• 한국측량학회지
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• 제37권4호
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• pp.243-251
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• 2019

전국 국도에 설치된 도로표지 위치정보는 MMS(Mobile Mapping System) 기술을 이용하여 지속적으로 갱신하고 있다. MMS에 의해 정확한 도로시설물 매핑이 가능하지만 장비가 고가이고 전문적인 기술이 요구된다. 또한 대상물의 위치 정확도가 GPS 정확도에 크게 좌우된다. 도로시설물 매핑의 경우, 지상 측량이나 유인 항공기에 비해 드론의 운용 장점이 부각되는 분야이다. 특히, 지상 측량에 비해 효율적이고, 유인 항공기에 비해 저예산으로 고해상도의 영상의 획득이 가능하다. 본 연구에서는 도로표지를 대상으로 기존의 모바일 매핑 시스템에 의해 측정된 위치정보의 정확도를 GPS 지상 측량에 의해 검증하고 드론 항공사진 측량 결과와 비교분석 하였다. 드론 항공사진측량에 의한 경우 획득 가능한 공간 정확성을 확인하기 위해 기준점 수 및 중복도에 변화에 따른 정확성을 평가해보았다. 실험 결과 도로 양 끝에 분포한 2개의 기준점으로 충분한 정확도를 얻을 수 있었으며 60%의 중복도로 도로표지의 좌표를 산출하는데 활용할 수 있었다.

• 한국측량학회지
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• 제40권2호
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• pp.91-108
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• 2022

대부분의 경우 광학 RGB 영상을 딥러닝(DL: Deep learning)의 학습 데이터로 사용하여 객체탐지, 인식, 식별, 분류, 의미적 분할 및 객체 분할 등을 수행하지만, 실세계의 3차원 객체들을 2차원 영상으로 완전하게 파악하는 것은 한계가 있다. 그러므로 대표적인 3차원 지형 공간정보인 수치표면모델(DSM: Digital Surface Model)과 더불어 DSM에 내재된 특성정보를 이용하여 3차원 지형지물을 분석하는 것이 효과적이다. 건물과 같이 기하학적으로 정형화된 형태의 인공구조물은 3차원 공간데이터로부터 얻을 수 있는 기하학적 요소와 특성을 이용하여 객체의 분류와 형상 묘사가 가능하다. 이 연구는 고차원 시각정보(high-level visual information) 시스템에서 중요한 역할을 하는 내재된 고유의 특성정보(intrinsic information)를 기반으로 하며, 이를 위하여 객체의 기하학적 요소인 경사와 주향을 DSM으로부터 도출하고, 다방향에서 생성한 음영기복영상(SRI: Shaded Relief Image)과 함께 DL 모델의 학습 수행에 사용하였다. 실험은 ISPRS (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing)에서 제공하는 데이터 셋 중에서 DSM과 레이블 데이터를 객체의 의미적 분류를 위해 개발된 합성곱 기반의 SegNet 학습에 사용하였다. 지형지물을 분류하고 분류 결과를 이용하여 건물을 추출하였다. 특히 DL 모델의 학습 성능 향상을 위해 학습 데이터의 여러 조합에 따른 시너지 효과를 분석하는 것에 핵심이다. 제안한 방법은 건물 분류와 추출에 효과적임을 보여주고 있다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제1권3호
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• pp.124-134
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• 2000

