Due to recent increase of indoor spatial information demands, several international standards have been published for indoor spatial information. OGC has also recently published two standards for indoor space; CityGML and IndoorGM. CityGML aims to provide a standard for 3D city modeling and the level of details (LoD) 4 covers the indoor space. IndoorGML focuses only on indoor space and provides several functions to complement the weakness of CityGML. It is therefore recommended to apply IndoorGML as a combination with CityGML. However since the weakness and strengths between these standards are not yet fully studied and understood, there is no well-defined guideline to apply them in a proper way. It means that we need to carry out a comparative study between them for their proper integration. For this reason, we discuss the pros and cons of these standards from two use-cases. The sites for the use-cases cover Lotte World Mall and Jongno-5 subway station, respectively. We studied these use-cases to compare CityGML and IndoorGML through the data construction of CityGML and IndoorGML for these sites. And based on several application scenarios, we also analyzed the weakness and strengths of each standard from different viewpoints. We expect that these comparative studies will be helpful to make a guideline on the application and integration between CityGML and CityGML.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.39
no.5
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pp.297-311
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2021
Around the world, there is an increasing interest in Digital Twin cities. Although geospatial data is critical for building a digital twin city, currently-established spatial data cannot be used directly for its implementation. Integration of geospatial data is vital in order to construct and simulate the virtual space. Existing studies for data integration have focused on data transformation. The conversion method is fundamental and convenient, but the information loss during this process remains a limitation. With this, standardization of the data model is an approach to solve the integration problem while hurdling conversion limitations. However, the standardization within indoor space data models is still insufficient compared to 3D building and city models. Therefore, in this study, we present a comparative analysis of data models commonly used in indoor space modeling as a basis for establishing a generic indoor space feature model. By comparing five models of IFC (Industry Foundation Classes), CityGML (City Geographic Markup Language), AIIM (ArcGIS Indoors Information Model), IMDF (Indoor Mapping Data Format), and OmniClass, we identify essential elements for modeling indoor space and the feature classes commonly included in the models. The proposed generic model can serve as a basis for developing further indoor feature models through specifying minimum required structure and feature classes.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.37
no.2
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pp.45-53
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2019
RGB-D SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) refers to the technology of using deep camera as a visual sensor for SLAM. In view of the disadvantages of high cost and indefinite scale in the construction of maps for laser sensors and traditional single and binocular cameras, a method for creating three-dimensional map of indoor environment with deep environment data combined with RGB-D SLAM scheme is studied. The method uses a mobile robot system equipped with a consumer-grade RGB-D sensor (Kinect) to acquire depth data, and then creates indoor three-dimensional point cloud maps in real time through key technologies such as positioning point generation, closed-loop detection, and map construction. The actual field experiment results show that the average error of the point cloud map created by the algorithm is 0.0045m, which ensures the stability of the construction using deep data and can accurately create real-time three-dimensional maps of indoor unknown environment.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.30
no.3
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pp.229-240
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2012
In Korea, u-City has been constructed as IT-based new city with introduction of the ubiquitous concept. However, most currently provided u-services are just monitoring services based on the USN(Ubiquitous Sensor Network) technology, so spatial analysis is insufficient. Especially, buildings have been rapidly constructed and expanded in multi-levels, and people spend a lot of time in indoor space, so indoor spatial analysis is necessary. Therefore, connectivity relationship in indoor space is analyzed using the topological data model. Topological relationships could be redefined due to the dynamic changes of environment in indoor space, and changes could have an effect on analysis results. In this paper, the algorithms of finding isolated zones is developed by analyzing connectivity relationship between space objects in built-environments after changes of environment in indoor space due to specific situation such as fire. And the system that visualizes isolated zones as well as three-dimensional data structure of indoor space is developed to get the analysis result by using the analysis algorithms.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.24
no.2
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pp.107-112
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2016
Most of the indoor positioning algorithms based on magnetic data mainly focus on reducing the accumulated error of the odometry data, such as signals produced by the inertial sensors. However, in most cases such as positioning by using smartphones in the indoor environment, those approaches seem unfeasible due to the absence of the inertial sensors. Thus, in this paper, we try to study a positioning algorithm exclusively based on the magnetic data. We refer to some thinking from the steps of Particle Filter and conduct an experiment to verify the application of the new algorithm. Besides, we use the variance of the result of the previous step to decrease the area to be matched in the next step, intending to improve the accuracy of the results. The result of the experiment shows that the new algorithm has a high probability to match with accuracy less than 2 meters in a 24 meters by 2.6 meters corridor.
