3차원 지형 환경의 공간영상콘텐츠는 국토계획 및 통신설비계획, 철도건설, 시공, 입체적인 유비쿼터스 도시 구현, 안전 및 방재 등에서 많은 요구와 그 중요성이 크게 부각되고 있다. 현재 지리정보 기반의 2차원적인 지도정보와 시설정보를 3차원의 도시공간으로 재현하기 위하여 기존의 등고선을 이용한 DEM 방식은 많은 한계를 가지고 있으며, 특히, 철도와 같은 노선 폭이 좁고 길이가 길어서 궤적 관리가 어려운 작은 구조물의 경우에는 그 고도모델이 무시되기 쉬우므로, 레이져 측량기술을 이용한 공간대상물에 대한 높은 정확도 취득이 크게 필요한 실정이다. 최근에는 레이져 측량기술과 GPS를 결합한 고밀도 고정도의 높이 값을 얻을 수 있는 LiDAR 데이터의 이용으로 그러한 한계를 극복하고 있는 추세이다. 비교적 레이져 측량을 우리 실정에 적합한 3차원 지형분석 및 철도시설에 적용하여 데이터의 생성기법기법을 개발하여 3차원 공간에서의 최적의 노선관리가 가능하도록 하였다. 이를 위하여 LiDAR Data를 중심으로 하는 높이 값을 DEM으로 변환하고, 디지털 영상의 매칭 및 정확도 평가 등을 통한 벡터와 래스터의 실시간 통합 및 전환으로 장거리 노선에서의 3차원 철도 모델의 생성을 통한 추적관리가 가능하도록 하였다. 그리하여 공간영상콘텐츠를 이용한 철도시설물 관리에서의 다양한 활용의 해답을 확인하였다.
본 연구는 다양한 형상과 정보를 가질 뿐만 아니라 신축 및 재건축을 통하여 끊임없이 갱신되는 건물에 대해 3-D GIS를 구축하기 위한 기초자료를 효율적으로 획득하고 관리하기 위한 방법을 제시한다. 먼저 건물정보모델(BIM)과 지리정보시스템(GIS)의 정보모델의 특징들을 비교해 보고, 가상도시 구축을 위한 정보모델인 CityGML과 건물표현을 위한 세밀도를 살펴본 다음, BIM으로부터 CityGML에 따른 건물정보를 추출하기 위한 프로토타입을 구현하여 실행사례를 보인다. 본 연구의 접근방법은 건축설계 및 건축관련 엔지니어링 사무소, 또는 건설회사에서 CAD로 작성한 기존의 건물 및 부지에 관련한 2, 3차원 정보뿐만 아니라 새로운 추세로 자리잡는 IFC 정보를 활용할 수 있어 국가 지리정보시스템내에 건물 외형과 내부 모델을 구축하기 위한 많은 노력을 절감할 수 있다는 장점이 있다.
이 연구에서는 2007년, 2010년에 수행한 울릉분지 1, 2차 시추 지역의 시추공(UBGH1-1, UBGH1-4, UBGH1-9, UBGH1-10, UBGH1-14, UBGH2-2-1, UBGH2-2-2, UBGH2-6, UBGH2-9, UBGH2-10, UBGH2-11)에서 취득한 물리검층 및 코어분석 자료로 추정한 가스하이드레이트 함유층 주요 물성 자료를 활용하여 불균질성을 반영할 격자 수준의 3차원 공간 분포 모델링을 수행하였다. 가스하이드레이트 함유층 내 퇴적상의 공간 분포 추정을 위하여 퇴적상 추정 자료를 각 시추공별로 3차원 격자셀에 입력하고 순차지표시뮬레이션으로 3차원 분포를 모델링하였다. 가스하이드레이트 함유층의 공극률과 가스하이드레이트포화율은 퇴적상 분포 모델을 기반으로 순차가우스시뮬레이션을 통해 3차원 공간 물성 분포를 추정하였다.
3차원 시뮬레이션을 이용하여 조망, 일조, 일영, 직광 등 3차원 공간분석에 대한 분야가 발전함에 따라 3차원 시뮬레이션에 필요한 3차원 지형모델 제작에 관한 연구가 필요하게 되었다. 본 연구에서는 법선의 방정식을 이용하여 2차원 설계도면을 3차원 지형모델로 변환함으로써 개발후의 3차원 지형모델을 생성하는 방안을 제시하였다. 2차원 설계로부터 3차원 지형모델 생성을 위한 자동화 알고리즘을 개발하였으며, 향후 세부적인 연구가 필요할 것으로 예상된다.
Unstructured workspaces which are typical in construction contain unpredicable activities as well as changing environments. Most automated and semi-automated construction tasks require real-time information about the local workspace in the form of 3D geometric models. This paper describes and demonstrates a new rapid, local area geometric data extraction and 3D visualization method for unstructured construction workspaces that combines human perception, simple sensors, and descriptive CAD models. The rapid approach will be useful in construction in construction in order to optimize automated equipment tasks and to significantly improve safety and a remote operator's spatial perception of the workspace.
