최근 실내공간에서 활동하는 인구가 증가함에 따라 3차원 실내공간정보에 대한 관심이 높아지고 있다. 실내공간정보를 포함하는 3차원 실내공간 모델링은 LoD 4 (Level of Detail 4) 수준의 객체지향 형태로 수행되고 있으며, 원시자료에 따라 준공도면, 레이저스캐닝, BIM데이터와 카메라를 이용하여 모델링 데이터를 구축할 수 있다. 3차원 실내공간 모델링을 수행하기 위해 정립된 프로세스는 실내공간 모델링 데이터 구축작업의 기반이 되며 구축된 모델링 데이터는 실내공간 보행자 내비게이션, 시설물관리 및 재난관리 등 다양한 어플리케이션에서 활용가능하다. 그러나 정립된 실내공간 모델링 프로세스 기반으로 수행되는 작업이 매우 복잡하고 모델링 작업에 많은 시간이 소비되어 효율적인 모델링을 하는데 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 효율적인 실내공간 모델링 수행 지원을 목적으로 원시자료의 활용도 평가를 제안한다. 기존 3차원 실내공간 모델링 프로세스 분석을 통해 활용도 평가를 위한 필요요건을 정의하고, 검증 방법을 제안한다. 또한 제안된 방법은 서울시 3차원 실내공간 모델링 프로젝트에서 사용된 준공도면을 적용하여 수행한다.
This paper presents URS (Ubiquitous Robotic Space) Modeling and service technique for the robotic security service while bridging between virtual space and physical space. First, this paper introduces a concept of virtual URS and responsive virtual URS. Second, this paper addresses modeling of URS which covers modeling of indoor geometry and environment sensor. Third, this paper describes virtual URS services including interactive virual-physical bridging service.
Around the world, there is an increasing interest in Digital Twin cities. Although geospatial data is critical for building a digital twin city, currently-established spatial data cannot be used directly for its implementation. Integration of geospatial data is vital in order to construct and simulate the virtual space. Existing studies for data integration have focused on data transformation. The conversion method is fundamental and convenient, but the information loss during this process remains a limitation. With this, standardization of the data model is an approach to solve the integration problem while hurdling conversion limitations. However, the standardization within indoor space data models is still insufficient compared to 3D building and city models. Therefore, in this study, we present a comparative analysis of data models commonly used in indoor space modeling as a basis for establishing a generic indoor space feature model. By comparing five models of IFC (Industry Foundation Classes), CityGML (City Geographic Markup Language), AIIM (ArcGIS Indoors Information Model), IMDF (Indoor Mapping Data Format), and OmniClass, we identify essential elements for modeling indoor space and the feature classes commonly included in the models. The proposed generic model can serve as a basis for developing further indoor feature models through specifying minimum required structure and feature classes.
실내공간에 대한 측위 기술과 함께 LiDAR (Light Detection And Ranging)나 카메라와 같이 공간을 측정 장비가 발달하면서 실내공간에 대한 분석과 탐색, 가상현실이나 증강현실을 통한 시각화 서비스에 대한 수요가 증가하고 있다. 이를 위해서는 실제 세계로부터 측정된 데이터를 이용하여 3차원 객체로 모델링하는 작업이 필요하다. 또한 이렇게 구조화된 데이터의 가용성과 상호운용성을 높이기 위하여 표준화된 규격으로 저장하는 것도 매우 중요하다. 본 논문에서는 LiDAR 장비를 통해 획득한 포인트 클라우드 데이터를 이용하여 실내공간을 표현하기 위한 국제표준인 IndoorGML 데이터를 자동적으로 구축하는 방법을 제안하고자 한다. IndoorGML 데이터를 구성하는 과정에서 고려해야 할 점들을 살펴본 후, 자유공간추출과 연결성 검출 과정으로 이루어진 데이터 구축 과정을 통하여 실제로 IndoorGML 데이터를 구축한다. 실험을 통하여 제안 기법이 입력 포인트 클라우드로부터 3차원 데이터 모델을 효과적으로 재구성할 수 있음을 검증한다.
