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조경 설계의 미래: 라이다 기술 활용

geopluswebsite — Fri, 21 Jun 2024 16:09:17 +0000

조경 설계의 미래: 라이다 기술 활용

기술 발전은 조경 디자인 산업에 혁명을 일으켰습니다. 그 중 주목받고 있는 혁신 중 하나가 바로 라이다 기술입니다. 라이다는 조경 디자이너를 위한 강력한 도구로, 창의적인 프로세스를 개선하고 디자인의 전반적인 품질을 향상시킵니다.

라이다 기술은 레이저 광선을 사용하여 거리를 측정하고 주변 환경에 대한 상세한 3차원 지도를 생성합니다. 레이저 빔을 보내고 빛이 물체에서 반사된 후 되돌아오는 시간을 측정하는 방식으로 작동합니다. 그 결과 지형의 지형을 매우 정확하고 정밀하게 묘사할 수 있습니다.

조경 설계에 라이다를 활용할 때의 이점:

지형 매핑의 정밀도:
라이더는 조경 설계자에게 현장의 지형을 포착하는 데 있어 탁월한 정확성을 제공합니다. 이러한 정밀도는 대지의 자연스러운 윤곽과 매끄럽게 통합되는 세밀하고 사실적인 디자인을 만드는 데 필수적입니다. 고해상도 고도 데이터를 수집할 수 있는 기능을 통해 지형을 더욱 상세하게 이해할 수 있습니다.

라이다는 데이터 수집 프로세스를 크게 간소화하여 수동 측량과 관련된 시간과 비용을 줄여 설계 프로세스에 도움이 되고 프로젝트 수명 주기 동안 더 철저하고 빈번한 현장 평가가 가능합니다.

고급 시각화:
라이더로 생성된 데이터는 몰입감 있고 상세한 시각화 제작을 용이하게 합니다. 디자이너는 이 정보를 사용하여 고객에게 제안된 경관을 사실적으로 미리 볼 수 있는 정확한 3D 모델을 개발할 수 있습니다. 이렇게 향상된 시각화는 고객과의 커뮤니케이션에 도움이 될 뿐만 아니라 설계 단계에서 더 많은 정보를 바탕으로 의사 결정을 내릴 수 있게 해줍니다.

식생 분석:
라이다는 특히 빽빽한 초목을 투과하는 데 능숙하기 때문에 기존 초목을 정확하게 분석할 수 있습니다. 이 기능은 기존 식물을 보존하거나 통합해야 하는 프로젝트를 진행하는 조경 디자이너에게 매우 유용합니다. 라이다 데이터는 식생 구조에 대한 상세한 이해를 제공하여 자연 환경과 조화를 이루는 디자인을 개발하는 데 도움이 됩니다.

범람원 및 배수 설계:
라이다는 토지 고도를 정확하게 매핑할 수 있기 때문에 홍수 위험 계획 및 완화에 필수적인 도구입니다. 설계자는 라이다 데이터를 사용하여 저지대 지역을 파악하고, 효과적인 배수 시스템을 계획하고, 잠재적인 홍수에 탄력적인 경관을 조성하여 지속 가능하고 탄력적인 설계 관행에 기여할 수 있습니다.

의 소프트웨어 전문가와 협력 "Lands Design"에서 생성된 컬러 메시를 통합하는 워크플로우를 구축했습니다. VisionLidar 에 대한 "Rhino' 매니아를 위한 것입니다.

스캔한 영역은 비전 라이더를 통해 컬러화된 메쉬로 변환되었습니다. 그런 다음 "Rhino"에서 열었습니다. 랜드스케이프는 "랜드 디자인"을 사용하여 개발했습니다.

VisionLidar와 "Rhino"의 작동 방식:

라이더 데이터 가져오기: VisionLidar 는 라이더 데이터를 원활하게 가져와 풍경의 모든 뉘앙스를 포착합니다.
동적 색상화: 비전 라이더를 사용하여 포인트 클라우드를 생생하고 컬러화된 메시로 변환합니다.
"Rhino" 직접 통합: "Rhino"에서 직접 컬러화된 메쉬를 열고 수축 랩 퓨처를 사용하여 조경 설계자가 "Rhino"의 강력한 디자인 도구를 활용하여 멋지고 기능적인 조경을 제작할 수 있습니다.

라이다 스캐너를 사용하여 조경 건축 프로젝트를 향상시킬 수 있습니다.
덕분에 VisionLidar 솔루션을 사용하면 포인트 클라우드가 컬러화된 메시로 변환됩니다. 이렇게 가져오는 방법은 다음과 같습니다.Rhino". 그런 다음 "Lands Design.”

끊임없이 진화하는 디자인 기술 환경에서 라이더는 조경 디자이너를 위한 혁신적인 도구로 주목받고 있습니다. 정밀도, 효율성, 자연 환경에 대한 상세한 인사이트를 제공하는 라이다의 능력은 디자이너가 미적으로 아름다울 뿐만 아니라 환경을 고려하고 복원력 있는 조경을 만들 수 있도록 지원합니다. 라이더 기술이 계속 발전함에 따라 조경 디자인의 미래를 형성하는 데 있어 라이더의 역할은 더욱 확대될 것이며, 디자이너에게 혁신과 창의성을 위한 새로운 기회를 제공할 것입니다.

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다양한 산업 분야의 라이다 활용 사례

geopluswebsite — Thu, 20 Jun 2024 13:52:12 +0000

다양한 산업 분야의 라이다 활용 사례

LiDAR(빛 감지 및 거리 측정)는 다양한 산업 분야에서 데이터를 캡처하고 분석하는 데 널리 사용되는 기술입니다. 레이저 빔을 방출하고 표면에서 반사되는 데 걸리는 시간을 측정함으로써 LiDAR 센서는 매우 정확한 3차원 지도와 물리적 환경 모델을 만들 수 있습니다. 이 블로그 게시물에서는 LiDAR가 활용되고 있는 다양한 산업과 애플리케이션을 살펴봅니다.

건축 및 건설

LiDAR를 가장 널리 활용하는 산업 중 하나는 건축 및 건설 분야입니다. LiDAR는 건물, 도로 및 기타 구조물의 정확한 3D 모델을 만드는 데 유용한 도구입니다. 이러한 모델은 계획, 설계 및 시공 목적으로 사용할 수 있습니다. 특히 건설 업계에서는 잠재적인 문제를 문제가 발생하기 전에 파악할 수 있기 때문에 LiDAR가 유용하게 활용될 수 있습니다. 여기에는 굴착 전에 지하 유틸리티를 감지하는 것도 포함됩니다.

