• 대한공간정보학회지
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• 제18권2호
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• pp.119-129
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• 2010

라이다데이터를 이용한 다양한 활용알고리즘이 개발되고 있지만, 대부분의 제안된 알고리즘은 정성적인 검증만이 수행되고 있다. 알고리즘의 객관적이고 정량적인 검증을 위해서는 대상에 대한 참값(true value)을 알아야 하지만, 라이다데이터는 데이터 특성상 참값을 알기 어렵다. 본 연구에서는 모의 라이다데이터는 분할 알고리즘의 성능을 평가할 수 있는 참값을 가지고 있다는 점에 착안하여, 모의 라이다데이터를 이용하여 분할 알고리즘의 성능을 보다 객관적/정량적으로 평가해보고자 하였다. 이를 위해 먼저, 1) 분할 알고리즘의 결과를 객관적으로 가늠할 수 있는 정량적인 평가요소들을 정의하고, 2) 3차원 도시모델을 입력 데이터로 모의 라이다데이터를 생성한 후, 3) 분할알고리즘을 적용하여 객체표면을 나타내는 평면패치를 생성하였다. 마지막으로 4) 성능평가지표를 기준으로 생성된 패치에 대한 분석을 자동화하여 수행하였다.

• 한국측량학회지
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• 제33권3호
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• pp.173-179
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• 2015

In this paper, object-based classification of urban areas based on a combination of information from lidar and aerial images is introduced. High resolution images are frequently used in automatic classification, making use of the spectral characteristics of the features under study. However, in urban areas, pixel-based classification can be difficult since building colors differ and the shadows of buildings can obscure building segmentation. Therefore, if the boundaries of buildings can be extracted from lidar, this information could improve the accuracy of urban area classifications. In the data processing stage, lidar data and the aerial image are co-registered into the same coordinate system, and a local maxima filter is used for the building segmentation of lidar data, which are then converted into an image containing only building information. Then, multiresolution segmentation is achieved using a scale parameter, and a color and shape factor; a compactness factor and a layer weight are implemented for the classification using a class hierarchy. Results indicate that lidar can provide useful additional data when combined with high resolution images in the object-oriented hierarchical classification of urban areas.

• Current Optics and Photonics
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• 제2권2호
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• pp.119-124
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• 2018

The errors in retrieved aerosol backscattering coefficients due to different lidar ratios are analyzed quantitatively in this paper. The actual calculation shows that the inversion error of the aerosol backscattering coefficients using the Fernald backward-integration method increases with increasing inversion distance. The greater the error in the lidar ratio, the faster the error in the aerosol backscattering coefficient increases. For the same error in lidar ratio, the smaller actual aerosol backscattering coefficient will get the larger relative error of the retrieved aerosol backscattering coefficient. The errors in the lidar ratios for dust or the cirrus layer have great impact on the retrievals of backscattering coefficients. The interval between the retrieved height and the reference range is one of the important factors for the derived error in the aerosol backscattering coefficient, which is revealed quantitatively for the first time in this paper. The conclusions of this article can provide a basis for error estimation in retrieved backscattering coefficients of background aerosols, dust and cirrus layer. The errors in the lidar ratio of an aerosol layer influence the retrievals of backscattering coefficients for the aerosol layer below it.

• 로봇학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.189-198
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• 2021

In this paper, we introduce the software/hardware system that can reliably calculate the distance from sensor to the model regardless of point cloud density. As the 3d point cloud map is widely adopted for SLAM and computer vision, the accuracy of point cloud map is of great importance. However, the 3D point cloud map obtained from Lidar may reveal different point cloud density depending on the choice of sensor, measurement distance and the object shape. Currently, when measuring map accuracy, high reflective bands are used to generate specific points in point cloud map where distances are measured manually. This manual process is time and labor consuming being highly affected by Lidar sparsity level. To overcome these problems, this paper presents a hardware design that leverage high intensity point from three planar surface. Furthermore, by calculating distance from sensor to the device, we verified that the automated method is much faster than the manual procedure and robust to sparsity by testing with RGB-D camera and Lidar. As will be shown, the system performance is not limited to indoor environment by progressing the experiment using Lidar sensor at outdoor environment.

