최근 측량기술과 3D프로그램의 개발로 인하여 다양한 공간정보 자료를 획득할 수 있게 되었다. 본 연구는 기존의 경험적, 통계적 DB를 활용한 2차원 정보와 3차원 공간정보 취득기술을 활용하였다. 공간정보 취득기술로 얻어진 데이터를 토목 BIM과 연계하여 대상지역 지형에 대해 모델링하고 절 성토량을 이용하여 부지 선정시 최적의 입지 조건을 선정 하는 연구이다. 대상지는 전라도 장흥군 탐진강 일대이며 이 지형에 대하여 항공사진을 이용한 시갛화 한다. 연구 대상지를 Civil3D 프로그램을 활용하여 대지에 관한 지형분석을 시각적으로 표현하고 관련 데이터를 얻어 분석한다. 토목 BIM을 활용한 방식은 기존의 방법에서 극복하지 못했던 부지선정시 문제점에 대하여 객체의 다양하고 정확한 정보를 얻어 대응방향을 모색하고 향후 그 활용방향에 대한 제안에 그 목적이 있다.
오늘날 도시공간에 건축되는 건축물은 건물사이 공간을 크게 확보하여 건물내부에 충분한 일광을 얻도록 노력하고 있으며, 건물의 일조량은 건물의 높이뿐만 아니라 건물간의 간격이 매우 중요하다. 하지만 오늘날 고밀도 개발로 인하여 건물사이 간격을 충분하게 확보할 수 없고 쾌적한 거주환경에 대한 요구가 강해지면서 일조권 분쟁이 증가되고 있다. 따라서 본 연구에서는 LiDAR 자료와 수치지도를 연계하여 3차원 국토정보를 구축한 후 일조권분석에 적용하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 태양의 고도와 방위각을 이용하고 3차원 도시공간을 정확하게 시뮬레이션하여 각각의 세대별 일조권을 총 일조시간과 연속 일조시간으로 구분하여 정량적으로 분석함으로서 일조권 침해 여부를 보다 정밀하게 판단할 수 있는 방법을 제시하였다. 3차원 국토정보를 이용한 일조권분석방법은 지자체에서 도시계획 및 건축 인허가 업무를 수행할 때 보다 정확한 자료를 제공하여 줄 것으로 판단된다.
치수적 안전은 하천의 계획에 있어 가장 먼저 고려해야 할 사항이며 최근 폭넓게 진행 중인 하천의 복원에 있어서도 치수적 안전은 기본적인 전제조건이 된다. 안전한 하천의 계획은 정확한 측량자료로부터 시작된다. 본 연구에서는 스마트 지형공간정보를 이용하여 하천의 3차원 지형모델을 제작하고 제작된 3차원 지형모델을 이용하여 하천의 수리해석 및 하천 복원에 적용하였다. 이를 통해 상세한 하천 현황 데이터를 추출함으로써 보다 정확한 수리해석이 가능하였다. 또한, LiDAR 데이터를 도시하천의 수리해석에 이용할 경우 적용할 수 있도록 효율적인 데이터 처리와 수리해석의 정확성을 고려한 최적 횡단면 간격을 결정하였다. 하천 복원 설계를 위한 3차원 설계방안과 하천의 다양한 공간계획에 3차원 지형모델을 이용할 수 있는 활용 방안을 제시하였다.
