3차원 지적 구축을 위한 지상레이저 측량의 정확도 분석

이돈선(Lee, Don Sun),홍성언(Hong, Sung Eon) 한국지적학회 2012 한국지적학회지 Vol.28 No.1

본 연구에서는 지상레이저 실험 측량을 통해 3차원 건물 점군 데이터를 취득한 후 다양한 정합 방법들을 적용하여 방법간 정확도를 분석하여 보고자 하였다. 그리고 정확한 정합 방법을 선정한 후 무타깃TS 측량으로 정확도를 분석하여 봄으로써 3차원 지적구축에 적용가능성을 제시하고자 하였다. 연구 성과는 다음과 같다. 정합방식에 따른 유형별 오차를 비교한 결과 트레버스 방식의 평균오차는 0.005m, 타겟방식의 평균오차는 0.011m, 형상의 특징점 정합에 의한 방식은 0.007m로 나타나 트레버스 방식이 근소한 차이지만 정합 정확도가 높은 것으로 나타났다. 정합 방법 중 정확도가 높게 나타난 트레버스 방식에 대해 무타깃 TS로 정확도를 분석하여 보았다. 분석은 평면위치값과 높이값을 함께 분석하여 보고자 건물의 상단부 모서리점을 중심으로 총 12점의 검사점을 선정하였다. 지적현황측량으로 얻어진 검사점 총 12점에 대한 값을 건물 점군 자료에서 추출한 X, Y, Z 좌표값과 비교 분석한 결과, X좌표의 RMSE는 ±0.0328m, Y좌표의 RMSE는 ±0.0363m로 나타났고, 표고값의 RMSE는 ±0.0489m로 나타나 트레버스 방식에 의한 정합 방법에 의한 건물데이터 취득은 지적현황측량 성과와 비교하여도 많은 차이가 없는 것으로 분석되었다. In this study, 3D buildings with ground laser measurement point cloud data by applying various methods to acquire and to evaluate the accuracy of analysis. After selecting the most accurate way to match, and Total Station measurement methods to verify its performance in 3D building was to present the possibility of applying. Research results are as follows. Matching method based on error type and a comparison of the average error of Traverse way 0.005m, the average error of the target method 0.011m, 0.007m identify point matching approach appears to be due to Traverse matching method showed the hight accuracy. Match the hight accuracy of the methods presented by Traverse matching method selected and TS measurements, it looked way to verify the accuracy. Verification of the value of a flat position and the height of the building want to verify with the analysis centered on the top of the corner points of the point total of 12 check points were selected. Obtained by surveying a total of 12 points for the checkpoint point cloud data extracted from the building value, X, Y, Z coordinate values and comparative analysis, X coordinates of the RMSE of ±0.0328m, Y coordinates of the RMSE appeared in the ±0.0363m altitude, the ±0.0489m RMSE values appear as a way matched by Traverse manner when compared with the survey results are analyzed that there are significant differences.

드론항공사진측량을 활용한 지적측량 성과결정에 관한 연구

임성하,김호종,이돈선,Lim, Seong-Ha,Kim, Ho-Jong,Lee, Don-Sun 한국국토정보공사 공간정보연구원 2021 지적과 국토정보 Vol.51 No.1

