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최근 포털 사이트들을 중심으로 거리 기반의 파노라마 영상 서비스(Street-Level Imagery, SLI)가 제공되고 있다. SLI는 거리상에서 실세계를 바라보는 것과 동일한 영상으로 매우 직관적이고 상세한 정보 제공이 가능하다. 이러한 특성을 가지는 SLI는 타 공간정보와 합성을 통하여 활용성이 더욱 증대될 수 있다. 하지만, 서로 다른 공간정보 데이터셋을 합성할 경우 실세계의 동일 객체가 서로 다른 위치에 표현되는 위치 편차 문제는 합성의 품질을 저하시키는 요인이 된다. 따라서 본 연구는 SLI를 현재 가장 널리 활용되고 있는 2D 지도와 합성하기 위한 상호간의 위치 편차 제거를 목표로 한다. 위치 편차 제거는 (1) 컨트롤 포인트 쌍 탐색을 위한 SLI 촬영 궤적과 2D 지도의 도로 레이어간 교차로 매칭, (2) 경향성 분석을 통한 부정확한 컨트롤 포인트 쌍 제거, (3) 정확한 컨트롤 포인트 쌍을 이용한 국지적 조정 등의 세부 프로세스를 포함한다. 또한, SLI를 포함하는 합성 결과에 적합한 정확도 평가 방법을 제시하고, 이를 통하여 위치 편차 제거의 효과를 검증한다.

Recently, web portals have been offering georeferenced SLI(Street-Level Imagery) services, such as Google Streetview. The SLI has a distinctive strength over aerial images or vector maps because it gives us the same view as we see the real world on the street. Based on the characteristic, applicability of the SLI can be increased substantially through conflation with other spatial datasets. However, spatial inconsistency between different datasets is the main reason to decrease the quality of conflation when conflating them. Therefore, this research aims to remove the spatial inconsistency to conflate an SLI with a widely used 2D vector map. The removal of the spatial inconsistency is conducted through three sub-processes of (1) road intersection matching between the SLI trace and the road layer of the vector map for detecting CPPs(Control Point Pairs), (2) inaccurate CPPs filtering by analyzing the trend of the CPPs, and (3) local alignment using accurate CPPs. In addition, we propose an evaluation method suitable for conflation result including an SLI, and verify the effect of the removal of the spatial inconsistency.

권호기사

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기사명 저자명 페이지 원문 목차
공간 보간법을 이용한 도시지역 미세먼지 측정소의 배치 적절성 평가 김효정, 조완근 pp.3-13

제주도 풍력발전단지 설계를 위한 조도계수 산정에 대한 연구 고정우, 권혁춘, 이병걸 pp.15-22

건물내 전체 인원분포를 고려한 실내 보행자 최적 대피모형 곽수영, 남현우, 전철민 pp.23-29

수치영상처리 및 패턴 인식에 의한 도로교통시설물 DB의 효율적 갱신방안 연구 최준석, 강준묵 pp.31-37

모바일 공간정보산업 활성화를 위한 정책 제안 연구 김태훈, 황정래, 이상훈, 나준엽 pp.39-46

도심지역의 그림자 영향을 고려한 다시기 고해상도 위성영상의 선택적 히스토그램 매칭 염준호, 김용일 pp.47-54

수목차폐율을 고려한 가시선 분석 시뮬레이션 공성필, 송현승, 어양담, 김용민, 김창재 pp.55-61

SLI(Street-level Imagery)와 2D 지도간의 합성을 위한 위치 편차 제거 가칠오, 이정호, 양성철, 유기윤 pp.63-71

도농도시의 효율적 개발을 위한 토지이용변화예측 김세근, 한승희 pp.73-79

모바일 장치용 시공간 질의 처리 시스템의 개발 신인수, 양형식, 김정준, 한기준 pp.81-91

스마트폰 스테레오 카메라의 정량적 활용성 평가 박경식, 최석근 pp.93-100

네트워크기법을 이용한 구제역 확산 속도 분석 최석근, 송해화, 박경식 pp.101-107

국제재난기구 협업을 통한 적시적 재난대응 김성삼, 구신회, 박영진 pp.109-117

참고문헌 (17건) : 자료제공( 네이버학술정보 )

참고문헌 목록에 대한 테이블로 번호, 참고문헌, 국회도서관 소장유무로 구성되어 있습니다.
번호 참고문헌 국회도서관 소장유무
1 구글, 2012, 구글 맵스, http://maps.google.co.kr 미소장
2 네이버, 2012, 네이버 지도, http://map.naver.com 미소장
3 다음, 2012a, 다음 지도, http://local.daum.net 미소장
4 다음, 2012b, 다음 지도 Open API v3, http://dna.daum.net/apis/maps/v3 미소장
5 마이크로소프트, 2012, 빙맵, http://www.bing.com/maps/ 미소장
6 양성철, 유기윤, 2009, “교차로 벡터 모델을 이용한 래스터와 벡터의 conflation”, 2009 GIS 공동추계학술대회, 한국지형공간정보학회, pp.7-10 미소장
7 Google Street View: Capturing the World at Street Level 네이버 미소장
8 Automatically Conflating Road Vector Data with Orthoimagery 네이버 미소장
9 Chen, C., Shahabi, C., Kolahdouzan, M., and Knoblock, C.A., 2006, “Automatically and Efficiently Matching Road Networks with Spatial Attributes in Unknown Geometry Systems”, Proc. of the 3rd Workshop on Spatio-Temporal Database Management, pp.1-8 미소장
10 Chen, L., Wang, X., and Liang, X., 2010, “An Effective Video Stitching Method”, International Conference on Computer Design and Applications, Vol. 1, pp.297-301. 미소장
11 Computational models of space: Isovists and isovist fields 네이버 미소장
12 Filin S. and Doytsher Y., 2000. “The Detection of Corresponding Objects in a Linear-BasedMap Conflation”. Surveying and Land Information Systems, Vol. 60, No. 2, pp.117-128. 미소장
13 Gillman W. D., 1985, Triangulations for Rubber Sheeting, Proceedings of 7th International Symposium on Computer Assisted Cartography (AutoCarto 7), pp.191-199. 미소장
14 Conflation Automated map compilation 네이버 미소장
15 A feature-based approach to conflation of geospatial sources 네이버 미소장
16 A three-stage computational approach to network matching 네이버 미소장
17 Wiedemann, C., Heipke, C., and Mayer, H., 1998, “Empirical evaluation of automatically extracted road axes”, CVPR Workshop on Empirical Evaluation Methods in Computer Vision, California, pp.172-187. 미소장

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