• 한국측량학회지
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• 제32권4_1호
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• pp.335-341
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• 2014

새로운 정보기술 환경에 적합한 국가기본도용 데이터 및 DB 모델을 개발하고자 본 연구에서는 시공간지도구조, 정보연계용 프레임워크지도, 다중레이어 토폴로지구조 등을 주요 특징으로 하는 Hybrid 공간정보 모델을 개발하였다. 공간정보에 "시간"이라는 새로운 차원을 추가하여 공간객체의 시간에 따른 변화가 반영되는 DB 구조를 설계하였고, 다축척 융합지도 구조와 고유 ID 체계를 부여하여 타 정보와 연계 융합하여 활용할 수 있도록 하였다. 또한 기존 2차원 지도의 표현상 한계를 극복하고자 실내 및 지하정보를 포함하는 구조와 지형 지물에 대한 토폴로지 및 복합표현 구조를 설계하였다. 설계결과를 반영한 시범구축을 통해 개발된 모델의 성능을 평가한 결과 다양한 정보들과의 시공간 연계를 통해 활용도가 향상된 국가기본도용 데이터 및 DB 모델의 구현 가능성을 확인할 수 있었다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.319-320
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• 2009

실내 공간 용용기술의 핵심은 3차원 실내공간데이터의 모델링 기법과 이와 연동 가능한 센서기술이다. 하지만 아직은 실내위치기반서비스를 위한 측위기술 및 공간데이터에 대한 표준과 활용방안이 제한된 상태이다. 본 연구에서는 실내 위치기반서비스에서 사용 가능한 간단한 공간 DBMS 기반의 3차원 실내 공간 데이터 모델의 구축방법과 이를 활용할 수 있는 방법론을 제시하고자 한다. 본 연구에서 제시하는 모델은 2차원 기반의 multi-layer 구조를 가지며, 2차원 및 3차원으로 가시화가 가능하도록 하였다. 또한 제시한 3차원 실내 공간 모델의 실내 기반 서비스로의 적용을 테스트하기 위하여 CA(Cellular Automata)기반의 대피 시뮬레이터와 대피 경로 안내 시스템 그리고 실내센서(카메라)와의 연동 등 몇 가지 응용분야에 대한 테스트를 수행하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.313-315
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• 2017

최근 머신 러닝을 이용한 적용 분야가 광범위하게 확대되고 있다. 또한 스마트 기기의 보급과 더불어 위치 기반 서비스를 이용한 응용 서비스 역시 다양하게 요구되고 있다. 그러나 측위를 위한 정보를 수집할 수 없는 재난 상황과 실내용 위치 측위 정보를 사용할 수 없는 특정 공간과 같은 실내 환경에서는 측위를 통한 응용 서비스의 제공이 어렵다. 이러한 상황에서 증강현실 환경에 등록된 주변의 마커 정보와 마커들이 구성된 공간 정보를 이용하면 특정 상황 또는 위치에서의 측위 및 응용 서비스의 제공이 가능하게 된다. 이때 마커 기반 공간 정보의 구성과 실제 위치가 대응되도록 하는 연산을 머신 러닝을 통해 학습하고 오차를 최소화하면 최적의 측위 결과를 얻을 수 있다. 본 논문은 증강현실의 마커들과 공간 정보의 학습을 위해 머신 러닝을 이용하여 특정 상황에서 요구되는 측위 방법에 대해 연구하였다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제9권6호
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• pp.129-136
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• 2008

첨단기술의 발달로 인해 건물은 대형화, 복합화되고 있으며, 이로 인해 실내공간을 효율적으로 관리할 수 있는 시스템의 필요성이 증가하고 있다. 또한 객체지향 3D CAD의 출현으로 인해 건물의 설계와 시공프로세스에서 계속적인 이용이 가능한 정보들이 제작되고 있다. 이런 정보들을 활용하여 건물의 유지관리 단계에서 실내공간을 효율적으로 관리할 수 있는 시스템을 구축하는 것이 필요한 시점이라 할 수 있다. 본 연구에서는 첨단기술을 융합한 공간정보 관리 시스템을 구축하기 위한 기초 연구로서 공간네트워크 모델을 자동으로 생성하는 프로세스를 정의하고 정의된 프로세스에 따라 샘플 모델을 구축하여 그 유용성을 검증해 보았다. 결과적으로 효과적인 공간 네트워크 모델이 생성되어 피난경로 검색이라는 기능을 효율적으로 수행하는 결과를 얻어낼 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.101-107
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• 2020

사용자가 건물 안과 같은 실내 환경에서 외부에 존재하는 목적 공간의 상황들을 확인하고 해당 공간의 정보들을 확인하고 이동한다. 하지만 사용자가 있는 공간과 목적지의 공간을 확인 하면서 길을 찾기가 어렵다는 단점이 있다. 본 논문에서는 사용자가 상호작용하는 원격 공간 정보를 실시간 스트리밍을 통해 사용자가 현재 있는 공간과 적절하게 정합 되어 원격 공간을 보이는 혼합현실 기반의 실감 투시 가시화 기법을 제안한다. 제안된 방법을 사용하여 사용자는 자신이 현재 있는 방의 공간 어느 방향에서도 원격에 존재하는 공간과 자연스러운 연결을 하고 해당 공간으로 몰입하여 들어가서 원격 공간에 있는 사람들 및 객체들과 상호작용을 할 수 있다. 본 논문에서 제안한 방법을 사용한 경우 실내의 위치를 찾을 때 기존 방법에 비해서 30% 더 빠르게 찾을 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권10호
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• pp.4865-4886
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• 2017

