최근 유비쿼터스 관련 연구가 활발히 이루어지고 있으며 이를 활용한 응용분야들이 확대되고 있다. 대표적인 응용분야로는 GPS를 이용한 실외측위기술을 기반으로 발전한 위치기반서비스(LBS)가 있으며, 현재 많은 서비스들이 상용화 되어 있다. 최근 들어서는 대규모 실내공간과 실내에서의 사고의 증가와 함께 실내 공간을 대상으로 하는 서비스에 대한 관심이 증가하고 있으며 관련된 연구들이 진행되고 있다. 실내 공간 응용기술의 핵심은 3차원 실내 공간데이터의 모델링 기법과 이와 연동 가능한 센서기술이다. 하지만 아직은 실내위치기반서비스를 위한 측위기술 및 공간데이터에 대한 표준과 활용방안이 미비한 상태이다. 본 연구에서는 실내 위치기반서비스에서 사용 가능한 간단한 3차원 실내 공간 데이터 모델의 구축방법과 이를 활용할 수 있는 방법론을 제시하고자 한다. 본 연구에서 제시하는 모델은 2차원 기반의 multi-layered 구조를 가지며, 2차원 및 3차원으로 가시화가 가능하도록 하였다. 또한 제시한 3차원 실내 공간 모델의 실내 기반 서비스로의 적용을 테스트하기 위하여 CA(cellular automata)기반의 대피 시뮬레이터와 대피 경로 안내 시스템 그리고 실내센서(카메라)와의 연동 등 몇 가지 응용분야에 대한 테스트를 수행하였다.
무선 네트워크 인프라의 확산 및 스마트폰의 대중화에 따라 사용자 위치를 바탕으로 하는 여러 증강현실 서비스들이 상용화되고 있으며, 유비쿼터스 컴퓨팅의 핵심 기술인 위치 인식과 관련하여 실내/외 환경에서 사용자 위치정보를 획득하기 위한 다양한 기술들이 개발되고 있다. 본 논문에서는 실내 및 실외 환경에서 사용자의 위치를 인식하고 서비스를 제공하는데 필요한 공간정보 요소를 도출하고, 이와 관련된 국제 표준화 현황과 향후 표준화 요구사항을 제안하고자 한다.
현재 활용되는 대부분의 3차원 모델은 3차원 객체의 가시화에 중점을 두고 있고 토폴로지 구조를 가지고 있지 않아 3차원 공간분석 및 응용에 있어 한계가 존재한다. 그리고 실내 공간의 수많은 객체들간의 관계를 완전 토폴로지 기반으로 구현하는 것은 복잡도나 연산속도가 지나치게 증가하여 현실성이 떨어진다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 공간 DBMS를 이용하여 실내 3차원 공간을 보다 간단하게 구축하는 방안을 제시하였다. 건물 내 각 공간의 공간정보와 속성 정보를 테이블 단위로 저장하면 DBMS의 빠른 질의와 연산 및 분석이 가능하다. 또한 질의를 통해 추출한 공간 데이터를 이용하여 2차원 및 3차원으로 가시화할 수도 있다. 본 연구에서는 층별 CAD 데이터를 공간 DBMS로 저장하여 2차원상의 토폴로지를 구현하고, 이를 3차원으로 가시화 할 수 있는, 2D-3D Hybrid 데이터모델을 제시하였다. 이러한 모델을 공간 DBMS로 구축하고 공간 함수와 질의를 활용하여 2차원 및 3차원으로 가시화 하는 과정을 제시하였고, 이를 이용하는 사례로서 실내 대피 경로 안내 시스템을 구축하는 과정을 예시하였다.
최근 실내공간에서 활동하는 인구가 증가함에 따라 3차원 실내공간정보에 대한 관심이 높아지고 있다. 실내공간정보를 포함하는 3차원 실내공간 모델링은 LoD 4 (Level of Detail 4) 수준의 객체지향 형태로 수행되고 있으며, 원시자료에 따라 준공도면, 레이저스캐닝, BIM데이터와 카메라를 이용하여 모델링 데이터를 구축할 수 있다. 3차원 실내공간 모델링을 수행하기 위해 정립된 프로세스는 실내공간 모델링 데이터 구축작업의 기반이 되며 구축된 모델링 데이터는 실내공간 보행자 내비게이션, 시설물관리 및 재난관리 등 다양한 어플리케이션에서 활용가능하다. 그러나 정립된 실내공간 모델링 프로세스 기반으로 수행되는 작업이 매우 복잡하고 모델링 작업에 많은 시간이 소비되어 효율적인 모델링을 하는데 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 효율적인 실내공간 모델링 수행 지원을 목적으로 원시자료의 활용도 평가를 제안한다. 기존 3차원 실내공간 모델링 프로세스 분석을 통해 활용도 평가를 위한 필요요건을 정의하고, 검증 방법을 제안한다. 또한 제안된 방법은 서울시 3차원 실내공간 모델링 프로젝트에서 사용된 준공도면을 적용하여 수행한다.
