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.
본 연구에서는 Terrestrial Laser Scanning (TLS)를 이용한 보 구조물의 변위 및 응력 추정에 대한 기법을 개발하였다. TLS는 Geographic Informatio Systems (GIS) 분야에서 처음 도입된 시스템으로, 레이저 펄스를 통해 원격으로 목적물의 3차원 좌표 정보를 획득 할 수 있는 시스템이다. 그러나 이러한 TLS로부터 획득한 대상물의 3차원 좌표 데이터는 10mm 내외의 오차를 포함하고 있다. 이에 건축 구조분야에 적용 가능한 변형 정보를 획득하기 위해서는 보다 정밀한 데이터 획득을 위한 데이터 처리 기법이 필요하다. 또한 구조물의 응력의 경우 획득된 형상 위의 각 지점의 곡률로 인해 발생하기 때문에 구조물의 변형 추정시 보다 미세한 오차에도 크게 영향을 받아 심한 왜곡을 가져오게 된다. 그러므로 응력 추정시 추가적인 데이터 처리 기법이 필요하다. 이에 본 연구에서는 보 구조물의 응력을 추정할 수 있는 기법을 제시한다.
TLS(Terrestrial Laser Scanning)는 레이저를 이용하여 물체의 3차원 위치 정보를 원격으로 획득할 수 있는 시스템이다. 그러나 TLS로부터 획득한 3차원 위치 정보는 처짐 또는 응력 평가 등에 있어서 구조 정보로서 사용하기에는 한계가 있다. 따라서 정밀한 형상정보의 획득을 위해서는 3차원 형상 좌표 정보에 대한 적절한 데이터 처리가 필요하다. 본 연구에서는 구조물에 작용하는 하중 또는 지점 조건에 대한 정보 없이 회기분석의 중첩을 이용하여 TLS로부터 얻은 대상물의 이산화 된 위치 정보로 부터 구조물의 정밀한 변형 형상을 추정할 수 있는 방법을 제시한다.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제12권1호
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pp.605-616
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2020
The construction quality control of hull blocks is of great significance for shipbuilding. The total station device is predominantly employed in traditional applications, but suffers from long measurement time, high labor intensity and scarcity of data points. In this paper, the Terrestrial Laser Scanning (TLS) device is utilized to obtain an efficient and accurate comprehensive construction information of hull blocks. To address the registration problem which is the most important issue in comparing the measurement point cloud and the design model, an automatic registration approach is presented. Furthermore, to compare the data acquired by TLS device and sparse point sets obtained by total station device, a method for key point extraction is introduced. Experimental results indicate that the proposed approach is fast and accurate, and that applying TLS to control the construction quality of hull blocks is reliable and feasible.
본 연구는 잣나무와 낙엽송을 대상으로 라이다로부터 취득된 3차원의 Point cloud data (PCD)를 이용하여 딥러닝 기반의 수종 분류 모델을 구축하고 분류정확도를 비교·평가하였다. 수종 분류 모델은 라이다 플랫폼(고정식과 이동식), Farthest point sampling (FPS) 기반의 다운샘플링 강도(1024개, 2048개, 4096개, 8192개), 딥러닝 모델(PointNet, PointNet++) 3가지 조건에 따라 총 16개의 모델을 구축하였다. 분류 정확도 평가 결과, 고정식 라이다는 다운샘플링 강도가 8192개인 PCD 자료에 PointNet++ 모델을 적용하였을 때 카파계수가 93.7%로 가장 높았으며, 이동식 라이다는 다운샘플링 강도가 2048개에 PointNet++을 적용하였을 때 카파계수가 96.9%로 가장 높았다. 또한, 플랫폼과 다운샘플링 강도가 동일한 경우 PointNet++이 PointNet보다 정확도가 높았다. 구축된 16개 모델의 오분류 사례는 첫 번째, 수종 간의 구조적인 특징이 유사한 개체목 두 번째, 경사지 또는 임도 주변에 위치하여 편심생장한 개체목 세 번째, 개체목 분할 시 수관부가 수직으로 분할된 개체목에 대해 발생하였다.
본 연구는 시간차방식(TOF: Time of flight)과 근적외선 파장대역(760-3000nm)을 사용하는 지상라이다를 이용해서 다양한 사용자 타깃에 대해 반사도와 거리정확도를 테스트하였다. 특별히 사용자 타깃에 대한 측점군의 반사도는 실내에서 독일 Gretag Macbeth사의 i1 분광광도계로 측정되었다. 그리고 지상라이다의 성능 평가를 위해 정밀 EDM 검기선장에서 지상라이다를 이용해서 타깃을 스캐닝 하여 기준표석간 이격거리를 측정하여 표준거리와 비교하였다. 테스트 결과로서, 약 10m 와 170m 기준표석간 이격거리에 설치된 흰색 수지 타깃을 제외하고, 실험에 이용된 다른 타깃들의 거리측정값은 기준거리와 수 mm 정확도 차이를 보였다. 향후 대기보정, 장비보정, 부가상수와 같이 거리정확도에 영향을 미치는 변수들에 대한 연구가 필요할 것으로 사료 된다.
