[논문]구글 어스를 이용한 비행 상황인식을 위한 3차원 시각화

박석규; 박명철

doi:10.9708/jksci.2010.15.12.181

구글 어스를 이용한 비행 상황인식을 위한 3차원 시각화
3D Visualization for Flight Situational Awareness using Google Earth 원문보기

韓國컴퓨터情報學會論文誌 = Journal of the Korea Society of Computer and Information, v.15 no.12, 2010년, pp.181 - 188

박석규 (강원도립대학 컴퓨터인터넷과) , 박명철 (송호대학 컴퓨터정보과)

초록
AI-Helper

본 논문은 수집된 항공기의 상황 자료를 이용하여 웹 기반의 구글 어스와 OpenGL을 이용한 3차원 시각화을 통하여 항공기의 올바른 상황인식과 상태정보를 지원하는 시스템을 제안한다. 기존에 제안된 시스템은 방대한 지형 자료와 지도 및 위성사진을 연동하여 표현함으로 속도 저하 및 한정된 지도 정보만을 가시화하는 문제점을 가진다. 제안하는 시스템은 개방된 구글 어스의 Open API을 이용하여 최소한의 비행 정보만으로 실시간 상황인식을 위한 경제적이고 전역적인 시각화 도구를 지원한다. 또한 사용자의시각적 편리성을 위하여 다중 위치 정보를 볼 수 있는 확장 뷰를 제공한다. 본 연구결과는 웹 환경에서 항공기의 상황인식을 지원하는 시스템으로 이용될 수 있는 가능성을 보인다.

Abstract ▼ AI-Helper

This paper proposes 3D visualization systems for the real-time situation awareness and a state information of the aircraft. This system was embodied with OpenGL and the Google Earth of web base using situation data of the aircraft. The existing system has problem which speed decrease and visible restricted map because massive data of terrain and satellite photo. This system is supports the visualization tool which is economic and entire area for a real-time situation awareness with minimum flight information using Open-API of the Google Earth. Also provides a visible convenience to expansion-view using multiple location information. This research result could be used to system for the situation awareness of the aircraft from web environment.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

본 논문에서는 실시간으로 수집된 비행정보를 이용하여 별도의 지형데이터를 사용하지 않고 공개된 구글 어스의 API를 이용하여 비행정보에 따른 상세한 지형정보를 표시하고 여러 항공기의 상황정보를 위한 확장 뷰를 제공하는 시스템을 제안한다.[3,4] 대부분의 시스템들은 공중 상황을 인식하기 위한 요소 자원보다는 지형정보나 표시정보에 많은 자원을 소비함으로서 전체적인 시스템의 사용성을 저해하고 있다.
본 논문은 항공기의 비행 상황인식을 위한 효과적인 3차원 시각화 도구를 제안하였다. 복잡한 지형정보를 별도의 DB나 영상처리 기법없이 구글 어스와 OpenSteetMap을 이용하여 제공함으로서 경제적이고 활용성 높은 가시화 도구를 구현하였다.

