Around the world, there is an increasing interest in Digital Twin cities. Although geospatial data is critical for building a digital twin city, currently-established spatial data cannot be used directly for its implementation. Integration of geospatial data is vital in order to construct and simulate the virtual space. Existing studies for data integration have focused on data transformation. The conversion method is fundamental and convenient, but the information loss during this process remains a limitation. With this, standardization of the data model is an approach to solve the integration problem while hurdling conversion limitations. However, the standardization within indoor space data models is still insufficient compared to 3D building and city models. Therefore, in this study, we present a comparative analysis of data models commonly used in indoor space modeling as a basis for establishing a generic indoor space feature model. By comparing five models of IFC (Industry Foundation Classes), CityGML (City Geographic Markup Language), AIIM (ArcGIS Indoors Information Model), IMDF (Indoor Mapping Data Format), and OmniClass, we identify essential elements for modeling indoor space and the feature classes commonly included in the models. The proposed generic model can serve as a basis for developing further indoor feature models through specifying minimum required structure and feature classes.
증강현실 기술은 실제 환경에 컴퓨터로부터 생성된 가상 데이터를 실시간으로 덧씌우는 기술을 말하며, 이는 지리정보의 가시화 같은 작업에 매우 큰 잠재력을 갖고 있다. 하지만 지금까지 연구된 이동형 증강현실 시스템은 사용자의 위치를 파악하기 위해 GPS(Global Positioning System)를 사용하거나 마커를 현장에 붙이는 방식을 사용하였다. 최근 연구들은 마커를 사용하지 않는 방법을 지향하고 있으나 많은 제약을 갖고 있다. 특히 실내의 경우는 GPS정보를 사용할 수 없기 때문에 실내 위치파악을 위해서는 좀 더 복잡한 문제들을 해결할 수 있는 새로운 기술이 필요하다. 최근 무선(RF, Radio Frequency)기반의 실내 위치 추정 연구가 활발히 수행되고 있지만, 이 또한 다량의 센서와 인식기를 설치해야한다는 제약이 존재한다. 본 연구에서는 한 대의 카메라를 사용하는 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) 알고리듬을 이용한 위치 추정기법을 제시하였으며, 추정된 위치를 이용하여 증강현실을 통한 정보 가시화 프로그램을 개발하였으며 이를. 향후 실내외 seamless 연동이 가능한 모바일 u-GIS (Ubiquitous Geospatial Information System) 시스템에 적용할 것이다.
증강현실은 지리정보의 가시화 특히 현장에서의 직접적인 가시화에 있어 매우 높은 잠재력이 있다. 하지만 현재까지의 대부분의 이동형 증강현실 시스템은 사용자의 정확한 위치를 파악하기 위해 GPS 또는 범용적으로 쓰이는 마커를 현장에 붙이는 등의 방식을 사용되었다. 물론 최근의 연구에서 마커없는 환경을 지향하고 있으나 대부분 연구실 또는 제어 환경으로 사용이 제한되어 있다. 특히 실내의 경우 GPS를 사용할 수 없기 때문에 새로운 위치파악기술이 더욱 절실하다. 최근 활발히 활용되고 있는 무선(RF)기반의 실내 위치확인 및 내비게이션 기술 역시 대량의 센서와 인식기를 설치한다는 점에서 그 실용성이 의문이다. 본 연구에서는 단일카메라기반의 SLAM 알고리듬을 이용하여 특수한 하드웨어 없이 카메라만으로 실내 위치 확인 및 내비게이션이 가능한 알고리듬을 제시하였으며, 동시에 확인된 위치에서 증강현실을 통한 정보의 가시화가 가능하도록 구현 하였다. 향후 본 연구가 목표하고 있는 실내외 seamless 연동형 u-GIS 시스템의 기본 기능으로 활용 될 것이다.
최근 강남 글로벌 비즈니스센터(GBC) 건설 등 토목기술이 발전해 감에 따라 지상·지하에 대규모 토목·건축물들이 건설되고 있으며, 이와 같은 대규모 시설물의 안전사고 방지, 화재와 같은 위급사항 대처 등과 관련한 기술과 연구가 진행되고 있다. 지상·지하의 개발과 활용이 활발해 짐에 따라 실내에서의 정확한 위치 정보 확보를 위한 연구가 다양하게 진행되고 있으며, 본 연구에서 실내측위 테스트를 위해서 웹 환경에서 손쉽게 가상으로 실내측위를 해 볼 수 있는 시뮬레이터를 개발하였다. 이를 위해서 한국전자통신연구원(ETRI) 13동을 대상으로 실내측위를 위한 테스트 데이터를 구축하고, GIS 공간연산 기법을 이용하는 실내측위 데이터 API(Application Programming Interface)를 개발하였다. 본 연구를 통해 모바일 단말에서 요구되는 다양한 경로정보, 셀 정보, 랜드마크 등 신호 및 영상기반측위에서 요구되는 다양한 공간정보를 실내측위 데이터 API를 통해 신속히 제공이 가능하다.
도시 규모가 변화하고, 생활공간이 입체적으로 변화함에 따라, 국토교통부는 3차원 공간정보, 실내공간정보, 지하공간정보, 정밀도로지도 등 다양하고 양질의 공간정보를 지속적으로 구축하고 있다. 그러나 도시의 대형화 복잡화에 따라 각종 재난과 안전사고는 급증하고 있지만 공간정보를 활용한 안전관리는 비교적 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 국내외 대표적인 공간정보 구축 사례를 비교 분석하고, 공간정보표준 기반의 재난안전 서비스를 제공하기 위한 데이터모델을 제안한다.
