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      UAV 3D 모델링 영상을 이용한 지적재조사사업에서의 건물경계 추출‧등록 연구 = Building Boundary Extraction and Registration of Cadastral Re-survey Project Using UAV 3D Modeling Image

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      https://www.riss.kr/link?id=A106836120

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      In this study, building boundary were extracted using UAV 3D modeling images. In addition, the purpose of this study was to present the possibility of building registration in the cadastral re-survey project through comparative analysis of the building status maps and TS observations. To this end, a total of 64 building boundary points were extracted from buildings in the study area and the accuracy was analyzed. As a result of analysis, 56 points were allowed to extract the building boundary. As a result of RMSE analysis on these points, it was analyzed that it is possible to register the building boundary as X=0.035m, Y=0.036m, and connecting intersect = 0.051m. Eight points, which had limitations in the extraction of the building boundary, appeared to be caused by obstruction of the shade, curvature of the outer wall, and eaves. Therefore, it is expected that building registration in the cadastral re-survey project will be more efficient if the building boundary points exceeding the allowable tolerance are registered in conjunction with the TS method.
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      In this study, building boundary were extracted using UAV 3D modeling images. In addition, the purpose of this study was to present the possibility of building registration in the cadastral re-survey project through comparative analysis of the buildin...

      In this study, building boundary were extracted using UAV 3D modeling images. In addition, the purpose of this study was to present the possibility of building registration in the cadastral re-survey project through comparative analysis of the building status maps and TS observations. To this end, a total of 64 building boundary points were extracted from buildings in the study area and the accuracy was analyzed. As a result of analysis, 56 points were allowed to extract the building boundary. As a result of RMSE analysis on these points, it was analyzed that it is possible to register the building boundary as X=0.035m, Y=0.036m, and connecting intersect = 0.051m. Eight points, which had limitations in the extraction of the building boundary, appeared to be caused by obstruction of the shade, curvature of the outer wall, and eaves. Therefore, it is expected that building registration in the cadastral re-survey project will be more efficient if the building boundary points exceeding the allowable tolerance are registered in conjunction with the TS method.

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      국문 초록 (Abstract)

      본 연구에서는 UAV 3D 모델링 영상을 이용해 건축경계선을 추출하고, 이 성과를 건축물 현황도 및 TS 관측성과와의 비교 분석을 통해 지적재조사사업에서의 건물등록 가능성을 제시하고자 하였다. 이를 위해 실험지역 건축물을 대상으로 총 64점의 외벽 경계점을 추출하고 이에 대한 정확도를 분석하였다. 분석결과, 건물경계선 추출이 가능한 점은 56점이었으며 이 점들에 대해 RMSE 분석결과, X=0.035m, Y=0.036m, 연결교차=0.051m으로 나타나 건물경계선의 등록이 가능한 것으로 분석되었다. 건물경계선 추출에 한계가 있었던 8점은 음영폐색, 외벽의 굴곡, 처마 가림 등이 원인인 것으로 나타났다. 따라서 성과 인정범위를 초과하는 외벽 경계점에 대해서는 TS 방식을 연계해 등록한다면 보다 효율적으로 지적재조사사업에서 건축등록이 가능할 것으로 기대된다.
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      본 연구에서는 UAV 3D 모델링 영상을 이용해 건축경계선을 추출하고, 이 성과를 건축물 현황도 및 TS 관측성과와의 비교 분석을 통해 지적재조사사업에서의 건물등록 가능성을 제시하고자 하...

      본 연구에서는 UAV 3D 모델링 영상을 이용해 건축경계선을 추출하고, 이 성과를 건축물 현황도 및 TS 관측성과와의 비교 분석을 통해 지적재조사사업에서의 건물등록 가능성을 제시하고자 하였다. 이를 위해 실험지역 건축물을 대상으로 총 64점의 외벽 경계점을 추출하고 이에 대한 정확도를 분석하였다. 분석결과, 건물경계선 추출이 가능한 점은 56점이었으며 이 점들에 대해 RMSE 분석결과, X=0.035m, Y=0.036m, 연결교차=0.051m으로 나타나 건물경계선의 등록이 가능한 것으로 분석되었다. 건물경계선 추출에 한계가 있었던 8점은 음영폐색, 외벽의 굴곡, 처마 가림 등이 원인인 것으로 나타났다. 따라서 성과 인정범위를 초과하는 외벽 경계점에 대해서는 TS 방식을 연계해 등록한다면 보다 효율적으로 지적재조사사업에서 건축등록이 가능할 것으로 기대된다.

