[국내논문]CityGML과 IndoorGML의 비교 -실내공간정보 구축 사례 고찰- Comparison of CityGML and IndoorGML -A Use-Case Study on Indoor Spatial Information Construction at Real Sites-원문보기
실내 공간정보의 중요성이 증대됨에 따라 여러 가지 실내 공간정보를 위한 국제표준이 최근에 만들어졌다. 그 대표적인 것이 OGC에서 표준으로 만든 CityGML과 IndoorGML이다. CityGML은 3차원 도시모델을 위한 표준으로 상세도 4가 실내공간을 대상으로 하고 있고, IndoorGML은 실내공간을 주 목적으로 만들어진 표준이다. 특히 IndoorGML은 CityGML의 약점을 보완하기 위하여 만들어진 것으로, CityGML과 통합되어 사용될 때, 그 효용가치가 높아진다. 그러나 이 두 가지 표준의 약점과 장점에 대한 이해가 정확하지 않아, 어떻게 통합하여 사용할 것인지에 대한 분명한 기준이 마련되어 있지 않다. 즉, 이 두 가지 표준을 효과적으로 결합하여 사용하려면 먼저 각각의 장단점에 대한 분석이 선행되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 실제 적용사례를 분석하여 두 가지 표준의 차이점과 장단점을 분석한다. 실제 적용사례는 롯데월드몰과 종로5가 지하철역을 대상으로 하고 있으며, CityGML 및 IndoorGML 데이터를 구축하여 그 특징을 비교한다. 뿐만 아니라, 몇 가지 적용사례에 대한 시나리오를 정의하여 각각의 표준이 어떻게 이용될 수 있고, 그 장단점이 무엇인지를 분석한다. 이를 통하여 각 표준의 장단점을 분석하여 이 두 가지 표준을 어떻게 적절하게 사용할지 결정하는데, 본 연구의 결과를 활용할 수 있도록 한다.
실내 공간정보의 중요성이 증대됨에 따라 여러 가지 실내 공간정보를 위한 국제표준이 최근에 만들어졌다. 그 대표적인 것이 OGC에서 표준으로 만든 CityGML과 IndoorGML이다. CityGML은 3차원 도시모델을 위한 표준으로 상세도 4가 실내공간을 대상으로 하고 있고, IndoorGML은 실내공간을 주 목적으로 만들어진 표준이다. 특히 IndoorGML은 CityGML의 약점을 보완하기 위하여 만들어진 것으로, CityGML과 통합되어 사용될 때, 그 효용가치가 높아진다. 그러나 이 두 가지 표준의 약점과 장점에 대한 이해가 정확하지 않아, 어떻게 통합하여 사용할 것인지에 대한 분명한 기준이 마련되어 있지 않다. 즉, 이 두 가지 표준을 효과적으로 결합하여 사용하려면 먼저 각각의 장단점에 대한 분석이 선행되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 실제 적용사례를 분석하여 두 가지 표준의 차이점과 장단점을 분석한다. 실제 적용사례는 롯데월드몰과 종로5가 지하철역을 대상으로 하고 있으며, CityGML 및 IndoorGML 데이터를 구축하여 그 특징을 비교한다. 뿐만 아니라, 몇 가지 적용사례에 대한 시나리오를 정의하여 각각의 표준이 어떻게 이용될 수 있고, 그 장단점이 무엇인지를 분석한다. 이를 통하여 각 표준의 장단점을 분석하여 이 두 가지 표준을 어떻게 적절하게 사용할지 결정하는데, 본 연구의 결과를 활용할 수 있도록 한다.
Due to recent increase of indoor spatial information demands, several international standards have been published for indoor spatial information. OGC has also recently published two standards for indoor space; CityGML and IndoorGM. CityGML aims to provide a standard for 3D city modeling and the leve...
Due to recent increase of indoor spatial information demands, several international standards have been published for indoor spatial information. OGC has also recently published two standards for indoor space; CityGML and IndoorGM. CityGML aims to provide a standard for 3D city modeling and the level of details (LoD) 4 covers the indoor space. IndoorGML focuses only on indoor space and provides several functions to complement the weakness of CityGML. It is therefore recommended to apply IndoorGML as a combination with CityGML. However since the weakness and strengths between these standards are not yet fully studied and understood, there is no well-defined guideline to apply them in a proper way. It means that we need to carry out a comparative study between them for their proper integration. For this reason, we discuss the pros and cons of these standards from two use-cases. The sites for the use-cases cover Lotte World Mall and Jongno-5 subway station, respectively. We studied these use-cases to compare CityGML and IndoorGML through the data construction of CityGML and IndoorGML for these sites. And based on several application scenarios, we also analyzed the weakness and strengths of each standard from different viewpoints. We expect that these comparative studies will be helpful to make a guideline on the application and integration between CityGML and CityGML.
