• 대한공간정보학회지
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• 제19권1호
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• pp.79-86
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• 2011

최근 수치표고모델(DEM : Digital Elevation Model)을 구축하기 위한 목적으로 항공레이저측량(LiDAR : Light Detection And Ranging) 기술이 주목받고 있다. DEM은 항공레이저측량으로부터 획득된 라이다 데이터에서 지면점만 추출한 수치지면자료(DTD : Digital Terrain Data)의 정확성에 의해 그 품질이 좌우된다. 하지만 원시자료에서 수치지면자료를 추출하기 위한 자동 필터링 작업은 필터링 알고리즘의 한계 및 라이다 데이터의 고유한 특성으로 인하여 항상 오분류 영역이 발생한다. 따라서 이를 보완하기 위해서는 작업자에 의한 수동분류 작업이 반드시 필요하다. 본 연구에서는 수동 작업이 원활하게 이루어 질 수 있도록 자동 필터링 작업에서 얻어진 수치지면자료에서 오분류 될 가능성이 있는 영역을 자동으로 탐지하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 2D 격자 구조를 적용하였으며 'Slope Angle', 'Slope DeltaH', 'NNMaxDH(Nearest Neighbor Max Delta Height)'로 명명한 매개변수를 사용하였다. 실험 결과, 제안된 알고리즘은 지형형태나 라이다 데이터 평균 점밀도에 제한받지 않는 안정적인 결과를 보여주었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제21권1호
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• pp.1-11
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• 2018

MMS(Mobile Mapping System) 자료를 이용한 정밀 공간 정보 매핑은 고정밀 3차원 지형 모델 구축, 시설물 관리를 위해 중요하며, 특히 도로 중앙선 매핑 작업은 정밀 도로 지도 구축을 위해 필요하다. 본 연구에서는 MMS LiDAR(Light Detection And Ranging) 자료를 이용하여 정밀 공간 정보인 도로 중앙선을 매핑 하는 반자동화 방법을 개발하였다. 우선 주어진 MMS LiDAR 자료를 기반으로 보간법을 이용하여 반사강도 영상을 제작하고, 에지 검출기를 이용하여 반사강도 영상으로부터 선형 세그먼트들을 추출하였다. 최종적으로 추출된 선형 세그먼트들 중에서 도로 중앙선 세그먼트를 수동으로 선택하였다. 추출된 도로 중앙선의 정확도 검증 결과, 0.065m의 정확도를 보여주었으며, 도로 중앙선이 도로 신호와 인접한 일부 지역에서 에러가 발견되었다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제22권3호
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• pp.40-51
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• 2021

실내 도면 획득을 위해 실내 형상정보를 습득할 수 있는 MLS (Mobile Laser Scanning)가 건설업에서 주목받고 있다. MLS의 특성상 스캐닝 중 LiDAR (Light Detection and Ranging)의 움직임을 발생하며, 이로 인해 습득된 포인트가 왜곡되는 skew가 발생한다. 이러한 skew를 보정하고 정확한 형상정보를 획득하기 위해 관성측정장치를 활용한 de-skewing 기법에 관한 연구가 진행되고 있다. 하지만, 해당 연구들은 관성측정장치를 활용하기 어려운 환경에서 사용하기 어려운 한계점이 있다. 이에 본 연구에서는 MLS로 습득한 실내 2차원 PCD (Point Cloud Data)를 대상으로 관성측정장치를 사용하지 않은 de-skewing 기법을 제시하였다. 해당 알고리즘은 인접한 스캔 지점의 포인트 간의 스캔 매칭을 통해 skew를 보정하였다. TLS (Terrestrial Laser Scanning)로 습득한 기준 데이터와 본 알고리즘을 통해 de-skewing을 진행한 데이터를 비교하여 검증하였으며, 모든 조건에서 면적 오차를 평균 49.82% 감소하여 본 알고리즘을 통해 관성측정장치 없이 정확한 실내 도면 도출이 가능함을 보였다.

