$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

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...

주제어

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

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.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

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.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

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). 

저자의 다른 논문 :

LOADING...
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로