Building footprint extraction is an active topic in the domain of remote sensing, since buildings are a fundamental unit of urban areas. Deep convolutional neural networks successfully perform footprint extraction from optical satellite images. However, semantic segmentation produces coarse results in the output, such as blurred and rounded boundaries, which are caused by the use of convolutional layers with large receptive fields and pooling layers. The objective of this study is to generate visually enhanced building objects by directly extracting the vertices of individual buildings by combining instance segmentation and keypoint detection. The target keypoints in building extraction are defined as points of interest based on the local image gradient direction, that is, the vertices of a building polygon. The proposed framework follows a two-stage, top-down approach that is divided into object detection and keypoint estimation. Keypoints between instances are distinguished by merging the rough segmentation masks and the local features of regions of interest. A building polygon is created by grouping the predicted keypoints through a simple geometric method. Our model achieved an F1-score of 0.650 with an mIoU of 62.6 for building footprint extraction using the OpenCitesAI dataset. The results demonstrated that the proposed framework using keypoint estimation exhibited better segmentation performance when compared with Mask R-CNN in terms of both qualitative and quantitative results.
최근 도시는 신규건축, 재건축 및 부분적인 리모델링 등 다양한 형태로 변화하고 있으며, 이에 따라 수치지도 또한 최신성 및 정확도를 유지할 수 있도록 지속적인 수정 및 갱신을 통해 사용자들에게 최적의 서비스를 제공할 수 있어야 한다. 일반적으로 수치지도 수정 및 갱신 방법으로는 항공사진 혹은 준공도면을 이용하고 있으나, 항공사진은 촬영주기제한 및 경제성 측면에서 국소 지역에 대한 수시 갱신이 어렵고 준공도면의 경우 품질 확보의 어려움이 존재한다. 본 연구에서는 빠르게 변하는 도심지의 건물 개발 현황을 수치지도상의 건물 정보에 신속하게 반영하기 위해 지상라이다로부터 추출한 건물 footprint 자료를 이용하는 방법론을 제안하였다. 우선 지상라이다로부터 취득된 전체 건물의 포인트 클라우드 자료로부터 대표 옆면을 추출하고, 2차원 영상으로 투영한다. 투영된 포인트 클라우드 자료로부터 footprint를 추출하고, 추출된 footprint와 수치지도 상의 건물 footprint 간의 정합을 위해 2D Affine 모델을 사용하였다. 2D Affine 파라미터의 추정에는 두 footprint 자료로부터 취득된 무게중심을 사용하였으며, 무작위로 추출된 무게중심 간의 매칭을 위해 수정된 RANSAC (RANdom SAmple Consensus) 알고리즘을 제시하였다. 다양한 조건하에서 수행된 실험결과 제안된 알고리즘을 적용할 경우, 지상라이다로부터 추출된 건물데이터를 활용하여 효율적인 수치지형도의 갱신이 가능함을 확인할 수 있었다.
최근 고해상도 위성영상이 널리 보급됨에 따라 공간 영상 정보를 활용한 사업이나 다양한 응용 분야에서도 지형 또는 지물의 기하 정보의 필요성이 커지고 있다. 특히 공간 영상 정보 시스템에서는 지형 또는 지물에 대한 사실적인 정보를 제공하여 이를 이용한 도시 개발 계획의 수립이나 도로망의 개선 등 다양한 분야로 활용되고 있다. 본 논문은 단일 위성영상에서 건물의 footprint, rooftop 과 그림자 정보를 이용하여 건물을 효과적으로 모델링하기 위한 반 자동화 시스템을 제안한다. 위성영상으로부터 건물의 기하 정보의 추출 및 복원 시 고려할 것은 사용자의 조작을 최소화하면서도 보다 정확하고 빠르게 모델링 및 편집이 가능하여야 한다는 것이다. 이를 위해서 위성영상과 영상의 메타 정보의 활용과 효율적인 조작이 이루어 질 수 있는 인터페이스가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 입력에 의해 건물의 정보(rooftop, footprint)를 추출하고, 건물의 정보와 메타정보로부터 관심 건물영역에 대한 그림자 정보를 추출한 다음, 높이 정보를 자동적으로 추출해 냄으로써 최소한의 사용자 입력으로 건물을 효과적으로 모델링 할 수 있다.