The user experience of practical indoor power line communication (PLC) applications is greatly affected by the system quality-of-service (QoS) criteria. With a general broadcast-and-multi-access (BMA) relay scheme, in this work we investigate the joint source and relay power optimization of the amplify-and-forward (AF) relay systems used under indoor broad-band PLC environments. To achieve both time diversity and spatial diversity from the relay-involved PLC channel, which is time-varying in nature, the source node has been configured to transmit an identical message twice in the first and second signalling phase, respectively. The QoS constrained power allocation problem is not convex, which makes the global optimal solution is computationally intractable. To solve this problem, an alternating optimization (AO) method has been adopted and decomposes this problem into three convex/quasi-convex sub-problems. Simulation results show the fast convergence and short delay of the proposed algorithm under realistic relay-involved PLC channels. Compared with the two-hop and broadcast-and-forward (BF) relay systems, the proposed general relay system meets the same QoS requirement with less network power assumption.

• 한국측량학회지
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• 제32권6호
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• pp.637-650
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• 2014

Geospatial research on emergency response in multi-level micro-spatial environments (e.g., multi-story buildings) that aims at understanding and analyzing human movements at the micro level has increased considerably since 9/11. Past research has shown that reducing the time rescuers needed to reach a disaster site within a building (e.g., a particular room) can have a significant impact on evacuation and rescue outcomes in this kind of disaster situations. With the purpose developing emergency response systems that are capable of using complex real-time geospatial information to generate fast-changing scenarios, this study develops a Spatiotemporal Optimal Route Algorithm (SORA) for guiding rescuers to move quickly from various entrances of a building to the disaster site (room) within the building. It identifies the optimal route and building evacuation bottlenecks within the network in real-time emergency situations. It is integrated with a Ubiquitous Sensor Network (USN) based tracking system in order to monitor dynamic geospatial entities, including the dynamic capacities and flow rates of hallways per time period. Because of the limited scope of this study, the simulated data were used to implement the SORA and evaluate its effectiveness for performing 3D topological analysis. The study shows that capabilities to take into account detailed dynamic geospatial data about emergency situations, including changes in evacuation status over time, are essential for emergency response systems.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제31권4호
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• pp.207-213
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• 2018

본 연구에서는 건물 실내 공간 정보 획득을 위해 Microsoft사의 $Kinect^{(R)}$ v2를 활용한 point cloud 기법을 도입하였다. 카메라로 취득한 2차원의 투영 공간 이미지 픽셀 좌표를 각 카메라의 보정을 거쳐 3차원 이미지 변환하며 이를 토대로 공간 정보를 구현하였다. 기준점을 중심으로 $360^{\circ}$ 회전하여 취득한 3차원 이미지를 통해 거리 측정이 불가한 기존의 2차원 이미지의 한계를 개선하였으며, 이 과정을 통해 얻은 point cloud를 통해 3차원 map을 형성하였다. 형성된 3차원 map은 기존의 공간정보 융 복합을 위한 센서와 비슷한 수준의 측정 효율을 가지면서 동시에 렌즈 왜곡 현상에 대한 후처리 과정을 통해 공간 정보를 정확하게 측정할 수 있도록 하였다. 측정한 결과를 2D 도면과 실제 공간 및 구조부재의 길이 및 위치 등과 비교하여 검증하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권5호
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• pp.205-212
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• 2019

장면 그래프는 영상 내 물체들과 각 물체 간의 관계를 나타내는 지식 그래프를 의미한다. 본 논문에서는 3차원 실내 환경을 위한 3차원 장면 그래프를 생성하는 모델을 제안한다. 3차원 장면 그래프는 물체들의 종류와 위치, 그리고 속성들뿐만 아니라, 물체들 간의 3차원 공간 관계들도 포함한다. 따라서 3차원 장면 그래프는 에이전트가 활동할 실내 환경을 묘사하는 하나의 사전 지식 베이스로 볼 수 있다. 이러한 3차원 장면 그래프는 영상 기반의 질문과 응답, 서비스 로봇 등과 같은 다양한 분야에서 유용하게 활용될 수 있다. 본 논문에서 제안하는 3차원 장면 그래프 생성 모델은 크게 물체 탐지 네트워크(ObjNet), 속성 예측 네트워크(AttNet), 변환 네트워크(TransNet), 관계 예측 네트워크(RelNet) 등 총 4가지 부분 네트워크들로 구성된다. AI2-THOR가 제공하는 3차원 실내 가상환경들을 이용한 다양한 실험들을 통해, 본 논문에서 제안한 모델의 높은 성능을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.384-390
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• 2020

영화나 VR 콘텐츠 제작 시 음향에 잔향 효과를 주는 것은 현장감과 생동감을 느끼게 하는데 매우 중요한 요소이다. 공간에 따른 음향의 잔향 시간은 RT60(Reverberation Time 60dB)이라는 표준에서 권고된다. 본 논문에서는 음향 편집 시 자동 잔향 편집을 위한 장면 인식 기법을 제안한다. 이를 위해 컬러 이미지와 예측된 깊이 이미지를 동일한 모델에 독립적으로 학습하는 분류 모델을 설계하였다. 실내 장면 분류는 내부 구조가 유사한 클래스가 존재하여 컬러 정보 학습만으로는 인식률의 한계가 존재한다. 공간의 깊이 정보를 사용하기 위해 딥러닝 기반의 깊이 정보 추출 기술을 사용하였다. RT60을 기반으로 총 10개의 장면 클래스를 구성하고 모델 학습 및 평가를 진행하였다. 최종적으로 제안하는 SCR+DNet(Scene Classification for Reverb＋Depth Net) 분류기는 92.4%의 정확도로 기존의 CNN 분류기들보다 더 높은 성능을 달성하였다.