Indoor and Outdoor Building Modeling Based on Point Cloud Data Convergence using Drones and Terrestrial LiDAR

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Abstract

본 연구는 다양한 센서를 이용하여 건물의 실내외 데이터를 취득하고, 공간정보 구축에 활용함으로써 디지털 트윈을 위한 효과적인 데이터 구축 방안을 제시하고자 하였다. 신축 건물을 연구대상지로 선정하고, 드론 영상, 드론LiDAR 및 지상 LiDAR를 이용하여 데이터를 취득하였으며, 자료처리를 통해 포인트클라우드 형태의 성과물을 생성할 수 있었다. 지상 LiDAR 데이터의 각 스테이션 별로 취득된 포인트클라우드 데이터에 대한 최대 정합오차를 분석하고, 지상 LiDAR 데이터를 기준으로 드론 영상 및 드론 LiDAR 데이터의 정확도를 분석하였다. 정확도 분석 결과 지상 LiDAR 데이터를 기준으로 드론 영상은 수평방향 0.04m, 수직방향 0.066m, 드론 LiDAR는 수평방향 0.07m, 수직방향 0.06m 이내의 정확도를 나타내었다. 드론 영상의 경우 GSD (Ground Sample Distance)에 따라서 수평 방향에 대해 드론 LiDAR보다 높은 정확도를 나타냈지만 수직 방향은 드론 LiDAR가 더 높은 정확도를 나타냄을 알 수 있었다. 연구결과를 통해 드론 영상 또는 드론 LiDAR와 지상 LiDAR 데이터의 융합을 통해 효과적으로 건물 실내외에 대한 데이터를 구축할 수 있음을 제시할 수 있었다. 연구에 사용된 드론 영상, 드론 LiDAR 및 지상 LiDAR 데이터의 융합은 건물 또는 시설물에 대한 모델링과 도면의 생성을 위한 효과적인 데이터 구축 방안이 될 것이다.

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