[논문]실내 공간정보 활용을 위한 세밀도 모델

강혜영; 남상관; 황정래; 이지영

doi:10.7848/ksgpc.2018.36.6.545

[국내논문] 실내 공간정보 활용을 위한 세밀도 모델
LOD(Level of Detail) Model for Utilization of Indoor Spatial Data 원문보기

한국측량학회지 = Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, v.36 no.6, 2018년, pp.545 - 554

강혜영 (All for Land Inc.) , 남상관 (All for Land Inc.) , 황정래 (Spatial Information Industry Promotion Institute) , 이지영 (Dept. Geoinformatics, University of Seoul)

초록
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아날로그 지도에서 디지털 지도로의 지도 패러다임의 변화에 따라 공간정보의 세밀도 개념의 재정의가 필요하다. 이에, 본 연구에서는 디지털 지도 환경에서 활용될 수 있는 4차원 실내 세밀도 모델을 정의하였다. 이를 위하여 기존의 세밀도 개념의 한계점을 도출하고, 이를 기반으로 실내공간정보의 위치 정확도 기반의 위치 세밀도(PLOD: Position accuracy Level Of Detail), 형상 표현기반의 기하 세밀도(GLOD: Geometric Level Of Detail), 일반화 기반의 완성도 세밀도(CLOD: Complete Level Of Detail), 주제 정확도 기반의 의미 세밀도(SLOD: Semantic Level Of Detail)의 4가지의 다른 세밀도를 정의하였다. 또한, 본 연구에서 정의한 4가지의 서로다른 세밀도간의 유기적 관계에 대해 설명하고, 이를 통해 실내 공간정보의 세밀도를 4차원으로 표현하는 방법과 적용 방법 및 예시를 보였다. 향후, 본 연구에서 제시한 4차원의 실내공간 세밀도의 효용성과 타당성을 검증하기 위하여 다양한 실내 서비스를 위한 세밀도 적용 사례 연구와 지형지물 별 완성도 세밀도와 의미 세밀도를 적용하기 위한 연구가 수행되어야 한다.

Abstract ▼ AI-Helper

As the map paradigm shifts from analog to digital, the LOD (Level Of Detail) of spatial information needs to be redefined. In this study, we propose 4- dimensional indoor LOD model which can be used in digital map environment. For this purpose, the limitation of the previous research is derived through study of related works, and based on this, four different LODs are defined such PLOD (Position accuracy LOD) based on position accuracy, GLOD (Geometric LOD) based on shape representation, CLOD (Complete LOD) based on generalization, and SLOD (Semantic LOD) based on theme accuracy. In addition, we describe the relationships among the four different LODs, and explain how to express the indoor LOD using the four different LODs and show examples. In the future, the case studies of indoor LOD adoption for various indoor services and the study of method for applying CLOD and SLOD to each feature should be performed to verify the feasibility and validity of proposed indoor LOD.

Keyword

표/그림 (16)

표 Table 1. LOD 0-4 of CityGML with its accuracy requirements (OGC, 2012)
표 Table 2. Charateristics of indoor LOD model (Kang and Lee, 2014)
표 Table 3. Parameters of concern to deﬁne Indoor LOD
표 Table 4. Parameters and its deﬁnition for Indoor Service LODs
그림 Fig. 1. Positional accuracy LOD
그림 Fig. 2. Deﬁnition of geometric LOD
그림 Fig. 3. Example of GLOD for lamp and chair
그림 Fig. 4. Concept of appearance LOD
그림 Fig. 5. Deﬁnition of complete LOD
그림 Fig. 6. Example of CLODs of Building
그림 Fig. 7. Deﬁnition of semantic LOD
그림 Fig. 8. Example of semantic LOD
그림 Fig. 9. Example of IndoorLOD matrix
그림 Fig. 10. Example of IndoorLOD P3.G3.C3.S2 for evacuation simulation
표 Table 5. Requirements of indoor disaster management service
그림 Fig. 11. Example of IndoorLOD P3.G4.C3.S4 for facility management

AI 본문요약
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문제 정의

다시 말해, 실내공간정보 서비스에서는 각각의 요구에 따라 필요로 하는 데이터의 위치 정확도, 외형을 표현하는 데이터의 수준(기하표현의 세밀도, 텍스처의 형태), 속성정보의 양, 일반화(generalization)되는 객체의 수와 유형 등이 모두 다르다. 이에 본 연구에서는 실내공간정보 서비스에서 필요로 하는 세밀도를 정의하기 위하여 세밀도를 정의하기 위해 고려해야 하는 요소들을 정리하고, 이를 기반으로 실내서비스를 위한 세밀도 모델을 제시한다.

