서로 다른 GIS 서버의 공간 데이터를 동일한 방법으로 접근하기 위한 개방형 GIS 에 관심이 커지고 있다. 서로 다른 서버간의 상호 운용성을 효과적으로 지원하기 위해서는 데이터제공자를 통한 공간 데이터 모델의 변환이 필수적이므로, 방대한 공간 데이터의 변환과 전송으로 인한 사용자 응답 시간의 지연 문제가 우선 해결되어야 한다. 이 논문에서는 OGIS 데이터소비자에서 효과적인 버퍼 관리를 통해 사용자 응답 시간의 지연 문제를 해결한다. 이 논문에서 제시하는 버퍼 관리 전략은 전체 레이어에 대해서 통합적으로 메모리를 관리하고 각 레이어별로 공간 인덱스를 생성 관리함으로써 데이터 접근 속도를 개선하였다. 제안한 버퍼 관리 전략은 OGIS 데이터소비자인 Mapbase 컴포넌트를 통해 구현함으로써, 데이터 접근 속도의 개선을 입증하였다.
본 연구는 3차원 포인트클라우드로부터 단면 정보를 자동으로 추출할 수 있는 알고리즘에 관한 것이다. 3차원 스캐너로부터 획득한 포인트클라우드 데이터는 다양한 제조 공정의 결과물인 산업 제품의 접합 상태를 파악하는데 자주 사용된다. 하지만 많은 노이즈를 포함하는 포인트클라우드 데이터로부터 제조 상태에 대한 수치적인 결과를 반복적으로 획득하기에는 많은 비용이 수반된다. 따라서 본 연구는 산업 제품의 접합부에 대한 포인트클라우드로부터 단면 정보를 자동으로 추출할 수 있는 알고리즘을 소개하고자 한다.
본 연구에서는 대용량의 항공 레이저 스캔 자료를 효율적으로 처리하기 병렬처리 기법과 가상격자 구조를 도입하였으며 제안한 방법의 실효성을 평가하기 위하여 IDW(Inverse Distance Weighting) 방식으로 정규격자 DSM을 생성하였다. 즉, 대용량 항공 레이저 스캔 자료의 신속한 보간을 위하여 병렬처리 기법을 이용하고 불규칙적으로 분포된 포인트의 검색 효율성을 제고하기 위하여 가상격자(virtual grid)를 사용하였다. 마스터 노드와 6대의 슬래이브 노드로 구성된 클러스터를 사용하여 처리 시간을 측정한 결과 노드의 수가 증가하더라도 1에 가까운 efficiency를 나타내었으며 load scalability의 특성도 만족시켰다. 또한 용량의 한계로 인하여 단일 시스템에서 처리할 수 없는 크기의 자료를 클러스터 시스템으로 처리할 수 있음을 확인하였다.
야간도로 노면 밝기는 운전자가 도로 상 장애물을 인지하고 안전하게 운행하는데 있어 매우 중요한 요소이다. 본 연구에서는 정량적인 야간도로 시인성을 평가에 필요한 야간 도로 노면 영상정보 수집 및 처리용 모바일 체계를 제시하였다. 야간 도로 노면에서 수집되는 영상정보를 효율적으로 변환하고 야간도로 시인성에 대한 공간적인 분포를 파악할 수 있는 선형자료를 구축하였다. 이를 위해 저전력 컴퓨팅기술, 개방형 영상처리 기술, GPU 기반 가속 기술 및 도큐멘트데이터베이스 기술 등을 적용하였고 RGB영상으로부터 YUV색상체계로 변환하고 밝기에 해당하는 요소만 추출하여 공간정보와 통합하였다. 그 결과 고성능 안드로이드 단말기를 이용하여 도로밝기 자료를 취득하고 제안한 프로토타입으로 야간도로 시인성에 대한 공간적인 평가를 위한 자료 구축의 공간적 분포를 파악할 수 있었다.
비디오 GIS 는 비디오 데이터가 지도 또는 3 차원 그래픽스, 이미지, 비디오, 위성영상 등의 여러 가지 매체와 통합 연계되어 사용되고 관리되는 시스템이다. 특히 비디오 형태의 정보는 그 특성상 지리정보의 사실적인 정보를 제공해 줄 수 있으므로, 공간객체의 실제 모습을 촬영하여 지도 데이터와 연계함으로써 현실적이고 사실적인 시각화를 더하여 기존 지도 중심의 GIS 의 단점을 보완할 수 있다. 비디오 GIS 에서는 비디오 데이터에 위치정보를 포함함으로써 비디오가 지리정보와 연계되어 양방향 검색과 브라우징, 분석 등을 제공해 줄 수 있다. 본 논문에서는 비디오와 지도 정보를 통합하여 관리하고 공간정보를 구축할 수 있는 비디오 GIS 기술 및 공간데이터를 구축하는 방법을 제시하며 프로토타입 시스템 개발 결과 및 도로시설물 관리 분야에 적용한 결과를 제시한다.
