대부분의 경우 광학 RGB 영상을 딥러닝(DL: Deep learning)의 학습 데이터로 사용하여 객체탐지, 인식, 식별, 분류, 의미적 분할 및 객체 분할 등을 수행하지만, 실세계의 3차원 객체들을 2차원 영상으로 완전하게 파악하는 것은 한계가 있다. 그러므로 대표적인 3차원 지형 공간정보인 수치표면모델(DSM: Digital Surface Model)과 더불어 DSM에 내재된 특성정보를 이용하여 3차원 지형지물을 분석하는 것이 효과적이다. 건물과 같이 기하학적으로 정형화된 형태의 인공구조물은 3차원 공간데이터로부터 얻을 수 있는 기하학적 요소와 특성을 이용하여 객체의 분류와 형상 묘사가 가능하다. 이 연구는 고차원 시각정보(high-level visual information) 시스템에서 중요한 역할을 하는 내재된 고유의 특성정보(intrinsic information)를 기반으로 하며, 이를 위하여 객체의 기하학적 요소인 경사와 주향을 DSM으로부터 도출하고, 다방향에서 생성한 음영기복영상(SRI: Shaded Relief Image)과 함께 DL 모델의 학습 수행에 사용하였다. 실험은 ISPRS (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing)에서 제공하는 데이터 셋 중에서 DSM과 레이블 데이터를 객체의 의미적 분류를 위해 개발된 합성곱 기반의 SegNet 학습에 사용하였다. 지형지물을 분류하고 분류 결과를 이용하여 건물을 추출하였다. 특히 DL 모델의 학습 성능 향상을 위해 학습 데이터의 여러 조합에 따른 시너지 효과를 분석하는 것에 핵심이다. 제안한 방법은 건물 분류와 추출에 효과적임을 보여주고 있다.
최근 스마트 시티, 디지털 트윈 등에 실제 3차원 좌표를 취득할 수 있는 이점에 따라 포인트 클라우드를 이용한 모델 생성에 관한 연구가 늘어나고 있으며, 건물 형상 및 텍스처의 수정이 용이한 솔리드 모델에 대한 요구가 늘어나고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 포인트 클라우드 데이터를 기반으로 군집형 솔리드 건물 모델을 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 총 다섯단계로 구성된다. 첫 단계에서는 포인트 클라우드의 평면성 분석을 통해 지면을 제거하였다. 두 번째 단계에서는 지면이 제거된 포인트 클라우드에서 건물 영역을 추출하였다. 세 번째 단계에서는 건물의 세부 구조물 영역을 추출하였다. 네 번째 단계에서는 추출된 영역에 3차원 좌표정보가 부여된 3차원 건물 모델의 형상을 생성하였다. 마지막 단계에서는 건물 모델 형상에 텍스처를 부여하여 3차원 건물 솔리드 모델을 생성하였다. 제안하는 방법의 검증을 위하여 상용 소프트웨어를 이용해 무인항공기 영상으로부터 포인트 클라우드를 추출하여 실험하였다. 그 결과, 포인트 클라우드 내에 존재하는 일정 높이 이상의 모든 건물에 대하여 포인트 클라우드 대비 위치오차 1 m 내외의 3차원 건물 형상을 생성하고, 원본 영상 해상도 대비 2배 이내의 해상도를 갖는 텍스처링이 수행된 3차원 모델이 생성되는 것을 확인하였다.
국내 히트펌프 유닛에 대한 성능 기준은 KS C 9306에서 제시하는 표준조건에서의 COP로 표현된다. 그러나 히트펌프 시스템이 실제 건물에 적용될 경우에는 표준조건에서 운전되는 것이 아니기 때문에 현장의 기후 조건, 건물의 특성에 따라 히트펌프 시스템의 성능은 다르게 나타난다. 본 논문에서는 주거건물을 대상으로 국내 주요 도시의 기후 조건에 따른 공기 대 공기 히트펌프 시스템의 연성능을 평가하여 기존의 BIN 데이터를 활용한 연성능 평가 결과와 정량적으로 비교 분석하였다. 연성능 평가도구로는 IPMVP 4.4.2에서 제시한 국제호환형 프로그램인 TRNSYS를 사용하였다. 공기 대 공기 히트펌프 유닛의 멀티 성능 데이터를 적용한 경우, 연성능 평가 기준인 APF는 BIN 데이터를 적용했을 때보다 전체적으로 높았으며, 부산이 2.36으로 가장 높았고, 대전이 2.29로 가장 낮았다.
본 연구 논문에서는 건물 설비 관리자의 임무로 부여되어 수동적으로 관리되고 있는 주거환경 및 건물환경 관리 시스템에 대한 감시와 점검, 성능 및 고장 진단, 에너지 사용량 관리 시스템을 안드로이드 기반 통합제어 플랫폼을 통하여 관리함으로서 사용자의 접근이 쉽고 개발성 및 확장성에 대한 편의를 제공하도록 구현한다. 그리고 센서기반 스마트 홈 관련 제품은 데이터 교환 방식이 서로 다르기 때문에 이를 통합 할 수 있는 플랫폼을 개발하여 이기종간 네트워크 제품을 쉽고 연결하고 외부 데이터 전송 시 보안처리된 데이터 통신의 통합 작업이 가능하도록 지원하였다.
