• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권9호
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• pp.457-464
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• 2017

실내 공기 품질 측정은 측정 대상 공간의 대기 상태 유지, 외부 변인으로 인한 대기 이상 현상을 검출하려는 방법이다. 실내 공기 품질을 주기적으로 기록하면서 변인에 따른 공기 변화에 특정 패턴이 발생함을 관측할 수 있었으나, 파라미터를 설정하고 계수를 찾아 나가기엔 파라미터의 개수나 그 영향력을 추산하기 어렵고 결과가 시간에 의존적이라는 문제가 있다. 따라서 본 실험은 이것을 공식화하는 대신, 측정 주기마다 추이를 예측하는 관측치 중심의 기계 학습 모델을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 논문은 실내 대기 품질을 주기적으로 전송 및 저장하는 측정기의 기록 데이터로 공기 품질 변화를 예측하는 모델을 설명하고 시계열 분석 모델을 구축한다.

• 한국실내디자인학회논문집
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• 제14권2호
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• pp.217-224
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• 2005

The lack of objective decisive criteria and the absence of analyzing tools accrued from the experiments on various types developed from space design process makes it difficult to select and execute alternatives for them. As an attempt of coping with these problems, the aims of this study is to establish space analysis' models and to propose possibility of analyzing models by utilizing the technology of image process. It is now under study in the field of artificial intelligence based on the accomplishment of digital images. This study focused on establishment an analysis model based on accomplished digital images and image processing framework. It helps utilize various processing technologies that are currently in use of image processes, and problems of the study can be supplemented through further follow-up studies. Finally, analysis model can be constructed gradually huge design data in the analogue data to the digital image database and be proposed with index in design or evaluation step.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.709-711
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• 2023

안전관리를 위한 인공지능 기술은 꾸준히 연구되고 있는 분야다. 특히, 컴퓨터 비전 기술을 활용한 CCTV 영상 분석은 군중의 동선과 밀도를 파악하는데 유용하며, 대규모 실내 공간에서 체계적인 안전관리를 가능하게 한다. 그러나 기존의 CCTV 카메라를 사용한 군중 수 추정은 가려짐(occlusion)과 같은 한계가 있다. 본 논문은 무선 랜 신호 데이터 분석 기법을 활용하여 수집한 데이터를 활용하여 실내 환경에서 군중 수를 추정하고자 한다. 본 논문에서는 인원 수 분류 예측을 위해 셰이플릿 확장 변환(Random Dilated Shapelet Transform) 기법을 제안한다. 단일 데이터 세트 내 분류 결과와, TX, RX 배치 방식에 따른 분류 성능의 차이는 모델의 성능 부족보다 데이터의 특성을 고려한 새로운 접근 방법의 필요성을 알려준다.

• Spatial Information Research
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• 제16권2호
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• pp.157-171
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• 2008

최근에는 대형건축물, 지하철과 같은 대규모 실내공간에서의 화재와 같은 사고에 대한 인식이 확대되고 있다. 그러나 현재까지는 그에 대한 적절한 서비스, 설계, 평가 방법이 미약한 실정이며 관련 연구들도 학술적 연구차원이거나 가상의 시뮬레이터 중심인 경우가 대부분이다. 최근 유비쿼터스 관련 분야에 대한 관심과 함께 실내 위치측위기술 역시 발전하고 있는데, 이러한 기술을 이용할 경우, 방재분야 역시 단순 시뮬레이터에서 실시간 대피 안내시스템으로 확대시킬 수 있는 가능성이 있다. 그러나 현재 개발되어있는 대피 시뮬레이션의 경우에는 지리참조 되지 않은 건축도면을 기반으로 구축되어 있어서 이러한 실내 센서와 연동하기에는 한계가 있다. 본 연구에서는 이러한 실내 위치기반 실시간 방재시스템으로의 확대를 위한 기초연구로서, 데이터 구조 및 대피경로 산출 방법을 제시하고 이를 적용하여 대피시뮬레이션 테스트를 실시하였다. 좌표계가 적용된 GIS 데이터를 활용하는 방안을 제시하였고, 실내 이동자의 움직임을 나타내는 데에는 Cellular Automata(CA) 모델을 적용하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제19B권3호
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• pp.177-182
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• 2012

본 논문에서는 대규모 실내 환경에서 WiFi 모듈이 내장된 스마트폰 사용자의 위치를 추적하기 위한 효과적인 이동 모델과 관측 모델을 제시한다. 제안하는 세 가지 부속 이동 모델들은 보행자의 움직임에 대한 더 정확한 예상 확률 분포를 제공한다. 또, 가우시안 보간법 기반의 관측 모델은 훈련 데이터 의 수집이 이루어지지 않은 지역들에 대해서도 관측 우도 계산을 가능하게 한다. 파티클 필터 프레임워크 속에 이와 같은 이동 모델과 관측 모델을 결합함으로써, 본 연구의 위치 추적 알고리즘은 대규모 실내 환경들에서도 스마트폰 사용자의 위치를 정확하게 추적할 수 있다. 한 복층 건물에서 안드로이드 스마트폰으로 수행한 실험을 통해, 본 연구에서 제안한 WiFi 위치 추적 알고리즘의 성능을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.70-75
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• 2022