최근 빈번한 재난, 재해발생으로 인해 구조물의 점검 및 유지관리가 국가적으로 매우 중요한 요소가 되었다. 구조물 점검은 대부분 인력에 의한 육안조사에 의존하고 있어, 취득 자료의 객관성 결여 및 환경적 특성에 따른 접근성의 한계로 인한 정량적 자료 취득이 불가한 경우도 발생되고 있다. 따라서 이러한 직접적인 육안조사의 한계성을 극복하고, 표준화된 조사데이터 수집을 위해서 비접촉식 자료 취득 방법인 레이저스캐너를 활용하여 구조물의 변상을 탐지하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 현재까지는 현장에서 레이저스캐너를 이용하여 취득된 점군자료를 수동적으로 변상에 의한 기하학적 특성을 다시 정의해야 하는 작업이 요구되었다. 본 연구에서는 인력접근의 한계성을 고려한 자동화된 유지관리 적용을 위해 레이저스캐너의 반사강도를 이용하여 구조물의 열화에 따른 위해요인(백태, 누수, 박리 등)을 탐지할 수 있는 방안을 모색하였다. 연구수행결과 백태, 누수, 박리와 같은 구조물의 열화현상에 대한 탐지가 가능하였으며, 변상유형에 따른 반사강도 특성을 규명함으로써, 향후 유지관리 시 자동화된 변상유형 분류 및 폴리곤 영역의 객체화 가능성을 확인하였다. 구조물의 점검 및 유지관리 측면에 있어 레이저스캐너의 반사강도를 이용하는 방법은 매우 효과적인 것으로 결론을 얻었다.
하천에 광범위하게 활착되는 식생은 수위 변화 및 흐름 저항에 절대적인 영향을 미칠 뿐만 아니라 하천 시스템 전반에 영향을 미치는 중요 요소이다. 따라서 유입되는 식생의 형태와 규모를 정확하게 파악하는 것이 매우 중요함에도 불구하고 현장에서 이를 파악하기란 쉽지 않은 일이다. 따라서 최근에는 지상 레이저 스캐닝 등을 활용하여 대용량의 식생 정보를 취득하는 연구가 시도되고 있다. 그러나 식생의 복잡한 형상으로 인해 캐노피 영역의 정확한 정보를 획득하기 어려우며, 자연적인 영향에 매우 민감하게 반응한다는 한계가 있다. 본 연구에서는 3차원 지상 레이저 스캐닝을 통해 수집된 고해상도의 포인트 클라우드 데이터를 복셀 형식으로 재구현하여 식생의 물리적 구조를 분석하였다. 먼저 잎이 없는 단순한 형태, 잎이 있는 완전한 형태의 식생 및 패치 규모 식생 조건으로 설정하여 각각의 물리적 구조를 분석하였다. 이를 위해 측정된 데이터의 이상치 제거 및 불필요한 데이터의 필터링을 위해 통계적 이상치 제거 방법을 활용하여 각각 17 %, 26 %, 25 %의 포인트를 제거하였다. 또한 후처리 된 포인트 클라우드로부터 복셀 크기별 식생 형상을 재구현하여 실제 식생의 부피와 비교하였으며, 분석 결과, 오차 범위는 각 조건별로 8 %, 25 %, 63 %로 나타났다. 대상 샘플의 규모가 클수록 더 큰 오차가 발생하였으며, 복셀 크기 조정 시 식생의 표면이 시각적으로 비슷하게 보이지만 전체 식생의 부피는 이러한 변화에 매우 민감한 것으로 나타났다.
본 논문에서는 지상라이다를 이용한 구조물의 자동 윤곽선 추출을 다룬다. 본 논문에서는 사진을 이용하지 않고 전처리를 하지 않은 데이터를 직접 이용하여 구조물의 정면 윤곽선을 추출하는 것을 제안한다. 또한, 구조물의 크기와 데이터 수 즉, 라이다로 측정한 포인트 수를 고려한 효율적인 데시메이션 방법을 제안하였다. 이렇게 데시메이션된 데이터에서 라이다 데이터의 주요 특성중 하나인 거리정보를 이용하여, 구조물과 구조물이 아닌 점으로 구별해낸다. 그 후, 분산을 이용해 지역적으로 절대 좌표값이 큰 값과 작은 값을 찾아내고, 이를 윤곽선 후보 점으로 한다. 이렇게 찾아낸 구조물 윤곽선의 후보점들을 이어 윤곽선으로 만들고 최종적으로 정리하여 좀 더 현실에 가까운 윤곽선을 자동으로 추출하는 방법을 제안한다.
For a fill dam, when a long time has passed since its completion, it is very hard to judge its safety and to maintain effectively it due to limitation and restriction in data showing safety status. Conventional method based on a specific point data by surface settlement gauge is commonly used to define deformation characteristic of dam. However, point data-based deformation analysis cannot provide deformation data of the entire dam. In this study a state-of-the-art terrestrial laser scanning technology is introduced to analyze the entire deformation of dam. As a result, it is known that 3D scanning technique can also be effectively used in evaluating dam safety and then establishing adequate maintain plan.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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