GeoWeb 기술이 발전하면서 재난관리 분야에서도 웹을 통한 2D/3D 공간정보 서비스에 대한 관심과 활용도가 높아지고 있다. 본 논문은 재난사고 현장에서 수집된 다양한 공간정보를 웹 환경에서 시각화하기 위한 3D 공간정보 맵핑 플랫폼 구축에 관한 연구로서, 웹 개발 표준기술인 HTML5/WebGL과 오픈소스를 활용하여 재난사고 현장에서 다양한 형태로 수집된 2D/3D 공간 데이터와 대용량의 LiDAR 점군 데이터에 대한 웹기반의 공간정보 맵핑 서비스 방안을 제시하였다. 첫째, 오픈소스인 GeoServer의 WMS 서비스와 PostGIS를 이용하여 수집된 재난현장 조사 2D 데이터를 공간 DB로 구축한 후 웹 환경에서 렌더링하였다. 둘째, 웹 환경에서 대용량 3D 점군 데이터를 효율적으로 렌더링하기 위하여 다중 해상도의 옥트리 구조를 이용하여 점군 데이터를 2D 타일로 단순화하는 Potree 알고리즘을 적용하였다. 마지막으로 OpenLayers3를 기반으로 3차원 지도를 제어 및 측정하기 위한 기본·응용 기능을 Graphic User Interface(GUI)로 구현하여 2D/3D 공간정보의 웹 시각화를 위한 3D 웹 맵핑 파일럿 시스템을 개발하였다. 향후, 재난현장의 각종 2D 조사 데이터 및 다양한 공간영상정보를 구축된 웹기반 3차원 공간정보시스템에 중첩·표출함으로써 재난사고 과학조사 및 분석 업무에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
최근, 코로나 바이러스 감염증으로 인해 발생한 팬데믹의 영향으로 비대면 서비스에 대한 수요와 발전이 급속도로 진행되고 있는 가운데 중심에 있는 메타버스(Metaverse)에 대한 이목이 집중되고 있다. 가상과 현실을 초월하는 세계를 의미하는 메타버스는 4차 산업혁명 시대에 접어들어 다양한 센싱기술과 3D 재현기술이 융합되어 사용자에게 쉽고 빠르게 다양한 정보를 제공하고 서비스가 가능하다. 특히, 이 가운데 고해상도의 영상촬영이 가능한 무인항공기(UAV) 및 정밀도 높은 LiDAR 센서와 같은 융복합센서의 소형화 및 경제성 증가로 인해 높은 재현도 및 정확도를 가진 3D 공간정보를 획득하여 현실의 쌍둥이를 만들어 시뮬레이션하는 디지털 트윈(Digital-Twin)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한, 컴퓨터 그래픽 분야의 게임엔진(Game engine)이 강력한 3D 그래픽 재현 및 역학적 연산을 바탕으로 한 시뮬레이션 등이 확장되어 메타버스 엔진으로 발전하고 있다. 본 연구는 무인항공시스템(UAS)과 LiDAR 센서를 융합하여 획득한 정확도 높은 3D 공간정보 데이터를 최근 발표된 메타버스 엔진인 언리얼 엔진을 활용하여 실세계 좌표기반 현실을 반영한 거울세계 형태의 메타버스를 구축하였다. 이후, 다양한 공공데이터를 기반으로 사용자를 위한 공간정보 컨텐츠 및 시뮬레이션을 구축하여 재현 정확도를 검증하고, 이를 통해 보다 실감나고 공간정보 활용성이 높은 메타버스 구축에 대하여 고찰하였다. 또한, 언리얼 엔진을 통해 사용자가 직관적이고 쉽게 접근할 수 있는 메타버스를 구축할 경우 재현도 높은 좌표기반의 3D 공간정보를 통해 다양한 컨텐츠 활용성과 효용성을 확인할 수 있었다.
This paper considers a method of fast correspondence matching for iterative closest point (ICP) algorithm. In robotics, the ICP algorithm and its variants have been widely used for pose estimation by finding the translation and rotation that best align two point clouds. In computational perspectives, the main difficulty is to find the correspondence point on the reference point cloud to each observed point. Jump-table-based correspondence matching is one of the methods for reducing computation time. This paper proposes a method that corrects errors in an existing jump-table-based correspondence matching algorithm. The criterion activating the use of jump-table is modified so that the correspondence matching can be applied to the situations, such as point-cloud registration problems with highly curved surfaces, for which the existing correspondence-matching method is non-applicable. For demonstration, both hardware and simulation experiments are performed. In a hardware experiment using Hokuyo-10LX LiDAR sensor, our new algorithm shows 100% correspondence matching accuracy and 88% decrease in computation time. Using the F1TENTH simulator, the proposed algorithm is tested for an autonomous driving scenario with 2D range-bearing point cloud data and also shows 100% correspondence matching accuracy.