제안 방법

구글 어스는 태그 기반의 KML(Keyhole Markup Language) 파일 형식에 지리정보를 저장 및 표현하여 구글 어스d에 표시할 수 있다. 그러나 본 논문에서는 KML 파일을 사용하지 않고 API를 통하여 직접 표시 정보를 전달한다. 구글 어스의 카메라 위치 이동과 애니메이션을 위해 ApplicationGE 클래스를 인스턴스화 하고 구글 어스 COM API의 주 영역에 해당하는 EARTHLib 라이브러리의 IApplicationGE를 사용하고 카메라의 뷰를 표현하기 위하여 ICameraInfoGE 클래스 포인터를 이용한다.
먼저, 각 항공기가 비행되는 모습을 보이기 위하여 구글 어스의 실시간 맵을 이용하고 해당 비행 지역의 다양한 축척을 통한 사용자 대화 뷰를 위해서 OpenStrrtMap 정보를 온라인 쿼리에 의해서 획득하여 가시화한다[20]. 그리고 항공기의 전체적인 위치 표시를 위한 가시화는 텍스트 맵 정보를 이용하여 OpenGL을 통하여 직접 드로잉한다.
기체의 상태정보는 현재 연료 유입량(FF)과 두 개의 엔진RPM(N1, N2), 받음각 지시계(AOA)와 자세방향지시계(ADI), 수직속도계(VVI), 유류 온도(OT), 유류 압력(OP) 등을 수집하고 단위 항공기별로 그림 5와 같이 테이블을 구축한다. 항적정보의 정합 과정은 수집한 정보에 대해 시간적 동기화를 위한 처리 부분으로서 변이상태가 비정상적인 부정확한 데이터를 삭제하는 것이 주 목적이다.
복잡한 지형정보를 별도의 DB나 영상처리 기법없이 구글 어스와 OpenSteetMap을 이용하여 제공함으로서 경제적이고 활용성 높은 가시화 도구를 구현하였다. 또한 OpenGL모델을 이용하여 사용자에게 식별성 높은 화면을 제공한다. 또한 항공기의 비행경로를 추적하기 위한 별도의 궤적화면을 제공함으로서 항공기의 상황인식을 돕는다.
그래서 Lindstrom[11]은 메모리의 비중을 좀 더 낮추면서 하드 디스크를 효율적으로 활용할 수 있고, 경계 부분을 고려하여 효율적으로 메모리를 이용하는 기법을 제안하였다. 또한 경계 부분의 보존을 위해 에지 대한 이차식을 유도함으로써 모델의 품질을 향상시켰다. Shaffer와Garland[12]는 대용량 메쉬를 효과적으로 간략화 하는 다른 방법을 제안하였다.
지형 모델은 별도의 데이터베이스가 필요 없는 세가지 방법을 이용하였다. 먼저, 각 항공기가 비행되는 모습을 보이기 위하여 구글 어스의 실시간 맵을 이용하고 해당 비행 지역의 다양한 축척을 통한 사용자 대화 뷰를 위해서 OpenStrrtMap 정보를 온라인 쿼리에 의해서 획득하여 가시화한다[20]. 그리고 항공기의 전체적인 위치 표시를 위한 가시화는 텍스트 맵 정보를 이용하여 OpenGL을 통하여 직접 드로잉한다.
본 논문은 항공기의 비행 상황인식을 위한 효과적인 3차원 시각화 도구를 제안하였다. 복잡한 지형정보를 별도의 DB나 영상처리 기법없이 구글 어스와 OpenSteetMap을 이용하여 제공함으로서 경제적이고 활용성 높은 가시화 도구를 구현하였다. 또한 OpenGL모델을 이용하여 사용자에게 식별성 높은 화면을 제공한다.
본 시스템에서는 파일을 사용하지 않고 특정 메모리 객체를 생성하여 통신한다. 파일명을 적는 곳에 INVALID_HANDLE_VALUE 라고 해주면 메모리 객체만 생성이 된다.
항공기의 비행정보는 특수성과 보안성 문제로 실제 데이터를 수집하기에는 어려움이 있으므로 가상의 시나리오를 작성하여 X-Plane 시뮬레이터에서 항적정보를 취득하여 데이터베이스를 구축한다[17]. 수집되는 항적정보는 항공기의 위치를 가시화하기 위하여 경도, 위도, 고도 등을 수집하고 구글 어스와 맵상에 표현되는 지형을 조종사의 시각에서 사실적으로 가시화하기 위하여 Roll, Pitch, Yew, 각 축 방향의 속도(Heding Velocity(VX), Drift Velocity(VY), Vertical Velocity(VZ)) 등의 정보들을 부가적으로 수집한다. 또한 비행제어시스템에서 데이터를 수집할 수 있다는 가정 하에 각 요소 장치들의 상태정보도 수집하여 경로와 상태전이 시각화 시에 항공기 기체의 상태를 인식할 수 있게 한다.
실제 비행 시각화를 위한 구글 어스의 동작은 별도의 화면에서 이루어지는데 구글 어스의 카메라 위치는 공유 메모리로 전달된 정보를 이용하여 IApplicationGE 인터페이스의 SetCameraParams() 메소드를 호출하여 구현하였다. 공유 메모리를 위한 응용 프로그램간의 통신은 호스트 프로그램에서 CreateFileMapping (INVALID_HANDLE_VALUE, NULL, PAGE_READWRITE, 0, 1024, "FLIGHT_INFO") 을 이용하여 “FLIGHT_INFO"라는 공유메모리를 만든다.
또한 항공기의 항적정보의 모니터링 정보를 보여주지 못하기 때문에 시각적으로 제한된 화면만으로 상황을 인식해야 한다는 제안점을 갖는다. 이러한 문제를 극복하기 위하여 제안하는 시스템에서는 별도의 지형정보를 이용하지 않고 OpenGL을 이용한 단위 지도정보에 위치를 표시하고 웹 환경의 구글 어스을 통한 가시화을 보인다.[5,6] 그리고 경로전이정보를 식별할 수 있게 별도의 모니터링 화면을 제공하여 사용자가 보다 쉽고 빠르게 공중 상황을 인식할 수 있게 한다.
첫 번째 패스는 표면을 분석하고 그리고 공간을 적응적으로 분할한다. 즉 표면을 분석하여 BSP-트리를 구성한다. 마지막 패스는 BSP-트리를 사용하여 원래 꼭지점을 모으게 되고 원래 메쉬에 대해 근사화를 하는 것이다.
메인 화면의 입출력 요소에 대한 인터페이스 설계에 이용되었다. 지형 모델은 별도의 데이터베이스가 필요 없는 세가지 방법을 이용하였다. 먼저, 각 항공기가 비행되는 모습을 보이기 위하여 구글 어스의 실시간 맵을 이용하고 해당 비행 지역의 다양한 축척을 통한 사용자 대화 뷰를 위해서 OpenStrrtMap 정보를 온라인 쿼리에 의해서 획득하여 가시화한다[20].
논문에서 제안하는 전체 시스템의 구조는 그림 4와 같다. 항공기의 비행정보는 특수성과 보안성 문제로 실제 데이터를 수집하기에는 어려움이 있으므로 가상의 시나리오를 작성하여 X-Plane 시뮬레이터에서 항적정보를 취득하여 데이터베이스를 구축한다[17]. 수집되는 항적정보는 항공기의 위치를 가시화하기 위하여 경도, 위도, 고도 등을 수집하고 구글 어스와 맵상에 표현되는 지형을 조종사의 시각에서 사실적으로 가시화하기 위하여 Roll, Pitch, Yew, 각 축 방향의 속도(Heding Velocity(VX), Drift Velocity(VY), Vertical Velocity(VZ)) 등의 정보들을 부가적으로 수집한다.

