• 제목/요약/키워드: 객체지반

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지반정보 변화객체 탐지·추출 시스템 개발 (Detecting and Extracting Changed Objects in Ground Information)

  • 김광수;김봉완;장인성
    • 한국측량학회지
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    • 제39권6호
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    • pp.515-523
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    • 2021
  • 지하공간 통합지도는 지하시설물, 지하구조물, 지반정보로 구성되어 있으며, 주기적으로 갱신이 발생하고 있다. 본 논문에서는 통합지도 갱신 속도를 단축하기 위해 변화된 지반정보만을 탐지 및 추출하는 시스템을 설계하고 이를 구현하였다. 변화 객체를 찾아내기 위해 신규 입력된 지도와 통합지도에 저장된 참조 지도에 포함된 모든 객체들을 비교하였다. 객체를 비교하여 결과를 생성하는 전체 과정을 기능별로 분류하였으므로, 구현된 시스템은 객체 비교기, 변화 객체 탐지기, 과거 데이터 관리기, 변화 객체 추출기, 변화 유형 분류기, 변화 객체 저장기 등의 모듈로 구성되었다. 구현된 시스템의 성능을 평가하는 지표로 변화 객체 탐지율 및 추출률을 사용한다. 개발된 컴포넌트를 평택시 시추공, 관정, 지층, 암상 등에 적용한 결과 각 레이어의 신규, 삭제, 변경(속성) 객체들을 각각 100% 탐지하였다. 또한, 지도를 비교할 때마다 참조 지도를 다운로드 받음으로써 참조 지도의 최신성이 보장되는 장점을 제공하였다. 추후, 현업에 적용하기 위해 다양한 데이터를 사용하여 개발된 결과의 안정성과 효율성을 확인하는 연구가 필요하다.

템플릿에 기반한 객체 지향 탄성파 자료 처리 시스템

  • 김남윤;이두성;최재경
    • 한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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    • 한국지구물리탐사학회 2004년도 대한지구물리학회.한국지구물리탐사학회 공동학술대회 초록집
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    • pp.88-93
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    • 2004
  • 본 논문에서는 현장에서 획득한 2차원 탄성파 탐사 자료를 처리하는 시스템을 제안한다. 일반적으로 탐사 자료는 매우 방대하여 효율적인 자료 처리 및 관리 시스템은 필수적이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 모듈의 처리 과정에서 QC(Quality of Control)를 쉽게 하기 위해 윈도우 기반 GUI 환경을 제공할 뿐만 아니라, 모듈의 처리 흐름과 파라미터를 저장할 수 있는 템플릿 개념을 소개한다. 또한 객체 지향 개념을 도입하여 모듈들의 삽입, 삭제가 용이한 장점을 가지고 있다. 개발 환경은 MFC를 바탕으로 Windows 운영체제에서 개발되었다. 본 논문에서 개발된 시스템은 탄성파를 이용한 지반 조사에 효율적으로 사용될 수 있다고 사료된다.

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지하공간 3차원 지적정보시스템 구축 방안 연구 (Construction Plan of 3D Cadastral Information System on Underground Space)

  • 송명수;이성호
    • 한국지반환경공학회 논문집
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    • 제15권6호
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    • pp.57-65
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    • 2014
  • 최근 들어 지상에서의 건설사업은 녹지공간 조성, 개발공간 부족, 토지보상비 증가 등의 문제로 지상에서 지하공간의 개발로 변화되고 있다. 지하공간의 개발과 함께 지하공간의 지적소유권 관리에 대한 필요성도 중요한 과제로 대두되고 있다. 한편 3차원 지형도, 해도, 지적도는 상호 연계성을 가지고 있어야 하며, 정보의 파악(3차원 위치, 속성 등)도 가능해야 한다. 기존의 공간정보객체등록체계는 자동 ID 체계로 구현되고 있어 상호 연계성 및 정보파악이 불가능하다. 따라서 지하공간의 3차원 입체지적 객체정보의 ID 체계는 객체유일식별자(UFID ; Unique Feature Identification) 기반의 관리가 이루어져야 한다. 즉 객체유일식별자를 공통 연계 ID로 하여 지상, 지표, 지하를 구분코드와 함께 지하공간정보의 심도정보를 포함한 객체정보를 표현할 수 있는 공간정보 통합 ID 체계 구축이 필요하다. 본 연구에서는 지하공간을 구성하는 지하공간정보를 정의 및 분류하고, 3차원 지하공간정보에 대한 지적 정보 DB 구축을 위하여 측량 지적정보의 상호 연계성을 고려한 객체유일식별자 기반의 통합 ID 체계를 개발하였다. 또한 본 연구를 통하여 통합 ID 체계를 기반으로 한 지하공간 지적정보 DB 구축 및 3차원 지적정보시스템 개발 방안을 제시하였다. 본 연구성과는 향후 국토공간정보의 상호 연계성을 고려한 국가 차원의 3차원 입체지적 표준 ID 체계, DB 구축, 시스템 개발의 핵심 기반자료의 역할을 할 것이다.

