최근 대형 실내공간을 대상으로 Indoor Google Map과 같은 실내지도 및 내비게이션 서비스가 부분적으로 제공되고 있다. 이러한 서비스들을 위해서 실내 데이터가 필요하며, 실내를 표현하는 데이터 모델 표준으로 CityGML과 IFC가 널리 사용되고 있다. 이 두 표준들은 실내의 가시화와 건축 구조물의 분석 등에 필요한 기하 정보들을 담고 있는데, 실내공간 내비게이션은 기하정보뿐만 아니라 의미적인 정보, 그리고 네트워크와 같은 위상정보도 필요로 한다. 이러한 요구에 맞춰 실내공간정보의 표현 및 저장, 교환을 위한 데이터 모델이자 GML3의 응용 스키마인 IndoorGML이 OGC의 표준으로 제정되고 있다. IndoorGML은 기하적인 요소들을 직접 표현할 수 있을 뿐만 아니라 다른 문서를 외부 참조하는 것이 가능하다. CityGML이나 IFC로 구축된 데이터가 많이 구축되고 있기 때문에 이를 가공하여 IndoorGML의 생성에 활용한다면 시간과 구축비용 줄여 경제적인 이득을 볼 수 있다. 이러한 이유로 본 논문은 CityGML으로 구축된 실내공간 데이터를 IndoorGML의 데이터로 유도하고 연결하는 방법을 제시한다. CityGML과 IndoorGML의 대응관계에 대해 분석하고, 두 표준으로 만들어진 인스턴스 문서들을 서로 연결할 때 나타나는 문제와 이슈들에 대해 살펴보고, 이에 대한 해결 방안에 대해 논의한다.
실내 공간정보의 중요성이 증대됨에 따라 여러 가지 실내 공간정보를 위한 국제표준이 최근에 만들어졌다. 그 대표적인 것이 OGC에서 표준으로 만든 CityGML과 IndoorGML이다. CityGML은 3차원 도시모델을 위한 표준으로 상세도 4가 실내공간을 대상으로 하고 있고, IndoorGML은 실내공간을 주 목적으로 만들어진 표준이다. 특히 IndoorGML은 CityGML의 약점을 보완하기 위하여 만들어진 것으로, CityGML과 통합되어 사용될 때, 그 효용가치가 높아진다. 그러나 이 두 가지 표준의 약점과 장점에 대한 이해가 정확하지 않아, 어떻게 통합하여 사용할 것인지에 대한 분명한 기준이 마련되어 있지 않다. 즉, 이 두 가지 표준을 효과적으로 결합하여 사용하려면 먼저 각각의 장단점에 대한 분석이 선행되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 실제 적용사례를 분석하여 두 가지 표준의 차이점과 장단점을 분석한다. 실제 적용사례는 롯데월드몰과 종로5가 지하철역을 대상으로 하고 있으며, CityGML 및 IndoorGML 데이터를 구축하여 그 특징을 비교한다. 뿐만 아니라, 몇 가지 적용사례에 대한 시나리오를 정의하여 각각의 표준이 어떻게 이용될 수 있고, 그 장단점이 무엇인지를 분석한다. 이를 통하여 각 표준의 장단점을 분석하여 이 두 가지 표준을 어떻게 적절하게 사용할지 결정하는데, 본 연구의 결과를 활용할 수 있도록 한다.
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.