데이터처리

제안하는 시각화 시스템을 구현하기 위한 환경은 윈도우즈 기반에서 C++언어로 구현되었고 OpenGL을 이용하여 그래픽을 표현하였다. OpenGL은 산업 표준화된 그래픽 라이브러리로서 향후 내장형 시스템등에 개발할 때 사용가능성이 유리하다는 장점을 가진다.

이론/모형

그러나 본 논문에서는 KML 파일을 사용하지 않고 API를 통하여 직접 표시 정보를 전달한다. 구글 어스의 카메라 위치 이동과 애니메이션을 위해 ApplicationGE 클래스를 인스턴스화 하고 구글 어스 COM API의 주 영역에 해당하는 EARTHLib 라이브러리의 IApplicationGE를 사용하고 카메라의 뷰를 표현하기 위하여 ICameraInfoGE 클래스 포인터를 이용한다. 본 논문에서 사용하는 IApplicationGE 인터페이스의 주요 멤버 함수는 표 2에 보인다[16].
OpenGL은 산업 표준화된 그래픽 라이브러리로서 향후 내장형 시스템등에 개발할 때 사용가능성이 유리하다는 장점을 가진다. 그리고 윈도우 기능 및 입출력 제어을 위하여 GLUT(OpenGL Utility Toolkit) 라이브러리를 이용하였다[18]. GLUT는 OpenGL 과 드라이브 사이에서 인터페이스 역할을 담당하는데 필요한 콜백함수를 등록하고 해당 콜백함수에 원하는 내용을 채워 넣기만 하면 이에 대한 호출은 GLUT가 알아서 처리하게 된다.

후속연구

또한 항공기의 비행경로를 추적하기 위한 별도의 궤적화면을 제공함으로서 항공기의 상황인식을 돕는다. 본 연구결과는 상황 인식을 위한 비행평가 및 개선에 이용될 수 있고 웹 기반의 개방형 도구를 사용함으로 적용성이나 활용도가 매우 높다고 할 수 있다. 향후 연구는 실제 항적정보를 실시간으로 전송을 받아 제안 시스템에 적용함으로서 실용적 가치를 높이는 연구 활동을 지속할 예정이다.
이 화면을 통하여 불규칙적인 고도의 변화나 자세 변화를 확인하여 비행을 평가할 수 있고 향후 동일 영역비행에 대해 별도의 차트를 구성하여 비교 분석 작업을 거쳐 비행 개선에도 활용할 수 있다. 상태값 모니터링은 환경파일에 설정된 정보에 의해 나오게 되는데 기본적인 환경파일과 이에 해당하는 모니터링 뷰는 [그림 12]와 같다.
본 연구결과는 상황 인식을 위한 비행평가 및 개선에 이용될 수 있고 웹 기반의 개방형 도구를 사용함으로 적용성이나 활용도가 매우 높다고 할 수 있다. 향후 연구는 실제 항적정보를 실시간으로 전송을 받아 제안 시스템에 적용함으로서 실용적 가치를 높이는 연구 활동을 지속할 예정이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	항공기의 공중 상황인식에 많은 어려움이 있는 이유는 무엇인가?	항공기의 공중 상황인식은 3차원 공간상에서 이루어지는 정보를 이용한 복잡한 패턴뿐만 아니라 방대한 지형정보를 이용하여 실시간으로 시각화하기 때문에 많은 어려움이 있다. 공중감시를 위한 일반적인 시스템은 도플러 방식의 레이더를 통해 전송된 아날로그 항적 정보를 디지털로 가공하여 모니터에 표시하고 지형 정보는 별도의 데이터베이스에서 관리되어 동기화하는 방식으로 운영되고 있다.
	지형정보를 시각화하는 가장 일반적인 방법은 무엇인가?	지형정보를 시각화하는 가장 일반적인 방법은 LOD(Level of Detail) 기법이다. LOD 기법은 지형을 정확하게 보이기 위해 지형의 특정 부분을 자세히 보이게 하기 위한 결정요소로 경험치의 집합을 사용한다.
	Out-of-core 기법은 어떻게 새로운 점의 위치를 구하는가?	이러한 LOD 기법은 표현하고자 하는 영역의 높이값을 모두 메모리에 로드한 후에 적용하는 기법인 반면, Lindstrom[10]은 Out-of-core 기법은 대용량을 지형 데이터를 메모리에 모두 로드하지 않고 필요한 특정 데이터만을 메모리에 로드하여 가시화하는 방법을 제안하였다. 이 방법은 대용량 모델을 균일한 격자 셀로 나눈 후, 셀 안의 꼭지점에 대해 이차 형식을 구하고, 각 셀 내의 이차 형식을 합하여, 선형 시스템에 의해 새로운 점의 위치를 구한다. 그러나 이러한 방법도 해싱 테이블을 구성하기 위해 많은 메모리가 사용된다.