Due to recent increase of indoor spatial information demands, several international standards have been published for indoor spatial information. OGC has also recently published two standards for indoor space; CityGML and IndoorGM. CityGML aims to provide a standard for 3D city modeling and the level of details (LoD) 4 covers the indoor space. IndoorGML focuses only on indoor space and provides several functions to complement the weakness of CityGML. It is therefore recommended to apply IndoorGML as a combination with CityGML. However since the weakness and strengths between these standards are not yet fully studied and understood, there is no well-defined guideline to apply them in a proper way. It means that we need to carry out a comparative study between them for their proper integration. For this reason, we discuss the pros and cons of these standards from two use-cases. The sites for the use-cases cover Lotte World Mall and Jongno-5 subway station, respectively. We studied these use-cases to compare CityGML and IndoorGML through the data construction of CityGML and IndoorGML for these sites. And based on several application scenarios, we also analyzed the weakness and strengths of each standard from different viewpoints. We expect that these comparative studies will be helpful to make a guideline on the application and integration between CityGML and CityGML.
따라서 이 두 가지 표준은 서로 다른 배경에서 만들어졌다. 그러나 Indoor GML은 CityGML과 가능한 영역이 겹치지 않도록 만들어져서, CityGML에서 표현하지 못하거나 제한적으로 표현되는 정보를 보완할 수 있도록 모델이 설계되어 있다[4]. 그러므로 CityGML의 단점과 이를 보완하는 IndoorGML의 장점, 그리고 반대로 IndoorGML에서는 제대로 표현될 수 없는 반면 CityGML에서는 잘 지원되는 모델의 특징이 무엇인지를 정확하게 이해하는 것이 중요하다.
CityGML의 목적은?
이 두 가지 표준은 모두 공간정보의 표준모델인 ISO 19107과 공간정보 표준 언어인 GML[9]을 기반으로 만들어졌지만, 서로 다른 목적을 가지고 있다. CityGML은 주로 건축물이나 실내공간에 존재하는 객체를 서술하는 정보를 표현하는데 주목적이 있다면, IndoorGML은 실내에 벽이나 문, 계단통로 등으로 만들어지는 공간을 표현하는 것이 그 목적이다. 따라서 이 두 가지 표준은 서로 다른 배경에서 만들어졌다.
CityGML에서 각 상세도가 표현하는 대상은?
아래의 Figure 1과 같이 상세도 0에서부터 상세도 4까지를 구별한다. 상세도 0은 지표 모델에 해당되며, 상세도 1은 지형지물을 단순한 상자 형태로 확장한 3차원 기하객체로 표현한 것이며, 상세도 2는 지중과 벽면에 대한 간단한 표현을 포함하며, 상세도 3는 창문과 같은 세부적인 벽면 정보와 실제 텍스쳐를 표현하며, 상세도 4는 실내공간을 대상으로 한다. 따라서 본 논문에서 초점을 가지고 보는 내용은 상세도 4에 해당된다.
참고문헌 (14)
buildingSmart, IFC (Industrial Foundation Class), http://www.buildingsmart-tech.org/specifications/ifc-overview, IFC4, 2013.
ISO, Geographic Information - Spatial Schema, http://www.isotc211.org, ISO 19107:2003, 2003.
ISO, Geographic Information - Rules for Application Schema, http://www.isotc211.org, ISO 19109:2005, 2005.
Kim, J. S; Yoo, S. J; Li, K. J. 2013, A Study on Practical Use of CityGML for IndoorGML, Journal of KSIS, 21(6):33-43.
Kim, T. H; Li, K. J., The Study on Trajectory-based Map Matching by Indoor Network and Hidden Markov Model, Korea Spatial Information Society Fall Conference, 2014.
Kreveld, M. V; Wiratma, L. 2011, Median trajectories using well-visited regions and shortest paths, ACM SIGSpatial Conference 2011, 241-240.
Lee, J. G; Han, J; Whang, K. Y. 2007, Trajectory Clustering: a partition-and-group framework, ACM SIGMOD Conference 2007, 593-604.
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