최근 컴퓨터 그래픽 기술과 영상 처리 기술의 발달로 현실의 공간 및 물체 정보를 3차원 데이터로 표현하는 포인트 클라우드 기술에 관한 관심이 증대되고 있다. 특히, 포인트 클라우드 기술은 공간 정보를 정밀하게 제공할 수 있어 AR (Augmented Reality)/VR (Virtual Reality), 자율 주행 자동차 분야 등 높은 관심을 받고 있다. 그러나 기존의 2차원 영상보다 많은 데이터가 필요로 되는 3차원 포인트 클라우드 콘텐츠를 사용자에게 서비스하기 위해서는 다양한 기술 개발이 요구된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 국제 표준화 기구인 MPEG (Moving Picture Experts Group)에서는 효율적인 압축 및 전송 방안에 대해 논의를 진행 중이다. 본 논문에서는 기존의 MPEG-DASH (Dynamic Adaptive Streaming over HTTP)-SRD (Spatial Relationship Description) 기술의 확장을 통해 3차원 포인트 클라우드 콘텐츠의 영역 분할 전송 방안을 제안하고, 네트워크 상황뿐 아니라 사용자의 요구에 따라 선택적으로 품질 파라미터를 결정할 수 있도록 MPEG-DASH 표준에서 정의한 시그널링 메시지에 품질 파라미터를 추가로 정의한다. 또한, ROUTE (Real time Object delivery Over Unidirectional Transport)/DASH 기반 이종망 환경의 검증플랫폼을 설계하고, 결과를 통해 제안한 기술의 타당성을 확인한다.
일반적으로 희소 볼륨 데이터에 대하여 고정적인 메모리 할당 방식을 사용할 경우 상당한 메모리 공간 낭비가 발생하며, 이는 대용량의 고해상도 볼륨 데이터의 경우 더 심각한 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 불필요한 메모리 낭비를 개선하기 위하여 고정적인 메모리 공간이 아닌, 유효한 정보가 저장된 복셀 만을 효과적으로 저장하는 볼륨 데이터 표현 방법을 제안하고, 이를 기존의 정적인 메모리 할당 방법, 팔진 트리 그리고 복셀 해싱 방법과 메모리 사용량 및 연산 속도 측면에서 비교 분석한다. 특히 GPU 기반의 마칭 큐브 방법의 구현에 있어 본 논문에서 제안하는 방법과 복셀 해싱 방법을 비교 분석 한다.
BIM 기술은 기존 2D 기반 도면처리에서 나아가 3D 모델링을 통한 시설물의 전 생애주기에 발생하는 데이터를 포함한다. 이러한 특성상 하나의 건물은 그 데이터의 방대한 양으로 엄청난 크기의 파일을 생산한다. 대표 표준포맷인 IFC가 그 예로, 객체 기반의 형상정보 및 속성정보를 기반으로 상당한 데이터를 포함한 대용량 처리에 대한 이슈가 종종 발생하고 있다. 이는 렌더링 속도를 증가시키고, 그래픽 카드 용량을 많이 차지하기 때문에, 화면 가시화 측면에서 비효율적이다. 대용량 데이터의 경량화 문제는 프로그램의 프로세스와 품질 측면에서 필수적으로 해결되어야 한다. 본 연구는 국내 및 해외 연구사례에서 경량화에 관련된 다양한 시도를 확인하였다. 이를 기반으로 대용량 BIM 데이터를 효과적으로 컨트롤하고 가시화하기 위해, BIM 특성을 고려하여 최대한 활용할 수 있는 데이터의 경량화 기법을 제안하고 검증하였다. 이는 웹 기반 GIS 플랫폼 상에서 대용량 시설물 데이터를 운용하는데, 최적의 시설물 유형을 분석하고 객체 기반의 IFC 특성을 최대한 활용하여 사용자 측면에서 화면전환의 품질을 확보하고 프로세스 측면에서 효과적인 메모리 운영을 확인하였다.
