Building Information Models(BIM) provides rich geometric and attribute information throughout the entire life cycle of a building and infrastructure object, while Geographic Information System(GIS) enables the detail analysis of urban issues based on the geo-spatial information in support of decision-making. The Integration of BIM and GIS data makes it possible to create a digital twin of the land in order to effectively manage smart cities. In the perspective of integrating BIM data into GIS systems, this study performs literature reviews on georeferencing techniques and identifies limitations in carrying out the georeferencing process using attribute information associated with absolute coordinates probided by Industry Foundation Classes(IFC) as a BIM standard. To address these limitations, an automated georeferencing process is proposed as a pilot study to position a IFC model with the Local Coordinate System(LCS) in GIS environments with the Reference Coordinate System(RCS). An evaluation of the proposed approach over a BIM model demonstrates that the proposed method is expected to be a great help for automatically georeferencing complex BIM models in a GIS environment, and thus provides benefits for efficient and reliable BIM and GIS integration in practice.
본 연구는 암석표면 타격 시 발생하는 사운드압력에 대한 응답신호를 모두 측정하고 이를 누적한 전체 사운드 신호에너지를 이용하여 화강편마암의 압축강도를 비파괴적으로 산정하는 방법과 그 결과를 제시하는 것이다. 이를 위해서 다수의 화강편마암 암석시편을 준비하였고 각 시편에 대하여 고안된 타격장치(회전 자유낙하에 의한 초기타격 및 반발작용에 의한 연속적인 반복타격 가능 장치)를 이용하여 타격하고 타격 시 발생한 모든 사운드압력을 시간에 따른 신호로서 측정하였다. 암석시편별 측정된 사운드 신호를 모두 누적하고 그 값(전체 사운드 신호에너지라 명명함)을 암석시편별 직접 측정된 압축강도와 상호 비교하였다. 비교결과, 화강편마암의 각 시편에 대해서 타격을 통해 얻어진 전체 사운드 신호에너지는 해당 시편의 직접압축강도와 직접적인 비례관계가 있다는 것을 확인하였으며, 또한 전체 사운드 신호에너지를 이용한 강도예측식을 이용하여 화강편마암의 압축강도를 90% 이상 신뢰성 있게 예측할 수 있음을 파악하였다. 더 나아가 본 연구결과를 통해 향후 다양한 암석 및 콘크리트 등의 압축강도는 전체 사운드 신호에너지를 이용하여 비파괴적으로 예측할 수 있을 것으로 판단된다.
최근 딥러닝(DL)은 여러 분야에서 급속도로 활용되고 있으며, 특히 영상으로부터 객체를 인식하여 분류하고 인식하기 위한 컴퓨터비전 분야에서 활발하게 연구가 진행되고 있다. 영상분야에서는 주로 합성곱 신경망(CNN)을 이용한 딥러닝 모델의 성능 향상에 주력하고 있다. 대부분의 합성곱 신경망은 영상을 학습시켜 영상분류 및 객체인식에 활용하고 있지만, 본 논문에서는 독일 사진측량, 원격탐사 및 공간정보학회(DGPF)가 구축하고 국제 사진측량 및 원격탐사학회(ISPRS)가 제공하는 데이터 셋 중에서 수치표면모델(DSM)과 이 데이터로부터 생성한 경사 및 주향 정보를 효율성과 성능이 우수하다고 평가받는 합성곱 신경망기반의 SegNet 모델에 적용하여 객체를 분류하고 분석하였다. 딥러닝은 고사양의 컴퓨터 시스템과 다량의 학습 데이터와 라벨 데이터가 필요하고, 다수의 시행착오에 의한 풍부한 경험이 요구된다. 또한 본 논문에서는 한정된 수량의 데이터로부터 효율적인 학습을 위한 데이터 생성 방법을 제시하고 수치표면모델을 분류하였다. 분석 결과 수치표면모델 데이터와 이로부터 도출한 부가적인 데이터를 딥러닝 모델에 적용해도 객체를 타당한 정확도로 분류할 수 있음을 확인하였다.