제안 방법

이에, 본 논문에서는 기존의 세밀도 모델에서 정의된 세밀도 개념을 분석하고, 해당 모델의 한계점을 도출하고, 실내 세밀도 정립을 위한 매개변수를 도출하고, 이를 기반으로 실내세밀도를 재정의한다. 본 논문은 2장 관련연구, 3장 실내서비스를 위한 세밀도 모델, 4장 결론으로 구성된다.
(2009)은 건물의 경로 탐색을 목적으로 실내공간 내 객체의 기하표현에 초점을 맞춘 실내공간 세밀도 모델을 CityGML의 확장형태로 제안하였다. 제안된 세밀도 모델은 경로안내와 가시화를 위하여 각각 3가지 요소(주제, 기하, 경로 모델)들을 제시하고 이를 상세하게 서술하였다. 해당 논문에서 제시한 실내 세밀도는 LOD1에서는 2차원의 층의 바닥형상만을 표현하고, LOD1에서는 2차원의 층 평면도, LOD3는 3차원으로 표현되는 층 구성도, LOD4에서는 CityGML LOD4보다 상세한 3차원 방 수준으로 표현한다.
Kang and Lee (2014)는 실내공간 표현 방법에 따른 LOD 모델을 제안하였으며, 이는 실내공간을 표현하는 데이터의 형태나 표현방법에 따라 LOD를 정의한 응용서비스를 위한 세밀도 모델이다. 실내공간 모델링에 사용될 수 있는 데이터의 형태를 크게 영상데이터와 기하데이터로 구분하고 표현방법에 따라 실내공간 LOD를 4단계로 나누어 제안하였으며, 각 LOD 별 표현방법과 정확도, 응용가능한 서비스 등을 정의하였다(Table 2 참조). Jung et al.
Park and Lee (2017)에서는 공공행정업무를 중심으로 업무 분야를 조사하여 실제로 업무에 활용가능한 실내공간정보 활용분야 5개 부문의 총 29의 서비스를 제시하였다. 또한, 실내공간정보 활용분야 및 서비스별로 데이터 형태, 정확도 데이터 및 시스템 관리 등에 대한 요구사항을 정리하여 제시하였다. 특히,Park and Lee (2017)의 연구에 따르면 실내공간정보 활용 분야가 동일한 경우에도 서비스에 따라서 요구되는 실내공간 표현에 관한 세밀도와 위치 정확도가 모두 다르다.
그러나, 실제 실내 길안내 서비스의 경우 데이터의 위치정확도는 LOD3 수준으로도 서비스 가능하고, 실내에 배치된 가구 등과 같은 지형지물에 대한 기하 표현의 수준 역시 LOD3 수준의 데이터로 서비스를 제공할 수 있다. 이에, 본 연구에서는 실내서비스를 위한 복합 세밀도를 제공하기 위하여, 기존의 세밀도 연구에서 공통적으로 사용하고 있는 매개변수들 중에서 위치 정확도(positional accuracy), 모양(geometry), 외형(appearance), 완성도(completeness), 의미(semantics)를 실내서비스를 위한 세밀도 수준을 결정하기 위해 공통적으로 고려하는 매개변수로 도출하고, 각각에 대하여 Table 4와 같이 정의한다.
본 연구에서 실내 서비스를 위한 세밀도 수준 정의에 사용하는 첫 번째 매개변수는 위치 정확도이다. 위치 정확도는 구축되어진 데이터의 위치좌표와 실제 지형 지물의 위치좌표 사이의 오차를 나타낸다.
