실내공간에서 사람 검출 및 인식은 지능영상정보 시스템에서 중요한 기능중의 하나이다. 실내공간에서 사람검출을 위한 트랙킹 과정에서 발생하는 표류(drifting)는 성능 저하의 큰 원인을 제공한다. 표류로 인한 비사람의 트랙킹을 방지하기 위해서 사람여부를 결정하는 것이 필요하다. 이를 위해서 합성곱 신경망을 적용한 결과 80%의 사람 인식율을 얻었다.
최근 대형 실내공간을 대상으로 Indoor Google Map과 같은 실내지도 및 내비게이션 서비스가 부분적으로 제공되고 있다. 이러한 서비스들을 위해서 실내 데이터가 필요하며, 실내를 표현하는 데이터 모델 표준으로 CityGML과 IFC가 널리 사용되고 있다. 이 두 표준들은 실내의 가시화와 건축 구조물의 분석 등에 필요한 기하 정보들을 담고 있는데, 실내공간 내비게이션은 기하정보뿐만 아니라 의미적인 정보, 그리고 네트워크와 같은 위상정보도 필요로 한다. 이러한 요구에 맞춰 실내공간정보의 표현 및 저장, 교환을 위한 데이터 모델이자 GML3의 응용 스키마인 IndoorGML이 OGC의 표준으로 제정되고 있다. IndoorGML은 기하적인 요소들을 직접 표현할 수 있을 뿐만 아니라 다른 문서를 외부 참조하는 것이 가능하다. CityGML이나 IFC로 구축된 데이터가 많이 구축되고 있기 때문에 이를 가공하여 IndoorGML의 생성에 활용한다면 시간과 구축비용 줄여 경제적인 이득을 볼 수 있다. 이러한 이유로 본 논문은 CityGML으로 구축된 실내공간 데이터를 IndoorGML의 데이터로 유도하고 연결하는 방법을 제시한다. CityGML과 IndoorGML의 대응관계에 대해 분석하고, 두 표준으로 만들어진 인스턴스 문서들을 서로 연결할 때 나타나는 문제와 이슈들에 대해 살펴보고, 이에 대한 해결 방안에 대해 논의한다.
구글 어스(Google Earth)란 도구는 인공위성에서 찍은 사진들을 바탕을 3차원 지구 타원체에 바탕에 입힌 도구이다. 이 도구는 3차원 공간에서 OpenAPI등을 이용하여 3차원객체를 지구 타원체상에 구현 할 수 있다. 이러한 점들 때문에 많은 사람들이 주요 건축물을 구현하거나 실외 이동객체(자동차, 비행기 등)를 구현하여 더욱더 지구와 가까운 모형으로 구현을 해 왔다. 하지만 공간 정보란 것은 실외 공간정보만이 아닌 건물의 내부 구조나 쇼핑몰상의 유동 인구의 움직임등과 같은 정보도 존재한다. 이 연구는 구글 어스 상에서 내부 구조를 가진 건물을 구축하고 이곳을 탐색할 수 있게 해 주며 또한 실내 이동 객체들의 실시간 움직임을 구현한다.
건물의 형태가 고층화되고 대규모의 복합공간을 이루게 되면서 건물의 실내공간은 더욱 복잡하고 다양한 활동들이 일어나는 공간으로 새롭게 인식되고 있기 때문에, 실내공간을 3차원으로 모델링하여 위치정보를 기반으로 다양한 분야에서 활용될 수 있도록 할 필요가 있다. 본 연구에서는 GIS 표준 웹서비스 기술과 3차원 시각화 기술을 화재 대피 시설물 관리 상권 분석과 같은 건물과 관련된 어플리케이션에 활용하여 효율적인 의사결정을 내릴 수 있도록 3차원 실내모델의 정보를 제공할 수 있도록 하였다. GIS 표준 웹 서비스를 활용하여 건물정보를 공유할 수 있도록 건물의 3차원 실내공간을 효율적으로 모델링하고 시각화하기 위한 방안을 제시하기 위해 실내모델의 다양한 구성요소들을 분할하여 모델링 된 공간데이터베이스의 지정된 데이터테이블에 저장하고, 각각을 GIS 웹 서버를 이용하여 웹서비스 할 수 있도록 설정하였다. 3차원 그래픽 렌더링 엔진을 이용하여 GIS 웹서비스로 전달되는 실내모델을 동적으로 재구성함으로써 효율적으로 3차원 시각화할 수 있는 모듈을 개발하여 다양한 어플리케이션에 활용할 수 있는 방안을 제시하였다.
최근 업무, 엔터테인먼트, 쇼핑 등 대부분의 활동이 실내공간에서 이루어지고 있음에 따라 실내공간의 중요성이 부각되고 있다. 이로 인해 실내공간을 대상으로 제공되는 다양한 형태의 위치 기반 서비스도 주목 받기 시작하였다. 이에, 본고에서는 향후 주요 응용 서비스의 한 부류가 될 것이라고 예상되는 실내 위치 기반 서비스와 관련된 기술개발 및 표준화 동향을 간략하게 살펴보고자 한다. 특히, 실내 위치 기반 서비스의 구성 및 제공을 위해 필수적으로 선행되어야 하는 실내 측위와 실내공간정보의 구축에 대한 부분에 대해 중점적으로 정리해 보고자 한다. 본고를 통해 실내 위치 기반 서비스에 대한 동향의 공유와 이에 따른 실내 위치 기반 서비스의 활성화가 보다 촉진되기를 기대해 본다.
