3차원 공간정보는 2차원에 비해 공간적 현실감이 뛰어나기 때문에 최근 경관분석, 도시계획 및 웹(Web)을 통한 지도 서비스 분야 등에서 이에 대한 관심이 증가하고 있다. 3차원 공간 정보는 기하학적 특성상 2차원 공간정보에 비해 데이터 양이 크다. 그러므로 데이터 전송과 시각화를 위한 보다 효율적인 방법이 필요하다. 시각화 분야에서 이미 많은 연구가 진척된 세밀도 개념은 이를 해결하기 위한 효과적인 방법이다. 본 연구에서는 국제 표준 공간 데이터 모델을 기반으로 데이터 전송에 있어서 효율적인 두 가지 세밀도 모델을 제시한다 첫 번째는 객체 단위에 세밀도 단계를 부여하는 객체단위세밀도 모델이고, 두 번째는 객체를 이루는 구성요소에 세밀도 단계를 부여하는 요소선택세밀도 모델이다. 본 논문에서는 제시된 위 두 가지 세밀도 모델을 이용하여 데이터 전송의 효율성을 비교해 보았다.
아날로그 지도에서 디지털 지도로의 지도 패러다임의 변화에 따라 공간정보의 세밀도 개념의 재정의가 필요하다. 이에, 본 연구에서는 디지털 지도 환경에서 활용될 수 있는 4차원 실내 세밀도 모델을 정의하였다. 이를 위하여 기존의 세밀도 개념의 한계점을 도출하고, 이를 기반으로 실내공간정보의 위치 정확도 기반의 위치 세밀도(PLOD: Position accuracy Level Of Detail), 형상 표현기반의 기하 세밀도(GLOD: Geometric Level Of Detail), 일반화 기반의 완성도 세밀도(CLOD: Complete Level Of Detail), 주제 정확도 기반의 의미 세밀도(SLOD: Semantic Level Of Detail)의 4가지의 다른 세밀도를 정의하였다. 또한, 본 연구에서 정의한 4가지의 서로다른 세밀도간의 유기적 관계에 대해 설명하고, 이를 통해 실내 공간정보의 세밀도를 4차원으로 표현하는 방법과 적용 방법 및 예시를 보였다. 향후, 본 연구에서 제시한 4차원의 실내공간 세밀도의 효용성과 타당성을 검증하기 위하여 다양한 실내 서비스를 위한 세밀도 적용 사례 연구와 지형지물 별 완성도 세밀도와 의미 세밀도를 적용하기 위한 연구가 수행되어야 한다.
위치기반서비스나 텔레매틱스 등의 공간 정보에 기반을 둔 시설물 분야나 재해 분야에서 3차원 공간정보에 대한 사용이 광범위해지고, 3차원 공간 정보 생성, 구축 및 활용에 대한 연구는 더욱 더 활발히 진행되고 있다. 특히 세밀도(Level of detail-LOD)는 대용량의 3차원 공간 정보를 표현, 저장하기 위한 주요한 방법론으로 그에 관한 연구가 많이 진행되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 서버/클라이언트 환경에서 대용량의 3차원 공간 데이터를 효율적으로 전송하기 위한 두 가지의 세일도 모델을 제안한다. 그리고 두 세밀도 모델들의 데이터전송에 대한 효율성을 비교해 보았다.
실내공간에 대한 관심이 높아지면서, 실내공간 정보를 활용하는 다양한 서비스들에 대한 요구가 높아지고 있다. 이와 함께 실내공간 정보의 구축에 대한 요구도 높아지고 있으나, 현재 실내 공간 정보 구축을 위한 공간 세밀도 모델이 존재하지 않는다. 이에, 본 논문에서는 현재 활용 가능한 실내공간 데이터들을 분류하고, 각각의 데이터의 형태 및 표현방법에 따라 적합한 응용 서비스를 제공하기 위해 필요한 실내공간 세밀도의 정확도 및 상세정도에 대해서 정의한다. 기존의 연구들이 기하의 표현에 중심을 둔 반면, 본 논문에서는 실내공간 데이터들의 형태 및 표현방법을 중심으로 실내공간 세밀도를 정의한다. 또한, 본 논문에서 제시하는 실내공간 세밀도 단계들을 활용 가능한 응용분야들을 제시함으로써, 실내공간 데이터 구축 및 활용을 위한 가이드라인을 제안한다.
본 연구에서는 2차원 비압축성 유체 유동을 해석하기 위하여 격자 세밀화 모델을 적용한 격자볼츠만 방법(LBM)을 수치적으로 연구하였다. 일반적으로 유동해석에서 충분한 정확도를 얻기 위해서는 관심 있는 영역에서 격자가 세밀하게 구성되어야 한다. 그래서 본 연구에서는 유동함수-와도 공식을 적용한 LBM에 격자 세밀화 모델을 적용하여 유동해석을 수행하였다. 공동형상 유동에서의 기존의 신뢰성 있는 유동장 결과와의 비교를 통해 본 연구의 격자 세밀화 모델을 적용한 격자볼츠만 방법의 신뢰성과 유용성을 검토하였다.