본 연구팀은 우리나라의 모바일 매핑 시스템 분야에 있어서의 기반 기술 확보 및 4S 분야로의 응용 분야의 근간이 되는 데이터 구축의 일환으로써 모바일 멀티 센서 시스템(Mobile Multi Sensor System)을 개발하고 있다. 즉, 도심 지역의 도로 및 도로 시설물 DB 구축을 위한 정보 수집은 물론, 도심 지역에 대한 DEM 구축의 보완자료로서 활용하기 위해 모바일 멀티 센서 시스템을 개발하였다. 현재 본 연구팀이 운용하고 있는 MMSS 시스템은 하드웨어 측면으로는 DGPS와 IMU로 구성된 항측 센서를 비롯하여 디지털 CCD 카메라(모바일 레이저 장비 장착 예정)로 구성이 되어 있으며, 소프트웨어 측면으로는 MMSS로부터 얻어지는 데이터를 이용하여 정밀한 3차원 좌표를 추출하기 위한 후처리 컴포넌트 및 클라이언트용 프로그램으로 이루어져 있다. 본 논문에서는 현재 운용중인 MMSS 시스템 구성 및 운영 소프트웨어에 대한 개략적인 소개와 그에 따른 활용 방안을 논하고자 한다.
본 연구에서는 스마트시티 구성요소인 공간정보인프라 구축을 위해 최신 공간정보 취득 기술인 드론을 기반으로 도심지의 3차원 디지털트윈 모형을 구축하였으며, 구축된 모형 간의 처리시간·품질·정확도 분석과 스마트시티 응용시스템을 활용하여 몇 가지 분석 모델을 구현하였다. 3종의 드론 사진측량 소프트웨어의 데이터 처리시간·품질이 각각 다르게 나타난 반면 구축 모델의 정확도는 8점의 검사점에 대한 평균제곱근 오차(RMSE)는 N방향으로 ±0.04m, E방향으로는 ±0.03m, Z방향으로 ±0.02m로 경계점좌표등록부시행지역의 경계점에 대한 측량성과와 검사성과의 허용범위로 규정하고 있는 0.1m 미만으로 나타났으며. 항공사진측량 작업규정의 1:500~1:600 축척의 사진기준점 오차 한계인 표준편차 0.14cm 이내로 나타나서 지적과 항공사진측량에서 규정하는 대축척의 오차 한계 모두 만족함을 알 수 있었다. 또한 드론기반의 3차원 도심지 디지털트윈 모형을 이용한 스마트시티 구현의 활용성 증대를 위해 본 연구에서 구축한 모형을 이용하여 조망권·경관분석, 일조권분석, 순찰경로분석, 화재진압 모의 훈련 등을 구현하였으며, 기존 항공측량 방법과 비교해서 육안 판독지점에 대한 정확도는 기존 항공측량 보다 10cm 내외 더 정확하고, 약 30㎢ 이하의 구축 면적에서 기존항공측량 보다 구축비용을 절감할 수 있을 것이라 판단할 수 있었다.
In this paper, we propose a novel method for road recognition using 3D point clouds based on a Markov random field (MRF) framework in unstructured and complex road environments. The proposed method is focused on finding a solution for an analysis of traversable regions in challenging environments without considering an assumption that has been applied in many past studies; that is, that the surface of a road is ideally flat. The main contributions of this research are as follows: (a) guidelines for the best selection of the gradient value, the average height, the normal vectors, and the intensity value and (b) how to mathematically transform a road recognition problem into a classification problem that is based on MRF modeling in spatial and visual contexts. In our experiments, we used numerous scans acquired by an HDL-64E sensor mounted on an experimental vehicle. The results show that the proposed method is more robust and reliable than a conventional approach based on a quantity evaluation with ground truth data for a variety of challenging environments.
이 논문은 위성영상 처리와 지형도에서 측정된 고도값을 사용하여 통합된 3차원 수치고도모델을 표현하는 것으로, 실재감을 증대시키기 위해서 위성영상을 드래핑한다. 그 결과 3차원 비주얼라이제이션 및 애니메이션은 위성영상을 사용함으로써 한층 더 실세계와 근접한 데이터를 얻게 된다. 또한, 이 논문에서는 지리정보시스템 중 하나인 자연환경 및 생태계 정보 시스템을 설계한다. 시스템 내 7개의 모듈은 자연환경을 보다 체계적으로 관리하기 위한 사용자 인터페이스를 설계하고 구현한다. 자연환경/생태계 정보 시스템을 구축하기 위해서 기본도, 위성 영상자료 그리고 각종 주제도 등을 사용한다. 각 모듈은 사용자 인터페이스를 제공하며, 특정 요구목적에 따라 공간 분석을 통한 자연환경 및 생태계 접근에 대한 의사결정을 돕는다. 그리고 환경 상태 및 여러 목적에 따른 분류가 가능하다.
