Journal of information and communication convergence engineering
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제19권3호
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pp.188-197
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2021
In military operations, an accurate localization system is required to navigate soldiers to their destinations, even in non-GPS environments. The global positioning system is a commonly used localization method, but it is difficult to maintain the robustness of GPS-based localization against jamming of signals. In addition, GPS-based localization cannot provide important terrain information such as obstacles. With the widespread use of embedded sensors, sensor-based pedestrian tracking schemes have become an attractive option. However, because of noisy sensor readings, pedestrian tracking systems using motion sensors have a major drawback in that errors in the estimated displacement accumulate over time. We present a group-based standalone system that creates terrain maps automatically while also locating soldiers in mountainous terrain. The system estimates landmarks using inertial sensors and utilizes split group information to improve the robustness of map construction. The evaluation shows that our system successfully corrected and combined the drift error of the system localization without infrastructure.
정사투영사진지도는 지형도와 동일한 축척을 지니면서도 사진의 형태로 표현되므로 현장감이 양호할 뿐만 아니라 판독이 용이하여 차세대의 지형도로 이용될 가능성이 매우 크다. 또한 수치형태의 정사투영영상은 현재 널리 응용되고 있는 지형공간정보체계의 격자형 기본 지형정보자료로 이용가능 하므로 그 효용성이 매우 크다. 본 연구에서는 프랑스의 SPOT 위성으로부터 취득한 수치영상자료를 이용하여 정사투영사진지도를 제작하는 방안을 연구하였다. 정사투영사진지도를 제작하기 위해서는 수치표고모형과 원영상을 이용하여 정사투영영상을 생성하는 과정이 요구되며 이를 수치미분편위수정이라고 한다. 수치미분편위수정 방법에 있어서는 수치표고모형의 정확도가 최종적인 정사투영사진지도의 정확도를 좌우하게 되므로 정확하고 효율적인 수치표고모형의 생성방법이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 SPOT 위성영상으로부터 수치표고모형을 직접 생성하는 방안을 연구하였고, 이를 이용하여 정사투영영상을 생성하여 등고선을 중첩시키므로서 간단한 형태의 정사투영사진지도를 제작하는 방안을 제시하였다.
최근 인간의 활동에 의해 나타나는 인문 활동의 중요한 요소로써 지리현상을 체계적으로 이해하고 활용하고자하는 노력이 증가하고 있다. 이를 위해 지형을 공간과 연계하여 표현할 필요성이 있으며, 특히 수치표고모형을 활용한 지형분석의 기술은 지형에 대한 정밀한 수치표고모형을 생성하여 고품질의 3차원 지형정보가 필요한 분야에서 신속하고 정확하게 지표면에 대한 표고 및 경사도에 대한 정보의 제공이 가능하게 되었다. 본 연구에서는 라이다측량 데이터를 활용해 대상지역에 대한 좀 더 정밀한 수치표고모형을 만들어 기존의 축척 1:1000인 수치지형도와의 비교를 통한 정량적 분석을 실시하였다. 라이다 데이터에 의해 생성된 수치표고모형 자료를 이용하여 지형경사도를 분석한 결과 대상지역 및 주변의 경사도를 비교적 상세하게 표현할 수 있었으며, 표고 해석 결과도 라이다 데이터를 활용한 분석이 수치지형도를 이용한 분석보다 대상지역 및 주변의 표고를 비교적 상세하게 표현할 수 있었다.
본 연구는 저밀도 임의지점의 지형정보를 이용하여 수치지형도를 제작하는데 있어 시간적, 경제적 측면을 포함하는 효율성과 정밀도 측면에서 각각의 수치지형도 제작기법을 비교 분석하여 향후 지형정보시스템의 구축에 있어서 저밀도의 제한된 지형정보를 이용하여 지형분석과 같은 많은 응용분야에 유용하게 이용될 수 있는 3차원 지형모델링의 효율적 기법을 제시하는 연구로써 다음과 같은 결론을 얻었다. 수치지형도를 제작함에 있어 A, B지역 모두 저밀도 임의지점의 지형정보를 이용하여 TIN기반의 지형모델링 기법으로 수치지형도를 제작하는 기법이 가장 신속하면서도 양호한 결과를 가져왔으며 TIN과 GRID기반의 지형모델링 기법으로 제작한 수치지형도를 시각적으로 분석한 결과 A, B지역모두 거의 홉사한 결과를 가져왔으나 DXF 파일로 저장한 데이터의 크기는 TIN기반의 지형모델링 기법이 GRID기반보다 상대적으로 적은 저장용량을 차지하는 것으로 나타났다. 또한 Grid기반의 지형모델링 기법에 의해 제작한 수치지형도에 있어서 저밀도 임의지점의 원형 데이터와 Gridding방법에 의해 보간된 데이터의 표준편차는 A, B지역 모두 Radial basis function 보간기법이 가장 정밀한 보간 결과를 제시하였다.
군 지형분석지도의 속성데이터 타입은 DIGEST의 FACC를 사용하고 있어 다른 타입의 속성데이터를 사용하고 있는 국내 주제도를 활용하는 것은 한계점이 있다. 그러나 군 현장에서는 국내의 주제도를 활용하고자 하는 시도들이 있지만 연구가 충분치 않다. 그래서 군 지형분석지도 제작에 필요한 속성 데이터와 국내 주제도와 속성을 매칭을 하여 정의하였고 FM 5-33에 정의된 야지기동로 분석방법에 따라 분석을 하였다. 그러나 지형분석지도 중 식생도에서 수목의 종류에 대한 데이터는 있지만 수목의 직경은 없었다. 수목의 직경은 군 (궤도)차량들이 일정한 직경까지 극복할 수 있기 때문에 분석 시 필요한 요소이다. 본 논문에서는 1:5000 임상도의 수목의 영급을 활용하여 임분수확표에 있는 일부 수목의 직경과 이외의 수목 직경은 경급을 활용하여 수목의 직경을 산정하는데 중점적을 두고 연구를 수행하였다.
