GeoWeb 기술이 발전하면서 재난관리 분야에서도 웹을 통한 2D/3D 공간정보 서비스에 대한 관심과 활용도가 높아지고 있다. 본 논문은 재난사고 현장에서 수집된 다양한 공간정보를 웹 환경에서 시각화하기 위한 3D 공간정보 맵핑 플랫폼 구축에 관한 연구로서, 웹 개발 표준기술인 HTML5/WebGL과 오픈소스를 활용하여 재난사고 현장에서 다양한 형태로 수집된 2D/3D 공간 데이터와 대용량의 LiDAR 점군 데이터에 대한 웹기반의 공간정보 맵핑 서비스 방안을 제시하였다. 첫째, 오픈소스인 GeoServer의 WMS 서비스와 PostGIS를 이용하여 수집된 재난현장 조사 2D 데이터를 공간 DB로 구축한 후 웹 환경에서 렌더링하였다. 둘째, 웹 환경에서 대용량 3D 점군 데이터를 효율적으로 렌더링하기 위하여 다중 해상도의 옥트리 구조를 이용하여 점군 데이터를 2D 타일로 단순화하는 Potree 알고리즘을 적용하였다. 마지막으로 OpenLayers3를 기반으로 3차원 지도를 제어 및 측정하기 위한 기본·응용 기능을 Graphic User Interface(GUI)로 구현하여 2D/3D 공간정보의 웹 시각화를 위한 3D 웹 맵핑 파일럿 시스템을 개발하였다. 향후, 재난현장의 각종 2D 조사 데이터 및 다양한 공간영상정보를 구축된 웹기반 3차원 공간정보시스템에 중첩·표출함으로써 재난사고 과학조사 및 분석 업무에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
In these days, various kinds of web applications based on web 2.0 paradigm have been developed. In web 2.0 paradigm pursuing participation, sharing, and openness on the web-as-platform, web mapping or web GIS application are regarded as top most applications, so that web applications, handling geo-spatial contents, with user-interaction interface and search engine of high performance have been provided for both public users and expert users in the special domains. Public and industrial needs for web mapping mashup application by open API, linked with the practical web computing technologies, are gradually increasing. In this study, a user interface in mashup for geo-spatial feature generation was implemented by using mainly Google maps API. Spatial database resources in this implementation are those of Google mapping server. As the results, public users on web client can create their own geo-spatial data sets in web vector formats, without the help of any GIS tools or access to proprietary databases. It is concluded that web-based mashup application in client-side using open API can be used as an alternative for geo-browsing system or portable feature generation system.
OGC(Open GIS Consortium)는 웹 GIS 환경의 상호 온용을 제공하기 위해, 웹 매핑 테스트 베드를 통한 맵서버와 GML 명세를 정의함으로써 새로운 웹 매핑 기술을 제안하고 있다. 이 환경에서 맵서버는 다양한 데이타 서버들의 지리정보를 GML로 변환하여 클라이언트에게 제공하고, 클라이언트는 전송받은 GML 데이타를 웹 브라우저에 출력한다. 이러한 웹 매핑 테스트베드는 웹 GIS 환경에 분산 저장된 GIS 정보의 발견, 접근, 통합 및 출력 방법은 제공하지만 GIS에서 필수적인 공간연산을 수행하는 방법은 제공하지 않는다. 본 논문은 웹 환경의 다양한 데이타 서버들로부터 중첩되어 전송된 GML 데이타에 대한 공간연산을 수행하는 방법을 제시한다. 이를 위해 W3C에서 XML 문서의 분석을 위해 제시한 DOM과 OGC에서 개방형 GIS 시스템의 구현을 위해 제시한 OpenGIS 단순 피처(Simple Features) 명세를 기반으로, 웹 GIS 환경에서 GML 데이타에 대한 공간연산을 지원하는 GDOM(Geographic Document Object Model)을 설계하고 구현한다. 그리고 웹 매핑 테스트베드 환경에서 클라이언트가 GDOM을 이용하여 공간연산을 수행하는 과정 및 결과를 보인다.
The mainly used technique to correct satellite images with geometric distortion is to develop a mathematical relationship between pixels on the image and corresponding points on the ground. Polynomial models with various transformations have been designed for defining the relationship between two coordinate systems. GCP based geometric correction has peformed overall plane to plane mapping. In the overall plane mapping, overall structure of a scene is considered, but local variation is discarded. The Region with highly variant height is rectified with distortion on overall plane mapping. To consider locally variable region in satellite image, TIN-based rectification on a satellite image is proposed in this paper. This paper describes the relationship between GCP distribution and rectification model through experimental result and analysis about each rectification model. We can choose a geometric correction model as the structural characteristic of a satellite image and the acquired GCP distribution.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제9권4호
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pp.302-306
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2021
Indoor localization is one of the basic elements of Location-Based Service, such as indoor navigation, location-based precision marketing, spatial recognition of robotics, augmented reality, and mixed reality. We propose a Voxel Labeling-based visual positioning system using object simultaneous localization and mapping (SLAM). Our method is a method of determining a location through single image 3D cuboid object detection and object SLAM for indoor navigation, then mapping to create an indoor map, addressing it with voxels, and matching with a defined space. First, high-quality cuboids are created from sampling 2D bounding boxes and vanishing points for single image object detection. And after jointly optimizing the poses of cameras, objects, and points, it is a Visual Positioning System (VPS) through matching with the pose information of the object in the voxel database. Our method provided the spatial information needed to the user with improved location accuracy and direction estimation.
