장면 그래프는 영상 내 물체들과 각 물체 간의 관계를 나타내는 지식 그래프를 의미한다. 본 논문에서는 3차원 실내 환경을 위한 3차원 장면 그래프를 생성하는 모델을 제안한다. 3차원 장면 그래프는 물체들의 종류와 위치, 그리고 속성들뿐만 아니라, 물체들 간의 3차원 공간 관계들도 포함한다. 따라서 3차원 장면 그래프는 에이전트가 활동할 실내 환경을 묘사하는 하나의 사전 지식 베이스로 볼 수 있다. 이러한 3차원 장면 그래프는 영상 기반의 질문과 응답, 서비스 로봇 등과 같은 다양한 분야에서 유용하게 활용될 수 있다. 본 논문에서 제안하는 3차원 장면 그래프 생성 모델은 크게 물체 탐지 네트워크(ObjNet), 속성 예측 네트워크(AttNet), 변환 네트워크(TransNet), 관계 예측 네트워크(RelNet) 등 총 4가지 부분 네트워크들로 구성된다. AI2-THOR가 제공하는 3차원 실내 가상환경들을 이용한 다양한 실험들을 통해, 본 논문에서 제안한 모델의 높은 성능을 확인할 수 있었다.
문명 발전에 의해 생활공간이 더욱더 복잡해짐에 따라 현실 세계의 3차원 공간으로서의 이해가 필요해졌고, 3차원 공간을 효율적으로 관리 및 분석하기 위하여 3차원 GIS에 대한 중요성이 대두되기 시작하였다. 현재까지의 3차원 GIS는 1990년대에 들어서 3차원 가상도시의 등장으로 도시 모델의 3차원 가시화에 대해 많은 연구가 진행되어 왔다. 이러한 3차원 가상도시는 도시 관리 차원에서 도시공간의 표현, 분석, 모델링, 시뮬레이션 등을 통하여 도시정보의 체계적이고 효율적인 관리를 가능하게 한다. 3D GIS 기술의 활용 사례로는 3차원 도시 경관 분석 및 도시 계획, 3차원 시뮬레이션, 3차원 위치기반 서비스, 도시 행정 관리 등이 있다. 3차원 도시 경관 분석 및 도시 계획 활용 분야에서는 3차원 GIS를 활용하여 새롭게 건설되는 건물들이나 토지 이용 변경에 따른 경관 분석을 가상공간에서 시뮬레이션 분석함으로써 경관 변화 예측 및 적합한 경관 설계에 대한 분석을 한다. 3차원 시뮬레이션의 경우 환경오염도 분석, 최적의 입지선정, 개발 전후의 경관 차이, 각종 재난에 따른 위험도 분석, 경관과 일조량 분석 등을 미리 가상도시에 시뮬레이션 함으로서 불필요한 업무를 줄일 수 있고 발생할 수 있는 결과 값을 예상할 수 있다. 3차원 위치기반 서비스의 경우 자신의 위치를 비교적 정확히 측정함으로서 생소한 도시를 방문하거나 위치를 찾아갈 경우 최단 경로 및 최적 경로를 탐색할 수 있다. 앞으로의 3차원 GIS 기술 동향으로 유비쿼터스 환경에서의 시공간분석(Temporal GIS)과 3차원 실내공간인지 기술 개발 등으로 볼수있다. 시공간분석은 시공간 질의를 통한 공간정보의 시간에 다른 변화 계산 또는 예측된 결과를 분석할 수 있고, 시공간 분석에 사용되는 공간적, 시간적 정보의 조합은 적어도 3차원 이상의 정보를 나타내기 때문에 필요에 따라 다양한 결과를 산출 할 수 있다. 종합적으로 시공간분석은 GIS의 분석 범위를 넓혀 주며 실시간 GIS 응용시스템 개발을 위한 주요 과업이다. 3차원 실내공간정보 표현기법과 공간분석 및 공간인지 기법을 이용한 통한 유비쿼터스 환경에서의 3차원 실내공간인지 기술 개발을 통해 최근 공간정보를 기반으로 한 위치기반서비스내 u-서비스 즉, 인간 행태의 분석, 관리 및 응용을 지원하도록 한다 이는 위치기반서비스 사용자의 주변상황에 대한 인지능력을 향상시켜주고 최근 사회적 이슈가 되고 있는 U-City의 성공여부에 직접적인 영향을 미칠것이다. 이를 위해 다음과 같은 기술개발이 수행되어야 할것이다. 첫째로, 공간인지 기술을 위한 3차원 실내공간표현 방법 개발, 둘째로, 3차원 실내공간정보를 이용한 공간분석 및 공간인지 기법 개발, 마지막으로 유비쿼터스 환경에서 3차원 실내공간인지를 위한 미들웨어 개발을 통해서 공간정보의 활용을 macro-scale 공간에서 micro-scale로 확산될 것이다. 그러므로, 본 세미나를 통해서, 3차원 GIS의 활용의 보편화와 대중화를 위해서는 3차원 데이터 획득 및 처리 방법, 3차원 공간데이타베이스, 공간 분석 및 가시화에 대한 기술적 이슈들을 논하고자 한다.
