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.
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.
Indoor space has been one of the focal points for geospatial research as various factors such as increasing demands for application and demand for adaptive response in emergencies have arisen. IndoorGML (Indoor Geography Markup Language) has provided a standardized method of representing the topological aspect of micro-scale environments, with its extensive specifications and flexible applicability. However, as more real-world problems and needs demand attention, suggestions to improve this standard, such as representing IndoorPOI (Indoor Points of Interest), have arisen. Hence, existing algorithms and functionalities that we use on perceiving these indoor spaces must also adapt to accommodate said improvements. In this study, we explore how to define spatial neighborhoods in indoor spaces represented by an integrated IndoorGML and IndoorPOI data. We revisit existing approaches to combine the aforementioned datasets and refine previous approaches to perform neighborhood spatial queries in 3D. We implement the proposed algorithm in three use cases using sample datasets representing a real-world structure to demonstrate its effectiveness for performing indoor spatial analysis.
Recently, indoor air quality (IAQ) has been one of the major concerns of people. Indoor parking lots are subject to be exposed to high concentrations of air pollutants emitted from vehicles. This study was performed to investigate indoor air quality (IAQ) at indoor parking lots. Sampling sites were selected 5 indoor parking lots. Target indoor air quality parameters include a number of criteria pollutants such PM$_{10}$, CO, CO$_2$, and HCHO. In addition, a variation of IAQ according to ventilation system operating was measured at C site (underground parking lot). In general, all pollutants were maintained below indoor air quality maintenance standards. The indoor air quality at indoor parking lots was affected by the availability of the ventilation facility and their operation frequency. At the underground parking lot (C site) with ventilation system, TVOC concentration according to ventilation system operating were found to be lower operating (488.2 ${\mu}g/m^3$) than non-operating (1,401.2 ${\mu}g/m^3$).
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.
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 the large size and high complexity of modern buildings, the interest and the studies about indoor spatial information are increasing. Previous studies related to indoor spatial information were mostly about relevant technologies, and the application of indoor spatial information has been less studied. In the present study, the public administrative work areas where indoor spatial information may be applied were identified by using a modified delphi technique. And the indoor LOD (Level of Detail) and indoor positioning accuracy for indoor spatial information applications considering user requirements was established as standards for efficiently establishing and providing services. The required LOD and positioning accuracy for services was established by reestablishing indoor LOD and positioning accuracy and classifying services with reference to those. The indoor LOD was reestablished from LOD 0 to 4 by focusing on service utilization and general recognition, and the positioning accuracy was reestablished in three levels by considering the accuracy of the present positioning technology and service utilization status.
As human beings spend more time indoors, and with the growing complexity of indoor spaces, more focus is given to indoor spatial applications and services. 3D topological networks are used for various spatial applications that involve navigation indoors such as emergency evacuation, indoor positioning, and visualization. Manually generating indoor network data is impractical and prone to errors, yet current methods in automation need expensive sensors or datasets that are difficult and expensive to obtain and process. In this research, a methodology for semi-automatically generating a 3D indoor topological model based on IndoorGML (Indoor Geographic Markup Language) is proposed. The concept of Shooting Point is defined to accommodate the usage of omnidirectional images in generating IndoorGML data. Omnidirectional images were captured at selected Shooting Points in the building using a fisheye camera lens and rotator and indoor spaces are then identified using image processing implemented in Python. Relative positions of spaces obtained from CAD (Computer-Assisted Drawing) were used to generate 3D node-relation graphs representing adjacency, connectivity, and accessibility in the study area. Subspacing is performed to more accurately depict large indoor spaces and actual pedestrian movement. Since the images provide very realistic visualization, the topological relationships were used to link them to produce an indoor virtual tour.
This study was conducted to verify the effectiveness of improving indoor environmental awareness, relieving stress, and improving learning efficiency in school indoor green space, and suggest desirable ways to develop indoor green space in the future. As part of the study, a survey was conducted among 225 individuals across six schools in a metropolitan area with garden and panel-type indoor gardens inside the school building. The survey comprised the current status and use of indoor green spaces, the perception of indoor green spaces, improvement measures in indoor green spaces, and basic properties. Semantic Differential (SD) was used to investigate the impression of school indoor spaces. Resultantly, the more frequent the use of green spaces in the school, the more they feel the positive effects of indoor green spaces, such as improving the school's indoor environment, reducing stress, and improving learning efficiency. In addition, it appears that the more frequent contact with the natural environment, the more they feel the positive effects provided by indoor green space at school. Therefore, it is suggested that educational conditions must be improved by revitalizing various green welfare, including indoor green areas, at the school level.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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