• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제15권3호
• /
• pp.43-50
• /
• 2015

구글, 야후, 다음, 네이버 등 주요 포털의 지도에는 이른바 POI, 즉 관심 지점 (point of interest)이 서비스되고 있다. 인터넷 지도 상의 관심 지점은 소셜 커머스, 소셜 네트워크 서비스, 소셜 게임, 소셜 쇼핑 등으로까지 확대되는 추세이다. 그런데 지도 상의 위치 즉 현재 이용자가 위치한 장소는 인문학적인 스토리 텔링의 시발점이기도 하다는 점에 주목해야 한다. 우리가 현재 위치한 곳의 민담, 동요, 소설 속의 등장인물, 영화의 배경, 노래가사, 위인의 출생 등의 이야기가 꽃피는 장소인 것이다. 이 연구는 지금까지 POI 정보에 카페, 레스토랑, 병원, 식당, 맛집 등의 정보만이 서비스되는 한계점을 지적하였고, 더 나아가 대안으로 POI정보와 결합된 소위 '인문융합 지도 서비스'를 제안하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (B)
• /
• pp.390-395
• /
• 2007

현재 컴퓨터 성능의 발달과 함께 GIS 서비스는 기존의 단순 지도 서비스를 비롯한 각 개체들의 위치 정보인 POI 서비스까지 요구되고 있다. 하지만 대부분의 GIS 서비스는 그 핵심적 기반이라 할 수 있는 지도 데이터를 표현하는데 있어서 각 개발 업체 및 연구기관마다 각기 다른 지도데이터 포맷을 사용하고 있다. 이는 곧 데이터의 중복 구축뿐만 아니라 기존 GIS간의 상호 운용성이 결여되어 서로 간에 호환 불가라는 문제점을 야기 시킨다. 또한, POI 서비스에서도 POI를 이루는 개체들에 대한 위치 정보가 불충분하여 단순히 지명 서비스만을 제공하고 있어, 다양한 정보 서비스를 제공 받고자 하는 사용자의 요구를 충족시키지 못하고 있다. 이에 본 논문에서는 지도 표준인 GML을 기반으로 하여 지도 가시화의 중복 구축 및 비호환성을 극복하고, 단순한 POI 정보에 대해서는 계층적이고 사용자 중심적인 위치정보를 구축하고 이를 가시화하는 GVP를 개발한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(B)
• /
• pp.265-270
• /
• 2010

소셜 미디어(Social Media)란 사람들이 의견, 생각, 경험, 관점 등을 서로 공유하기 위해 사용하는 온라인 툴과 플랫폼을 뜻한다. 여행에서 가장 중요한 정보는 위치와 경로 정보이다. 하지만 우리가 다른 사람들의 여행정보를 검색하여 보면 위치와 경로 정보를 보여주는 방법으로는 지도를 캡처하여 그 위에 직접 경로를 그린 뒤 그림파일로 저장하여 올려서 사진처럼 보여주는 경우가 대부분이며 지도를 제공하는 여행 블로그 사이트에서는 출발 정보와 목적지 정보를 입력하면 지도 위에 목적지와 그 사이를 선으로 연결하여 같이 보여주는 정도의 서비스를 제공한다. 또한 지도 위의 정보와 실질적인 여행 정보, 즉 사진이나 여행자의 메모나 생각 같은 글이 연결되어 보여주지 못한다. 이에 본 연구에서는 사용자가 자신의 여행기를 정리하고 표현하는데 있어서 지도 위에서 자유롭게 사용자의 의도대로 표현할 수 있는 인터페이스를 생성하는 것을 목표로 한다.

• 대한공간정보학회지
• /
• 제14권2호
• /
• pp.33-42
• /
• 2006

최근 LiDAR데이터를 이용한 3차원 위치 정보와 지표면 속성정보를 취득하는 연구가 많이 진행되고 있다. LiDAR 데이터는 높은 위치정확도를 지니며, 데이터의 취득시 바로 지상좌표를 취득함으로써 좌표의 변환이 필요 없기 때문에 좀더 빠르게 데이터를 처리할 수 있는 장점을 가지고 있다. 본 연구에서는 LiDAR 데이터만을 이용하여 수치지도의 가장 많은 부분을 차지하는 도로, 건물, 등고선을 제작하여, 기존 수치지도와 정확도를 비교함으로서 LiDAR 데이터만을 이용한 수치지도제작의 가능성을 평가하였다.

• 대한공간정보학회지
• /
• 제21권2호
• /
• pp.35-43
• /
• 2013

실세계 거리에 대하여 풍부한 시각적 정보를 포함하고 있는 구글 스트리트뷰 등의 위치기반 파노라마 영상(Street-Level Imagery, SLI) 서비스는 타 공간정보 데이터셋과 합성을 통하여 그 활용성이 더욱 향상될 수 있다. 본 연구에서는 이러한 목적을 위해 주요 공간 객체인 건물을 대상으로 보다 정확한 정보 결합을 위하여 가시 건물 단위의 대응을 향상시키는 기법을 제안하였다. 우선, 교차로 매칭을 이용한 위치 조정으로 SLI와 벡터 지도 간에 존재하는 위치 편차를 제거한다. 그리고 건물에 대한 가시 영역을 위치 편차가 제거된 벡터 지도상에서 탐색한 후, 이를 초기 정보로 활용하여 역으로 SLI scene상에서 대응 건물 영역을 탐색하여 최적의 대응 관계를 결정한다. 실험을 통하여 단순히 위치 편차만을 제거한 경우에 비하여 대응 건물 객체들 간에 일치 정확도가 약 8% 향상되는 것을 확인하였다. 따라서 본 연구의 성과는 SLI와 벡터 지도를 연계 활용하는데 있어 유용하게 적용될 수 있을 것이다.

