실세계의 도시에 대한 3차원 모델링은 도시계획과 의사결정을 하기 위하여 필수적인 작업이다. 또한 무선인터넷 발달과 함께 이용자의 위치를 파악하여 정보를 제공하는 위치기반서비스에 대한 소비자 증가로 많은 3차원 도시모델이 개발되고 있다. 특히 우리나라 도심지역의 경우에는 초고층 건물들의 밀집으로 실외뿐만 아니라 실내공간 모델링에 대한 연구가 필요하며, 공간 모델을 통해서 최단경로 등의 공간 분석이 통한 위치기반서비스가 제공될 수 있어야 한다. 지금까지 많은 연구가 진행된 3차원 도시모델들은 피처 모델로, 기본요소들(primitives)을 조합하여 공간을 표현하고, 관계성은 공유하는 기본요소들을 찾아야지만 표현할 수 있기 때문에 복잡한 3차원 공간 객체들 사이에서는 관계성을 정의하기 힘들다. 따라서 최단경로와 같이 공간간의 관계성을 기반으로 도출되는 공간 분석을 하기 위해서는 공간간의 관계성 표현이 필요하다. 본 연구에서는 복잡한 3차원 실내공간간의 관계성을 효율적으로 표현하는 네트워크 기반의 위상학적 데이터 모델인 보행 공간 관계 모델을 개발하였다.
This paper proposes a hierarchical roadmap (HRM) and its construction process to efficiently represent navigable areas in an indoor environment. HRM is adopted to solve the path-planning problems of mobile robots in indoor environments. HRM has a multi-layered graphical structure that enables it to abstract and cover navigable areas using a smaller number of nodes and edges than a probabilistic roadmap. During the incremental process of constructing HRM, information on navigable areas is abstracted using a sonar gridmap when the mobile robot navigates an unexplored area. The HRM-based planner efficiently searches for paths to answer queries by reducing the search space size using the multi-layered graphical structure. The benefits of the proposed HRM are experimentally verified in real indoor environments.
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.
This paper proposes a framework of superpixel-based vehicle detection method using plane normal vector in disparity space. We utilize two common factors for detecting vehicles: Hypothesis Generation (HG) and Hypothesis Verification (HV). At the stage of HG, we set the regions of interest (ROI) by estimating the lane, and track them to reduce computational cost of the overall processes. The image is then divided into compact superpixels, each of which is viewed as a plane composed of the normal vector in disparity space. After that, the representative normal vector is computed at a superpixel-level, which alleviates the well-known problems of conventional color-based and depth-based approaches. Based on the assumption that the central-bottom of the input image is always on the navigable region, the road and obstacle candidates are simultaneously extracted by the plane normal vectors obtained from K-means algorithm. At the stage of HV, the separated obstacle candidates are verified by employing HOG and SVM as for a feature and classifying function, respectively. To achieve this, we trained SVM classifier by HOG features of KITTI training dataset. The experimental results demonstrate that the proposed vehicle detection system outperforms the conventional HOG-based methods qualitatively and quantitatively.