본 연구는 지적측량 단계 중 가장 중요하지만, 객관적이지 못하고 주관에 의해 측량자의 오판이나 실수가 발생할 수 있는 개연성이 큰 지적측량 성과결정 단계에서 드론사진측량을 기반으로 지적측량성과 결정의 적용성을 평가하였다. 드론사진측량 결과물에서 경계점 추출의 정확도를 판단하기 위한 실험에서는 2D와 3D영상에서 추출한 22개 필지의 자표면적과 지상측량 좌표면적을 비교하여 그 차이가 2D영상은 RMSE가 1.44m², 3D영상은 0.32m²로 정량화할 수 있었다. 또한, 정사영상을 기반으로 지적측량 성과결정을 평가하기 위한 실험에서는 자료조사를 통한 기존 측량성과 결정량과 비교하여 RMSE가 N방향으로 0.346m, E방향으로 0.296m로 나타났다. 이러한 실험결과로 미루어 볼 때 도해지역에서 정사영상기반의 성과 결정시 약 0.3m 내외의 정확도로 현지 측량없이 성과결정이 이루질 수 있으며, 이는 자료조사 및 지상측량과 더불어 정사영상이 활용된다면, 지적측량성과 결정 과정을 더 객관화하여 개인오차를 줄일 수 있다고 판단된다. This study evaluates the applicability of determining cadastral surveying results using drone photogrammetry during the phase of determining cadastral surveying results, which is the most important stage of cadastral surveying, but known to be hardly objective and highly probable in causing a subjective misjudgment or mistake made by a surveyor. In the experiment to analyze the accuracy of boundary point extraction from drone photogrammetry results, by comparing the coordinate area of 22 parcels extracted from 2D and 3D images with the coordinate area measured from ground survey, the difference could be quantified as RMSE of 1.44m² for 2D and 0.32m² for 3D images. In addition, experiments to evaluate the determination of cadastral surveying result based on drone photogrammetry survey showed the RMSE measure of 0.346m towards N direction and 0.296m towards Y direction in comparison to the existing surveying results through data investigation. Based on these experiments, it is judged that cadastral surveying result based on drone photogrammetry can be determined without needing to conduct a location survey with an accuracy of approximately 0.3m in the graphical area, which also leads to possibility of reducing individual errors if drones images are used along with ground survey by objectifying the process of cadastral surveying results.

무인비행장치(UAV)의 공간정보분야 적용을 위한 표준품셈(안) 작성에 관한 연구

윤부열(Yun, Bu Yeol),이재원(Lee, Jae One),이돈선(Lee, Don Seon) 한국지적정보학회 2016 한국지적정보학회지 Vol.18 No.1

최근 항공사진측량 분야의 쟁점 중의 하나는 무인항공기(UAV: Unmanned Aerial Vehicle)를 이용한 신속한 공간정보 구축과 그 활용의 확대이다. 하지만 많은 분야에서 무인항공기에서 취득한 공간정보자료를 요구하고 있으나 무인항공기를 이용한 공간정보자료 취득을 위한 적정 예산 수립과 합리적인 비용 결정에 많은 어려움과 난관이 발생하고 있는 현실이다. 따라서 수요자가 신뢰할 수 있는 UAV 운용을 위해서는 작업공종에 따른 품셈제정 작업이 절실히 요구되고 있는 시점이다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하고 공간정보의 원활한 확대를 위해서 무인비행장치를 이용한 공간정보 구축의 단위표준품셈(안)을 제정하고자 한다. 이를 위하여 선행 연구동향을 조사하고 테스트베드를 구축하여 수행한 실험 결과를 바탕으로 투입 인력과 장비 및 투입 시간에 따른 실제 비용을 산출하였다. 따라서 본 연구는 실제 현황과 부합하는 조건 하에서 무인비행장치를 이용한 공간정보 분야에 활용이 즉시 가능한 표준품셈(안)을 제시하고자 한다. One of the current issues in aerial photogrammetry is rapid construction of spatial information with UAVs(Unmanned Aerial Vehicles) and their expansion in applications. However, we are faced with a lot of problems and difficulties in determining budget decision and reasonable pricing decision for acquiring spatial information with UAVs, although their data are required in a variety of areas. In this situation, the preparation of estimating standards according to working process is urgently needed for the customer reliable UAV operation. Therefore, this paper is intended to establish the estimating standards of spatial information construction with UAV in order to solve these problems and keep a favorable expansion. For this purpose, a previous research trend is investigated and also actual expenses for work performed with manpower, equipment and time consumed in practical experiment based on a test bed are calculated. This means that actual time required in UAV operation is really investigated, and cost analysis based on an actual inspection in the field is performed. In conclusion, this research is aimed at making an enactment the estimating standards for an immediate using UAVs in accord with the actual conditions in the fields of geospatial information.