위치를 정확하게 측정하는 것은 다양한 서비스를 제공하는 데 필요하다. 실내 측위를 위한 데이터는 스마트 폰의 앱을 통해 WiFi 장치로부터 RSSI 값을 측정한다. 이렇게 측정된 데이터는 기계학습의 원시 데이터가 된다. 특징 데이터는 측정된 RSSI 값이고, 레이블은 측정한 위치에 대한 공간의 이름으로 한다. 이를 위한 기계학습 기법은 분류에 효율적인 기법을 적용하여 WiFi 신호만으로 정확한 위치를 예측하는 기법을 연구하고자 한다. 앙상블은 하나의 모델보다 다양한 모델을 통하여 더 정확한 예측값을 구하는 기법으로, bagging과 boosting이 있다. 이 중 Boosting은 샘플링한 데이터를 바탕으로 모델링한 결과를 통해 모델의 가중치를 조정하는 기법으로, 다양한 알고리즘이 있다. 본 연구는 위 기법 중 XGboost를 이용하고, 다른 앙상블 기법과 이용한 수행결과를 바탕으로 성능을 평가한다.

• 한국지리정보학회지
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• 제21권4호
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• pp.132-144
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• 2018

건설, 의료, 컴퓨터 그래픽스, 도시공간 관리 등 다양한 분야에서 3차원 공간정보 모델이 이용되고 있다. 특히 측량 및 공간정보 분야에서는 최근 고품질의 3차원 공간정보와 실내공간정보에 대한 수요가 폭발적으로 증가하고 있으나, 현재 공간정보 데이터가 다양한 형식과 저장구조로 구성되어 관리되고 있어 저비용 고효율의 3차원 공간정보 서비스가 어려운 상황이다. 실제로 활용도 높은 3차원 모델을 구축하기 위한 기술은 관측과 처리에 고액의 비용이 발생하지만, 대부분의 수요처에서는 이러한 고비용의 공간정보 구축에 어려움을 느끼는 경우가 대부분이다. 따라서 본 연구에서는 저비용의 3D 공간정보 모델을 구축하기 위한 효율적인 방안을 제시하는 것을 목적으로 하였다. 현재의 3D 모델의 구축 방법 중 가장 효율적인 방법으로는 기존에 구축되어 있는 Point Cloud, UAV 관측영상 등의 원시데이터를 활용하여 비용을 절감시키는 방법이 있지만, 이는 관리하는 기관이 분리되어 있고 사용하기 위해 요청하는 절차가 복잡하여 활용에 제한이 있었다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위해서 도로대장 관리 분야를 대상으로 3D 구축에 필요한 기반데이터를 통합하여 연계하고 관리 할 수 있는 통합관리 시스템 개발을 수행하였으며, 다양한 형태의 원시자료를 Point Cloud 형식으로 구성하여 도로대장 관리에 적용할 경우 6개의 주요 관리항목을 효과적 구축 및 관리할 수 있을 것으로 판단되었다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.185-185
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• 2010