몇 가지 예를 들어 보겠습니다:

채굴 및 탐사

광업 및 탐사 업계에서는 광산, 광물 매장지, 기타 지하 구조물을 매핑하고 모델링하는 데에도 LiDAR를 사용합니다. 광업 회사는 LiDAR를 사용하여 지하 환경에 대한 상세한 지도를 만들어 광물의 위치를 파악하고 채굴 작업을 최적화하는 데 사용할 수 있습니다.

임업 및 농업

임업 및 농업 산업에서는 산림, 농지, 기타 자연 환경을 매핑하고 모델링하는 데 LiDAR를 활용합니다. 이 데이터는 식물 성장 모니터링, 침식 위험 지역 식별, 바이오매스 계산 등 다양한 용도로 활용될 수 있습니다.

교통편

LiDAR는 도로의 3D 지도 제작, 잠재적 위험 식별, 자율 주행 차량 개발 등 다양한 용도로 교통 산업에서 활용되고 있습니다. 또한 항공 산업에서는 복잡한 3D 지형 모델을 생성하여 내비게이션 및 착륙 목적으로 사용할 수 있는 복잡한 3D 지형 모델을 생성하는 데 LiDAR가 활용됩니다.

지질학

LiDAR는 산, 계곡, 단층과 같은 지질 구조의 상세한 3D 모델을 만드는 데 사용되는 지질학 산업에서 매우 유용한 도구입니다. 이 데이터는 지질 매핑, 광물 탐사, 위험 평가 등 다양한 애플리케이션에 활용될 수 있습니다.

고고학 및 유산 보존

고고학 및 문화유산의 매핑과 모델링을 위해 고고학 및 문화유산 보존에 LiDAR가 사용됩니다. LiDAR 데이터를 사용하여 유적지나 무덤과 같은 구조물의 매우 상세한 3D 모델을 만들어 보존, 문서화 및 분석 목적으로 사용할 수 있습니다.

결론적으로 라이다는 다양한 산업 분야에서 활용되고 있는 다재다능한 기술입니다. 건축과 건설부터 광업과 탐사, 임업과 농업, 교통, 지질학, 고고학에 이르기까지 LiDAR는 물리적 환경의 정확한 3D 지도와 모델을 만드는 데 사용되며, 이는 다양한 분야에 활용될 수 있습니다. LiDAR 기술이 계속 발전함에 따라 앞으로 새로운 산업과 사용 사례가 등장할 것으로 예상됩니다.

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포인트 클라우드에서 생성되는 결과물 유형 이해하기

geopluswebsite — Wed, 19 Jun 2024 13:51:41 +0000

포인트 클라우드에서 생성되는 결과물 유형 이해하기

포인트 클라우드는 건축, 엔지니어링, 건설 등 다양한 산업 분야에서 데이터를 캡처하고 분석하는 데 점점 더 널리 사용되는 도구가 되고 있습니다. 포인트 클라우드가 생성되고 처리되면 데이터에서 다양한 결과물을 생성할 수 있습니다. 이 블로그 게시물에서는 포인트 클라우드에서 생성할 수 있는 다양한 유형의 결과물을 살펴보겠습니다.

2D 도면 및 계획

포인트 클라우드에서 생성되는 가장 일반적인 결과물 중 하나는 2D 도면과 계획입니다. 이러한 도면과 계획은 건설 계획, 현장 분석, 준공 문서화 등 다양한 용도로 사용할 수 있습니다. 포인트 클라우드 데이터를 2D 도면과 계획으로 변환하면 환경의 물리적 특성을 더 쉽게 이해하고 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

3D 모델

포인트 클라우드에서 생성되는 또 다른 인기 있는 결과물은 3D 모델입니다. 이러한 모델은 빌딩 정보 모델링(BIM), 가상 현실 시뮬레이션, 시각화 등 다양한 애플리케이션에 사용할 수 있습니다. 포인트 클라우드 데이터를 3D 모델로 변환하면 환경의 물리적 특성을 더 쉽게 이해하고 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

볼륨 계산

포인트 클라우드는 환경의 부피를 계산하는 데 사용할 수 있으며, 이는 다양한 산업 분야에서 유용합니다. 예를 들어, 광업에서는 포인트 클라우드를 사용하여 채굴된 광석의 양을 결정하기 위해 추출된 재료의 부피를 계산할 수 있습니다. 건설 분야에서는 콘크리트나 아스팔트 등 프로젝트에 필요한 자재의 양을 계산하는 데 포인트 클라우드를 사용할 수 있습니다.

환경 모니터링

포인트 클라우드는 침식, 초목의 성장, 물의 흐름 등 시간에 따른 환경 변화를 모니터링하는 데 사용할 수 있습니다. 서로 다른 시점에 캡처한 포인트 클라우드를 비교하여 환경의 변화를 식별하고 정량화할 수 있습니다.

품질 관리

포인트 클라우드는 물리적 환경의 결함이나 불규칙성을 식별하는 데 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 건설 분야에서 포인트 클라우드는 건물의 수평이 맞지 않거나 자재에 틈이 있거나 불일치하는 부분을 식별하는 데 사용할 수 있습니다. 이러한 결함을 조기에 식별하면 더 큰 문제가 되기 전에 해결할 수 있습니다.

검사 보고서

마지막으로 포인트 클라우드를 사용하여 검사 보고서를 작성할 수 있습니다. 이러한 보고서에는 측정값, 사진, 설명 등 환경의 물리적 특성에 대한 자세한 정보가 포함될 수 있습니다. 검사 보고서는 규정 준수 보고, 보험 청구, 법률 문서 등 다양한 용도로 사용할 수 있습니다.

결론적으로 포인트 클라우드는 다양한 결과물을 생성하는 데 사용할 수 있는 귀중한 데이터 소스입니다. 2D 도면과 계획부터 3D 모델, 부피 계산, 환경 모니터링, 품질 관리, 검사 보고서에 이르기까지 포인트 클라우드는 다양한 산업 분야에서 의사 결정에 정보를 제공하고 효율성을 개선하는 데 사용될 수 있습니다. 포인트 클라우드에서 생성할 수 있는 다양한 유형의 결과물을 이해하면 이 기술을 업무에 더 효과적으로 활용할 수 있습니다.