Complex cell-to-cell communication underlies the basic processes essential for homeostasis in the given tissue architecture. Obtaining quantitative gene-expression of cells in their native context has significantly advanced through single-cell RNA sequencing technologies along with mechanical and enzymatic tissue manipulation. This approach, however, is largely reliant on the physical dissociation of individual cells from the tissue, thus, resulting in a library with unaccounted positional information. To overcome this, positional information can be obtained by integrating imaging and positional barcoding. Collectively, spatial transcriptomics strategies provide tissue architecture-dependent as well as position-dependent cellular functions. This review discusses the current technologies for spatial transcriptomics ranging from the methods combining mechanical dissociation and single-cell RNA sequencing to computational spatial re-mapping.
정보화 시대에 있어 급변하는 기술발전과 함께 인간의 문화적 욕구가 증대됨에 따라 3차원 공간정보에 대한 수요가 증가하고 있다. 하지만 현재 3차원 공간정보를 구축하는 과정은 일반적으로 수작업 또는 반자동에 의해 이루어지고 있다. 이는 데이터의 구축 및 표현에 많은 시간과 비용이 소요된다는 제약을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 3차원 symbol 라이브러리를 구축하여 분류된 객체에 부합되는 3차원 symbol을 자동으로 선택하며, 선택된 3차원 symbol을 파라메타를 이용하여 자동으로 mapping 하는 과정을 구축하였다. 이를 통해 3차원 공간데이터의 구축 및 표현에 요구되는 시간과 오류를 최소화할 수 있었다. 또한 LiDAR(Light Detection And Range) 데이터의 3차원 정보를 활용하여 symbol의 자동 mapping을 위한 파라메타들을 산출하였고, symbol의 분류를 위한 기본 데이터로 활용하였다. 구축된 알고리즘의 평가를 위하여 실재 데이터의 3차원 공간데이터베이스를 구축하였다. 구축된 데이터에 대해 symbol선택 및 자동 mapping 과정에 대한 오류 검사를 수행하였고, 더불어 구축된 3차원 데이터의 활용 가능성을 평가하였다. 그 결과 본 연구로부터 구축된 알고리즘들은 3차원 공간정보를 표현함에 있어 신속하고 안정적으로 기여할 수 있을 것으로 판단되었다.
본 연구에서는 현재 개발되고 있는 차량측량시스템(또는 Mobile Mapping System)에서 사용하기 위한 CCD(Charge Coupled Device) 카메라 영상을 취득하는 프로그램을 개발하였다. 특히 2개의 고해상도 칼라영상을 동시에 취득하여 저장할 수 있도록 하여 수치사진측량 기법의 적용이 가능하도록 하였다. 본 연구에서 개발한 프로그램은 GPS-IMU의 장비와 결합하여 차량측량시스템을 이용한 각종 시설물의 3차원 위치 결정, 보존상태 파악 등에 보다 효율적으로 이유될 수 있을 것이다. 특히 현재까지 개발되어 활용중인 프로그램들이 흑백영상을 대상으로 하고 있는 반면 본 연구에서 사용하고 있는 영상은 고해상도의 칼라영상이기 때문에 대상물의 판독력을 높일 수 있어 차량측량시스템의 활용분야를 넓일 수 있을 것으로 기대된다.
The needs of 3-D data have been increasing for various applications like visualization, 3-D modeling, planning and management as well as entertainment. Mobile mapping has become a quick and practical means for acquiring necessary 3-D data for above-mentioned applications. A mobile mapping system mainly consists of two main components, viz. data acquisition devices and positioning devices. The data acquisition devices consist of CCD cameras or/and laser scanners. The positioning devices consist of GPS, INS, Odometer (shaft encoder) and some other referencing devices. The overall accuracy of mobile mapping system depends on the accuracy of positioning devices and their integrated output. Though, GPS is the main input device for the position information, the signal is not available for the computation of position all the times in urban area. The GPS satellites are normally obstructed by high-rise buildings. Thus it is very important to understand the accuracy of such a system in different environments and means to solve such problems. We have developed a mobile mapping system called VLMS (Vehicle-borne Laser Mapping System), which consists of CCD Cameras, Laser scanners, GPS, INS and Odometer. In this paper, we will present and discuss the accuracy of this system with data acquired in different environments (open area, urban area, tunnel, express way etc) by analyzing the data with respect to other existing digital data.
본 연구는 커뮤니티 매핑 과정에 스마트기기로 수집된 공간분석 정보를 제공하고 공유하여 시민들이 자신의 의견을 객관적으로 검토할 수 있는 기회를 제공하고, 이러한 공간정보의 제공이 시민들의 의사결정과 인식에 어떤 영향을 미치는지를 살펴보았다. 연구를 위해 부산광역시 중구 영주동을 사례지역으로 선정하여 이 지역의 초등학생 보행안전 문제를 개선하기 위한 위험지역 선정을 목표로 커뮤니티 매핑을 진행하였다. 시민들은 자신들의 경험과 인식을 기반으로 1차 위험지도를 작성하고, 드론과 센서 등 스마트기기로 수집된 보행안전시설과 유동인구 공간정보를 공유한 후 2차 위험지도를 작성하였다. 1차, 2차 위험지도를 비교한 결과 많은 구간에서 순위 변동이 발생했으며, 참여주민들이 인식했던 것보다 객관적으로 측정된 유동인구가 많고 안전시설이 미비한 지역의 순위가 상향되었다. 또한, 주민 설문조사 결과를 살펴보면, 커뮤니티 매핑과정에서 스마트기기 기반 공간분석 정보의 제공은 시민들의 지역문제 인식에 도움을 주었을 뿐 아니라 본인들이 제출한 의견이 정책에 반영될 수 있을 것이라는 기대감도 증가시키는 것으로 나타났다. 또한 참여자들이 직접 만들어 낸 결과물에 대한 신뢰도 향상되어 주민 스스로 자신감과 믿음을 갖는데 도움을 주는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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