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실내공간에 대한 측위 기술과 함께 LiDAR (Light Detection And Ranging)나 카메라와 같이 공간을 측정 장비가 발달하면서 실내공간에 대한 분석과 탐색, 가상현실이나 증강현실을 통한 시각화 서비스에 대한 수요가 증가하고 있다. 이를 위해서는 실제 세계로부터 측정된 데이터를 이용하여 3차원 객체로 모델링하는 작업이 필요하다. 또한 이렇게 구조화된 데이터의 가용성과 상호운용성을 높이기 위하여 표준화된 규격으로 저장하는 것도 매우 중요하다. 본 논문에서는 LiDAR 장비를 통해 획득한 포인트 클라우드 데이터를 이용하여 실내공간을 표현하기 위한 국제표준인 IndoorGML 데이터를 자동적으로 구축하는 방법을 제안하고자 한다. IndoorGML 데이터를 구성하는 과정에서 고려해야 할 점들을 살펴본 후, 자유공간추출과 연결성 검출 과정으로 이루어진 데이터 구축 과정을 통하여 실제로 IndoorGML 데이터를 구축한다. 실험을 통하여 제안 기법이 입력 포인트 클라우드로부터 3차원 데이터 모델을 효과적으로 재구성할 수 있음을 검증한다.
목차
Abstract
초록
1. 서론
2. 관련 연구
3. IndoorGML 데이터 구축 시 고려사항
4. 데이터 구축 과정 개요
5. CellSpace 기하 검출
6. 연결구조 구축 및 속성 부여
7. 실험 및 결과
8. 결론 및 향후 연구
References
참고문헌 (17)
참고문헌 신청
Armeni, I., Sener, O., Zamir, A.R., Jiang, H., Brilakis, I., Fischer, M., and Savarese, S. (2016), 3D semantic parsing of large-scale indoor spaces, IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 27-30 June, Las Vegas, NV, USA, pp.1534-1543.
Claridades, A.R., Lee, J., and Blanco, A. (2018), Using omnidirectional images for semi-automatically generating IndoorGML data, Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, Vol. 36, No. 5, pp. 319-333.
Jang, H., Yu. K., and Yang. J.H. (2020), Indoor reconstruction from floorplan images with a deep learning approach, ISPRS International Journal of Geo-Information, Vol. 9, No. 2, pp. 65:1-15.
Joo, C.H., Kim, J.S., and Li, K.J. (2012), Method for generating IndoorGML derived from CityGML, Proceedings of Korean Society for Geospatial Information Science, 12 October, Seoul, Korea, pp.38-41. (in Korean)
Kang, H.K. and Li, K.J. (2017), A standard indoor spatial data model?OGC IndoorGML and implementation approaches, ISPRS International Journal of Geo- Information, Vol. 6, No. 4, pp. 116:1-25.
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Kang, H.K. and Li, K.J. (2017), A standard indoor spatial data model?OGC IndoorGML and implementation approaches, ISPRS International Journal of Geo- Information, Vol. 6, No. 4, pp. 116:1-25.
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