• 대한공간정보학회지
• /
• 제5권1호
• /
• pp.71-80
• /
• 1997

본 연구에서는 통계적 오차분석 이론 연구와 미국 지도 정확도 기준분석을 통하여 우리나라의 지형조건에 적합한 지도위치 정확도 기준을 축척 1:50,000 지형도에 대해 제시하였다. 선형오차확률(LEP)이론과 원형오차확률(CEP)이론을 지도 정확도 평가기법에 적용하고, 위치오차에 대한 신뢰구간을 90%로 설정하여 추정한 오차를 정확도 평가기준이 되도록 하였다. 제안한 평가기준과 평가방법의 타당성을 확인하기 위하여 도로의 교차점, 식생의 경계점, 산의 정상, 독립건물 등 관측점(60점)의 위치를 선점하였다. 각 관측점에 대하여 GPS로 측량하여 기준좌표자료를 획득하고, 항공사진으로부터 제작된 수치지형도와 위성사진으로부터 제작된 수치지형도 및 기존의 축척 1:50,000 지도의 위치정확도를 시험평가하였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제24권2호
• /
• pp.204-211
• /
• 2020

본 논문에서는 약한 지도학습을 통한 주 객체 위치 검출을 위한 최적의 딥러닝 네트워크 구조를 제안한다. 제안된 네트워크는 약한 지도학습을 통한 주 객체의 위치 검출 정확도를 향상시키기 위해 컨벌루션 블록을 추가하였다. 추가적인 딥러닝 네트워크는 VGG-16을 기반으로 합성곱 층을 더해주는 5가지 추가적인 블록으로 구성되며 객체의 실제 위치 정보가 필요하지 않는 약한 지도 학습의 방법으로 학습하였다. 또한 객체의 위치 검출에는 약한 지도학습의 방법 중, CAM에서 GAP이 필요하다는 단점을 보완한 Grad-CAM을 사용하였다. 제안한 네트워크는 CUB-200-2011 데이터 셋을 이용하여 성능을 테스트하였으며 Top-1 Localization Error를 산출하였을 때 50.13%의 결과를 얻을 수 있었다. 또한 제안한 네트워크는 기존의 방법보다 주 객체를 검출하는데 더 높은 정확도를 보인다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
• /
• 한국멀티미디어학회 2000년도 춘계학술발표논문집
• /
• pp.284-287
• /
• 2000

본 논문에서는 Trimble Lassen-SK8 GPS 수신기로부터 측정된 위치정보를 수치지도에 표시하고 이로부터 정보안내 시스템을 설계하였다. 이 시스템에서는 특정위치에 대한 안내와 관련된 음성정보를 출력하고 그 지역을 벗어나는 경우에는 정보의 출력을 종료하도록 한다. GPS 의 수신오차는 원의 방정식을 사용하여 범위를 벗어나는 오차발생에 대한 처리가 가능하도록 했으며, 수치지도의 특정위치의 식별을 위해 Bessel TM 좌표를 WGS-84 경위도 좌표로 적용하였다. 본 논문의 결과는 학교안내 시스템에 적용시켰으며, 만족할만한 결과를 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
• /
• pp.1022-1024
• /
• 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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2011년도 춘계학술대회
• /
• pp.217-219
• /
• 2011

현재 차량 위치 추적 시 사용빈도가 가장 많은 방법은, 지도상에 자신의 위치를 수치로 보여주는 GPS 수신기를 사용하여 지도상 실외의 위치를 측위 한다. 위의 GPS를 이용한 내비게이션은 차량의 진행방향, 출발 도착 지점을 설정하여 차량을 운행한다. 또한 GPS 음영지역 및 신호 지연의 문제를 해결하기 위한 지자기센서와 가속도센서를 사용하는 시스템도 있다. 그러나 센서를 활용할 경우 차량의 방향 정보를 얻을 수 있지만 음영 및 신호 왜곡 시간이 길어질 경우 정확한 차량의 위치를 판단 할 수 없다. 즉, GPS의 신호에 오류가 있을 경우 차량의 이동거리를 알 수 없으므로 차량의 회전 정보는 효용 가치가 떨어진다. 따라서 이를 보정하기 위해서는 정확한 차량의 위치를 판단할 수 있는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 기존 GPS의 문제를 해결하기 위해 차량의 속도정보와 스마트폰의 지자기센서를 활용한 실외 위치 추적 시스템과 WiFi 정보를 활용한 차량용 WPS시스템을 설계 하였다.