1m급 전후의 고해상도 위성영상들이 지구관측 및 모니터링으로부터 국토의 디지털 지도제작에 이르기까지 폭넓게 활용되고 있다. IKONOS 영상의 경우 Pro와 Precision 제품은 상당히 고가이므로 정확한 지도를 제작하는데 저가의 Geo제품과 영상공급자에 의해 제공된 RPC계수를 이용하는 것은 바람직하다. IKONOS 고해상도 영상은 엄밀한 센서모델 대신 RF에 의해 설명되어진다. 본 연구에서는 RF 모델을 기반으로 추출되는 지상좌표의 정확도를 개선하기 위하여 대상물공간과 상공간에서 각각 정의된 4개의 모델, 즉 선형이동 모델, 축척 및 선형이동 모델, Affine 모델, 2차 다항식 모델을 제시하였다. RF 모델을 기반으로 한 지상좌표 산출 알고리즘과 산출된 지상좌표의 정확도 개선 알고리즘을 개발하고 실험을 통하여 다항식 보정모델별 개선효과를 분석하였다. 또한 지상기준점의 수와 배치유형, 측량의 정확도와 같은 여러 가지 지도제작 매개변수들이 지상좌표의 정확도에 미치는 효과를 평가하였다. 적용실험 결과, RF 모델에 의해 1차적으로 산출된 3차원 지상좌표의 RMSE는 X 방향에서 8.035m, Y 방향에서 10.020m, Z 방향에서 13.318m이었으나 다항식 보정 알고리즘을 통하여 X 방향 2.791m, Y 방향 2.520m, Z 방향 1.441m까지 RMSE를 낮춤으로써 수평위치에서 약 65%, 수직방향에서 약 89%까지 정확도를 크게 개선할 수 있었다.
최근 수자원 분야에서 GIS의 활용은 유역의 수리, 수문분석을 위한 모형의 입력자료 생성 및 모의 결과를 가시화, 이에 따른 유역관리 시스템의 구축 등 폭넓게 활용되고 있다. 또한 국가지리정보시스템에 조사를 통해서 수치지형도 및 주제도를 구축, 구축된 자료의 표준화를 실시하고 있는 실정이다. 그러나 수자원 분야에서 GIS를 활용하기 위한 기술은 주로 선진국을 중심으로 발전하여 왔기 때문에 우리의 실정에 맞지 않아 활용측면에 있어 신뢰할 만한 결과를 얻지 못하고 있는 실정이다. 따라서 국내 상황을 고려하면서 수자원이라는 전문분야 적용에 적합한 GIS(HyGIS)를 개발하고 여기에 수리, 수문분석모형을 연계하여 국내 실무분야에 적용함에 있어 편의성과 실용성을 구비한 모형개발이 이루어져야 한다. 따라서 본 연구에서는 국내 소프트웨어 GeoMania(HyGIS)에 의한 GIS 정보처리의 자동화를 기반으로 하여 실무에서 활용도가 높은 수문모형인 HEC-HMS 및 HEC-1과 수리모형인 HEC-RAS를 연계 및 통합하기 위해서 HyGIS에서 DLL형태로 제공되도록 하였다. HyGIS에서는 수문학적 DEM 분석 및 공간정보 생성, 선형참조가 가능한 하천 네트워크 생성, 유역 시설물 관리 등의 기능을 제공하며 COM(Component Object Model)을 기반으로 개발된 시스템으로 다른 소스로부터 개발된 컴포넌트를 연계하여 시스템의 기능 확장을 손쉽게 수행할 수 있도록 하였을 뿐만 아니라 공간 DB는 GeoMania의 고유 DB인 GSS를 이용한다. HyGIS-HMS는 HyGIS를 통한 국내 유역의 지리정보를 활용하여 HEC-HMS 뿐만 아니라 HEC-1을 추가하여 사용자의 기호와 편의에 따라 모형을 선택할 수 있도록 하였으며 HEC-1의 결과를 가시화하기 위해서 챠트 기능을 추가하였으며 매개변수를 자동으로 산정할 수 있도록 시스템을 구축하였다. HyGIS-RAS는 국내 하천유역에 대해서 기구축 되어있는 하천관리지리정보시스템(RIMGIS)자료를 직접 활용하도록 구성되어있고 자료를 활용하여 제내지와 제외지를 통합하여 TIN분석을 실시하여 범람 홍수해석에 활용할 수 있도록 하였다. 