최근에 Lidar 데이터를 이용한 3차원 위치 정보와 지표면 속성 정보를 취득하는 연구가 많이 진행되고 있다. 높은 위치 정확도, 3차원 데이터 동시 취득, 기존 측정 방식에 비하여 점 데이터 취득의 자동화, 데이터 정확도의 안정성 등으로 인하여 복잡한 지형 및 인공구조물이 존재하는 지역에서 Lidar 데이터의 응용 사례가 많이 나타나고 있으며, 특히 건물 모델링에서 반자동 방식의 디지털 사진측량에 비하여 자동 모델링의 가능성을 보여주고 있다. 일반적으로 Lidar 데이터의 점밀도는 1점/㎡이내이며, 촬영된 스트립을 중복시켜 점밀도를 높이기도 한다. 건물은 크기와 형태가 다양하기 때문에 모델링에 필요한 점밀도를 제시하기는 어렵지만 5점 내외에서 모델링이 가능하다고 알려져 있으며 건물이외에 다른 지형지물에 대한 모델링 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 따라서 본 논문에서는 Lidar 데이터의 점밀도에 따라 지물의 모델링 가능성을 평가하고 효율적인 데이터 취득 방안을 제시하고자 한다.
기종점 데이터는 수요 분석 및 서비스 설계를 위해서 대중교통, 도로운영 등 다양한 분야에서 저장 및 활용되고 있다. 최근 빅데이터의 활용성이 증대되면서 기종점 데이터의 분석 및 활용에 대한 수요도 함께 증가하고 있다. 기존의 일반적인 교통 정보 데이터가 수집장비 수(n)에 비례하여 데이터양이 증가(α·n)하는 것과는 다르게, 기종점 데이터는 수집지점 수(n)의 증가에 따라 수집 데이터의 양이 기하급수적으로 증가(α·n2)하는 경향이 있다. 이로 인하여 기종점 데이터를 원시 데이터의 형태로 장기간 저장하고 빅데이터 분석에 활용하는 것은 대용량의 저장 공간이 필요하다는 것을 고려할 때 실용적 대안으로 여겨지지 않고 있다. 이와 함께 기종점 데이터는 0~10 사이의 작은 수요 부분에 패턴화된 형태와 무작위 적인 형태의 데이터가 섞여있어 작은 수요가 그룹화되어 발생하는 주요 패턴을 추출하기에 어려움이 있다. 이러한 기종점 데이터의 저장용량의 한계와 패턴화 분석의 한계를 극복하고자 본 연구에서는 주성분 분석을 활용한 대중교통 기종점 데이터의 압축 및 분석 방법을 제안하였다. 본 연구에서는 서울시와 세종시의 대중교통 이용 데이터를 활용하여 모빌리티 데이터를 분석하고, 모빌리티 기종점 데이터에 포함된 무작위 성향이 높은 데이터를 제거하기 위해 주성분분석 기반의 데이터 압축 및 복원에 관한 연구를 수행하였다. 주성분분석으로 분해된 기종점 데이터와 원데이터를 비교하여 주요한 수요 패턴을 찾고 이를 통해 압축률과 복원율을 높일 수 있는 주성분 범위를 제안하였다. 본 연구에서 분석한 결과, 서울시 기준 1~80, 세종시 기준 1~60까지의 주성분을 사용할 경우 주요 이동 데이터의 손실 없이 기종점 데이터에 포함되어있는 노이즈를 제거하고 데이터를 압축 및 복원이 가능하였다.
본 논문은 이산 웨이블릿 변환의 스케일러빌리티(scalability)를 활용한 VOD 트래픽 모델링에 대하여 소개한다. VOD는 사용자의 요구에 대하여 비디오 데이터를 제공하는 시스템이다. 비디오 데이터는 여러 가지 특징을 가지고 있다. 첫 번째 특징은 데이터 양이 상당히 많다는 점이다. 그리고 데이터 양이 비디오 데이터가 전달되는 시간축에 따라서 변화가 많다는 점이다. 그리고 두 번째 특징은 비디오 데이터는 전송되는 양상이 시간축에 대하여 거의 끊김이 없어야 한다는 점이다. 이러한 점들 때문에 VOD 트래픽을 정확하게 모델링하는 것은 상당히 어렵게 생각되었다. 이산 웨이블릿 변환(discrete wavelet transform)은 함수에 대한 근사이다. 우수한 점은 함수에 대한 근사가 상당히 용이하고 또 유연하다는 점이다. 다시 말하면 함수 근사의 정밀도를 용이하게 조절할 수 있다는 점이다. 또 다른 우수한 점은 시간과 공간 양쪽에 대하여 함수 근사를 할 수 있다는 점이다. 본 논문은 VOD server와 client 사이의 트래픽을 이산 웨이블릿 변환인 스케일러빌리티를 활용하여 모델링하여 server와 client 사이에 보다 효과적인 네트워크 트래픽 제어를 할 수 있음을 보인다.
