Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.10b
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pp.643-645
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2003
위성사진에서 그림자 영역을 추출하고 그 화질을 개선하는 것은 이 분야에서 생길 수 있는 다양한 응용 때문에 관심있는 연구분야로 떠오르고 있다. 이 논문은 한국의 위성사진에서 흔히 볼 수 있는 아파트와 같은 건물이 있는 도시의 화상에서 그림자 영역을 자동 추출하는 방법을 제안하고 있다. 제안된 알고리듬은 공간영역에서 히스토그램의 특성을 이용하고 주파수영역에서 고속푸리에변환과 코릴레이션을 이용한다. 실험결과는 이 방법이 효과적임을 보여준다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2002.11a
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pp.443-446
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2002
인터넷과 컴퓨터 기술이 발달함에 따라 가상공간에 대한 관심은 커져가고 있다. 그러나 가상공간을 생성하는 작업은 많은 시간과 노력이 필요하다. 그래서 가상공간 모델링에 관련된 연구들이 많이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 2차원 CAD 데이터로부터 가상공간을 모델링하는 방법을 제시한다. CAD 파일에서 2차원 지형정보를 추출하여 웹에서 볼 수 있는 3차원 가상공간을 생성한다. 가상공간생성 과정은 전처리, 데이터 추출, 모델생성, 렌더링으로 이루어진다. 전처리는 CAD 파일에서 도로경계선을 분리하며 데이터 추출은 등고선, 도로경계선, 건물 정보를 CAD 파일로부터 추출하는 과정이다. 모델 생성은 추출한 지형정보들을 이용해서 3차원 공간모형 데이터를 생성하는 과정이다. 본 논문에서 제시한 방법은 실세계에 근접한 가상공간을 생성하며 가상공간을 생성하는데 드는 시간과 노력을 줄일 수 있다.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.14
no.4
s.38
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pp.61-70
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2006
This paper presents photogrammetric processing to generate digital elevation models using SPOT-5 HRG stereo images and deals with the accuracy potential of HRG (High Resolution Geometry) supermode imagery for DEM generation. After bundle adjustment was preformed for sensor modelling, digital surface models were generated through the procedures of Epipolar image resampling and image matching. The DEM extracted from HRG imagery was compared along several test sections with the the refernce DEM which was obtained from the digital topographic maps of a scale of 1 to 5000. The ratio of the zone with DEM errors less than 5m to the whole zone was 53.8%, and about 2.5m RMSE was showed when assuming that the zones larger than 5m were affected by clouds, water bodies and buildings and excluding those zones from accuracy evaluation. In addition, the three-dimensional bird's eye view model and 3D building model were producted based on the DSM which was extracted from SPOT-5 HRG data.
Kim, Hyo-Joong;Yang, Sung-Chul;Ga, Chill-O;Yu, Ki-Yun
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2008.06a
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pp.427-433
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2008
수치지도는 제작 과정뿐만 아니라 갱신 및 검수 작업도 정확성과 최신성을 유지하기 위해 매우 중요하다. 하지만 항공사진과 현지측량을 통한 기존의 갱신 방법은 짧은 주기로 변하는 현실 세계를 충분히 반영하지 못한다는 한계를 갖고 있어 수치지도의 최신성을 유지하기 위한 효율적인 새로운 갱신 방안이 요구된다. 이를 위해 인터넷건축행정시스템(e-AIS)의 건축도면과 건축물대장정보를 이용하면 신축, 개축, 증축 등이 수시로 일어나는 건물에 대해 수치지도의 갱신을 위한 신속하고 효과적인 대안이 될 수 있다. 본 연구에서는 건축도면에서 추출된 공간 정보와 건축물대장에서 취득된 속성 정보를 이용하여 수치지도의 건물 레이어를 갱신하는 방법을 제시하였다.
