As human beings spend more time indoors, and with the growing complexity of indoor spaces, more focus is given to indoor spatial applications and services. 3D topological networks are used for various spatial applications that involve navigation indoors such as emergency evacuation, indoor positioning, and visualization. Manually generating indoor network data is impractical and prone to errors, yet current methods in automation need expensive sensors or datasets that are difficult and expensive to obtain and process. In this research, a methodology for semi-automatically generating a 3D indoor topological model based on IndoorGML (Indoor Geographic Markup Language) is proposed. The concept of Shooting Point is defined to accommodate the usage of omnidirectional images in generating IndoorGML data. Omnidirectional images were captured at selected Shooting Points in the building using a fisheye camera lens and rotator and indoor spaces are then identified using image processing implemented in Python. Relative positions of spaces obtained from CAD (Computer-Assisted Drawing) were used to generate 3D node-relation graphs representing adjacency, connectivity, and accessibility in the study area. Subspacing is performed to more accurately depict large indoor spaces and actual pedestrian movement. Since the images provide very realistic visualization, the topological relationships were used to link them to produce an indoor virtual tour.
This paper presents a simple modeling system that constructs 3D models from an indoor cylindrical environment map using all of the available geometry of the interior structure such as vertical and horizontal lines and parallel and perpendicular planes. The indoor scene abstract model is created through this system and the navigation through the process of 3D reconstruction. This system first automatically detects the vanishing points in a cylindrical environment map from parallel lines and planes, and determines the indoor scene topology previously defined using this information. The determined topology enables he user intervention UI simply construct a 3D model by using the photogrammetry. The modeling system can be ...
장면 그래프는 영상 내 물체들과 각 물체 간의 관계를 나타내는 지식 그래프를 의미한다. 본 논문에서는 3차원 실내 환경을 위한 3차원 장면 그래프를 생성하는 모델을 제안한다. 3차원 장면 그래프는 물체들의 종류와 위치, 그리고 속성들뿐만 아니라, 물체들 간의 3차원 공간 관계들도 포함한다. 따라서 3차원 장면 그래프는 에이전트가 활동할 실내 환경을 묘사하는 하나의 사전 지식 베이스로 볼 수 있다. 이러한 3차원 장면 그래프는 영상 기반의 질문과 응답, 서비스 로봇 등과 같은 다양한 분야에서 유용하게 활용될 수 있다. 본 논문에서 제안하는 3차원 장면 그래프 생성 모델은 크게 물체 탐지 네트워크(ObjNet), 속성 예측 네트워크(AttNet), 변환 네트워크(TransNet), 관계 예측 네트워크(RelNet) 등 총 4가지 부분 네트워크들로 구성된다. AI2-THOR가 제공하는 3차원 실내 가상환경들을 이용한 다양한 실험들을 통해, 본 논문에서 제안한 모델의 높은 성능을 확인할 수 있었다.
응용프로그램은 그 목적에 따라 최적의 데이터 모델을 활용하며, 이러한 응용프로그램을 위한 3차원 모델링 데이터는 선택된 데이터 모델을 기반으로 생성된다. 이러한 이유로, 동일한 공간의 지형지물을 표현하기 위해 다양한 데이터 셋이 존재한다. 그러한 중복된 데이터 셋은 공간정보 산업의 재정적 측면에서 문제를 가져올 뿐만 아니라, 시스템호환성과 데이터 비교가능성에서도 심각한 문제를 야기한다. 이러한 문제를 극복하기 위하여, 본 연구에서는 항목클래스내의 공간객체들 간의 위상적 관계를 이용하여 TRM (Topological Relation Method)이라고 하는 공간데이터융합 방법을 제안한다. TRM은 응용프로그램 수준에서 구현되는 공간데이터 융합방법으로써, 서로 다른 데이터 모델에 의해 생성된 기하데이터들을 응용시스템에서 어떠한 데이터 변환이나 교환 과정을 거치지 않고, 직접적으로 실내공간 위치기반 서비스에 제공하기 위해 사용된다. 이러한 위상관계는 IndoorGML의 기본 개념으로 정의 및 기술된다. TRM의 개념을 기술한 후, 3D GIS상에서 제안된 데이터 융합방법의 실험적 구현을 보여준다. 마지막으로서 본 연구의 한계와 향후 연구에 대해 정리한다.
