KR20190136615A - 지반정보 업데이트 시스템 및 방법 - Google Patents

지반정보 업데이트 시스템 및 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR20190136615A
KR20190136615A KR1020180062570A KR20180062570A KR20190136615A KR 20190136615 A KR20190136615 A KR 20190136615A KR 1020180062570 A KR1020180062570 A KR 1020180062570A KR 20180062570 A KR20180062570 A KR 20180062570A KR 20190136615 A KR20190136615 A KR 20190136615A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
point cloud
unit
cloud data
information
storage unit
Prior art date
Application number
KR1020180062570A
Other languages
English (en)
Other versions
KR102067543B1 (ko
Inventor
박재우
김석
Original Assignee
한국건설기술연구원
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 한국건설기술연구원 filed Critical 한국건설기술연구원
Priority to KR1020180062570A priority Critical patent/KR102067543B1/ko
Publication of KR20190136615A publication Critical patent/KR20190136615A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102067543B1 publication Critical patent/KR102067543B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T17/00—Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
    • G06T17/05—Geographic models
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/29—Geographical information databases
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10028—Range image; Depth image; 3D point clouds

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Graphics (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Processing Or Creating Images (AREA)

Abstract

본 발명은 지반정보 업데이트 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는, 토공현장의 지형정보를 포인트 클라우드 형태로 3차원화하여 취득한 후 기존의 지형정보에서 변경된 부분을 선정하여 효율적으로 업데이트하여, 현장관리자의 현장 변화 이해도를 높이고 토공사의 품질이 더 향상되고, 궁극적으로 토공작업 완전 자동화를 위한 기초 프레임으로도 활용가능하고, 국산화를 통해 향후 토공자동화를 위한 핵심기술 확보가 가능하게 하는 지반정보 업데이트 시스템 및 방법에 관한 것이다.

