• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권10호
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• pp.588-593
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• 2017

본 논문에서는 자율주행차량에서 사용되는 고가의 다채널 라이다(LiDAR) 센서를 다수의 저가 소채널 라이다들로 대체하여 사용하는 경우에 다수의 라이다들을 하나의 라이다로 가상화하는 드라이버를 제안한다. 이를 통해 로봇 분야에서 하나의 물리 라이다를 가정하여 개발된 SLAM(Simultaneous Localization And Mapping) 알고리즘들은 수정 없이 사용될 수 있다. 본 논문은 제안하는 드라이버를 로봇운영체제 ROS(Robot Operating System) 상에서 구현하고 SLAM 알고리즘과 함께 평가하였다. 평가 결과, 제안한 드라이버는 3차원 점지도의 점밀도를 제어하는 필터와 함께 기존 알고리즘의 수정 없이 사용될 수 있음을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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• pp.684-687
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• 2006

Airborne imagery must be precisely orthorectified to be used as geographical information data. GPS/INS (Global Positioning System/Inertial Navigation System) and LIDAR (LIght Detection And Ranging) data were employed to automatically orthorectify airborne images. In this study, 154 frame airborne images and LIDAR vector data were acquired. LIDAR vector data were converted to raster image for employing as reference data. To derive images with constant brightness, flat field correction was applied to the whole images. The airborne images were geometrically corrected by calculating internal orientation and external orientation using GPS/INS data and then orthorectified using LIDAR digital elevation model image. The precision of orthorectified images was validated using 50 ground control points collected in arbitrary selected five images and LIDAR intensity image. In validation results, RMSE (Root Mean Square Error) was 0.365 smaller then two times of pixel spatial resolution at the surface. It is possible that the derived mosaicked airborne image by this automatic orthorectification method is employed as geographical information data.

• 자동차안전학회지
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• 제14권2호
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• pp.20-25
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• 2022

This paper represents an adaptive Region of Interest (ROI) decision for real-time performance in an autonomous driving perception module. Since the whole automated driving system consists of numerous modules and subdivisions of module occur, it is necessary to consider the characteristics, complexity, and limitations of each module. Furthermore, Light Detection And Ranging (Lidar) sensors require a considerable amount of time. In view of these limitations, division of submodule is inevitable to represent high real-time performance for stable system. This paper proposes ROI to reduce the number of data respect to computation time. ROI is set by a road's design speed and the corresponding ROI is applied differently to each vehicle considering its speed. The simulation model is constructed by ROS, and overall data analysis is conducted by Matlab. The algorithm is validated using real-time driving data in urban environment, and the result shows that ROI provides low computational costs.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2007년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.153-156
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• 2007

There have been many studies on extracting building boundaries from LiDAR(Light Detection And Ranging) data. In such studies, points are first segmented, then are further processed to get straight boundary lines that better approximate the real boundaries. In most research in this area, processes like generalization or regularization assume that buildings have only right angles, i.e. all the line segments of the building boundaries are either parallel or perpendicular. However, this assumption is not valid for many buildings. We present a new approach consisting of three steps that is applicable to more complex building boundaries. The three steps consist of boundary tracing, generalization, and regularization. Each step contains algorithms that range from slight modifications of conventional algorithms to entirely new concepts. Four typical building shapes were selected to test the performance of out new approach and the results were compared with digital maps. The results show that the proposed approach has good potential for extracting building boundaries of various shapes.

• 터널과지하공간
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• 제30권1호
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• pp.76-86
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• 2020

본 연구에서는 라이다 센서를 활용한 지하광산용 소형 자율주행 로봇을 개발하였다. 개발된 로봇은 라이다 센서를 사용하여 좌, 우 벽면까지의 거리를 측정하고, 지하광산 갱도의 중앙선을 따라 이동하도록 조향을 자동 제어한다. 개발된 로봇의 주행성능을 테스트하기 위해 지하 자수정광산에서 현장실험 수행하였다. 5번의 반복 실험에서 로봇은 전체적으로 안정적인 주행성능을 보여주었다. 광산 갱도 벽면과의 충돌 사고도 발생하지 않았다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_1호
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• pp.1009-1024
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• 2018

라이다의 활용 증가와 함께 점군 자료의 양이 급증할 것으로 예상되며, 이에 따라 효율적인 점군 검색 및 자료 분석을 위한 차원 축소 방법의 중요성이 강조되고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 입력된 원점과 방향 벡터를 이용해 옥트리 노드를 조회하는 파라메트릭 알고리듬의 특징에 따른 기존 CPU, GPU 기반 옥트리의 한계를 정의하고, 이를 극복할 수 있는 검색 기법을 제시한다. GPU 옥트리 환경을 활용할 수 있는 파라메트릭 알고리듬을 구현하고 이에 대한 성능평가를 수행하였으며, 또한 검색된 지점을 활용하여 잡음이 제거된 2차원 영상 투영 방법을 구현하였다.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2023년도 봄 학술논문 발표대회
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• pp.345-346
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• 2023

