본 연구에서는 공중 및 지상장비에 따른 3차원 공간정보 구축의 핵심요인을 분석하고 선호도 조사를 통하여 품질 향상 방안을 도출하였다. 이는 3차원 공간정보 구축을 위한 개별 기술 요소에 대하여 품질에 영향을 미치는 요인을 조사하고, 개선이 요구되는 우선순위를 파악하여 이에 대한 요인 평가 및 대안기술 개발과 적용 등의 자료로 활용하기 위함이다. 이를 위해 3차원 공간정보를 바라보는 집단 간 견해차의 선호도 조사를 통하여 공간정보 및 측량에 종사하는 전문가 집단과 일반적으로 3차원 공간정보를 경험한 비전문가 집단을 대상으로 동일성 유무를 계량적 기법에 의해 판단하였다.
본 연구에서는 대용량 궤적 데이터베이스에서 영역 질의를 효과적으로 처리하기 위한 인덱싱 기법에 대하여 논의한다. 먼저, 기존 인덱싱 기법의 문제점을 지적하고, 이러한 문제점을 해결하는 새로운 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 우선 시간 차원을 다수의 시간 구간으로 분할하고, 인덱싱의 대상이 되는 전체 라인 세그먼트들을 시간 구간별로 구분한다. 각 시간 구간에 속하는 라인 세그먼트들에 대하여 별도의 인덱스를 구축한다. 또한, 디스크에서 관리되는 과거 시간 구간에 대한 인덱스들과는 달리 최근 시간 구간에 대한 인덱스는 메인 메모리상에 관리함으로써 삽입과 검색의 성능을 크게 개선할 수 있다. 각 시간 구간에 속하는 라인 세그먼트들은 다음과 같은 방식으로 인덱스를 구축한다. 먼저, 2D-트리를 이용하여 전체 공간 차원을 유사한 수의 라인 세그먼트들이 배정되도록 다수의 셀들로 분할한다. 또한, 분할된 각 셀마다 시공간 차원 (x, y, t)에 대한 별도의 3차원 $R^*$-트리를 두어 보다 상세한 인덱싱을 지원한다. 실험 결과에 의하면, 기존 기법에 비하여 작은 인덱스 구조를 갖으면서도 검색 성능면에서 $300%{\sim}1000%$까지의 성능 향상 효과를 갖는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 지능형 로봇의 구현을 위한 효율적인 제스처 인식 방법에 대하여 기술한다. 기존의 2차원 기반 제스처 인식 방법들은 제스처의 3차원 특성을 정확하게 표현할 수 없으며, 3차원 정보를 추가로 사용하는 경우 3차원 데이터의 에러와 시스템의 복잡성 때문에 그 활용에 제약이 따랐다. 본 논문에서는 이들 단점을 보완하기 위하여, 3차원 공간에서의 제스처를 효율적으로 정량화하는 방법으로 2차원 형상 정보와 3차원 깊이 정보를 동시에 포함하는 제스처 캡처링 모델 APM(active plane mode)을 제안한다. APM은 외관 특성 및 영상의 노이즈에 덜 민감한 특징이 있으며, 행위자의 변화에도 보다 안정적인 인식을 수행할 수 있는 장점이 있다. 이렇게 추출된 제스처 특징은 주성분 분석법(PCA)과 은닉 마르코프 모델(HMM)을 이용하여 분석되고, 최종적으로 제스처를 인식하게 된다. 본 방법은 서로 다른 15명의 제스처에 대해 실험한 결과 $90\%$ 이상의 인식 결과를 보였으며, 지능형 로봇뿐만 아니라 지적 인터페이스 시스템과 같은 여러 응용 시스템에 적용될 수 있을 것이다.
목적: 생체 조직에서의 전기임피던스 분포는 생리적 기능에 대하여 풍부한 정보를 가지고 있다. 이러한 전기임피던스 분포는 전기임피던스단층촬영법(EIT)으로 구할 수 있으나 공간해상도가 열악하여 그 사용이 보편화되지 못하고 있다. 기존의 EIT의 한계점을 극복하기 위하여 EIT와 MRI 기술을 결합한 자기공명임피던스단층촬영법(MREIT: Magnetic Resonance Electrical Impedance Tomography)이 최근 제안되었다. MREIT는 영상복원 과정에서 x, y, z 3방향의 자속밀도 벡터를 필요로 하므로 MRI용 자석 내에서 물체를 3차원으로 회전하여 자속밀도 벡터를 구해야 한다. 이러한 3차원 회전은 MREIT가 실제 임상에 적용되는데 있어서 한계점으로 지적되고 있다. 본 논문에서는 물체 회전을 하지 않고 전기임피던스 분포를 얻을 수 있는 새로운 MREIT 방법을 제안하였다. 새로운 MREIT 방법의 원리에 대해서 소개하고 0.3T의 주자장세기를 갖는 연구용 MRI 시스템에서 얻은 MREIT영상을 소개하고자 한다.
