Recently, many scan projects are gradually increasing for maintenance, construction. The scan data contains useful data, which can be generated in the target application from the facility, space. However, modeling the scan data required for the application requires a lot of cost. In example, the converting 3D point cloud obtained from scan data into 3D object is a time-consuming task, and the modeling task is still very manual. This research proposes Scan-to-Geometry Mapping Rule Definition (S2G-MD) which maps point cloud data to geometry for irregular building plane objects. The S2G-MD considers user use case variability. The method to define rules for mapping scan to geometry is proposed. This research supports the reverse engineering semi-automatic process for the building planar geometry from the user perspective.
시맨틱 웹의 확산을 위해 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 온톨로지로 변환하는 연구가 활발히 진행 중이다. 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 온톨로지로 변환하기 위한 연구들은 관계형 데이터베이스의 구성 요소와 RDF 구성 요소를 매핑하는 방식인 RDB to RDF 매핑 모델을 주로 사용한다. 하지만 지금까지 제안된 매핑 모델들은 그 표현방식이 서로 다르며, 이는 사용자의 접근성과 재사용성을 떨어트린다. 이로 인해 표준화된 매핑 언어의 필요성이 대두되었으며, W3C에서는 RDB to RDF 모델의 표준 매핑 언어로서 R2RML을 제안하였다. R2RML은 관계형 데이터베이스 스키마 정보만을 RDF로 변환하는 특징을 가진다. 이와 같은 이유로 관계형 데이터베이스의 테이블 명, 컬럼 명 사이의 관계정보에 대한 온톨로지를 추가할 수 없다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 관계형 데이터베이스 구성 요소의 의미 관계를 고려한 RDB to RDF 매핑 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 R2RML에서 정의한 관계형 데이터베이스의 스키마 정보에 RDFS 속성 정보를 확장하여 매핑 정보를 생성한다. 이러한 매핑 정보는 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 RDFS 속성 정보가 포함된 RDF로 변환시킨다. 이 논문에서는 제안 시스템을 자바 기반의 프로토타입으로 구현하며, 비교 평가를 위해 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 RDF로 변환하는 실험을 수행하고 결과를 D2RQ, RDBToOnto, Morph와 비교한다. 제안 시스템은 다른 연구들에 비해 변환한 온톨로지가 풍부한 의미관계를 표현하며, 데이터 변환 시간에서 가장 우수한 성능을 보인다.
IEC 61850 기반의 변전소 자동화용 IED를 구현함에 있어서 IEC 61850 통신을 위한 IED의 통신부와 계전기능을 위한 보호계전부의 mapping은 중요한 부분이다. 물론 통신부와 보호계를 통합하여 구성할 수도 있지만 통신부와 보호계전부가 분리된 형태의 IED에서는 데이터 mapping의 방법이 필요하다. 보호계전부와 통신부가 분리된 토B의 경우, 보호계선 데이터를 IEC 61850데이터 형으로 적용하기 위해서는 데이터 형의 변화와 데이터의 연산 과정등의 mapping이 필요하다. 본 논문에서는 IEC 61850에서 표준으로 제시하는 CID(Configured IED Description)파일을 이용하여 보호계전부와 IEC 61850 통신부 사이의 데이터들의 mapping 방법과 동적 연산 방법을 제시하고 제시된 방법에 따른 결과물을 보여준다.
Constructing a geo-spatial database of Graphic Information Systems(GIS) in various applications is suffering from the difficulty of data acquisition, which is labor-intensive and time consuming. In order to provide the spatial data rapidly and accurately, 4S-Van, a prototype mobile mapping system, has been developed. This paper presents a novel approach for an analysis for Mobile Mapping Systems. Furthermore, we discuss the accuracy of measurements using images acquired from the 4S-Van. The first part of this paper introduces accuracies of other mobile mapping systems. Then, we describe main features of the 4S-Van and our proposed method for an analysis accuracies, which can be applicable to other mobile mapping systems. The last part of paper concludes with a summary and our suggestions for implementation of mobile mapping system.
실시간 데이터를 대상으로 하는 전력 계통응용 프로그램을 개발하기 위해서는 SCADA 시스템이 다루는 Point Data를 Device Level의 속성으로 해석할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 이러한 관계를 나타낼 수 있는 Mapping 기법을 제안하고 실제 응용 프로그램에 적용한 사례를 소개하고자 한다.
기존의 엔진제어기(ECU)는 주요 mapping data(ECU에 대응되는 값)들에 대해서 기밀성과 무결성을 제공하는 보호 기법의 부재로 인해 임의적인 튜닝이 가능하다는 특징이 존재하였다. 이로 인해 자칫 잘못된 튜닝이나 악의적인 조작이 발생할 수 있는 여지가 있으며, 이는 차량 엔진 및 조작의 안정성을 떨어뜨림과 동시에 운전자 및 보행자들의 안전을 위협할 수 있다는 문제가 있다. 이에 본 논문에서는 ECU에 적용되는 Firmware의 주요 mapping data를 안전하게 암호화하는 방식을 제안하며, 이 과정에서는 차량의 식별 및 ECU에 mapping 되는 data의 무결성 검증을 위해 인증서를 사용하는 방식을 제안한다. 본 논문의 제안을 통해 주요 mapping data를 안전하게 보호하는 기술을 통해 차량의 안전성을 유지할 수 있다.
