It is difficult to figure out the specific contents of the buildings in the internet spatial area, since those data on the internet present only the location of buildings and the outlines of lands on which buildings are located, An experimental study for the view management of building information at internet urban spatial area was conducted on the Web-GIS based map using hyper map. With the building information on the 2-D map, modified from the previous numerical map and the regional building information and additional information, a new form of building through 3-D icons was shown on the internet spatial area. This study shows the Web-based building management system, which is designed to manage attribute data about hyper-linked buildings of 2.5-D icons and to reproduce visual building information by putting a variety of information into hyper-linked icons on the hyper map. This system not only complements the lack of consistency between real buildings and those on the map, but also provides users with more familiar urban space, so that everybody can utilize the building information as long as he has access to the internet.
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2008.10a
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pp.144-145
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2008
본 연구는 라이다 자료를 이용하여 건물영역을 추출하고 건물모델을 구성하는 선형과 면요소들을 추출하는 기법을 제시하였다. 라이다 자료는 지형지물의 표고값을 정확하고 직접적인 방식으로 제공함으로써 기존의 항공사진에 비하여 매칭과정을 필요로 하지 않는 장점을 가지고 있다. 하지만 라이다 점들은 해당 수평위치에 대한 표고값만을 제공하기 때문에 지표 위의 지형지물들을 추출하기 위해서는 먼저 점들간의 기하학적인 관계를 분석하여 그들을 구성하는 선이나 면요소들을 추출해야 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 먼저 라이다 자료를 라스터 형태로 변환한 후, 이미지 프로세싱을 통하여 상대적으로 낫은 영역과 높은 영역으로 분리하여 각각 지형과 건물영역으로 분류하였다. 다음으로 건물영역 경계로부터 건물 외곽선을 추출하고 건물영역 내에 면요소들을 통계분석을 통하여 추출하였다. 실험결과를 통하여 제시한 기법들은 비교적 복잡한 형태의 건물 지붕면과 외곽선을 성공적으로 분할하고 추출할 수 있음을 보여준다.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.31
no.5
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pp.411-419
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2013
Research on developing algorithms for building modeling such as extracting outlines of the buildings and segmenting patches of the roofs using aerial images or LiDAR data are active. However, utilizing information from the building model is not well implemented yet. This study aims to propose a scheme for search identical or similar shape of buildings by utilizing graph topology pattern matching under the assumptions: (1) Buildings were modeled beforehand using imagery or LiDAR data, or (2) 3D building data from digital maps are available. Side walls, segmented roofs and footprints were represented as nodes, and relationships among the nodes were defined using graph topology. Topology graph database was generated and pattern matching was performed with buildings of various shapes. The results show that efficiency of the proposed method in terms of reliability of matching and database structure. In addition, flexibility in the search was achieved by altering conditions for the pattern matching. Furthermore, topology graph representation could be used as scale and rotation invariant shape descriptor.
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2004.03a
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pp.301-306
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2004
이 논문에서는 1m 해상도 위성영상에서 관측할 수 있는 여러 인공지물 중에서 아파트 및 산업용 건물 등, 비교적 중대형이고 사각형 형태인 건물들을 반자동으로 추출하기 위한 알고리즘을 소개한다. 기존에 연구된 건물추출을 위한 방식으로는 Perceptual Grouping, 스테레오 분석, LIDAR 센서 등에서 얻은 3 차원 정보를 이용하는 방식 등이 있다. 여기서는 단일영상 만을 이용하여 반자동으로 건물을 추출하는 알고리즘을 제안한다 이 알고리즘은 먼저 영상으로부터 라인을 추출한 후, 라인분석을 통하여 건물의 위치와 방향을 결정하고, 탬플릿 정합을 이용하여 이를 개선한다. 그리고 자동으로 추출된 건물외각선에 포함된 오류를 제거하기 위하여 수동편집 단계를 수행한다. 또한 먼저 수행한 건물추출 결과를 활용하여 주변에 유사한 형태의 건물외각선을 빠르게 추출하기 위해 기존에 추출된 건물 외각선 Polygon 을 탬플릿으로 정의하고 정합을 수행하여 건물 외각선을 추출한다. 개발된 알고리즘은 기존의 다른 방식들에 비해 추가적인 영상이나 정보를 요구하지 않고도 빠른 시간에 정확한 사각형형태의 건물을 추출할 수 있었다.
지능형 건물 인증제도의 적용대상은 건축물의 용도에 따라 크게 주거용 건물과 비주거용 건물로 나눌수 있으며 건축시점에 따라 신축건물과 기존 건물로 나누어 고려해 볼 수 있다. 또한 시행주체에 따라 공공발주 건물과 민간발주 건물로 나눌 수 있으며 건물의 규모 및 집합형태에 따라 적용대상을 단일건물, 복합건물 등으로 구분할 수 있다.
