본 연구는 3차원 소음지도 제작에 요구되는 도시공간 모델을 생성하고자한다. 이를 위해 센서데이터를 사용하지 않고 기 구축된 수치지도와 도화원도만을 이용하여 지면 및 건물의 3차원 모델을 생성하는 효율적인 방법을 제시하였다. 지면모델은 수치지도의 표고점과 등고선의 고도값을 격자로 내삽하여 생성한다. 건물모델은 수치지도에서 추출한 건물의 2차원 경계와 도화원도에 취득한 건물의 고도를 융합하여 생성한다. 제안된 방법은 영등포구 전역을 포함하는 수치지도와 서로 다른 시기에 생성된 3 set의 도화원도에 적용하였다. 생성된 도시공간모델은 소음분석 및 분석결과의 3차원 가시화에 성공적으로 활용되었다.
This paper describes map building for the path planning to avoid obstacles with vision sensor and ultrasonic sensor. We get the 2 dimensional information from the processed images of CCD sensor and 1 dimensional range information from ultrasonic sensor. I proposed a way to generate the map which contains these two kinds of information in the program. And we made the biped robot which have 20 DOF with these sensors and get good experimental result to prove the validity of the proposed method.
이동로봇의 주행을 위한 초음파 센서 만에 의한 기존의 베이지안 지도 작성법은 초음파 센서 빔의 퍼짐 특성 등에 의해 굴곡이 많은 환경의 경우 양질의 지도가 형성되지 못한다. 이러한 문제의 개선을 위해 본 논문에서는 적외선 센서를 설치하여 초음파 센서 빔의 각 영역에서의 장애물에 대한 정보를 획득하고, 이 정보를 이용 퍼지 추론시스템에 의하여 초음파 센서에 의한 정보의 신뢰도를 구하여 베이지안 지도 작성법에 의한 결과에 융합시킴으로써 보다 정확한 환경 지도를 작성하는 방법을 제시하였다. 또한, 퍼지 추론 시스템을 최적화하기 위하여 유전 알고리즘을 사용하였다. 그리고 시뮬레이션 및 실제 실험에 의해 제안된 방법이 굴곡이 많은 환경의 경우 기존의 방법 보다 정확한 지도 작성이 가능함을 검증하였다.
In this study, we investigated 3 methods for precise registration of buildings into LIS. They are : 1. using digital topographic maps, 2. using registered building maps, 3. cadastral surveyings on sites. The first method was found that it hardly met required precision, and the second one was also lack of precision because of unmatched actual buildings with registered ones and many unregistered buildings. The last method produced the most precise results, although it required laborious cadastral surveyings on sites. Considering the importance of building registration as it shows the ownerships of properties, the third method was thou인t to be desirable.
To increase building change recognition accuracy, we present a deep learning-based building change detection using remote sensing images. In the proposed approach, by merging pixel-level and object-level information of multitemporal remote sensing images, we create the difference image (DI), and the frequency-domain significance technique is used to generate the DI saliency map. The fuzzy C-means clustering technique pre-classifies the coarse change detection map by defining the DI saliency map threshold. We then extract the neighborhood features of the unchanged pixels and the changed (buildings) from pixel-level and object-level feature images, which are then used as valid deep neural network (DNN) training samples. The trained DNNs are then utilized to identify changes in DI. The suggested strategy was evaluated and compared to current detection methods using two datasets. The results suggest that our proposed technique can detect more building change information and improve change detection accuracy.
The purpose of this study was to investigate the possibility of increasing the efficiency of disaster relief rescue operations through collaboration among multiple aerial and ground robots. The robots create 2.5D maps, which are merged into a 2.5D map. The 2.5D map can be handled by a low-specification controller of an aerial robot and is suitable for ground robot navigation. For localization of the aerial robot, a six-degree-of-freedom pose recognition method using VIO was applied. To build a 2.5D map, an image conversion technique was employed. In addition, to merge 2.5D maps, an image similarity calculation technique based on the features on a wall was used. Localization and navigation were performed using a ground robot to evaluate the reliability of the 2.5D map. As a result, it was possible to estimate the location with an average and standard error of less than 0.3 m for the place where the 2.5D map was normally built, and there were only four collisions for the obstacle with the smallest volume. Based on the 2.5D map building and map merging system for the aerial robot used in this study, it is expected that disaster response work efficiency can be improved by combining the advantages of heterogeneous robots.