의미 세밀도는 현실세계에 존재하는 지형지물의 의미의 수준에 따라 표현하는 지형지물의 종류와 형태가 달라진다. 본 논문에서는 실내공간의 의미 세밀도를 Fig. 7과 같이 실내공간에 존재하는 지형지물의 테마별로 구분하였다. SLOD0 단계는 실내공간을 구성하는 건축적 요소인 벽, 문, 계단 등과 같이 건축 시점부터 물리적으로 고정되어 있는 지형지물들을 포함한다.
본 논문에서는 위치 세밀도(PLOD), 기하 세밀도(GLOD), 완전성 세밀도(CLOD), 의미 세밀도(SLOD)를 각각 하나의 축으로하는 4차원 실내공간 세밀도를 제안한다. 4차원실내공간 세밀도는 ‘IndoorLOD P.
그러나, 실내공간정보의 경우 응용 서비스별로 다양한 데이터 세밀도를 요구하며, 이에 대한 조건들 역시 축척 기반의 기하적 세밀도와 위치 정확도 뿐만 아니라 의미, 텍스쳐, 일반화 정도 등 다양하게 요구되고 있다. 이에, 본 연구에서는 실내공간정보 세밀도를 정의하기 위하여 위치 세밀도(PLOD), 기하 세밀도(GLOD),완전성 세밀도(CLOD), 의미 세밀도(SLOD)를 정의하고, 4차원 실내공간 세밀도 개념을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 4차원 실내공간 세밀도는 축척에 독립된 세밀도로 단순하게 표현되던 실내공간 세밀도를 4차원으로 확장하였으며, 다양한 실내공간 서비스에서 요구하는 복합적인 데이터 사양을 명확하게 정의할 수 있는 세밀도 표현방법을 제공한다.
이에, 본 연구에서는 실내공간정보 세밀도를 정의하기 위하여 위치 세밀도(PLOD), 기하 세밀도(GLOD),완전성 세밀도(CLOD), 의미 세밀도(SLOD)를 정의하고, 4차원 실내공간 세밀도 개념을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 4차원 실내공간 세밀도는 축척에 독립된 세밀도로 단순하게 표현되던 실내공간 세밀도를 4차원으로 확장하였으며, 다양한 실내공간 서비스에서 요구하는 복합적인 데이터 사양을 명확하게 정의할 수 있는 세밀도 표현방법을 제공한다.
이를 위하여 본 논문에서는 기존의 실내공간 세밀도 모델들을 분석하고, 그동안의 실내공간 세밀도 모델들이 세밀도를 결정하기 위해 복합적으로 고려해온 각각의 요소들을 도출하고, 이를 기반으로 세밀도 매개변수들을 정리하고 각각의 매개변수들에 대해 독립적인 세밀도 기준을 정의하였다. 또한, 정의한 4가지의 세밀도 모델들을 조합하여, 실내공간 서비스에서 요구하는 데이터의 세밀도 수준을 표현하는 예시를 제시하였다.
이를 위하여 본 논문에서는 기존의 실내공간 세밀도 모델들을 분석하고, 그동안의 실내공간 세밀도 모델들이 세밀도를 결정하기 위해 복합적으로 고려해온 각각의 요소들을 도출하고, 이를 기반으로 세밀도 매개변수들을 정리하고 각각의 매개변수들에 대해 독립적인 세밀도 기준을 정의하였다. 또한, 정의한 4가지의 세밀도 모델들을 조합하여, 실내공간 서비스에서 요구하는 데이터의 세밀도 수준을 표현하는 예시를 제시하였다. 본 연구에서 제안하는 실내 세밀도 모델에 따라 실내 공간정보를 구축할 경우, 활용 서비스별로 최적화된 데이터를 구축하여 불필요한 정보들에 대한 구축비용을 절감할 수 있을 것으로 기대된다.

