Conventional 2D GIS has many difficulties to visualize and analyze three dimensional real world. To improve those problems and implement realistic spatial analysis, Interest in 3D GIS is increasing remarkably. Currently, Some local governments are carrying out pilot projects for 3D GIS, Government also is setting up the master plan and the road map for national information construction. In this study, introducing 3D GIS to urban planning, we evaluated limits of conventional regulation and proposed effective and reasonable means lot restricting location of merrymaking place in local government.
The slope of the road in the forest area has a characteristic of steep slope, so natural disasters such as slope collapse occur. The slope displacement observation technique according to landslide is being studied as a method to observe a wide area and a method to observe a small area. This is a study on high-precision digital map generation using ground LiDAR. It is possible to create a high - precision digital map by minimizing the US side using the 3D LiDAR in the steep slope area where the GPS and Total Station measurement are difficult in the maintenance of the danger slope area. It is difficult to objectively evaluate whether the contour lines generated by LiDAR are correct and it is considered necessary to construct a test bed for this purpose. Based on this study, if terrain changes such as landslides occur in the future, it will be useful for measuring slope displacement.
최근 자율주행 분야가 4차 산업혁명 시대에 맞이하여 주요한 기술분야로 각광받고 있다. 자율주행 분야는 4차 산업의 핵심 기술의 집합체라고 볼 수 있는데, 이 중 자율주행 지원을 위한 정밀도로 지도 및 도로시설물 구축을 위한 DB 분야가 필수적인 부분이다. 기존 2차원 자료형식으로 제작되고 관리되던 지도 DB가 3차원으로 급격히 변화하고 있으며, 더불어 이러한 정밀도로 지도를 구축을 위한 핵심기술로 Mobile Mapping System(MMS)가 활발히 이용되고 있다. 특히 MSS에서 획득되는 다양한 자료 중에서 LiDAR를 통해 취득되는 정밀 Point Cloud는 정확한 위치 정보를 포함하고 있어, 정밀도로 지도 구축 및 도로시설물 관리 등을 위한 다양한 관련 DB 구축에 활용되고 있다. 하지만 현재는 정밀도로 지도 제작 시 3D 모델링을 위한 기반 데이터로만 활용되는 것으로만 국한되어 그 사용 범위가 넓지 않은 문제가 있다. 본 연구에서는 MMS 취득자료의 활용성을 높이기 위하여 MMS LiDAR Point Cloud를 활용하여 도로 주변 시설물을 추출하고, 그 위치를 현장조사 성과와 중첩하여 비교 분석하여 그 위치 정확도에 기준한 도로시설물 분야 활용성을 확인하고자 하였다. Point Cloud로부터 전신주와 통신지주 DB를 구축하고 도로명주소기본도와 위치 비교를 수행한 결과, Point Cloud에서 추출한 시설물 DB의 위치 정확도는 도로명주소기본도 보다 높은 것으로 확인되었다. 이를 통해 MMS Point Cloud 자료를 도로시설물 관리 분야에 충분히 활용하는 것이 가능하며, 추후 이를 통해 도로시설물 지도 확대 구축하고, 도로대장 관리 등에 적용하는 연구가 필요 할 것으로 판단된다.
Noise mapping is performed in the city of Cheongju which has 626,614 inhabitants on a $153.41km^2$ area. This city has 71,387 buildings and 969,274m roads. Many database sets like information of roads, topography and buildings are required for making the noise map of large area. These database sets are provided by the various departments of the regional administration in Cheongju city. Using the given database sets, 3-dimensional model of topography and buildings are made to consider the multi-reflections and diffractions. A predicted noise level is compared with measured noise level of the road traffic noise. As the tool of management and decision of urban noise policy, noise map is combined into the map of land use to make the conflict noise map. This conflict noise map is useful to assess the present urban noise and to make the better life in complicated urban life.
본 연구에서는 근거리 디지털 사진측량기법을 적용하여 도로 사면의 3차원 변형측정 및 사면의 시각화를 구현하고자 하였다. 디지털 영상을 매개로 광속조정법(bundle adjustment)에 근거한 사진삼각측량 방법에 의하여 사면의 3차원 변형량을 도출하였고, 디지털사진측량 워크 스테이션을 사용하여 사면의 수치고도모형(digital elevation models)과 수치정사영상 및 3D 경관도를 생성하였다. 또한 데스크탑 GIS를 활용하여 사면의 경사도를 분석하는 등 위험사면의 모니터링과 사면 관리를 위한 자료를 제시하고자 하였다.
This paper proposes a method to segment urban scenes semantically based on location prior information. Since major scene elements in urban environments such as roads, buildings, and vehicles are often located at specific locations, using the location prior information of these elements can improve the segmentation performance. The location priors are defined in special 2D coordinates, referred to as road-normal coordinates, which are perpendicular to the orientation of the road. With the help of depth information to each element, all the possible pixels in the image are projected into these coordinates and the learned prior information is applied to those pixels. The proposed location prior can be modeled by defining a unary potential of a conditional random field (CRF) as a sum of two sub-potentials: an appearance feature-based potential and a location potential. The proposed method was validated using publicly available KITTI dataset, which has urban images and corresponding 3D depth measurements.