Increasing size and complexity of indoor structures have led to much more complication in the spatial cognition and situational awareness. Contrary to outdoor environments, occupants have limited information regarding the indoor space syntax in terms of architectural and semantic information as well as how they interact with their surroundings. The availability of such information could give conveniences to both users and managers in various aspects. In order to visualize the exact location of rooms and utilities in 3D, many studies and projects have utilized BIM models because of its promising value of representing building components. In fact, the application of BIM provides definitive spatial indoor data and creates services for indoor space management and navigation. Therefore, this paper aims to provide an overview of practices on BIM-based indoor spatial information implementation and location-based services. It is expected that enabling of technologies, data-rich content and accessibility of information products will accelerate the growth of the spatially-related markets in various fields.
응용프로그램은 그 목적에 따라 최적의 데이터 모델을 활용하며, 이러한 응용프로그램을 위한 3차원 모델링 데이터는 선택된 데이터 모델을 기반으로 생성된다. 이러한 이유로, 동일한 공간의 지형지물을 표현하기 위해 다양한 데이터 셋이 존재한다. 그러한 중복된 데이터 셋은 공간정보 산업의 재정적 측면에서 문제를 가져올 뿐만 아니라, 시스템호환성과 데이터 비교가능성에서도 심각한 문제를 야기한다. 이러한 문제를 극복하기 위하여, 본 연구에서는 항목클래스내의 공간객체들 간의 위상적 관계를 이용하여 TRM (Topological Relation Method)이라고 하는 공간데이터융합 방법을 제안한다. TRM은 응용프로그램 수준에서 구현되는 공간데이터 융합방법으로써, 서로 다른 데이터 모델에 의해 생성된 기하데이터들을 응용시스템에서 어떠한 데이터 변환이나 교환 과정을 거치지 않고, 직접적으로 실내공간 위치기반 서비스에 제공하기 위해 사용된다. 이러한 위상관계는 IndoorGML의 기본 개념으로 정의 및 기술된다. TRM의 개념을 기술한 후, 3D GIS상에서 제안된 데이터 융합방법의 실험적 구현을 보여준다. 마지막으로서 본 연구의 한계와 향후 연구에 대해 정리한다.
실내 공간정보의 중요성이 증대됨에 따라 여러 가지 실내 공간정보를 위한 국제표준이 최근에 만들어졌다. 그 대표적인 것이 OGC에서 표준으로 만든 CityGML과 IndoorGML이다. CityGML은 3차원 도시모델을 위한 표준으로 상세도 4가 실내공간을 대상으로 하고 있고, IndoorGML은 실내공간을 주 목적으로 만들어진 표준이다. 특히 IndoorGML은 CityGML의 약점을 보완하기 위하여 만들어진 것으로, CityGML과 통합되어 사용될 때, 그 효용가치가 높아진다. 그러나 이 두 가지 표준의 약점과 장점에 대한 이해가 정확하지 않아, 어떻게 통합하여 사용할 것인지에 대한 분명한 기준이 마련되어 있지 않다. 즉, 이 두 가지 표준을 효과적으로 결합하여 사용하려면 먼저 각각의 장단점에 대한 분석이 선행되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 실제 적용사례를 분석하여 두 가지 표준의 차이점과 장단점을 분석한다. 실제 적용사례는 롯데월드몰과 종로5가 지하철역을 대상으로 하고 있으며, CityGML 및 IndoorGML 데이터를 구축하여 그 특징을 비교한다. 뿐만 아니라, 몇 가지 적용사례에 대한 시나리오를 정의하여 각각의 표준이 어떻게 이용될 수 있고, 그 장단점이 무엇인지를 분석한다. 이를 통하여 각 표준의 장단점을 분석하여 이 두 가지 표준을 어떻게 적절하게 사용할지 결정하는데, 본 연구의 결과를 활용할 수 있도록 한다.