Description

지반정보 업데이트 시스템 및 방법{Systems and Methods for Updating Geotechnical Information}
본 발명은 지반정보 업데이트 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는, 토공현장의 지형정보를 포인트 클라우드 형태로 3차원화하여 취득한 후 기존의 지형정보에서 변경된 부분을 선정하여 효율적으로 토공현장의 지형정보를 업데이트하는 지반정보 업데이트 시스템 및 방법에 관한 것이다.
기존에는 공사의 진행사항을 확인하기 위해서 관리자가 직접 현장에 나가서 눈으로 작업이 어느정도 진척되었는지를 확인하는 형태로 진행되었으며, 주기적으로 혹은 특정시기에 광파기를 이용하여 작업정도를 계측하고 있다. 하지만, 미국, 일본 등 선진국을 중심으로 3차원 스캐너 및 드론을 이용한 현장계측이 증가하고 있으며, 국내도 이를 현장에 적용하기 위한 관심이 커지고 있는 실정이다.
토공사시, 설계도면의 완성된 지형을 구현하기 위해 작업이 진척됨에 따라 공사지형은 변화가 발생한다. 3차원 스캐너 혹은 드론을 활용하여 현장을 관리하면, 매일 변화하는 지형을 파악하고 토공사 계획을 수립해야할 필요가 있다. 하지만, 현재 디지털화된 토공현장을 효과적으로 관리하기 위한 지반정보 업데이트 및 분석방법이 부재한 실정이다.
토공현장의 특성상, 작업의 진척사항을 파악하기 위해 토공물량의 변화를 파악하고 있어야 한다. 앞으로 도입될 토공자동화 시스템하에서는 매일 토공현장의 변화량을 파악하기 위하여 3차원 스캐너, 드론, MMS 등의 장비를 이용하여 현장의 지형정보를 포인트 클라우드의 형태로 3차원화하여 취득하게 된다. 작업이 진행됨에 따라, 지형정보는 매일 변화가 생긴다. 하지만 모든 지형정보를 매일 업데이트하기에는 3차원 스캐너를 통해 수집한 포인트 클라우드의 용량이 너무 커 비효율적이다. 또한 스캔의 특성 및 작업현장의 특성상, 작업이 이루어지지 않은 지역에서도 스캐닝 노이즈로 인해 조금의 물량차이가 발생할 수 있어, 이를 변화된 지형으로 관리하는 것도 현장관리의 비효율을 초래할 수 있다.
등록특허 10-1669029 등록특허 10-1227613
http://blogattach.naver.net/2abf368592c9ce123ddabe8db25b2858f0a254b86c/20150625_236_blogfile/hhijho_1435219499735_NfAoUP_hwp/%C5%E4%B0%F8%B9%B0%B7%AE%BB%EA%C3%E2.hwp https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%A3%BC%EA%B8%B0%EC%96%B5%EC%9E%A5%EC%B9%98 https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%A0%90%EA%B5%AC%EB%A6%84 https://m.blog.naver.com/dldydwndhkd/80122402084
본 발명이 해결하려는 과제는, 상기 문제점을 극복하기 위한 것으로서, 토공현장의 지형정보를 포인트 클라우드 형태로 3차원화하여 취득한 후 기존의 지형정보에서 변경된 부분을 선정하여 효율적으로 업데이트 하는 것이다.
본 발명은 지반정보 업데이트 시스템에 관한 것으로, 지반정보 업데이트 시스템에 있어서, 토공현장 지형정보를 3차원의 포인트 클라우드 데이터와 관리정보를 입력 받는 입력부(100); 상기 입력부(100)를 통해 입력 받은 상기 포인트 클라우드 데이터와 저장부(300)에 이미 저장된 포인트 클라우드 데이터를 상기 관리정보를 기초로 비교하여 저장부(300)에 이미 저장된 포인트 클라우드 데이터에서 변경된 부분을 상기 입력부(100)를 통해 입력 받은 상기 포인트 클라우드 데이터로 저장부(300)에 업데이트하는 처리부(200); 상기 처리부(100)를 통해 업데이트되는 토공현장 지형정보를 3차원의 포인트 클라우드 데이터와 상기 관리정보를 저장하는 저장부(300); 및 상기 처리부(100)를 통해 업데이트되는 토공현장 지형정보를 3차원의 포인트 클라우드 데이터를 출력하는 출력부(400);를 포함한다.
이때, 상기 입력부(100)는 토공현장의 지형정보를 3차원의 포인트 클라우드 데이터로 입력 받는 토공입력부(110); 및 분석셀에 관한 허용범위 및 비교제외 정보와 직전 지형정보와 현재 지형정보 포인트 클라우드 데이터의 포인트 클라우드에 관한 허용오차 정보인 관리정보를 입력 받는 관리입력부(120);를 포함한다.
또한 이때, 상기 처리부(200)는 상기 입력부(100)를 통해 입력 받은 상기 포인트 클라우드 데이터를 메모리에 로드하는 데이터로드부(210); 상기 데이터로드부(210)를 통해 메모리에 로드된 상기 포인트 클라우드 데이터를 전처리하는 전처리부(220); 상기 전처리부(220)를 통해 전처리된 상기 포인트 클라우드 데이터와 상기 저장부(300)에 이미 저장된 포인트 클라우드 데이터를 분석셀로 나누고 상기 분석셀 단위로 분석하여 상기 저장부(300)에 이미 저장된 포인트 클라우드 데이터의 분석셀 중 변화가 발생된 분석셀을 선정하는 분석부(230); 상기 분석부(230)를 통해 분석되어 변화가 발생된 분석셀로 선정된 분석셀 부분의 상기 전처리부(220)를 통해 전처리된 상기 포인트 클라우드 데이터와 상기 저장부(300)에 이미 저장된 포인트 클라우드 데이터를 상기 관리정보의 허용오차를 기준으로 비교하여 상기 저장부(300)에 이미 저장된 포인트 클라우드 데이터의 포인트 클라우드의 변화를 판단하는 비교부(240); 및 상기 비교부(240)를 통해 변화 되었다고 판단된 상기 저장부(300)에 이미 저장된 포인트 클라우드 데이터의 포인트 클라우드에 해당하는 상기 전처리부(220)를 통해 전처리된 상기 포인트 클라우드 데이터의 클라우드를 상기 저장부(300)에 전송하는 업데이트부(250);를 포함한다.