하천수리해석의 기능을 보강하기 위해 역산조도계수 산정모형, 상류-사류 천이류 구간에 대한 부등류 해석모형, 범람 홍수류에 대한 홍수위 산정모형, 하천수리계산시의 불확실도 해석모형 등의 새로운 기능을 추가하여 제시하였다. 모든 입출력자료는 프로젝트 단위별로 운영되어 data의 관리가 손쉽도록 하였으며 결과를 DB에 저장하여 다른 모형에서도 적용할 수 있도록 하였다. 그리고 HyGIS-HMS 및 HyGIS-RAS 모형에서 강우-유출-하도 수리해석-범람해석 등이 일괄되게 하나의 시스템 내에서 구현될 수 있도록 하였다. 따라서 HyGIS와 통합된 수리, 수문모형은 국내 하천 및 유역에 적합한 시스템으로서 향후 HydroInformatics 구현을 염두에 둔 특화된 국내 수자원 분야 소프트웨어의 개발에 기본 토대를 제공할 것으로 판단된다.
모바일 매핑 시스템 또는 로봇이 GPS (Global Positioning System)와 다중 스테레오 카메라만 탑재 할 경우, V-SLAM(Vision based Simultaneous Localization And Mapping)에 의한 카메라 외부표정과 3차원 데이터를 GIS데이터와 연계 또는 카메라 외부표정의 누적에러를 제거하기 위해 극부 카메라 좌표계에서 GPS (Global Positioning System) 좌표계로 변환이 필요로 한다. 이 요구사항을 만족시키기 위해, 본 논문은 GPS와 V-SLAM에 의한 3쌍의 카메라의 위치를 이용하여 GPS좌표계에서 카메라 자세를 계산하는 새로운 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 간단한 4단계로 구성되어 있다; 1)각 3개의 카메라 위치에 기반한 두 평면 법선벡터가 병렬이되도록 하는 사원수 (quaternion)를 계산한다, 2) 계산된 사원수를 통하여 V-SLAM에 의한 3개의 카메라 위치를 변환한다, 3) 변환된 위치에서 두번째 또는 세번째 점이 GPS에 의한 점과 일치하도록 하는 두번째 사원수를 계산한다, 4)두 사원수의 곱을 통하여 최종 사원수 결정한다. 최종 사원수는 극부 카메라 좌표계에서 GPS좌표계로 변환할 수 있다. 추가적으로, 촬영된 물체 위치에서 카메라를 보는 시야각을 기반으로 물체의 3차원좌표 갱신방법을 제안하였다. 본 논문은 제안한 방법을 시뮬레이션과 실험을 통하여 증명하였다.
최근 실내공간에서 활동하는 인구가 증가함에 따라 3차원 실내공간정보에 대한 관심이 높아지고 있다. 실내공간정보를 포함하는 3차원 실내공간 모델링은 LoD 4 (Level of Detail 4) 수준의 객체지향 형태로 수행되고 있으며, 원시자료에 따라 준공도면, 레이저스캐닝, BIM데이터와 카메라를 이용하여 모델링 데이터를 구축할 수 있다. 3차원 실내공간 모델링을 수행하기 위해 정립된 프로세스는 실내공간 모델링 데이터 구축작업의 기반이 되며 구축된 모델링 데이터는 실내공간 보행자 내비게이션, 시설물관리 및 재난관리 등 다양한 어플리케이션에서 활용가능하다. 그러나 정립된 실내공간 모델링 프로세스 기반으로 수행되는 작업이 매우 복잡하고 모델링 작업에 많은 시간이 소비되어 효율적인 모델링을 하는데 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 효율적인 실내공간 모델링 수행 지원을 목적으로 원시자료의 활용도 평가를 제안한다. 기존 3차원 실내공간 모델링 프로세스 분석을 통해 활용도 평가를 위한 필요요건을 정의하고, 검증 방법을 제안한다. 또한 제안된 방법은 서울시 3차원 실내공간 모델링 프로젝트에서 사용된 준공도면을 적용하여 수행한다.
