The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.674-675
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2015
A 3D indoor model becomes an indiscernible component of BIM (Building Information Modeling) and GIS (Geographic Information System). However, a huge amount of time and human resources are inevitable for collecting spatial measurements and creating such a 3D indoor model. Also, a varied forms of 3D indoor models exist depending on their purpose of use. Thus, in this study, three different 3D indoor models are defined as 1) omnidirectional images, 2) a 3D realistic model, and 3) 3D indoor as-built model. A series of reconstruction methods is then introduced to construct each type of 3D indoor models: they are an omnidirectional image acquisition method, a hybrid surveying method, and a terrestrial LiDAR-based method. The reconstruction methods are applied to a large and complex atrium, and their 3D modeling results are compared and analyzed.
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 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.
최근 3차원 공간정보에 대한 구축 및 활용이 높아짐에 따라 실내공간 기반의 공간정보 관리 및 활용에 대한 중요성도 함께 증가하고 있다. 특히, 건설기술의 발달에 따라 건물의 대형화 및 복잡화로 인하여 재난 및 재해를 대비한 실내 내비게이션 등과 같은 실내공간 기반의 서비스를 제공하는 연구가 진행되고 있다. 따라서, 복잡한 실내공간을 대상으로 하는 공간정보의 관리 및 서비스 활용을 효과적으로 하기 위해서는 실외를 중심으로 개발된 3차원 공간모델 및 서비스 등을 실내공간으로 확장 및 발전시키는 것이 필요하다. 본 연구에서는 대규모 실내공간에 대한 공간정보 구축을 지원하고 위상정보를 통한 실내공간 위치기반의 서비스를 지원하기 위한 3차원 실내공간 데이터모델을 개발하였다. 본 연구에서 제시하는 3차원 실내공간 데이터 모델은 CityGML 확장 객체모델과 객체간의 위상관계를 표현하는 IndoorGML을 참조하는 위상모델로 구성된다.
Around the world, there is an increasing interest in Digital Twin cities. Although geospatial data is critical for building a digital twin city, currently-established spatial data cannot be used directly for its implementation. Integration of geospatial data is vital in order to construct and simulate the virtual space. Existing studies for data integration have focused on data transformation. The conversion method is fundamental and convenient, but the information loss during this process remains a limitation. With this, standardization of the data model is an approach to solve the integration problem while hurdling conversion limitations. However, the standardization within indoor space data models is still insufficient compared to 3D building and city models. Therefore, in this study, we present a comparative analysis of data models commonly used in indoor space modeling as a basis for establishing a generic indoor space feature model. By comparing five models of IFC (Industry Foundation Classes), CityGML (City Geographic Markup Language), AIIM (ArcGIS Indoors Information Model), IMDF (Indoor Mapping Data Format), and OmniClass, we identify essential elements for modeling indoor space and the feature classes commonly included in the models. The proposed generic model can serve as a basis for developing further indoor feature models through specifying minimum required structure and feature classes.
도로명주소를 위치를 표시하는 수단으로 확대하여 활용하고자 하는 내용이 담긴 도로명주소법에 대한 전부 개정안이 국회에서 의결되었으며, 개정법에 따라 행정안전부에서는 건물뿐만 아니라 버스정류장이나 택시승강장과 같은 시설물에 주소를 부여하고, 복잡하고 대형화되는 시설물(입체복합공간)에 대해서도 주소를 부여할 계획이다. 여기서 입체주소는 입체복합공간의 내부통로에 실내경로구간을 설정하고, 그 구간을 분할하여 그 간격에 설정된 기초번호를 활용하여 실내경로명과 기초번호로 부여된다. 이렇게 부여된 입체주소는 주소정보기본도에 구축될 예정이다. 입체주소는 입체복합공간(실내공간)을 대상으로 데이터가 구축되고 관리되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 국제 표준에 정의된 주소 개념모델을 바탕으로 입체주소의 개체를 정의하고, IndoorGML을 기반으로 입체주소 데이터 모델을 제안하고자 한다. 이를 위하여 입체주소의 개체가 IndoorGML로 표현이 될 수 있도록 IndoorGML의 Core module과 Navigation module로 매핑하는 방식으로 제안하였다. 본 연구는 입체주소 데이터 모델을 설계만 하였다는 한계가 있으나 향후 입체주소 데이터를 구축하는데 기준을 제시하였다는 의의가 있다.
