Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.20
no.4
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pp.117-125
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2012
Although many studies have been conducted to extract buildings from airborne lidar data, most of them assume that all the boundaries of a building are straight line segments. This makes it difficult to model building boundaries containing curved segments correctly. This paper aims to model buildings containing curved segments as combination of straight lines and arcs. First, two sets of boundary points are extracted by adaptive convex hull algorithm and local convex hull algorithm with a larger radius. Then, arc segments are determined by average spacing of boundary points and intersection ratio of perpendicular lines. Finally, building boundary is modeled through regularization of least squares line or circle fitting. The experimental results showed that the proposed method can model the curved building boundaries as arc segments correctly by completeness of 69% and correctness of 100%. The approach will be utilized effectively to create automatically digital map that meets the conditions of the Korean digital mapping.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2010.04a
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pp.484-487
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2010
본 논문에서는 BIM(Building Information Modeling)의 핵심기술인 파라메트릭 기술을 기반으로 하여 철근콘크리트 구조물의 기둥부재 주철근 자동배근시스템을 구축함으로써 기존 프로그램에서 사용자가 직접 입력해야하는 변수의 수를 최소화하고 사용성과 정확성을 높이는 것을 목적으로 한다. 기존 철근배근 형상 자동 모델링에서 기둥철근의 자동 모델링은 기둥단면이 변하는 부분에서의 철근 배근과 정착 및 이음길이를 고려하지 않고 있다. 만약 고려하더라도 이용자가 직접 입력하는 방식이기 때문에 규모가 큰 건물일 경우 방대한 정보의 처리 미숙으로 인해 정확한 모델링을 기대하기 어려운 실정이다. 본 연구에서는 기둥 부재에 대하여 대상 건물을 선정하고 구조해석 모델링을 구축한 후 구조해석 결과 데이터베이스를 추출하여 얻은 정보와 건축구조설계기준에 따른 정착 및 이음 길이 산정에 관한 알고리즘을 구축하여 철근배근 형상 자동화 모듈에 적용하여 배근 자동 설계 및 자동 형상화 모듈을 생성하였다.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.23
no.4
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pp.16-41
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2020
Geospatial input setting to represent the reality of spatial distribution or quantitative property within model has become a major interest in earth system simulation. Many studies showed the variation of grid resolution could lead to drastic changes of spatial model results because of insufficient surface property estimations. Hence, in this paper, the authors proposed Monte Carlo Integration (MCI) to apply spatial probability (SP) in a spatial-sampling framework using a three-dimensional point cloud (3DPC) to keep the optimized spatial distribution and area/volume property of buildings in urban area. Three different decision rule based building identification results were compared : SP threshold, cell size, and 3DPC density. Results shows the identified building area property tend to increase according to the spatial sampling grid area enlargement. Hence, areal building property manipulation in the sampling frameworks by using decision rules is strongly recommended to increase reliability of geospatial modeling and analysis results. Proposed method will support the modeling needs to keep quantitative building properties in both finer and coarser grids.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.27
no.1
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pp.701-711
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2009
The inner space of building is increasingly becoming complex as urban activities increase in variety, and the actual space size also increases. This trend necessitate the utilization of three dimensional position information within the inner space of buildings. Standard GIS web service technology and visualization technology are applied to 3D inner space building data to share these information for better decision making in building related applications such as fire evacuation, facilities management and market analysis. This study aims to effectively model and visualize the three dimensional space of building interiors in the GIS aspect, and to be able to share the information through standard GIS web service. The various elements of inner model was assigned and stored into pre-designed spatial database tables respectively. GIS web server was then configured to service the database which was populated with 3D inner model data. On the client side, 3D visualization modules was developed using a 3D graphic rendering S/W engine.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.25
no.4
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pp.327-336
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2007
The 3D building modeling is one of crucial components in building 3D geospatial information. The existing methods for 3D building modeling depend mainly on manual photogrammetric processes by stereoplotter compiler, which indeed take great amount of time and efforts. In addition, some automatic methods that were proposed in research papers and experimental trials have limitations of describing the details of buildings with lack of geometric accuracy. It is essential in automatic fashion that the boundary and shape of buildings should be drawn effortlessly by a sophisticated algorithm. In recent years, airborne LiDAR data representing earth surface in 3D has been utilized in many different fields. However, it is still in technical difficulties for clean and correct boundary extraction without human intervention. The usage of airborne LiDAR data will be much feasible to reconstruct the roof tops of buildings whose boundary lines could be taken out from existing digital maps. The paper proposed a method to reconstruct the roof tops of buildings using airborne LiDAR data with building boundary lines from digital map. The primary process is to perform octree-based segmentation to airborne LiDAR data recursively in 3D space till there are no more airborne LiDAR points to be segmented. Once the octree-based segmentation has been completed, each segmented patch is thereafter merged based on geometric spatial characteristics. The experimental results showed that the proposed method were capable of extracting various building roof components such as plane, gable, polyhedric and curved surface.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2010.04a
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pp.537-540
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2010
본 논문에서는 보의 주철근을 대상으로 건물정보모델링(BIM, Building Information Modeling)통합 설계 시스템 상에서 배근 설계 및 철근 형상화 알고리즘을 구축하여 자동배근 시스템(ARPM, Automatic Reinforcement Placing Module)을 개발하는데 목적이 있다. 구조분야에서의 BIM 프로세스는 정보호환체계를 구축하는 과정에 있으며, 철골 구조 프로세스의 경우 표준 호환 포맷을 이용하여 원활한 정보 호환 체계를 유지하고 있다. 하지만, 철근 콘크리트의 BIM 통합 설계 시스템은 철근 배근정보의 생성과 호환이 원활하지 않아 표준 정보 호환 체계가 구축되지 않은 실정이다. 기존 2차원 기반 프로세스에서는 철근 배근 설계에 있어 표준화된 기준에 따른 배근이 아닌 관행이나 일률적인 배근 지침에 따라 배근 상세를 정하고 있고, 2차원 배근 설계 결과만 제시하고 있어 상호 호환 가능한 철근 배근 정보데이터가 생성되지 않는다. 철근 콘크리트 구조에서의 철근 배근 정보를 생성하고 BIM 통합 구조 설계시스템에서의 정보 호환성을 확보하기 위해, 보의 주철근을 대상으로 구조 해석 데이터베이스와 통합 설계 플랫폼 간의 호환 시스템을 생성하고, 콘크리트학회 콘크리트 구조설계기준에 따른 배근 설계 및 철근 형상화 알고리즘을 구축하여 자동배근시스템(ARPM)을 개발하는데 목적이 있다.
Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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v.8
no.1
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pp.867-874
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2018
This study aims to develop a sort of expert system to simulate Internet of Things (IoT) service in architectural design alternatives and enhance the simulation performance using building information. The proposed protype system, named iotBIM, visualizes human behaviors and IoT services in a virtual place that is automatically generated from among design alternatives. We use commercial building information modeling (BIM) authoring tool for the development of iotBIM. The decision to develop iotBIM on the BIM platform was made because BIM tools already generate precise 3D models of design alternatives; iotBIM is plugged into the BIM tool as a simulation module. In the midst of the design process, architectural designers can activate iotBIM to investigate and establish IoT services that accord visually with design alternatives. The purpose of this study is to provide a theoretical and technological basis for the ultimate goal of this study.
The spread of satellite image increases various services using it. Especially, 3D visualization services of the whole earth such as $Google\;Earth^{TM}$ and $Virtual\;Earth^{TM}$ or 3D GIS services for several cities provide realistic geometry information of buildings and terrain of wide areas. These service can be used in the various fields such as urban planning, improvement of roads, entertainment, military simulation and emergency response. The research about extracting the building and terrain information effectively from the high-resolution satellite image is required. In this paper, presents a system for effective extraction of the building model from a single high-resolution satellite image, after examine requirements for building model extraction. The proposed system utilizes geometric features of satellite image and the geometric relationship among the building, the shadow of the building, the positions of the sun and the satellite to minimize user interaction. Finally, after extracting the 3D building, the fact that effective extraction of the model from single high-resolution satellite will be show.
The campus has been composed of a very variety buildings. However, there is almost no easy way to see information about room number of each floor of the buildings and all buildings. For that reason, in this paper, we have developed a 3D simulation system for the 3D visualization of campus building information. Each building and cross section of floor was modeled in 3D based on the actual drawing. And texture mapping were using real photos. The user interface was divided into frames for menu and 3D viewer. When you select a building name from the menu, 3D viewer shows the selected building by zooming. And menu frame is shown the various information related to the building. Also when you select a room number of each floor, a separate web browser shows the cross section by VRML viewer. Conversely, when you click on the building in the 3D viewer, menu frame is shown the various information related to the building. This system is very useful in that provide realistic building information of campus.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.26
no.3
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pp.227-239
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2008
Processing LiDAR (Light Detection And Ranging) data obtained from ALS (Airborne Laser Scanning) systems mainly involves organization and segmentation of the data for 3D object modeling and mapping purposes. The ALS systems are viable and becoming more mature technology in various applications. ALS technology requires complex integration of optics, opto-mechanics and electronics in the multi-sensor components, Le. data captured from GPS, INS and laser scanner. In this study, digital image processing techniques mainly were implemented to gray level coded image of the LiDAR data for building extraction and superstructures segmentation. One of the advantages to use gray level image is easy to apply various existing digital image processing algorithms. Gridding and quantization of the raw LiDAR data into limited gray level might introduce smoothing effect and loss of the detail information. However, smoothed surface data that are more suitable for surface patch segmentation and modeling could be obtained by the quantization of the height values. The building boundaries were precisely extracted by the robust edge detection operator and regularized with shape constraints. As for segmentation of the roof structures, basically region growing based and gap filling segmentation methods were implemented. The results present that various image processing methods are applicable to extract buildings and to segment surface patches of the superstructures on the roofs. Finally, conceptual methodology for extracting characteristic information to reconstruct roof shapes was proposed. Statistical and geometric properties were utilized to segment and model superstructures. The simulation results show that segmentation of the roof surface patches and modeling were possible with the proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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