One of the most important factors in tall buildings design in urban spaces is wind. The present study aims to investigate the aerodynamic behavior in the square and triangular footprint forms through aerodynamic modifications including rounded corners, chamfered corners and recessed corners in order to reduce the length of tall buildings wake region. The method used was similar to wind tunnel numerical simulation conducted on 16 building models through Autodesk Flow Design 2014 software. The findings revealed that in order to design tall 50 story buildings with a height of about 150 meters, the model in triangular footprint with aerodynamic modification of chamfered corner facing wind direction came out to have the best aerodynamic behavior comparing the other models. In comparison to the related reference model (i.e., the triangular footprint with sharp corners and no aerodynamic modification), it could reduce the length of the wake region about 50% in general. Also, the model with square footprint and aerodynamic modification of chamfered corner with the corner facing the wind could present favorable aerodynamic behavior comparing the other models of the same cluster. In comparison to the related reference model (i.e., the square footprint with sharp corners and no aerodynamic modification), it could decrease the wake region up to 30% lengthwise.
고해상도 위성영상으로부터 건물이나 도로 등 인공지물의 정보를 추출하기 위한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 영상에서 3차원 건물 정보를 추출하기 위해서 기존의 많은 연구들은 스테레오 영상이나 별도의 지상기준점, 또는 LIDAR 데이터 등을 사용하고, 센서모델링 등을 수행하였다. 이 연구에서는 단일 영상만을 이용하고, 센서모델링 등의 복잡한 과정을 거치지 않고 직접 건물의 3차원 정보를 추출하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 영상에 나타난 건물의 실제 그림자와 가상으로 영상 위에 투영시킨 그림자가 일치했을 때, 건물의 높이를 결정하고, 결정된 건물의 높이를 이용하여 건물 정면의 모서리 선을 생성한다. 생성된 모서리 선을 따라서 건물의 지붕 외곽선을 이동시켜서 건물의 위치 정보를 얻어낸다. 제안된 알고리즘은 지표면의 그림자를 이용한 방법과 다른 건물의 정면에 나타난 그림자를 이용한 방법으로 나누어진다. 제안된 알고리즘을 검증하기 위해서 IKONOS 스테레오 영상과 지상기준점을 이용하여 추출한 건물 높이와 제안된 알고리즘을 이용하여 추출한 건물 높이를 비교하였으며, 30개의 건물을 검증해 본 결과 추출된 건물 높이의 RMSE는 약 1.5m로 나타났다.
The main purpose of the green buildings by reducing energy consumption and carbon footprint of the building society, global as to ensure the sustainability of the building and the environment. These regulations and schemes are used to activate the green buildings were made on the basis of the relevant laws and regulations. Mainly in the research for the improvement of the domestic institutional assessment items, the analysis of the legislation was fundamentally focused on Scoring the incomplete state. The analysis based on the laws and regulations of the institution is the way to know the purpose and direction of the respective certification. This study was performed in the following order to target the new commercial buildings. First, the analysis of the geungeobeop G-SEED and BREEAM. Second, we analyze the content and method of building energy performance in the certification system. As a result, Green Building Act is broad in relation to the composition of the contents are building for the activation energy green building and EPI is dealt with in an abstract and presented the applicability of such documentary content of insulation and airtightness, efficient machine. In contrast, the UK has been directly limit the carbon footprint of buildings in the Building Regulations Part L and evaluate them in BREEAM. This analysis of the ways to reduce substantially the energy for domestic green building regulations should be addressed through the feed.
