Indoor spatial data has great importance as the demand for representing the complex urban environment in the context of providing LBS (Location-based Services) is increasing. IndoorGML (Indoor Geographic Markup Language) has been established as the data standard for spatial data in providing indoor navigation, but its definitions and relationships must be expanded to increase its applications and to successfully delivering information to users. In this study, we propose an approach to integrate IndoorGML with Indoor POI (Points of Interest) data by extending the IndoorGML notion of space and topological relationships. We consider two cases of representing Indoor POI, by 3D geometry and by point primitive representation. Using the concepts of the NRS (node-relation structure) and multi-layered space representation of IndoorGML, we define layers to separate features that represent the spaces and the Indoor POI into separate, but related layers. The proposed methodology was implemented with real datasets to evaluate its effectiveness for performing indoor spatial analysis.
LBS, GIS 및 유비쿼터스 컴퓨팅의 기술의 빠른 발전과 함께, 우리가 다루는 공간은 더 이상실외공간에 한정되지 않고, 실내공간으로 확장되고 있다. 그런데 실내공간은 실외공간과 다른 특징을 가지고 있으므로 실내의 공간의 통합되고 연속적인 서비스를 제공하기 위하여서는 새로운 이론, 데이터모델 및 시스템을 개발하여야 한다. 이러한 이유로 실내공간인지를 위한 기초이론을 개발하고, 핵심기술 및 시스템을 구축하고, 서비스를 제공하기 위한 프로젝트가 시작되었다. 본 논문에서는 실내공간인지(ISA) 프로젝트의 목표와 연구주제들을 소개한다. 그리고 실내공간데이터베이스 관리시스템의 기초적 데이터타입과 연산자를 위한 프리즘데이터 모델을 소개한다. 또한 T. Kolbe가 제안한 실내공간 모델도 함께 소개한다. 이 모델은 다양한 공간을 통합하는데 기초가 될 것이다.
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.1170-1178
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2022
Indoor POI data, an essential component of indoor spatial data, has attribute information of a specific place in the room and is the most critical information necessary for the user. Currently, indoor POI data is manually updated by direct investigation, which is expensive and time-consuming. Recently, research on updating POI using the attribute information of indoor photographs has been advanced to overcome these problems. However, the range of use, such as using only photographs with text information, is limited. Therefore, in this study, and to improvement this, I proposed a new method to update indoor POI data using a smartphone camera. In the proposed method, the POI name is obtained by classifying the indoor scene's photograph into artificial intelligence technology CNN and matching the location criteria to indoor spatial data through AR technology. As a result of creating and experimenting with a prototype application to evaluate the proposed method, it was possible to update POI data that reflects the real world with high accuracy. Therefore, the results of this study can be used as a complement or substitute for the existing methodologies that have been advanced mainly by direct research.
최근 국내외적으로 실내공간에 대한 관심이 높아지면서, 실내공간정보 구축 및 서비스에 관한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 실내공간 정보를 구축함에 있어서 BIM(Building Information Modeling) 자료는 매우 유용하다. 이에, BIM 자료를 GIS에서 활용하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. BIM 자료를 GIS에서 활용하기 위해서는 실내공간정보 구축을 위한 변환기술과 자료 가시화 기술이 반드시 필요하다. 기존 연구들이 대부분 실내공간 정보 구축을 위한 변환에 집중되어 있으며, BIM을 기반으로 구축된 공간정보들의 가시화에 관한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 이에 본 연구에서는 BIM과 GIS 연계를 위하여 BIM 자료기반으로 실내 공간 자료를 구축했을 때, 실내 시설물 관리 시스템에 적용할 수 있는 실내공간 세밀도(LOD:Level of Detail) 모델을 제시하였다.
최근 3차원 공간정보에 대한 구축 및 활용이 높아짐에 따라 실내공간 기반의 공간정보 관리 및 활용에 대한 중요성도 함께 증가하고 있다. 특히, 건설기술의 발달에 따라 건물의 대형화 및 복잡화로 인하여 재난 및 재해를 대비한 실내 내비게이션 등과 같은 실내공간 기반의 서비스를 제공하는 연구가 진행되고 있다. 따라서, 복잡한 실내공간을 대상으로 하는 공간정보의 관리 및 서비스 활용을 효과적으로 하기 위해서는 실외를 중심으로 개발된 3차원 공간모델 및 서비스 등을 실내공간으로 확장 및 발전시키는 것이 필요하다. 본 연구에서는 대규모 실내공간에 대한 공간정보 구축을 지원하고 위상정보를 통한 실내공간 위치기반의 서비스를 지원하기 위한 3차원 실내공간 데이터모델을 개발하였다. 본 연구에서 제시하는 3차원 실내공간 데이터 모델은 CityGML 확장 객체모델과 객체간의 위상관계를 표현하는 IndoorGML을 참조하는 위상모델로 구성된다.