도시의 발전 및 성장으로 인해 건물은 고층화, 대형화, 복잡화 되고 있으며, 효율적인 공간정보의 활용 및 공유를 위해 실내외 GIS의 중요성은 증가되고 있다. 하지만 도면 생성기술은 지형 및 도시의 2차원 및 3차원 도면 생성에 대해서 주로 선행되었으며, 건물 실내공간의 도면 구축 기술에 대한 연구는 미비한 실정이다. 본 연구에서는 지상라이다로부터 취득된 실내 점군데이터를 이용한 2차원 및 3차원 실내 도면 반자동 구축 기법을 제안하였다. 제안한 기법은 전처리, 2차원 도면생성, 3차원 도면생성 단계로 이루어진다. 전처리 단계는 실내 공간의 높이를 측정하고 점군데이터의 노이즈를 식별한다. 2차원 도면 생성 단계에서는 외곽선 추출격자와 정제과정을 이용하여 평면도를 생성한다. 3차원 도면 생성 단계에서는 전처리 과정에서 측정된 높이와 평면도를 이용하여 3차원 와이어프레임 모델을 생성한다. 전처리 과정에서 식별된 노이즈 데이터는 3차원 와이어 프레임 모델과 함께 3차원 실내 도면의 세부 모델링에 이용된다. 제안한 기법은 실내 복도를 측량한 점군데이터에 적용하여 결과를 확인하였으며, 향후 실내 GIS 구축을 위한 2차원 및 3차원 도면 생성에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
In the development of a new wireless communications system, a versatile and accurate radio channel for indoor communications is needed. In particular, the investigation of radio transmission into buildings is very important. In this letter, we present an improved three-dimensional electromagnetic wave propagation prediction model for indoor wireless communications that takes into consideration building penetration loss. A ray tracing technique based on an image method is also employed in this study. Three-dimensional models can predict any complex indoor environment composed of arbitrarily shaped walls. A speed-up algorithm, which is a modified deterministic ray tube method, is also introduced for efficient prediction and computation.
무선센서 네트워크 기술의 응용이 크게 증가함에 따라 저전력 IEEE 802.15.4 호환 무선방식을 활용하는 실내 위치추적기술이 최근에 큰 관심을 모으고 있다. 기존의 실내 위치감지 정보는 2D 영상 기준으로서 정보의 실질적인 전달에 제한적인 기능을 나타내었다. 본 논문에서는 PDA에 대화형 가상현실기술에 바탕을 둔 고정밀 3차원 RSSI 기반의 화면 구성에 초점을 두고있다. 개발된 시스템은 관심영역에서 RF신호의 감쇄를 계산하여 위치정보를 얻은 다음, 이를 3D 실내 가상맵에서의 사용자의 위치로 나타내도록 설계되었다. 이 연구에서는 3차원 모델링을 위해 개발된 VRML(가상현실 모델링 언어)이 3D 실내환경을 설계하는데 활용되었다.
본 논문에서는 ISM 대역에서의 실내 무선 랜 서비스를 위한 실내 전파 모델을 제시하였다. 실내의 벽과 바닥, 천장에 의해 발생하는 다중경로에 의한 전파의 감쇄 현상은 3차원 광선추적법을 이용하였으며, 실내 집기에 의한 산란현상은 패치산란모델을 적용하였다. 실내 전파 모델의 입력파라미터로는 실내 환경 파라미터와 안테나의 종류 및 편파를 고려했으며, 그 결과로 페이딩 특성과 시간지연확산을 도출하였다. 모델링의 정확성을 검증하기 위해 좁은 실내 공간과 넓은 실내 공간으로 나누어서 각각 페이딩 특성과 시간지연확산을 측정하였고 시뮬레이션 결과와 비교하여 유사함을 확인하였다. 이러한 결과를 통해서 본 논문에서 제시한 실내 전파 모델의 유효성을 확인하였다.
본 논문에서는 실내 전파환경에서의 페이딩을 분석하기 위하여 영상법 기반의 3차원 광선추적법에 패치산란모델을 첨가한 모델을 제시하였다. 영상법 기반의 광선추적법은 정확한 경로를 얻을 수 있다는 장점 때문에, 안테나의 빔패턴 및 편파, 그리고 전파의 진행에 따른 편파를 고려함으로써 페이딩 특성 분석이 가능하다. 또한 실내 구조물을 모델링하기 위한 패치산란모델은 패치형태의 직사각형 평면에 대한 RCS (Radar Cross Section)를 이용하여 입사에 대한 산란현상을 정의한 것으로써, 책상이나 테이블 같은 평면적인 실내 구조물에 대한 산란현상을 각각의 구조물에 대한 영상 안테나를 발생시키는 복잡한 과정 없이 간단하게 해석하기 위한 것이다. 제안된 모델은 신호강도 뿐만 아니라 채널의 페이딩 특성을 예측할 수 있기 때문에 안테나 종류별 편파 다이버시티 기법의 성능을 분석하는데 이용될 수 있다.
본 논문에서는 실내 환경에서 무선 망 설계에 필요한 전파 특성 예측을 위해 3차원 광선 추적법을 이용하여 계산하는 방법을 제시했다. 실내의 경우는 벽면을 투과하는 전파, 복잡한 실내 구조물에 의한 산란 등으로 생기는 다양한 전파 경로를 정확히 모델링 하기 위해 3차원 광선 추적법을 적용하여 계산할 필요가 있다. 복잡한 실내 구조물을 수용하기 위해 물체들을 삼각형 면들로 모델링 하고, 이 삼각형 면을 이용하여 반사, 투과, 회절에 의한 효과를 고려하여 수신 전력을 계산하기 위한 ray tube를 만들고 계산의 효율성을 높이는 방법을 제시했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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