또한 이때, 상기 저장부(300)는 상기 입력부(100)를 통해 입력되어 상기 처리부(100)를 통해 업데이트되는 토공현장 지형정보를 3차원의 포인트 클라우드 데이터를 저장하는 토공저장부(310); 및 상기 입력부(100)를 통해 입력되는 상기 관리정보를 저장하는 관리저장부(320);를 포함한다.
또한, 본 발명은 지반정보 업데이트 방법에 관한 것으로, 지반정보 업데이트 시스템을 이용한 지반정보 업데이트 방법에 있어서, (A) 입력부(100)를 통해 토공현장 지형정보를 3차원의 포인트 클라우드 데이터와 관리정보를 입력 받고 데이터로드부(210)를 통해 입력 받은 상기 포인트 클라우드 데이터를 메모리에 로드하는 단계; (B) 상기 (A) 단계를 통해 메모리에 로드된 상기 포인트 클라우드 데이터를 전처리부(220)를 통해 전처리하는 단계; (C) 상기 (B) 단계를 통해 전처리된 상기 포인트 클라우드 데이터와 상기 저장부(300)에 이미 저장된 포인트 클라우드 데이터를 분석부(230)를 통해 분석셀로 나누고 상기 분석셀 단위로 분석하여 상기 저장부(300)에 이미 저장된 포인트 클라우드 데이터의 분석셀 중 변화가 발생된 분석셀을 선정하는 단계; (D) 상기 (C) 단계를 통해 분석되어 변화가 발생된 분석셀로 선정된 분석셀 부분의 상기 (B) 단계를 통해 전처리된 상기 포인트 클라우드 데이터와 상기 저장부(300)에 이미 저장된 포인트 클라우드 데이터를 비교부(240)를 통해 상기 관리정보의 허용오차를 기준으로 비교하여 상기 저장부(300)에 이미 저장된 포인트 클라우드 데이터의 포인트 클라우드의 변화를 판단하는 단계; 및 (E) 상기 (D) 단계를 통해 변화 되었다고 판단된 상기 저장부(300)에 이미 저장된 포인트 클라우드 데이터의 포인트 클라우드에 해당하는 상기 (B) 단계를 통해 전처리된 상기 포인트 클라우드 데이터의 클라우드를 업데이트부(250)를 통해 상기 저장부(300)에 전송하고 상기 저장부(300)에 저장하는 단계;를 포함한다.
본 발명에 따르면 토공현장의 지형정보를 포인트 클라우드 형태로 3차원화하여 취득한 후 기존의 지형정보에서 변경된 부분을 선정하여 효율적으로 업데이트하여, 현장관리자의 현장 변화 이해도를 높이고 토공사의 품질이 더 향상되고, 궁극적으로 토공작업 완전 자동화를 위한 기초 프레임으로도 활용가능하고, 국산화를 통해 향후 토공자동화를 위한 핵심기술 확보가 가능하다는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 지반정보 업데이트 시스템을 나타내기 위한 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 지반정보 업데이트 시스템의 입력부를 나타내기 위한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 지반정보 업데이트 시스템의 처리부를 나타내기 위한 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 지반정보 업데이트 시스템의 저장부를 나타내기 위한 블록도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 지반정보 업데이트 방법을 나타내기 위한 순서도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 지반정보 업데이트 방법 중 데이터 전처리 단계를 나타내기 위한 순서도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 지반정보 업데이트 방법 중 분석셀 분석 단계를 나타내기 위한 순서도이다.
본 발명의 실시를 위한 구체적인 내용을 설명하기에 앞서, 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 발명자가 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사항에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야 할 것이다.
또한, 본 발명에 관련된 공지 기능 및 그 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는, 그 구체적인 설명을 생략하였음에 유의해야 할 것이다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 지반정보 업데이트 시스템에 관해 도 1 내지 4를 참고하여 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 지반정보 업데이트 시스템을 나타내기 위한 블록도이다.
도 1에 도시한 바와 같이, 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 지반정보 업데이트 시스템에 있어서, 토공현장 지형정보를 3차원의 포인트 클라우드 데이터와 관리정보를 입력 받는 입력부(100)와 상기 입력부(100)를 통해 입력 받은 상기 포인트 클라우드 데이터와 저장부(300)에 이미 저장된 포인트 클라우드 데이터를 상기 관리정보를 기초로 비교하여 저장부(300)에 이미 저장된 포인트 클라우드 데이터에서 변경된 부분을 상기 입력부(100)를 통해 입력 받은 상기 포인트 클라우드 데이터로 저장부(300)에 업데이트하는 처리부(200)와 상기 처리부(100)를 통해 업데이트되는 토공현장 지형정보를 3차원의 포인트 클라우드 데이터와 상기 관리정보를 저장하는 저장부(300)와 상기 처리부(100)를 통해 업데이트되는 토공현장 지형정보를 3차원의 포인트 클라우드 데이터를 출력하는 출력부(400)로 이루어진다.