지금까지 만들어지고 있는 실내공간데이터는 공간적 활용을 위한 데이터라고 하기 보다는 삼각분할로 표현된 3DS나 COLLADA 형식의 가시화 데이터이다. 의미 있는 공간분석이나 실내응용서비스를 개발하기 위하여서는 단순히 삼각분할로 만들어진 가시화데이터가 아니라 의미적 공간정보가 필요하다. OGC (Open Geospatial Consortium) 표준인 IndoorGML(Indoor Geographic Markup Language)은 가시화가 아니라 실내공간 분석을 비롯한 다양한 응용을 위하여 만들어진 공간데이터 형식이다. 따라서 삼각분할로 표현된 3DS나 COLLADA형식의 실내 공간데이터를 OGC IndoorGML 형식으로 변환하는 것은 중요한 작업이 된다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위하여, 삼각분할 형식으로 표현된 원시 실내 공간데이터를 기하, 위상, 그리고 의미적으로 유용한 IndoorGML로 변환하는 방법을 제시한다. 또한 이 변환 방법의 타당성을 위하여 개발된 도구도 함께 소개한다. 실제 데이터를 통한 실험을 통하여 이 방법과 개발된 도구를 검증하였다.
Indoor space has been one of the focal points for geospatial research as various factors such as increasing demands for application and demand for adaptive response in emergencies have arisen. IndoorGML (Indoor Geography Markup Language) has provided a standardized method of representing the topological aspect of micro-scale environments, with its extensive specifications and flexible applicability. However, as more real-world problems and needs demand attention, suggestions to improve this standard, such as representing IndoorPOI (Indoor Points of Interest), have arisen. Hence, existing algorithms and functionalities that we use on perceiving these indoor spaces must also adapt to accommodate said improvements. In this study, we explore how to define spatial neighborhoods in indoor spaces represented by an integrated IndoorGML and IndoorPOI data. We revisit existing approaches to combine the aforementioned datasets and refine previous approaches to perform neighborhood spatial queries in 3D. We implement the proposed algorithm in three use cases using sample datasets representing a real-world structure to demonstrate its effectiveness for performing indoor spatial analysis.
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.
최근 실내공간정보에 대한 수요가 증가함에 따라 다양한 활용 서비스가 개발되고 있다. 그동안 2차원 또는 3차원 실내공간정보 서비스에서, 최근에는 전방위 영상 기반의 실내공간정보 서비스가 증가하고 있다. 단순히 실내공간의 가시화만을 제공하는 기존 전방위 영상 기반 서비스가 속성 검색, 질의 가능 서비스 등을 제공하기 위해서는 공간간의 위치 관계가 정의된 토폴로지 데이터가 반드시 필요하다. 이에 따라 본 연구에서는 전방위 영상 기반의 다양한 실내공간정보 서비스를 위해 필요한 실내 토폴로지 데이터를 국제 표준인 IndoorGML 형식에 맞춰 생성하는 방법을 제안하도록 한다. 본 연구에서는 영상으로부터 IndoorGML 데이터 생성을 위해 1)IndoorGML 기본 개념의 영상 적용을 위한 고려사항 분석, 2)IndoorGML 데이터 생성을 위해 필수 정의 요소인 ‘공간’을 대표하는 객체 식별 방법 제시, 3)공간 사이의 연결성을 정의로 구분하여 IndoorGML 데이터 생성 방법을 제안한다. 제안한 방법은 서울시립대학교 21세기관 6층을 대상으로 적용되어 IndoorGML 데이터를 생성하도록 한다. 본 연구는 향후 IndoorGML을 기반으로 개발되는 다양한 실내공간정보 서비스에 토폴로지 데이터를 생성하는 한 가지 유형의 방법을 제시한다는 점에서 의의가 있다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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