문명 발전에 의해 생활공간이 더욱더 복잡해짐에 따라 현실 세계의 3차원 공간으로서의 이해가 필요해졌고, 3차원 공간을 효율적으로 관리 및 분석하기 위하여 3차원 GIS에 대한 중요성이 대두되기 시작하였다. 현재까지의 3차원 GIS는 1990년대에 들어서 3차원 가상도시의 등장으로 도시 모델의 3차원 가시화에 대해 많은 연구가 진행되어 왔다. 이러한 3차원 가상도시는 도시 관리 차원에서 도시공간의 표현, 분석, 모델링, 시뮬레이션 등을 통하여 도시정보의 체계적이고 효율적인 관리를 가능하게 한다. 3D GIS 기술의 활용 사례로는 3차원 도시 경관 분석 및 도시 계획, 3차원 시뮬레이션, 3차원 위치기반 서비스, 도시 행정 관리 등이 있다. 3차원 도시 경관 분석 및 도시 계획 활용 분야에서는 3차원 GIS를 활용하여 새롭게 건설되는 건물들이나 토지 이용 변경에 따른 경관 분석을 가상공간에서 시뮬레이션 분석함으로써 경관 변화 예측 및 적합한 경관 설계에 대한 분석을 한다. 3차원 시뮬레이션의 경우 환경오염도 분석, 최적의 입지선정, 개발 전후의 경관 차이, 각종 재난에 따른 위험도 분석, 경관과 일조량 분석 등을 미리 가상도시에 시뮬레이션 함으로서 불필요한 업무를 줄일 수 있고 발생할 수 있는 결과 값을 예상할 수 있다. 3차원 위치기반 서비스의 경우 자신의 위치를 비교적 정확히 측정함으로서 생소한 도시를 방문하거나 위치를 찾아갈 경우 최단 경로 및 최적 경로를 탐색할 수 있다. 앞으로의 3차원 GIS 기술 동향으로 유비쿼터스 환경에서의 시공간분석(Temporal GIS)과 3차원 실내공간인지 기술 개발 등으로 볼수있다. 시공간분석은 시공간 질의를 통한 공간정보의 시간에 다른 변화 계산 또는 예측된 결과를 분석할 수 있고, 시공간 분석에 사용되는 공간적, 시간적 정보의 조합은 적어도 3차원 이상의 정보를 나타내기 때문에 필요에 따라 다양한 결과를 산출 할 수 있다. 종합적으로 시공간분석은 GIS의 분석 범위를 넓혀 주며 실시간 GIS 응용시스템 개발을 위한 주요 과업이다. 3차원 실내공간정보 표현기법과 공간분석 및 공간인지 기법을 이용한 통한 유비쿼터스 환경에서의 3차원 실내공간인지 기술 개발을 통해 최근 공간정보를 기반으로 한 위치기반서비스내 u-서비스 즉, 인간 행태의 분석, 관리 및 응용을 지원하도록 한다 이는 위치기반서비스 사용자의 주변상황에 대한 인지능력을 향상시켜주고 최근 사회적 이슈가 되고 있는 U-City의 성공여부에 직접적인 영향을 미칠것이다. 이를 위해 다음과 같은 기술개발이 수행되어야 할것이다. 첫째로, 공간인지 기술을 위한 3차원 실내공간표현 방법 개발, 둘째로, 3차원 실내공간정보를 이용한 공간분석 및 공간인지 기법 개발, 마지막으로 유비쿼터스 환경에서 3차원 실내공간인지를 위한 미들웨어 개발을 통해서 공간정보의 활용을 macro-scale 공간에서 micro-scale로 확산될 것이다. 그러므로, 본 세미나를 통해서, 3차원 GIS의 활용의 보편화와 대중화를 위해서는 3차원 데이터 획득 및 처리 방법, 3차원 공간데이타베이스, 공간 분석 및 가시화에 대한 기술적 이슈들을 논하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.742-745
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• 2018

장면 그래프는 영상 내 물체들의 정보를 나타내는 지식 그래프이다. 본 논문에서는 3차원 공간에서 에이전트의 탐색을 통해, 장면 그래프를 생성하는 모델을 제안한다. 3차원 공간에 대한 장면 그래프는 물체들의 위치, 종류, 속성뿐만 아니라 물체들 간의 관계 정보를 포함한다. 이에 따라 장면 그래프는 다양한 문제 해결에 기초 데이터로써 활용될 수 있다. 본 논문은 장면 그래프를 생성하기 위해 필요한 기능들을 정의하고, 기능에 따라 4가지 부분 네트워크들을 제안한다. 또한 각 부분 네트워크들의 학습 및 성능 평가를 위해, 3차원 실내 가상환경인 AI2-THOR에서 데이터들을 수집하였고, 다양한 실험을 통해 각 부분 네트워크들의 성능을 검증하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.310-318
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• 2018

최근 사물인터넷(IoT)의 등장으로 인터넷에 연결된 다양한 기기들에 의해 대규모의 데이터가 생성됨에 따라 빅데이터 분석의 중요성이 증가하고 있다. 특히 실시간으로 생성되는 대규모의 IoT 스트리밍 센서 데이터를 분석하여 새로운 의미 있는 미래 예측을 통해 다양한 서비스를 제공하는 것이 필요하게 되었다. 본 논문은 AWS를 활용하여 IoT 센서로부터 생성되는 스트리밍 데이터에 기반하여 실시간 실내 PM10 농도 예측 LSTM 모델을 제안한다. 또한 제안 모델에 따른 실시간 실내 PM10 농도 예측 서비스를 구축한다. 논문에 사용된 데이터는 PM10 IoT 센서로부터 24시간 동안 수집된 스트리밍 데이터이다. 이를 LSTM의 입력 데이터로 사용하기 위해 PM10 시계열 데이터로부터 30개의 연속된 값으로 이루어진 시퀀스 데이터로 변환한다. LSTM 모델은 바로 인접한 공간으로 이동해 가는 슬라이딩 윈도우 프로세스를 통하여 학습한다. 또한 모델의 성능 개선을 위해 24시간마다 수집한 스트리밍 데이터에 대해 점진적 학습 방법을 적용한다. 제안한 LSTM 모델의 성능을 평가하기 위해 선형회귀 모델 및 순환형 신경망(RNN) 모델과 비교한다. 실험 결과는 제안한 LSTM 예측 모델이 선형 회귀보다 700%, RNN 모델보다는 140% 성능 개선이 있음을 보여주었다.