본 논문에서는 실내환경의 3차원 복원을 위해 다시점 카메라부터 획득된 부분적인 3차원 점군에 대한 정합 기법을 제안한다. 일반적으로, 기존의 정합 방법들은 많은 계산량을 요하며, 정합하는데 많은 시간이 소요된다 또한, 상대적으로 정밀도가 낮은 3차원 점군에 대해서는 정합이 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 투영 기반 정합 방법을 제안한다. 첫 번째, 시간적 특성을 기반으로 변화량이 큰 3차원 점들을 제거하고, 공간적 특성을 이용하여 현재 화소의 주변 3차원 점을 참조하여 빈 영역을 채움으로써 깊이 영상 정제 과정을 수행한다. 두 번째, 연속된 두 장면에서의 3차원 점군을 동일한 영상 평면으로 투영하고, 두 단계 정수 매핑을 적용한 후 수정된 KLT (Kanade-Lucas-Tomasi) 특징 추적기를 사용해 대응점을 찾는다. 그리고 적응적 탐색 영역에 기반하여 거리 오차를 최소화함으로써 정밀한 정합을 수행한다. 마지막으로, 대응되는 점들에 대한 색을 참조하여 최종적인 색을 계산하고, 위의 과정을 연속된 장면에 적용함으로써 실내환경을 복원한다. 제안된 방법은 대응점을 2차원 영상 평면에서 찾음으로써 계산의 복잡도를 줄이며, 3차원 데이터의 정밀도가 낮은 경우에도 정합이 효과적이다. 또한, 다시점 카메라를 이용함으로써 몇 장면에 대한 색과 깊이 영상만으로도 실내환경의 3차원 복원이 가능하다.
최근 들어 보행자 내비게이션을 위한 3차원 공간데이터의 요구가 급증하고 있다. 보행자 내비게이션에 있어서, 3차원 모델은 일반인의 시각에서 구체적으로 표현되어야 할 필요가 있다. 보행자 내비게이션을 위한 공간을 상세하게 구현하기 위해서는 실외 환경뿐만 아니라 지하쇼핑센터와 같은 실내 환경에서도 적용될 수 있는 3차원 모델을 개발하는 것이 필수적이다. 그러나 GPS 없이 모바일 맵핑만으로 3차원 데이터를 효율적으로 취득하기란 대단히 어렵다. 본 연구에서는 3차원 형상을 레이저 스캐너로 측정하고, 표면 텍스쳐는 CCD 센서로 취득하였으며, 계속적으로 변화하는 센서의 위치와 높이는 IMU를 통해 측정하였다. 또한 IMU의 위치데이터는 GPS의 위치보정 없이 CCD 이미지의 상대 표정을 통해 수정하였다. 연구결과로써, 디지털 카메라 및 레이저 스캐너와 IMU와의 통합을 통해 실내 환경에서 신뢰성 높고, 빠르며, 간편하게 3차원 공간 데이터를 취득할 수 있는 방법을 제안하였다.
지오펜스는 실세계 지리에서 구획된 가상의 반경으로, 필요에 의해 그때마다 생성될 수도 있거나 사전에 특정 영역을 지오펜스로 지정할 수도 있다. 기존의 지오펜스 애플리케이션들은 구글 지도 또는 웹 기반 지도를 바탕으로 사용자 정의에 의해 경도와 위도로 직접 지정한다. 그러나 대부분의 지오펜스 애플리케이션들은 실내외 동시 지원 및 3차원 공간에 대한 지오펜스를 지원하지 않고 있다. 따라서 본 논문에서는 3차원 지오펜스를 위해 실내외 위치 식별 메커니즘을 제안하고, 이를 스마트폰에 적용하여 3차원 지오펜스를 구현한다. 제안된 위치 식별 메커니즘은 위치 식별을 위해 다양한 유무선 네트워크를 사용하는 것이 아니라 단지 GPS와 WiFi 환경만으로 3차원 지오펜스에서 실내인지 실외인지 식별하고, 더불어 건물의 실내에서는 몇 층에 있는가를 식별한다. 향후에는 3차원 지오펜스가 사물인터넷(IoT) 환경에서의 애플리케이션 개발에 필수적인 요소 기술이 될 것이다.