아울러, 상기 출력부(400)가 출력하는 바람직한 실시 예는 다른 시스템에서 사용할 수 있도록 표준화된 DB 형식으로 출력하거나 사용자나 관리자가 확인할 수 있도록 시각적 또는 청각적 또는 촉각적으로 출력하는 것이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 지반정보 업데이트 시스템의 입력부를 나타내기 위한 블록도이다.
이때, 도 2에 도시한 바와 같이, 상기 입력부(100)는 토공현장의 지형정보를 3차원의 포인트 클라우드 데이터로 입력 받는 토공입력부(110)와 분석셀에 관한 허용범위 및 비교제외 정보와 직전 지형정보와 현재 지형정보 포인트 클라우드 데이터의 포인트 클라우드에 관한 허용오차 정보인 관리정보를 입력 받는 관리입력부(120)로 이루어진다.
아울러, 토공현장의 지형정보를 3차원의 상기 포인트 클라우드 데이터로 생성하는 바람직한 실시 예는 3차원 스캐너 또는 드른 또는 Mobile Mapping System(MMS) 등의 장비를 이용하여 토공현장의 지형정보를 3차원의 상기 포인트 클라우드 데이터로 스캔하는 것이다.
또한 아울러, 상기 관리정보는 분석셀에 관한 허용범위에 대한 정보와 직전 지형정보와 현재 지형정보 포인트 클라우드 데이터의 포인트 클라우드에 관한 허용오차에 대한 정보와 비교를 제외할 분석셀에 대한 정보이다.
또한 아울러, 상기 허용오차의 바람직한 실시 예는 포인트 클라우드의 수평범위와 수직범위와 특정비율에 관한 정보이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 지반정보 업데이트 시스템의 처리부를 나타내기 위한 블록도이다.
제1항에 있어서, 상기 처리부(200)는 상기 입력부(100)를 통해 입력 받은 상기 포인트 클라우드 데이터를 메모리에 로드하는 데이터로드부(210)와 상기 데이터로드부(210)를 통해 메모리에 로드된 상기 포인트 클라우드 데이터를 전처리하는 전처리부(220)와 상기 전처리부(220)를 통해 전처리된 상기 포인트 클라우드 데이터와 상기 저장부(300)에 이미 저장된 포인트 클라우드 데이터를 분석셀로 나누고 상기 분석셀 단위로 분석하여 상기 저장부(300)에 이미 저장된 포인트 클라우드 데이터의 분석셀 중 변화가 발생된 분석셀을 선정하는 분석부(230)와 상기 분석부(230)를 통해 분석되어 변화가 발생된 분석셀로 선정된 분석셀 부분의 상기 전처리부(220)를 통해 전처리된 상기 포인트 클라우드 데이터와 상기 저장부(300)에 이미 저장된 포인트 클라우드 데이터를 상기 관리정보의 허용오차를 기준으로 비교하여 상기 저장부(300)에 이미 저장된 포인트 클라우드 데이터의 포인트 클라우드의 변화를 판단하는 비교부(240)와 상기 비교부(240)를 통해 변화 되었다고 판단된 상기 저장부(300)에 이미 저장된 포인트 클라우드 데이터의 포인트 클라우드에 해당하는 상기 전처리부(220)를 통해 전처리된 상기 포인트 클라우드 데이터의 클라우드를 상기 저장부(300)에 전송하는 업데이트부(250)로 이루어진다.
아울러, 상기 데이터로드부(210)가 상기 포인트 클라우드 데이터를 메모리에 로드하는 바람직한 실시 예는 상기 입력부(100)를 통해 입력 받은 상기 포인트 클라우드 데이터를 메모리에 저장하는 것이다.
또한 아울러, 상기 메모리의 바람직한 실시 예는 본 발명 시스템의 주기억장치이다.
또한 아울러, 상기 전처리부(220)는 상기 데이터로드부(210)를 통해 메모리에 로드된 상기 포인트 클라우드 데이터의 노이즈를 제거하는 노이즈제거부와 상기 노이즈제거부를 통해 노이즈가 제거된 상기 포인트 클라우드 데이터의 용량을 줄이기 위해 상기 노이즈제거부를 통해 노이즈가 제거된 상기 포인트 클라우드 데이터의 크기를 조정하는 리사이징부로 이루어진다.
또한 아울러, 상기 노이즈제거부가 상기 포인트 클라우드 데이터의 노이즈를 제거하는 바람직한 실시 예는 상기 포인트 클라우드 데이터를 일정한 크기의 영역으로 나눈 후 나누어진 영역의 데이터의 평균보다 특정비율(예, 15%) 이상 차이나는 데이터를 제거하는 것이다.
또한 아울러, 상기 리사이징부가 상기 포인트 클라우드 데이터의 크기를 조정하는 바람직한 실시 예는 상기 포인트 클라우드 데이터의 포인트 간격을 7cm 내지 13cm로 조정하는 것이다.
또한 아울러, 상기 분석부(230)는 상기 전처리부(220)를 통해 전처리된 상기 포인트 클라우드 데이터와 상기 저장부(300)에 이미 저장된 포인트 클라우드 데이터를 일정 크기의 분석셀로 나누어 상기 분석셀을 생성하는 분석셀생성부와 상기 분석셀생성부를 통해 생성된 상기 포인트 클라우드 데이터와 상기 저장부(300)에 이미 저장된 포인트 클라우드 데이터의 분석셀의 토공량을 비교하여 상기 관리정보의 허용범위 이상인 경우 상기 분석셀에 변화가 발생된 것으로 판단하고 변경가 발생된 분석셀을 선정하는 분석셀비교부로 이루어진다.
또한 아울러, 상기 분석셀생성부가 상기 분석셀을 생성하는 바람직한 실시 예는 특허 출원번호 10-2016-0057646의 셀 생성부(230)를 통해 분석셀을 생성하는 것이다.
또한 아울러, 상기 분석셀비교부는 상기 관리정보의 비교를 제외할 분석셀에 대한 정보에 따라 상기 분석셀 중 어느 하나 이상을 비교에서 제외할 수 있다.
