• 대한토목학회논문집
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• 제26권5D호
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• pp.731-738
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• 2006

교통 혼잡이 증가하면서, 경로에 대한 교통정보, 특히 실시간 구간통행시간에 대한 사람들의 관심이 증대되고 있다. 본 논문은 GPS Probe를 통해 구간통행시간을 산출했던 최기주(1998) 등의 후속 연구로써, 도시부에서 구간 통행시간을 산출하기 위해 택시를 GPS Probe로 활용하였다. 택시는 GPS Probe로 활용되기 위한 매우 좋은 수단이지만, 승객의 승하차시간 등 주행과 관계없는 불필요한 데이터가 포함되게 된다. 따라서 본 논문에서는 도시부에서 Taxi GPS를 통해 교통정보를 생성할 경우 주행과 관계없는 정보를 실시간으로 검지하여 제거하는 휴리스틱한 이상치 제거 알고리즘을 개발하였다. 평가를 위해 서울시 주요 간선축에서 번호판 조사를 실시하였으며 알고리즘을 적용한 통행시간과 비교하였다. 이상치 제거 알고리즘을 적용한 결과, 약 70%의 이상치가 제거되었으며, 실측 통행시간과의 상대 오차가 73.7%로 향상된 것으로 나타났다. 따라서 본 알고리즘을 이용할 경우 Taxi GPS를 통해 신뢰할 수 있는 실시간 교통정보를 생성할 수 있을 것으로 판단된다.

• 국제학술발표논문집
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• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.792-799
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• 2022

Building Information Modeling (BIM) technology is a key component of modern construction engineering and project management workflows. As-is BIM models that represent the spatial reality of a project site can offer crucial information to stakeholders for construction progress monitoring, error checking, and building maintenance purposes. Geometric methods for automatically converting raw scan data into BIM models (Scan-to-BIM) often fail to make use of higher-level semantic information in the data. Whereas, semantic segmentation methods only output labels at the point level without creating object level models that is necessary for BIM. To address these issues, this research proposes a hybrid semantic-geometric approach for clutter-resistant floorplan generation from laser-scanned building point clouds. The input point clouds are first pre-processed by normalizing the coordinate system and removing outliers. Then, a semantic segmentation network based on PointNet++ is used to label each point as ceiling, floor, wall, door, stair, and clutter. The clutter points are removed whereas the wall, door, and stair points are used for 2D floorplan generation. A region-growing segmentation algorithm paired with geometric reasoning rules is applied to group the points together into individual building elements. Finally, a 2-fold Random Sample Consensus (RANSAC) algorithm is applied to parameterize the building elements into 2D lines which are used to create the output floorplan. The proposed method is evaluated using the metrics of precision, recall, Intersection-over-Union (IOU), Betti error, and warping error.

• 지적과 국토정보
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• 제54권1호
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• pp.103-115
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• 2024

삼변망조정계산은 지적도면을 세계측지계 도면으로 변환함에 있어 좌표변환계산의 문제점을 보완할 수 있다. 첫째, 광범위한 지역에 걸쳐 상호 정합하는 기준점 좌표를 결정할 수 있다. 둘째, 지역의 특정 점을 중시하는 계산처리를 할 수 있다. 셋째, 구속조건에 의해 지역망 전체의 형상을 유지하는 해를 구할 수 있다. 이로써 측량 공통점의 좌표를 지역의 측량체계에 알맞게 결정할 수 있다. 기타원점계열 등 원점이 다른 지역 간에 걸쳐 있는 이질적 측량성과를 단일 원점 기준의 성과로 산출하는 데에도 활용가능하다. 여러 지역에 걸쳐 특성이 다른 공통점의 지역측지계 좌표를 정확하게 구할 수 있으므로, 지역측지계 도면을 세계측지계 도면으로 변환하는 작업을 안정적으로 수행할 수 있게 한다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.47-55
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• 2024

We spend a lot of time in indoor space, and the space has a huge impact on our lives. Interior design plays a significant role to make an indoor space attractive and functional. However, it should consider a lot of complex elements such as color, pattern, and material etc. With the increasing demand for interior design, there is a growing need for technologies that analyze these design elements accurately and efficiently. To address this need, this study suggests a deep learning-based design analysis system. The proposed system consists of a semantic segmentation model that classifies spatial components and an image classification model that classifies attributes such as color, pattern, and material from the segmented components. Semantic segmentation model was trained using a dataset of 30000 personal indoor interior images collected for research, and during inference, the model separate the input image pixel into 34 categories. And experiments were conducted with various backbones in order to obtain the optimal performance of the deep learning model for the collected interior dataset. Finally, the model achieved good performance of 89.05% and 0.5768 in terms of accuracy and mean intersection over union (mIoU). In classification part convolutional neural network (CNN) model which has recorded high performance in other image recognition tasks was used. To improve the performance of the classification model we suggests an approach that how to handle data that has data imbalance and vulnerable to light intensity. Using our methods, we achieve satisfactory results in classifying interior design component attributes. In this paper, we propose indoor space design analysis system that automatically analyzes and classifies the attributes of indoor images using a deep learning-based model. This analysis system, used as a core module in the A.I interior recommendation service, can help users pursuing self-interior design to complete their designs more easily and efficiently.