미국 사법체계의 특징 중 하나라 할 수 있는 해사법정관할은 미국 연방법원의 전속관할에 속한다. 미국 연방헌법과 하위 법률이 해사사건에 관한 관할권이 주 법원이 아닌 연방법원에 있음을 명확히 밝히고 있기 때문이다. 하지만 어떠한 사건들이 해사관할에서 다루어질 것인지에 대해서는 법률상 명확한 근거를 두지 않았기 때문에, 해사관할 사건의 범위는 오랜 세월동안 법원의 판례를 통하여 형성되어 왔다. 초기의 법원은 해사관할사건의 인정요소로서 장소적 요건에만 주목하였다. 사고 발생지가 바다, 강, 하천, 호수 등 해상활동에 사용될 수 있는 수역 즉, 가항수역인 경우 해사관할 사건으로 취급하였던 것이다. 하지만 장소적 요건만 중시하게 되면, 우연히 가항수역에서 발생하였을 뿐 해상활동과 아무런 관련성도 없는 사건에 대해서까지 해사관할을 인정해야 한다는 맹점이 있었다. 즉 통일적인 해상규범의 형성이라는 해사관할의 인정취지에 부합하지 않는 사건에 대해서도 해사관할을 인정해야 하는 모순이 있었던 것이다. 이러한 비판에 대하여 장소적 요건에 추가하여 전통적인 해상활동 관련성이라는 기능적 요건이해사사건을 판단하는 기준으로 등장하게 되었다. 그런데 흥미롭게도 해상활동 관련성이라는 요건은 선박사고가 아닌 항공사고를 다루는 판례에서 연유되었다. 미연방 대법원이 판결한 Executive Jet Aviation, Inc. v. City of Cleveland 사건에서 오대호 중 하나인 이리호수에 추락한 항공기 사고와 관련된 손해배상 청구소송에서 원고는 해사관할을 주장하였지만, 법원은 해당 항공운송이 국내운송이었던 점에서 전통적으로 선박이 담당하였던 해상활동과의 관련성이 없다는 이유로 해사관할을 인정하지 않았다. 하지만 이 판례는 그 반대해석으로 국제운송에서 승객이나 화물을 수송하는 역할을 담당하는 항공기가 가항수역에 추락한 경우에는 해사관할이 인정될 수도 있다는 결론으로 이어지게 되었고, 이후 많은 하급심 판례가 항공사고에 대해 해사관할을 긍정하는 방향으로 선회하게 된 계기가 되었다. 이 글은 미국 법원에서의 항공사고에 관한 해사관할 인정여부를 다룬 판례의 경향을 연구할 목적으로 기술되었다. 특히 지난 2013년 미국 샌프란시스코 공항에서 발생한 우리나라 국제선 여객기의 활주로 추락사고와 관련한 미국 연방 항소법원의 판결내용을 중점적으로 분석하였다. 이 사건은 항공기 탑승객이었던 원고들이 사고 항공기의 제작사를 상대로 기체결함을 주장하며 손해배상을 청구한 사건이었는데, 피고 제작사는 해당 사건이 해사관할에 해당하므로 일리노이 주 지방법원이 아닌 연방법원에서 재판이 진행되어야 한다고 주장하였다. 결국 법원은 이러한 피고의 주장을 받아들여 해사관할을 긍정하였다. 해당 항공기는 국제선 여객운송 과정에서 사고가 발생한 것이고, 이는 전통적인 해상활동과의 관련성이 인정될 수 있다는 것이 법원의 판단이었다. 현재까지 미연방 대법원이 가항수역에서 발생한 국제선 항공기의 추락사고에 관하여 해사관할을 인정할 것인지 여부에 대해 명확한 판결을 내린 바가 없는 점을 고려할 때, 이번 항소법원의 판례는 항공사고에 대한 해사관할 인정에 있어서 중요한 의의를 가진다고 할 수 있다.
최근 몇 년 사이 공간정보에 대한 관심이 증대됨에 따라 실내공간데이터 모델링 및 활용에 대한 많은 연구가 진행 되고 있다. 특히 대규모 실내공간에서 방재 알고리즘 및 실시간방재시스템에 대한 연구가 활발하게 진행 되고 있다. 재난 발생 시 요구될 수 있는 최적경로는 대피자를 위한 것과 구조자를 위한 것, 두 가지로 나뉠 수 있다. 본 연구에서는 구조자를 위한 최적경로를 산출하였는데 이는 실내의 어떠한 공간에서 출구까지의 경로가 아닌 출구에서 구조대상지역까지의 경로를 의미한다. 실시간 방재시스템에 적합한 최적경로는 시간에 대해 가변적이어야 한다. 이러한 최적경로를 산출하기 위해서는 최적경로 산출에 필요한 시간에 따라 변화하는 변수가 고려되어야 한다. 즉, 복도 또는 방과 같은 공간의 수용능력 및 흐름정도 등을 포함하는 동적인 공간적 엔티티를 관리 할 수 있는 시공간 데이터베이스와 연동되어 있어야 한다. 공간상에서 동적객체의 흐름을 측정하고 분석을 통해 추정한 시공간 데이터베이스는 최적경로 산출과 대피상황에서의 병목현상 예측에 사용될 수 있다. 본 연구에서는 실시간 방재시스템 개발을 위한 시공간 데이터를 적용한 최적경로 산출 알고리즘을 제시하였다. 제안된 알고리즘을 테스트하기 위하여 건물 내부의 이동이 가능한 공간을 표현하는 네트워크데이터를 사용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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