• 한국측량학회지
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• 제39권6호
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• pp.555-562
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• 2021

최근 공간정보 구축 분야에서 무인항공기는 신속한 데이터 취득과 활용이 가능하여 활용이 증대되고 있으며, 고정익, 회전익, 수직이착륙형 등 다양한 형태의 무인항공기가 출시되고 있다. 본 연구에서는 고정익, 회전익, 수직이착륙형 무인항공기를 이용하여 사진측량을 수행하였으며, 2가지 종류의 무인항공 LiDAR (Light Detection And Ranging) 센서를 이용하여 공간정보를 구축하였다. 또한, 무인항공 사진측량 및 LiDAR를 통해 구축된 공간정보의 활용성을 제시하기 위해 정확도를 평가하였다. 정확도 평가 결과 무인항공 사진측량을 통해 구축된 정사영상은 수평방향 2cm 이내의 정확도를 나타내었다. 구축된 정사영상의 GSD (Ground Sample Distance)가 2cm 정도임을 볼 때 무인항공 사진측량 성과물의 수평방향 정확도는 GSD 이내로 판단된다. 무인항공 LiDAR를 통해 구축된 공간정보는 높이방향으로 평균 6cm 이내의 정확도를 나타내었으며 식생 지역에서 지면에 대한 데이터 취득이 가능하였다. LiDAR 데이터를 활용한 DEM (Digital Elevation Model)은 건설시공, 도시계획, 재난 예방, 지형분석 등 다양한 활용이 가능할 것이다.

• Spatial Information Research
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• 제16권1호
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• pp.19-32
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• 2008

우리나라는 일반적으로 좁은 지역에서도 다양한 토지피복분포와 복잡한 지형기복을 보인다. 그러나, 대부분의 항공라이다 관련 외국의 선행연구사례들은 대부분 토지피복이나 지면경사가 일정한 지역을 연구대상으로 하고 있다. 본 연구는 다양한 토지피복 및 지형기복의 분토특성에 따라 3차원 표면모형을 재구성하는 방법의 탐색을 위해 수행하였다. 연구대상지로는 설악동매표소 인근에서 지형기복이 다양한 산림, 하상이 드러난 암석지 및 가로수와 건물, 주차장 등의 인공시설물이 분포하는 지역을 선정하였다. 자료처리절차는 우선, 정사항공사진을 이용하여 토지피복 및 지형기복에 따라 영역을 구분하고 이 결과를 이용하여 항공라이다 자료를 분할하였다. 분할된 각각의 자료들은 토지피복 및 지형특성에 따라 상이한 처리절차를 거쳐 3차원 표면모형을 별도로 구성하고 이를 통합함으로써 전체적인 3차원 모형을 복원하였다. 이러한 토지피복 및 지형특성을 고려한 3차원 표면모형은 경관관리, 산림조사 및 수치지도 작성 등에 효과적으로 이용될 수 있다. 아울러, 대용량의 항공라이다 자료처리 시, 전체 자료를 방형의 격자구획으로 분할하여 처리하는 과정에서 발생할 수 있는 한계를 보완하는 데에도 유용할 것으로 판단된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제6권3호
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• pp.95-106
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• 2003

본 연구에서는 최근 도시계획, 수자원 및 방재 분야에서 높은 관심을 가지고 연구중인 항공레이저측량기법을 활용하여 시가지의 건축밀도를 평가하였다. 먼저, 레이저스캐너인 LiDAR(light detection and ranging)로 취득한 표고자료로부터 DEM(digital elevation model)과 DSM(digital surface model)을 구축하였으며, 건물의 높이를 계산하기 위해 DEM에는 ZONALMEAN 필터, DSM에는 ZONALMAJORITY 필터를 적용하였다. 필터링 과정으로부터 계산한 층수와 현지조사의 층수를 비교한 결과 표준오차 ${\pm}0.199$층을 확보할 수 있었다. 또한 건물 연면적 레이어와 구획 레이어를 중첩하여 통계분석함으로서 도시 구획별 용적률을 제시할 수 있었다. 항공레이저측량 자료를 이용하여 계산한 용적률과 현지조사로부터 계산한 용적률의 비교 결과, 용적률의 표준오차를 ${\pm}2.68%$로 확보할 수 있었다. 따라서, 항공레이저측량 자료는 향후 토지이용계획을 수립하는 의사결정자에게 매우 유용한 자료를 제공해 줄 것으로 기대한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.592-597
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• 2020

