최근에 Lidar 데이터를 이용한 3차원 위치 정보와 지표면 속성 정보를 취득하는 연구가 많이 진행되고 있다. 높은 위치 정확도, 3차원 데이터 동시 취득, 기존 측정 방식에 비하여 점 데이터 취득의 자동화, 데이터 정확도의 안정성 등으로 인하여 복잡한 지형 및 인공구조물이 존재하는 지역에서 Lidar 데이터의 응용 사례가 많이 나타나고 있으며, 특히 건물 모델링에서 반자동 방식의 디지털 사진측량에 비하여 자동 모델링의 가능성을 보여주고 있다. 일반적으로 Lidar 데이터의 점밀도는 1점/㎡이내이며, 촬영된 스트립을 중복시켜 점밀도를 높이기도 한다. 건물은 크기와 형태가 다양하기 때문에 모델링에 필요한 점밀도를 제시하기는 어렵지만 5점 내외에서 모델링이 가능하다고 알려져 있으며 건물이외에 다른 지형지물에 대한 모델링 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 따라서 본 논문에서는 Lidar 데이터의 점밀도에 따라 지물의 모델링 가능성을 평가하고 효율적인 데이터 취득 방안을 제시하고자 한다.
도시계획, 이동통신계획, 교통계획, 환경조사, 재해${\cdot}$재난 관리 등의 다양한 분야에서 효율적인 시설물 관리를 위한 3차원 도시모델의 사용이 증가하고 있다. 특히 최근의 건물모델링은 CAD와 GIS의 기술로 통합되는 추세이다. 현재까지 연구되어 온 건물모델링은 주로 외부 시각화를 위한 것이었으나 보다 다양한 분야에서 활용하기 위해 건물 내부에 대한 모델링의 필요성과 중요성이 증가하고 있다. 3차원 건물모델링은 컴퓨터 그래픽스, CAD, GIS 분야에서 서로 다른 개념으로 발전되어 왔다. CAD와 컴퓨터 그래픽스 기반의 모델은 정밀한 시각화 표현 기능이 발전하였으나 객체에 대한 속성정보가 부족하며, GIS 기반의 모델은 속성정보와 위상기하학을 이용하는 공간 분석 및 연산 기능이 강력하므로 GIS와 CAD 통합된 모델링이 필요하다. 본 연구에서는 3차원 건물모델의 내부구조를 복원하기 위해서 건축물 관리대장에 포함되어 있는 CAD 설계도면을 이용하는 방법을 제시하고 있다. 기하학적 요소로 구성된 CAD 도면에 위상기하학적인 정보를 생성하고 내부 공간을 분할하여 3차원으로 복원한 뒤, 추가적인 속성정보를 건물 데이터베이스에 입력하였다. 오늘날 규모가 커지고 복잡해지는 건물 내부의 효과적이고 체계적인 3차원 공간분석 및 서비스 제공을 위한 GIS 네트워크 모델을 생성하였다.
도시와 같은 광범위한 영역에 대한 지형, 지물의 기하 정보를 추출 또는 복원하는 기술은 공간 영상정보 시스템을 비롯한 다양한 응용분야에서 사용되고 있으며, 이러한 필요에 따라 중요성이 더욱 커지고 있다. 본 논문은 위성 영상에서 건물의 footprint와 rooftop, 그림자 정보를 이용하여 건물을 반 자동으로 모델링하고, 이를 지형에 정합하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 사용자의 직접적인 조작과 자동으로 이루어는 부분을 조합하여, 최소한의 사용자 조작으로 건물을 모델링하고, 지형에 의한 요소를 고려하여 건물의 실제 위치를 보정하여 지형과 정합을 수행한다.
3차원 패러매트릭 기반 솔리드모델링 방법으로 형상을 표현하고 건설산업분야에서 요구되는 다양한 정보를 처리할 수 있는 BIM기술은 2차원 도면의 자동생성, 건축요소들간의 간섭검토와 물량산출 이외에도 건물내 외 공간분석 및 관리, 구조해석 및 설계, 에너지 분석, 즉시조달, 시설물 및 재난 관리, 법규검토 등을 위한 고급 엔지니어링 업무까지 지원할 수 있게 한다. 본 논분은 이러한 IFC기반 BIM 기술을 건설분야의 각 임무에 작용하기 위하여 근원이 되는 각 건물요소의 기하형상을 추출하기 위한 연구내용을 제시하고 구현된 프로그램에 의한 적용사례를 보여준다.