최근 지형공간정보 분야의 눈부신 발전과 함께 지적 분야에서도 지적도면 전산화 사업이 진행되고 있으며 다양한 토지관련 정보의 통합관리 및 활용을 위하여 토지정보 및 건물정보의 통합에 관한 요구가 증가하고 있지만 3차원지적제도 구축에 있어 기본이 되는 건물의 지적도 등록 시 전국에 산재되어 있는 수많은 건물을 일일이 지상측량방법을 통하여 지적도에 등록하는 것은 많은 어려움이 뒤따르는 실정이다. 이 연구에서는 유럽을 중심으로 활발히 연구되고 있는 3차원지적제도의 이론을 고찰하고 실험대상지역을 선정하여 지적기준점에서 토탈스테이션을 이용하여 건물위치를 직접 측량하였고, 수치지형도와 수치정사영상을 제작하여 건물위치를 측량한 후 건물좌표들을 비교 분석하여 지적도에 건물등록 시 가장 효율적인 측량 방법을 제시하고 지적도에 건물을 등록한 후 등록된 건물에 기존 토지지번과는 별도로 새로운 건물번호를 식별자로 부여하여 지적도를 제작하였고, 건축물관리대장과 건물등기부 및 관련 속성정보와 건물사진 등을 연계하여 토지와 건물관리를 통합 관리할 수 있는 새로운 3차원정보지적도 모델을 구축 하였다.
국가기본도 구축은 전국을 두 권역으로 나누어 2년 주기로 항공사진에 의한 수정도화를 실시하는 정시업무와 현지조사와 준공도면 등에 의하여 주요 변화 지형지물을 2주 이내에 수정하는 수시수정업무로 이루어지며, 이 중 국가기본도 수시수정 지형자료추출 업무에 활용되는 부동산종합공부시스템(일사편리) 건물배치도의 경우 지역측지계 기반의 좌표체계로 세계측지계 기반 국가기본도에 활용할 경우 좌표변환오차가 위치오차에 포함되는 문제점을 가지고 있다. 또한 국가기본도는 수치지형도 건물 등록선인 건물 최외곽선(처마선)을 기준으로 등록하고 있고, 지적 및 건축 분야는 건물 중심선을 기준으로 등록하고 있어 건물 객체 관리기준이 불일치하고 있다. 이에 개선방법연구를 위해 부동산종합공부시스템(일사편리)건물배치도 위치에 직접 네트워크 RTK 측량을 실시하여 국가기본도 평면 도화위치 기준과 비교하여 문제점을 분석하였다. 이중 벽체와 처마의 차이가 있는 일반건축물의 경우 위치정보가 상이한 것 이외에 벽체와 처마의 차이만큼 건물 객체 비율에 차이가 있었다. 결론적으로 부동산종합공부시스템(일사편리) 건물배치도를 수시수정업무에 활용하기 위해서는 건물 중심선과 건물 최외곽선(처마선)의 이중레이어의 기초자료 제공이 필요하다 판단된다. 또한, 최신성 및 정확성을 동시에 확보 가능한 유기적인 지도갱신 프로세스에 대한 연구가 필요하다.
GIS 분야에서 다양하고 복잡한 원시 선형데이터로부터 수치지도 형태의 건물데이터를 형성하기 위한 일반화 기법 중 선형 단순화기 법에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있으나 국내의 수치지도 작성내규를 고려한 단순화기 법은 연구사례가 많지 않다. 본 연구에서는 건물 준공 시 이용되는 CAD 도면자료로부터 건물 외곽선을 추출하여 수치지도 건물데이터를 생성 또는 갱신하기 위해 방법론으로 수치지도 작성내규에 근거한 선형단순화 기법을 제안하였다. 제안된 기법의 효용성을 검증하기 위하여 Douglas-Peucker 알고리듬 등 가장 효율적이고 일반적으로 사용되는 4개의 선형 단순화기법과 본 기법을 동일한 건물 외곽선에 적용하여 수치지도 작성내규 만족도 형상유사도 절점수, 선길이, 면적에 대해 비교, 분석하였다. 분석 결과, 제안된 알고리듬의 경우 수치지도 내규 만족도 면에서 100%에 가까운 만족도를 보였으며 형상유사도, 절점수, 선길이, 면적의 측면에서도 다른 알고리듬들에 비해 거의 손실이 발생하지 않아 추후 건설도면을 이용한 수치지도의 갱신 시에 유용하게 사용될 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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