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      참고문헌 (Reference)

      1 서울특별시, "지적측량업무처리지침"

      2 김행종, "지적재조사사업의 현황분석과 향후 발전연구" 한국지적학회 32 (32): 11-30, 2016

      3 이호진, "문화재 3차원 모델링을 위한 지상 LiDAR와 UAV 정확도 비교 연구" 한국국토정보공사 47 (47): 179-190, 2017

      4 임수봉, "무인항공사진측량을 이용한 공간정보생성 및 정확도 평가" 충남대학교 대학원 2016

      5 김석구, "무인비행시스템을 이용한 공간정보 구축 및 활용에 관한 연구" 목포대학교 대학원 2014

      6 유세종, "드론을 활용한 커튼월 건축물 항공촬영 및 3차원 모델 구축" 서울시립대학교 대학원 2018

      7 박기헌, "드론을 이용한 지적재조사사업의 건축물 경계 관리에 관한 연구" 한국지적학회 33 (33): 89-97, 2017

      8 이정주, "도심소하천 식생조사에서 UAV영상을 활용한 DTS 시각화방안" 경북대학교 대학원 2018

      9 국토교통부, "대국민공개서비스 측량대행자 사용지침서"

      10 강준오, "기준점 선정에 따른 UAV 영상기반 인공암벽의 3차원 모델링 정확도 비교" 인천대학교 대학원 2018

      1 서울특별시, "지적측량업무처리지침"

      2 김행종, "지적재조사사업의 현황분석과 향후 발전연구" 한국지적학회 32 (32): 11-30, 2016

      3 이호진, "문화재 3차원 모델링을 위한 지상 LiDAR와 UAV 정확도 비교 연구" 한국국토정보공사 47 (47): 179-190, 2017

      4 임수봉, "무인항공사진측량을 이용한 공간정보생성 및 정확도 평가" 충남대학교 대학원 2016

      5 김석구, "무인비행시스템을 이용한 공간정보 구축 및 활용에 관한 연구" 목포대학교 대학원 2014

      6 유세종, "드론을 활용한 커튼월 건축물 항공촬영 및 3차원 모델 구축" 서울시립대학교 대학원 2018

      7 박기헌, "드론을 이용한 지적재조사사업의 건축물 경계 관리에 관한 연구" 한국지적학회 33 (33): 89-97, 2017

      8 이정주, "도심소하천 식생조사에서 UAV영상을 활용한 DTS 시각화방안" 경북대학교 대학원 2018

      9 국토교통부, "대국민공개서비스 측량대행자 사용지침서"

      10 강준오, "기준점 선정에 따른 UAV 영상기반 인공암벽의 3차원 모델링 정확도 비교" 인천대학교 대학원 2018

      11 이성재, "고정익·회전익 무인항공시스템의 노천광상 현장 활용" 부경대학교 대학원 2016

      12 국토교통부, "건축물 조사 및 등록정보 매뉴얼"

      13 이기훈, "UAV를 이용한 지적재조사 건물등록의 가능성 분석 연구" 한국지적학회 34 (34): 131-142, 2018

      14 김혜진, "UAV 영상을 이용한 객체기반 건물 추출에 관한 연구" 대한공간정보학회 27 (27): 21-28, 2019

      15 D.G. Lowe, "Distincitive image features from scale-invariant key points" 60 (60): 2004

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      2021-01-01 평가 등재학술지 유지 (재인증) KCI등재
      2018-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2015-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2011-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2009-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2006-01-01 평가 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
      2005-01-01 평가 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) KCI등재후보
      2003-07-01 평가 등재후보학술지 선정 (신규평가) KCI등재후보
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      기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
      2016 0.41 0.41 0.36
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      0.37 0.34 0.428 0.14
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