항공라이다 데이터를 이용한 건물 추출 연구가 많이 진행되어 오고 있으나 대부분의 연구는 건물경계를 직선으로 가정하기 때문에 곡선경계가 포함된 건물의 경계를 올바르게 모델링하지 못하는 한계가 있다. 본 논문은 곡선경계를 포함하는 건물을 항공라이다 데이터로부터 직선과 곡선이 혼합된 경계로 모델링하는 것을 목적으로 한다. 건물점들에 대하여 적응적 컨벡스헐 알고리즘과 큰 반경의 국지적 컨벡스헐 알고리즘을 적용하여 두 세트의 경계점을 추출한다. 경계점들의 평균 점 간격 및 수직이등분선의 교차 비율에 의하여 곡선 세그먼트를 판별한 후, 직선과 곡선 세그먼트에 대하여 각각 다른 정규화 방법을 적용하여 건물경계를 모델링한다. 실험결과, 곡선 세그먼트의 추출 완전성과 정확성이 각각 69%, 100%로서 본 연구의 방법을 통해 대부분의 곡선경계를 올바르게 추출 및 모델링 할 수 있었다. 본 연구의 결과는 수치지도 제작기준을 만족하는 건물경계를 자동으로 생성하는데 효과적으로 활용될 수 있을 것이다.
항공 레이저 스캐너 시스템은 3차원 공간좌표를 획득할 수 있는 센서로서 획득된 LiDAR 데이터는 공간 정보 분야에서 건물 모델링에 많이 이용되고 있다. 또한 LiDAR데이터는 불규칙한 좌표로 이루어져 있으며 시각적인 정보가 결여되어 있으므로 데이터 처리가 복잡하다. 본 연구에서는 디지털 항공영상에서 생성된 단위 요소면을 이용하여 LiDAR 데이터를 분할하고 분할된 데이터를 기반으로 다양한 지붕의 형태를 분석하여 평면, 곡면(돔형, 아치형)등으로 판별하고 건물 모델링을 위한 최적의 함수를 결정하였다. 실제 영상에서는 그림자. 색조변화 등에 의해 정확한 데이터 분할에 문제점이 발생할 수 있으므로 이를 보완하기 위하여 영상에서 경계선 추출 결과 불필요한 경계선들은 제거할 수 있는 방법이 요구된다.
LiDAR는 광범위한 지역의 지형 지물 및 지표면에 대한 3차원 좌표를 신속하게 획득할 수 있는 장비로 고정밀의 3차원 공간데이터를 제공하는 장점이 있다. 그러나 LiDAR 데이터는 불규칙한 3차원 점 데이터로 구성되어 있으므로, 의미적이고 시각적인 정보를 제공하지 않으며, LiDAR 데이터만을 사용하여 정보를 추출하는 것은 어렵다. 본 연구에서는 항공 LiDAR 데이터로부터 건물의 외곽선 자동 추출 및 3차원 상세 모델링을 위한 방법을 제안하였다. 전처리 과정으로 반복적 평면 fiitting을 통하여 노이즈 및 불필요한 데이터를 제거하고, 히스토그램 분석을 수행하여 지면과 비지면 데이터를 효과적으로 분리하였다. 건물 외곽선을 추출하기 위해서 객체추적 기법을 이용하여 건물의 외곽에 해당하는 LiDAR 점들을 분류하였으며, 선행과정을 통해 LiDAR 데이터로부터 최종적으로 건물의 외곽선을 추출하였다. 정확도 검증을 위해 추출된 건물의 외곽선을 1:1,000 수치지도와 비교한 결과, 실험지역의 평면 RMSE가 약 0.56m였다. 또한, 건물의 상부구조물의 형태를 재현하기 위한 특성정보 추출 방법을 제안하였다. 지붕면을 세부적으로 분할하고 모델링하기 위하여 통계적 및 기하적 특성정보를 이용하였으며, 각각의 상부구조물에 적합한 수학적 함수를 최소제곱법에 의해 결정함으로써 3차원 모델링이 가능하도록 하였다. 상부구조물 모델링 결과 각 형태에 따른 RMSE가 사각형 상부구조물은 0.91m, 삼각형 상부구조물은 1.43m, 아치형 상부구조물은 1.85m, 돔형 상부구조물이 1.97m였다. 이는 원시 LiDAR 데이터로부터 지붕면 분할 및 3차원 자동 모델링이 효과적으로 수행되었음을 보여주고 있다.