• 한국광학회지
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• 제31권2호
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• pp.59-70
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• 2020

3차원 플래시 라이다 시스템(3D flash LIDAR system)에서의 대기 산란을 해석하기 위해 몬테 카를로 복사 전달(Monte Carlo radiative transfer, MCRT) 방법을 바탕으로 수정된 수치 해석 모델인 MCRT 행렬 방법을 논의한다. MCRT 방법을 바탕으로 라이다 신호의 복사 전달 함수를 행렬 형태로 구성하며, 이는 특성 응답에 해당한다. 근축 근사에 기반하여 본 특성 응답 행렬의 중첩 및 합성곱 연산을 활용함으로써 확장된 전반적인 플래시 라이다의 전산 모사 모델을 개발한다. MCRT 행렬 방법은 기존의 몬테 카를로 기반 방법들에서 과도하게 증가할 수 있는 개별 라이다 신호의 추적을 대폭 경감시킨다. 그 결과 본 방법은 다양한 산란 조건 및 라이다 시스템 구성 환경에서도 그 신호 응답을 빠르게 획득할 수 있는 특징을 지닌다. 본 논문에서는 MCRT 행렬 방법에 기반한 전산 모델을 이용하여 상이한 대기 환경 조건에서 동작하는 3차원 플래시 라이다 시스템을 그 산란 조건, 즉, 그 가시거리에 따른 산란 계수를 달리하며 모사하고, 플래시 라이다 신호의 신호대잡음비의 악화, 신호 오류, 시공간적 확산 및 시간 지연 등 시스템상에서의 산란 효과에 의해 나타나는 다양한 현상을 수치적으로 분석한다. MCRT 행렬 방법은 자율 주행을 위한 플래시 라이다 시스템을 포함해 다양한 라이다 시스템을 분석하는데 매우 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of the Optical Society of Korea
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• 제14권3호
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• pp.215-220
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• 2010

Aerosol observation with Raman LIDAR in NIES (National Institute for Environmental Studies, Japan) LIDAR network was conducted from 17 April to 12 June 2008 over Beijing, China. The aerosol optical properties derived from Raman LIDAR were compared with the retrieved data from sun photometer and sky radiometer observations in the Aerosol Robotic Network (AERONET). The comparison provided the complete knowledge of aerosol optical and physical properties in Beijing, especially in pollution and Asian dust events. The averaged aerosol optical depth (AOD) at 675 nm was 0.81 and the Angstrom exponent between 440 nm and 675 nm was 0.99 during experiment. The LIDAR derived AOD at 532 nm in the planetary boundary layer (PBL) was 0.48, which implied that half of the total AOD was contributed by the aerosol in PBL. The corresponding averaged LIDAR ratio and total depolarization ratio (TDR) were 48.5sr and 8.1%. The negative correlation between LIDAR ratio and TDR indicated the LIDAR ratio decreased with aerosol size because of the high TDR associated with nonspherical and large aerosols. The typical volume size distribution of the aerosol clearly demonstrated that the coarse mode radius located near 3 ${\mu}m$ in dust case, a bi-mode with fine particle centered at 0.2 ${\mu}m$ and coarse particle at 2 ${\mu}m$ was the characteristic size distribution in the pollution and clean cases. The different size distributions of aerosol resulted in its different optical properties. The retrieved LIDAR ratio and TDR were 41.1sr and 19.5% for a dust event, 53.8sr and 6.6% for a pollution event as well as 57.3sr and 7.2% for a clean event. In conjunction with the observed surface wind field near the LIDAR site, most of the pollution aerosols were produced locally or transported from the southeast of Beijing, whereas the dust aerosols associated with the clean air mass were transported by the northwesterly or southwesterly winds.

