국내외 건설사업에 BIM적용이 활발하게 진행되고 있으며, 이에 따라 국가적 차원에서의 제도 및 기준이 개발되어 BIM기반 건설사업에 적용되고 있다. 하지만, 국내에서 건물에 포함된 공간객체에 대한 면적을 산출하기 위한 기준은 주택법과 건축법으로 이원화 되어 적용되고 있으며, BIM기반 소프트웨어에서 생성된 IFC파일은 적용되는 기준과 상관없이 항상 동일한 공간객체의 형상정보가 생성되고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 IFC기반 공간객체 및 경계객체의 속성정보를 활용하여, 적정한 면적산정 기준을 산정하고 이에 따라 해당 공간객체 형상정보의 좌표 값을 자동으로 변환시켜 줄 수 있는 IFC기반 공간형상정보 좌표 변환 자동화 알고리즘을 제안하고자 한다.
비접근지역이나 넓은 지역의 3차원 위치정보를 취득하기 위하여 본 연구에서는 KOMPSAT-1호 EOC 스트립 영상과 헤더자료를 이용한 3차원 기하모델링 기법을 개발하고 오차특성을 분석하였다. ECEF 좌표계로 제공되는 위성 헤더자료를 위성궤도 모델링에서 일반적으로 사용되는 ECI 좌표계로 모델링하는 경우와 ECEF 좌표계로 모델링하는 경우에 대해 비교 분석하고 단영상으로 제공되는 KOMPSAT-1호 EOC 영상을 스트립영상으로 재구성한 후 기준점 배치에 따른 오차보정기법을 제시하고 오차특성을 분석하였다.
본 연구에서는 공간정보를 활용한 전산망 관리시스템을 개발하고자 한다. 이 시스템은 Spatial Data Manager, Network Manager, 3D Viewer 세 부분으로 구성되었다. Spatial Data Manger는 공간상의 Network 장비 및 각종 시설물의 위치와 속성정보를 보여준다. 속성정보 중에서 IP(Internet Protocol)정보는 Network Manager와 연결된다. Network Manager는 ICMP(Internet Control Message Protocol)를 사용하여 네트워크 상태를 파악한다. 3D Viewer는 사용자가 원하는 위치 및 방향에서 시설물을 볼 수 있도록 한다. Spatial Data Manager의 좌표는 3D Viewer의 Camera 좌표와 연동하여 사용자가 원하는 지역을 동시에 2차원과 3차원형태로 볼 수가 있다. 기존 전산망 관리시스템이 단지 수치적으로 네트워크의 상태에 관한 정보를 보여주던 것에 비하여, 개발된 시스템은 공간 위치를 같이 보여줌으로써 누전, 누수 등과 같이 다른 시설물이 전산망에 미칠 수 있는 영향과 전산망 케이블의 종류에 따라 다른 길이의 제약에 따른 영향 등을 분석할 수가 있다. 또한 다른 시설물의 도면 및 시설물에 관련된 기타 정보를 빠르게 검색할 수 있으므로 전산망관리 뿐만 아니라 통합적인 관리를 할 수 있다. 이를 통해 전산망 관리비용을 줄일 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 반전 좌표계 영상 공간 (inverted-coordinate image space: ICIS)을 이용하여 유한 및 무한 소실점을 그 위치의 제약이나 카메라 보정 (calibration) 없이 효과적으로 검출하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 소실점 검출을 위한 무한(unbounded) 누적 공간을 한정된 부공간 (bounded subspace)들로 분할 매핑하기 때문에 기존의 영상 공간 기반법과 달리 모든 영상에 대해 소량의 고정 메모리 요구량으로도 유, 무한 소실점을 모두 검출할 수 있다. 영상 공간을 누적 공간으로 이용하기 때문에 기존의 가우시안 구 (Gaussian sphere) 기반법이나 허프 공간 (Hough) 기반법과도 달리 카메라 보정이나 원 영상에 대한 정보손실 없이 각 소실점들을 정확하게 추출할 수 있다. 제안한 방법을 다양한 건축 구조물 영상 (architectural images)에 적용시켜 유한 및 무한 소실점들을 효과적이고 정확하게 검출할 수 있음을 확인하였다.