VisionLidar

VisionLidar 는 고해상도 3D 포인트 클라우드, 분류된 포인트 클라우드, 상세한 3D 모델 및 지형 등고선 지도를 포함한 다양한 결과물을 제공합니다. 사용자는 디지털 지형 모델(DTM)과 디지털 표면 모델(DSM)을 생성할 수 있을 뿐만 아니라 추출된 특징과 정확한 부피 및 면적 측정에 대한 보고서도 작성할 수 있습니다. 또한 VisionLidar 는 포괄적인 변화 감지 분석과 상세한 통계 보고서를 제공하여 지리공간 분석을 위한 다용도 도구로 활용됩니다.

VisionLidar365

VisionLidar365 는 안전하고 유연하며 쉽게 구성할 수 있는 플랫폼으로, 언제 어디서나 액세스할 수 있는 반응형 웹 디자인을 갖춘 온프레미스 및 SaaS 웹 솔루션으로 제공됩니다. 포인트 클라우드 프로젝트를 구성, 공유 및 게시할 수 있고, 여러 매핑 서비스를 지원하며, 자산 인벤토리 및 벡터화 기능, 3D 모델 가져오기, 주석 및 정밀 측정 도구를 제공합니다.

이 플랫폼은 완전한 몰입형 3D 환경, 맞춤형 작업 공간, 파노라마 뷰, VR 지원 기능을 제공하여 종합적인 데이터 관리 및 시각화를 용이하게 합니다. 에너지 및 유틸리티 관리, 자산 인벤토리, 건물 관리를 위한 전문 애플리케이션을 지원하여 디지털 트윈 생성, 자산 상태 분석, 세부적인 건물 공간 관리를 가능하게 합니다.

전반적으로, VisionLidar365 는 여러 산업 분야의 포인트 클라우드 데이터를 관리, 시각화 및 분석할 수 있는 강력한 도구를 제공하여 협업, 정확성 및 효율성을 개선합니다.

VisionPlus

VisionPlus 는 최첨단 전문 토지 측량 소프트웨어로, BricsCAD®, AutoCAD®, Microstation®, PowerDraft®와 같은 주요 CAD 플랫폼과 원활하게 통합되도록 설계되었습니다. 측량 프로젝트 데이터를 중앙 집중화하고, 조사, 의사 결정, 보고서 생성을 지원하여 정확한 고품질 결과물을 제공합니다. VisionPlus 를 사용하면 측량사가 구불구불한 강을 포함한 플롯, 세그먼트, 주석 및 영역에서 정보를 자동으로 그려서 결과를 자신 있게 검증하고 작업의 정확성을 극대화할 수 있습니다.

이 소프트웨어는 레이아웃 프로세스를 간소화하여 현장 데이터에서 더 빠르고 정확하게 도면을 작성하고 측량 작업의 시간과 효율성을 최적화합니다. VisionPlus 는 포괄적인 구획 관리, 건물 위치 지정, 표면 관리, 복잡한 부피 계산, 필드북 가져오기/내보내기, 강력한 선 작업 기능도 제공합니다. 이러한 기능 덕분에 측량 프로젝트의 생산성, 정확성, 협업을 향상시켜 측량 전문가들이 선호하는 제품입니다.

VisionPlus 는 전문가를 위한 신뢰할 수 있는 토지 측량 소프트웨어로, 측량사의 정확성과 효율성을 높여줍니다. 구획 생성, 건물 발자국 관리, 표면 삼각 측량, 부피 계산, 데이터 수집기 제어를 위한 강력한 도구를 제공합니다, VisionPlus 는 측량사가 프로젝트의 모든 측면을 효과적이고 효율적으로 처리할 수 있도록 지원합니다.

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포인트 클라우드에서 수행할 수 있는 프로세스 유형 이해하기

geopluswebsite — Tue, 18 Jun 2024 13:51:18 +0000

포인트 클라우드에서 수행할 수 있는 프로세스 유형 이해하기

포인트 클라우드는 건설, 측량, 엔지니어링 등 다양한 산업 분야에서 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 포인트 클라우드는 레이저 또는 사진측량 데이터를 캡처하고 처리하여 만든 환경을 3D로 표현한 것입니다. 포인트 클라우드가 생성되면 데이터에서 의미 있는 인사이트를 추출하고 가치 있는 결과를 도출하기 위해 다양한 프로세스를 수행할 수 있습니다. 이 블로그 게시물에서는 포인트 클라우드에 적용할 수 있는 다양한 유형의 프로세스를 살펴보겠습니다.

필터링 및 청소

다른 처리를 수행하기 전에 포인트 클라우드 데이터를 정리하고 필터링하여 노이즈, 오류 및 기타 원치 않는 데이터를 제거해야 합니다. 이는 후속 처리의 정확성과 신뢰성을 보장하기 위해 중요합니다. 필터를 사용하여 이상값을 제거하고, 표면을 매끄럽게 하고, 노이즈를 제거할 수 있습니다.

등록 및 정렬

포인트 클라우드는 다양한 소스에서 생성될 수 있으며, 데이터는 서로 다른 시간과 다른 위치에서 캡처될 수 있습니다. 전체 환경의 통합 포인트 클라우드를 생성하려면 여러 포인트 클라우드를 정렬하고 함께 등록해야 합니다. 이 과정에는 서로 다른 포인트 클라우드 간의 공통점을 식별하고 공통 좌표계에 정렬하는 작업이 포함됩니다.

세분화

세분화는 포인트 클라우드를 의미 있는 구성 요소 또는 개체로 나누는 프로세스입니다. 기하학적 특징 추출, 색상 기반 분할, 클러스터링 알고리즘 등 다양한 기법을 사용하여 분할을 수행할 수 있습니다. 세분화의 목표는 환경의 개별 객체 또는 영역을 식별한 다음 추가 분석할 수 있도록 하는 것입니다.