광물자원탐사 기술 개발의 일환으로 광대역 유도분극 탐사 자료를 활용한 광체의 부존 가능성 평가를 위해 모이산 지역에 대한 3차원 포텐셜 지도 구축 연구가 수행되었다. 현장 탐사 결과를 지질모델링 영역별로 해석하여 광체 영역에서 나타나는 위상 및 전기비저항 값의 분포 특성을 해석하였으며, 이를 바탕으로 모이산 광체에 대한 부존 잠재성 평가를 수행하였다. 잠재성 평가 결과 기존에 확인된 광체 영역에서는 높은 부존 가능성이 확인되었으며, 최근 시추를 통해 확인된 일부 광체 영역에서도 주변부에 비해 잠재성이 높은 것으로 해석되어 신뢰도가 높음을 확인하였다. 광체 분포특성에 따라 효과적으로 측선 설계가 이루어지고 보다 조밀한 광대역 유도분극 탐사 자료를 얻을 경우 이번 연구를 통해 습득한 해석 기술은 광체 평가에 효율적으로 적용될 수 있을 것으로 판단된다.
지하공간의 개발이 활발해짐에 따라 최근에는 지하와 관련된 안전사고가 자주발생하고 있다. 이와 관련하여 국토교통부에서는 『지하안전관리에 관한 특별법』(2018.01.01. 시행, 이하 지하안전법)을 시행하고 있다. 지하안전법의 핵심이 되는 내용 중에는 현재 우리나라에서 지하공간에 존재하는 지하시설물, 지하구조물, 지반의 지하정보를 3차원으로 가시화 할 수 있도록 지하공간통합지도를 구축하고 이를 활용하는 것을 포함하고 있다. 본 연구는 지하공간통합지도 중 3차원의 지하구조물 데이터를 대상으로 3차원 모델 생성 후 이를 빠르게 검수할 수 있는 프로그램을 개발하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 우선 3차원 지하구조물 데이터를 생성하고 자동 검수하는 기술에 대하여 국내·외 현황을 조사하였다. 핵심이 되는 연구내용으로는 지하공간통합지도를 구축할 때 3차원 지하구조물의 검수기준에 따라 자동으로 3차원 모델 품질을 검수하는 프로그램을 개발하였다. 본 연구를 통하여 현재 수작업 방식으로 진행하고 있는 3차원 모델 검수과정을 98% 이상 자동화함으로써 지하공간통합지도 지하구조물의 3차원 모델의 품질향상을 도모할 수 있을 것으로 기대된다.
GIS 분야에서 도심 건물 지역의 3차원 자료 생성에 대한 관심이 대두되면서 효율적인 3차원 자료 구축에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 3차원 자료 생성과 관련된 연구는 대부분 항공사진, 위성영상, LIDAR자료를 이용한 건물 추출 및 건물 고도 복윈 기법 개발에 초점을 두고 있다. 항공사진 및 위성영상의 단일 자료를 이용한 건물 고도의 추출이나 복원은 광학 영상의 기하학적 왜곡으로 많은 어려움이 있다. 건물의 고도를 추출하기 위해서는 일반적으로 입체 영상을 이용하는데, 광학 영상의 기복 변위로 인해 영상정합 시 오정합이 발생할 수 있어 부정확한 결과를 초래할 수 있다. 건물의 고도 추출을 위해서 국내 외적으로 단일 자료만을 이용하지 않고 2차원 GIS 자료(예, 수치지형도)와 같은 기 구축된 자료를 함께 활용하는 기법 개발이 진행되고 있다. 본 연구에서는 항공사진(1/5,000)과 기 구축되어 활용되고 있는 수치지형도(1/1,000)를 이용한 건물 고도 추출 기법 개발에 관한 연구를 수행하였다. 영상정합 대상점을 제한하기 위해 건물 영상에서 관심점을 추출하여 이용하였으며, 본 연구 성과의 정확도를 검증하기 위해 수치도화 장비를 이용한 건물 고도 모형 성과와 비교 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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