사람들이 실내공간에서 소비하는 시간이 증가함에 따라, 실내공간을 대상으로 하는 서비스들에 대한 수요가 지속적으로 증가하고 있다. 실내공간정보 서비스를 제공하기 위해서는 실내공간정보를 구축하는 것이 우선적으로 이루어져야 하며 본 연구에서는 기 구축되어 있는 BIM (Building Information Management) 데이터로부터 실내공간정보 국제표준 데이터인 IndoorGML을 생성하는 방법을 제안하였는데 대표적인 BIM 데이터 자료인 IFC (Industry Foundation Class) 데이터를 IndoorGML로 변환하기 위하여 IFC 객체들의 특성을 조사하고, IndoorGML로 변환이 필요한 객체들을 선별하였으며 실내공간의 표현과 내부통행에 제약을 주는 객체로 구분하였다. 또한 개발된 변환도구를 이용하여 빔서버(BIMserver) 깃헙(github)에서 제공하는 데이터 셋 일부와 서울시립대학교 21세기관 IFC모델을 IndoorGML의 PrimalSpaceFeatures 데이터로 구축하는 실험을 수행하였다. 각각의 IFC 데이터를 IndoorGML로 변환한 결과 기하정보를 손실 없이 IndoorGML문서가 생성되었으며, IndoorGML이 가지고 있는 특징인 NavigableBoundary가 정확하게 생성되는 결과를 보였다. 추후, 다양한 형태의 IfcStair 객체를 변환하는 방법에 대한 추가적인 연구가 필요하며, 프라이멀 스페이스(PrimalSpace) 데이터를 이용하여 듀얼 스페이스(DualSpace) 데이터인 MultiLayeredGraph를 자동 생성하는 방법에 대한 개발이 필요하다.
실내공간은 공간정보 서비스의 새로운 대상이다. 최근 실내공간 측위 기술의 발달과 스마트폰 등 이동기기의 보편화로 실내공간도 위치기반 서비스와 같은 서비스가 가능하여지고 있다. 따라서 실내공간 정보의 교환 및 공유를 위한 표준화도 중요한 요구사항으로 떠오르고 있다. 이러한 배경에서 국제공간정보 표준화기구인 OGC에서는 실내공간정보 표준인 IndoorGML 표준화 작업반을 2012년에 조직하고 2013년 9월 표준화를 목적으로 현재 작업 중이다. IndoorGML은 특히 실내공간의 위치기반 서비스를 제공하기 위하여 가장 기초가 되는 네트워크 위상을 표현하는 것을 목적으로 한다. 본 논문에서는 첫 번째로 현재 표준화되고 있는 IndoorGML의 기본 개념을 설명한다. 두 번째로 IndoorGML의 모델의 구체적 사항을 살펴보고, 세 번째 간단한 응용 사례를 제시한다.
Due to an increase in the number of large-scale and high rise buildings, the importance of indoor location information has been highlighted. As a result, seamless three-dimensional space information, linked to various indoor and outdoor services is required. The purpose of this study is to develop a system which can edit and operate indoor space information using the IndoorGML(Geography Markup Language). It provides functions such as converting and editing authoring indoor space using the IndoorGML. Based on defined schema which is the IndoorGML international standardization work, we develop the "Editor" and "Viewer" for the IndoorGML. When indoor space is modeled in an authoring tool, a variety of topologies can be created automatically. These are available to be edited and modified. Moreover, the file of model can be saved as IndoorGML, SBM and KML file. These files are viewed by the "Viewer". Indoor LBS(Location Based Service)is served with these principles.
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.
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.
실내공간에 대한 측위 기술과 함께 LiDAR (Light Detection And Ranging)나 카메라와 같이 공간을 측정 장비가 발달하면서 실내공간에 대한 분석과 탐색, 가상현실이나 증강현실을 통한 시각화 서비스에 대한 수요가 증가하고 있다. 이를 위해서는 실제 세계로부터 측정된 데이터를 이용하여 3차원 객체로 모델링하는 작업이 필요하다. 또한 이렇게 구조화된 데이터의 가용성과 상호운용성을 높이기 위하여 표준화된 규격으로 저장하는 것도 매우 중요하다. 본 논문에서는 LiDAR 장비를 통해 획득한 포인트 클라우드 데이터를 이용하여 실내공간을 표현하기 위한 국제표준인 IndoorGML 데이터를 자동적으로 구축하는 방법을 제안하고자 한다. IndoorGML 데이터를 구성하는 과정에서 고려해야 할 점들을 살펴본 후, 자유공간추출과 연결성 검출 과정으로 이루어진 데이터 구축 과정을 통하여 실제로 IndoorGML 데이터를 구축한다. 실험을 통하여 제안 기법이 입력 포인트 클라우드로부터 3차원 데이터 모델을 효과적으로 재구성할 수 있음을 검증한다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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