특징 추출

특징 추출에는 포인트 클라우드 데이터에서 의미 있는 특징을 식별하고 추출하는 작업이 포함됩니다. 여기에는 가장자리, 모서리 및 후속 분석에 중요한 기타 특징 식별이 포함될 수 있습니다. 특징 추출은 관심 있는 특정 물체를 식별하고 환경 내에서 위치를 파악해야 하는 물체 인식에 자주 사용됩니다.

3D 모델링

포인트 클라우드를 필터링, 정렬, 분할하고 특징을 추출한 후에는 환경의 3D 모델을 만드는 데 사용할 수 있습니다. 이러한 모델은 가상 현실 시뮬레이션, 건물 정보 모델링, 증강 현실 경험 등 다양한 애플리케이션에 사용할 수 있습니다.

분석 및 측정

마지막으로 처리된 포인트 클라우드는 다양한 분석과 측정을 수행하는 데 사용할 수 있습니다. 여기에는 거리, 면적, 부피 측정은 물론 표면 곡률을 분석하고 결함이나 불규칙성을 식별하는 것이 포함됩니다. 이러한 분석은 품질 관리, 구조 분석, 환경 모니터링 등 다양한 애플리케이션에 사용할 수 있습니다.

요약하자면, 포인트 클라우드는 다양한 애플리케이션에 사용할 수 있는 풍부한 데이터 소스입니다. 필터링과 정리부터 3D 모델링과 분석에 이르기까지 포인트 클라우드 데이터에서 가치 있는 인사이트를 추출하고 가치 있는 결과를 도출하기 위해 수행할 수 있는 여러 가지 프로세스가 있습니다. 수행할 수 있는 프로세스의 유형을 이해하면 업무에서 포인트 클라우드 데이터의 잠재력을 최대한 활용할 수 있습니다.

VisionLidar 는 AI 기반 딥 러닝 분류 및 물체 감지와 같은 고급 기능을 포함해 포인트 클라우드 데이터를 전처리, 분류, 시각화 및 분석하기 위한 포괄적인 도구 모음을 제공합니다. 이러한 기능을 통해 효율적인 데이터 통합, 측정, 맞춤형 분석이 가능하므로 도시 계획, 건설, 환경 모니터링 분야의 애플리케이션에 매우 유용한 리소스로 활용할 수 있습니다.

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포인트 클라우드 데이터 분석하기: 기법 및 응용

geopluswebsite — 월, 17 Jun 2024 13:51:00 +0000

포인트 클라우드 데이터 분석하기: 기법 및 응용

포인트 클라우드 데이터는 환경을 분석하고 시각화할 수 있는 강력한 도구입니다. 포인트 클라우드는 환경 내 물체의 표면을 나타내는 3차원 공간의 포인트 모음입니다. 이러한 포인트는 다양한 애플리케이션에 대해 분석할 수 있는 환경의 상세한 디지털 모델을 만드는 데 사용할 수 있습니다. 이 게시물에서는 포인트 클라우드 데이터를 분석하기 위한 몇 가지 기술과 애플리케이션을 살펴보겠습니다.

표면 분석

포인트 클라우드 데이터는 종종 표면 분석에 사용됩니다. 이는 포인트 클라우드에서 표면의 모양과 연결을 살펴보는 것을 의미합니다. 여기에는 면적, 부피, 곡률을 측정하고 결함 및 불연속성을 감지하는 것이 포함될 수 있습니다.

표면 분석은 산업 디자인, 품질 관리, 건물 검사 등 다양한 분야에서 사용됩니다. 표면 분석은 제조 결함을 찾거나 건물의 균열을 발견하는 데 사용할 수 있습니다.

분류

포인트 클라우드 데이터의 또 다른 용도는 분류입니다. 여기에는 포인트를 여러 카테고리로 그룹화하는 것이 포함됩니다. 예를 들어, 포인트를 초목, 건물, 지형 등으로 분류할 수 있습니다.

분류는 도시 계획, 환경 모니터링, 토지 관리 등 다양한 분야에 유용합니다. 분류는 적절한 개발 지역을 식별하거나 식물의 성장을 모니터링하는 데 사용할 수 있습니다.

물체 인식

객체 인식은 포인트 클라우드 데이터를 사용하여 특정 객체를 식별하고 위치를 파악합니다. 여기에는 차량, 사람 또는 기타 관심 있는 물체가 포함될 수 있습니다. 예를 들어 전기 배전 산업에서는 변압기, 퓨즈, 기둥을 감지하여 자동으로 추출할 수 있습니다.

시각화

마지막으로 포인트 클라우드 데이터를 사용하여 환경의 3D 모델과 시각화를 만들 수 있습니다. 여기에는 계획 및 설계를 위한 건물의 가상 투어 또는 지형 시각화를 만드는 것이 포함될 수 있습니다.

시각화는 건축, 엔지니어링 및 건설 분야에 유용합니다. 시각화는 건물 설계 및 시공에 도움이 될 수 있습니다.

결론적으로 포인트 클라우드 데이터는 환경을 분석하고 시각화하는 데 유용한 도구입니다. 포인트 클라우드 데이터는 표면 분석, 분류, 물체 인식, 시각화와 같은 기술을 사용하여 다양한 산업 분야에 걸쳐 다양한 애플리케이션에 활용할 수 있습니다.

VisionLIDAR로 포인트 클라우드 분석하기

VisionLidar 는 포인트 클라우드 데이터 분석을 위한 포괄적인 도구 모음을 제공하여 사용자가 가치 있는 인사이트를 추출하고 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 방법은 다음과 같습니다. VisionLidar 는 사용자가 포인트 클라우드 데이터를 효과적으로 분석할 수 있도록 도와줍니다:

1. 시각화:

3D 렌더링: 포인트 클라우드 데이터를 상세한 3D로 확인하여 시각적으로 꼼꼼하게 검사할 수 있습니다.
색상 매핑: 색상 맵을 적용하여 고도, 강도 또는 분류와 같은 다양한 속성을 강조할 수 있습니다.
슬라이스 및 단면 보기를 사용하면 단면과 슬라이스를 생성하여 특정 영역에 집중하고 내부 구조를 더 잘 이해할 수 있습니다.

2. 측정 및 계산:

거리 및 면적 측정: 포인트 클라우드 데이터 내에서 거리, 면적, 부피를 정확하게 측정합니다.
높이 및 표고 분석: 높이 변화를 분석하고 표고 프로파일을 생성하여 지형을 종합적으로 파악할 수 있습니다.
부피 계산: 비축량 측정 및 굴착 계획과 같은 애플리케이션을 위해 물체 또는 공극의 부피를 계산합니다.