평가지표와 같은 수치형 자료의 경우 수치 형태보다 엑셀(Excel)의 방사형 차트 형태로 나타내 시각적으로 표현하면 정보 전달에 더욱 효과적일 것이다. 그러나 개체가 많은 경우 시각적으로 판별하거나 분류하는 것이 쉽지 않다. 이럴 경우 각 개체에 대해 방사형 차트를 이용하여 형상화 시킨 후, 형상의 정보를 대표할 수 있는 형상점을 찾고 형상좌표로 변환해 형상분석을 적용하여 분류 및 판별하는 방법을 알아보고자 한다. 형상분석을 이용하기 위해 주로 분석자의 주관으로 형상점을 얻고 임의의 좌표공간을 생성시켜 좌표를 얻곤 했다. 방사형 차트는 해당 개체의 특징을 나타내는 변수의 개수만큼 형상점이 생기게 되고 이를 선으로 이은 것은 하나의 형상으로 여겨진다. 따라서 중심을 원점으로 두고 2차원 공간으로 정의를 내린 후, X축과 각 특징을 나타내는 축이 이루는 각에 대해 삼각함수를 적용해 형상좌표를 추출해낸다. 변수의 개수가 많아 형상의 모양이 복잡해질 경우 방사형 차트를 이용해 시각화하더라도 쉽게 파악하기 어렵다. 독립성을 보장할 수 없는 변수들에 대해 주성분 분석(PCA)을 실시하여 시각적으로 효과적인 형상을 만든다. PCA를 실시하기 전과 후의 형상에 대해 전통적 판별분석, 서포트벡터머신(support vector machine; SVM), 인공신경망(artificial neural network; ANN)의 기법을 적용시켜 분류표와 분류율을 확인한다. 또한 GPA (generalized procrustes analysis) 적합좌표, 북스테인좌표 2가지 좌표에 대한 판별의 차이를 비교한다. 북스테인좌표의 경우 기저 형상점을 중심으로 형상의 위치와 회전, 척도를 변환한 좌표로써, 분류율에 대해 GPA 형상좌표보다 더 높은 결과를 보이고 있다. 북스테인좌표의 경우 여러 군집 간의 형상을 비교하는데 유용하게 활용된다.
지심좌표를 측지좌표로 좌표전환하기 위한 방법은 직접해법과 순환해법으로 분류된다. 두 좌표 간의 이상적인 전환조건으로 알고리즘 코딩의 용이성, 전환결과의 정확성 및 처리과정의 신속성이 기본조건이다. 특히, 우주영역은 물론 지구내부영역에서 대상 점의 특정영역(극 부근, 적도면 부근, 지구중심 부근)에 관계없이 전환 해석할 수 있어야 한다. 본 연구는 지심좌표를 측지좌표로 좌표전환하기 위한 좌표전환해법 10종에 대한 좌표전환의 정확성, '특정영역'에서의 적용성을 비교 평가하였다. 연구결과, Vermeille(2011) 및 Karney(2011) 해법이 대상점의 공간적 위치에 관계없이 비교적 양호한 전환결과를 제시하였다.
최근 가상/증강/혼합현실 분야의 이동 플랫폼 시장 수요 커지면서 가상환경을 이용한 다중 체험이 가능한 콘텐츠를 통해 사용자에게 실제 현장과 같은 느낌을 부여하는 체험형 콘텐츠가 주목받고 있다. 본 논문에서는 교육훈련생의 모션 캡쳐를 위한 가상공간 이동플랫폼에서 사용자 위치 추정을 위한 트래커의 추적하는 방법으로, 2차원 영상 평면에 투영된 마커의 좌표를 통한 3차원 교차 공분산의 3D 좌표 추정 방법을 제시한다. 또한, 강체 추적실험을 통해 제안한 알고리즘의 유효성을 검증하여 낮은 해상도의 카메라를 통해서도 3D 좌표 추정이 가능함을 보인다.
이에 본 논문에서는 이동 객체의 위치를 향상 명시적으로 결정할 수 있는 추적 가능 실내 기호 공간(Trackable Indoor Symbolic Space)을 정의하고, 이러한 공간을 정의하기 위한 규칙들을 제안한다 위치를 좌표로 나타내는 실외 공간의 응용 프로그램들과는 달리, 대부분의 실내공간의 응용 프로그램들은 위치를 방 번호와 같은 기호적 값으로 표현하는 기호참조체계를 이용한다 이에, 본 논문에서는 실내기호공간의 개념과 실내 기호공간에서의 이동객체의 위치 추정에 대해 소개하고, 추정 가능한 실내공간을 만들기 위한 규칙과 방법을 제안하고 있다.
건설도면 CAD자료와 GIS자료를 연계하기 위해서는 임의의 좌표체계와 축척으로 표현된 건설도면 CAD 자료를 GIS 자료의 지도좌표로 변환하기 위한 과정 이 수행되어 야 한다. 본 연구에서는 준공과정에서 제출되는 건축물 CAD배치도상의 인접대지경계선 폴리곤과의 연속지적도상의 개별 필지 경계선의 형상 정합과정을 수행함으로써 좌표변환에 필요한 변수를 도출해 보았다. 이렇게 도출된 변환함수를 배치도면상의 건물경계선과 같은 다른 객체에 적용함으로써 개별 CAD자료를 GIS 자료에 연계할 수 있는 실좌표 부여 방법을 적용하고 평가해 보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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