또한 아울러, 상기 비교부(240)가 상기 저장부(300)에 이미 저장된 포인트 클라우드 데이터의 포인트 클라우드의 변화를 판단하는 바람직한 실시 예는 상기 저장부(300)에 이미 저장된 포인트 클라우드 데이터의 포인트 클라우드의 수평범위 안에 상기 전처리부(220)를 통해 전처리된 상기 포인트 클라우드 데이터의 포인트 클라우드들을 대상으로상기 저장부(300)에 이미 저장된 포인트 클라우드 데이터의 포인트 클라우드의 수직범위 밖에 존재하는 상기 전처리부(220)를 통해 전처리된 상기 포인트 클라우드 데이터의 포인트 클라우드가 특정비율 이상 인 경우 상기 저장부(300)에 이미 저장된 포인트 클라우드 데이터의 포인트 클라우드의 변화가 발생한 것으로 판단한다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 지반정보 업데이트 시스템의 저장부를 나타내기 위한 블록도이다.
또한 이때, 상기 저장부(300)는 상기 입력부(100)를 통해 입력되어 상기 처리부(100)를 통해 업데이트되는 토공현장 지형정보를 3차원의 포인트 클라우드 데이터를 저장하는 토공저장부(310)와 상기 입력부(100)를 통해 입력되는 상기 관리정보를 저장하는 관리저장부(320)로 이루어진다.
또한, 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 지반정보 업데이트 시스템을 이용한 지반정보 업데이트 방법에 관해 도 5 내지 7를 참고하여 상세히 설명한다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 지반정보 업데이트 방법을 나타내기 위한 순서도이다.
도 5에 도시한 바와 같이, 지반정보 업데이트 시스템을 이용한 지반정보 업데이트 방법에 있어서, 먼저, 입력부(100)를 통해 토공현장 지형정보를 3차원의 포인트 클라우드 데이터와 관리정보를 입력 받고 데이터로드부(210)를 통해 입력 받은 상기 포인트 클라우드 데이터를 메모리에 로드한다(S501).
다음으로, 상기 (S501) 단계를 통해 메모리에 로드된 상기 포인트 클라우드 데이터를 전처리부(220)를 통해 전처리한다(S502).
다음으로, 상기 (S502) 단계를 통해 전처리된 상기 포인트 클라우드 데이터와 상기 저장부(300)에 이미 저장된 포인트 클라우드 데이터를 분석부(230)를 통해 분석셀로 나누고 상기 분석셀 단위로 분석하여 상기 저장부(300)에 이미 저장된 포인트 클라우드 데이터의 분석셀 중 변화가 발생된 분석셀을 선정한다(S503).
다음으로, 상기 (S503) 단계를 통해 분석되어 변화가 발생된 분석셀로 선정된 분석셀 부분의 상기 (S502) 단계를 통해 전처리된 상기 포인트 클라우드 데이터와 상기 저장부(300)에 이미 저장된 포인트 클라우드 데이터를 비교부(240)를 통해 상기 관리정보의 허용오차를 기준으로 비교하여 상기 저장부(300)에 이미 저장된 포인트 클라우드 데이터의 포인트 클라우드의 변화를 판단한다(S504).
다음으로, 상기 (S504) 단계를 통해 변화 되었다고 판단된 상기 저장부(300)에 이미 저장된 포인트 클라우드 데이터의 포인트 클라우드에 해당하는 상기 (S502) 단계를 통해 전처리된 상기 포인트 클라우드 데이터의 클라우드를 업데이트부(250)를 통해 상기 저장부(300)에 전송하고 상기 저장부(300)에 저장한다(S505).
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 지반정보 업데이트 방법 중 데이터 전처리 단계를 나타내기 위한 순서도이다.
아울러, 도 6에 도시한 바와 같이, 상기 (S502) 단계는, 먼저, 상기 (S501) 단계를 통해 메모리에 로드된 상기 포인트 클라우드 데이터의 노이즈를 노이즈제거부를 통해 제거한다(S601).
다음으로, 상기 (S601) 단계를 통해 노이즈가 제거된 상기 포인트 클라우드 데이터의 용량을 줄이기 위해 상기 (S601) 단계를 통해 노이즈가 제거된 상기 포인트 클라우드 데이터의 크기를 리사이징부를 통해 조정한다(S602).
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 지반정보 업데이트 방법 중 분석셀 분석 단계를 나타내기 위한 순서도이다.
또한 아울러, 도 7에 도시한 바와 같이, 상기 (S503) 단계는, 먼저, 상기 (S502) 단계를 통해 전처리된 상기 포인트 클라우드 데이터와 상기 저장부(300)에 이미 저장된 포인트 클라우드 데이터를 분석셀생성부를 통해 일정 크기의 분석셀로 나누어 상기 분석셀을 생성한다(S701).
다음으로, 상기 (S701) 단계를 통해 생성된 상기 포인트 클라우드 데이터와 상기 저장부(300)에 이미 저장된 포인트 클라우드 데이터의 분석셀의 토공량을 분석셀비교부를 통해 비교하여 상기 관리정보의 허용범위 이상인 경우 상기 분석셀에 변화가 발생된 것으로 판단하고 변경가 발생된 분석셀을 선정한다(S702).
이상으로 본 발명의 기술적 사상을 예시하기 위한 바람직한 실시예와 관련하여 설명하고 도시하였지만, 본 발명은 이와 같이 도시되고 설명된 그대로의 구성 및 작용에만 국한되는 것이 아니며, 기술적 사상의 범주를 일탈함이 없이 본 발명에 대해 다수의 변경 및 수정 가능함을 당업자들은 잘 이해할 수 있을 것이다. 따라서 그러한 모든 적절한 변경 및 수정과 균등물들도 본 발명의 범위에 속하는 것으로 간주하여야 할 것이다.
100: 입력부
110: 토공입력부
120: 관리입력부
200: 처리부
210: 데이터로드부
220: 전처리부
230: 분석부
240: 비교부
250: 업데이트부
300: 저장부
310: 토공저장부
320: 관리저장부
400: 출력부