• 문화기술의 융합
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• 제10권1호
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• pp.453-458
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• 2024

전 세계적으로 기후 위기와 에너지 비용 증가 등의 문제로 인해 에너지 절감과 관리에 대한 관심이 증대되고 있다. 대한민국의 경우 전체 에너지 사용량의 약 53.5%가 산업 단지에서 사용하여 이와 관련한 에너지 절감 포인트를 찾고자 유사한 에너지 유틸리티를 사용하는 기업 간의 "공유 네트워크 유틸리티 플랜트"를 통해 문제점을 개선하고자 하였다. 이러한 에너지 절감을 위해서 활용하는 다양한 기법들과 공장의 안정적인 운영을 위해서는 데이터의 안정적 수급이 그 무엇보다 중요하다. 그를 위해 데이터를 안정적으로 수급할 수 있는지에 대해 알아볼 수 있는 이상 데이터 감지 시스템과 알림 시스템의 대다수는 에너지 관리 시스템에 종속되어 한계가 있었고 에너지 관리 시스템의 구축은 대단위 시스템의 구축으로 공간, 에너지적 한계가 있는 소형 공장에서 구축이 어려웠다. 본 논문에서는 문제점들을 극복하고자 적은 공간과 전력을 소비하는 임베디드 디바이스에 데이터 수집 시스템과 이상 데이터 감지 알림 시스템를 구축하고, 데이터 수집을 하는 보편적인 기관에서 이상 데이터 감지 알림 시스템의 활용 가능성과 구축 과정에 대한 연구를 수행하였다.

• 대기
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• 제34권3호
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• pp.233-255
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• 2024

This study analyzed the distribution of Aerosol Robotic Network (AERONET) Version 3 Level 2.0 data, spanning over two decades, across South Korea and its six administrative regions (Seoul metropolitan area, Chungcheong, Jeolla, Gangwon, Gyeongsang, and Jeju). The research assessed long-term trends in aerosol optical depth (AOD) and mass concentration of particulate matter (i.e., PM₁₀ and PM_2.5), using data from the AERONET direct sun product and AirKorea, respectively. Additionally, eight aerosol types were identified using the scattering Ångström exponent and absorption Ångström exponent from the AERONET inversion product. The study further explored their domestic and regional distributions. Findings indicated that AERONET data were predominantly concentrated in the western regions of South Korea, including the Seoul metropolitan area, Chungcheong, and Jeolla, with a higher frequency of data in spring, thus demonstrating spatial and temporal heterogeneity. The annual average AOD exhibited a declining trend of -0.006 yr^-1. Similarly, PM₁₀ and PM_2.5 mass concentrations decreased by -1.324 ㎍ m^-3 yr^-1 and -1.335 ㎍ m^-3 yr^-1, respectively. These trends in AOD and PM₁₀ (PM_2.5) demonstrated positive correlations, with correlation coefficients of 0.674 (0.753) and statistically significant low p-values of 0.00058 (0.03), respectively. The analysis also revealed that aerosols in South Korea predominantly consisted of black carbon (BC) or BC-mixed types (84.09%), with a notable presence of smaller, less absorbent aerosol types (13.11%).

• Spatial Information Research
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• 제4권1호
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• pp.21-42
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• 1996