무인항공사진측량은 기존의 유인항공사진측량에 비하여 고해상도의 영상을 신속하게 취득하여 활용할 수 있다는 장점이 있다. 특히, 무인항공사진측량을 이용한 3차원 공간정보의 활용성이 커지는 시점에서 무인항공사진측량을 이용한 3차원 모델 제작은 상당히 중요한 문제이다. 이에 본 연구에서는 무인항공사진측량을 이용하여 3차원 모델을 제작하고 정성적 및 정량적 분석을 통하여 활용 가능성을 판단하고자 하였다. 정성적 분석은 3차원 국토공간정보 구축 작업규정에 명시된 세밀도를 이용하여 분석하였다. 그 결과 평면상에 존재하는 지형·지물의 경우 높은 세밀도 Level을 보였지만, 고저차가 있는 지형·지물의 경우 폐색지역 및 시차로 인하여 낮은 세밀도 Level을 나타냈다. 정량적 분석은 검사점과 주변 구조물에서 취득한 3차원 좌표를 이용하여 분석하였다. 그 결과 검사점의 경우 평균오차가 평면에서 0.042~0.059 m, 표고에서 0.050~0.161 m로 나타났으며 구조물의 모서리를 이용한 정확도 분석 결과는 평균오차가 평면에서 0.068 m, 표고에서 0.071 m로 나타났다. 따라서, 무인항공사진측량에 의한 3차원 모델은 디지털 트윈, 사면 경사도 분석 및 BIM분야에도 활용 가능성이 있다고 판단된다.
본 논문은 대형 건축물 내에서의 보행자 대피 시뮬레이션을 위해, 광범위한 네트워크 모델과 세밀한 네트워크 모델을 통합하는 방법과보행자가 자연스럽게 벽이나 장애물을 피하면서 이동할 수 있도록 하는 개선된 보행자 이동 모델을 제안한다. 제안하는 네트워크 모델을 통해 기존의 광범위 네트워크 모델에서 분석할 수 없는 보행자 개개인의 이동정보를 세밀한 네트워크보다 적은 양의 연산으로 계산할 수 있었고, 개선된 보행자 이동 모델을 통해 보행자가 자연스럽게 벽이나 장애물을 피하면서 이동할 수 있도록 하였다. 제안하는 방법을 대형 건축물인 코엑스 몰에 적용하여 대피 시뮬레이션을 수행한 결과, 3000명의 보행자에 대해 초당 10번 이상의 시뮬레이션 정보를 계산할 수 있었고, 대피 시의 방향 유도에 따른 대피 시간을 확인할 수 있었다.
최근 국내외적으로 실내공간에 대한 관심이 높아지면서, 실내공간정보 구축 및 서비스에 관한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 실내공간 정보를 구축함에 있어서 BIM(Building Information Modeling) 자료는 매우 유용하다. 이에, BIM 자료를 GIS에서 활용하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. BIM 자료를 GIS에서 활용하기 위해서는 실내공간정보 구축을 위한 변환기술과 자료 가시화 기술이 반드시 필요하다. 기존 연구들이 대부분 실내공간 정보 구축을 위한 변환에 집중되어 있으며, BIM을 기반으로 구축된 공간정보들의 가시화에 관한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 이에 본 연구에서는 BIM과 GIS 연계를 위하여 BIM 자료기반으로 실내 공간 자료를 구축했을 때, 실내 시설물 관리 시스템에 적용할 수 있는 실내공간 세밀도(LOD:Level of Detail) 모델을 제시하였다.
3D City 모델로부터 CFD 모델 입력자료를 생성하여 모델링 품질을 향상시키고 CFD 모델링 결과를 3D 모델과 통합하여 사실적이고 쉽게 인지할 수 있는 시각화 방법에 대하여 연구하였다. 국토지리정보원에서 구축한 3D City 모델을 이용해 세밀도와 정확도가 향상된 CFD 모델 입력자료를 생산하여 적용함으로써 상세한 도시공간구조를 반영하는 향상된 CFD 모델을 생산하였다. CFD_NIMR_SNU 모델로부터 바람의 흐름과 오염물질 확산을 시뮬레이션 하였으며 3D City Model과 CFD 모델을 통합하여 동적으로 시각화 하였다. 본 대기환경 시각화 도구는 도시기후 계획 및 관리에 있어 의사결정을 위한 시각적 소통능력을 향상시켜 비용과 시간을 최소화할 것이다.
본 논문은 사람의 실제 얼굴에서 캡쳐된 얼굴 모션 데이터를 새로운 얼굴에 재적용하는 리타켓팅 기법을 제안한다. 본 기법은 형태가 매우 상이한 얼굴 모델에도 적용이 가능하며 특히 주름같은 세밀한 모션의 리타켓팅에 적합하다. 본 기법은 다중해상도 메쉬 즉 노말메쉬(normal mesh)를 사용함으로써 소스와 타켓의 계층적으로 대응관계를 결정하고 계층적으로 리타켓팅한다. 노말 메쉬는 주어진 메쉬를 베이스 메쉬 (base mesh)와 일련의 노말 오프셋 (normal offsets)을 이용하여 근사시킨 계층적 메쉬이다. 본 리타켓팅 기법은 우선 베이스 모션을 소스 모델에서 타겟 모델로 리타켓팅한 후 그 모션 위에 노말 오프셋의 모션을 계층적으로 더해준다. 이 기법은 형태가 매우 세밀한 모션에 대하여 안정적이면서도 정교한 리타켓팅 결과를 생성한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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