본 논문에서는 3차원 광선 추적법을 이용하여 실내 무선 MIMO 채널에서 공간적 특성들을 해석함으로써 채널 용량을 계산하고, 특정 실내 환경에서 최적화된 다중 안테나의 이격거리를 알아내는 방법을 제안한다. 우선, 가시 영역과 비가시 영역을 갖는 복도 환경에서 3차원 광선 추적법을 이용하여 전파 경로, 전송 손실 및 시간지연 확산 등의 채널 공간적 특성들을 계산하고, 시간 지연 확산 특성을 다이폴 안테나와 네트워크 분석기를 이용하여 측정한 후에 계산 값들과 비교하여 3차원 광선 추적법의 정확성을 검증한다. 그런 다음에 그 실내 환경에 다중 안테나를 갖는 송신기와 수신기를 위치시키고, 수신기 위치별로 송 수신 안테나들의 간격에 따른 전파 경로와 전송 손실을 3차원 광선 추적법을 이용하여 계산하며, 이들 계산 값을 이용하여 채널 용량을 계산한다. 이 계산을 100개의 수신 위치에서 4종류의 안테나 방향 조합을 갖는 조건들에서 안테나 간격에 따른 채널용량을 계산하고, 이들 값들을 평균하여 이 실내 환경에서의 최적의 안테나 이격 거리를 알아내었다.
본 논문에서는 실내 환경의 3차원 공간에서 벽면을 분리해내기 위해 깊이 카메라로 받아들인 영상을 이용한 방법을 제안한다. 논문의 실험 결과에서 얻을 수 있는 정보를 이용하면 실내 공간을 인식하거나 그에 따른 인접한 물체의 탐색 또는 벽면에 프로젝터를 투사하는 등 3차원 공간 활용에 용이하다. 논문에서 제안하는 방법은 먼저 3차원 입력 영상에서의 좌표 점들을 이용하여 법선 벡터를 검출하고, 검출 된 법선 벡터를 비슷한 벡터들끼리의 그룹으로 나눈다. 나누어진 그룹들을 RANSAC을 이용하여 평면 단위로 분리한 후, 분리된 평면들은 실내 환경에서 알 수 있는 도메인 지식들에 기반 하여 벽면으로 구분 된다. 마지막으로 본 논문에서 제안하는 방법은 다양한 실험 환경을 통해 성능을 입증한다.
본 논문에서는 깊이 카메라로 받아들인 입력 영상의 3차원 공간 내에서 벽면을 분리하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 벽면이 구분된 영상은 벽면에 프로젝터를 투사하는 등의 3차원 공간 활용에 용이하다. 입력 영상에서의 좌표 점을 이용하여 법선 벡터를 검출하고, 법선 벡터를 통해 평면을 분리한다. 분리된 평면들을 실내 환경에서 알 수 있는 도메인 지식들에 기반하여 벽면으로 구분 된다.
지상라이다는 시간과 인력의 소모를 절감하면서도 고밀도의 포인트 클라우드를 생성할 수 있으므로 3차원 지적, 문화재보호, 건설관리 등에 활용되고 있다. 본 연구에서는 포인트 클라우드를 기반으로 한 실내 3차원 모델 구축 기법을 제시하였다. 제시한 방안은 세그먼테이션 단계와 외곽선 추출 단계로 이루어진다. 세그먼테이션 단계에서는 RANSAC과 정제격자를 이용하여 포인트 클라우드를 동일 평면에 따라 분할한다. 외곽선 추출단계에서는 외곽선 추출 격자를 이용하여 3차원 모델의 경계선을 추출한다. 또한 모델링에 사용되지 않은 포인트들을 메쉬자료화여 실내 공간의 세부 묘사를 위한 자료로 활용하였다. 제시한 모델링 기법은 메쉬자료를 이용하여 3차원 모델 구축을 하던 작업과정을 크게 개선하였다. 하지만 실내 공간의 환경 특성에 따라 RANSAC 경계값, 정제격자와 외곽선 추출 격자 크기의 조정이 필요하며 원형 또한 곡선 형태를 지닌 실내 구조물의 외곽선 추출을 위한 알고리즘의 개선이 필요하다.
본 논문에서는 3차원 광선추적 기법을 이용한 실내 환경에서의 전파특성 분석을 위한 3D 시뮬레이터를 이용한 분석 결과를 제시하였다. 지금까지 소개된 대부분의 전파특성 분석 결과들은 2차원 평면에서 거리에 따른 신호의 손실(Path Loss) 위주로 연구가 진행 되었다. 본 연구에서는 실내에서 전파특성을 분석하기 위해 다양한 ITU 모델을 사용하여 입체구조의 실내 환경에서 전파의 수신신호의 세기에 대한 분석을 수행하였다. 본 연구에서 개발된 시뮬레이터를 이용해 150MHz와 2GHz대역의 손실 특성이 비교 되었고 예상한 결과를 얻을 수 있었다. 그리고 각 수신기의 위치에서 수신 신호는 전파경로상의 벽면에서 손실되는 전력에 따라 차이가 생기기 때문에 송신기의 출력이 중요한 요인으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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