현재 하천측량은 주로 토털스테이션이나 GNSS(Global Navigation Satellite System)를 이용하여 하천의 종단 및 횡단 데이터를 취득하는 것으로 수행되고 있으며, 국토교통부는 최근 전국 주요하천에 드론을 기반으로 한 하상변동조사 및 하천측량 시범사업을 착수하였다. 하천측량과 관련된 연구는 지상 LiDAR(Light Detection And Ranging)를 활용한 연구가 주로 수행되었으며, 대상물의 선형을 추출하거나 토털스테이션 측량 성과와 비교를 통한 정확도 평가가 이루어 졌다. 하지만 드론 라이다를 활용한 연구나 취득된 데이터를 이용한 하천측량의 적용 가능성을 파악한 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 하천측량을 위한 드론라이다 데이터의 활용성을 평가하고자 하였다. 연구를 통해 수목과 기타 지물에 대한 데이터를 추출하여 지면에 대한 포인트클라우드 형태의 3차원 공간정보를 생성하였으며, GNSS를 이용한 검사점의 측량성과와 비교를 통해 0.008~0.048m의 차이를 나타내어 하천측량을 위한 드론 LiDAR 데이터의 활용성을 제시하였다. 드론 LiDAR 데이터는 대상지역 전체에 대한 정밀한 3차원 공간정보로 대상지역에 대한 측량성과의 누락으로 인한 음영지역도 줄일 수 있을 것이며, 실제 하천지형의 형상을 보다 정밀하게 나타낼 수 있어 횡단도면의 생성뿐만 아니라 대상지에 대한 면적, 경사 등 다양한 분석이 가능하여 지형분석에 활용이 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_2호
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• pp.849-858
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• 2023

지진, 산사태와 같은 재난사고현장에서 조사업무는 시설물 붕괴 등 2차 재난 피해가 발생할 수 있어 많은 위험이 따른다. 이처럼 조사자가 직접 접근하기 힘든 재난현장에서 라이다(light detection and ranging, LiDAR)가 탑재된 드론 측량시스템을 통해 고정밀의 3차원 재난정보를 안전하게 취득할 수 있는 방법을 강구할 수 있다. 이에 본 연구에서는 2023년 4월 성남시 분당구의 정자교 붕괴사고 현장을 대상으로 드론 LiDAR의 재난 현장에서의 활용 가능성을 확인하였다. 이를 위해 사고 교량에 대한 고밀도 포인트 클라우드를 수집하고, 사고 교량을 3차원 지형정보로 복원하여 10점의 지상기준점 측량 성과와 비교하였다. 그 결과, 수평방향으로의 root mean square error (RMSE)는 0.032 m, 수직방향으로 0.055 m로 확인되었다. 또한, 지상 LiDAR를 통해 같은 대상지를 측량하여 생성한 포인트 클라우드와 비교한 결과, 수직방향으로 약 0.08 m가량의 오차가 발생하였지만 전체적인 형상은 큰 차이가 없을 뿐만 아니라 전체적인 데이터 취득과 자료 처리 시간 측면에서 드론 LiDAR가 지상 LiDAR보다 효율적임을 확인할 수 있었다. 따라서 많은 위험이 따르는 재난현장에서 드론 LiDAR의 활용을 통해 안전하고 신속한 현장 조사가 가능할 것으로 판단된다.

• ETRI Journal
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• 제45권5호
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• pp.847-861
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• 2023

Dynamic object detection is essential for ensuring safe and reliable autonomous driving. Recently, light detection and ranging (LiDAR)-based object detection has been introduced and shown excellent performance on various benchmarks. Although LiDAR sensors have excellent accuracy in estimating distance, they lack texture or color information and have a lower resolution than conventional cameras. In addition, performance degradation occurs when a LiDAR-based object detection model is applied to different driving environments or when sensors from different LiDAR manufacturers are utilized owing to the domain gap phenomenon. To address these issues, a sensor-fusion-based object detection and classification method is proposed. The proposed method operates in real time, making it suitable for integration into autonomous vehicles. It performs well on our custom dataset and on publicly available datasets, demonstrating its effectiveness in real-world road environments. In addition, we will make available a novel three-dimensional moving object detection dataset called ETRI 3D MOD.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.131-134
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• 2006

LiDAR(Light Detection And Ranging) 데이터 처리에 있어서 건물, 자동차, 수목 등의 비지면 객체와 지면을 분류하는 필터링 과정은 DEM(Digital Elevation Model) 구축을 위해서 중요하다. 도심지역의 건물추출 등의 필터링에 관한 연구는 활발히 진행되고 있으나 국내의 경우 수목에 대한 필터링은 비교적 연구가 미흡하였다. 따라서 이 연구에서는 기존에 다루어진 몇 가지 알고리즘을 분석하고 산림지역에 활용해 봄으로써 각 필터링에 관한 장단점을 비교하였다.