현재 위치에서 목적지까지의 거리와 교통상황을 고려하여 최적의 경로를 안내하는 도로 및 교통 정보 제공 시스템인 차량용 내비게이션 시스템은 텔레매틱스의 가장 중요한 응용 분야이며 디지털 컨버전스의 핵심으로 부각되고 있다. 내비게이션 기술은 크게 2차원 또는 3차원 그래픽 기반 기술과 위성 영상이나 비디오 또는 실시간 영상에 기반을 둔 영상 기반 내비게이션 기술로 구분할 수 있으며, 최근에는 운전자의 시야에 보이는 실제의 도로의 모습을 카메라를 통해 실시간으로 취득한 후 경로 안내 정보를 부가하여 보여줄 수 있도록 하는 증강현실 기반의 실감 내비게이션이 차세대 기술로 연구되고 있다. 본 고에서는 이러한 실감 내비게이션 기술을 중심으로 국내외 기술개발현황과 한국전자통신연구원에서의 기술 개발 사례에 대하여 자세히 살펴보고 향후의발전 방향에 대해 전망해 본다.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.14
no.2
s.36
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pp.33-42
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2006
Recently, the studies on the extraction of 3-dimension position information and attribute information of ground surface using LiDAR data. LiDAR data has high locational accuracy, and advantage that can process data more fast because there's not coordinate transform when acquire of Data justly the ground coordinate by Acquiring. The paper using only LiDAR data Manufacture road, building, contour That occupy a many parts of Digital Map. Estimated for possibility of Digital mapping using only LiDAR data As that compare accuracy with Digital map.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.4
no.4
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pp.177-186
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2015
For data fusion of laser range finder (LRF) and vision camera, accurate calibration of external parameters which describe relative pose between two sensors is necessary. This paper proposes a new calibration method which can acquires more accurate external parameters between a LRF and a vision camera compared to other existing methods. The main motivation of the proposed method is that any corner data of a known 3D structure which is acquired by the LRF should be projected on a straight line in the camera image. To satisfy such constraint, we propose a 3D geometric model and a numerical solution to minimize the energy function of the model. In addition, we describe the implementation steps of the data acquisition of LRF and camera images which are necessary in accurate calibration results. In the experiment results, it is shown that the performance of the proposed method are better in terms of accuracy compared to other conventional methods.
본 논문에서는 무인자동차의 자율주행을 위한 알고리즘을 제시하고 3차원 그래픽 시뮬레이션을 통하여 안정성 기반 자율주행 알고리즘의 성능을 검증하고자 한다. 제안된 자율주행 알고리즘은 주변 인접 차량의 위치, 속도, 가속도, 주행 차로 정보를 바탕으로 자율주행 차량과의 충돌가능성 및 충돌예측시간을 계산하여 최적의 안정 주로를 선택하고 이러한 주행 차로에 대한 주행 궤적을 생성하여 추종토록 함으로써 자율주행이 이루어지도록 한다. 본 논문에서는 제안된 자율주행 알고리즘을 검증하기 위하여 3차원 그래픽 시뮬레이션 환경을 구축하였으며 다차로, 다차량 주행 환경에서 몇 가지 가상 도로 환경을 구축하여 시뮬레이션 하였고 자율주행 차량의주행 궤적을 인접 주행차량의 주행 궤적과 비교 확인함으로써 알고리즘의 타당성을 검증하였다. 시뮬레이션 결과 제시된 안정성 기반 자율주행 알고리즘은 다차로, 다차량 주행 환경에서 주변 차량과 충돌 없이 안정적인주행 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있었다.
Recently, Construction business is changing from on the ground to underground space because of deficit of developing space, creation of green space and of incremental of land compensation expenses. Meanwhile, 3D Topographic, Marine and Cadastral maps need to have Spatial Interrelation. Also, understanding of the information is also needed. Spatial information object registration system is impossible to contact and understanding intelligence mutually because the former one is managed as automatic ID system. Therefore, 3D Object information ID System of underground space is managed based on Object Identifier. Construction of Spatial information integration ID System is required and it will offer Division Code (Ground, Index, Underground) and depth information. We are defined and classified Under Spatial Information in this paper. Moreover, we developed the integration ID System based on UFID for cadastral information Construction. We supposed underground spatial information DB Construction and a developed the way of exploiting 3D cadastral information system through the study. The research result will be the base data of Standard ID system, DB Construction and system Development of National spatial data which is considered together with spatial interrelation.