한반도 인근 지역은 지진으로부터 상대적으로 안전지대라고 여겨졌지만, 지난 2017년 포항지역에서 실제 액상화 현상이 발생 및 관측됨에 따라 액상화 현상을 예측하는 연구수요가 높아지고 있다. 액상화는 지반의 강도가 상실되면서 상부 구조물을 지지하지 못하게 되는 현상을 말하며, 이에 대한 대비책으로써 액상화 가능지수(LPI)를 바탕으로 하여 액상화가 발생할 시 동반되는 피해의 규모를 파악하기 위한 목적으로 액상화 재해도를 작성하는 연구 및 정밀도를 향상시키기 위한 연구가 다양하게 수행되고 있다. 본 연구에서는 액상화 재해도 작성 시 공간보간의 대상을 LPI 값과 LPI를 산정하는데 활용되는 지반정수로 구분하여 공간보간 대상에 따른 정밀도 변화를 분석하였으며, 정량적인 특성을 바탕으로 작성된 액상화 재해도의 작성 방법별 정밀도 변화 양상을 바탕으로 정성적인 특성을 통해 작성된 확률지도의 확률값 변화 양상을 파악하고자 하였다. 분석결과 공간보간대상을 LPI를 산정하기 위한 지반정수로 설정하는 경우의 정밀도가 LPI 자체를 공간보간하는 경우에 비해 높게 나타났으며, 액상화 재해도의 정밀도가 액상화 확률지도의 확률값 분포에 영향을 미치지는 않는 것으로 나타났다.
대표적인 상용 CFD 코드 중 하나인 FLOW-$3D^{(R)}$에 포함된 강체에 대한 6-자유도 운동을 적용한 음해법의 GMO 방법을 이용하여 항주파의 재현 가능성을 살펴보았다. 모델에 의한 항주파의 형상 재현시 depth Froude number에 따른 수평 파형이 잘 재현되었으며, 선박의 직선항로 항행시 일정한 수심인 경우와 실제 수심인 경우를 비교함으로써 모델이 수심에 따른 파형의 변화를 잘 재현함을 알 수 있었다. 또한, 모델에 의해 실제 수심조건에서 두 척의 선박이 교차 진행할 경우와 선박이 곡선항로를 항행할 경우에 대한 항주파를 잘 재현할 수 있음을 보였다. 따라서, FLOW-$3D^{(R)}$를 이용하여 항주파를 수치모의할 경우 관측을 통한 모델의 검 보정을 통해 항로와 항구에서의 항주파를 보다 정확하게 예측할 수 있을 것으로 판단된다.
오늘날 유비쿼터스 컴퓨팅 기술이 발달함에 따라, 다양한 분야에서 이동체 위치 데이터에 대한 효율적인 관리의 중요성이 급속히 증가하고 있다. 그러나 이러한 용도로 사용되는 MODBMS나 DSMS는 이동체의 시공간 스트림 데이터에 대한 실시간 관리를 효율적으로 지원하지 못하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 이동체의 시공간 데이터 스트림의 효율적인 실시간 관리를 위해 시공간 DSMS를 설계 및 구현하였다. 본 논문에서는 시공간 DSMS를 개발하기 위해서 OGC의 공간 데이터 타입과 공간 연산자를 지원하는 GEOS을 사용하여 스탠포드 대학에서 개발한 STREAM(STanford stREam dAta Manager)를 확장하였다. 마지막으로 본 논문에서 구현한 시공간 DSMS를 이동체의 시공간 스트림 데이터에 대한 실시간 관리가 필요한 실시간 모니터링 분야에 적용해 봄으로써 본 시스템의 효용성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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