The purpose of this study is to develop a campus facility management system, construct 3D graphic data and attribute data of facilities on the Kumoh National Institute of Technology and then verificate the developed system's practicability. Utilized the existing campus facility data from the existing drawings, images, cadastre records and so forth, 3D position data of underground facilities surveyed with a total station and high-resolution aerial photos, 3D realistic models were produced by means of a XD2D software and a XDWORLD Builder Professional software of GIS engines. We intend to embody not only campus guide service in virtual reality space but visualization of 3D virtual campus by providing 2D and 3D data to web space using XDWORLD server soon after. It is expected that the campus facility management system is able to contribute to the integrated management of 3D facility data service, the support of prompt decision-making related to spatial affairs, the work simplification through data holding in common between the members of the staff and so forth.
현재, 3차원 도시를 구축하기 위하여 디지털 항측카메라, 레이저스캐너, 다중경사사진 촬영시스템 등이 활용 또는 연구중에 있다. 이와 같은 최신 기법을 이용하여 비교적 넓은 지역의 정밀한 3차원 공간정보를 신속하게 구축할 수 있으며 고품질의 3차원 가상도시를 구축할 수 있다. 또한, 구축된 3차원 공간정보는 최근 빠른 경제발전과 개발에 따른 변화의 요인을 신속하게 반영하여 최신의 공간정보를 제공하여야 한다. 본 연구에서는 변화가 발생한 소규모 지역의 3차원 공간정보의 경제적이며 효율적인 갱신을 위한 근접 항공사진측량을 이용한 3차원 공간정보 수시갱신 체계를 확립하는데 목적을 두고 수행되었다. 연구에서 제안된 무인항공 사진측량기법은 비교적 저가의 무인항공기와 일반 디지털카메라를 이용하여 수행되었으며, 카메라 검정을 통해 내부표정 요소를 취득하고 9개 지점에서 수직 및 경사사진 촬영을 실시하였다. 촬영된 영상중 20매의 영상을 이용하여 기준점 및 건물에 3차원 도화를 실시하고 지상측량자료 및 수치지도와 비교함으로써 제안된 기법의 정확도와 소규모 지역에서 발생하는 3차원 공간정보의 수시갱신에 활용될 수 있는지를 분석하였다.
Objective: The aim of this study was to compare the accuracy of Bolton analysis obtained from digital models scanned with the Ortho Insight three-dimensional (3D) laser scanner system to those obtained from cone-beam computed tomography (CBCT) images and traditional plaster models. Methods: CBCT scans and plaster models were obtained from 50 patients. Plaster models were scanned using the Ortho Insight 3D laser scanner; Bolton ratios were calculated with its software. CBCT scans were imported and analyzed using AVIZO software. Plaster models were measured with a digital caliper. Data were analyzed with descriptive statistics and the intraclass correlation coefficient (ICC). Results: Anterior and overall Bolton ratios obtained by the three different modalities exhibited excellent agreement (> 0.970). The mean differences between the scanned digital models and physical models and between the CBCT images and scanned digital models for overall Bolton ratios were $0.41{\pm}0.305%$ and $0.45{\pm}0.456%$, respectively; for anterior Bolton ratios, $0.59{\pm}0.520%$ and $1.01{\pm}0.780%$, respectively. ICC results showed that intraexaminer error reliability was generally excellent (> 0.858 for all three diagnostic modalities), with < 1.45% discrepancy in the Bolton analysis. Conclusions: Laser scanned digital models are highly accurate compared to physical models and CBCT scans for assessing the spatial relationships of dental arches for orthodontic diagnosis.
Perception of surfaces from range images plays a key role in 3-D object recognition. Recognition of 3-D objects from range images is performed by matching the perceived surface descriptions with stored object models. The first step of the 3-d object recognition from range images is image segmentation. In this paper, an approach for segmenting 3-D range images into symbolic surface descriptions using spatial Gabor filter is proposed. Since the phase of data has a lot of important information, the phase information with magnitude information can effectively segment the range imagery into regions satisfying a common homogeneity criterion. The phase and magnitude of Gabor filter can represent a unique featur vector at a point of range data. As a result, range images are trnasformed into feature vectors in 3-parameter representation. The methods not only to extract meaningful features but also to classify a patch information from range images is presented.
항공 레이저 스캐너(ALS)로부터 획득한 라이다(LiDAR) 데이터는 지형지물을 모델링하기 위해서 널리 사용되고 있으며, 특히 정밀 3차원 건축물 및 도시모델, 엄밀정사영상 등 고품질의 공간정보를 효율적으로 구축하기 위하여 라이다 데이터를 이용한 3차원 모델링에 관한 연구가 지속적으로 수행되고 있다. 불규칙적으로 분포된 고밀도의 라이다 데이터로부터 객체를 3차원으로 모델링하기 위해서는 시스템 캘리브레이션, 노이즈 제거 및 지면과 객체를 분리하기 위한 필터링, 객체의 종류 및 특성에 따른 데이터 분류, 기하학적 특성 및 동질성에 기반한 데이터 분할, 분할면의 군집화 및 묘사, 분할면의 재구성과 조합에 의한 모델링, 품질검사 등 일련의 복잡한 과정들이 수반된다. 라이다 데이터를 이용한 많은 모델링 방법들은 데이터 분할 과정을 포함하고 있지만, 본 논문에서는 라이다 데이터를 분할하지 않고 객체를 구성하는 중요하고 대표적인 특징점들을 추출하여 건물 모델링에 활용하는 방법을 제안하고 있다. 복잡하고 다양한 건물 형태를 시뮬레이션한 데이터와 실제 데이터에 적용하여 제안한 방법의 타당성 및 정확도를 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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