LiDAR-Based Algorithm for Measuring Deformation of Pipe Frameworks for Safety Diagnosis of Greenhouses with Performance Analysis
Year: 2024
Type: article
Abstract: 최근 기후 변화로 인한 폭설이나 강풍과 같은 극단적인 기상 현상으로 온실 구조물의 안전성 확보가 중요한 과제로 부상하고 있다. 기존의 온실 안전진단 방법은 시간과 비용이 많이 소요되며, 실시간 변형 측정에는 한계가 있었다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 LiDAR 기반의 파이프 골조 변형량 측정 알고리즘을 개발하고 성능을 분석하였다. Python을 사용해 Intensity 기반 비닐 및 노이즈 제거 알고리즘을 구현하였다. 또한 자동화를 위해 RandLANet, PointNet, PointNet++과 같은 딥러닝 모델 적용을 검토하였으나 비닐제거에 적합하지 않았으며, Intensity 기반 접근법이 가장 효율적인 것으로 나타났다. LiDAR 센서를 통한 온실 구조물의 스캔 오차는 x, y, z 축별 0.4~2.7 mm였으며, 비닐제거 알고리즘을 적용한 두 클라우드 데이터간의 평균 일치율은 98.2 %로 나타났다. 이는 온실의 안전진단을 위한 변형량 측정에 적용 가능한 수준이었다. 본 연구는 실시간 온실 구조물 변형 진단에 적합한 효율적인 방법을 제시하였으며, 향후 딥러닝 기반 자동화 개선을 위한 추가 연구의 필요성을 제언하였다.
Authors: Jeong-Min Lee, Choung-Keun Lee, Yu-Yong Kim
Language: English
Subfield: Geology
Field: Earth and Planetary Sciences
Domain: Physical Sciences
Open Access status: diamond
OpenAlex ID: W4406092644