3. 특징 추출:

물체 식별: 건물, 도로, 초목과 같은 특징을 감지하고 추출합니다.
등고선: 고도 데이터에서 등고선을 생성하여 지형도를 만듭니다.
브레이크 라인 감지: 브레이크라인을 식별하여 표면 모델링을 개선하고 지형 변화를 정확하게 표현합니다.

4. 고급 분석:

변경 감지: 서로 다른 시점의 포인트 클라우드를 비교하여 시간 경과에 따른 변화를 확인합니다.
밀도 분석: 포인트 클라우드 밀도를 평가하여 포인트 농도가 높거나 낮은 영역을 식별합니다.
통계 분석: 통계 분석을 수행하여 포인트 클라우드 데이터 분포와 특성을 파악합니다.
표면 분석: 경사, 각도, 곡률 등 표면 특성을 분석하여 지형과 표면의 특징을 파악합니다.

5. AI 및 머신 러닝:

딥 러닝 AI 분류: 딥 러닝을 사용하여 포인트 클라우드 데이터를 정확하게 분류하고 다양한 객체를 구분하여 업계에 맞는 모델을 만들 수 있습니다.
객체 감지: AI를 사용하여 차량, 나무, 인프라 등 포인트 클라우드의 객체를 식별하고 레이블을 지정합니다.

6. 통합 및 내보내기:

GIS 통합: 더 나은 분석을 위해 포인트 클라우드 데이터를 GIS에 추가하세요.
데이터 내보내기: 다른 소프트웨어나 공유를 위해 다양한 형식으로 데이터를 내보낼 수 있습니다.
사용 VisionLidar365 를 사용하여 고객/동료와 공유/협업할 수 있습니다.

비전라이더의 강력한 분석 기능으로 원시 포인트 클라우드 데이터를 의미 있는 정보로 변환하여 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다. VisionLidar 는 도시 계획, 건설, 환경 모니터링 등 지리공간 데이터를 활용하는 모든 분야에서 포인트 클라우드를 정밀하고 효율적으로 분석하는 데 필요한 도구를 제공합니다.

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라이다 전처리: 데이터 정리를 위한 팁과 기법

geopluswebsite — Sun, 16 Jun 2024 13:50:28 +0000

라이다 전처리: 데이터 정리를 위한 팁과 기법

LiDAR(빛 감지 및 거리 측정)는 지리 공간 데이터를 수집하고 분석하는 방식을 완전히 바꿔놓은 놀라운 원격 감지 기술입니다. LiDAR 센서는 정확한 디지털 지형 모델을 생성하고 식생 분석 등을 수행하는 데 사용할 수 있는 고해상도 3차원 포인트 클라우드 데이터를 생성할 수 있습니다.

하지만 LiDAR 데이터를 분석에 사용하려면 먼저 데이터 품질에 영향을 줄 수 있는 오류와 아티팩트를 제거하기 위해 사전 처리를 해야 합니다. 이 게시물에서는 데이터를 깨끗하게 정리하고 분석에 사용할 준비가 되었는지 확인하는 데 도움이 되는 몇 가지 팁과 LiDAR 전처리 기법을 공유합니다.

데이터 품질 확인

라이다 데이터 사전 처리의 첫 번째 단계는 데이터의 품질 검사를 수행하는 것입니다. 여기에는 데이터 갭, 강도 이상 및 데이터의 정확성에 영향을 줄 수 있는 기타 오류와 같은 문제를 식별하고 수정하는 작업이 포함됩니다. 일반적인 품질 검사 기법에는 육안 검사, 다른 소스와의 데이터 비교, 통계 분석이 포함됩니다.

노이즈 및 아티팩트 제거

데이터에서 노이즈와 아티팩트를 제거하는 것이 중요합니다. 여기에는 초목, 건물, 기타 LiDAR 신호를 방해할 수 있는 물체가 포함될 수 있습니다. 지상 필터링, 이상값 제거, 정규화 등 노이즈와 아티팩트를 필터링하는 데 사용할 수 있는 다양한 알고리즘과 기법이 있습니다.

데이터 분류

데이터에서 노이즈와 아티팩트를 제거한 후에는 데이터의 특성에 따라 다양한 카테고리로 분류할 수 있습니다. 여기에는 지상 지점, 식생 지점, 건물 지점 등이 포함될 수 있습니다. 데이터를 분류하면 데이터를 보다 정확하게 분석하고 시각화할 수 있어 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

시스템 오류 수정

데이터에 존재할 수 있는 모든 시스템적 오류를 해결하는 것이 중요합니다. 이러한 요인에는 센서 보정 오류, 대기 왜곡 및 데이터의 정확도에 영향을 줄 수 있는 기타 변수가 포함될 수 있습니다. 보정 기술에는 데이터의 고도 값 조정, 대기 보정 수행 및 기타 방법이 포함될 수 있습니다.

결론적으로, 강력한 사전 처리 전략을 구현하여 LiDAR 데이터를 정확하고 분석할 준비가 되었는지 확인하는 것이 가장 중요합니다. 이러한 팁과 기술을 따르면 다양한 애플리케이션에 사용할 수 있는 깨끗한 LiDAR 데이터를 확보할 수 있습니다.

VisionLIDAR를 사용한 전처리 및 분류

사전 처리:

VisionLidar 는 강력한 사전 처리 기능으로 데이터를 깨끗하고 정확하며 분석할 준비가 된 상태로 유지합니다. 사전 처리 단계에는 다음이 포함됩니다:

데이터 가져오기: 다양한 소스 및 형식의 포인트 클라우드 데이터를 쉽게 가져올 수 있습니다.
노이즈 감소: 노이즈와 원치 않는 지점을 자동으로 필터링하여 데이터 품질을 개선합니다.
포인트 클라우드 등록: 여러 스캔을 정렬하여 통일된 좌표계를 생성함으로써 데이터 전반에서 일관성을 유지할 수 있습니다.
지상 지점 식별**: 지형 모델링 및 추가 분류에 유용한 지상 포인트와 비지상 포인트를 구분하는 데 도움이 됩니다.
세분화: 큰 포인트 클라우드를 더 작고 관리하기 쉬운 섹션으로 분할하여 처리 및 분석이 더 쉬워집니다.