Recently, research and development to revitalize smart construction are being actively carried out. Accordingly, 3D mapping technology that digitizes construction site is drawing attention. To create a 3D digital map for construction site a point cloud generation method based on LiDAR(Light detection and ranging) using MMS(Mobile mapping system) is mainly used. The purpose of this study is to analyze the accuracy of MMS LiDAR-based point cloud data. As a result, accuracy of MMS point cloud data was analyzed as dx = 0.048m, dy = 0.018m, dz = 0.045m on average. In future studies, accuracy comparison of point cloud data produced via UAV(Unmanned aerial vegicle) photogrammetry and MMS LiDAR should be studied.
Surface water mapping has been widely used in various remote sensing applications. Water indices have been commonly used to distinguish water bodies from land; however, determining the optimal threshold and discriminating water bodies from similar objects such as shadows and snow is difficult. Deep learning algorithms have greatly advanced image segmentation and classification. In particular, FCN (Fully Convolutional Network) is state-of-the-art in per-pixel image segmentation and are used in most benchmarks such as PASCAL VOC2012 and Microsoft COCO (Common Objects in Context). However, these data sets are designed for daily scenarios and a few studies have conducted on applications of FCN using large scale remotely sensed data set. This paper aims to fine-tune the pre-trained FCN network using the CRMS (Coastwide Reference Monitoring System) data set for surface water mapping. The CRMS provides color infrared aerial photos and ground truth maps for the monitoring and restoration of wetlands in Louisiana, USA. To effectively learn the characteristics of surface water, we used pre-trained the DeepWaterMap network, which classifies water, land, snow, ice, clouds, and shadows using Landsat satellite images. Furthermore, the DeepWaterMap network was fine-tuned for the CRMS data set using two classes: water and land. The fine-tuned network finally classifies surface water without any additional learning process. The experimental results show that the proposed method enables high-quality surface mapping from CRMS data set and show the suitability of pre-trained FCN networks using remote sensing data for surface water mapping.
최근 BEMS(Building Energy Management System)는 공간정보를 적극 활용하고 있다. 공간정보가 포함된 BIM(Building Information Modeling)을 잘 활용한다면, 사용자는 공간정보와 연계된 직관적 건물 에너지 관리가 가능하다. 이 연구는 BIM-BEMS 연계를 위한 MF(Model Filter)을 활용한 데이터 맵핑 방법인 M-BDL(MF-based BIM Data Linkage)제안한다. 최근 BEMS은 3차원 공간정보를 적극 활용하고 있다. 이를 통해 사용자는 공간정보가 연계된 직관적인 건물 에너지관리가 가능하다. BIM 데이터를 에너지 관리 시스템에 활용하기 위해서는, 사용자 요구사항 관점에서 필요한 BIM 데이터만 BEMS과 연계할 필요가 있다. 하지만, Rich dataset인 BIM을 그대로 연계한다면 사용자가 불필요한 정보까지 관리해야 하는 부담을 주게 된다. M-BDL을 통해, 무거운 BIM 데이터에서 BEMS에 필요한 데이터만 맵핑함으로써, BIM데이터를 경량화할 수 있었고, 유지보수에 필요한 데이터량을 줄일 수 있다. 이 기술은 필요한 BIM 데이터만 필터링된 BIM 데이터와 BEMS 데이터베이스 간 연계할 수 있는 M-BDL 맵핑 방법을 제안한다.
드론 매핑 시스템은 재난 피해 조사, 국토 환경 모니터링, 건설 공정 모니터링 등 여러 분야에 응용 가능하다. 드론에 장착된 다양한 개별 센서를 통합하여 활용하려면 시간동기화 등 여러가지 절차가 필요했다. 최근, 영상 센서와 GPS/INS가 함께 내장된 복합센서가 다수 출시되었다. 복합센서는 여러 가지 센서 데이터를 내부적으로 통합하여, 위치/자세를 영상 파일에 바로 태깅하여 제공한다. 이러한 복합센서를 드론 매핑 시스템에 활용하려면 매핑 정확도를 확인해 볼 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 다양한 데이터 취득 환경과 사전 캘리브레이션 여부를 중심으로 복합센서의 매핑 정확도를 확인하였다. 첫째, 매핑 정확도가 지상기준점의 개수에 따라 어떻게 변하는지 살펴보았다. 지상기준점 개수가 2개일 때부터 총 RMSE가 1 m 이상에서 약 60 cm로 40 cm가량 줄어드는 것을 확인할 수 있었다. 둘째, 데이터 취득 상황과 사전 캘리브레이션 여부에 따른 매핑 정확도를 확인하였다. 지상기준점이 있는 경우에는 개수가 적을지라도 사전 캘리브레이션의 영향이 크지 않은 것을 확인할 수 있었다. 영상의 중복도가 충분하지 않을 때는 사전 캘리브레이션 하는 것이 정확도 개선에 영향을 주는 것을 확인할 수 있었다. 지상기준점이 없는 경우에는 카메라, 탑재체 모두 사전 캘리브레이션 하는 것이 정확도를 개선시키는데 영향이 있음을 확인하였다. 본 연구를 기반으로, 향후 복합센서를 이용한 드론 매핑 수행 시 데이터 취득 조건에 따라 지상기준점 측량과 캘리브레이션 과정을 효율화 하는데 기여할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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