Claims (5)

  1. 지반정보 업데이트 시스템에 있어서,
    토공현장 지형정보를 3차원의 포인트 클라우드 데이터와 관리정보를 입력 받는 입력부(100);
    상기 입력부(100)를 통해 입력 받은 상기 포인트 클라우드 데이터와 저장부(300)에 이미 저장된 포인트 클라우드 데이터를 상기 관리정보를 기초로 비교하여 저장부(300)에 이미 저장된 포인트 클라우드 데이터에서 변경된 부분을 상기 입력부(100)를 통해 입력 받은 상기 포인트 클라우드 데이터로 저장부(300)에 업데이트하는 처리부(200);
    상기 처리부(100)를 통해 업데이트되는 토공현장 지형정보를 3차원의 포인트 클라우드 데이터와 상기 관리정보를 저장하는 저장부(300); 및
    상기 처리부(100)를 통해 업데이트되는 토공현장 지형정보를 3차원의 포인트 클라우드 데이터를 출력하는 출력부(400);
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 지반정보 업데이트 시스템
  2. 제1항에 있어서,
    상기 입력부(100)는
    토공현장의 지형정보를 3차원의 포인트 클라우드 데이터로 입력 받는 토공입력부(110); 및
    분석셀에 관한 허용범위 및 비교제외 정보와 직전 지형정보와 현재 지형정보 포인트 클라우드 데이터의 포인트 클라우드에 관한 허용오차 정보인 관리정보를 입력 받는 관리입력부(120);
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 지반정보 업데이트 시스템
  3. 제1항에 있어서,
    상기 처리부(200)는
    상기 입력부(100)를 통해 입력 받은 상기 포인트 클라우드 데이터를 메모리에 로드하는 데이터로드부(210);
    상기 데이터로드부(210)를 통해 메모리에 로드된 상기 포인트 클라우드 데이터를 전처리하는 전처리부(220);
    상기 전처리부(220)를 통해 전처리된 상기 포인트 클라우드 데이터와 상기 저장부(300)에 이미 저장된 포인트 클라우드 데이터를 분석셀로 나누고 상기 분석셀 단위로 분석하여 상기 저장부(300)에 이미 저장된 포인트 클라우드 데이터의 분석셀 중 변화가 발생된 분석셀을 선정하는 분석부(230);
    상기 분석부(230)를 통해 분석되어 변화가 발생된 분석셀로 선정된 분석셀 부분의 상기 전처리부(220)를 통해 전처리된 상기 포인트 클라우드 데이터와 상기 저장부(300)에 이미 저장된 포인트 클라우드 데이터를 상기 관리정보의 허용오차를 기준으로 비교하여 상기 저장부(300)에 이미 저장된 포인트 클라우드 데이터의 포인트 클라우드의 변화를 판단하는 비교부(240); 및
    상기 비교부(240)를 통해 변화 되었다고 판단된 상기 저장부(300)에 이미 저장된 포인트 클라우드 데이터의 포인트 클라우드에 해당하는 상기 전처리부(220)를 통해 전처리된 상기 포인트 클라우드 데이터의 클라우드를 상기 저장부(300)에 전송하는 업데이트부(250);
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 지반정보 업데이트 시스템
  4. 제1항에 있어서,
    상기 저장부(300)는
    상기 입력부(100)를 통해 입력되어 상기 처리부(100)를 통해 업데이트되는 토공현장 지형정보를 3차원의 포인트 클라우드 데이터를 저장하는 토공저장부(310); 및
    상기 입력부(100)를 통해 입력되는 상기 관리정보를 저장하는 관리저장부(320);
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 지반정보 업데이트 시스템
  5. 지반정보 업데이트 시스템을 이용한 지반정보 업데이트 방법에 있어서,
    (A) 입력부(100)를 통해 토공현장 지형정보를 3차원의 포인트 클라우드 데이터와 관리정보를 입력 받고 데이터로드부(210)를 통해 입력 받은 상기 포인트 클라우드 데이터를 메모리에 로드하는 단계;
    (B) 상기 (A) 단계를 통해 메모리에 로드된 상기 포인트 클라우드 데이터를 전처리부(220)를 통해 전처리하는 단계;
    (C) 상기 (B) 단계를 통해 전처리된 상기 포인트 클라우드 데이터와 상기 저장부(300)에 이미 저장된 포인트 클라우드 데이터를 분석부(230)를 통해 분석셀로 나누고 상기 분석셀 단위로 분석하여 상기 저장부(300)에 이미 저장된 포인트 클라우드 데이터의 분석셀 중 변화가 발생된 분석셀을 선정하는 단계;
    (D) 상기 (C) 단계를 통해 분석되어 변화가 발생된 분석셀로 선정된 분석셀 부분의 상기 (B) 단계를 통해 전처리된 상기 포인트 클라우드 데이터와 상기 저장부(300)에 이미 저장된 포인트 클라우드 데이터를 비교부(240)를 통해 상기 관리정보의 허용오차를 기준으로 비교하여 상기 저장부(300)에 이미 저장된 포인트 클라우드 데이터의 포인트 클라우드의 변화를 판단하는 단계; 및
    (E) 상기 (D) 단계를 통해 변화 되었다고 판단된 상기 저장부(300)에 이미 저장된 포인트 클라우드 데이터의 포인트 클라우드에 해당하는 상기 (B) 단계를 통해 전처리된 상기 포인트 클라우드 데이터의 클라우드를 업데이트부(250)를 통해 상기 저장부(300)에 전송하고 상기 저장부(300)에 저장하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 지반정보 업데이트 시스템을 이용한 지반정보 업데이트 방법
KR1020180062570A 2018-05-31 2018-05-31 지반정보 업데이트 시스템 및 방법 KR102067543B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020180062570A KR102067543B1 (ko) 2018-05-31 2018-05-31 지반정보 업데이트 시스템 및 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020180062570A KR102067543B1 (ko) 2018-05-31 2018-05-31 지반정보 업데이트 시스템 및 방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20190136615A true KR20190136615A (ko) 2019-12-10
KR102067543B1 KR102067543B1 (ko) 2020-01-16