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.
지상라이다는 시간과 인력의 소모를 절감하면서도 고밀도의 포인트 클라우드를 생성할 수 있으므로 3차원 지적, 문화재보호, 건설관리 등에 활용되고 있다. 본 연구에서는 포인트 클라우드를 기반으로 한 실내 3차원 모델 구축 기법을 제시하였다. 제시한 방안은 세그먼테이션 단계와 외곽선 추출 단계로 이루어진다. 세그먼테이션 단계에서는 RANSAC과 정제격자를 이용하여 포인트 클라우드를 동일 평면에 따라 분할한다. 외곽선 추출단계에서는 외곽선 추출 격자를 이용하여 3차원 모델의 경계선을 추출한다. 또한 모델링에 사용되지 않은 포인트들을 메쉬자료화여 실내 공간의 세부 묘사를 위한 자료로 활용하였다. 제시한 모델링 기법은 메쉬자료를 이용하여 3차원 모델 구축을 하던 작업과정을 크게 개선하였다. 하지만 실내 공간의 환경 특성에 따라 RANSAC 경계값, 정제격자와 외곽선 추출 격자 크기의 조정이 필요하며 원형 또한 곡선 형태를 지닌 실내 구조물의 외곽선 추출을 위한 알고리즘의 개선이 필요하다.
실내공간에 대한 측위 기술과 함께 LiDAR (Light Detection And Ranging)나 카메라와 같이 공간을 측정 장비가 발달하면서 실내공간에 대한 분석과 탐색, 가상현실이나 증강현실을 통한 시각화 서비스에 대한 수요가 증가하고 있다. 이를 위해서는 실제 세계로부터 측정된 데이터를 이용하여 3차원 객체로 모델링하는 작업이 필요하다. 또한 이렇게 구조화된 데이터의 가용성과 상호운용성을 높이기 위하여 표준화된 규격으로 저장하는 것도 매우 중요하다. 본 논문에서는 LiDAR 장비를 통해 획득한 포인트 클라우드 데이터를 이용하여 실내공간을 표현하기 위한 국제표준인 IndoorGML 데이터를 자동적으로 구축하는 방법을 제안하고자 한다. IndoorGML 데이터를 구성하는 과정에서 고려해야 할 점들을 살펴본 후, 자유공간추출과 연결성 검출 과정으로 이루어진 데이터 구축 과정을 통하여 실제로 IndoorGML 데이터를 구축한다. 실험을 통하여 제안 기법이 입력 포인트 클라우드로부터 3차원 데이터 모델을 효과적으로 재구성할 수 있음을 검증한다.
본 논문에서는 전통적으로 삼차원 모델 복원에 사용되는 볼륨 기반 자료 구조의 한계점을 극복하기 위해 평면 해시 구조를 볼륨 구조와 상호보완적으로 사용하는 하이브리드 모델 표현을 제안한다. 실내 환경에 대한 삼차원 모델 복원은 좁은 공간에 대한 정밀한 복원 결과를 얻기 위해 볼륨 기반의 자료 구조를 사용하였으나, 이러한 볼륨 기반의 자료 구조는 메모리의 사용량이 많아 대규모 공간에 대한 삼차원 복원으로 확장이 용이하지 못하였다. 본 논문에서는 이러한 기존 삼차원 모델 복원의 확장성을 증가시키기 위해 메모리를 효율적으로 사용하는 평면 해시 모델 구조를 제안한다. 또한 이러한 제안된 평면 해시 모델 구조를 넓고 단순한 평면 복원을 위해 사요하고, 좁고 디테일한 공간 복원에는 기존 볼륨 구조를 동시에 사용하는 하이브리드 복원 방법을 사용한다. 제안된 기법은 GPU 상에서 구현되어 공간을 실시간으로 복원 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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