항공용 Multi-looking 카메라는 1대의 사진기 몸체에 5대의 카메라를 설치하여 동시에 1장의 연직사진과 4개의 경사사진을 획득하므로, 연직방향으로 촬영된 일반 항공사진에 비해 현장에 대한 다양한 정보를 제공한다. 그러나 3차원 공간정보 구축시 다각사진촬영시스템은 대형CCD를 사용하는것이 아니라 중형CCD를 사용하므로, 주요대상물의 전후좌우 영상을 취득하려면, 촬영시 중복도 설정을 고려하여야 하며, 특히 Sideward-looking 카메라의 경우 횡중복도 설정에 의해 특정대상물 촬영 여부를 확인할 수 있다. 이에 본 연구에서는 촬영시 횡중복도 변화에 의한 다각사진의 Sideward Footprint 및 촬영의 효율성에 대하여 분석하였다.
The Product Carbon Footprint Labeling has been run for more than four years by the Ministry of Environment and there are number of products labeled by KEITI(Korea Environmental Industry & Technology Institute), as for declaring products with their carbon emission during life cycle stages. There are several categories for certifying products by the characteristics of usage. Building products which are applied to a building as combined components or elements, are classified as production goods which means that the products are chosen by a business, not by a final consumer. In this paper, current status of PCF labeling has been reviewed focused on building products and the characteristics of carbon emission by a kind of product such as interior products, window products, structural products, system products and others. Until Dec. 2013, 82 products has been labeled and it covers about 53% among labeled product goods by the certification. Among the labeled building products, interior products are main products. From the results of comparison, variations of emission amounts by products have been found and the cause of variation could be explained by the purpose and material properties of products. However, the exact reason for variations cannot be acquired because of lack of information and the short operation period of the certification program. Further studies and more products are needed to be studied and analyzed focused on the emission characteristic by each product and to suggest reduction technologies for sustainable building products.
The 2020 National Building Code of Canada (NBC) and the 2021 International Building Code (IBC) both include Tall Wood Buildings (TWB) and are hailed as documents responsible for the proliferation of Mass Timber construction. Mass Timber construction is critical to reducing the carbon footprint of the construction industry; a sector acknowledged as being one of the greatest contributors of global annual CO2 emissions. Origine, a 13-storey multi-residential building erected in 2017 in a previously unsuitable site, is currently the tallest all-wood building in North America. This article describes the challenges overcome by the designers and client as they engaged with code officials, building authorities, and fire-service representatives to demonstrate the life-safety performance of this innovative building. It also traces the development of the "Guide for Mass Timber Buildings of up to 12 Storeys" published in Quebec and how it has enabled other significant Tall Wood projects across North America.
A novel combinatorial type-2 adaptive neuro-fuzzy inference system (T2-ANFIS) and robust proportional integral derivative (PID) control framework for intelligent vibration mitigation of uncertain structural system is introduced. The fuzzy logic controllers (FLCs), are designed independently of the mathematical model of the system. The type-1 FLCs, have a limited ability to reduce the effect of uncertainty, due to their fuzzy sets with a crisp degree of membership. In real applications, the consequent part of the fuzzy rules is uncertain. The type-2 FLCs, are robust to the fuzzy rules and the process parameters due to the fuzzy degree of membership functions and footprint of uncertainty (FOU). The adaptivity of the proposed method is provided with the optimum tuning of the parameters using the neural network training algorithms. In our approach, the PID control force is obtained using the generalized type-2 neuro-fuzzy in such a way that the stability and robustness of the controller are guaranteed. The robust performance and stability of the presented framework are demonstrated in a numerical study for an eleven-story seismically-excited building structure combined with an active tuned mass damper (ATMD). The results indicate that the introduced type-2 neuro-fuzzy PID control scheme is effective to attenuate plant states in the presence of the structured and unstructured uncertainties, compared to the conventional, type-1 FLC, type-2 FLC, and type-1 neuro-fuzzy PID controllers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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