Family

ID=69002989

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020180062570A KR102067543B1 (ko) 2018-05-31 2018-05-31 지반정보 업데이트 시스템 및 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102067543B1 (ko)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20210076376A (ko) * 2019-12-16 2021-06-24 한국건설기술연구원 토공 정보 관리 시스템, 방법, 및 상기 방법을 실행시키기 위한 컴퓨터 판독 가능한 프로그램을 기록한 기록 매체

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006011880A (ja) * 2004-06-25 2006-01-12 Sony Corp 環境地図作成方法、環境地図作成装置、及び移動型ロボット装置
KR20060127323A (ko) * 2005-06-07 2006-12-12 주식회사 아이너스기술 허용 오차 영역을 이용한 3차원 측정 데이터의 검출 방법
KR101227613B1 (ko) 2012-11-09 2013-01-30 서광항업 주식회사 지형정보의 변화에 따른 수치지도 업데이트 시스템
KR20140039468A (ko) * 2012-09-24 2014-04-02 플랜트에셋 주식회사 레이저 스캐너를 이용한 플랜트 구조물의 품질 및 시공성 검사방법
KR101394425B1 (ko) * 2012-11-23 2014-05-13 현대엠엔소프트 주식회사 지도 데이터 유지보수 장치 및 방법
JP2016105081A (ja) * 2014-11-19 2016-06-09 首都高技術株式会社 点群データ利用システム
KR101669029B1 (ko) 2016-05-11 2016-11-09 한국건설기술연구원 지반정보 분석 장치 및 방법
JP2017097822A (ja) * 2016-02-01 2017-06-01 ベステラ株式会社 三次元画像表示システム、三次元画像表示装置、三次元画像表示方法及びプラント設備の三次元画像表示システム