본 연구의 목적은 안양천 유역분지를 중심으로 도시화가 본격적으로 이루어지기 이전의 하도를 복원하여 하도의 변화를 파악하고 안양천 유역분지내에서 1957년과 1991년 사이의 토지이용패턴의 변화를 살피려한다. 또한 안양천유역의 상류부근에서 1989년이래 대규모 택지개발로 시가지역이 확대되면서 토지이용 변화에 따른 수문 현상을 파악하여 홍수와 같은 자연재해의 변화양상을 파악하려고 한다. 안양천 유역 분지에서 1957년과 1991년 사이에 하천은 대부분 직선화 되고 지류의 소하천이 복개가 되어 하천의 총길이다 87Km가 감소 되었다. 특히 토지이용 변화에서 가장 획기적인 변화는 유역분지내에서 10%의 농경지와 20%의 임야가 감소되고, 기사지역이 약 30% 확대되었다는 점이다. 특히 수해돠 같은 자연재해가 일어나기 쉬운 안양천 하천 버퍼내의 토지이용현황을 보면 1957년에는 하천 버퍼지대가 주로 임야(42.53%)와 농경지(43.08%)로 이용되고, 오로지 14.39%만이 시가지역으로 이용되고 있었다. 그러나 1991년의 하천 버퍼지대에서는 집중적으로 개발되어 42.76%가 시가지화 되었고 약 30%가량이 농경지로 이용되고 있어 홍수시에 수해의 피해 규모가 증대될 가능성이 크다. 강우량의 규모와 분포패턴에 따라 다르겠지만 안양천 상류지역에서 평촌지구 및 산본지구의 택지개발을 전.후하여 대체로 개발전과 개발후가 진행되고 있는 시기 보다 강우량에 대한 수위의 변화량이 적은 편이다. 이는 개발전에 평촌 및 산본 택지 개발지구가 대부분 논이나 임야로 되어 있었던 지역이기 때문에 논이나 녹지에 의해 유량이 저류되었다가 서서히 하도로 흘러들어 가서 수위의 변화량도 완화되고 최고 수위가 나타나는 시간도 지연되기 때문이다. 개발 후는 하수관거등의 배수시설이 완비됨으로서 우량이 조절되어 수위의 변화량이 완화된다고 볼 수 있다. 반면에 개발전에 비해 개발후는 비가 온 후 즉각적으로 최고 수위에 달하게 되어 홍수도달시간이 매우 단축됨을 알 수 있다. 이지역에서 1989년에서 1993년 까지 시가지역이 약 7.04Km/sup 2/나 증가하고 전체 면적에 대해 5.5%증가함에 따라 불투수층의 증가로 홍수도달시간은 약4 시간 정도 단축되었다. 개발이 진행되고 있는 시넘에서는 도시 배수시설이나 녹지 및 논과 같이 물을 일시적으로 저장하여 조절하는 것이 없기 때문에 우량에 대한 수위의 변화가 극단적으로 크게 나타나며 또한 홍수도달시간도 매우 단축되어 나타난다. 이는 개발 도중에 홍수해나 산사태와 같은 재해가 일어날 확률이 높아지며, 개발후에도 홍수 도달시간이 매우 단축되므로 하천가의 개발등은 재해의 규모를 증대시킬 확률이 있다고 생각 된다. 따라서 수해 피해를 줄이고 하천의 친수기능을 살리기 위해 유역분지 내에서 종합적인 치수대책 수립과 개발지역에서 재해영향 평가 제도의 도입이 요구된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제14권3호
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• pp.78-95
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• 2011

본 연구에서는 1:5,000 수치지형도를 이용하여 서로 다른 보간 방법으로 다양한 공간해상도를 갖는 여러 가지 DEM을 제작하였다. 그리고 제작한 다양한 DEM의 수직정확도를 network RTK GPS survey를 통해 획득한 다수의 검사점 자료를 활용하여 평가하였다. 연구 결과 전반적인 RMSE 값, 토지 유형별 RMSE 값 및 단면 평가(profile evaluation) 결과 등을 고려할 때 TIN 기반의 Terrain 방법으로 제작한 DEM이 비행안전구역에서의 신축건물 고도제한 평가에 유용함을 알 수 있었다. 그리고 비행안전구역에서의 신축건물 고도제한 평가에 적합한 DEM의 공간해상도는 3m임을 알 수 있었다. 한편, 제작한 DEM으로 획득한 지형고도 값(elevation value)은 점 추정 값(point estimation value)이 아닌 구간 추정 값(interval estimation value)이다. 이는비행장 주변의 잠재적인 신축 예정 건물의 높이가 그 지역에 설정된 제한 고도 값(height limitation value)에 저촉되는지에 대한 여부를 평가하는 데 활용할 수 있다. 본 연구에서는 구간 추정 값인 신축건물의 높이 값이 제한 고도 값에 저촉될 가능성을 3단계로 나누어 평가하는 방안을 제시하였다 - 1) 저촉 가능성 매우 높음, 2) 저촉 가능성 매우 낮음, 3) 저촉 가능성 판단 어려움. 본 연구의 결과는 비행장 주변 건물 고도제한 평가 관련 지리정보시스템(GIS)을 개발하는 데 중요한 기초를 제공한다. 아울러, 연구지역에 한정된 값이기는 하지만, 2차원 수치지형도를 활용하여 제작한 DEM의 수직정확도 값은 DEM을 이용하고자 하는 연구자들에게 의미 있는 유용한 정보가 될 것이다.