화재보험에서 '특수건물'이란 일정 규모 이상의 특수한 조건을 구비한 건물로 화재로 인한 인명 및 재산의 손해에 대하여 적정한 보상이 가능하도록 보험가입을 의무화하는 건물을 지칭하나, 화재 특징과 조사를 논하는 본 고에서는 보험의 대상물로서의 분류가 아닌 기 연재된 창고, 주거용 건물, 빌딩 등을 제외한 나머지 건물 형태의 것을 언급하려고 함을 미리 밝혀둔다. 여기에는 문화재, 사찰건물, 교회, 비닐하우스, 모델하우스 등의 화재 특징을 살펴보고자 한다.
Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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1997.05a
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pp.298-303
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1997
실제의 격납건물의 구조는 하부 원통형의 구조를 가지는 영역과 상부 돔 형태와 굴뚝 형태의 구조를 가지는 영역으로 나눌 수 있다. 하부 원통형의 구조만을 고려한다면, 고온의 철제 벽면과 콘크리트 벽면 사이의 gap 크기에 비해서 원통의 반지름이 상대적으로 매우 큰 값을 가지기 때문에 2차원 무한평판으로 가정하는 것이 가능하다. 그러나 돔 및 굴뚝 영역에서는 높이가 높아질수록 돔 단면직경이 감소하고 굴뚝 영역도 유동단면적이 작은 원통의 구조를 가져 2차원 무한평판의 가정에 많은 무리가 따른다. 앞에서 명시한 세 가지의 격납건물 형태에 있어서 ASPWR의 경우는 굴뚝을 포함한 영역까지도 무한평판으로 가정하는 것이 가능하나(돔에서의 열전달 단면적이 하부의 열전달 단면적에 비해 매우 작다는 가정을 한다면) 나머지 AP600과 HWRF의 격납건물에 있어서는 상부까지도 무한평판 가정을 사용하는 것에는 무리가 있다. 본 연구에서는 일반적인 유체해석 코드인 FLUENT V4.3을 이용하여 실제 격납건물 구조에 대한 분석을 시도하여 무한평판 구조에 대한 가정이 과도한 열전달량을 예측하고 있음을 확인하였다.
가상현실이나 인터넷 웹지도 서비스와 같이 3차원의 실세계를 시스템 상에 그대로 재현(reconstruction)하기 위해서는 정교하고 세밀한 3차원 도시모델이 필수적이다. 이러한 3차원 도시모델의 자동생성은 원격탐사 및 사진측량 분야에서 많은 연구가 수행되고 있다. 이러한 연구들은 다양한 센서 데이터와 기 구축되어 있는 GIS자료를 이용하여 건물, 도로, 지형 등의 도시모델을 자동으로 생성하고자 한다. 그러나 대부분의 연구에서 추출한 각 기본요소(primitives)-평면패치(planar patches), 에지(edges), 모서리(corners)에 대한 국부적인 정제(refinement)는 수행하였으나, 생성한 건물 모델에 대한 광역적인 조정을 통한 정규화에 대한 연구는 미비한 상태이다. 본 연구에서는 다양한 데이터로부터 생성된 B-rep (boundary representation) 형태의 건물 모델에 대하여 기하학적인 제약요소(constraints)를 이용한 정규화(regularization) 방법론을 제시하고자 한다. 제안하는 방법은 건물의 Domain Knowledge에 기반하여 도출한 건물을 구성하는 기본요소(primitives)간의 인접성, 직교성, 평행성, 교차성 등의 다양한 제약조건을 이용하여 광역적으로 조정한다. 시뮬레이션 데이터에 적용한 결과의 분석을 통해 제안된 정규화 방법을 통해 오차가 포함된 건물모델이 보다 정형화된 형태로 조정되었음을 확인하였다.
Proceedings of the Korea Institute of Fire Science and Engineering Conference
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2012.04a
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pp.93-96
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2012
본 연구에서는 고층건물에서 화재가 발생할 경우, 방화구획에 의해 건물 내 공기유동특성 변화를 시뮬레이션을 통해 분석하고자 한다. 고층건물의 경우 일반적인 저층 건물과 달리 건물의 형태, 내부 구획 등에 따라 공기유동 특성이 다르게 분포하게 된다. 특히 화재 시에는 방화를 위해 구동되는 방화구획에 따라 내부 공간의 형태, 구획이 변화하여 공기유동의 특성이 변화하게 되므로 본 연구에서는 화재 시 방화구획에 따른 공기유동 특성변화 분석을 실시하였다.
In this study, we developed a new algorithm which can construct model buildings used as a surface boundary in numerical models using GIS with latitudinal and longitudinal information of building vertices. The algorithm established the outer boundary of a building first, by finding segments passing neighboring two vertices of the building and connecting the segments. Then, the algorithm determined the region inside the outer boundary as the building. The new algorithm overcame the limit that the algorithm developed in the previous study had in constructing concave buildings. In addition, the new algorithm successfully constructed a building with complicated shape. To investigate effects of the modification in building shape caused by the building-construction algorithm on flows and pollutant dispersion around buildings, a computational fluid dynamics model was used and three kinds of building type were considered. In the downwind region, patterns in flow and pollutant dispersion were little affected by the modification in building shape caused. However, because of reduction in air space resulted from the building-shape modification, vortex structure was not resolved or smaller vortex was resolved near the buildings. The changes in flow pattern affected dispersion patterns of scalar pollutants emitted around the buildings.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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