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006011880A (ja) * 2004-06-25 2006-01-12 Sony Corp 環境地図作成方法、環境地図作成装置、及び移動型ロボット装置
KR20060127323A (ko) * 2005-06-07 2006-12-12 주식회사 아이너스기술 허용 오차 영역을 이용한 3차원 측정 데이터의 검출 방법
KR20140039468A (ko) * 2012-09-24 2014-04-02 플랜트에셋 주식회사 레이저 스캐너를 이용한 플랜트 구조물의 품질 및 시공성 검사방법
KR101227613B1 (ko) 2012-11-09 2013-01-30 서광항업 주식회사 지형정보의 변화에 따른 수치지도 업데이트 시스템
KR101394425B1 (ko) * 2012-11-23 2014-05-13 현대엠엔소프트 주식회사 지도 데이터 유지보수 장치 및 방법
JP2016105081A (ja) * 2014-11-19 2016-06-09 首都高技術株式会社 点群データ利用システム
JP2017097822A (ja) * 2016-02-01 2017-06-01 ベステラ株式会社 三次元画像表示システム、三次元画像表示装置、三次元画像表示方法及びプラント設備の三次元画像表示システム
KR101669029B1 (ko) 2016-05-11 2016-11-09 한국건설기술연구원 지반정보 분석 장치 및 방법

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
http://blogattach.naver.net/2abf368592c9ce123ddabe8db25b2858f0a254b86c/20150625_236_blogfile/hhijho_1435219499735_NfAoUP_hwp/%C5%E4%B0%F8%B9%B0%B7%AE%BB%EA%C3%E2.hwp
https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%A0%90%EA%B5%AC%EB%A6%84
https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%A3%BC%EA%B8%B0%EC%96%B5%EC%9E%A5%EC%B9%98
https://m.blog.naver.com/dldydwndhkd/80122402084

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20210076376A (ko) * 2019-12-16 2021-06-24 한국건설기술연구원 토공 정보 관리 시스템, 방법, 및 상기 방법을 실행시키기 위한 컴퓨터 판독 가능한 프로그램을 기록한 기록 매체

Also Published As

Publication number Publication date
KR102067543B1 (ko) 2020-01-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US20170076456A1 (en) Systems and methods for digital elevation map filters for three dimensional point clouds
JP2012234528A (ja) 画像をスーパーピクセルにセグメント化する方法
KR102067543B1 (ko) 지반정보 업데이트 시스템 및 방법
Javernick et al. Evaluation of a numerical model's ability to predict bed load transport observed in braided river experiments
LU505529B1 (en) Method and system for key management applied to a security management platform
KR101669029B1 (ko) 지반정보 분석 장치 및 방법
Del Bianco Jardim Filhos da Terra-Spontaneous Living Spaces in São Paulo
KR102547748B1 (ko) 디지털 트윈 모델을 관리하는 서버, 방법 및 컴퓨터 프로그램
WO2023241211A1 (en) Landscape channeling using autonomous robotic soil dredger
CN115311418B (zh) 一种多细节层次树木模型单体化重建方法及装置
Eisenblätter et al. Multistage stochastic programming in strategic telecommunication network planning
Li et al. RETRACTED ARTICLE: Enhanced artificial bee Colony algorithm and its application in multi-threshold image feature retrieval
CN116977575A (zh) 一种数据处理方法、装置及计算机可读存储介质
CN116070321A (zh) 乡村景观设计方法、装置、设备及存储介质
US10234511B2 (en) Optimizing sizing of grid-scale batteries for frequency regulation services
Pesonen et al. The comparison of airborne laser scanning-based probability layers as auxiliary information for assessing coarse woody debris
Carbone et al. 31 Capturing urban scaling laws via spatio-temporal correlated clusters1
Pascual et al. Using mixed integer programming and airborne laser scanning to generate forest management units
KR20210001689A (ko) 유용토와 사토량 정보를 고려한 토량배분계획 수립 시스템
WO2024069727A1 (en) Training apparatus, training method, and non-transitory computer-readable storage medium
JP2010122131A (ja) マッチング表評価システム、その方法及びプログラム
KR102074106B1 (ko) 모바일과 ｓｎｓ를 이용한 조경 식재 관리 시스템 및 그 방법
WO2019053770A1 (en) IMAGE PROCESSING DEVICE, IMAGE PROCESSING METHOD, AND INFORMATION MEDIUM
CN118211400A (zh) 一种风电场动态等值建模方法、装置、电子设备及介质
KR20230092558A (ko) 대용량 포인트 클라우드 렌더링 방법, 장치 및 시스템

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right