• 한국측량학회지
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• 제25권6_1호
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• pp.507-516
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• 2007

Segmentation and organization of the LiDAR (Light Detection and Ranging) data of the Earth's surface are difficult tasks because the captured LiDAR data are composed of irregularly distributed point clouds with lack of semantic information. The reason for this difficulty in processing LiDAR data is that the data provide huge amount of the spatial coordinates without topological and/or relational information among the points. This study introduces LiDAR data segmentation technique by utilizing histograms of the LiDAR height image data and analyzing roof shape for 3D reconstruction and visualization of the buildings. One of the advantages in utilizing LiDAR height image data is no registration required because the LiDAR data are geo-referenced and ortho-projected data. In consequence, measurements on the image provide absolute reference coordinates. The LiDAR image allows measurement of the initial building boundaries to estimate locations of the side walls and to form the planar surfaces which represent approximate building footprints. LiDAR points close to each side wall were grouped together then the least-square planar surface fitting with the segmented point clouds was performed to determine precise location of each wall of an building. Finally, roof shape analysis was performed by accumulated slopes along the profiles of the roof top. However, simulated LiDAR data were used for analyzing roof shape because buildings with various shapes of the roof do not exist in the test area. The proposed approach has been tested on the heavily built-up urban residential area. 3D digital vector map produced by digitizing complied aerial photographs was used to evaluate accuracy of the results. Experimental results show efficiency of the proposed methodology for 3D building reconstruction and large scale digital mapping especially for the urban area.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2007년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.103-106
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• 2007

Recently, production and application of ortho image using high resolution image are increasing by acquired high quality data from development of photogrammetry and IT technology. Generally, An ortho image has some problems that cannot remove completely to relief displacement about cultural feature like building and overpass because of performance rectification using DEM. Therefore, in this study, I generated DSM each of four experiment cases for production of true ortho image which is removed relief displacement of building using digital photogrammetry technique and LiDAR data, presented the plan of DSM production that is appropriate to production true ortho image by analyzing an accuracy after manufacture an ortho image each of DSM.

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2000년도 춘계학술대회논문집B
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• pp.667-672
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• 2000

The Characteristics of the conical vortices on the roof surface of a low-rise building has been investigated by using a PIV(Particle Image Velocimerty) technique. The scaled model of TTU building with 1:92 scaling ratio was used. The Reynolds number based on the free stream velocity and the length of the model was $1.96{\times}10^5$. When the angle of attack for the building model is $45^{\circ}$, the conical vortices are occurred symmetrically and the center of vortices are changed with respect to the angle of the approaching flow. The rotating direction of the conical vortices found to be counter-rotating. The secondary vortex motions are investigated using the instantaneous flow field data.

• 한국측량학회지
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• 제37권6호
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• pp.545-554
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• 2019

본 연구에서는 기존의 연구들에서 주로 사용하여왔던 현장측량, 항공사진, 라이다 데이터 등의 취득이 원천적으로 어려운 지역에 대한 건물 영역 추출을 구현하고자 하였다. 이에 접근성에 큰 영향을 받지 않는 거의 유일한 데이터인 고해상도 위성영상을 활용한 방법론을 제시하고자 한다. 영상정합을 통해 추출되는 점군 데이터 또는 DSM(Digital Surface Models)을 활용한 건물 영역 추출은 데이터내의 높은 잡음과 다수의 빈 영역으로 인해 그 정확성에 한계를 보이고 있다. 따라서 본 연구에서는 영상 정합을 통해 얻어진 3차원 점군 데이터, 영상의 색상 및 선형 정보를 결합하여 건물 영역 추출을 수행하는 하이브리드식 접근법을 제안하였다. 일차적으로 다중영상정합으로 얻어진 3차원 점군 데이터로부터 지면점과 비지면점을 분리하고, 비지면점으로부터 초기 건물 대상지를 추출한다. 이후, 영상의 색상기반 분할을 수행하여 얻어진 결과와 초기 건물 대상지를 결합하여, 색상분할기반 건물 대상지를 추출한다. 이어서 영상의 선형 추출 및 공간 분할정보를 이용하여 최종적인 건물 영역을 선정하게 된다. 본 논문에서 제시한 건물 영역 자동 추출 방법론은 Correctness: 98.44%, Completeness: 95.05%, 위치오차: 1.05m 정도의 성능을 보임을 확인하였으며, 더불어 직각형태 이상의 복잡한 건물 영역도 잘 추출함을 확인하였다.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2023년도 봄 학술논문 발표대회
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• pp.331-332
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• 2023

With the aging of buildings, the number and importance of regular inspections of buildings are increasing. The current safety inspection goes through a procedure in which a skilled technician visits an old building, visually checks it, takes a photo, and finally organizes and judges it at the office. For this, field personnel and analysis and review personnel are required. Since the inspection procedure includes taking pictures, a huge amount of data has been accumulated from the time digital photos were used to the present. When a model that can check cracks outside a building is developed using these data, manpower and time required can be greatly reduced. Therefore, this study aims to create a model for classifying cracks that occur outside the building through the artificial intelligence method. The created model can be used as a basic model for determining cracks only by external photography in the future, and furthermore, it can be used as basic data for calculating the size and width of cracks.