본 연구에서는 연구지역을 대상으로 항공사진과 수치지형도를 이용하여 3차원 지형 모델링을 제작하였고 이를 이용하여 가시권 분석과 동아대학교에 대한 Web GIS를 구현하였다. 연구지역은 부산광역시 사하구 하단동 일대를 지정하였으며, 축척 1:20,000의 항공사진과 축척 1:5,000의 수치지형도를 사용하였다. 항공사진은 GCP선정과 영상정합을 통하여 보정된 영상을 추출하고 영상재배열 과정과 정밀미분편위수정을 거쳐 최종 정사보정된 영상을 제작하였다. 그리고 ArcView 프로그램을 이용하여 수치지형도에서 DEM을 생성하였고, 도로 레이어와 건물 레이어를 추출하여 3차원 지형 모델링을 제작함과 동시에 동아대학교에 대한 Web GIS를 구현하였다.
차선유지 제어시스템, 적응식순항 제어시스템과 같은 첨단운전 지원시스템은 기본적으로 차량의 거동 정보를 기반으로 구동되지만, 최근 도로의 기하학적 정보를 추가적으로 활용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, 도로의 종단경사는 차량의 가감속 제어 및 항법알고리즘 구현에 있어 필수적인 정보로서 DGPS-RTK와 같은 고가의 장비로 직접 측정하는 방법과 디지털 맵에 저장된 속성정보를 활용하는 방식이 제안되고 있으나, 상용화 관점에서는 아직 많은 문제점이 존재한다. 따라서, 본 논문에서는 추가 센서의 장착없이 연속형 확장칼만필터를 활용하여 차량의 동특성과 도로종단경사를 효율적으로 추정하는 알고리즘을 제안한다. 도로종단경사를 포함하는 3자유도 차량동역학 모델과 차량의 내부 네트워크롤 통해 수집할 수 있는 차량의 상태정보를 기반으로 확장칼만필터를 설계하여 차량의 동특성과 도로종단경사를 추정한다. 제안된 알고리즘은 시뮬레이션과 실차실험을 통해 그 성능을 검증하였다.
현대에는 급속한 산업화와 인구 증가로 인해 도시들이 더욱 복잡해지고 있다. 특히 도심은 택지개발, 재건축, 철거 등으로 인해 빠르게 변화하는 지역에 해당한다. 따라서 자율주행에 필요한 정밀도로지도와 같은 다양한 목적을 위해 빠른 정보 갱신이 필요하다. 우리나라의 경우 기존 지도 제작 과정을 통해 지도를 제작하면 정확한 공간정보를 생성할 수 있으나 대상 지역이 넓은 경우 시간과 비용이 많이 든다는 한계가 있다. 지도 요소 중 하나인 도로는 인류 문명을 위한 많은 다양한 자원을 제공하는 중추이자 필수적인 수단에 해당한다. 따라서 도로 정보를 정확하고 신속하게 갱신하는 것이 중요하다. 이 목표를 달성하기 위해 본 연구는 Semantic Segmentation 알고리즘인 LinkNet, D-LinkNet 및 NL-LinkNet을 사용하여 광주광역시 도시철도 2호선 공사 현장을 촬영한 드론 정사영상에서 도로를 추출한 다음 성능이 가장 높은 모델에 하이퍼 파라미터 최적화를 적용하였다. 그 결과, 사전 훈련된 ResNet-34를 Encoder로 사용한 LinkNet 모델이 85.125 mIoU를 달성했다. 향후 연구 방향으로 최신 Semantic Segmentation 알고리즘 또는 준지도 학습 기반 Semantic Segmentation 기법을 사용하는 연구의 결과와의 비교 분석이 수행될 것이다. 본 연구의 결과는 기존 지도 갱신 프로세스의 속도를 개선하는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 예상된다.
Recently the necessity of road data is still being increased in industrial society, so there are many repairing and new constructions of roads at many areas. According to the development of government, city and region, the update and acquisition of road data for GIS (Geographical Information System) is very necessary. In this study, the fusion method with range data(3D Ground Coordinate System Data) and Intensity data in stand alone LiDAR data is used for road extraction and then digital image processing method is applicable. Up to date Intensity data of LiDAR is being studied. This study shows the possibility method for road extraction using Intensity data. Intensity and Range data are acquired at the same time. Therefore LiDAR does not have problems of multi-sensor data fusion method. Also the advantage of intensity data is already geocoded, same scale of real world and can make ortho-photo. Lastly, analysis of quantitative and quality is showed with extracted road image which compare with I: 1,000 digital map.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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