Presented in the paper is a procedure to extract simplified triangular mesh from a height map (terrain data). The proposed algorithm works directly on a height map that extracts a simplified triangular mesh. For the simplification, the paper employs an iterative method of edge contractions. To determine an edge to be contracted, the contraction cost of an edge is evaluated through the QEM method. Normally, an edge contraction will remove two triangles sharing the edge. Although the edge contraction can be implemented easily on a triangular mesh, it is not viable to implement the operation on a height map due to the irregular topology. To handle the irregular topology during the simplification procedure, a new algorithm is introduced.
This paper proposes a procedure enabling the extraction of view-dependent triangular approximations from a height map. In general, procedures to approximate a height map use tree hierarchies. These methods, however, have a limitation in terms of accuracy, because they depend on tree hierarchy than terrain features. To overcome the difficult, we apply the simplification method for triangular meshes to a height map. The proposed procedure maintains full decimation procedure to support multiresolution. The maintenance of decimation procedure results in creation of the groups (trees), each of which consists of vertices that can be merged into one vertex (root node). As the groups have tolerance which is determined by some tests, they support the generation of view-dependent arbitrary triangular meshes.
최근 지형렌더링에서 사용되는 DEM(digital elevation map) 데이터들은 일반 컴퓨터에서 처리 가능한 메모리 용량을 초과하기 때문에 밉맵(mipmap)을 이용한 상세단계(LOD : level-of-detail) 기법들을 사용하는 외부 메모리 처리(out-of-core) 기법들이 많이 연구되고 있다. 하지만 밉맵을 이용한 상세단계 기법들은 높은 레벨의 상세단계에서 데이터의 간략화에 따른 기하오차가 발생한다. 이러한 기하오차는 시점이 이동할 때 상세단계가 변화하는 부분에서 기하파핑(geometry popping) 현상을 유발한다. 본 논문에선 기하오차를 줄이기 위해 정점 응집맵을 제안한다. 전처리 단계에서 생성되는 정점 응집맵은 벡터를 저장한 텍스쳐이다. 이 벡터들은 상대적으로 기울기 변화량이 큰 위치로 주변의 정점들을 응집시켜 지형의 기하오차를 줄이기 때문에 단순히 밉맵을 이용하여 지형을 렌더링 했을 때 나타나는 기하파핑 현상을 효과적으로 줄일 수 있다.
본 연구의 목적은 GIS 분석기법을 활용한 가시권 분석이 활발해 지고 있으나 분석결과의 정확도에 대한 논의는 이루어지고 있지 않은 점에 착안하여 가시권 분석방법에 대한 심층적 논의를 통해 분석결과의 신뢰도를 높이는데 있다. 수치지형도를 활용한 가시권 분석은 분석 대상지의 특성, 수치지형도의 축척, 분석의 공간 해상도, 지형자료의 형태에 따라 상이하게 도출되어 분석결과의 오차를 발생시킬 수 있다. 이러한 측면에서 본 연구에서는 분석의 공간 해상도가 낮아지면 가시권 분석결과의 면적은 넓어지고 유효 한계해상도보다 해상도가 낮아지면 분석결과의 면적은 불안정한 변화추이를 보일 것이라는 가정 하에 공간 해상도별 가시면적의 변화추이와 공간 일치도 분석을 실시하였다. 연구결과를 요약하면 분석 대상지와 수치지형도의 축척, 공간 해상도, 입력된 지형자료의 형태에 따라 분석결과가 상이하게 도출되어 분석결과의 정확도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 즉, 가시영역이 산지 지형인 경우에서 안정적 분석결과가 도출되었다. 또 입력되는 지형자료의 경우는 제한된 조건에서 TIN보다 레스터 자료에서 안정적인 분석결과가 도출되었다. 마지막으로 해상도별 가시면적의 변화추이와 공간 일치도 분석결과에 비춰보면 축척별 수치지형도에 따른 유효한 최소의 공간 해상도가 존재하는데, 1/1,000의 경우는 8m, 1/5,000은 20m, 1/25,000은 35m를 넘지 않은 범위에서 분석하는 것이 바람직하다.
The purpose of this study is to analyze the MAUP's effect in visibility analysis using GIS. MAUP normally occurs in the process in terrain spatial analysis including visibility analysis. There are two different types of grid data(based on digital map and Digital Terrain Elevation Data) and 10 different types of areal units are made for modeling, such as $5m{\times}5m,\;10m{\times}10m,\;15m{\times}15m,\;20m{\times}20m,\;25m{\times}25m,\;30m{\times}30m,\;35m{\times}35m,\;40m{\times}40m,\;45m{\times}45m,\;50m{\times}50$. By analyzing the result, it was possible to observe varying viewshed areas according to different grid cell sizes and the viewshed area did not varied linearly as expected. From a general point of view, smaller unit data map out the real world in more detail, but the results of modeling do not always reach a good conclusion when data are used in modeling for terrain analysis because of the MAUP' effect. The grid cell sizes of 30m or less seems to be adequate for visibility analysis, including terrain analysis considering vegetation heights.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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