• 대한건축학회논문집:계획계
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• 제35권12호
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• pp.43-53
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• 2019

The construction industry has made great strides in the past decades by utilizing computer programs including CAD. However, compared to other manufacturing sectors, labor productivity is low due to the high proportion of workers' knowledge-based task in addition to simple repetitive task. Therefore, the knowledge-based task efficiency of workers should be improved by recognizing the visual information of computers. A computer needs a lot of training data, such as the ImageNet project, to recognize visual information. This study, aim at proposing building facade datasets that is efficiently constructed by quickly collecting building facade data through portal site road view and automatically labeling using deep learning as part of construction of image dataset for visual recognition construction by the computer. As a method proposed in this study, we constructed a dataset for a part of Dongseong-ro, Daegu Metropolitan City and analyzed the utility and reliability of the dataset. Through this, it was confirmed that the computer could extract the significant facade information of the portal site road view by recognizing the visual information of the building facade image. Additionally, In contribution to verifying the feasibility of building construction image datasets. this study suggests the possibility of securing quantitative and qualitative facade design knowledge by extracting the facade design knowledge from any facade all over the world.

• 로봇학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.74-80
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• 2009

This paper presents a remote monitoring and simulation system for a building cleaning mobile robot. It provides a tool of convenient 3D graphical map construction including network camera image viewer and status information of the robot. The 3D map is reconstructed from existing 2D building CAD data with DXF format using OpenGL graphic API. Through this system, it is possible to monitor and control the cleaning mobile robot from remote place. A practical experiment is performed to show the reliability and convenience of the monitoring system. The proposed system is expected to give efficient way of control and monitoring to building cleaning mobile robot.

• 대한원격탐사학회지
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• 제16권3호
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• pp.235-242
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• 2000

본 논문에서는 그림자 정보를 사용하여 위성 영상에서 건물을 검출하는 기법을 제안한다. 비교적 일정한 밝기값 분포를 가지는 건물을 검출하기위해 영상을 건물, 그림자 그리고 배경의 세가지 영역으로 분류한다. 건물 영역 및 그림자 영역에 대해 잡음을 제거하고 그림자 영역에 인접한 건물을 건물과 그림자 크기에 대한 제약 조건을 적용하여 검출한다. 본 논문에 사용된 영상은 KOMPSAT 위성영상과 SPOT 위성영상을 사용하였으며 위성영상내의 건물을 효과적으로 검출할 수 있었다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제38권5호
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• pp.61-71
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• 2022

토색은 흙을 분류하고 물리적, 화학적, 생물학적 특성을 예측하기 위한 기초 지표로 널리 활용된다. 일반적으로 토색은 육안으로 관찰해 결정하지만 관찰자의 예민도 혹은 주관이 개입될 가능성이 높으며 많은 시간이 소요된다. 디지털 이미지 프로세싱은 디지털 이미지를 이용해 원하는 정보를 획득하는 일련의 과정으로, 이를 통해 빠르고 정확한(수치적인 혹은 통계적인) 토색 분석이 가능할 것으로 기대된다. 본 연구는 현장의 불규칙한 광조건을 고려할 수 있는 디지털 이미지 프로세싱 기반 토색 분석 기술 개발을 위한 기초단계로서 수행되었다. 자연광의 특성(조도 및 색온도)을 모사할 수 있는 디지털 이미지 촬영 스튜디오를 구축하고, 두 가지 흙 시료(주문진 표준사 및 안성 풍화토)를 대상으로 광조건을 12회 씩 바꿔가며 디지털 이미지를 촬영했다. 디지털 이미지 프로세싱을 통해 촬영된 시료의 토색을 두 가지 색 표시계(RGB, CIELAB)에 대해 추출한 결과, CIELAB 색 표시계를 활용해 현장의 불규칙한 광조건을 고려할 수 있음을 확인했다.

• 대한공간정보학회지
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• 제17권1호
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• pp.43-52
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• 2009

라이다 자료는 건물에 대한 3차원 정보를 제공하고 있는 자료원으로서 도시계획을 위한 3차원 모형화와 건물의 가시권 분석과 같은 다양한 모형화에 이용되고 있다. 본 연구에서는 라이다 자료만을 이용하여 영상처리기법과 점자료처리기법에 기반하여 사용자의 개입을 최소화하면서 자동으로 건물을 추출할 수 있는 기법을 제안하였다. 입력된 라이다 자료를 이용하여 건물영역과 비건물영역을 분리하기 위하여 먼저 영상처리기법을 적용하였다. 또한 건물영역은 높이값에 대한 통계분석을 통해서 건물의 주옥상면과 남아있는 부분으로 구분하여 자료처리를 수행하였다. 아파트형, 계단형, 복합형 등의 다양한 유형의 건물이 존재하는 연구대상지역의 실험을 통해서 본 연구에서 제안한 자료처리기법을 적용하여 약 90%의 건물을 자동으로 추출할 수 있었다.