본 논문에서는 3차원 데이터를 이용한 효율적인 실내 공간 표현 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 3차원 데이터의 획득과 실내 구조 및 영상 정보를 표현하기 위한 표현 복원으로 구성된다. 3차원 데이터는 레이저 거리 측정기(laser range finder, LRF)와 전방향(omni) 카메라를 통해 획득한 포인트 클라우드 공간 정보와 전방향 텍스쳐 영상으로 구성된다. 실내 구조를 복원하기 위해, 획득한 포인트 클라우드를 복셀 격자 기반의 샘플링 기법을 통해 균일화하고 포아송 표면 재구성(Poisson surface rocoostruction) 기법을 통해 3차원 메쉬를 생성한다. 그리고 전방향 텍스쳐 영상과 3차원 메쉬외 기하학적 관계를 이용한 텍스쳐 매핑 기법을 통해 최종적으로 3차원 메쉬 표면을 복원한다. 실험 결과를 통해 제안하는 기법이 실내 공간을 효과적으로 표현함을 확인한다.
본 논문에서는 구면 영상을 사용한 vSLAM에 의해 생성된 환경 지도에서 실내 공간을 인식하는 방법을 제안한다. 환경 지도는 오픈 소스 라이브러리 OpenVSLAM을 사용하여 생성했다. 카메라 방향과 위치를 기준으로 랜드 마크를 분류하고 허프 변환을 사용해서 실내 공간의 각 벽의 위치를 찾아냈다. 실험 결과 추정된 평면들이 실제 벽면과 유사한 위치에 나타남을 알 수 있었다. 제시하는 알고리즘은 현재의 AR 콘텐츠보다 진보된 AR 콘텐츠를 제작하는 데 사용할 수 있다.
지금까지 연구되어온 대부분의 3차원 모델은 외부 볼륨에 대해 이론적인 토폴로지 모델과 부분적인 구현에 초점이 맞추어져 있다. 최근에는 CityGML이나 IFC와 같이 실내공간에 대한 모델들도 제안되거나 상용화되고 있으나 실내 공간에 대해서 완전한 토폴로지를 구현하는 것은 데이터 모델이 지나치게 복잡해지거나, 응용 분야에 따라서는 이러한 완전한 모델이 불필요한 경우가 많다. 또한 현재 상용화된 공간 DBMS에서 3차원 토폴로지와 관계된 함수를 완전히 제공하지 않기 때문에 구현상에 어려움이 있다. 본 연구에서는 이의 해결 방법의 하나로써 2차원 GIS 구조에 저장된 토폴로지 특성을 이용하여 멀티-레이어화된 실내 공간 3차원 모델을 제안한다. 본 연구에서는 공간 DBMS중 하나인 PostGIS 활용하여 제안된 모델을 구축하는 과정과 이렇게 설계된 데이터베이스 스키마를 활용하여 캠퍼스 공간정보 시스템을 구현하고 실행시키는 과정을 설명한다.
본 기술의 발달에 따라 실내 공간이 점차 대형화되면서 실내공간은 복잡해졌으며, 이로 인해 원하는 장소를 찾기가 어려워졌다. 4차 산업혁명에 힘입어 앞서 언급한 문제들을 해결하기 위해 실내 내비게이션을 도입하려는 시도가 활발히 이루어지고 있다. 실내 내비게이션의 기술들로는 Wi-Fi, Bluetooth, Beacon, RFID, UWB 등이 있지만, 실내 건물 구조 특성상 여러 장애물들에 의해 신호 정보의 오차가 심하여 사용하기에 어려움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 스마트폰에 내장된 IMU 센서 및 카메라 센서를 이용하여 동시적 위치 인식 및 지도 작성을 하는 SLAM 알고리즘으로 실내 내비게이션을 구현하고, 사용자가 보다 쉽게 길을 찾을 수 있게 접근성이 높은 스마트폰과 AR을 이용하여 어플리케이션을 설계하였다.
실제 영상과 가상의 오브젝트 또는 가상의 환경에 오브젝트를 합성하는 경우 등 사실적인 합성을 결과를 얻기 위해서는 실제 환경과 같은 배경 영상의 정확한 광원 정보가 필요하다. 본 논문에서는 실내 환경을 배경으로 영상을 합성 하는 과정에 필요한 광원정보를 카메라와 Light Probe를 이용하여 촬영된 단일 영상으로부터 추정하는 기법을 제안한다. 실내에 존재하는 광원들은 정확한 위치정보를 알 수 없는 실외환경에서와 달리 제한된 공간의 원점으로부터 3차원 공간에 위치한 좌표로 나타낼 수 있다. 광원을 추정하기 위해 먼저 실내 공간에 반사도가 높은 Light Probe를 위치하고 디지털 카메라의 적정 노출을 이용하여 광원 추정에 사용할 영상을 획득한다. 광원으로 존재하는 오브젝트의 경우 짧은 노출시간에도 카메라의 영상에 획득된다. 그렇기 때문에 단일 영상에서 광원의 영역을 추정하기 위해 영상처리를 통해 노출 시간을 짧게 하여 촬영한 영상과 비슷하게 밝은 영역만 표현되도록 처리를 한다. 전 처리된 영상으로부터 밝은 영역과 어두운 영역으로 구분을 하고 밝은 영역으로부터 광원의 정보를 추정한다. 추정된 광원들은 실제 렌더링에 곧바로 적용이 가능하며, 이를 통해 배경에 적합한 렌더링 결과를 얻을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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