• Title/Summary/Keyword: 실내 공간정보

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Human and Nonhuman Classification using CNN under Indoor Environment (실내 공간에서의 합성곱 신경망 기반 사람과 비사람의 분류)

  • Lee, Seungsoo;Kim, Manbae
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2018.11a
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    • pp.9-10
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    • 2018
  • 실내공간에서 사람 검출 및 인식은 지능영상정보 시스템에서 중요한 기능중의 하나이다. 실내공간에서 사람검출을 위한 트랙킹 과정에서 발생하는 표류(drifting)는 성능 저하의 큰 원인을 제공한다. 표류로 인한 비사람의 트랙킹을 방지하기 위해서 사람여부를 결정하는 것이 필요하다. 이를 위해서 합성곱 신경망을 적용한 결과 80%의 사람 인식율을 얻었다.

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A Linkage between IndoorGML and CityGML using External Reference (외부참조를 통한 IndoorGML과 CityGML의 결합)

  • Kim, Joon-Seok;Yoo, Sung-Jae;Li, Ki-Joune
    • Spatial Information Research
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    • v.22 no.1
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    • pp.65-73
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    • 2014
  • Recently indoor navigation with indoor map such as Indoor Google Maps is served. For the services, constructing indoor data are required. CityGML and IFC are widely used as standards for representing indoor data. The data models contains spatial information for the indoor visualization and analysis, but indoor navigation requires semantic and topological information like graph as well as geometry. For this reason, IndoorGML, which is a GML3 application schema and data model for representation, storage and exchange of indoor geoinformation, is under standardization of OGC. IndoorGML can directly describe geometric property and refer elements in external documents. Because a lot of data in CityGML or IFC have been constructed, a huge amount of construction time and cost for IndoorGML data will be reduced if CityGML can help generate data in IndoorGML. Thus, this paper suggest practical use of CityGML including deriving from and link to CityGML. We analyze relationships between IndoorGML and CityGML. In this paper, issues and solutions for linkage of IndoorGML and CityGML are addressed.

Implementation of GoogleEarth Indoor Moving Object Realtime Display System and Related Indoor Environmental (GoogleEarth상 실내 공간 구현 및 실내 이동객체 실시간 가시화)

  • Moon, Chan-Seung;Song, Yong-Su;Li, Ki-Joune
    • Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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    • 2009.04a
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    • pp.265-266
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    • 2009
  • 구글 어스(Google Earth)란 도구는 인공위성에서 찍은 사진들을 바탕을 3차원 지구 타원체에 바탕에 입힌 도구이다. 이 도구는 3차원 공간에서 OpenAPI등을 이용하여 3차원객체를 지구 타원체상에 구현 할 수 있다. 이러한 점들 때문에 많은 사람들이 주요 건축물을 구현하거나 실외 이동객체(자동차, 비행기 등)를 구현하여 더욱더 지구와 가까운 모형으로 구현을 해 왔다. 하지만 공간 정보란 것은 실외 공간정보만이 아닌 건물의 내부 구조나 쇼핑몰상의 유동 인구의 움직임등과 같은 정보도 존재한다. 이 연구는 구글 어스 상에서 내부 구조를 가진 건물을 구축하고 이곳을 탐색할 수 있게 해 주며 또한 실내 이동 객체들의 실시간 움직임을 구현한다.

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Effective 3D Inner Model Visualization for GIS Web Service (GIS 표준 웹 서비스 적용을 위한 3차원 실내모델의 효율적 시각화)

  • Jeong, Jang-Yoon;Yom, Jae-Hong
    • Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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    • v.27 no.1
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    • pp.701-711
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    • 2009
  • The inner space of building is increasingly becoming complex as urban activities increase in variety, and the actual space size also increases. This trend necessitate the utilization of three dimensional position information within the inner space of buildings. Standard GIS web service technology and visualization technology are applied to 3D inner space building data to share these information for better decision making in building related applications such as fire evacuation, facilities management and market analysis. This study aims to effectively model and visualize the three dimensional space of building interiors in the GIS aspect, and to be able to share the information through standard GIS web service. The various elements of inner model was assigned and stored into pre-designed spatial database tables respectively. GIS web server was then configured to service the database which was populated with 3D inner model data. On the client side, 3D visualization modules was developed using a 3D graphic rendering S/W engine.