최근 위치 정보의 이용이 여러 분야에 걸쳐 급격하게 증가하고 있다. 실외에서는 위치 정보의 획득을 위해 일반적으로 GPS 기술을 사용하였으나, 복잡한 실내 공간에서는 벽, 기둥과 같은 물리적인 장애물들로 인해 발생한 다중경로 간섭으로 무선 근거리통신망, RFID, 블루투스 등의 무선 네트워크 기술을 적용한 연구가 진행되었다. 그러나 이러한 위치 측정 기술들은 센싱 인프라스트럭쳐 구축비용이 많이 들며, 측위에 있어 계산 집약적이고, 실내 구조에 따른 정확도의 변화가 발생하는 한계가 존재한다. 본 연구에서는 이러한 한계점을 보완하고자 복합용도건물 내에서 쉽게 획득 및 식별이 가능한 상가, 컨벤션 센터 및 오피스의 전화번호, 방 번호, 상호명과 같은 서술 데이터를 이용하여 위치를 추출한다. 이 과정에서 문자 매칭을 활용하며, 위치 추정에 있어 신속한 계산과 실내 환경에 따른 정확도 변화를 배제하기 위해 지오코딩 방법을 적용한다. 본 연구에서 제안된 방법을 아키텍쳐로 설계하며, 구현을 위해 3차원 가시화 프로그램을 개발한다. 또한 제한된 기법에서의 매칭률, 프로세싱 시간을 통하여 정략적으로 평가한다.
실내 환경에서 이러한 두가지변수인 대규모에서의 경로손실과 소규모에서의 페이딩현상은 거리에 대한 RSSI(Received Signal Strength Indicator) 값의 비선형적인 변화를 유발하게 되며 이러한 현상이 실내위치 추적에서의 문제점의 하나로 지적되고 있다. 이 연구에서는 동일한 방에서의 다른 위치와 시간에서의 RSSI변화를 실험에 의한 통계에 의해 찾아서 보다 정밀한 모델을 세워서 실내 RSSI 특성화를 이루려고 하였다. 실험에서 RSSI값이 공간과 일시적인 요인 두가지에 의해 결정되는 것이 확인되었고 다른 위치에 있는 모든 센서 노드도 공간차라메터는 다르지만 임시파라메터값은 동일하다는 것을 확인하였다. 임시 파라메터들도 환경변화에 따라 천천히 신간에 따라 변화하는 대규모적인 변수의 특성을 지닌다. 이러한 관계를 활용하여 위치추적을 보다 효율적이고 정밀하게 평가할 수 있었다.
최근 들어 보행자 내비게이션을 위한 3차원 공간데이터의 요구가 급증하고 있다. 보행자 내비게이션에 있어서, 3차원 모델은 일반인의 시각에서 구체적으로 표현되어야 할 필요가 있다. 보행자 내비게이션을 위한 공간을 상세하게 구현하기 위해서는 실외 환경뿐만 아니라 지하쇼핑센터와 같은 실내 환경에서도 적용될 수 있는 3차원 모델을 개발하는 것이 필수적이다. 그러나 GPS 없이 모바일 맵핑만으로 3차원 데이터를 효율적으로 취득하기란 대단히 어렵다. 본 연구에서는 3차원 형상을 레이저 스캐너로 측정하고, 표면 텍스쳐는 CCD 센서로 취득하였으며, 계속적으로 변화하는 센서의 위치와 높이는 IMU를 통해 측정하였다. 또한 IMU의 위치데이터는 GPS의 위치보정 없이 CCD 이미지의 상대 표정을 통해 수정하였다. 연구결과로써, 디지털 카메라 및 레이저 스캐너와 IMU와의 통합을 통해 실내 환경에서 신뢰성 높고, 빠르며, 간편하게 3차원 공간 데이터를 취득할 수 있는 방법을 제안하였다.
최근 건설정보가 CAD에서 BIM으로 전환되고 있으며, GIS 분야는 기존 실외공간에서 실내공간으로 확장되고 있다. 이러한 상황에서 건설정보를 GIS와 연계하여 계획 설계 시공의 건설단계는 물론 건설 후 유지관리 및 운영 서비스 단계에서 지속적으로 활용할 필요성이 커지고 있다. 이를 위하여 건설정보와 공간정보의 유기적 결합을 통한 BIM-GIS 상호운용 플랫폼을 구축함에 있어 대용량 3차원 공간객체의 효율적 표현은 필수적인 요소이다. 본 연구에서는 대용량 공간객체를 표현함에 있어 각 레벨별 공간객체와 이에 따르는 텍스처를 효과적으로 생성할 수 있도록 BIM 데이터와 GIS 공간 데이터의 연계활용을 위한 공간데이터 LOD를 설계하고 이를 기반으로 기존의 대용량 공간객체를 경량화할 수 있는 알고리즘을 개발하였다.
본 논문에서는 실내 환경에서 대표적인 적응 MIMO 알고리즘들의 스펙트럼 효율을 비교, 분석한다. 먼저, MIMO 알고리즘들의 변복조 기법을 간략히 고찰하고 BPSK 와 256QAM 까지의 정방형 QAM 변조방식을 이용하여 적응 알고리즘을 구성한다. 끝으로, 실내 전파환경에서 (2$\times$2) 혹은 (4$\times$4) 안테나 어레이로 구성되는 적응 MIMO 알고리즘들의 스펙트럼 효율을 시뮬레이션을 통해 비교, 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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