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2008.10a
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pp.249-250
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2008
본 연구는 전년도 지형참조항법(TRN; Terrain Referenced Navigation)에 근거하는 3-D 헬리콥터 항법 시스템을 위한 알고리즘 개발의 후속 연구로서 실용적 완성을 위해 수행되었다. 본 연구에서 헬리콥터의 위성항법장치(GPS)로부터의 정보(X,Y,Z 좌표)는 자동차가 도로주행중 매 1초 간격으로 수신되는 GPGGA Code로 대체되었다. 비행체는 3차원 직교 좌표 체계(Cartesian coordinate system)로 표현되는 수치지형모델(DTM; Digital Terrain Model)상에서 시점(Origination)-종점(Destination) 분석 기법에 의해 항로를 결정한다. 본 시스템은 우선 조종사에게 지형의 사전 인식을 위해 시점-종점 주변 3차원 지형도와 항로의 종단면도를 보여준다. 본 시스템은 직접적인 지상 충돌을 피하기 위해 지형 여유 층면(Terrain Clearance Floor)의 개념을 도입, 기복 지형 표면에 일정 높이의 완충 공간을 설정한다. 본 시스템은 매초 GPS로부터 실시간 수신되는 X,Y,Z 위치와 DTM상의 x,y,z를 비교하여 만약 비행체가 완충 공간에 접근하게 되면 즉시 경고음과 메시지를 발한다. 수치지형모델은 (주)첨성대가 확보하고 있는 3초 간격의 DTM을 채택, 작성하였다.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.21
no.1
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pp.71-79
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2003
This study intended to extract the spatial data and attribute data from the images of terrestrial and aerial photographs and to compile the digital map from the images using various kinds of photograrmmetric analysis. Also this study aimed to develope the technique of constructing the Information System for Building and Road Facility (ISBRF) using the compiled digital maps and the extracted data. The spatial or attribute data for the facilities in the area was extracted using the single terrestial photographs and graphical method. And the Three Dimensional Frame Model was produced from multiple images of terrestial photographs. In addition, the spatial data base for the objective area was updated by the vectorizing procedures with small scale areal photos. It is concluded that the efficient techniques for constructing the ISBRF was suggested in this study.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.13
no.3
s.33
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pp.87-94
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2005
3D positional information of lane can be automatically calculated tv combining GPS data, IMU data if coordinates of lane centers are given. The Road Safety Survey and Analysis Vehicle(RoSSAV) is currently under development to analyze three dimensional safety and stability of roads. RoSSAV has GPS and IMU sensors to get positional information of the vehicle and two road-facing CCD cameras for extraction of lane coordinates. In this paper, we develop technology that automatically detects centers of lanes from the road-facing cameras of RoSSAV. The proposed algorithm defines line-support regions by grouping pixels with similar edge orientation and magnitude together and extracts a line from each line support region by planar fitting. Then if extracted lines and the region in-between satisfy the criteria of brightness and width, we decide this region as lane. The proposed algorithm was more precise and stable than the previously proposed algorithm based on brightness threshold method. Experiments with real road scenes confirmed that lane was effectively extracted by the proposed algorithm.
In this study, we developed low cost INS and (D)GPS integration for continuous attitude and position and utilized it for the determination of exterior orientation parameters of image sensors which are equipped in 4S-Van. During initial alignment process, the heading information was extracted from twin GPS and fine alignment with Kalman filter was performed for the determination of roll and pitch. Simulation and van test were performed for the performance analysis. Based on simulation result, roll and pitch error is around 0.01-0.03 degrees and yaw error around 0.1 degrees. Based on van test, position error in linear road is around 10 cm and curve around 1 m. Using direct georeferencing method, the image sensor's orientation and position information can be acquired directly from (D)GPS/INS integration. 4S-Van achieved 3D spatial data using (D)GPS/INS and image data can be applied to the spatial data integration and application such as contemporary digital map update, road facility management and Video GIS DB.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2019.06a
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pp.234-235
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2019
본 논문은 실사 객체를 360도 전방위에서 관찰이 가능한 3D 그래픽 모델로 변환하는 시스템에서 뼈대를 추출하는 방법을 제시한다. 각 카메라로부터 촬영된 텍스쳐 영상을 이용하여 뼈대를 추출하고, 깊이 정보로부터 얻어진 포인트 클라우드 정보를 이용하여 뼈대 정보를 정합, 보정하는 과정을 수행한다. 카메라로부터 촬영된 텍스쳐 영상에 대해 딥러닝 기술 등을 이용하여 뼈대를 획득한다. 텍스쳐 영상으로부터 획득된 뼈대 정보는 동일 위치에서 획득된 외부 파라미터를 이용하여 월드좌표계로 변환하여 공간상에 위치시킨다. 이러한 과정을 모든 카메라로부터 획득된 뼈대 정보에 동일하게 적용함으로써 모든 뼈대 정보를 공간상에 표현하여 최종적인 뼈대 정보를 추출하는 방법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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