인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2007.3
- 수록면
- 225 - 231 (7page)
이용수
초록· 키워드
일반적으로 LiDAR 자료로부터 지형복원을 위한 DEM을 제작하기 위해서는 지면자료와 건물객체와 같은 비지면자료를 분류하는 과정이 선행되며, 지면자료로부터 DEM을 생성하고 건물과 같은 객체들은 비지면자료를 이용하여 복원하게 된다. 따라서, LiDAR 자료로부터 지면자료와 비지면자료를 정확하게 구분하는 것은 LiDAR 자료를 이용한 지형복원 과정에서 가장 중요한 과정이라고 할 수 있다. 본 연구에서는 정보이론 등에서 자료에 대한 무질서도 혹은 불확실성의 척도로서 활용되고 있는 엔트로피(entropy) 이론을 도입하여 LiDAR 원시자료를 분류함에 있어 보다 객관적이고 일반화된 방법을 적용하고자 하였다. 특히, 포인트 형태의 벡터자료인 LiDAR 원시자료를 정규격자형식으로 변형하지 않고 직접 활용하는 방법을 제시하였으며, LiDAR 자료를 단순하게 지면자료와 비지면자료로 이진화하여 분할하는 기존 알고리즘을 개선하고 건물 및 지형에 대한 사전지식 및 자료원이 다른 보조자료의 활용 등을 배제한 일반화된 건물 추출기법을 제시하였다.
상세정보 수정요청해당 페이지 내 제목·저자·목차·페이지정보가 잘못된 경우 알려주세요!
목차
- Abstract
- 요지
- 1. 서론
- 2. Entropy 이론
- 3. 연구내용
- 4. 적용 및 고찰
- 5. 결론
- 감사의 글
- 참고문헌
참고문헌
참고문헌 신청최근 본 자료
UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-531-018593472