포인트 클라우드 데이터는 자율 주행 기술, 가상 현실 및 증강 현실에서 사용될 3차원 미디어 중 하나로 각광 받고 있다. 국제 표준화 기구인 MPEG(Moving Picture Expert Group)에서는 포인트 클라우드 데이터의 효율적인 압축을 위해 G-PCC(Geometry-based Point Cloud Compression) 및 V-PCC(Video-based Point Cloud Compression)의 표준화를 진행 중에 있다. 그 중, G-PCC는 본래 단일 프레임의 압축을 수행하는 정지 영상 압축 방식이지만, LiDAR(Light Detection And Ranging) 센서를 통해 획득된 동적 포인트 클라우드 프레임에 대한 압축의 필요성이 대두됨에 따라 G-PCC 그룹에서는 Inter-EM(Exploratory Model)을 신설하여 LiDAR 포인트 클라우드 프레임의 압축에 관한 연구를 시작하였다. Inter-EM의 압축 비트스트림은 G-PCC 비트스트림과 마찬가지로 효과적인 전송 및 소비를 위해 미디어 저장 포맷인 ISOBMFF(ISO-based Media File Format)으로 캡슐화될 수 있다. 이때, 포인트 클라우드 프레임들은 자율 주행 등의 서비스에 사용하기 위해 시간 도메인뿐만 아니라 공간 도메인을 기반으로도 소비될 수 있어야 하지만, 공간 도메인을 기반으로 콘텐츠를 임의 접근하여 소비하는 방식은 기존 2D 영상의 시간 도메인 기반 소비방식과 차이로 인해 기존에 논의된 G-PCC 캡슐화 방안만으로는 지원이 제한된다. 이에, 본 논문에서는 G-PCC 콘텐츠를 공간 도메인에 따라 소비하기 위한 ISOBMFF 캡슐화 방안에 대한 파일 포맷을 제안하고자 한다.
도시의 발전 및 성장으로 인해 건물은 고층화, 대형화, 복잡화 되고 있으며, 효율적인 공간정보의 활용 및 공유를 위해 실내외 GIS의 중요성은 증가되고 있다. 하지만 도면 생성기술은 지형 및 도시의 2차원 및 3차원 도면 생성에 대해서 주로 선행되었으며, 건물 실내공간의 도면 구축 기술에 대한 연구는 미비한 실정이다. 본 연구에서는 지상라이다로부터 취득된 실내 점군데이터를 이용한 2차원 및 3차원 실내 도면 반자동 구축 기법을 제안하였다. 제안한 기법은 전처리, 2차원 도면생성, 3차원 도면생성 단계로 이루어진다. 전처리 단계는 실내 공간의 높이를 측정하고 점군데이터의 노이즈를 식별한다. 2차원 도면 생성 단계에서는 외곽선 추출격자와 정제과정을 이용하여 평면도를 생성한다. 3차원 도면 생성 단계에서는 전처리 과정에서 측정된 높이와 평면도를 이용하여 3차원 와이어프레임 모델을 생성한다. 전처리 과정에서 식별된 노이즈 데이터는 3차원 와이어 프레임 모델과 함께 3차원 실내 도면의 세부 모델링에 이용된다. 제안한 기법은 실내 복도를 측량한 점군데이터에 적용하여 결과를 확인하였으며, 향후 실내 GIS 구축을 위한 2차원 및 3차원 도면 생성에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.674-675
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2015
A 3D indoor model becomes an indiscernible component of BIM (Building Information Modeling) and GIS (Geographic Information System). However, a huge amount of time and human resources are inevitable for collecting spatial measurements and creating such a 3D indoor model. Also, a varied forms of 3D indoor models exist depending on their purpose of use. Thus, in this study, three different 3D indoor models are defined as 1) omnidirectional images, 2) a 3D realistic model, and 3) 3D indoor as-built model. A series of reconstruction methods is then introduced to construct each type of 3D indoor models: they are an omnidirectional image acquisition method, a hybrid surveying method, and a terrestrial LiDAR-based method. The reconstruction methods are applied to a large and complex atrium, and their 3D modeling results are compared and analyzed.
우리나라는 산지가 국토의 64%이상으로 토석류 등 지반재해의 위험성에 노출되어 있다. 2011년 7월 우면산 토석류, 춘천시 펜션 토석류 등 규모가 큰 토석류 재해가 일어나며 문제가 되고 있다. 이에 본 연구에서는 토석류 피해지역을 연구지역으로 선정하고 지상 LiDAR스캔을 통한 현장조사로 연구지역과 유사한 매개변수 값을 산정하고 정밀도가 높은 지형자료를 생성하여 토석류 해석에 대한 정확도를 높혔다. 토석류 해석프로그램은 국내에서 토석류 해석에 많이 사용되는 FLO-2D와 아직 국내에서는 사용 빈도가 높지는 않지만 국외 연구사례에서 사용 빈도가 높은 모델 중 RAMMS 모형을 선정하여 토석류 피해가 발생한 동일 지역에 두 모형을 적용하고 그 적용성을 검토하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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