Trends in Technical Development and Standardization of Indoor Location Based Services (실내 위치 기반 서비스 기술개발 및 표준화 동향)

  • J.J., Yoo;Y.S., Cho
    • Electronics and Telecommunications Trends
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    • v.29 no.5
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    • pp.51-61
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    • 2014
  • 최근 업무, 엔터테인먼트, 쇼핑 등 대부분의 활동이 실내공간에서 이루어지고 있음에 따라 실내공간의 중요성이 부각되고 있다. 이로 인해 실내공간을 대상으로 제공되는 다양한 형태의 위치 기반 서비스도 주목 받기 시작하였다. 이에, 본고에서는 향후 주요 응용 서비스의 한 부류가 될 것이라고 예상되는 실내 위치 기반 서비스와 관련된 기술개발 및 표준화 동향을 간략하게 살펴보고자 한다. 특히, 실내 위치 기반 서비스의 구성 및 제공을 위해 필수적으로 선행되어야 하는 실내 측위와 실내공간정보의 구축에 대한 부분에 대해 중점적으로 정리해 보고자 한다. 본고를 통해 실내 위치 기반 서비스에 대한 동향의 공유와 이에 따른 실내 위치 기반 서비스의 활성화가 보다 촉진되기를 기대해 본다.

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An Indoor Space Representation Method Using 3D Environmental Data (3차원 데이터를 이용한 실내 공간 표현 기법)

  • Lee, Se-Ho;Jeong, Seong-Gyun;Chung, Tae-Young;Kim, Chang-Su
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2012.07a
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    • pp.417-418
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    • 2012
  • 본 논문에서는 3차원 데이터를 이용한 효율적인 실내 공간 표현 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 3차원 데이터의 획득과 실내 구조 및 영상 정보를 표현하기 위한 표현 복원으로 구성된다. 3차원 데이터는 레이저 거리 측정기(laser range finder, LRF)와 전방향(omni) 카메라를 통해 획득한 포인트 클라우드 공간 정보와 전방향 텍스쳐 영상으로 구성된다. 실내 구조를 복원하기 위해, 획득한 포인트 클라우드를 복셀 격자 기반의 샘플링 기법을 통해 균일화하고 포아송 표면 재구성(Poisson surface rocoostruction) 기법을 통해 3차원 메쉬를 생성한다. 그리고 전방향 텍스쳐 영상과 3차원 메쉬외 기하학적 관계를 이용한 텍스쳐 매핑 기법을 통해 최종적으로 3차원 메쉬 표면을 복원한다. 실험 결과를 통해 제안하는 기법이 실내 공간을 효과적으로 표현함을 확인한다.

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Indoor Space Recognition from Spherical Camera Stream based on OpenVSLAM (OpenVSLAM에 기반한 구면 카메라 스트림에서의 실내 공간 인식)

  • Hong, Cheol-gi;Park, Jong-Seung
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2020.11a
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    • pp.1022-1024
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    • 2020
  • 본 논문에서는 구면 영상을 사용한 vSLAM에 의해 생성된 환경 지도에서 실내 공간을 인식하는 방법을 제안한다. 환경 지도는 오픈 소스 라이브러리 OpenVSLAM을 사용하여 생성했다. 카메라 방향과 위치를 기준으로 랜드 마크를 분류하고 허프 변환을 사용해서 실내 공간의 각 벽의 위치를 찾아냈다. 실험 결과 추정된 평면들이 실제 벽면과 유사한 위치에 나타남을 알 수 있었다. 제시하는 알고리즘은 현재의 AR 콘텐츠보다 진보된 AR 콘텐츠를 제작하는 데 사용할 수 있다.

