본 논문에서는 중요도 지도에 기반한 관심 영역 동영상 압축 방법에 대해 고찰한다. 동영상 압축은 손실 프로세스이기 때문에 관심 영역에서의 정보 손실 최소화가 필요하며, 이를 위해 중요도 감지 과정에서 추출되는 중요도 지도의 신뢰도가 중요하다. 따라서 다양한 다른 기법의 중요도 지도 적용 결과를 비교함으로써 중요도 지도 추출 알고리즘의 요건에 대해 추론하고, 추출된 중요도 지도를 이용하여 적절하게 동영상을 부호화하는 방법에 대해 제안한다. 마지막으로 실험결과를 통해 보완되어야 할 부분을 제시한다.
본 논문에서는 중요도 지도를 만드는 상향식 방법 중 대표적 기법인 Itti 의 제안 방식[1]이 지닌 문제점을 보완한다. Itti 방식의 경우 여러 특징 지도를 단순한 선형 결합을 통해 중요도 지도를 만들어 내므로 중요 영역이 명확하지 않은 단점을 가지고 있기 때문에, 모든 특징 지도를 사용하지 않고 상대적으로 비효율적인 특징 지도를 배제하는 방법과 중요 영역을 더 강조하기 위해 색의 유사도를 이용하는 방법을 제안하고 그 결과를 비교한다.
국가기본도는 국가공간정보의 기준이 되는 공간정보로서 그 가치와 역할이 매우 중요하다. 그러나 현행 국가기본도인 1/5,000 수치지도는 품질 및 정확도의 한계로 인하여 기초 공간정보로서의 역할을 충분히 수행하지 못하고 있는 실정으로 이에 대한 보완 방안이 필요한 시기이다. 이에 본 연구에서는 현 1/5,000 국가기본도의 고도화 방안을 제시하고자 GSD 0.25m 디지털 항공사진으로 제작 가능한 수치지도 지형 지물 항목을 선정하고, GSD 0.25m 디지털 항공사진을 이용한 최적 수치지도 제작 실험을 통해 수치지도 제작 최적 방법을 정립하였다. 또한 GSD 0.25m 디지털 항공사진으로 제작된 수치지도의 정확도 및 활용성 분석을 수행하였다. GSD 0.25m 디지털 항공사진을 이용한 수치지도 제작 기준을 정립하기 위하여 판독력 분석을 수행하여 대분류 9 개, 중분류 31개, 소분류 509개의 지형 지물 항목을 선정하였으며, 수치지도 제작 방법에 따른 수치지도 제작 실험을 수행하여 입체도화 방법을 수치지도 제작 최적 방법으로 선정하고, 최적 공정을 정립하였다. 본 연구 성과를 이용하여 GSD 0.25m 디지털 항공사진을 이용한 수치지도 시범 제작을 수행한 결과 기존 1/5,000 수치지도에 비해 약 2배의 수평 및 수직위치 정확도를 확보할 수 있었으며, 지형 지물의 상세한 묘사가 가능하여, GSD 0.25m 디지털 항공사진을 이용하여 국가기본도를 제작할 경우 신뢰성 있는 공간정보를 제공으로 대국민 서비스 만족도 향상과 국가기본도 고도화를 추진할 수 있을 것으로 판단된다.
소축척지도제작을 위한 자동화 처리 과정에서는 기하학적 및 논리적 오류가 발생하고, 기하학적 오류는 많은 부분에서 자동화 처리가 가능하나 논리적 오류는 여러 가지 경우에 대하여 자동 판단이 곤란한 경우가 많기 때문에 대부분 수작업으로 이루어지고 있는 실정이다. 따라서, 본 연구는 수치지도를 이용한 일반화 처리 후의 지형도 제작시에서 나타나는 여러 가지 문제 중 도로과장화로 인한 오류문제를 해결하기 위하여 도로와 건물 폴리곤간의 겹침위치를 자동 탐색하고, 이를 자동처리하기 위한 프로그램을 유전자 알고리즘을 이용하여 개발하였다. 그 결과 지도제작 과정에서 발생하는 오류를 해결할 수 있었고, 지도제작 자동화율을 향상시킬 수 있었다.
수치지도는 제작 과정뿐만 아니라 갱신 및 검수 작업도 정확성과 최신성을 유지하기 위해 매우 중요하다. 하지만 항공사진과 현지측량을 통한 기존의 갱신 방법은 짧은 주기로 변하는 현실 세계를 충분히 반영하지 못한다는 한계를 갖고 있어 수치지도의 최신성을 유지하기 위한 효율적인 새로운 갱신 방안이 요구된다. 이를 위해 인터넷건축행정시스템(e-AIS)의 건축도면과 건축물대장정보를 이용하면 신축, 개축, 증축 등이 수시로 일어나는 건물에 대해 수치지도의 갱신을 위한 신속하고 효과적인 대안이 될 수 있다. 본 연구에서는 건축도면에서 추출된 공간 정보와 건축물대장에서 취득된 속성 정보를 이용하여 수치지도의 건물 레이어를 갱신하는 방법을 제시하였다.