• Spatial Information Research
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• 제20권5호
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• pp.99-109
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• 2012

최근 소셜 미디어의 발달과 스마트폰의 확산으로 SNS(Social Network Service)가 활성화가 되면서 데이터양이 폭발적으로 증가하였다. 이에 맞춰 빅데이터 개념이 새롭게 대두되었으며, 빅데이터를 활용하기 위한 많은 방안이 연구되고 있다. 여러 기업이 보유한 빅데이터의 가치창출을 극대화하기 위해 기존 데이터와의 융합이 필요하며, 물리적, 논리적 저장구조가 다른 이기종 데이터 소스를 통합하고 관리하기 위한 시스템이 필요하다. 빅데이터를 처리하기 위한 시스템인 맵리듀스는 분산처리를 활용하여 빠른게 데이터를 처리한다는 이점이 있으나 모든 키워드에 대해 시스템을 구축하여 저장 및 검색 등의 과정을 거치므로 실시간 처리에 어려움이 따른다. 또한, 이기종 데이터를 처리하는 구조가 없어 복합 이벤트를 처리하는데 추가 비용이 발생할 수 있다. 이를 해결하는 방안으로 기존에 연구된 복합 이벤트 처리 시스템을 활용하여 실시간 복합 이벤트 탐지를 위한 기법을 제안하고자 한다. 복합 이벤트 처리 시스템은 서로 다른 이기종 데이터 소스로부터 각각의 데이터들을 통합하고 이벤트들의 조합이 가능하며 스트림 데이터를 즉시 처리할 수 있어 실시간 처리에 유용하다. 그러나 SNS, 인터넷 기사 등 텍스트 기반의 비정형 데이터를 텍스트형으로 관리하고 있어 빅데이터에 대한 질의가 요청될 때마다 문자열 비교를 해야 하므로 성능저하가 발생할 여지가 있다. 따라서 복합 이벤트 처리 시스템에서 비정형 데이터를 관리하고 질의처리가 가능하도록 문자열의 논리적 스키마를 부여하고 데이터 통합 기능을 제안한다. 그리고 키워드 셋을 이용한 필터링 기능으로 문자열의 키워드를 정수형으로 변환함으로써 반복적인 비교 연산을 줄인다. 또한, 복합 이벤트 처리 시스템을 활용하면 인 메모리(In-memory)에서 실시간 스트림 데이터를 처리함으로써 디스크에 저장하고 불러들이는 시간을 줄여 성능 향상을 가져온다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1283-1297
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• 2023

중적외선(mid-wave infrared, MWIR) 영상은 피복 및 객체의 온도를 파악할 수 있어 환경, 국방 등 다양한 분야에서 핵심 데이터로 사용된다. KOMPSAT-3A 위성은 타 위성에 비해 높은 공간해상도의 MWIR 영상을 제공하지만, 광학(electro-optical, EO) 영상에 비해 상대적으로 낮은 시인성을 가져 활용성의 확대에 어려움을 겪는다. 이에 본 연구에서는 KOMPSAT-3A 전정색(panchromatic, PAN) 영상의 윤곽 정보를 기반으로 시인성이 높은 MWIR 융합 영상을 제작하고자 한다. 먼저, 이종 센서에서 취득된 PAN 영상과 MWIR 영상의 상대 기하오차를 제거하는 전처리를 수행하고, 딥러닝 기반 윤곽 정보 추출 기술인 Pixel difference network (PiDiNet)의 사전 학습 모델을 이용하여 PAN 영상에 대한 윤곽 정보를 추출한다. 이후 전처리된 MWIR 영상과 추출된 윤곽 정보를 중첩하여 객체 경계면이 강조된 MWIR 융합 영상을 제작한다. 제안 방법을 이용하여 서로 다른 세 지역에 대한 MWIR 융합 영상을 제작하였으며, 이를 시각적으로 분석하였다. 본 기법을 통해 제작된 MWIR 융합 영상은 지형 및 지물의 경계면이 강조되어 시인성이 개선되었으며, 세부적으로 관심 지역에 대한 열 정보를 전달할 수 있었다. 특히, MWIR 융합 영상에서는 저해상도의 원본 MWIR 영상에서 식별할 수 없었던 비행기, 선박 등의 객체를 육안으로 판독할 수 있었다. 본 연구는 가시적인 정보와 열 정보를 동시에 고려할 수 있는 단일 영상 제작 방법론을 제시하였으며, 이는 MWIR 영상의 활용성 확대에 이바지할 수 있을 것으로 사료된다.