건설 프로젝트 수행에서 설계정보는 실제 건축물에 대한 정확한 정보가 반영된 체계적인 모델로 구축하여 프로젝트 전 단계에서 적용할 수 있어야 한다. 하지만 3차원 기반의 도면과 관련 문서에 대한 파일 관리 위주의 시스템은 발주자 및 설계자의 의도를 명확하게 표현하고 전달하기 어려울 뿐만 아니라 단순기능위주, 방대자료의 정리 부족, 축적된 정보와 실행정보의 공유 및 교환이 미비한 수준이다. 반면, 제반 환경의 변화와 기술의 발전 속도는 관련 사용자들이 적응하기 어려울 정도로 급변하고 있다. CAD 기술의 발전은 기존의 2차원 도면 위주에서 3차원 모델기능의 확대와 발전으로 많은 설계정보를 CAD를 통해 표현하고 기타 관련정보와 연계할 수 있는 CAD시스템들이 등장하고 있다. 그러나 아직까지 현시점에서 설계관련 모든 정보를 3차원 모델을 통해 나타내는 것은 매우 어려우며 많은 시간과 비용을 필요로 하고 있다. 따라서 본 연구에서는 기존 3차원 도면 및 시방서 위주의 시스템에서 3차원 모델기반의 설계정보관리 시스템으로의 전환기 시점에 초점을 두고 3차원 모델기반 시스템으로의 완전한 전환이 아닌 3차원과 3차원 기반 시스템의 공존을 통한 전환에 그 초점을 두고 있다. 다시 말해 2차원 도면과 3차원 모델의 통합을 통한 혼합된 형태의 2차원 및 3차원 설계정보관리시스템의 모델을 제시하고자 하며, 이를 통해 객체기반 설계 및 시방서 정보 통합관리시스템을 개발하는 것이 본 연구의 목적이다. 본 연구에서는 3차원 도면 및 시방서 정보를 통합하여 3차원 객체 기반의 설계정보로 표현하기 어려운 부분을 보완하고, 3차원 정보를 효과적으로 활용할 수 있도록 관련 업무를 분석하고, 관리 모델을 구축하여, 이를 기반으로 한 설계도면 및 시방서 통합관리 시스템을 구축하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제13권3호
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• pp.78-88
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• 2014

현재 UTIS는 수도권 22개 지자체에 노변기지국 1,150개소, 차량내장치 51,000여대를 구축하여 교통정보를 수집, 제공하고 있으나, UTIS 사업의 안정화 및 결측구간을 최소화 하기위해서는 교통정보 수집원의 확대 및 이를 통한 UTIS 교통정보의 질 제고가 필수적이다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 극복하기 위한 방편으로 수도권에 구축되어 운영중인 BIS(Bus Information System)를 기반으로 하여 실시간으로 수집되는 BMS 데이터를 이용한 일반차량의 링크 통행시간 추정모형 개발을 통해 UTIS 결측 구간의 정보제공에 활용하고자 한다. 이를 위해 수원시(경수대로, 중부대로구간), 안양시(흥안대로 구간)의 전용차로 여부에 따른 일부 구간을 선정하여 각각의 Case별 BMS 자료와 UTIS 교통정보와의 모형 추정 및 검증을 실시하였다. 그 결과 Case2, 4, 6, 8의 경우 UTIS 소통정보와 추정값 간의 신뢰도가 높게 나타났으며, Case 3, 5의 경우 큰 오차로 인해 UTIS 결측구간의 소통정보를 대체하기에는 다소 무리가 있을 것으로 판단된다. 따라서 대상구간의 도로운영 조건 및 상황에 맞추어 신뢰도가 높은 모형식을 적용 할 필요가 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권6호
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• pp.28-35
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• 2006

