을 설명하였다. 그리고, 레이저 비전 기반의 3차원 측정을 위한 실험장치를 구성하였다. 마지막으로, 실험장치의 정확성과 반복성을 검증하기 위해서, 2단 가변 밸브 리프트 모듈에서의 래쉬조정기 및 밸브간의 고저 차이를 측정하는 실험들을 여러 번 수행하였다. 실험 수행결과, 제안된 레이저 비전 기반의 높이 측정 시스템은 2단 가변밸브 리프트 모듈 조립 검사에 대한 높은 정확성, 반복성 및 안정성을 확보하고 있음을 확인할 수 있었다.