• 제목/요약/키워드: Digital Map for Car Navigation

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저가형 드론영상을 이용한 수치지형도 수정·갱신업무 적용 가능성 실험 평가 (Experimental Applicability Evaluation for Renewal and Modification Task of Digital Topographic Map by Low-Cost Drone Acquired Images)

  • 윤부열
    • 한국지리정보학회지
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    • 제20권4호
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    • pp.115-125
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    • 2017
  • 현재 국가기본도는 국토 전역에 동일한 축척과 정확도로 제작하여 배포됨으로서 국토개발 GIS, 차량용 내비게이션 등 각종 주제도 및 신속한 공간정보 산업에 의사결정용으로 다양한 분야에 활용되고 있으며 공간정보 산업의 전반적인 확대를 위해 많은 연구와 정책을 제시하고 있다. 이에 따른 일환으로 공간정보의 최신성에 대한 문제점을 해소하기 위해 전국을 권역으로 나누어 기본도를 수정했던 것을 2013년부터는 상시 수정으로 정책 변경하여 공간정보의 최신성 확보에 일조하고 있다. 따라서 본 연구에서는 현재 많은 연구와 다양한 산업에서 각광받고 있는 드론(Drone)을 활용하여 국가기본도의 수정 및 갱신 가능성을 평가하였다. 특히 저가형 드론에서 취득한 정사영상정보와 3차원 점군(Point Clouds)을 수치지형도와 중첩하여 3차원 위치정보를 동시에 취득하여 수정 갱신업무에 적용한 결과 0.2m 정밀도와 0.1m의 정확도를 나타내고 있다. 이는 국가 기본도(축척: 1/5,000) 제작 작업규정의 오차범위를 준수하고 있어 수치지도 수정 갱신 업무까지도 충분이 활용이 가능한 것으로 판단된다.

저니키 모멘트 서술자를 이용한 M:N 면 객체 쌍의 형상 유사도 측정 (Shape similarity measure for M:N areal object pairs using the Zernike moment descriptor)

  • 허용;유기윤
    • 한국측량학회지
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    • 제30권2호
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    • pp.153-162
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    • 2012
  • 본 연구는 저니키 모멘트 서술자를 이용하여 객체 쌍의 기수성에 영향을 받지 않고 M:N 면 객체 쌍의 형상 유사도를 측정할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 형상 유사도는 저니키 기저함수에 객체 집합의 공간적 분포 영역을 투영하여 얻어지는 모멘트를 이용하기 때문에 형상을 구성하는 객체들의 기수성에 영향을 받지 않는다. 또한 낮은 차수의 기저함수에 대응되는 모멘트는 전역적인 형상을 표현하고, 높은 차수의 기저함수에 대응되는 모멘트는 지역적인 형상을 표현하기 때문에 원형상과 유사한 수준으로 형상을 복원할 수 있는 차수까지의 모멘트를 이용함으로써 효과적으로 형상을 서술하고 비교하는 것이 가능하다. 제안된 방법은 서울시 지역의 도로명주소 지도와 차량용 항법 지도의 건물 객체를 대상으로 적용 및 평가하였다. 기존 중첩면적비를 이용한 유사도에 비하여 제안된 유사도는 기수성의 변화에 강건함을 확인할 수 있었다.

이종의 도로망 데이터 셋에서 면 객체 매칭 기반 변화탐지 (Automatic Change Detection Based on Areal Feature Matching in Different Network Data-sets)

  • 김지영;허용;유기윤;김정옥
    • 한국측량학회지
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    • 제31권6_1호
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    • pp.483-491
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    • 2013
  • 차량용 내비게이션의 빠른 확산과 스마트폰 등 개인 단말기의 측위 기술 발달로 사용자 중심위치기반서비스, 특히 보행자 내비게이션 서비스에 대한 관심이 증대되고 있다. 보행자 내비게이션 서비스를 위한 핵심정보인 수치지도는 대용량이고 짧은 갱신주기를 요구하는 경우가 많아 수치지도의 효율적인 갱신이 중요한 이슈가 된다. 본 연구에서는 구축시기가 상이한 이종의 도로망 데이터 셋에 형상유사도 기반 면 객체 매칭을 적용하여 변화 탐지하는 기법을 제안하였다. 변화탐지에 앞서 이종의 도로망 데이터 셋의 면 객체 매칭에서 탐지될 수 있는 갱신 유형을 정의하였다. 면 객체 매칭 기반 변화 탐지를 위하여 이종의 두 도로망 데이터 셋의 선형인 도로객체를 이들로 둘러싸인 면인 블록으로 변환하였다. 변환된 블록을 중첩하여 중첩된 블록 간의 형상유사도를 계산하고, 이 값이 0.6 이상인 것을 후보 블록 쌍으로 추출하였다. 객체 유형별로 이분 그래프 군집화와 오목다각형 특성을 적용하여 정의된 갱신유형별 블록 쌍을 탐지하고, 해당 블록 쌍을 구성하거나 내부에 있는 도로 세그먼트 간의 프레셰 거리를 계산하였다. 이때, 프레셰 거리가 50 이상인 도로명주소기본도 도로구간의 도로객체가 갱신 도로객체로 추출된다. 그 결과 0.965의 높은 탐색율을 보여 제안된 기법이 이종의 도로망 데이터 셋의 선형 객체의 변화탐지에 적용될 수 있음을 확인할 수 있었다.