통계적 데이터를 이용하여 모양 변이가 가능한 능동모양모델(Active Shape Model, ASM)은 이차원 영상의 분할 및 인식에 성공적으로 사용되고 있다. 삼차원 모델 기반 기법은 객체 경계의 인식 및 묘사(delineating)를 위한 더욱 현실적인 모양 억제력(constraint)을 갖는다는 점에서 이차원 모델 기반 기법에 비해 좋은 결과를 가져온다. 그러나 삼차원 모델 기반 기법을 위해서는 분할된 객체들의 집합인 훈련(training) 데이터로부터 삼차원 모양모델을 생성하는 것이 가장 중요하고 필수적인 단계이며, 현재까지도 커다란 도전 과제로 남아있다. 삼차원 모양모델 생성에서 가장 중요한 단계는 포인트 분산모델(PDM)을 생성하는 것이다. PDM 생성을 위해서는 상응하는 특징점(landmark)을 모든 훈련 데이터의 대응하는 위치에서 선택해야 한다. 그러나 현재까지 많이 사용되는 특징점의 수동 선택 기법은 시간이 많이 소비되며, 많은 오류를 발생한다. 본 논문에서는 삼차원 통계적 모양모델의 생성을 위한 새로운 자동 기법을 제안한다. 주어진 삼차원 훈련 모양 데이터에서, 삼차원 모델은 다음 방법에 의해 생성된다. 1) 훈련 모양 데이터의 거리 변환(distance transform)으로부터 평균(mean) 모양 생성, 2) 평균 모양에서 자동적으로 특징점을 선택하기 위한 사면체(tetrahedron) 기법 사용, 3) 거리 표식(distance labeling) 기법을 통한 각 훈련 모양에서 특징점의 전파(propagating). 본 논문에서는 50명의 복부 CT 영상으로부터 간(liver)을 위한 삼차원 모델을 생성하고, 평가를 위i괘 정확성과 밀집도(compactness)를 조사한다. 기존의 삼차원 모델 생성 기법들은 객체의 모양과 기하학적 및 위상학적으로 심각한 제한을 갖지만, 본 논문에서 제안한 기법은 위와 같은 제한 없이 어느 데이터 집합에도 적용할 수 있다.3mW이며, 시제품 ADC의 칩 면적은 $0.47mm^2$ 이다. 각각 56dB, 65dB이고, 전력 소모는 1.2V 전원 전압에서 각각 4.8mW, 2.4mW이며 제작된 ADC의 칩 면적은 $0.8mm^2$이다.quential scan) 알고리즘과 성능을 비교한다. 실험결과, 제안된 알고리즘은 순차 검색에 비하여 최대 13.2배까지 성능이 향상되었으며, 인덱스의 개수 k가 증가함에 따라 검색 성능도 함께 증가하였다.라서 보다 안전성과 효율성이 뛰어난 2차 대사물질을 찾아내는 연구와 아울러 방제기능이 있는 물질의 생합성경로를 구명하고 대사공학적으로 이용하므로 병해충에 저항성이 있고 잡초 방제효과를 갖는 형질전환 식물을 육성하는 연구가 지속적으로 이루어져야 할 것이다.{\sim}83.8%$ 범위(範圍)를 차지 하였다. 5) 칼슘 섭취량(攝取量)은 권장량 500 mg 에 비(比)하여 양구지역(楊口地域) 아동(兒童)이 $282.4{\sim}355.0mg$이었고 여주지역(麗州地域) 아동(兒童)이 $284.6{\sim}429.0mg$ 이었다. 6) 철(鐵) 섭취량(攝取量)은 권장량 10mg에 비(比)하여 양구지역(楊口地域) 아동(兒童)이 $6.0{\sim}12.1mg$ 범위(範圍)이었고 여주지역(麗州地域) 아동(兒童)이 $6.4{\sim}16.7mg$ 범위(範圍)로 상당수의 아동(兒童)이 권장량에 미달(未達) 되었다. 7) 비터민 A 섭취량(攝取量)은 양구지역(楊口地域)이 $703.4{\sim}1495.6\;IU$ 범위(範圍)이었고 여주지역(麗州地域) 아동(兒童)이 $750.5{\sim}1521.2\;IU$ 범위(範圍)로서 ${\beta}-carotene$으로서의 권장량 5100 I.U,에 비(比)하여 매우 부족되었다

• 터널과지하공간
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• 제31권5호
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• pp.374-384
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• 2021

