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상시계측센서정보와 3차원 Web GIS를 융합한 급경사지관리시스템
정동기(DongKi Chung),성재열(JaeRyeol Sung),이동욱(DongWook Lee),장기태(KiTae Chang),이진덕(JinDuk Lee) 한국방재안전학회 2013 한국방재안전학회 논문집 Vol.6 No.3
최근 지형공간정보 데이터는 복합 시스템 내에서 다양한 분야의 위치기반 시스템을 구축하기 위한 기본 자료로 많이 활용되고 있다. 과거에는 공간정보들이 2차원 공간상에 많이 표현되었으나 최근 IT기술의 발달과 함께 3차원 공간정보 의 표현이 쉬워지고 있으며, 이는 높은 현실감을 제공함으로서 현장에 대한 빠른 이해와 업무의 효율성을 높일 수 있도록 해준다. 또한, 기존의 공간정보 응용프로그램들은 데스크 탑 환경을 많이 활용하였으나, 이는 원거리와 불특정 다수의 사용 자를 위한 서비스에 많은 한계를 가지고 있었다. 때문에 최근에는 웹서비스를 통한 정보공유의 활용성을 제고하는 방향으로 재편되고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 급경사지에 설치 및 운용되고 있는 다양한 센서정보와 3차원 지형공간정보 를 연계하는 웹기반(Web-based) 시스템을 개발하였다. 이를 위해 첫째, 연구 대상지역의 3차원 지형공간정보 데이터를 구축 하고 둘째, 3차원 Web GIS와 계측정보를 연계할 수 있는 시스템 아키텍처를 제안하고, 셋째, 제안된 3차원 Web-GIS 시스템 을 실제 강원도 지역을 중심으로 구현하여 그 실용성을 검증하였다. Geospatial information data came recently in use to build the location-based service in various fields. These data were shown via a 2-D map in the past but now can be viewed as a 3-D map due to the dramatic evolution of IT technology, thus improving efficiency and raising practicality to a greater extent by providing a more realistic visualization of the field. In addition, many previous GIS applications have been provided under desktop environment, limiting access from remote sites and reducing its approachability for less experienced users. The latest trend offers service with web-based environment, providing efficient sharing of data to all users, both unknown and specific internal users. Therefore, real-time information sensors that have been installed on steep slopes are to be integrated with 3-D geospatial information in this study. It is also to be developed with web-based environment to improve usage and access. There are three steps taken to establish this system: firstly, a 3-D GIS database and 3-D terrain with higher resolution aerial photos and DEM (Digital Elevation Model) have been built; secondly, a system architecture was proposed to integrate real-time sensor information data with 3D Web-based GIS; thirdly, the system has been constructed for Gangwon Province as a test bed to verify the applicability.
딥 러닝(Deep Learning)을 이용한 포인트클라우드 분류
정동기(Chung, Dong Ki),이임평(Lee, Im Pyeong) 한국측량학회 2017 한국측량학회 학술대회자료집 Vol.2017 No.4
Point Cloud의 자동분류는 Point Cloud 데이터의 출현 이후 지속적으로 연구되어 온 도전과제다. 지속적인 연구에도 불구하고, 용량이 크고 불규칙적인 데이터의 특성상 자동으로 분류를 수행하더라도 결국 사람이 수동으로 개입해야 하는 부분이 존재해 왔으며, 이는 데이터 처리의 효율성을 현저하게 떨어트리는 결과를 초래하였다. 본 연구에서는 최근 사람만이 할 수 있는 영역에서 인간과 유사하거나 혹은 더 나은 성과를 내고 있는 딥 러닝을 이용해, 수동적인 개입이 필요한 분류 절차를 개선하고자 한다. 이를 위해 먼저 Point Cloud 데이터를 딥 러닝에 적용할 수 있는 Voxel 데이터로 변환하고, 딥뉴럴 네트워크를 이용해 분류과정을 수행함으로써 Point Cloud 분류에 딥 러닝 적용 가능성을 확인하였다. Automatic Point Clouds Classification is the challenging subject since appearance of Point Cloud data continuously. But despite continuous study, there have been some process that human had to be involved because of Point Cloud’s irregularity and large size. In this paper, we proposed automatic classification process using Deep Learning to improve the part that human has to be involved. First we voxelized Point Cloud to input to Deep Neural Network, and conducted classification with sample data according to our proposed process. As a result, we could confirm the applicability of Deep Learning to Point Cloud classification.