건설현장에서는 많은 사진이 촬영되나, 촬영된 사진들에 대한 6하원칙 정보가 효율적으로 관리되지 못하고 있다. 이로 인하여, 건설경험과 지식이 없는 경우에는 의사소통이 용이하지 않고, 이해관계자간의 협의, 분쟁, 시설물 유지관리, 다른 시설물 건설 등에 촬영된 사진정보가 활용되는데 한계가 있었다. 본 연구에서는 촬영된 사진과 6하원칙 정보가 결합된 벡터사진의 필요성을 제기하고, 벡터사진 생성 및 서버저장 모듈의 프로토타입을 개발하였다. 촬영된 벡터사진은 실시간으로 서버에 저장되고, 6하원칙정보에 의해 DB 시스템에서 효율적으로 관리될 수 있다. 향후 벡터사진과 BIM모델을 연계하는 시스템을 개발하면, 사진 속의 벡터정보를 BIM모델의 객체 속성정보와 연결시킬 수 있게 되어, 벡터사진은 더욱 다양한 용도로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
최근에 제안된 지능형 영상은 기존의 사진정보와 함께 6하원칙(5W1H)정보 등이 같이 생성 저장 관리되는 것이다. 그러므로 이 영상은 시공 유지관리 과정에서 촬영된 사진의 검색 관리에 매우 유용하게 쓰일 수 있다. 그리고 지능형 영상의 핵심이 되는 벡터사진이 BIM과 연계되면, 벡터사진에 포함된 정보를 활용하여 BIM객체를 찾아낼 수 있다. 그리고 찾아낸 BIM객체의 속성에 촬영된 벡터사진 정보를 저장하면, 벡터사진은 손쉽게 시공 유지관리 이력정보로 관리되어 건설정보관리의 효율화에 기여할 수 있다. 본 연구에서는 벡터사진 정보로부터 BIM의 객체를 추출하고, 추출된 객체의 속성을 관리하는 기술을 개발하였다. 그리고 프로토타입 모듈을 개발 테스트하여 기준점설정, 좌표계 변환, 위치계산 등의 과정을 평가하였다. 이를 통해 벡터사진으로부터 BIM 객체의 추출이 가능하며, 객체의 속성정보 관리도 가능함을 확인하였다.
태풍으로 인한 피해를 줄이기 위해 경로, 강도 및 폭풍해일의 사전 예측은 매우 중요하다. 이중, 태풍의 경로와는 달리 강도 및 폭풍해일의 예측에 있어서 바람장은 수치 모델의 초기 입력값으로 요구되기 때문에 정확한 바람장 정보는 필수적이다. 대기 바람장 예측 방법은 크게 해석적 모델링, 라디오존데 측정과 위성 사진을 통한 산출로 구분할 수 있다. Holland의 해석적 모델링은 비교적 적은 입력값이 필요하지만 정확도가 낮고, 라디오존데 측정은 정확도가 높지만 점 측정에 가깝기 때문에 이차원 바람장을 산출하기에 한계가 있다. 위성 사진을 통한 바람장 산출은 위성기술의 고도화로 관측 채널 수 및 시공간 해상도가 크게 증가하고 있기 때문에 다양한 기법들이 개발되고 있다. 본 연구에서는 생성적 적대 신경망 (Generative Adversarial Network, GAN)을 통해 일련의 연속된 과거 적외 채널 위성 사진 흐름의 패턴을 학습시켜 미래 위성 사진을 예측하고, 예측된 연속적인 위성 사진들의 교차상관 (cross-correlation)을 통해 바람장을 산출하였다. GAN을 적용함에 있어 2011년부터 2019년까지 한반도 근방에 접근했던 태풍 중에 4등급 이상인 68개의 태풍의 한 시간 간격으로 촬영된 총 15,683개의 위성 사진을 학습시켜 생성된 이미지들은 실측 위성 사진들과 매우 유사한 것으로 나타났다. 또한, 생성된 이미지들의 교차상관으로 얻어진 바람장 벡터들의 풍향, 풍속, 벡터 일관성 및 수치 모델과의 비교를 통해 각각의 벡터들의 품질 계수를 구하고 정확도가 높은 벡터들만 결과에 포함하였다. 마지막으로 국내 6개의 라디오존데 관측점에서의 실측 벡터와의 비교를 통해 본 연구 결과의 실효성을 검증하였다. 본 연구에서 확장하여, 이와 같이 AI 기법과 이미지 교차상관 기법을 사용하여 얻어진 바람장으로부터 태풍 강도예측에 필요한 요소인 태풍의 눈의 위치, 최고 속도와 태풍 반경을 직접적으로 산출할 수 있고. 이러한 위성 사진을 기반으로 한 바람장은 단순화된 해석적 바람장을 대체하여 폭풍 해일 모델링의 예측 성능 개선에 기여할 것으로 보여진다.