• 한국측량학회지
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• 제24권1호
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• pp.139-145
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• 2006

라이다 데이터는 데이터 취득시간과 처리시간이 짧으며 높은 점밀도와 정확도를 가지고 있다. 그러나 광학영상과는 달리 3차원 형태의 비정규 점군의 형태이기 때문에 지표면에 대한 정확한 분류가 어렵다. 본 연구에서는 라이다 데이터와 광학영상을 동시에 이용해서 감독분류 기법을 통해 토지피복분류를 수행하였다. 먼저 라이다 데이터로부터 격자 크기가 1m인 DSM 영상과 DEM 영상을 제작하고 이를 이용하여 nDSM 영상을 제작하였다. 또한 라이다 데이터의 인텐서티(intensity) 정보를 이용해서 인텐서티 영상을 제작하였다. 광학영상의 입력데이터는 CCD 영상의 적색, 청색, 녹색 파장영역과 IKONOS 영상의 근적외선 파장영역이다. 그리고 CCD 영상의 적생광 파장영역을 이용해서 제작한 식생지수 영상이다. 광학영상과 라이다 데이터를 동시에 이용해서 토지피복 분류를 수행한 결과 74%의 분류 정확도를 얻을 수 있었다. 추가적으로 그림자 지역의 재분류, 수계지역의 처리 그리고 숲과 건물의 오분류 수정 과정을 수행하여 최종적으로 81.8%의 분류 정확도를 얻을 수 있었다.

• 대기
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• 제25권1호
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• pp.169-177
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• 2015

Vertical distribution of particle mass concentrations was estimated from 8-year elastic-backscatter lidar and sky radiometer data, and from ground-level PM10 concentrations measured in Seoul. Lidar ratio and mass extinction efficiency were determined from aerosol optical depth (AOD) and ground-level PM10 concentrations, which were used as constraints to estimate particle mass concentration. The mean lidar ratio (with standard deviation) and mass extinction efficiency for the entire 8-year study period were $60.44{\pm}23.17$ sr and $3.69{\pm}3.00m^2g^{-1}$, respectively. The lidar ratio did not vary significantly with the ${\AA}ngstr{\ddot{o}}m$ exponent (less than ${\pm}10%$); however, the mass extinction efficiency decreases to $1.82{\pm}1.67m^2g^{-1}$ (51% less than the mean value) when the ${\AA}ngstr{\ddot{o}}m$ exponent is less than 0.5. This result implies that the particle mass concentration from lidar measurements can be underestimated for dust events. Seasonal variation of the particle mass concentration estimated from lidar measurements for the boundary layer, was quite different from ground-level PM10 measurements. This can be attributable to an inhomogeneous vertical distribution of aerosol in the boundary layer.

• 한국산림과학회지
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• 제101권1호
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• pp.20-27
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• 2012

토석류 발생으로 유출된 토사량은 발생 전 후의 항공 Lidar 지형자료의 차이로부터 간단히 추정할 수 있지만, 토석류는 산지에서 발생하고 항공 Lidar 자료는 주로 도시지역에 집중되어있어 토석류의 발생이전 정밀지형자료를 이용하는 것은 어렵다. 이러한 이유로 우충식(2011)은 토석류 발생이후 촬영된 항공 Lidar 자료를 이용하여 토석류 발생이전의 지형을 추정할 수 있는 지형복원기법을 개발하였다. 본 연구에서는 토석류 발생지역인 인제, 봉화, 제천지역에 지형복원기법을 적용하여 RMSE가 0.16~0.34 m인 토석류 발생전 지형자료를 제작하였다. 또한 토석류 발생 전 후의 토사변화량을 분석하였고, 토석류 유동시 나타나는 침식, 유하, 퇴적작용의 공간분포와 하류에 실제 유출된 토사량을 추정하였다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2011년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.1049-1050
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• 2011