분류:

VisionLidar의 고급 분류 도구를 사용하면 포인트 클라우드 데이터의 다양한 요소를 정확하게 분류하고 레이블을 지정할 수 있습니다. 분류 프로세스에는 다음이 포함됩니다:

자동 분류: 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 지점을 지면, 초목, 건물, 기타 구조물 등 미리 정의된 카테고리로 자동 분류합니다.
수동 분류: 매우 정확하게 분류하고 싶다면 사용하기 매우 쉬운 도구와 사용자 지정 가능한 분류 체계를 사용하여 포인트를 수동으로 분류할 수 있습니다.
특징 추출: 포인트 클라우드 데이터에서 전선, 기둥, 기타 인프라 요소와 같은 특정 특징을 찾아서 추출합니다.
사용자 지정 분류 규칙: 특정 프로젝트 요구 사항이나 업계 표준을 충족하기 위해 자신만의 분류 규칙을 만들 수도 있습니다.
품질 관리: 철저한 품질 검사를 통해 기밀 데이터가 정확하고 신뢰할 수 있는지 확인하세요.

VisionLidar의 전처리 및 분류 도구를 사용하면 원시 포인트 클라우드 데이터를 유용한 인사이트로 전환하여 다양한 애플리케이션에서 정보를 쉽게 분석하고 사용할 수 있습니다. 도시 계획, 인프라 관리, 환경 모니터링 등 어떤 작업을 하든 상관없습니다, VisionLidar 는 사용자에게 필요한 정확성과 효율성을 제공합니다.

여러분의 프로젝트에 대한 이야기를 듣고 싶습니다. 주저하지 마시고 다음 연락처로 문의해 주세요. 문의하기.

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필요에 맞는 LiDAR를 선택하는 방법

geopluswebsite — Sat, 15 Jun 2024 13:45:15 +0000

필요에 맞는 LiDAR를 선택하는 방법

라이다에는 크게 두 가지 유형이 있습니다. 첫 번째는 공중 유형이고 두 번째는 지상 유형입니다.

이 두 가지 주요 카테고리는 다시 4개의 하위 카테고리로 나뉩니다. 각 카테고리에는 서로 다른 요구 사항을 충족하는 고유한 기능 세트가 있습니다.

공중 라이다

공중 유형은 비행기, 헬리콥터 또는 드론에 부착된 레이저 스캐닝 시스템입니다. 빛 펄스를 지상에 전송하여 아래 지형의 거리와 치수를 측정합니다.

공중 라이다의 장점은 무엇인가요?

- 비행기나 장비가 작동하는 동안에는 데이터를 수집할 수 있으므로 시간 제한 없이 넓은 지역을 쉽게 스캔할 수 있습니다.

- 지상 라이다에 비해 더 짧은 시간에 더 많은 지역을 커버할 수 있어 시간과 예산을 절약할 수 있습니다.

- 공중 라이다는 지상 라이다에 비해 나무, 전선 등 지상의 장애물을 피할 필요가 없습니다.

공중 라이다의 종류

공중 라이다에는 두 가지 유형이 있습니다. 두 가지 모두 동일한 방식으로 작동하지만 각각 고유한 기능이 있습니다.

지형 라이더

이 유형의 라이다는 일반적으로 근적외선을 사용하여 땅을 매핑합니다. 지형 LiDAR로 수집한 데이터는 스캔한 지역의 지형도를 만드는 데 사용할 수 있습니다. 주로 도시 계획 프로젝트에 사용됩니다.

수심 측량 라이더

수심측정 라이다는 물 속을 스캔하는 데 훨씬 더 적합합니다. 수중 투과형 녹색 레이저와 적외선을 사용하여 해저와 강바닥의 높이를 측정합니다. 육지와 바다에 대한 정보를 수집하는 데 사용할 수 있지만 해안 프로젝트에 더 일반적으로 사용됩니다.

지상 라이더

지상용 라이다는 지상의 고정 장치 또는 삼각대에 부착합니다.

이 시스템은 종종 아래쪽에서 스캔하는 대신 거울을 사용하여 여러 방향으로 스캔합니다. 이를 통해 시스템은 모든 측면에서 데이터를 수집할 수 있습니다. 마이닝, 고고학 등을 위한 포인트 클라우드를 개발하는 데 사용됩니다.

지상 라이다의 장점

- 지상 라이다는 공중 시스템과 함께 작동하여 물체에 대한 더 많은 정보와 특정 물체에 대한 더 자세한 보기를 제공할 수 있습니다.

- 공중 라이다가 도달할 수 없는 영역에서 사용됩니다.

지상 라이다의 종류

모바일 라이더

모바일 라이다 시스템은 자동차, 기차, 보트 등 움직이는 차량에 부착됩니다. 도로와 철도를 스캔하는 데 적합한 옵션으로, 도로의 상태, 표지판, 전선 등을 스캔할 수 있습니다. 모바일 라이다는 점(좌표)의 밀도가 높은 데이터베이스를 수집하기 때문에 3D 매핑에 자주 사용됩니다. 그 결과 더 상세한 3D 이미지와 지도를 얻을 수 있습니다.

정적 라이다

이 유형의 라이다는 움직이지 않는 유일한 라이다입니다. 고정식 삼각대에 부착되어 전체 환경을 스캔하거나 특정 영역에 초점을 맞추는 데 사용됩니다. 위쪽을 포함한 모든 방향으로 스캔할 수 있습니다. 스캔이 완료된 후 삼각대를 다른 위치로 이동하여 해당 지역을 포괄적으로 커버할 수 있습니다. 정적 라이다는 건물 내부를 스캔하거나 특정 실외 공간을 스캔하는 데 사용됩니다. 엔지니어, 건축가, 고고학자, 채굴 프로젝트에서 매우 널리 사용되고 있습니다.

VisionLIDAR 는 여러 스캔 유형에서 프로젝트를 생성(병합)하고 모두 처리할 수 있습니다.

함께 VisionLIDAR를 사용하면 다양한 스캔 소스의 데이터를 쉽게 결합하여 통합적이고 포괄적인 프로젝트를 만들 수 있습니다. 고급 기술을 통해 지상, 모바일, 항공 LIDAR 등 다양한 소스의 스캔과 기타 3D 데이터 수집 방법을 병합할 수 있습니다.