웹 3D 환경을 기반으로 하고 있는 가상현실 분야의 연구들은 대부분 가상공간을 구축해놓고 사용자들로 하여금 가상공간을 항해함으로서 각종 정보들을 시각적으로 확인할 수 있는 정도의 기본 기능만을 지원하고 있는 것들이 많다. 본 논문은 이와 같은 기존 연구들의 단조로움을 보완하기 위한 하나의 방법으로 실제 캠퍼스 건물 하나를 그대로 가상공간에 구축하고 인공지능을 가진 아바타로 하여금 사용자가 필요로 하는 건물 정보를 시청각 데이터와 아바타의 동작으로 직접 보여줄 수 있는 캠퍼트 건물 정보 안내 시스템을 설계 및 구현하였다. 특히 인공지능을 가진 아바타는 사용자와 상호작용을 하도록 설계되었으며, 가상공간은 현실세계에서는 제공해줄 수 없는 각종 정보를 다양하게 제공해줄 수 있다는 장점을 최대한 활용하였다. 이를 사용자 인터페이스로 구축하여 논리적 타당성과 유효성을 검증하기 위해 실험적인 적용을 시도하고자 한다. 향후에는 본 시스템을 캠퍼스 전체 건물로 확장하여 현실과 가상이 공존하는 증강현실의 기능을 가진 캠퍼스 건물 정보 안내 시스템을 구축할 수 있을 것이다.
최근 주상복합형의 주거공간, 지하철, 대형쇼핑몰 등 건물내부가 복잡하고 대규모인 공간에서 머무르는 시간과 기회가 날로 증가하고 있다. 건물이 복잡할수록 건물 내에서 사람들이 원하는 목적지에 도착하기까지 보다 많은 시행착오를 겪으면서 이동하게 된다. 시행착오를 줄이고, 보다 빠르게 이동하기 위해서는 최단경로를 탐색하여 제공하는 시스템이 필요하게 된다. 이러한 대규모 공간 내에서의 최적이동경로에 대한 정보는 특히 화재나 정전, 테러위협과 같은 응급상황에서 더욱 필요로 하게 된다. 이에 본 연구에서는 Raster GIS기반의 데이터구조 상에서 $A^*$알고리즘을 사용한 최단경로 탐색기법을 비교, 분석하고자 한다. 평상시에는 건물내부에서의 위치 이동시에 필요한 최단 경로를 제공하고, 응급상황에서는 탐색시간을 최소화하여 대피 경로를 제공하는 방안을 제시하였으며, 이를 캠퍼스 건물을 이용하여 예시하였다.
3차원 건물을 모델링하기 위해 항공영상 또는 라이다 데이터를 이용하여 건물 외곽선 추출이나 지붕을 구성하는 패치를 추출하는 단계를 거친다. 이러한 3차원 정보를 자동으로 획득하는 알고리즘 개발과 같은 효과적인 정보의 획득에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으나, 추후 추출된 정보의 활용이나 유지관리에 대한 연구는 미흡한 상태이다. 본 연구는 3차원 정보를 얻었다는 가정 하에 건물의 형태에 따른 검색을 위한 연구이다. 이를 위하여 벽면, 분할 지붕면, 바닥과 같은 건물의 구성체를 노드(node)로 표현하고 이들의 인접성 관계를 그래프 구조로 객체의 형태를 정의하는 토폴로지 설계 방법을 제안하였다. 제안된 방법에 의해 생성된 토폴로지를 건물 그래프 데이터베이스에 저장하고, 토폴로지 정보를 이용한 패턴매칭을 수행하여 건물을 검색한 결과의 분석을 통해 제안된 객체 토폴로지 설계방법의 효용성을 입증하였다. 그래프 구조의 토폴로지를 기반으로 건물을 검색할 수 있었으며, 검색 조건을 부여하여 건물의 유사 정도를 조절하며 검색할 수 있었다. 또한 축척 및 회전에 불변한 객체의 형태묘사 방법으로 사용될 수 있다고 사료된다.
LiDAR의 표고점 데이터에서 건물, 수목 등과 같이 주위보다 높은 고도 값을 가지는 대상물을 제거하여 DEM을 생성하기 위한 여러 가지 필터링 기법들이 개발되고 있으며 대표적인 필터링 방법으로는 분산을 이용한 linear prediction 기법, 주변 점들과의 경사관계를 이용한 slope-based 기법, morphology 필터, dual rank 필터 등이 있다. 이러한 기법들은 커널(kernel)의 크기를 대상 지역에 맞도록 사용자가 직접 지정해주어야 하고, 건물의 크기가 다양한 지역에 적용하기 위해서는 가변 크기(variable size)의 커널을 필요로 한다. 본 연구에서는 다양한 크기의 건물이 존재하는 지역에 대하여 커널의 크기를 변화시키지 않고 필터링을 수행하는 새로운 커널 연산 기법을 제안하였다. 또한 기존 필터링 기법에서는 커널에 의해 갱신된 연산값이 다음 연산에 반영되지 않으나 본 연구에서는 갱신된 값이 바로 다음 연산에 반영되도록 하였다. 건물과 수목 등을 제거하기 위하여 주변 화소와의 높이 차를 이용하였으며 대상물이 제거된 부분은 주변 화소를 이용하여 보간하였다.
건물의 무선 센서 네트워크의 개념 도입은 앞으로 도래할 유비쿼터스 환경에서 매우 비중 있는 어플리케이션으로 지능형 및 자동화 모니터링 시스템을 통해 건물의 실시간 모니터링을 함으로써 건물의 안전방지 및 온도, 습도 유지 등 여러 중요한 일을 수행할 수 있다. 본 논문에서는 빌딩에 설치된 각 센서 노드들로부터 조도의 데이터를 수집하고 비쥬얼 스튜디오 환경을 사용하여 호스트에서 모니터링을 하는 어플리케이션을 구현하여 보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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