본 논문에서는 암석시료의 CT 촬영 이미지상의 균열을 자동으로 탐지하는 새로운 인공지능 딥러닝 기법을 제안한다. 본 제안 기법은 2단계 딥러닝 객체인식 알고르즘인 Faster R-CNN을 기반으로 회전 가능한 경계박스(bounding box) 개념을 도입하여 알고리즘을 개조하였다. 회전 경계박스의 도입은 관심 균열 영역 밖의 배경의 불균질성 및 균열의 크기와 형태에 영향을 받는 딥러닝 객체인식기법 상의 고유한 어려움을 극복하기 위한 핵심 역할을 한다. 본 회전형 경계박스의 사용은 일반적으로 사용되는 영상 수평축과 평행한 경계박스 사용의 경우와 비교하여 긴 형태의 균열 형상 특성에 매우 잘 부합된다. 즉, 좋지않은 영향을 끼치는 경계박스 내 균열 이외 배경영역의 비율을 최소화 시킬 수 있다. 이외에도, 회전 경계박스의 추가적인 이점은 인식된 균열의 방향에 따라 회전하여 추론되는 경계박스를 통해 균열의 방향과 길이에 대한 정보를 직접적으로 얻을 수 있다. 본 제안기법의 적용성을 검증하기 위하여, 이미지상에서 매우 불균질한 화강암 시료에 인공적으로 균열을 발생시킨 다수의 암석시료 영상을 딥러닝 학습에 사용하고 추론 성능 실험을 진행하였다. 그 외에도, 동일 조건에서 사암과 셰일 암석 시료에도 적용하여 검증하였다. 결론적으로, 제안된 기법을 통해 균열 객체 인식의 평균 추론정확도(mAP)값이 0.89 정도 수준의 우수한 추론 성능을 보였으며, 기존 기법에 비해 추론된 경계박스 내 균열과 배경 영역의 비율 측면에서 배경의 비율이 획기적으로 최소화되는 유리한 추론 검증 결과를 보였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제19D권2호
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• pp.187-202
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• 2012

대표적인 재사용 패러다임 중 하나인 서비스 지향 컴퓨팅 (Service-Oriented Computing, SOC)는 독립적으로 실행가능하며 외부 인터페이스를 통해서만 접근 가능한 서비스를 재사용 단위로 사용한다. SOC는 서비스 지향 아키텍처 개념과 클라우드 컴퓨팅의 개념을 통칭하는 용어이다. 서비스는 서비스 제공자에게는 높은 재사용성으로 인해 수익을 내도록 하며, 서비스 소비자에게는 서비스를 재사용하여 보다 빠른 시간 내에 적은 노력으로 애플리케이션을 개발할 수 있는 경제성과 생산성을 제공한다. 디자인 패턴 (Design Patterns)는 객체 지향 소프트웨어 설계시에 자주 발생하는 문제들을 해결하기 위한 범용적이며 재사용 가능한 방법들이며, Open/Closed 원칙을 이용하여, 가변성 및 여러 설계 이슈를 보다 쉽게 처리할 수 있는 설계 구조를 제안한다. 그러나 객체지향 패러다임의 객체와 SOC의 서비스는 구별되는 차이점을 가지고 있어, 기존의 디자인 패턴을 그대로 SOC에 적용하는 것은 어렵다. 서비스 제공자의 입장에서는 서비스 소비자마다의 가변적인 기능을 허용하며, 서비스의 고유 특징을 반영하는 서비스를 설계하고, 서비스 소비자 입장에서는 서비스가 제공하는 기능을 목적에 변경하여 빠른 시간 내에 목표 애플리케이션을 개발하도록 디자인 패턴이 SOC에 맞게 특화되어야 한다. 그러므로 본 논문에서는 서비스 제공자가 재사용성을 비롯한 서비스 고유의 특징을 반영하도록 서비스를 설계하고, 서비스 소비자는 제공되는 서비스를 목적에 맞게 특화하여 목표 애플리케이션을 개발하기 위해, SOC의 특성을 고려하여 특화된 디자인 패턴을 제안한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권5호
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• pp.567-574
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• 2003