본 논문에서는 건물의 3D 모델링을 바탕으로 무선 센서 박스의 수집 정보를 이용한 디지털 트윈 기반의 건물 관제 시스템을 제안한다. 기존 유선 방식의 센서 대신 무선 방식의 센서를 통해 설치 및 적용성이 높은 장점을 가지며 3차원 모델링을 통한 직관적인 건물 관제를 가능하게 한다. 또한 BIM 데이터를 통하여 효과적인 관제와 시각적 표현이 가능한 정점을 가진다. 센서 박스는 다양한 센서 모듈이 추가될 수 있게 범용적으로 설계하였고 실제 대학 건물을 대상으로 구현하여 이용 가능도가 높음을 증명하였다. 본 연구의 결과는 향후 디지털 트윈 관제 플랫폼 구현에 활용될 수 있을 것이다.
건물의 3차원 모델링은 3차원 공간정보를 구축하는데 있어서 매우 중요한 요소이다. 기존의 3차원 건물 모델링은 대부분 입체 항공사진을 이용하여 도화사에 의해 수동으로 진행되어 많은 시간과 비용이 소요된다. 또한 연구논문이나 실험적으로 시도되고 있는 일부 자동화 방법은 건물을 정확하고 세밀하게 묘사하는데 한계가 있다. 건물의 3차원 모델링을 자동화하기 위해서는 건물 외곽선과 지붕 모양을 정확하게 추정할 수 있는 알고리즘이 필수적이다. 최근 다양한 분야에서 활용되고 있는 항공라이다(LiDAR) 데이터는 지형지물에 대한 3차원 정보를 제공하지만, 이를 이용하여 건물 외곽선을 정확하게 추정하기에는 기술적으로 어려움이 있다. 따라서 기존에 구축된 수치지도의 건물 외곽선을 이용한다면, 항공라이다 데이터를 이용하여 3차원 평면을 최소단위로 하는 건물지붕의 구성요소들을 조합하여 자동으로 건물지붕의 3차원 모델링이 가능하다. 본 논문은 기 구축된 수치지도의 건물 외곽선과 옥트리(octree) 분할을 기반으로 항공라이다 데이터를 이용하여 건물지붕의 구성요소를 자동으로 추출하는 방법을 제안하였다. 건물지붕에 대한 항공라이다 데이터를 3차원 공간상에서 재귀적으로 분할하여 패치(patch)를 구성하고, 동일한 속성을 갖는 패치들을 병합하여 지붕의 구성요소를 추출한다. 항공라이다 데이터를 이용하여 제안된 방법으로 실험한 결과, 평면, 게이블, 다면, 곡면 등 다양한 형태의 지붕에 대한 구성요소들을 자동으로 추출 할 수 있었다.
도시의 과밀화로 인해 건물들은 고층화, 대형화되고 복잡한 형태를 이루고 있어 건물 이용자들에게 2차원의 정보뿐만 아니라 3차원 공간정보의 필요성이 증가하고 있으며 이를 해결하기 위해 3차원 GIS 모델의 활용이 요구되고 있다. 그러나 현재까지 연구되거나 응용되어 온 3차원 모델은 주로 건물 외부형태의 시각화를 위한 것으로 3차원 공간분석에 응용되기에는 한계가 존재해 왔다. 이에 본 연구에서는 3차원 모델을 공간분석에 적용하는 하나의 방안으로서 건물의 내부공간에서 경로탐색을 구현하기 위한 방법을 제시하였다. 이를 위해 건물 내부의 각 실들과 연결통로 및 기타 시설들을 각각 오브젝트로 분리하여 3차원으로 모델링하였다. 2차원 GIS데이터와 3차원 모델에 각각 벡터기반의 네트워크 모델을 생성하고 DB를 이용하여 두 모델을 연동함으로써 3차원 모델에서 네트워크기반의 경로분석과 탐지기능을 가능하게 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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