도시 규모가 변화하고, 생활공간이 입체적으로 변화함에 따라, 국토교통부는 3차원 공간정보, 실내공간정보, 지하공간정보, 정밀도로지도 등 다양하고 양질의 공간정보를 지속적으로 구축하고 있다. 그러나 도시의 대형화 복잡화에 따라 각종 재난과 안전사고는 급증하고 있지만 공간정보를 활용한 안전관리는 비교적 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 국내외 대표적인 공간정보 구축 사례를 비교 분석하고, 공간정보표준 기반의 재난안전 서비스를 제공하기 위한 데이터모델을 제안한다.
일상생활에 미치는 영향이 확산되고 있는 상황인식서비는 위치기반서비스와 소셜네트워크서비스로 분류되며, 스마트폰의 GPS 및 전자나침반 기술의 정확도에 따라 상황인식서비스 품질이 달라질 수 있다. 본 연구에서는 상황인식서비스를 이용할 때 가장 중요한 단초가 될 수 있는 GPS, 전자나침반(Digital Compass), 무선통신, 공간정보(Geospatial Web)를 활용함에 있어서의 위치적 정확도에 대하여 분석하였다. 스마트폰을 이용한 위치 및 방향 결정 정확도 실험 결과 실외에 비하여 낮은 실내 위치 및 방향 정확도와 플랫폼으로 활용되는 공간정보가 갖고 있는 오차에 의해 상황인식서비스 이용 시 정확한 정보를 제공 받지 못하는 문제점이 발생하는 것으로 나타났다. 실내 위치 결정 정확도 향상 방안으로 Wi-Fi를 이용한 측위 방법 등이 있으나 실외에서 사용하는 GPS에 비해 많은 보완 사항이 있는 것으로 나타났으며, 상황인식서비스의 플랫폼으로 활용되는 공간정보의 품질 향상을 위하여 DSM을 이용해 폐색영역을 보정한 실감 정사영상의 제작이 필요한 것으로 판단된다.
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.
증강현실은 지리정보의 가시화 특히 현장에서의 직접적인 가시화에 있어 매우 높은 잠재력이 있다. 하지만 현재까지의 대부분의 이동형 증강현실 시스템은 사용자의 정확한 위치를 파악하기 위해 GPS 또는 범용적으로 쓰이는 마커를 현장에 붙이는 등의 방식을 사용되었다. 물론 최근의 연구에서 마커없는 환경을 지향하고 있으나 대부분 연구실 또는 제어 환경으로 사용이 제한되어 있다. 특히 실내의 경우 GPS를 사용할 수 없기 때문에 새로운 위치파악기술이 더욱 절실하다. 최근 활발히 활용되고 있는 무선(RF)기반의 실내 위치확인 및 내비게이션 기술 역시 대량의 센서와 인식기를 설치한다는 점에서 그 실용성이 의문이다. 본 연구에서는 단일카메라기반의 SLAM 알고리듬을 이용하여 특수한 하드웨어 없이 카메라만으로 실내 위치 확인 및 내비게이션이 가능한 알고리듬을 제시하였으며, 동시에 확인된 위치에서 증강현실을 통한 정보의 가시화가 가능하도록 구현 하였다. 향후 본 연구가 목표하고 있는 실내외 seamless 연동형 u-GIS 시스템의 기본 기능으로 활용 될 것이다.
Most of the indoor positioning algorithms based on magnetic data mainly focus on reducing the accumulated error of the odometry data, such as signals produced by the inertial sensors. However, in most cases such as positioning by using smartphones in the indoor environment, those approaches seem unfeasible due to the absence of the inertial sensors. Thus, in this paper, we try to study a positioning algorithm exclusively based on the magnetic data. We refer to some thinking from the steps of Particle Filter and conduct an experiment to verify the application of the new algorithm. Besides, we use the variance of the result of the previous step to decrease the area to be matched in the next step, intending to improve the accuracy of the results. The result of the experiment shows that the new algorithm has a high probability to match with accuracy less than 2 meters in a 24 meters by 2.6 meters corridor.
전 세계적으로 지구온난화현상이 심화되고 있으며, 특히 우리나라의 경우 급격한 산업 발전 등으로 인해 도시화가 진행되면서 도시열섬현상까지 발생되고 있다. 이렇게 도시의 온도가 상승하게 되면 주거 생활의 쾌적성 및 냉방부하와 같은 문제 등을 야기한다. 본 연구에서는 이러한 문제를 줄이기 위해 지붕 색상에 따른 쿨루프 성능 평가를 진행하였으며, 기존의 평지붕 축소 모형, 손잡이 형태의 열화상 카메라 또는 레이저 온도계를 이용하지 않고, 실제 건물과 UAV에 열적외선 카메라를 장착하여 원격탐사 기법으로 옥상 색상 (흰색, 회색, 초록색, 청색, 갈색, 검은색)에 따른 표면 온도를 취득하였다. 그 결과 흰색을 적용한 표면 온도가 다른 색상보다 11도에서 20도 낮게 나타났으며, 에어컨의 실내 온도와 디지털 온도계의 실내 온도 또한 흰색의 색상이 다른 색상보다 약 1.5도에서 4.4도, 약 1.5도에서 3.5도 낮게 측정되었다. 이를 통해 흰색이 쿨루프 성능이 가장 좋음을 확인할 수 있었으며, UAV와 열적외선 카메라를 통해 기존 다른 연구에서 사용했던 방법보다 신속하고, 편리하게 쿨루프 성능 평가가 가능함을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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