한국데이터정보과학회 2006년도 PROCEEDINGS OF JOINT CONFERENCEOF KDISS AND KDAS
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pp.99-108
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2006
대형 할인점 매출 데이터는 G-CRM, 에어기어 마케팅(Area Marketing)에 활용하기 위해 고객의 구매정보와 위치정보를 포함한다. TM중부좌표로 이루어진 고객 위치정보를 이용하여 지점간의 거리를 구할 수 있다. 서로 다른 위치에서 통시에 측정된 자료들이 공간적인 변인에 의하여 영향을 받는다면, 공간적인 변인의 함수식에 의한 예측모형을 설정하는 것이 타당하다. 본 연구에서는 공간적인 변인으로 거리가 주어졌을 때, 대형 할인점 매출 자료에 대한 세미베리오그램(Semi-Variogram)의 모형을 추정하고, 관측되지 않은 지역에 대한 할인점 이용권을 공간예측기법으로 예측하였다. 그리고 공간예측 기법을 통해 예측된 할인점 이용권을 토대로 할인점 이용권 지도를 작성하였다. 또한 매출 데이터의 공간이상치 탐지를 위한 방법을 제시하고 실례로 알아보았다.
사실적인 물 애니메이션을 위한 격자 기반 시뮬레이션 기법은 자연스러운 물의 움직임뿐만 아니라 부드러운 물의 표면을 잘 표현해주는 장점이 있다. 이러한 격자 기반 방법과 함께 상대적으로 적은 계산으로 안정적인 결과를 산출해주는 입자 기반의 액체 시뮬레이션 기법이 최근 애니메이션 분야에 적용되기 시작했고, 그로 인하여 입자로 이루어진 시뮬레이션 데이터에 특화된 효과적인 렌더링 기술의 개발이 요구되고 있다. 본 논문에서는 주로 3차원 스캔 데이터와 같이 물체 표면을 샘플링 하여 얻어진 점 집합에 대한 렌더링 기법을 확장하여, 위상 변화가 크고 점 집합에 의해 내부까지 표현되는 물 데이터의 특성에 적합한 렌더링 기법을 제안한다. 본 기법에서는 시뮬레이션을 통하여 얻은 입자 데이터로부터 물의 표면을 표현해주는 새로운 점 집합을 생성하고, 시뮬레이션 된 데이터의 특성을 잘 반영하도록 각 점에 대한 법선 벡터와 반지름을 결정한다. 특히 가공된 점 집합 데이터에 대하여 확장된 점 집합 렌더링 기법을 적용함으로써 입자 데이터가 표현해주는 세밀한 부분들을 보존하면서, 부드러운 물의 표면을 가시화할 수 있도록 하였다.
원거리에서 로봇 핸드를 제어하는 일은 어려운 일이다. 이를 WWW 데이터를 이용 데이터의 불분명확한 점을 사용하여 데이터가 덜 명확한 점이 있더라도 이를 제어 시스템의 데이터로서 사용할 수 있는 점을 이용하여 원거리에서 데이터를 WWW를 이용하여 수신하고 이를 좀더 발전시켜 로봇 제어를 할 수 있겠끔 데이터의 유동성을 보장하는 계층적 분석 방법에 접목시켜 로봇 제어를 할 수 있겠끔 하였다. 불분명확한 제어 데이터를 사용하는 대신 계층적 알고리즘을 사용하여 이를 보완 할 수 있는 보완 시스템을 구성하였다라고 말할수 있다. 단순한 WWW데이터 만으로 제어가 되지 않는다는 것을 확인하고 이를 계층적 분석 방법에 사용하므로써 보강할수 있는 점을 확인하고 WWW데이터를 사용하지 않는 방법과도 결과를 비교 검토한다.
