• 한국측량학회지
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• 제29권6호
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• pp.621-629
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• 2011

3차원 공간정보를 제작하는 기술의 발전에 따라 LoD 4 수준의 고정밀 3차원 객체를 제작하고 갱신하고자하는 수요가 증가하고 있다. 한편 2차원 수치지도 역시 새주소 사업 등의 시행에 따라 실시간 또는 수시 갱신에 대한 수요가 늘어나고 있다. 이러한 2차원 정보는 정밀하게 구축된 3차원 정보로부터 가져올 수 있으며, 이를 위해 3차원 정보에서 2차원 정보 추출과 관련된 연구가 필요하다. 본 연구에서는 3차원 정보로부터 2차원 정보 추출의 타당성을 검증하기 위해 다방향 경사 영상을 이용하여 3차원으로 구축된 건물 객체와 수치지도 제작 방식으로 구축된 건물 레이어의 평면과 수직정확도 및 형상과 면적을 비교 평가하였다. 정확도 검증 결과 평면 및 높이에 대하여 국토지리정보원의 "항공사진측량작업규정"에 제시된 축척 1/1,000 수치지도의 허용오차 내에 있음을 확인하였다. 또한 형상과 면적에서는 도화방법에 의한 차이에 의해 형상과 면적의 차이가 발생하였다. 연구 결과, 다방향 경사 영상을 이용한 대축척 건물 레이어의 제작이 가능하였으며, 도화방법의 차이를 해결하기 위한 추가적인 연구가 필요함을 알 수 있었다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2004년도 GIS/RS 공동 춘계학술대회 논문집
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• pp.613-616
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• 2004

Recently, in a field of cadastre, a computerization of cadastral map is in progress with great growth of GSIS field. Also, the needs for the integration of land and building information are widely increasing for integral-management and its application of various land related information. Through a revision of cadastral laws to replace the existing 2D-Cadastre with the 3D-Cadastre, a legal basis to register the position of buildings and facilities is prepared in the governmental or civil fields. This paper presented 3D-Cadastre theory that has been studied on Europe and surveyed building position directly with Totalstation at cadastral control point after choosing pilot test area, Also, the most efficient surveying method of registering building in a cadastral map is presented with comparing and analyzing building position after surveying digital orthophoto and digital map.

• 지적과 국토정보
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• 제51권2호
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• pp.35-49
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• 2021

지하공간정보를 체계적이고 효율적으로 관리하기 위해서는 기본적으로 지하공간정보통합지도 제작이 필요하고 이를 위해서는 기존에 매설된 지하공간정보의 등록이 필수적이다. 1997년부터 본격적으로 지하시설물전산화등록사업에 착수한 이래 지속적으로 지하시설물에 대한 조사 측량을 지자체별로 지속적으로 추진하고 있다. 또한 싱크홀 등의 위험요소에 대비하기 위해서 정부에서는 지하안전에 관한 특별법을 제정하는 등 지하시설물관리에 많은 노력을 하고 있으며, 이에 따라 GPR탐사방법에 의한 지하시설물 조사측량이 증가 추세에 있다. 본 연구에서는 GPR탐사 방법의 원리 등의 이론들을 고찰하고, 국내 관련 법규와 국내 GPR탐사 실험성과 및 해외 기준들을 분석하여 GPR탐사방법의 정확도 검증 기준을 제시하고자 하였다. 그 결과 해외에서는 주로 학회나 협회에서 정확도 기준을 설정하여 활용하고 있었고, 법규 및 기존의 실험성과와 해외기준과의 비교 결과 부분적인 차이가 있었으며, 검증기준에 있어서 GPR탐사방법의 특성을 감안 해외사례와 같이 오차의 기준을 퍼센트로 병행으로 하는 사례도 필요하다는 결론을 얻었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.447-454
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• 2018

본 논문은 컨볼루션 신경망으로 이루어진 학습 모델을 통해 스테레오 영상의 깊이영상 생성 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 좌, 우 시차 영상을 입력으로 받아 각 시차영상의 주요 특징을 추출하는 특징 추출부와 추출된 특징을 이용하여 시차 정보를 학습하는 깊이 학습부로 구성된다. 우선 특징 추출부는 2D CNN 계층들로 이루어진 익셉션 모듈(xception module) 및 ASPP 모듈(atrous spatial pyramid pooling) module을 통해 각각의 시차영상에 대한 특징맵을 추출한다. 그 후 각 시차에 대한 특징 맵을 시차에 따라 3차원 형태로 쌓아 3D CNN을 통해 깊이 추정 가중치를 학습하는 깊이 학습부를 거친 후 깊이 영상을 추정한다. 제안하는 알고리즘은 객체 영역에 대해 기존의 다른 학습 알고리즘들 보다 정확한 깊이를 추정하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제31권4호
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• pp.207-213
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• 2018

본 연구에서는 건물 실내 공간 정보 획득을 위해 Microsoft사의 $Kinect^{(R)}$ v2를 활용한 point cloud 기법을 도입하였다. 카메라로 취득한 2차원의 투영 공간 이미지 픽셀 좌표를 각 카메라의 보정을 거쳐 3차원 이미지 변환하며 이를 토대로 공간 정보를 구현하였다. 기준점을 중심으로 $360^{\circ}$ 회전하여 취득한 3차원 이미지를 통해 거리 측정이 불가한 기존의 2차원 이미지의 한계를 개선하였으며, 이 과정을 통해 얻은 point cloud를 통해 3차원 map을 형성하였다. 형성된 3차원 map은 기존의 공간정보 융 복합을 위한 센서와 비슷한 수준의 측정 효율을 가지면서 동시에 렌즈 왜곡 현상에 대한 후처리 과정을 통해 공간 정보를 정확하게 측정할 수 있도록 하였다. 측정한 결과를 2D 도면과 실제 공간 및 구조부재의 길이 및 위치 등과 비교하여 검증하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권1호
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• pp.364-380
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• 2016