하천의 수질모의를 위해서는 정상상태 모델인 QUAL2E 가 널리 사용되어 왔다. 그러나 우리나라는 기후 특성상 하절기에 강우가 집중되고 경우에 따라서는 댐등에 의해 장기간 수류의 지체현상이 발생하므로 지역 및 시기에 따라 발생하는 수질 문제가 서로 다를 수 있다. 따라서 우리나라의 대부분의 수체에서는 시간에 따라 모의를 할 수 있는 비정상 상태의 수질모델이 적용되어야 할 필요가 종종 발생한다. 미국공병단에서 개발된 CE-QUAL-W2 모델은 2차원 모델로서 수리동역학과 수질반응역학을 한데 묶어서 풀이하였다는 점에서 획기적인 변화로 볼 수 있다. 이 모델은 종방향으로 길고 수심이 깊으며 상대적으로 하폭이 좁은 형태의 수체에 적합하며 하폭방향의 수질 변화를 나타내는 데 사용되지 못하는 단점이 있다. WASP(Water Quality Analysis and Simulation Program) 은 미국 환경부에서 개발한 비정상상태 3차원 수질모델로서 세계적으로 다양한 수체에 널리 사용되어 왔다. 이 모델에서 1차원적 흐름을 예측할 수 있는 DYNHYD 라는 수리학적 부프로그램은 2차원 또는 3차원 상황에서는 사용할 수가 없었음에 따라 수리학적 고려가 빈약한 것이 이 모델의 가장 큰 약점으로 지적되어 왔다. 최근 미국 환경부는 EFDC(Environmental Fluid Dynamics Code) 라는 3차원 수리동역학 프로그램을 이용하여 대상 수체의 수리학적 거동을 모의하고 그 결과를 WASP7 에 연계시킬 수 있도록 하여 기존의 단점을 대폭 보완하였다. 본 연구에서는 금강 상류에 위치하고 있는 용담호를 대상으로 EFDC 를 이용하여 2005년 1년간 수위 및 수온성층현상을 예측하고 그 결과가 WASP 에 연결되어 사용될 수 있도록 하였다. 적절한 격자의 수를 결정하기 위하여 다양한 경우가 시행착오적으로 시험되었으며 비교적 적은 숫자의 격자로도 수위 및 수온의 모의가 가능하다는 것을 발견하였다.
본 연구는 기타원점좌표체계의 지적자료를 통일원점좌표계로 변환하여 연속된 형태로 제작함으로써 GIS 분야에서 지적자료의 활용성을 높이는데 목적을 두고 진행되었다. 이를 위해 경기도 오산시를 대상으로 관련기관의 협조를 받아 실험연구를 실시하였다. 실험연구에서는 좌표변환에 활용되는 기준점 영역을 대 영역, 중 영역, 소 영역 3단계로 구분하였다. 또한, 최초 기타 원점 측량당시의 기준점 성과와 현재 업무에 활용하고 있는 기준점성과를 활용하여 그 결과를 비교하였다. 실험연구에서 사용한 좌표변환 방법은 2차원 투영변환 중 대표적인 등각사상변환, 부등각사상변환, 다항식변환 방법을 적용하였다. 변환 전·후의 필지 모양 및 형태변화를 측정하고, 최종적으로는 좌표계 통일후 인접지역에 대한 이격거리를 측정하여 가장 적정한 좌표변환 방안을 설정하였다. 실험연구 결과 대 영역의 부등각사상변환이 모양 및 형태변화와 이격거리에 있어 가장 양호한 값을 나타내었다.