Journal of Korean Society of Occupational and Environmental Hygiene
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v.5
no.2
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pp.226-240
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1995
This research has a purpose to achieve experimental data used for design of ventilation systems necessary for indoor air quality control and their operation and management. For the study, spatial concentration distribution of indoor air quality according to pollutant site in a simplified model chamber. In low flow ventilation, flow pattern of indoor air was mainly influenced by diffusion and additionally, spatial distribution was formed by convection. Distribution of ventilation efficiency according to each pattern of model chamber was evaluated. It was confirmed that diffusion patterns of a pollutant among sites were formed, centering around main stream areas of supply and exhaust outlets.
Spatial information services in indoor space are an im portant application area of GIS as in outdoor space. Unlike in outdoor space, a position in indoor space is specified by a symbolic code such as room number, rather than coordinate. Therefore tracking in indoor space is no longer a prediction of coordinates but a symbolic estimation on the current position of a moving object. In this paper, we propose a framework for tracking moving objects in indoor symbolic space with RFID sensors. First, we introduce the concepts of indoor symbolic space and tracking in indoor symbolic space, and define the accessibility graph for trackable indoor symbolic space. Second, we propose a deployment method of RFID readers and a construction algorithm of accessibility graph for trackable indoor symbolic space. Third, a tracking method is proposed for moving objects in symbolic indoor space with RFID sensors. Finally, we present an implementation exmaple and the result of experiment with real data to validate the proposed method.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.25
no.1
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pp.63-70
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2017
On the spatial information open platform, the national spatial data are released to provide services that the people can use freely. Recently, the demand for high quality 3D geospatial information and indoor spatial information is increasing. However, open platform is not able to provide seamless service because spatial data of indoor and outdoor are composed of different formats and storage structures. In addition, the 3D data format used in the current service does not reflect the recent changes in service environment and new technology. Therefore, in this study, we proposed new format of 3D data used in service to improve interoperability and service of open platform 3D data. The proposed format is lighter than the existing format and the rendering speed is improved.
Due to high density of population and progress of high building construction technologies, the number of high buildings has been increasing. Several information services have been provided to figure out complex indoor structures of building such as indoor navigations and indoor map services. The most fundamental information for these services are indoor network information. Indoor network in building provides topological connectivity between spaces unlike geometric information of buildings. In order to make indoor network information, we have to edit network manually or derive network properties based on the geometric data of buildings. This process is not easy for complex buildings. In this paper, we suggest a method to generate indoor network automatically based on crowdsourcing. From the collected individual trajectories, we derive indoor network information with crowdsourcing. We validate our method with a sample set of trajectory data and the result shows that our method is practical if the indoor positioning technology is reasonably accurate.
Most multimedia contains location information whether they are implicit or explicitly, and which are very useful for several purposes. In particular, we may use location information in defining query conditions to retrieve relevant multimedia. For this reason, a number of works have been done to organize and retrieve geo-referenced multimedia data. However, they mostly focus on outdoor space where position is identified by (x, y, z) coordinates. In this paper, we focus on multimedia in an alternative space, indoor space, which differs from outdoor space in several aspects. First indoor space is considered as symbolic space, where location is identified by a symbolic code such as room number rather than coordinates. Second, topological information is a crucial element in providing indoor spatial information services. Third, indoor space is in more micro-scale than outdoor space, which influences on determining the visibility of cameras. Based on these different characteristics of indoor space, we survey the requirements of management systems of indoor geo-referenced multimedia. Then we propose a geo-coding scheme for multimedia in indoor space as an extension of IndoorGML, an OGC(Open Geospatial Consortium) candidate standard for indoor spatial information. We also present a prototype system called, IngC (INdoor Geo-Coding) developed to store and manage indoor geo-referenced multimedia.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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