참고문헌 (20)

김성남, 최종인, 김창헌, 임철수, "공중작전 상황인식을 위한 3차원 가시화," 정보과학회논문지:시스템 및 이론, 제32권, 제6호, 314-322쪽, 2005년 6월.
송진오, 박태진, 김종석, 최윤철, "항공기 상태전이정보를 이용한 비행경로 시각화 기법 연구," 한국정보과학회 학술발표논문집, 제34권, 제2호(B), 172-177쪽, 2007년 10월.
Google Earth COM API, http://earth.google.com/comapi
최진우, 양영규, "Google Earth를 이용한 택시 텔레매틱스 운행 이력 데이터 가시화 시스템의 설계 및 구현," 대한원격탐사학회지, 제25권, 제1호, 61-69쪽, 2009년 2월.

원문보기 상세보기
Shreiner, Dave, "OpenGL Programming Guide," Addison-Wesley, 2009.
Edward Angel, "Interactive Computer Graphics," PEARSON, 2009.
Hoppe, H. "Smooth View-Dependent Level-of-Detail Control and its Application to Terrain Rendering," IEEE Visualization'98 Conference, 35-42. October 1998.
Lindstrom, P., Koller, D., Ribarsky, W., Hodges, L., Faust, N., Turner, G., "Real-Time, Continuous Level of Detail Rendering of Height Fields," ACM SIGGRAPH 96, p109-118, August 1996.
Duchaineau, M., Wolinski, M., Sigeti, D., Miller, M., Aldrich, C., and Mineev-Weinstein, M. "ROAMing Terrain: Real-time Optimally Adapting Meshes," IEEE Visualization'97 Conference, 81-88, October 1997.
P. Lindstrom. "Out-of-core simplification of large polygonal models," In SIGGRAPH 00,p256-262, July 2000.
P. Lindstrom and C. Silva. "A Memory Insensitive Technique for Large Model Simplification," IEEE Visualization'01, October 2001.
E. Shaffer and M. Garland. "Efficient adaptive simplification of massive meshes," IEEE Visualization'01, October 2001.
박명철, 김용해, 하석운, "혼돈이론을 응용한 예망어구에 대한 어류반응 행동모델의 수중현상 시각화," 한국해양정보통신학회논문지, 제8권, 제3호, 645-653쪽, 2004년 6월.
박명철, 박석규, "OpenMP 병렬프로그램을 이용한 그물의 수중형상 시뮬레이션 구현," 한국컴퓨터정보학회논문지, 제13권, 제2호, 11-17쪽, 2008년 3월.

원문보기 상세보기
박명철, 박석규 "혼돈이론을 이용한 선망어구에 대한 어군유영 시각화," 한국컴퓨터게임학회논문지, 제17호, 145-149쪽, 2009년 6월.
Martin C. Brown, "Hacking Google Maps And Google Earth," John Wiley & Sons Inc, 2006.
X-Plane SDK Documentation, http://www.xsquawkbox.net/xpsdk/docs/
GLUT - The OpenGL Utility Toolkit, http://www.opengl.org/resources/libraries/glut/
GLUI User Interface Library, http://glui.sourceforge.net/
OpenSteetMap, http://www.openstreetmap.org/

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증