In recent years, in the fields of smart cities and digital twins, research on model generation is increasing due to the advantage of acquiring actual 3D coordinates by using point clouds. In addition, there is an increasing demand for a solid model that can easily modify the shape and texture of the building. In this paper, we propose a method to create a clustered solid building model based on point cloud data. The proposed method consists of five steps. Accordingly, in this paper, we propose a method to create a clustered solid building model based on point cloud data. The proposed method consists of five steps. In the first step, the ground points were removed through the planarity analysis of the point cloud. In the second step, building area was extracted from the ground removed point cloud. In the third step, detailed structural area of the buildings was extracted. In the fourth step, the shape of 3D building models with 3D coordinate information added to the extracted area was created. In the last step, a 3D building solid model was created by giving texture to the building model shape. In order to verify the proposed method, we experimented using point clouds extracted from unmanned aerial vehicle images using commercial software. As a result, 3D building shapes with a position error of about 1m compared to the point cloud was created for all buildings with a certain height or higher. In addition, it was confirmed that 3D models on which texturing was performed having a resolution of less than twice the resolution of the original image was generated.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.3
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pp.341-348
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2020
The ability to extract useful information from an image, such as the human eye, is an interface technology essential for AI computer implementation. The building recognition technology has a lower recognition rate than other image recognition technologies due to the various building shapes, the ambient noise images according to the season, and the distortion by angle and distance. The computer vision based building recognition algorithms presented so far has limitations in discernment and expandability due to manual definition of building characteristics. This paper introduces the deep learning CNN (Convolutional Neural Network) model, and proposes new method to improve the recognition rate even by changes of building images caused by season, illumination, angle and perspective. This paper introduces the partial images that characterize the building, such as windows or wall images, and executes the training with whole building images. Experimental results show that the building recognition rate is improved by about 14% compared to the general CNN model.
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.
LIDAR의 표고점 데이터는 건물, 수목 등의 개체를 구성하는 비지면점과 순수한 지표면을 나타내는 지면점들이 섞여있기 때문에 이들을 분리하는 과정이 필요하다. 지금까지 연구된 방법들은 몇 가지 입력 요소가 필요하여 완전 자동화를 이루지는 못하고 있으며, 다양한 크기의 개체를 동시에 자동으로 찾아내기 어렵고 경사진 지형에 대해서는 적용하기 어려운 문제점을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 원 데이터의 동일 스캔 라인 상에 존재하는 이웃 점들 간의 경사를 이용하여 입력 요소를 최소화하여 개체를 추출하고자 한다. 이웃하는 두 점플 간의 경사를 이용하여 비지면점을 탐지하여 이웃하는 지면점의 높이 값으로 대체하며 갱신된 값을 바로 다음 연산에 반영시킴으로써 윈도우를 사용하거나 그룹화 할 필요가 없다. 또한 갱신된 값을 전파시키기 때문에 복잡한 지붕을 가지는 건물도 추출할 수가 있다. 이와 같은 연산을 두 방향에 대하여 수행하여 경사진 지형에 대하여 적용할 수 있도록 하였으며 천안과 마산지역에 대하여 테스트를 수행하였다.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2007.11a
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pp.27-29
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2007
The visual implementation of 3-dimensional national environment is focused by the requirement and importance in the fields such as, national development plan, telecommunication facility deployment plan, railway construction, construction engineering, spatial city development, safety and disaster prevention engineering. The currently used DEM system using contour lines, which embodies national geographic information based on the 2-D digital maps and facility information has limitation in implementation in reproducing the 3-D spatial city. Moreover, this method often neglects the altitude of the rail way infrastructure which has narrow width and long length. There it is needed to apply laser measurement technique in the spatial target object to obtain accuracy. Currently, the LiDAR data which combines the laser measurement skill and GPS has been introduced to obtain high resolution accuracy in the altitude measurement. In this paper, we first investigate the LiDAR based researches in advanced foreign countries, then we propose data a generation scheme and an algorithm for the optimal manage and synthesis of railway facility system in our 3-D spatial terrain information. For this object, LiDAR based height data transformed to DEM, and the realtime unification of the vector via digital image mapping and raster via exactness evaluation is transformed to make it possible to trace the model of generated 3-dimensional railway model with long distance for 3D tract model generation.
Recently, along with the development of IT, the non-linearity and enlargement in the response to the combination of the building industry and IT have made a wide variety in outer shapes of the buildings. So buildings need a more accurate representation using visually superior three-dimensional space information. Therefore, the study models the shapes of the other buildings in accordance with the heights. Frist of all, we measured the buildings using a Terrestrial LiDAR. Second, we obtained a high-density point cloud date of the buildings. Through this data, we made the BIM model and compared the heights of each floor's outer information layers. And then identified the BIM data status using IFC standards formats. From this data, it proposes a new 3D cadastre and the alternative for the establishment of spatial information.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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