인공지능을 이용한 UAV 영상 건물 경계선 추출 가능성 연구

김도형(Kim, Do Hyoung),임시영(Lim, Si Yeong),이돈선(Lee, Don Sun),홍성언(Hong, Sung Eon) 한국지적학회 2021 한국지적학회지 Vol.37 No.1

UAV는 저비용･고효율로 측량 및 지적 등 공간정보 분야에서 이미 많은 적용과 활용이 이루어지고 있다. 인공지능 기술 역시 기술의 발전에 따른 빠른 연산속도와 수행능력으로 다양한 분야에서 활용하고 있다. R-CNN은 영상분류 분야의 대표적인 인공지능 모델이다. 본 연구에서는 인공지능을 적용하여 UAV 영상의 건물 경계선 추출 가능성을 분석･제시하고자 하였다. 이를 위해 UAV의 영상의 건물 경계선을 분류하고, 이를 Mask R-CNN에 적용하여 산출한 결과 값과 UAV의 원시 영상과 비교 하였다. 비교결과, 건물 경계선은 전반적으로 추출이 가능하나 정확도는 지역별로 편차가 있는 것으로 나타났다. 정확도가 낮은 건물의 경우는 대상 건물과 주변 영역이 명확히 인식되지 못하는 데에서 발생한 것으로 분석되었다. 향후 하드웨어의 발전과 많은 학습데이터가 축적 된다면 공간정보를 비롯한 지적 분야에서도 적용이 가능할 것으로 판단된다. UAV are already being applied and utilized in geospatial information fields such as surveying and cadastral due to their low cost and high efficiency. Artificial intelligence technology is also being used in various fields due to its fast computational speed and performance capability according to the development of technology. R-CNN is a representative artificial intelligence model in the field of image classification. In this study, we tried to analyze and present the possibility of extracting the boundary line of the UAV image by applying artificial intelligence. For this purpose, the building boundary of the UAV image was classified, and the calculated result value was applied to the Mask R-CNN and compared with the original image of the UAV. As a result of the comparison, it was found that the boundary line of the building can be extracted as a whole, but the accuracy varies by region. In the case of a building with low accuracy, it was analyzed that it occurred because the target building and the surrounding area were not clearly recognized. If hardware advances and a lot of learning data is accumulated in the future, it is considered that it can be applied to cadastral fields including spatial information.

소셜네트워크 분석을 통한 정밀농업 분야 공간정보 연구동향 분석 - 국가, 연구기관, 키워드를 중심으로

남병철(B. C. Nam),강원일(W. I. Kang),이돈선(D. S. Lee),배성훈(S. H. Bae),이정민(J. M. Lee) 한국생산제조학회 2019 한국생산제조시스템학회 학술발표대회 논문집 Vol.2019 No.11

정밀농업을 위한 무인기 운용 방안 연구

김민관(M. K. Kim),김승원(S. W. Kim),서민식(M, S, Seo),이돈선(D, S, Lee),배성훈(S. H. Bae) 한국생산제조학회 2020 한국생산제조시스템학회 학술발표대회 논문집 Vol.2020 No.12

텍스트 마이닝을 활용한 농업분야 UAV 기술의 연구 트렌드 분석

배성훈(Seounghun Bae),김민관(MinKwan Kim),정구하(Guha Jeong),전상호(Sangho Jeon),박진우(Jinwoo Park),남병철(Byungcheol Nam),이돈선(Donseon Lee),강상규(Sangkyu Kang) 항공우주시스템공학회 2019 항공우주시스템공학회 학술대회 발표집 Vol.2019 No.5