As the shape and size of detectable objects diversifying recognition and segmentation algorithms have been developed to acquire accurate shape information. Although a high density of data captured by the repetition of scanning improves the accuracy of algorithms the high dense data decreases the efficiency due to its large size. This paper proposes standardization algorithms using the feature of structural members on indoor point cloud data to improve the process. First of all we determine the reduction rate of the density based on the features of the target objects then the data reduction algorithm compresses the data based on the reduction rate. Second the data arrangement algorithm rotates the data until the normal vector of data is aligned along the coordinate axis to allow the following algorithms to operate properly. Final the data arrangement algorithm separates the rotated data into their leaning axis. This allows reverse engineering of indoor point clouds to obtain the efficiency and accuracy of refinement processes.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.241-246
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• 2021

본 연구에서는 수소화 비정질 실리콘 (a-Si:H) 기반 분배 브래그 반사기 (Distributed Bragg Reflector, DBR)을 적용한 광 격자 커플러를 제안하여 라이다 시스템에서 고효율의 나노 광 방사기로 사용할 수 있다는 가능성을 보여주었다. 분배 브래그 반사기는 아랫방향으로 누설되는 광학 장을 감소시켜 커플링 효율을 높게 한다. 결과적으로 제안된 광 격자 커플러는 기존의 광 격자 커플러와 비교하여 약 1.4 배가 높은 far-field 세기를 가진다는 것을 보여주었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.818-820
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• 2022

포인트 클라우드 데이터는 자율 주행 기술, 가상 현실 및 증강 현실에서 사용될 3차원 미디어 중 하나로 각광 받고 있다. 국제 표준화 기구인 MPEG(Moving Picture Expert Group)에서는 포인트 클라우드 데이터의 효율적인 압축을 위해 G-PCC(Geometry-based Point Cloud Compression) 및 V-PCC(Video-based Point Cloud Compression)의 표준화를 진행 중에 있다. 그 중, G-PCC는 본래 단일 프레임의 압축을 수행하는 정지 영상 압축 방식이지만, LiDAR(Light Detection And Ranging) 센서를 통해 획득된 동적 포인트 클라우드 프레임에 대한 압축의 필요성이 대두됨에 따라 G-PCC 그룹에서는 Inter-EM(Exploratory Model)을 신설하여 LiDAR 포인트 클라우드 프레임의 압축에 관한 연구를 시작하였다. Inter-EM의 압축 비트스트림은 G-PCC 비트스트림과 마찬가지로 효과적인 전송 및 소비를 위해 미디어 저장 포맷인 ISOBMFF(ISO-based Media File Format)으로 캡슐화될 수 있다. 이때, 포인트 클라우드 프레임들은 자율 주행 등의 서비스에 사용하기 위해 시간 도메인뿐만 아니라 공간 도메인을 기반으로도 소비될 수 있어야 하지만, 공간 도메인을 기반으로 콘텐츠를 임의 접근하여 소비하는 방식은 기존 2D 영상의 시간 도메인 기반 소비방식과 차이로 인해 기존에 논의된 G-PCC 캡슐화 방안만으로는 지원이 제한된다. 이에, 본 논문에서는 G-PCC 콘텐츠를 공간 도메인에 따라 소비하기 위한 ISOBMFF 캡슐화 방안에 대한 파일 포맷을 제안하고자 한다.

• 한국측량학회지
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• 제36권2호
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• pp.67-74
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• 2018

본 연구는 대표적인 공간정보 자료인 연속지적도와 수치지형도를 활용하여 국 공유지 무단점유 의심 시설물을 탐지하는 방법론을 제시하였다. 먼저, 국 공유지 대장 자료와 연속지적도를 위치정보를 기반으로 연계하여 국 공유지 공간정보 데이터베이스를 구축하였다. PNU 코드를 활용하여 서로 다른 기관들에서 관리하는 자료들을 하나의 공간정보 DB로 통합하였으며, 연속지적도 상에서 각각의 필지에 대해 국 공유지의 공부상 사용/미사용 여부를 확인하였다. 다음으로 구축된 국 공유지 공간정보 DB와 수치지형도를 활용하여 공부상 미사용 국 공유지 필지에 존재하는 무단점유 의심 시설물들을 탐색하였다. 마지막으로 제안된 방법론을 실험 대상지역에 대해 적용하고 효용성을 평가하였다. 본 연구를 통해 기 구축된 공간정보 데이터들의 활용성을 높이는 동시에 효율적이고 경제적인 국 공유지의 관리가 가능할 것으로 기대된다.