객체지향 캐드시스템을 활용한 견적관리 시스템 연구 (A study on Cost~Estimating System based on Object- oriented Cad System)

  • 송춘동
    • 한국디지털건축인테리어학회논문집
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    • 제1권1호
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    • pp.46-50
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    • 2001
  • It is known that to automate the quantity take-off process enables you to increase the productivity best among the construction business field. However, the limitation of 2D(Two-dimension) CAD System prevented a cost-estimating system which makes the great effects on the quantity take-off process from being developed. This study aims that you can automate both the itemized statements and the quantity take-off process by using commercially available object-oriented CAD system. The commercially available CAD system today does not give us entire satisfaction. This study shows the deduction of the old boundaries of the object-oriented CAD system and the solution of those problems. And it also studied about the quantity take-off process and the automated cost-estimating system that can be used in the simple and plain repair-maintenance work such as the execution drawing which doesn't need the complicated drawings.

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YOLO 기반 선로 고정장치 객체 탐지 기법의 성능 분석 (Performance Analysis of Object Detection Method for Railway Track Equipment Based on YOLO)

  • 박준휘;박창준;김남중;곽정환
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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    • pp.69-71
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    • 2023
  • 본 논문은 YOLO 기반 모델의 철도 시스템 내 선로 고정장치 탐지 성능을 비교하고 분석한다. 여기서 철도 시스템은 열차가 주행하기 위한 선로, 침목, 패스너 등의 구성요소를 포함한다. 침목은 지반과 직접적으로 연결되며, 선로를 지반 위에 안정적으로 지지하고 궤간을 정확하게 유지하는 역할을 한다. 또한, 패스너는 선로를 침목에 단단히 고정시키는 역할을 한다. 이러한 선로 고정장치의 부재는 인명 사고로 이어질 수 있어 지속적인 관리와 유지 보수가 필수적이다. 본 논문에서는 철도 시스템의 선로 고정장치 탐지를 위해 YOLO V5 및 V8 딥러닝 모델의 적용 가능성을 실험적으로 접근하며, 두 모델의 탐지 성능을 비교한다. 실험 결과, YOLO V8 및 V5 모델은 모두 뛰어난 성능을 보이는데, 특히 YOLO V8 모델이 더욱 우수한 성능을 보인다. 이로써 YOLO 알고리즘은 선로 고정장치 탐지에 적합하다는 것을 증명한다. 그러나 일부 False Positive Sample이 관측되었음을 확인하고, 이로부터 모델 성능의 개선이 필요하다는 결론을 도출하였다.

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중심점 기반 지하시설물 갱신객체 추출 기술 (Updated Object Extraction in Underground Facility based on Centroid)

  • 김광수;이강우;김봉완;장인성
    • 한국측량학회지
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    • 제38권6호
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    • pp.553-559
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    • 2020
  • 노후화된 지하시설물의 손상이 주요 원인이 되어 발생하는 도심지 지반침하를 예방하기 위해 지하시설물의 체계적 관리를 위해 지하공간 통합지도가 제작되고 있다. 그러나, 지하공간 통합지도를 갱신하는 과정에 갱신되지 않은 지하시설물 객체가 포함되어 갱신 시간을 지연시키는 문제가 있다. 본 논문에서는 지하시설물의 중심점을 기반으로 지하공간 통합지도의 갱신 과정에 필요한 갱신된 객체만을 선별함으로써 통합지도의 갱신 시간을 단축하는 방법에 대해 제안하였다. 중심점 비교를 통해 검색 대상을 대폭 감소시켜 검색 속도를 단축하고, 동일 객체 여부는 두 객체의 실제 위치를 이용한 거리를 계산하여 판정하였다. 제안된 방법은 데이터의 수량이 많을수록 빠른 성능을 나타내고, 기존의 방법에 비해 약 4배 정도 빠르게 갱신된 객체를 지하공간 통합지도에 반영할 수 있다.

딥러닝을 활용한 철도 터널 객체 분할에 학습 데이터가 미치는 영향 (Effect of Learning Data on the Semantic Segmentation of Railroad Tunnel Using Deep Learning)