본 연구는 실내 정밀 매핑과 정교한 영상 기반 서비스에 활용 가능한 실내의 입체 전방위 영상을 취득하는 시스템과 이에 대한 캘리브레이션 방법을 제안한다. 제안된 시스템은 회전식 스테레오 라인 카메라 방식으로 구성되며, 안정적인 입체시와 객체점의 정밀한 결정에 적합한 입체 전방위 영상을 제공한다. 또한, 제안된 시스템의 투영모델을 기반으로 캘리브레이션을 위한 수학적 모델을 도출한다. 이를 통해 캘리브레이션을 수행하여, 실내 공간에 대해 ${\pm}16cm$ 이내의 정확도로 객체점을 추정할 수 있었다. 제안된 시스템과 캘리브레이션 방법은 실내의 정밀한 3차원 모델링에 활용될 것이다.
In large scale environments like airport, museum, large warehouse and department store, autonomous mobile robots will play an important role in security and surveillance tasks. Robotic security guards will give the surveyed information of large scale environments and communicate with human operator with that kind of data such as if there is an object or not and a window is open. Both for visualization of information and as human machine interface for remote control, a 3D model can give much more useful information than the typical 2D maps used in many robotic applications today. It is easier to understandable and makes user feel like being in a location of robot so that user could interact with robot more naturally in a remote circumstance and see structures such as windows and doors that cannot be seen in a 2D model. In this paper we present our simple and easy to use method to obtain a 3D textured model. For expression of reality, we need to integrate the 3D models and real scenes. Most of other cases of 3D modeling method consist of two data acquisition devices. One for getting a 3D model and another for obtaining realistic textures. In this case, the former device would be 2D laser range-finder and the latter device would be common camera. Our algorithm consists of building a measurement-based 2D metric map which is acquired by laser range-finder, texture acquisition/stitching and texture-mapping to corresponding 3D model. The algorithm is implemented with laser sensor for obtaining 2D/3D metric map and two cameras for gathering texture. Our geometric 3D model consists of planes that model the floor and walls. The geometry of the planes is extracted from the 2D metric map data. Textures for the floor and walls are generated from the images captured by two 1394 cameras which have wide Field of View angle. Image stitching and image cutting process is used to generate textured images for corresponding with a 3D model. The algorithm is applied to 2 cases which are corridor and space that has the four wall like room of building. The generated 3D map model of indoor environment is shown with VRML format and can be viewed in a web browser with a VRML plug-in. The proposed algorithm can be applied to 3D model-based remote surveillance system through WWW.
실내 화재와 같은 재난, 재해시의 보행자의 행태를 모델링하거나 건축물의 구조를 분석하기 위해 지난 수십 년간 다양한 보행모델, 또는 화재대피모델들이 연구되어 왔다. 그러나 최근까지 개발된 모델은 대피 시 구조물들에 의해 보행자의 시야가 제한되는 것을 고려하고 있지 않다. 보행자의 시야는 대피에 영향을 미치는 중요한 요인 중 하나이므로, 이를 고려해야 현실적인 시뮬레이션 결과를 도출할 수 있다. 대피시뮬레이션에서 보행자의 시야에 대한 영향을 고려하는 방법은 시야의 제한 정도에 따라서 보행자의 대피 속도를 다르게 하는 것이다. 본 연구에서는 보행자의 시야에 따라 서로 다른 대피 속도를 갖게 하기 위해서 cellular automata를 이용한 floor field 모델을 기반으로 개선된 알고리즘을 제시하였다. 공간구문론(space syntax)을 활용하여 시야에 따라 공간을 분할하고, 동시다발적인 움직임 대신 분할된 공간별로 다른 이동속도를 갖게 하는 개선된 알고리즘을 구현하여 대피의 행태를 적절하게 모델링할 수 있게 하였다. 또한, 본 연구에서는 추후 실내 센서와의 연동을 통한 실시간 시뮬레이션 시스템으로의 개발을 위하여 공간DBMS를 이용한 3차원 보행자 시뮬레이터의 구현과정을 예시하였다. 캠퍼스 건물을 대상으로 개선된 알고리즘의 시뮬레이션 테스트를 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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