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대한전자공학회 전자공학회논문지-CI 電子工學會論文誌 CI編 第44卷 第4號
발행연도
2007.7
수록면
28 - 35 (8page)

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최근 중요한 매핑기술이 된 LiDAR(Light Detection And Ranging)는 다른 수치표고자료 획득 기법에 비해 높은 정확도와 세밀한 밀도를 가지고 있어 3차원 모델링에 필요한 높이정보를 제공한다. 이러한 시스템의 가장 중요한 작업은 디지털화된 리턴 펄스의 모양을 이해하여 수신권내의 반사되어 오는 시간을 측정하여 이와 대응되는 표면 위치를 계산하고 이를 지리좌표와 연결시키는 것이다. 디지털화된 파형(waveform)은 수신권내의 지표 형태에 따라 다른데 처음 발생된 펄스와 같은 단일 모드이거나 수신권내에 여러 표면이 있는 경우 각 반사 표면에 해당하는 여러 모드로 구성된 복잡한 파형일 수 있다. 자료처리 과정에서 반사표면에 대해 일관성 있는 거리측정 지점을 찾기 위해서는 리턴 파장에서 각 모드의 중심위치나 피크 진폭의 위치를 찾아내는 방법이 필요하다.
복잡한 파장의 경우에는 여러 개의 반사지점에 대해 정확한 높이를 계산해 내는 것이 쉽지 않은데 이를 위해 각 모드가 수신권내의 반사 표면에서 레이저 에너지가 반사되는 분포를 나타낸다고 가정하고 리턴 파장을 각 구성 모드로 분해하는 방법이 제안되었다. 이때 분석을 단순화하기 위해 레이저 출력 펄스 모양이 가우시안 분포를 따른다고 가정하고 전체 리턴 파장을 다변량 가우시안(multivariate Gaussian) 분포를 이용하여 분석한다. 여기서는 혼합분포에서 정확한 피크 위치와 half-width와 같이 모형의 파라미터에 대한 추정치를 구하기 위해 EM 알고리즘을 적용하여 MLE 값을 구하였다. 그러나 실제 레이저 고도계에서 얻어진 데이터는 가우시안이 아닌 오른쪽으로 기울어진 분포를 보여주고 있어 응용분야에 따라 정확한 분석이 필요한 경우 이러한 펄스 모양을 고려한 방법이 필요하다. 본 연구에서는 이러한 펄스 모양을 처리하기 위한 새로운 방법론이 제시되어 있다.
#LiDAR #laser altimetery #waveforms #Gaussian distribution #3D mapping

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. LiDAT 파형 자료 분석
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
감사의 글
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저자소개

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1. [학술지(정기간행물)] - / 1974 / Apollo laser altimetry and inferences as to lunar structure 38 : 3049 ~ 3058 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - / 1999 / The Laser Vegetation Imaging Sensor(LVIS):A medium altitude, digitization only, airborne laser altimeter for mapping vegetation and topography 54 (3) : 115 ~ 122 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - / 1987 / The Geoscience laser altimetry/ranging system 25 : 249 ~ 264 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - / 2004년3월 / 수치지도와 LiDAR 자료를 이용한 도시지역 건물 3차원 모델링 24권 D편 (22) : 311 ~ 318 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - / 2000 / Decompostion of laser altimeter waveforms 38 (4) : 1989 ~ 1996 google schola

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