The most popular approach in object classification is based on the bag of visual-words model, which has several fundamental problems that restricting the performance of this method, such as low time efficiency, the synonym and polysemy of visual words, and the lack of spatial information between visual words. In view of this, an object classification based on weakly supervised E2LSH and saliency map weighting is proposed. Firstly, E2LSH (Exact Euclidean Locality Sensitive Hashing) is employed to generate a group of weakly randomized visual dictionary by clustering SIFT features of the training dataset, and the selecting process of hash functions is effectively supervised inspired by the random forest ideas to reduce the randomcity of E2LSH. Secondly, graph-based visual saliency (GBVS) algorithm is applied to detect the saliency map of different images and weight the visual words according to the saliency prior. Finally, saliency map weighted visual language model is carried out to accomplish object classification. Experimental results datasets of Pascal 2007 and Caltech-256 indicate that the distinguishability of objects is effectively improved and our method is superior to the state-of-the-art object classification methods.

• 인지과학
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• 제22권2호
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• pp.103-121
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• 2011

본 연구는 초기 화면의 차원 정보와 초기-검사 화면의 차원 일치 여부가 목표 대상이 $0^{\circ}$, $90^{\circ}$, $180^{\circ}$, $270^{\circ}$로 회전하는 상황에서 참가자들의 위치 탐색 수행에 어떠한 영향을 미치는지를 보고자 했다. 실험 결과, 초기 화면이 2차원으로 제시되었을 때 참가자들의 수행 정확도가 높았고, 특히 3차원 초기 화면의 경우 검사 화면과 차원이 일치할 때 위치 정보의 심적 회전이 요구되는 상황에서 위치 탐색에 어려움을 겪는 것을 발견하였다. 이러한 결과는 운전 상황과 같이 보조 자료로부터 위치 정보를 얻는 것과 동시에 운전자의 위치와 방향이 변하는 경우, 실제와 시각적으로 유사하게 설계된 3차원 자료보다는 정확한 위치 정보를 제공하는 2차원의 자료가 유리할 수 있음을 시사한다.

• 방송공학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.237-251
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• 2016

본 논문에서는 High Efficiency Video Coding(HEVC)을 기반으로 구현된 3D 스케일러블 코덱에서 부호화 효율을 향상시킬 수 있는 기술을 제안한다. 기존의 3D-HEVC에서는 dependent view를 부호화 할 때, 자신의 깊이 영상이 존재하지 않아 이웃 view의 base view의 깊이 영상을 이용하여 텍스처를 부호화한다. 하지만 스케일러블 부호화를 지원하는 형태의 3D-HEVC에서는 자신의 하위 spatial layer의 깊이영상을 이용하여 부호화 할 수 있다. 본 논문에서는 3D 스케일러블 코덱에서 텍스처 정보를 부호화하기 위한 향상된 깊이영상 예측방법을 제안한다. 저자들이 구현한 3D 스케일러블 코덱을 이용하여 제안한 알고리즘으로 실험을 한 결과, 제안하는 알고리즘이 기존 기술 대비 효율적인 것을 확인 할 수 있었다.

• 로봇학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.113-120
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• 2018

To fly a drone or unmanned aerial vechicle(UAV) safely, its pilot needs to maintain high situation awareness of its flight space. One of the important ways to improve the flight space awareness is to integrate both the global and the local navigation map a drone provides. However, the drone pilot often has to use the inconsistent reference frames or perspectives between the two maps. In specific, the global navigation map tends to display space information in the third-person perspective, whereas the local map tends to use the first-person perspective through the drone camera. This inconsistent perspective problem makes the pilot use mental rotation to align the different perspectives. In addition, integrating different dimensionalities (2D vs. 3D) of the two maps may aggravate the pilot's cognitive load of mental rotation. Therefore, this study aims to investigate the relation between perspective difference ($0^{\circ}$, $90^{\circ}$, $180^{\circ}$, $270^{\circ}$) and the map dimensionality matches (3D-3D vs. 3D-2D) to improve the way of integrating the two maps. The results show that the pilot's flight space awareness improves when the perspective differences are smaller and also when the dimensionalities between the two maps are matched.

• 한국측량학회지
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• 제23권2호
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• pp.109-116
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• 2005

3차원 공간 모형, 즉 3차원 CG 도시 모델은 건물이나 도로, 강 등의 사회 환경을 가상공간으로 표현하고 GIS(지리 정보 시스템)등의 정보 시스템에서 데이터를 축적${\cdot}$관리하여 광범위한 분야에서 다양한 활용이 기대되는 중요한 정보기반이다. 현재는 이러한 3차원 CG 도시 모델 구축을 위한 데이터 취득이나 모델 작성에는 많은 수작업이 필요하고 막대한 시간과 노력이 걸린다. 본 논문에서는 $\lceil$3차원 공간 데이터 기반$\rfloor$을 GIS와 CG로 통합화하고 자동 생성한 정보 시스템에 관하여 소개한다. 이 시스템에서는 GIS가 관리${\cdot}$축적한 수치지도상의 건물 경계선 다각형에 대하여 필터링, 다각형분할, 윤곽선의 생성 등의 처리를 하고 CG 시스템이 이것의 데이터를 받아서 지형의 도형 정보와 속성 정보를 설계하여 건물이나 도로 등의 3차원 CG 모델을 자동 생성한다.