최근 하드웨어의 급속한 발전으로 3차원 그래픽의 적용 분야도 다양화 되어가고 있다. 3차원 가상도시를 배경으로 하는 3D MMORPG(Massive Multi-play Online Role Playing Game)와 같은 게임을 설계하기 위하여 필요한 세부 기술은 다양한 이론이 병합되어야 한다. 3D MMORPG 게임엔진은 거대한 3차원 도시의 수많은 빌딩과 개체론 실시간으로 빠르게 처리되어야 하기 때문에 렌드링의 처리뿐만 아니라 속도에 영향을 미치는 많은 요소를 가지고 있다. 이러한 게임엔진의 설계에서 중요하게 다루어지는 것은 처리 속도이다. 기존의 3D MMORPG에서 충돌검출의 방법으로 경계상자를 적용하지만 이 방법은 거대지형에서의 충돌 검출 시 속도가 느려지기 때문에 적용하기에는 바람직하지 않다. 따라서 본 논문은 거대지형상의 3D MMORPG 게임에서 발생되는 충돌검출 속도를 향상시키고자 한다. 즉 이러한 처리에서 본 논문은 다음과 같이 제시한다. 첫째 폴리곤의 충돌검사를 모두 하지 않고 빠른 시간에 충돌검출을 판단할 수 있다. 둘째 경계상자의 충돌검출에 대한 비용이 3차원 개체 개수에 대해 비례하여 증가하는 데에 대한 개선 방법을 제시한다. 그 처리 과정은 3D MMORPG 넓은 가상공간을 동적으로 처리하기 위해서는 제한적 OSP를 사용하여 공간분할을 한다. 분할된 3차원 공간을 계층적 경계상자를 이용함으로써 충돌검출에 필요한 개체를 검색하고 이론 통하여 충돌검출 속도를 개선시킬 수 있을 것이다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제31권5호
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• pp.267-274
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• 2018

구조물의 "3차원 설계"는 성공적인 BIM(building information modeling) 정착을 위한 핵심 기술이다. 이를 위해 다양한 BIM 라이브러리들이 개발되고 있지만 선형기반으로 구조물이 가설되는 교통 인프라의 설계업무에 적용하기에는 한계가 있다. 상용화된 BIM 소프트웨어들이 지원하는 라이브러리를 계획된 선형을 기반으로 구조물이 가설되는 교통 인프라의 설계업무에 적용하는 것은 사용성 측면에서 한계가 있다. 더욱이 조합을 고려하지 않고 개발된 라이브러리로 생성된 모델은 다양한 설계변경 상황에 대응하기가 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 교통인프라 구조물인 철도 교량을 대상으로, 유관 시설 또는 부재에 대한 3차원 객체를 설계변경에 효율적으로 대처할 수 있도록 매개변수 기법을 적용한 'BIM기반 3D 모델 생성자동화 모듈'을 구축하였다. 모듈의 주요기능은 기준선형을 바탕으로 기준경로를 도출하고 다른 객체와의 조합을 고려하여 목표객체를 연장 및 배열하는 것이다. 또한 모듈의 조합으로 구성된 철도교량의 통합모델에 대하여 설계변수를 입력할 수 있는 사용자 인터페이스를 구성하여 설계변경 대응능력에 대한 적용성을 검증하였다.

• 한국HCI학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.35-43
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• 2007

본 논문은 특징검출(feature detection)과 특징해석(feature description) 기법을 이용하여, 영상 매칭 (matching)과 인식(recognition)에 필요한 다양한 파라미터의 변화에 따른 인식률의 차이를 분석하기 위한 실험 내용을 다룬다. 본 논문에서는 영상의 특징분석과 매칭프로세스를 위해, Lowe의 SIFT(Scale-Invariant Transform Feature)를 이용하며, 영상에서 나타나는 특징을 검출하고 해석하여 특징 데이터베이스로 구축한다. 특징 데이터베이스는 구글 어스를 통해 획득한 위성영상으로부터 50여개 건물에 대해 구축되는데, 이는 각 건물 영상으로부터 추출된 특징 점들의 좌표와 128차원의 벡터의 값으로 이루어진 특징 해석데이터로 저장된다. 구축된 데이터베이스는 각 건물에 대한 정보가 태그의 형식으로 함께 저장되는데, 이는 카메라로부터 획득한 입력영상과의 비교를 통해 입력영상이 가리키는 지역 내에 존재하는 건물에 대한 정보를 제공하는 역할을 한다. 실험은 영상 매칭과 인식과정에서 작용하는 내-외부적 요소들을 제시하고, 각 요소의 상태변화에 따라 인식률의 차이를 비교하는 방법으로 진행되었으며, 본 연구의 최종적인 시스템은 모바일기기의 카메라를 이용하여 카메라가 촬영하고 있는 지도상의 객체를 인식하고, 해당 객체에 대한 기본적인 정보를 제공할 수 있다.