최근 많은 산업체에서 3차원 스캐닝 기술을 활용하고 있다. 3D 스캐너의 성능이 향상됨에 따라 점데이터를 획득하면 후처리를 통해서 일정 비율만큼 줄이는 샘플링 단계를 수행하거나, 잡음이라고 판단되는 부분을 제거한다. 하지만, 이와 같은 추가과정 수행에도 불구하고 오랜 시간 동안 스캐닝하면 점데이터들을 한꺼번에 처리할 수 없다. 일반적으로 멀티스레드 환경을 이용하여 기획득된 점데이터를 먼저 처리하는 방식을 이용하지만, 스캐닝 프로세스 작업 시간이 증가함에 따라 다양한 환경 조건과 누적된 연산으로 인하여 점차 처리 성능이 낮아진다. 본 연구에서는 3D 스캐너로부터 실시간으로 들어오는 점데이터를 누적된 고속 특징점 히스토그램 계산을 이용하여 불필요하다고 판단되는 점데이터를 초기에 제거하는 방식을 제안한다. 이 방법을 이용하면 전체 3D 스캐닝 프로세스의 속도 향상을 가져온다.
3차원 스캔 데이터는 물체의 형상정보를 표현하는 Euclidian 공간상의 점데이터의 집합으로 정의될 수 있으며. 복잡한 3D 컨텐츠 및 모델을 사실적이고 효율적으로 생성하기 위한 기초 정보로 사용된다 최근 3차원 스캐닝기술의 발전으로 고정밀도의 형상정보뿐만 아니라 색상정보의 획득이 가능해 졌으며, 데이터의 용량이 비약적으로 증가하였다. 본 논문에서는 기존의 형상기반 점데이터 감소 방법의 한계를 극복하기 위해 색상이 동시에 고려되는 효율적인 점데이터 감소방법을 제안한다.
최근 가상도시, 위치기반시스템 등 여러 분야에서 도심지역의 고해상도 DSM의 수요가 증가하고 있다. 고해상도 DSM을 획득하는데 항공 라이다 측량은 가장 효율적이고 경제적인 방법으로 인정받고 있다. 그러나 레이저 펄스는 도시건물의 모서리와 코너보다는 주로 표면에서 반사되기 때문에 일반적으로 라이다 DSM은 명확한 수직 breakline을 포함하기 힘들다. 이에 본 연구에서는 라이다 데이터와 항공영상의 결합을 통해서 고품질의 도시지역 DSM을 생성하는 새로운 방법을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 (1) 서로 다른 두 센서에서 획득된 라이다 데이터와 영상의 기하 정합, (2) 라이다 데이터를 이용한 영상정합, (3) 영상정합을 통해 획득된 지상점과 라이다 데이터를 이용한 DSM 생성순으로 이루어진다. 영상 정합을 위한 지상점의 초기값으로 대상지의 평균고도를 높이로 사용하는 것이 아니라 라이다 데이터로부터 얻어진 높이를 사용한다면 영상 정합이 아주 정밀하게 이루어 질 수 있다. 이와 함께 정합된 영상으로부터 얻어진 지상점은 라이다 데이터 보다 더 높은 밀도를 갖게 된다. 따라서 DSM 생성을 위한 격자에 라이다 데이터와 영상정합의 결과로 얻어진 지상점 모두를 내삽에 이용하여 DSM을 생성하고자 한다.
항공 라이다 데이터는 3차원 좌표로 표현된 점의 집합으로 대규모 지역의 지형측량을 신속하고 경제적으로 수행하여 고정밀의 수치지형모델을 제작하는데 사용된다. 특히 고정밀 수치지형모델 및 수치표고모델은 토목, 환경, 도시계획, 홍수모델 등에 있어서 정확한 예측과 분석을 가능하게 하며, 이로 인해 활용이 증가하고 있다. 항공 라이다 데이터로부터 수치지형모델을 제작하기 위해서는 건물, 식생 등과 같은 비지면점을 분류하고 제거하는 과정이 필요하다. 본 논문은 항공 라이다 데이터로부터 실세계를 구성하고 있는 지면점과 비지면점을 분류하는 필터링 방법을 제시하였다. 필더링 방법은 라이다 점 데이터를 높이 차이에 따라 분할하고, 분할된 점 데이터를 지면점과 비지면점으로 분류하는 과정으로 진행된다. 이러한 과정을 통해 건물, 식생 등과 같은 비지면점을 제거하고, 수치지형모델을 제작하기 위한 지면점을 추출하게 된다. 제시된 필터링 방법을 ISPRS의 Comparison of Filter(2003) 보고서에서 사용된 데이터에 적용하여 지면점과 비지면점의 분류 결과를 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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