최근 LBS(location-based service)를 지원하기 위해, 공간 네트워크를 고려한 연구가 활발히 수행 중에 있다. 본 논문에서는 공간 네트워크 데이터베이스에서의 우수한 질의처리 성능을 위해, 공간 네트워크상에 존재하는 공간 네트워크 자체의 데이터, POI(point of interest), 이동객체 데이터를 위한 효율적인 저장 및 색인 구조를 설계한다. 이를 위해 첫째, 노드와 에지로 구성된 공간 네트워크 자체의 데이터를 관리하기 위해 공간 네트워크 파일 구조를 설계한다. 둘째, 식당, 호텔, 주유소와 같은 POI에 대한 효율적인 접근을 위해 POI 저장 및 색인 구조를 설계한다. 셋째 이동객체의 과거, 현재, 미래 궤적 정보를 효과적으로 관리하기 위해 시그니쳐 기반 저장 및 색인 구조를 설계한다. 마지막으로, 본 논문에서 설계한 저장 및 색인 구조가 기존의 공간 네트워크를 위한 저장구조 및 이동객체를 위한 궤적 색인구조 보다 성능이 우수함을 보인다.
본 연구의 목적은 토지자원의 유효한 개발과 관리를 위해 원격탐사 자료 및 지상자료를 이용하여 토지피복(이용)의 예측 모형을 정립하고 실제로 제주도 지역에 적용하여 그 실증을 거치는 것이었다. 본 모형은 계절분석(multi-date processing)및 다중 분석(multi-file proces-sing)기법을 채택하고 Markov의 확률 이전 계산법 및 판별 함수(discriminant function)계산법으로 부터 합성 출현시킨 공간적/시간적 토지 이용 투영방법을 채택하였다. 판별 함수 계산법은 토지피복(이용)변화상의 최다 경향치를 산출 하기 위해 제주도 경관 평면(Iandscape plane)전지역의 각 화소(pixel)에 적용되고, 확율 이전 계산법은 특정 미래 시간 간극상에서 상이한 토지피복(이용)으로 변화하는 이들 화소의 수량을 결정한다. 본합성 모형은 이렇게 토지피복 변화상(공간적)과 그 화소의 수량(정량적)을 결합하여 경관 평면상에서 미래의 토지피복 예측을 가능케 하는 것이다.
최근 무선 센서 네트워크에서 센서로부터 원하는 데이타를 가져오는 네트워크 내 집계 질의처리 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존의 대표적인 네트워크 내 집계 질의 처리 기법들은 집계 질의 처리를 위해 라우팅 알고리즘과 데이타 구조를 제안하고 있다. 그러나 이러한 기법들은 센서 노드들의 에너지 소모가 크고, 질의 처리 결과 정확도가 떨어지고, 또한 질의 처리 시간이 오래 걸리는 문제점들을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 기존 집계 질의 처리 기법들의 문제점을 해결하고 무선 센서 네트워크에서 보다 효율적인 집계 질의 처리를 위해 BPA(Bucket-based Parallel Aggregation)를 제시하였다. BPA는 질의 영역을 센서 노드 분포에 따라 쿼드 트리로 구성하여 집계 질의를 병렬로 처리하고, 각 센서 노드로 하여금 데이타를 이중 전송하게 함으로써 전송 오류로 인한 데이타 손실을 줄인다. 또한, BPA는 집계 질의 처리시 버켓 기반의 데이타 구조를 이용하고 이러한 버켓 데이타 구조를 버켓내 데이타 개수에 따라 적응적으로 분할 및 합병한다. 특히 버켓내 데이타 크기를 줄이기 위해 데이타를 압축하고 데이타 전송 횟수를 줄이기 위해 필터링을 수행한다. 마지막으로 센서 데이타를 이용한 다양한 실험을 통해 본 논문에서 제안하는 BPA의 우수성을 입증하였다.
최근 군사용에서 산업용으로 확대되고 있는 4차 산업 기술 중 하나인 드론은 경찰청의 수색 임무에서 적극적으로 활용되고 실종자를 발견함으로써 광범위한 지역에 관한 관심과 대규모의 수색 인력의 투입을 감소시키고 있다. 그러나 경찰의 드론 운용의 법률적 검토가 지속적으로 필요하고 관련 운영에 대한 시스템의 고도화와 수색기법과 연계된 촬영 이미지 분석의 중요성도 동시에 증가하고 있다. 본 연구에서는 정밀 수색 및 모니터링 개념에서 기록, 보존, 모니터링이 원활하기 위해서는 영상 데이터 기반의 수색이 아닌 사진 기반으로 공간정보를 구축하여 정밀 수색이 수행되면 효율성이 높고 골든타임 확보가 가능하다. 따라서 피사체의 크기에 따라 불필요한 공간정보 완성률을 조절하여 결과 데이터 용량을 감소시키는 공간정보 구축 기법을 제안하고자 한다. 이를 통해 대규모 지역에 대한 드론 수색 임무의 활용 범위를 고도화하고 경찰 수색의 드론 운용 매뉴얼 구축을 위한 기초자료로 활용하고자 한다.
Recently, the ground-based laser profiler is used for acquisition of 3D spatial information of a rchaeological objects. However, it is very difficult to measure complicated objects, because of a relatively low-resolution. On the other hand, texture mapping can be a solution to complement the low resolution, and to generate 3D model with higher fidelity. But, a huge cost is required for the construction of textured 3D model, because huge labor is demanded, and the work depends on editor's experiences and skills . Moreover, the accuracy of data would be lost during the editing works. In this research, using the laser profiler and a non-calibrated digital camera, a method is proposed for the automatic generation of 3D model by integrating these data. At first, region segmentation is applied to laser range data to extract geometric features of an object in the laser range data. Various information such as normal vectors of planes, distances from a sensor and a sun-direction are used in this processing. Next, an image segmentation is also applied to the digital camera images, which include the same object. Then, geometrical relations are determined by corresponding the features extracted in the laser range data and digital camera’ images. By projecting digital camera image onto the surface data reconstructed from laser range image, the 3D texture model was generated automatically.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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