An Indoor Space Management System using a Spatial DBMS (공간 DBMS를 이용한 실내 공간관리시스템)

  • Yi, Hyun-Jin;Kim, Hye-Young;Jun, Chul-Min
    • Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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    • v.17 no.4
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    • pp.31-38
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    • 2009
  • Most 3D models found in the literature focus on theoretical topology for exterior 3D volumes. Although there are a few indoor models such as CityGML or IFC, implementing a full topology for the indoor spaces is either less practical due to the complexity or not even necessary in some application domains. Moreover, current spatial DBMSs do not support functionalities explicitly for 3D topological relations. In this study, an alternative method to build a 3D indoor model with less complexity ernativespatial DBMS is suggested. Focusnation the fact that semantic attributes can be storedion the floor surface, we suggestivemulti-layered 3D model for indoor spaces. We show the process to build the proposed model in the PostGIS, a spatial DBMS. And, then, as an example application, we illustrate the process to build and run a campus building information system.

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The Design of Indoor Navigation using AR (AR을 활용한 실내 내비게이션의 설계)

  • Kim, Myung Seong;Kim, Seong Jo;Kim, Dong Hyun
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2019.07a
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    • pp.129-132
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    • 2019
  • 본 기술의 발달에 따라 실내 공간이 점차 대형화되면서 실내공간은 복잡해졌으며, 이로 인해 원하는 장소를 찾기가 어려워졌다. 4차 산업혁명에 힘입어 앞서 언급한 문제들을 해결하기 위해 실내 내비게이션을 도입하려는 시도가 활발히 이루어지고 있다. 실내 내비게이션의 기술들로는 Wi-Fi, Bluetooth, Beacon, RFID, UWB 등이 있지만, 실내 건물 구조 특성상 여러 장애물들에 의해 신호 정보의 오차가 심하여 사용하기에 어려움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 스마트폰에 내장된 IMU 센서 및 카메라 센서를 이용하여 동시적 위치 인식 및 지도 작성을 하는 SLAM 알고리즘으로 실내 내비게이션을 구현하고, 사용자가 보다 쉽게 길을 찾을 수 있게 접근성이 높은 스마트폰과 AR을 이용하여 어플리케이션을 설계하였다.

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Point Light Source Estimation from indoor environment from Light Probe (Light Probe를 이용한 제한된 실내 환경에 존재하는 점 광원 추정 기법)

  • Yoo, Jae-Doug;Park, Joung-Wook;Cho, Ji-Ho;Lee, K.H.
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 2007.02a
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    • pp.494-499
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    • 2007
  • 실제 영상과 가상의 오브젝트 또는 가상의 환경에 오브젝트를 합성하는 경우 등 사실적인 합성을 결과를 얻기 위해서는 실제 환경과 같은 배경 영상의 정확한 광원 정보가 필요하다. 본 논문에서는 실내 환경을 배경으로 영상을 합성 하는 과정에 필요한 광원정보를 카메라와 Light Probe를 이용하여 촬영된 단일 영상으로부터 추정하는 기법을 제안한다. 실내에 존재하는 광원들은 정확한 위치정보를 알 수 없는 실외환경에서와 달리 제한된 공간의 원점으로부터 3차원 공간에 위치한 좌표로 나타낼 수 있다. 광원을 추정하기 위해 먼저 실내 공간에 반사도가 높은 Light Probe를 위치하고 디지털 카메라의 적정 노출을 이용하여 광원 추정에 사용할 영상을 획득한다. 광원으로 존재하는 오브젝트의 경우 짧은 노출시간에도 카메라의 영상에 획득된다. 그렇기 때문에 단일 영상에서 광원의 영역을 추정하기 위해 영상처리를 통해 노출 시간을 짧게 하여 촬영한 영상과 비슷하게 밝은 영역만 표현되도록 처리를 한다. 전 처리된 영상으로부터 밝은 영역과 어두운 영역으로 구분을 하고 밝은 영역으로부터 광원의 정보를 추정한다. 추정된 광원들은 실제 렌더링에 곧바로 적용이 가능하며, 이를 통해 배경에 적합한 렌더링 결과를 얻을 수 있다.

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