• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2010년 춘계학술발표회 논문집
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• pp.207-208
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• 2010

In this paper, we carried out calibration of laser scanning MMS(Mobile Mapping System) using Lynx Mobile Mapper, a new MMS developed at Optech Incorporated. Laser scanning MMS could be defined as an integration of several subsystems. Subsystems are composed of laser scanner, gps receiver and antenna, INS(Inertial Navigation System), DMI(Distance Measurement Instrument). These are obtained 3D spatial information by direct-georeferencing technology. To obtain 3D spatial information, calibration of laser scanning MMS is required prior to operation system, it is similar to airborme lidar system. 145 checkpoints were used to accuracy estimation. The accuracy results are about 5cm(RMSE) for calibration in all directions(east, north, ellipsoidal height).

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2010년 춘계학술발표회 논문집
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• pp.69-71
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• 2010

In this paper, we focus on the accuracy estimation of laser scanning mobile mapping system using Lynx Mobile Mapper. For this, we surveyed checkpoints(181 points) in study areas. A method to estimate the accuracy of laser scanning mobile mapping system based on the measurement range, interval of control points and gps signal environments. As a result, to ensure reliable measurement results, we must be made a plan considering Measure range(60m or under) and operation. The estimation results showed the need for improving accuracy using control points about 150m interval according to environment error source.

• 한국측량학회지
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• 제33권2호
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• pp.111-122
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• 2015

본 연구에서는 모바일 레이저 스캐닝 데이터로부터 철도 선로탐지 및 선로모델 추출을 위한 방법을 제시하였다. 제안된 방법은 크게 세 단계로 구성된다. 첫째, 레이저 포인트로부터 잠재적인 철도 선로지역을 탐지하고, 초기 철도 선로궤적 방향을 추정한다. 둘째, 철도 선로에 관한 선 지식을 이용하여 첫번째 스트립에서 초기 선로위치를 결정한다. 여기서, 스트립은 국부 탐색공간을 나타내며 철도 선로궤적에 수직인 방향으로 정의된다. 마지막으로, 초기 선로위치에서 GMM-EM기반 분류방법을 통해 선로 포인트들을 탐지한 후 초기 선로 모델을 생성하고 스트립을 데이터 처리 기본단위로 하여 tracking by detection관점에서 연속적으로 선로모델을 생성하였다. 제안된 방법의 주요 특징은 다음과 같다. 첫째, 이전 스트립에서 생성된 선로 모델을 가이드 라인으로 다음 스트립에 전파되어 국부 탐색영역을 예측하여 선로 포인트를 탐지하는 하는데 있어서 처리 복잡성을 줄일 수 있었다. 둘째, 선로 포인트 탐지와 선로 모델링을 동시에 진행 함으로써 데이터 처리 시간을 최소화 할 수 있었다. 개발된 알고리즘은 C++ 프로그램 언어로 구현되었고 도시지역에서 MMS 측량을 통해 취득된 LiDAR 데이터(경부선 일부 구간)를 이용하여 성능 테스트를 진행하였다.