본 논문에서는 대표적인 3차원 일인칭 액션 게임인 Unreal Tournament 게임과 이것에 기초한 지능형 에이전트 연구용 테스트베드인 Gamebots 시스템을 소개한다. 그리고 이들이 제공하는 3차원 가상환경에서 동작하는 지능형 NPC인 KGBot의 설계와 구현에 대해 설명한다. KGBot는 Gamebots 시스템 내의 하나의 보트 클라이언트이다. KGBot는 3차원 가상환경 안에 숨겨진 목표점들을 찾아 효과적으로 점령하는 임무를 수행한다. KGBot는 범용의 BDI 에이전트 구조인 UM-PRS를 제어엔진으로 채용하고 있으며, 복잡한 행위들을 여러 계층으로 표현한 계층화된 지식베이스를 가지고 있다. 본 논문에서는 미지의 월드를 효과적으로 탐색함으로써 숨겨진 목표점들의 위치를 빨리 파악하고, 흩어져 있는 이동점들과 경로들을 찾아내어 경로 그래프를 작성하며, 이것에 기초하여 특정 목적지까지 지적의 이동 경로를 계획하는 KGBot의 지능 행위들에 대해 자세히 설명한다. 그리고 끝으로 다양한 3차원 지도를 이용한 실험을 통해 KGBot의 월드 탐색 전략과 제어엔진의 성능을 분석해본다.
최근 스마트시티, 디지털 트윈, 자율주행, 스마트 건설 등의 분야가 발전하면서 각 분야에서 생산되는 다양한 데이터를 서로 연결하기 위한 매개체로서 공간정보의 가치가 매우 중요해지고 있다. 특히 데이터의 최신성을 위해 공간정보의 신속한 구축과 갱신이 필요하다. 본 연구에서는 정밀한 위치정확도가 이미 검증된 기구축 공간데이터를 이용하여 지상기준점 없이 제작된 영상기반 3차원 건물모델의 위치를 정합시킬 수 있는 소프트웨어 프로토타입을 개발하였다. 이 소프트웨어를 실험대상지역에 적용한 결과, 지상기준점 없이 제작된 3차원 건물모델과 기구축 공간데이터가 높은 위치 정합률을 보여 최신의 3차원 공간데이터를 필요로 하는 분야에 적용될 수 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 스마트시티 구성요소인 공간정보인프라 구축을 위해 최신 공간정보 취득 기술인 드론을 기반으로 도심지의 3차원 디지털트윈 모형을 구축하였으며, 구축된 모형 간의 처리시간·품질·정확도 분석과 스마트시티 응용시스템을 활용하여 몇 가지 분석 모델을 구현하였다. 3종의 드론 사진측량 소프트웨어의 데이터 처리시간·품질이 각각 다르게 나타난 반면 구축 모델의 정확도는 8점의 검사점에 대한 평균제곱근 오차(RMSE)는 N방향으로 ±0.04m, E방향으로는 ±0.03m, Z방향으로 ±0.02m로 경계점좌표등록부시행지역의 경계점에 대한 측량성과와 검사성과의 허용범위로 규정하고 있는 0.1m 미만으로 나타났으며. 항공사진측량 작업규정의 1:500~1:600 축척의 사진기준점 오차 한계인 표준편차 0.14cm 이내로 나타나서 지적과 항공사진측량에서 규정하는 대축척의 오차 한계 모두 만족함을 알 수 있었다. 또한 드론기반의 3차원 도심지 디지털트윈 모형을 이용한 스마트시티 구현의 활용성 증대를 위해 본 연구에서 구축한 모형을 이용하여 조망권·경관분석, 일조권분석, 순찰경로분석, 화재진압 모의 훈련 등을 구현하였으며, 기존 항공측량 방법과 비교해서 육안 판독지점에 대한 정확도는 기존 항공측량 보다 10cm 내외 더 정확하고, 약 30㎢ 이하의 구축 면적에서 기존항공측량 보다 구축비용을 절감할 수 있을 것이라 판단할 수 있었다.
문화재의 현황 파악 및 복원을 위한 3차원 모델링에 있어서 지상 LiDAR와 UAV의 활용방안을 제시하고자 대상 문화재에 대해 지상 LiDAR 측량을 실시하고 UAV 영상을 취득하였다. 이를 통해 생성된 포인트 클라우드의 정확도를 비교하고 3차원 모델의 중첩분석 및 융합 모델을 생성하였다. 그 결과, 문화재의 변위 및 변형을 감지하기 위해 실시하는 3차원 모델링의 경우에는 지상 LiDAR를 이용한 정밀한 모델링이 적합함을 알 수 있었으며, UAV 모델은 지상 LiDAR 모델에 비해 급격한 굴곡이 발생하는 부분을 상세하게 표현하지 못하는 한계가 있지만 UAV 모델은 모델링을 수행하는 범위가 넓으며 실물 문화재의 모델링이 가능한 이점이 있음을 알 수 있었다. 또한 최종적으로 지상 LiDAR 모델과 UAV 모델의 이점을 살린 융합 모델을 생성함으로써 문화재의 기초자료 구축 분야에서 효율적인 활용이 가능할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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