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.
국부적이지만 수 mm단위까지 스캔이 가능한 지상LiDAR 장비를 이용하여 사면을 스캐닝한 후에 사면의 6개 지점에 대하여 강제로 변화를 준 후 다시 스캐닝하여 분석한 결과 0.008m의 평균편차를 나타내었다. 이것을 볼 때 미세변화 탐지를 위한 기법으로 지상 LiDAR자료의 적용이 유효할 것으로 판단된다.
It is recently enlarged to necessity of 3D spatial information model in urban areas. and in order to that, It is increased to use the terrestrial LiDAR. The Point clouds which are received by terrestrial LiDAR take a relateive coordinate. For transform into absolute coordinate, it carry out GPS surveying. However, it is difficult to geo-referencing of point clouds using the GPS due to high buildings and facilities in urban area. This study suggests a methodology, that is geo-referencing of point clouds which is received from terresstrial LiDAR in urban area and then verified accuracy of geo-referencing of point clouds. In order to geo-Referencing of point clouds which are received in Engineering building of Yonsei Univ., it was be setout through GPS surveying, and then obtained absolute coordinate of real building. Using this coordinate, It was operated geo-referencing of point clouds, verified accuracy between check point and geo-referenced point clouds. As a result, RMSE of check point shows that GPS surveying is 6.9~8.0cm.
본 연구에서는, 건물이 밀집한 도심지를 대상으로 취득한 지상 LiDAR 자료의 geo-referencing을 위해 필요한 특정정의 절대좌표를 효율적으로 취득할 수 있는 방안을 모색하였다. 도심지에서는 GPS 신호 수신의 문제점, 다각측량 및 수준측량을 통한 원거리 기준점 측량의 비용적 문제점 등이 발생할 수 있으며 이를 극복하기 위하여 건물의 옥상에서 GPS 측량을 통해 기준점을 설치하고 특징점의 절대좌표를 취득하는 방식을 제안하였다. 제안된 방식에서는 옥상에서의 지상 레이저 스캐닝이 가능할 경우 기준점 자체를 특징점으로 사용함으로써 별도의 특징점 선정 및 측량을 필요로 하지 않으며 안정적인 스캐닝도 보장받을 수 있다. 실제 대상지역에 적용한 결과 본 연구에서 제안된 방식이 기존 방식에 비하여 충분히 비용 효율적일 수 있다는 가능성을 확인하였다.
최근 IT기술의 발달과 함께 건설 분야와 IT기술의 융합에 맞추어 비정형화와 대형화로 인해 건물의 외형이 다양해지고 있다. 이에 건물을 기존보다 정확하게 표현하면서 시각적으로도 우수한 3차원 공간정보를 구축하기 위해 본 연구에서는 대상 건물을 지상 LiDAR를 이용해 고밀도 점군자료를 취득하였고, 이를 바탕으로 BIM(Building Information Modeling) 기반의 건물 모델을 제작하였다. 이를 각 층별 레이어로 개별 추출하여 높이에 따른 건물 외곽정보들과의 차이점을 확인하였으며, IFC 표준 포맷을 활용한 공개형 BIM을 통해 구조물의 외곽 현황 파악이 가능함을 확인하였으며, 이를 기반으로 하는 새로운 입체지적 및 공간정보 데이터 구축 방안을 제시하였다.
토석류의 발생은 산악지역에 위치한 도로나 주택가에 심각한 위험을 초래하며 많은 재산의 손실을 발생시킨다. 본 연구에서는 산악지역에서 발생한 토석류를 모의하기 위해 2개의 유역을 선정하고 공간자료를 구축하였다. 첫 번째 유역의 경우 지상 LiDAR를 활용하여 토석류 발생 구간을 스캔하고 지형 자료를 구축하였으며 두 번째 유역의 경우는 드론을 활용하여 유역의 퇴적부를 촬영하고 DSM(Digital surface model)을 생성하였다. 그리고 토석류 발생이 하류부에 미치는 영향을 분석하기 위해 2차원 상용 모델인 FLO-2D를 사용하여 토석류의 흐름 영역을 시뮬레이션하고 지상 LiDAR 및 드론 측정데이터의 퇴적부와 비교분석하였다.
본 연구에서는 식생이 무성한 제방의 이상유무 점검을 위한 지상 LiDAR(Light Detection And Ranging) 측량의 적용성을 검토하였다. 지상 LiDAR 측량으로 생성된 제방의 영상 점군 자료에 색상필터 및 형태필터를 적용하여 각 기법별 정확성과 특성을 평가하였다. 임진강 제방의 영상 점군 자료를 이용하여 CIVE, ExG, ExGR, ExR, MExG, NGRDI, VEG, VVI, ATIN, ISL 등의 10가 식생 제거 필터를 적용하였다. 결과에 의하면 정확성은 ISL, ATIN, ExR, NGRDI, ExGR, ExG, MExG, VVI, VEG, CIVE 등의 순서로 나타났다. 색상필터는 지반 구분에 한계를 보였으며 풀꽃을 지반으로 구분하기도 했다. 형태필터는 지반 구분 정확도가 우수하나 거석을 식생으로 인식하는 한계도 보였다. 전체적으로 형태필터가 우수하나 계산 시간에서 10 배 정도 소요되었다. 정확도와 속도 향상을 위해서 형태필터와 색상필터를 결합한 복합필터에 대한 연구가 필요하다.
최근, 사면붕괴는 산악지역에 접해있는 국도변에서 자연재해로 발생하고 있다. 산악지역의 급속한 도로개설, 확장 등 경제 개발로 인하여 사면붕괴와 관련된 사고로 직결된다. 따라서, 국도 안전관리와 국도 기능을 유지하기 위하여 사면점검의 지속적인 관리가 수행되어야 한다. 본 연구에서는 접도사면의 유지관리에 따른 재래적 Face mapping과는 차별화된 GIS기법을 적용하였다. 지상 LiDAR를 이용하여 사면전문가 관점에서 사면 Face mapping을 통한 정확한 외형적 분석결과를 취득하였으며 그 결과를 외적 안정성 평가의 기준으로 붕괴발생 사면정보로 활용할 수 자료로 변환하였다. 또한, 현재 운영 중인 도로절토사면관리(CSMS) 데이터베이스 뿐 만아니라 업무활용도를 높일 수 있도록 인터넷 GIS 기반의 도로 위험 평가, 관리 기법을 개선하였다.
지상라이다에 의한 건물 실내 모델링을 구축하고 정확도를 분석하기 위해 제원이 다른 2개의 지상라이다를 실험지역에 적용하였다. 본 연구는 실내 공간 모델링을 위해 스캐닝 된 점군 단위에 대하여 3차원 정합 시 다량의 기준점 획득이 어려운 환경 하에서 (1) 점군 단위별 구조물 좌표계로 변환하여 처리한 경과와 (2) 점 군간 상호 정합 후 기준점에 의한 일괄 좌표변환 결과와의 편차를 비교하였다. 실험결과, 제원에 다르더라도 공통적으로 점군 정합 후 일괄처리 결과가 점군 단위별 변환 후 정합한 방법보다 오차의 크기, 분포가 적게 나타나고 있음을 확인하였다.
Jong-Su, Yim;Dong-Hyeon, Kim;Chi-Ung, Ko;Dong-Geun, Kim;Hyung-Ju, Cho
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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