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초록
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3차원 실내공간정보에 구축 시 경제성, 효율성 및 정확도 향상을 위한 지상레이저스캐너의 활용이 주목을 받고 있다. 그러나 실내공간정보 구축에 있어 지상레이저스캐너 관측방식과 기존 측량방식 방식에 대한 비교 연구는 미비한 실정이다. 본 연구에서는 설계도면 갱신 및 3차원 실내 모델링에 AMCW 방식 및 direct TOF 방식의 지상레이저스캐너와 토탈스테이션작업시간 및 위치정확도를 비교하여 지상레이저스캐너의 효율성과 경제성을 제시하였다. 비교결과, AMCW 방식은 direct TOF 방식에 비해 시간효율성이 뛰어났으며 두 관측값 사이의 RMSE는 ${\pm}1mm$ 수준으로 나타났다. 또한 지상레이저스캐닝 방식은 토탈스테이션 관측방식에 비해 2배 이상의 시간효율성을 보였으며 두 관측값 사이의 RMSE는 ${\pm}3.4cm$로 나타났다. 제시된 지상레이저스캐너를 이용한 3차원 실내모델링의 경제성과 효율성을 바탕으로 향후 3차원 실내공간 정보 구축에 지상레이저스캐닝 방식이 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

According to the increasing demand for 3D indoor spatial information, the utilization of a terrestrial laser scanner comes to the fore. However, the research for the comparison between a terrestrial laser scanning method and a traditional surveying method is insufficient. The paper evaluated the tim...

Keyword

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 연구에서는 지상레이저스캐너를 이용하여 기존의 실내 설계도면을 갱신하는 방안에 대하여 연구하였다. 이를 위하여 스캐닝 데이터의 정확도를 토탈스테이션 관측 데이터와 기존의 설계자료를 비교하여 검정하였으며 연구결과 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
관측 거리에 따라 어떤 지상레이저스캐닝 관측 방식을 주로 사용하는가? 반면 direct TOF 방식은 방출 펄스의 강도가 강해 수백 미터의 관측이 가능하다는 장점이 있지만, 레이저 샘플링 빈도가 수십 kHz로 AMCW에 비해 관측 속도가 떨어진다. 위와 같은 특징들을 바탕으로 AMCW 방식은 중거리 관측에, direct TOF 방식은 중장거리 관측에 주로 사용된다. 지상레이저스캐너를 이용한 공간정보 구축은 크게 관측, 정합, 모델링 단계에서 그 정확도가 결정되는데, 위와 같은 사용 장비의 성능은 관측 및 정합단계에서의 정확도를 좌우하며 모델링 정확도는 작업자의 숙련도가 최종품질을 좌우한다고 할 수 있다(Hajian and Becerik-Gerber, 2010; Randall, 2011).
3차원 포인트 클라우드 데이터에 포함한 노이즈 데이터를 제거하기 위한 방안으로 어떤 알고리즘이 제시되고 있는가? 이러한 노이즈 데이터를 실내 공간 내 천장, 벽, 바닥 등으로부터 구분하는 작업은 비효율적인 수작업을 동반하게 된다. 3차원 포인트 클라우드 데이터에 포함한 노이즈 데이터를 제거하기 위한 방안으로 RANSAC (RANdom SAmple Consensus) 알고리즘을 활용한 방법들이 제시되고 있다. 실내 공간에서의 지상레이저스캐닝 데이터의 활용에 있어서 Hong et al.
지상레이저스캐닝 관측 방식은 무엇이 있는가? 3차원 공간정보 구축을 위하여 일반적으로 사용되는 지상레이저스캐닝 관측 방식으로는 AMCW (Amplitude Modulated Continuous Waves) 방식과 direct TOF (Time Of Flight) 방식이 있으며, 두 스캐닝 방식은 유효거리, 정확도에서 차이를 보인다 (Ingensand, 2006; Schulz, 2007). AMCW 방식은 변조된 신호 강도가 약해 관측 유효거리가 한정되지만, 샘플링 빈도가 수백 kHz로 매우 빠른 속도의 고밀도 3차원 포인트 클라우드 관측이 가능하다는 장점이 있다.
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참고문헌 (17)

  1. Arayici, Y. (2008). "Towards building information modelling for existing structures." Structural Survey, Vol. 26, No. 3, pp. 210-222. 