본 연구는 산사태 관련 인자를 달리하여 산사태 취약성을 분석한 후, 정확도를 비교하고자 한다. 이를 위해 항공사진을 이용하여 산사태 위치를 추출하였고, 항공 LiDAR와 수치지도를 이용한 지형인자, 각종 주제도를 이용한 토양, 임상, 토지피복 인자를 추출하여 공간데이터베이스를 구축하였다. 산사태 취약성 지도는 로지스틱 회귀분석과 빈도비를 이용하여 산사태 취약지수를 산정하는 것에 의해 작성되었다. 분석결과, 항공 LiDAR와 수치지도의 상관관계는 거의 일치하였으며, 각 방법별로 작성된 산사태 취약성 지도 사이에는 강한 상관관계가 존재하였다. 각 방법별로 작성된 산사태 취약성 지도는 높은 예측 정확도를 보였다. 특히, 빈도비와 항공 LiDAR를 이용할 경우 성능이 더욱 향상되었다. 이를 통해 항공 LiDAR 자료는 효과적인 산사태 발생 예측 및 피해저감대책을 수립하는데 기여할 것으로 판단된다.
본 연구는 국내 지도 앱의 사용자 경험을 분석하고 장단점을 가려 더 많은 사람이 쉽게 이용할 수 있도록 개선하는 데 목적이 있다. 더 나은 UX/UI를 제시하기 위해 첫째, 정성적 방법으로 기존 문헌과 블로그 등의 자료수집을 하고. 둘째, 정량적 방법으로 설문조사와 인터뷰로써 네이버와 다음 지도 앱의 만족도 조사, 사용성 평가를 분석하였다. 그 결과, 네이버 사용은 포털에서부터 인지도, 친숙함, 블로그 등의 맛집, 여행 정보의 활용성 때문이었고, 다음 지도 이용자는 네이버와 비교하면 소수이지만 다른 지도 앱을 충분히 이용해보고 비교하여 다음 지도를 선택한 경우로 상세한 경로 표시와 간단한 조작, 실시간 정확도에서 만족도가 더 높았다. 네이버는 인지도와 친숙함으로 가장 대중적인 지도이며 특히 최근 개발된 내비게이션을 보면 지속적인 기술개발까지 뒷받침되고 있다는 것을 알 수 있고, 다음 지도는 상세함과 실시간 경로 정보를 한눈에 보여주는 인터페이스로 소수의 마니아층을 이룰 정도로 신뢰를 얻고 있다. 향후, 이 장점들만 서로 보완해도 국내 지도발전에 도움이 될 것으로 기대한다.
본 연구는 라이다데이터와 수치지도를 이용하여 도로의 3차원 기하모델을 자동으로 생성하는 것을 목표로 한다. 도로모델을 생성하는 주요 과정은 (1) 수치지도의 도로경계 레이어를 이용하여 도로영역을 나타내는 다각형을 생성하고, (2) 다각형을 이용하여 도로영역내의 라이다 점을 추출하고, (3) 점을 표면패치로 분할하고, 표면패치를 그룹화 하여 다시 표면패치집단으로 구성하고, (4) 도로표면패치집단을 식별하고 여기에 포함된 점을 추출하여, 추출된 점을 이용하여 표면모델을 구성하고, (5) 도로경계선을 수치지도를 이용하여 정제한다. 제안된 방법을 실측데이터에 적용하여 도로의 선형 및 표면정보를 성공적으로 추출할 수 있었다
자율 주행을 위해 주행 지도, 위치 추적 및 목적지까지의 최단 경로 설정 연구가 필요하다. 특히 실내에서는 GPS 신호를 수신 받을 수 없기 때문에 이미지 프로세싱과 같은 방법을 통해 현재 위치를 인식하고 3차원 지도를 생성해야 한다. 본 논문에서는 Depth 카메라인 키넥트를 이용하여 3차원 지도를 생성하고, 일반 카메라로 촬영한 2차원 이미지를 이용하여 3차원 지도에서 현재 위치를 파악하는 방법에 대해 설명한다. 그리고 지도에서 장애물을 확인하고 단순화하는 방법에 대해서도 설명한다.
카토그램(Cartogram)은 통계데이터를 이용하여 지리공간에 나타나는 현상을 효과적으로 표현하는 방법 중 하나이다. 카토그램이란 넓은 의미에서 모든 통계지도를 포함하지만, 좁은 의미에서 지도의 변형을 통해 통계데이터의 특징을 표현하는 시각화 방법을 의미한다. 이 연구에서는 후자의 의미에서 카토그램이란 용어를 사용하였으며, 우리나라를 대상으로 절대적 공간을 시간거리 접근성에 의한 공간 카토그램으로 재구성하여 지도화하고, 변화된 공간패턴을 분석하고자 하였다. 카토그램은 특정한 목적을 위해 기본도의 형상이나 지역간의 연속성을 강조시켜서 만든 변형된 지도의 일종으로 전통적인 지도와는 매우 다른 이미지를 주게 되지만, 표현하고자 하는 현상의 공간적 구조를 매우 효과적으로 나타낼 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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