본원적 큐브란 사용자의 얼굴을 다각면에서 추출하여 주성분분석(PCA: Principal component analysis)을 통해 다차원 정보를 통합하여 큐브형태로 표현된 것을 의미한다. 두 눈의 연결점과 입의 연결점을 이은 후 그 둘의 법선벡터를 얼굴의 방향으로 표현하는 것으로써 평면 사진에 얼굴방향을 부여한다. 그럴 경우 동일인물의 다양한 사진들을 모았을 경우 각 사진들이 얼굴방향을 달리하는 사진큐브로 표현될 수 있다. 이로써 기존에는 얼굴방향이 다른 동일인물의 사진을 정확하게 구분해 낼 수 없던 한계를 뛰어넘을 수 있다. 또한 큐브는 방향이 조금씩 다른 모든 사진을 저장할 필요가 없으므로 저장공간이 크게 절감되는 장점이 있다. 또한 단체 사진에서 개인의 이미지를 추출한 뒤 본 연구의 큐브와 매칭시켜 인물을 탐색하거나 소유한 이미지를 공유하는 기법을 포함한다. 결과적으로 큐브를 활용하여 효과적으로 인물탐색이 가능 해지는 것이다.
본 연구에서는 기존 지형도나 준공도면 자료에서 상세정보가 누락되거나 갱신이 이루어지지 않아 시설물관리체계에 필요한 수치지도의 체계적인 구축이 요구되는 지역에 적용할 수 있도록 지상사진, 항공사진 등 영상자료에 다양한 사진해석 기법을 적용하여 수치지도를 생성하고 공간 및 속성정보를 추출하였다. 본 연구에서는 다중사진 촬영에 의하여 대상물의 3차원 모델과 3차원 사진영상모델을 생성하였다. 또한, 소축척 항공사진을 이용하여 대상지역의 벡터라이징을 실행한 결과, 각 건물과 도로시설물의 위치와 형태 등 공간정보의 추출이 가능하였다.
본 논문에서는 스테레오 동영상 CODEC (Coder and decoder)을 위한 효율적인 변이와 움직임의 동시추정 기법을 제안한다. 동시 추정 기법은 좌우 움직임 벡터와 이전 시점의 변이 벡터를 이용해서 현재 시점의 변이 벡터를 예측한다. 하지만 동시추정 기법은 추정 오류가 축적되고 가려진 영역으로 인해 벡터들이 잘못 추정될 경우 성능이 매우 떨어질 수가 있다. 이런 문제점을 해결하기 위해서 동시추정 기법과 별도로 공간적인 변이 벡터의 예측을 수행한다. 즉, 동시 추정과 공간적인 변이 벡터의 예측을 통해서 정확한 변이 벡터들을 구해내어 전체 부호화 효율을 높일 수 있다. 마지막으로 본 논문에서는 역방향 사진트리 분할 기법을 제안한다. 역방향 사진트리 분할 기법은 사진트리 분할 정보를 보내지 않고도 상세한 변이맵을 얻어낼 수 있기 때문에 변이 보상의 성능을 높일 수 있었다. 실험 결과를 통해서 제안 알고리듬이 기존 알고리듬과 비교하여 수행시간이 9배가량 감소하고 주관적 화질에서 좋은 결과를 보임을 확인하였고 객관적 화질 평가에서 0.5~1.5dB가량 PSNR이 높아짐을 확인하였다.
A vector-photo is a photography which contain image and 5W1H information. Objects pictured and an image in a vector-photo can be linked by 5W1H information in the vector-photo. This study discuss a positioning module to link between vector-photos and 3D BIM model. The module developed in this study can be utilized in a system that can link the vector-photos with objects in BIM model.
대용량의 공간정보의 인터넷을 통한 활용이 활성화되면서 더 정확하고 풍부하며 최신의 정보를 가진 자료에 대한 사용자의 요구는 꾸준히 증가하고 있어 기 구축된 자료 간 융합을 통합 새로운 서비스 제공의 필요성이 커지고 있다. 이중에서 항공사진과 도로 벡터 자료를 융합한 서비스는 직관적이고 정확하게 정보를 전달 할 수 있어 많은 포털사이트에서 제공중인 서비스이나 자료 간 공간 불일치를 해결해야 한다. 본 연구에서는 도로 후보 영상 추출, 템플릿 매칭, 벡터 미디언 필터를 거쳐 자료 간 조정을 수행하였으며 완성도와 부합도로 정확도를 평가한 결과 원래 데이터에 비해 약 35% 향상되었음을 확인할 수 있었다.
많은 양의 뉴스가 생성됨에 따라 이를 효과적으로 정리하는 기법이 최근 활발히 연구되어왔다. 그 중 뉴스클러스터링은 두 뉴스가 동일사건을 다루는지를 판정하는 분류기의 성능에 의존적인데, 대부분의 경우 BoW(Bag-of-Words)기반 벡터유사도를 사용하고 있다. 본 논문에서는 BoW기반의 벡터유사도 뿐 아니라 두 문서에 포함된 사진들의 유사성 및 주제의 관련성을 측정, 이를 분류기의 자질로 추가하여 두 뉴스가 동일사건을 다루는지 판정하는 분류기의 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 사진들의 유사성 및 주제의 관련성은 최근 각광을 받는 딥러닝기반 CNN과 신경망기반 문서임베딩을 통해 측정하였다. 실험결과 기존의 BoW기반 벡터유사도에 의한 분류기의 성능에 비해 제안하는 두 자질을 사용하였을 경우 3.4%의 성능 향상을 보여주었다.
Many pictures are taken in construction sites. However, the pictures are not being managed effectively. In this study, the need for vector-photo have been raised which combines pictures and 5W1H information, and the vector-photo format have been suggested. A test module and user-interface have been developed for validating an utility of the format proposed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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