  2. Becerik-Gerber, B., Jazizadeh, F., Kavulya, G. and Calis, G. (2011). "Assessment of target types and layouts in 3D laser scanning for registration accuracy." Automation in Construction, Vol. 20, No. 5, pp. 649-658. 

  3. Budroni, A. and Bohm, J. (2010). "Automatic 3D modelling of indoor manhattan-world scenes from laser data." Proc. of the ISPRS Commission V Symposium. 

  4. Faro, Faro Focus3D brochure, Available at: http://www.faroasia.com/resource-centre/assets/sea/brochures/FLS_Focus3D_EN.pdf (Accessed: January 31, 2015). 

  5. Fischler, M. A. and Bolles, R. C. (1981). "Random sample consensus: A Paradigm for Model Fitting with Applications to Image Analysis and Automated Cartography." Communications of the ACM, Vol. 24, No. 6, pp. 381-395. 

  6. Frohlich, C. and Mettenleiter, M. (2004). "Terrestrial laser scanningnew perspectives in 3D surveying." International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Vol. 36, Part. 8, W2. 

  7. Hajian, H. and Becerik-Gerber, B. (2010). "Scan to BIM: Factors Affecting Operational and Computational Errors and Productivity Loss." The 27th International Symposium on Automation and Robotics in Construction (ISARC). 

  8. Hammoudi, K., Dornaika, F. and Paparoditis, N. (2009). "Extracting building footprints from 3D point clouds using terrestrial laser scanning at street level." ISPRS/CMRT09, 38, pp. 65-70. 

  9. Heo, J., Jeong, S., Park, H., Jung, J., Han S., Hong, S. and Sohn, H. (2013). "Productive high-complexity 3D city modeling with point clouds collected from terrestrial LiDAR, Computers." Environment and Urban Systems, Vol. 41, pp. 26-38. 

  10. Hong, S., Jung, J., Kim, S., Hong, S. and Heo, J. (2013), "Semiautomatic method for constructing 2D and 3D indoor GIS maps based on point clouds from terrestrial LiDAR." Journal of the Korean Society for Geospatial Information System, Vol. 21, No. 2, pp. 99-105 (in Korean). 

  11. Ingensand, H. (2006). "Metrological aspects in terrestrial laserscanning technology." Proceedings of the 3rd IAG/12th FIGURE symposium, Baden, Austria. 

  12. Jazayeri, I., Rajabifard, A. and Kalantari, M. (2014). "A geometric and semantic evaluation of 3D data sourcing methods for land and property information." Land Use Policy, Vol. 36, pp. 219-230. 

  13. Leica Geosystems, Leica ScanStation C10. (2015). Available at: http://hds.leica-geosystems.com/downloads123/hds/hds/ScanStation%20C10/brochures-datasheet/Leica_ScanStation_C10_DS_en.pdf (Accessed: January 31, 2015). 

  14. Randall, T. (2011). "Construction engineering requirements for integrating laser scanning technology and building information modeling." Journal of Construction Engineering and Management, Vol. 137, No. 10, pp. 797-805. 

  15. Schulz, T. (2008) "Calibration of a terrestrial laser scanner for engineering geodesy." Institut fur Geodasie und Photogrammetrie an der Eidgenossischen Technischen Hochschule Zurich. 

  16. Tang, P., Huber, D., Akinci, B., Lipman, R. and Lytle, A. (2010). "Automatic reconstruction of as-built building information models from laser-scanned point clouds: A Review of Related Techniques." Automation in construction, Vol. 19, No. 7, pp. 829-843. 

  17. Topcon, 9-series, robotic Total Station System. (2015). Available at: http://www.topconpositioning.com/sites/default/files/literature/9_Series_ Broch_7010_ 2014_RevA.pdf (Accessed: January 31, 2015). 

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