Investigation of Building Extraction Methodologies within the Framework of Sensory Data

This paper performs investigation of the state-of-the-art approaches to building extraction in terms of their sensory input data and methodologies. For the last decades, there have been many types of sensory input data introduced into the mapping science and engineering field, which are considerably diverse in aspects of spatial resolution and data processing. With the cutting-edge technology in this field, accordingly, one of the key issues in GIS is to reconstruct three -dimensional virtual models of the real world to meet the requirements occurring in spatial applications such as urban design, disaster management, and civil works. Thus, this study investigates the strengths and weaknesses of previous approaches to automating building extraction with two categories - building detection and modeling and with sensor types categorized. The findings in this study can be utilized in enhancing automation algorithms and choosing suitable sensors, so that they can be optimized for a specific purpose.

본 논문은 건물추출 기법에 있어서 기존 연구들을 분석하기 위하여 활용센서의 관점에서 분류하고 이에 따라 주요 기법들을 분석하였다. 지난 수십 년간, 많은 유형의 센서자료가 매핑과학기술분야에 도입되어 왔고, 그들의 특성은 공간해상력과 자료처리 측면에서 매우 다양하다. 이에 따라, GIS분야에서 이러한 자료들을 이용함으로써 실세계의 3차원 가상공간 구축이 가능해지고 있고, 이는 도시설계, 재난관리 및 토목공사 등 여러 응용분야에 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 이와 관련하여, 본 연구는 건물추출에 대한 기존 연구들을 먼저 건물 영역탐지와 모델링의 두 가지 대주제로 분류한 후 기법들에 대한 장단점을 분석하였다. 본 연구에서 제시하는 분석결과는 목적에 따라 자동화 알고리즘을 향상시키거나 적합한 센서자료를 선택하는데 있어서 유용하게 활용될 수 있을 것이다.