대상 데이터

(2012)는 실내공간의 주제에 따른 공간분할을 고려한 실내 세밀도 계층모델을 제시하였다. 제시된 실내공간 세밀도는 재난관련 서비스에 특화된 것으로, CityGML에서 제시한 LOD1 ~ LOD3에 대응하는 실내 LOD를 정의하였다. 이는 실내 세밀도를 좀더 세분화하여 제시하고 있으나, 세밀도에 대한 명확한 기준을 제시하지는 않고 있으다.

이론/모형

5와 같이 일반화를 적용할 지형지물의 최소면적(AC: Area Constraint)과 높이로 표현할 수 있다. 본 논문에서는 Kang and Lee (2014)에서 제시한 일반화 조건을 수용하였으며, 가장 높은 세밀도 수준인 CLOD3의 단계에서는 모든 객체들이 표현된다.

성능/효과

아날로그 지도 환경에서는 제한된 2차원 공간평면에 실세계의 지리적 항목을 기하학적 요소와 그래픽 심볼을 이용해서 표현하기 위하여 축척을 기반으로 기하적 표현의 상세도와 위치정확도가 단일하게 부여되었다. 즉, 지도의 축척 개념과 지도에 표현된 객체의 일반화와 위치정확도의 기준이 밀접하게 연결되어 있어, 대축척지도는 소축척지도에 비해 위치 정확도의 허용범위가 낮고 일반화의 정도가 낮아서 보다 정확하게 상세하게 표현되었다. 그러나, 기술의 발달에 따라 아날로그 지도상에서 표현되던 지리적 항목들은 디지털화되어 디지털 지도상에서 표현되고 디지털 지도가 대중화되었다.
제안된 세밀도 모델은 경로안내와 가시화를 위하여 각각 3가지 요소(주제, 기하, 경로 모델)들을 제시하고 이를 상세하게 서술하였다. 해당 논문에서 제시한 실내 세밀도는 LOD1에서는 2차원의 층의 바닥형상만을 표현하고, LOD1에서는 2차원의 층 평면도, LOD3는 3차원으로 표현되는 층 구성도, LOD4에서는 CityGML LOD4보다 상세한 3차원 방 수준으로 표현한다. 해당 논문은 경로 가시화를 중심으로 세밀도를 나누었으며, 이는 다른 서비스에서 활용하기에는 부적합한 점이 있다.
SLOD3 단계는 실내에 설치된 스위치, 전기 콘센트 등과 같이 작은 장치들을 포함하며, 가장 마지막 단계인 SLOD4 단계에는 벽 속에 매립되어 있는 전기 배선, 배관 등을 표현한다. 본 논문에서 제시하는 의미 세밀도의 단계별로 표현되는 지형지물들은 모두 CityGML에서 표현되는 지형지물과 매핑할수 있다.