강력한 처리 엔진 덕분입니다, VisionLIDAR 는 이러한 모든 유형의 스캔을 효율적으로 관리하고 분석할 수 있습니다. 가능합니다:

여러 스캔 플랫폼의 데이터를 통합하세요.
스캔을 병합하고 정렬하여 프로젝트의 일관되고 정확한 보기를 만듭니다.
대량의 데이터를 빠르고 정확하게 처리하세요.
상세한 3D 모델과 고급 시각화를 생성합니다.

VisionLIDAR 는 복잡한 데이터 관리를 간소화하고 지리공간 정보를 분석, 시각화 및 완벽하게 활용할 수 있는 강력한 도구를 제공합니다. 아무리 복잡한 프로젝트라도 VisionLIDAR를 사용하면 탁월한 정확성과 효율성으로 프로젝트를 완료할 수 있습니다.

여러분의 프로젝트에 대해 듣고 싶습니다! 바로 연락하세요.

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라이다 또는 사진 측량? 알아야 할 모든 것.

geopluswebsite — Fri, 14 Jun 2024 13:45:21 +0000

라이다와 사진측량: 매핑 요구 사항에 적합한 기술 선택하기

원격 감지 기술과 관련하여 가장 일반적으로 사용되는 두 가지 기술은 LiDAR와 사진 측량입니다. 두 기술 모두 환경의 고해상도 3차원 모델을 생성할 수 있지만, 데이터를 수집하고 처리하는 방식이 다릅니다. 이 게시물에서는 매핑 요구 사항에 적합한 기술을 선택하는 데 도움이 되도록 LiDAR와 사진 측량의 차이점을 살펴봅니다.

라이더

LiDAR(빛 감지 및 거리 측정)는 빛의 펄스를 사용하여 센서와 환경 사이의 거리를 측정하는 레이저 기반 기술입니다. 이러한 측정값은 포인트 클라우드를 생성하는 데 사용되며, 포인트 클라우드는 환경의 3차원 모델을 만드는 데 사용할 수 있습니다.

라이다는 숲이나 도심과 같이 까다로운 환경에서도 매우 정확하고 상세한 데이터를 생성할 수 있는 것으로 잘 알려져 있습니다. 또한 초목을 투과하여 지표면에 대한 자세한 정보를 제공할 수 있어 임업 및 지형 매핑과 같은 애플리케이션에 널리 사용됩니다.

그러나 라이다는 수집 및 처리 비용이 많이 들고 시간이 오래 걸리기 때문에 소규모 프로젝트나 예산이 제한된 프로젝트에서는 실용성이 떨어집니다.

사진 측량

반면에 사진 측량은 다양한 각도에서 촬영한 사진을 사용하여 환경의 3차원 모델을 만듭니다. 사진은 다음과 같은 전문 소프트웨어를 사용하여 처리됩니다. VisionLidar 를 사용하여 이미지의 특징과 일치하는 포인트 클라우드를 생성합니다.

사진 측량은 LiDAR보다 더 저렴하고 빠른 경우가 많기 때문에 소규모 프로젝트나 예산이 제한된 프로젝트에 많이 사용됩니다. 또한 카메라 해상도 및 이미지 품질과 같은 요소에 따라 정확도가 영향을 받을 수 있지만 매우 상세하고 정확한 데이터를 생성할 수 있습니다.

그러나 사진 측량은 빽빽한 초목을 관통하거나 지표면에 대한 자세한 정보를 캡처하는 데 어려움을 겪을 수 있으므로 임업이나 지형 매핑과 같은 애플리케이션에는 적합하지 않을 수 있습니다.

올바른 기술 선택

라이다와 사진 측량 중 하나를 선택할 때 고려해야 할 몇 가지 요소가 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다:

예산예산: 라이다는 일반적으로 사진 측량보다 비싸기 때문에 예산이 제한되어 있다면 사진 측량이 더 나은 선택일 수 있습니다.

정확도정확도: 라이다는 정확도가 높은 것으로 알려져 있으므로 정밀한 측정이나 지표면에 대한 자세한 정보가 필요한 경우 라이다가 더 나은 선택이 될 수 있습니다.

환경환경: 울창한 숲이나 도시 환경에서 작업하는 경우, 초목을 투과하고 까다로운 환경에서도 정확한 데이터를 생성할 수 있는 라이다가 더 나은 선택이 될 수 있습니다.

프로젝트 규모프로젝트 규모: 소규모 프로젝트의 경우 사진 측량이 더 빠르고 저렴할 수 있지만, 대규모 프로젝트의 경우 라이다가 더 실용적일 수 있습니다.

결론적으로 LiDAR와 사진 측량은 모두 매우 정확하고 상세한 3차원 환경 모델을 생성할 수 있는 강력한 원격 감지 기술입니다. 예산, 정확도, 환경, 프로젝트 규모와 같은 요소를 고려하여 매핑 요구 사항에 가장 적합한 기술을 선택할 수 있습니다.

VisionLidar 는 iPhone이나 드론으로 촬영한 사진에서 포인트 클라우드를 생성할 수 있는 기능을 제공합니다. 포인트 클라우드를 생성하려면 두 단계만 거치면 됩니다. 세 번째 단계는 지오레퍼런싱을 지원하기 위해 수행할 수 있습니다.

다음 단계는 지정된 순서대로 완료해야 합니다:

파일: 이렇게 하면 이미지에서 포인트 클라우드 생성을 위한 프로젝트를 만들 수 있습니다.

컨트롤 포인트: 이렇게 하면 컨트롤 포인트를 편집할 수 있습니다.

포인트 클라우드: 이렇게 하면 포인트 클라우드를 생성할 수 있습니다.

이 과정을 완료하면 RGB로 3D 클라우드 포인트를 생성하게 됩니다. 이를 통해 분류부터 추출까지 VisionLidar의 프로세스를 실행할 수 있습니다.

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라이다의 힘과 잠재력

geopluswebsite — Thu, 13 Jun 2024 13:46:34 +0000

라이다의 성능과 잠재력 살펴보기

라이다의 힘과 잠재력을 탐구하려면 먼저 라이다가 무엇인지 이해하는 것이 중요합니다. LiDAR(Light Detection and Ranging)는 레이저를 사용하여 물체와 표면까지의 거리를 측정하는 원격 감지 기술입니다. 레이저 빔을 방출하고 빔이 물체에 부딪힌 후 반사되는 시간을 측정하여 주변 환경에 대한 상세한 3D 지도를 생성할 수 있습니다.

