일본의 지진으로 인해 건물의 안전성에 대해 관심도가 높아지고 있는데 건물의 안전성은 건물의 변형거동 분석을 통하여 판정할 수 있다. 대상물을 관측하여 3차원 좌표를 얻은 지상 LiDAR자료로 변형거동 분석을 하기 위해서는 분석 과정 이전에 불필요한 데이터를 분류 및 제거해야한다. 본 연구에서는 지상 LiDAR 계측 시 불필요한 데이터 포함 빈도가 높은 식생을 자동 분류 및 제거하는 방법론을 제시하여 변경거동 분석의 정확도를 높이고자하였다.
In the midst of rising interest in building safety after the earthquake in Japan, one can assess building safety by analyzing the deformation behavior of a building. Before analyzing deformation behavior with terrestrial LiDAR data in three-dimensional coordinates based on object observations, one should classify and eliminate unnecessary data. This study set out to propose a methodology to automatically classify and eliminate vegetation, which contains unnecessary data in high frequency when measuring terrestrial LiDAR, and increase the accuracy of deformation behavior analysis.