  • 유영무;김병규;박정준
    • 한국지반공학회논문집
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    • 제37권11호
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    • pp.107-118
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    • 2021
  • Scan-to-BIM은 라이다(Light Detection And Ranging, LiDAR)로 구조물을 계측하고 이를 바탕으로 3D BIM(Building Information Modeling) 모델을 구축하는 방법으로 정밀한 모델링이 가능하지만 많은 인력과 시간, 비용이 소모된다는 한계를 가진다. 이러한 한계를 극복하기 위해 포인트 클라우드 데이터를 대상으로 딥러닝(Deep learning) 알고리즘을 적용하여 구조물의 객체 분할(Semantic segmentation)을 수행하는 연구들이 진행되고 있으나 학습 데이터에 따라 객체 분할 정확도가 어떻게 변화하는지에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 딥러닝을 통한 철도 터널의 객체 분할에 학습 데이터를 구성하는 철도 터널의 크기, 선로 유형 등이 어떤 영향을 미치는지 확인하기 위해 매개변수 연구를 수행하였다. 매개변수 연구 결과, 학습과 테스트에 사용한 터널의 크기가 비슷할수록, 단선 터널보다는 복선 터널로 학습하는 경우에 더 높은 객체 분할 성능을 보였다. 또한, 학습 데이터를 두 가지 이상의 터널로 구성하면 전체 정확도(Overall Accuracy, OA)와 MIoU(Mean Intersection over Union)가 적게는 10%에서 많게는 50%가량 증가하였는데 이로부터 학습 데이터를 다양하게 구성하는 것이 효율적인 학습에 기여할 수 있음을 확인하였다.

MPEG-4/7 기술과 대화형 방송

  • 김진웅
    • 정보와 통신
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    • 제18권10호
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    • pp.75-87
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    • 2001
  • 방송 서비스는 이제 디지털 시대를 맞이하여 일대 패러다임의 변화를 겪고 있다. 전 세계는 본격적인 디지털 방송 시대를 맞이하고 있으며, 새로운 반송 환경에서는 기존의 서비스와는 비교할 수 없을 정도로 향상된 품질의 오디오비쥬얼 데이터를 제공할 뿐만 아니라, 시청자의 요구에 적절히 대응하는 대화형 멀티미디어 방송 서비스 제공이 가능해 진다. 이러한 방송 분야의 눈부신 발전에는 국제 표준화 기구인 ISO/IEC 산하의 동영상 전문가 그룹인 MPEG의 표준기술 개발이 큰 원동력이 되고 있다. 본 고에서는 대화형 방송의 개념과 기술을 중심으로 현재 진행되고 있는 방송 기술의 변화를 살펴보고, 객체 지반의 데이터 압축, 처리, 전송을 가능하게 하는 MPEG-4 및 내용 기반 검색 및 필터링을 가능하게 하는 MPEG-7 기술의 개념 및 방송 서비스 적용에 대해 검토해보기로 한다.

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딥러닝 영상처리를 통한 비탈면의 지반 특성화 영역 자동 분류에 관한 연구 (A Study on Automatic Classification of Characterized Ground Regions on Slopes by a Deep Learning based Image Segmentation)

  • 이규범;신휴성;김승현;하대목;최이수
    • 터널과지하공간
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    • 제29권6호
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    • pp.508-522
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    • 2019
  • 비탈면의 붕괴로 인해 재산피해뿐만 아니라 인명피해 또한 발생할 수 있으므로 안정성 평가를 통해 비탈면의 붕괴여부 예측 및 보강을 진행해야 한다. 본 논문은 비탈면 영상에서 암반 절리군, 암반 단층, 토양, 비탈면 누수영역 등 비탈면 붕괴와 관련하여 특성화 시킬 수 있는 지반 영역들을 정의하고 이를 딥러닝 기법을 통해 자동으로 분류해 낼 수 있는 방법에 대해 고찰하였다. 이에 따라 딥러닝 객체 영역분할(Instance segmentation) 네트워크를 활용하여 영상에 보여지는 다른 특성을 갖는 지반영역의 정확한 형상을 인식하고 자동 분할 할 수 있음을 보였으며, 향후 비탈면 안정성 평가를 위해 시행되는 비탈면 매핑 작업을 지원하고, 비탈면 보강 대책 등 의사결정에 필요한 비탈면의 지반특성 정보를 자동으로 산출할 수 있는 가능성을 보였다.

BIM 기반의 준설매립전용 Library Browser 개발 (Developing Object Library Browser for Reclamation Based BIM)

  • 이동윤;이준호;이상웅;최차석;구본효
    • 한국지반환경공학회 논문집
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    • 제15권3호
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    • pp.57-63
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    • 2014
  • 본 연구에서는 준설매립분야의 설계자동화를 위하여 준설토 투기장 설계 시 고려되는 상부 및 하부 구조물을 대상으로 Library를 구축하고, 이를 통합 관리할 수 있는 브라우저를 개발하였다. 개발 Library는 주요 단면제원을 변수화하여 형상의 가변성 확보가 가능한 파라메트릭 모델링 방법을 이용하여 작성하였으며, 작업환경에 맞게 표준횡단 및 패밀리 Library로 구분하여 작성하였다. 작성된 Library를 특성별로 구분하여 객체를 관리하고 BIM 기반 모델링 작업 시 객체의 적용이 간편하도록 C# 언어를 이용하여 브라우저를 개발하였다. 개발된 브라우저를 BIM 기반의 3차원 캐드 프로그램에 연동함으로써 간편하게 3차원 모델링, 도면작성 및 물량산출이 가능하고 신규 Library의 작성 및 관리 또한 가능하다.