LiDAR는 매핑, 측량, 자율주행차 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용되고 있습니다. LiDAR 기술의 주요 용도는 다음과 같습니다:

매핑: 라이다는 풍경과 지형에 대한 고해상도의 정확한 지도를 만들 수 있습니다. 특히 접근하기 어렵거나 전통적인 측량 방법이 불가능한 지역을 매핑하는 데 유용합니다.

측량: LiDAR는 물체와 표면까지의 거리를 측정할 수 있습니다. LiDAR는 토지, 건물, 인프라를 측량하는 데 유용한 도구입니다.

환경 모니터링: 라이다는 식물의 높이와 밀도를 모니터링하고 측정할 수 있습니다. 또한 시간에 따른 환경 변화를 추적하는 데 도움이 됩니다.

엔지니어링 및 건설: 라이다는 구조물의 치수와 모양을 측정할 수 있습니다. 이 기능 덕분에 LiDAR는 엔지니어링 및 건설 프로젝트에 유용한 도구입니다.

라이다의 성능과 잠재력에 대한 요약

라이다 기술은 다양한 분야에서 필수적인 도구가 되었습니다. 라이다는 정확하고 효율적으로 환경을 측정하고 매핑할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 이 기술이 계속 발전하고 개선됨에 따라 전 세계 산업과 부문에 더 큰 영향을 미칠 것으로 보입니다.

하드웨어 구성 요소 외에도 소프트웨어는 라이다 시스템에서 매우 중요한 부분입니다. 주목할 만한 소프트웨어 솔루션 중 하나는 다음과 같습니다. VisionLidar.

VisionLidar 는 사용자가 라이다 데이터를 처리하고 분석할 수 있는 소프트웨어입니다. LiDAR 데이터를 쉽게 시각화, 분석, 해석할 수 있는 다양한 기능과 도구를 제공합니다.

의 주요 이점 중 하나는 VisionLidar 의 장점은 대량의 데이터를 빠르고 효율적으로 처리할 수 있다는 점입니다.

게다가, VisionLidar 는 데이터 필터링, 클러스터링, 분류를 위한 도구뿐만 아니라 3D 렌더링 및 포인트 클라우드 렌더링과 같은 고급 시각화 기법을 지원하는 등 데이터 분석 및 해석을 위한 고급 기능을 제공합니다.

전반적으로, VisionLidar 는 강력하고 직관적인 소프트웨어 플랫폼으로, 사용자가 LiDAR 데이터를 쉽게 처리하고 분석할 수 있도록 지원합니다. 또한 처리 기능과 고급 데이터 분석 툴을 갖추고 있어 라이다 기술을 사용하는 모든 조직에 귀중한 자산이 될 수 있습니다.

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라이다 기술에 대한 짧은 이야기

geopluswebsite — Wed, 12 Jun 2024 13:47:49 +0000

라이다 기술에 대한 짧은 이야기

The 라이더 라이다 프로토타입은 1961년 휴즈 항공기 회사에서 제작했습니다. 이 회사는 1년 전에 최초의 레이저도 만들었습니다. 1971년 달 지도 제작에 사용된 아폴로 15호 임무를 통해 LiDAR 시스템과 그 용도가 본격적으로 알려지게 되었습니다. 그 후 LiDAR의 과학적 용도는 계속 발전했습니다. 독일 슈투트가르트와 같은 대학에서의 과학적 연구를 통해 이 시스템의 정확성이 입증되었고, LiDAR의 진화는 이제 막 시작되었습니다.

성장

1980년대 중반, GPS 위성 통신이 본격적으로 상용화되면서 이 기술은 점점 더 정밀해질 수 있었습니다. 90년대에 접어들면서 레이저 스캐너 제조업체들은 초당 2,000~25,000개의 펄스를 생성할 수 있는 LiDAR 센서를 개발할 수 있었습니다.
오늘날의 기기에 비하면 원시적이긴 했지만, 당시의 기기는 LiDAR 기술이 크게 성장할 수 있는 기반이 될 만큼 견고했습니다.

라이다는 어떻게 작동하나요?

최신 라이다 기술은 공중에서 또는 드론과 같은 휴대용 장치를 통해 배치되는 레이저 센서로 구성됩니다. 레이저가 매핑된 영역을 가리키면 짧은 광 펄스를 방출합니다. 그러면 이 광 펄스가 주변 물체에 반사되어 기록됩니다. 출력된 레이저 펄스와 반사된 펄스 사이의 시간은 물체가 위치한 거리와 물체에 대한 기타 여러 기술 데이터를 추론하는 데 사용할 수 있습니다.

다양한 방식으로 사용

라이다는 발명 이후 자율 주행 자동차, 무인 항공기, 로봇 공학, 보안 등과 같은 많은 혁신적인 응용 분야에 사용되었습니다. 자율주행차에 라이다를 사용하는 것은 의심할 여지없이 라이다가 발명된 이래 가장 큰 기술적 진보를 이룬 것입니다. 라이다 기술은 아직 전기 자동차에 최적화되어 있지는 않지만, 수년에 걸쳐 계속 개선될 것입니다.

라이다의 시장

The 라이더 2019년 LiDAR 시장은 22억 5천만 달러로 평가되었으며 2025년에는 46억 1천만 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 미국과 캐나다에서 3D 이미징 기술에 대한 수요가 증가함에 따라 북미가 LiDAR 시장을 주도하고 있습니다. 또한 정부 기관은 시장 성장에 박차를 가할 LiDAR 기술에 관심이 많습니다. 제너럴 모터스, 구글, 애플과 같은 거대 기업들이 자율 주행 자동차에 대한 투자를 늘리면서 다목적이며 저렴한 비용으로 사용할 수 있는 소형 LiDAR 시스템에 새로운 기회가 열리고 있습니다.

라이다 기술은 아직 시작 단계에 불과하지만 앞으로 몇 년 동안 계속해서 우리를 놀라게 할 것입니다. 어쩌면 자동차가 하늘을 날 수 있게 될지도 모릅니다!

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