후속연구

또한, 정의한 4가지의 세밀도 모델들을 조합하여, 실내공간 서비스에서 요구하는 데이터의 세밀도 수준을 표현하는 예시를 제시하였다. 본 연구에서 제안하는 실내 세밀도 모델에 따라 실내 공간정보를 구축할 경우, 활용 서비스별로 최적화된 데이터를 구축하여 불필요한 정보들에 대한 구축비용을 절감할 수 있을 것으로 기대된다.
첫째, 본 연구에서 제시한 의미 상세도(SLOD)는 주제별로 표현되는 지형지물을 고려하지만 지형지물의 속성들이 표현하는의미에 대해서는 고려하지 않고 있어, 각 지형지물별 속성정보의 상세도에 대한 정의 방안을 제시하지는 않는다. 둘째로, 완전성 세밀도(CLOD)의 일반화조건은 지형지물별로 달리 적용될수 있으나, 본연구에서는 지형지물별로 적용할 수 있는 방안을 제시하지는 않는다. 이에, 향후 본 논문에서 제시한 실내공간 세밀도 모델들을 좀더 다듬어, 지형지물별 속성의 상세도와 일반화 조건을 적용할 수 있도록 추가할 것이다.
둘째로, 완전성 세밀도(CLOD)의 일반화조건은 지형지물별로 달리 적용될수 있으나, 본연구에서는 지형지물별로 적용할 수 있는 방안을 제시하지는 않는다. 이에, 향후 본 논문에서 제시한 실내공간 세밀도 모델들을 좀더 다듬어, 지형지물별 속성의 상세도와 일반화 조건을 적용할 수 있도록 추가할 것이다. 또한, 이를 적용한 실내 공간 세밀도 데이터를 구축하고, 각각의 세밀도 데이터들을 실내공간기반의 서비스에 활용하도록 하여 본 논문에서 제시하는 실내공간 세밀도의 적정성에 대하여 검증을 수행할 것이다.
이에, 향후 본 논문에서 제시한 실내공간 세밀도 모델들을 좀더 다듬어, 지형지물별 속성의 상세도와 일반화 조건을 적용할 수 있도록 추가할 것이다. 또한, 이를 적용한 실내 공간 세밀도 데이터를 구축하고, 각각의 세밀도 데이터들을 실내공간기반의 서비스에 활용하도록 하여 본 논문에서 제시하는 실내공간 세밀도의 적정성에 대하여 검증을 수행할 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	대표적인 공간 세밀도 모델은 무엇인가?	실내공간정보 세밀도에 관한 연구는 최근 10년 사이에 다양하게 이루어지고 있다. 가장 대표적인 공간 세밀도 모델은 OGC(Open Geospatial Consortium) 국제표준인 CityGML (City Geographic Markup Language) (OGC, 2012)에서 제공하는 세밀도이다. CityGML은 지형지물의 효과적인 표현 및 활용을 위하여 세밀도 단계를 0에서 4까지 총 5단계의 수준으로 정의하고 있으며, 각 단계는 대단위 도시, 도시내 지역, 건물(외부), 건물(실내)로 구분된다.
	실내공간정보 활용 서비스는 어떠한 것을 이용해 제공하는 서비스인가?	실내공간정보 활용 서비스란 실내를 대상으로 국민의 생활을 편리하게 하는 서비스를 말하며, 실내공간과 직간접적으로 관련된 정보를 획득 및 관리하여 유무선 단말 등을 통해 제공하는 서비스로 정의할 수 있다(Kim et al., 2015).
	대표적인 공간 세밀도 모델은 세밀도 단계를 어떻게 구분하는가?	가장 대표적인 공간 세밀도 모델은 OGC(Open Geospatial Consortium) 국제표준인 CityGML (City Geographic Markup Language) (OGC, 2012)에서 제공하는 세밀도이다. CityGML은 지형지물의 효과적인 표현 및 활용을 위하여 세밀도 단계를 0에서 4까지 총 5단계의 수준으로 정의하고 있으며, 각 단계는 대단위 도시, 도시내 지역, 건물(외부), 건물(실내)로 구분된다. CityGML의 세밀도 모델은 Table 1과 같이 대상 모델의 축척, 정확도의 수준, 3차원 위치정확도, 일반화의 수준(최소객체의 크기), 건물 부속물의 유무, 지붕의 형태,지붕 처마 유무, 도시 시설물, 토지 피복 표현의 유무 등을 기반으로 각 세밀도 단계를 정의한다.

참고문헌 (9)

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Benner, J., Geiger, A., Groger, G., Hafele, K. H., and Lowner, M.-O. (2013), Enhanced LOD concepts for virtual 3D city models, ISPRS Annals of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Vol. II-2/W1, pp. 51-61.

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Jorge, C. (2018), Defining seamntic levels of detail for indoor maps, ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Vol. IV-4/W7, pp. 27-34.

상세보기
Kang, H. and Lee, J. (2014), A study on the LOD model for applications based on indoor space data, Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, Vol. 32, No. 2, pp. 143-151. (in Korean with English abstract)

원문보기 상세보기
Kemec, S., Zlatanova, S., and Duzgu, S. (2012), A new LoD definition hierarchy for 3D city models used for natural disaster risk communication tool, International Conference on Cartography and GIS, Vol. 2, Albena, Bulgaria, pp. 17-28
Kim, M., Jang, M. Hong, S., and Kim, J. (2015), Practices on BIM-based indoor spatial information implementation and location-based services, Korean Institute of Building Information modeling, Vol. 5, No. 3, pp. 41-50. (in Korean with English abstract)
Lowner, M.-O., Benner, J., Groger, G., and Hafele, K.-H. (2013), New concepts for structuring 3D city models - an extended level of detail concept for CityGML buildings, Computational Science and Its Applications - ICCSA 2013, Ho Chi Minh City, Vietnam, pp. 466-480.
OGC (2012), City geography markup language (CityGML) encoding standard, Open Geospatial Consortium, http://www.opengis.net/spec/citygml/2.0 (last date accessed: 15 November. 2018).
Park, J. and Lee, J. (2017), Establishing required LOD and positioning accuracy for indoor spatial information applications in public administrative works, Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, Vol. 35, No. 2, pp. 107-116.

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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].

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