아날로그TV 방송 시대에는 Mono/Stereo 오디오 방송과 음 성다중방송이 있었고, 디지털HDTV 방송 시대에는 Dolby AC-3 기술에 의한 5.1채널 입체오디오 방송이 추가 서비스로 이루어졌다. 지금의 4K-UHDTV 방송 시대에는 채널기반 오디 오(Channel-Based Audio) 7.1.4채널 입체오디오 방송을 비롯하 여 객체기반 오디오(Object-Based Audio) 기본방송 및 편파방 송과 해설방송 등 유저의 선택과 맞춤형 방송이 가능하고, 장 면기반 오디오(Scene-Based Audio) 몰입형 공간수음효과 3D 입체음향 방송 등이 MPEG-H 기술에 의해 활용될 수 있다. 본 논문은 국내 UHDTV 방송 전송방식(ATSC 3.0)과 함께 Audio 규격으로 규정된 MPEG-H 기술 응용에 대한 실험을 통 해 오디오 서비스 개발의 가능성을 연구하는데 그 목적을 두고 있다. 이러한 연구를 위해 ‘2022 카타르월드컵’ 기간 중 카타르와 SBS 간 전송링크 구간의 국제신호(IS) 현장음 및 SBS 아나운 서와 해설자 음성 전송용 음향채널 오디오를 소스로 사용하였 으며, 객체기반의 기본, 해설, 현장, 집중 4가지 오디오 모드를 구성하여 SBSi 채널을 통해 모바일 스트리밍 전송을 하였다. 그리고 수신은 SBS 모바일 앱에 Decoder를 설치하여 유저의 음향모드 선택과 활용 및 향후 MPEG-H 기술에 의한 다양한 형태의 오디오 서비스 개발의 가능성을 실험하였다.

딥러닝을 이용하여 항공 및 위성 영상 속의 다양한 공간객체를 탐지하는 연구들이 증가하고 있다. 매년 급속하게 증가하는 위성 및 항공사진과 같은 원격탐사의 자료 속에서 특정 공간객체들을 수작업으로 탐지하는 것은 한계를 갖는다. 본 연구에서는 딥러닝의 객체 탐지기법을 이용하여 토지피복도 내 공간객체들에 대한 탐지를 시도하였다. 데이터는 국토지리정보원의 항공사진을 활용하였고 농경지에 해당하는 논, 밭, 하우스 재배지 등의 객체들을 탐지하였다. 토지피복을 구성하는 다양한 공간객체들에 대한 탐지를 통해 YOLOv5 모델의 활용 가능성을 탐색하였다.

대부분의 모바일 AR 컨텐츠들은 모바일 디바이스의 기술적 한계로 인해 평면 탐지 후, 그 위에서만 구현되는 제한된 구조를 가지고 있다. 이러한 문제는 제한된 공간이 표현의 범위를 제한하기 때문에 모바일 AR의 확산 에 크게 저해가 될 수 있다. 한편 Unity의 AR Foundation이 제공하는 ‘Meshing’은 실제 오브젝트의 크기와 위 치에 알맞게 메시를 생성해주는데, 이를 활용한다면 모바일 AR 컨텐츠들은 평면에서 벗어나 더 넓은 현실 공 간에 구현될 수 있다. 하지만 ‘Meshing’은 모바일 기기의 센서가 닿지 못하는 부분에는 메시를 생성하지 않기 때문에 별도의 작업 없이 그대로 사용한다면 게임 오브젝트가 빠져나갈 수 있는 구멍이 생길 수 있다. 이 구 멍은 컨텐츠 구현에 있어서 치명적이기에 Hole-Filling 알고리즘을 사용하여 구멍을 메우고자 하는 연구가 있 었다. 하지만 기존 연구에서 사용하는 Hole-Finding 알고리즘은 특정 상황에서 외곽선과 구멍을 제대로 구별해 내지 못하는 문제가 있다. 이 문제는 일부 구멍은 메우지 못하고 외관선끼리 이어버려 컨텐츠에 치명적인 문 제를 야기한다. 본 논문에서는 Meshing이 제공하는 노말 벡터와 경계선들로 계산한 노말 벡터 간의 차이를 이 용해 구멍과 외곽선을 구분하는 방법을 제안한다. 이 방법을 적용한 결과, 이전 연구의 방법보다 좀 더 빠르 면서 구멍과 외곽선을 제대로 구별하는 모습을 확인하였다.

해양사고 발생시 실종자는 해양에 노출된 시간이 길어질수록 생존확률이 빠르게 감소하기 때문에 인명구조를 위해서는 신 속한 수색이 필요하다. 또한 해양의 수색영역은 육상에 비해서 매우 넓기 때문에 효율적인 수색을 위해서는 선박을 이용한 육안수색보 다는 인공위성이나 항공기에 탑재된 센서를 이용한 해상 객체 탐지 기술의 적용이 필요하다. 본 연구는 항공기에 탑재된 초분광 영상 센서를 이용하여 해양에서 객체를 신속하게 탐지하기 위한 목적으로 진행되었다. 초분광 영상 센서로 촬영된 영상은 8,241 × 1,024의 공간 해상도를 가지며, 한 화소당 0.7 m의 분해능과 127개의 스펙트럼으로 구성된 대용량의 데이터이다. 본 연구에서는 이러한 데이터 를 신속하게 분석하기 위한 목적으로 DBSCAN을 사용한 해수 식별 알고리즘과 밀도 기반의 육지 제거 알고리즘을 결합한 해상 객체 탐지 모델을 개발하였다. 개발한 모델은 초분광 영상에 적용하였을 때 약 5 km2의 해상 영역을 100초 내로 분석할 수 있는 성능을 보 였다. 또한 개발한 모델의 탐지 정확도를 평가하기 위해서 항공기를 이용하여 목포, 군산, 여수 지역의 초분광 영상을 촬영하였으며, 본 연구에서 개발한 탐지 모델에 적용한 결과, 실험 영상 내의 선박들을 90 %의 정확도로 탐지할 수 있는 결과를 얻었다. 본 연구에서 개발된 기술은 소형 선박의 수색·구조 활동을 지원하는 중요한 정보로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

본 논문에서는 BIM을 활용한 흙막이 시스템을 개발하고 소개한다. 선행 연구 분석을 통해서 흙막이 BIM 시스템을 이루는 기술들 에 대한 조사를 바탕으로 요소 기술들을 개발하였다. 첫 번째 요소 기술로, 선행 연구 및 표준 등을 활용해 BIM라이브러리를 구축하여 범용성과 재사용성을 확보하였다. 두 번째로, 토공 2D 기반의 토공 물량 산출법들을 분석하고 흙막이 BIM 시스템으로 활용하되 추가 로 IDW 보간법을 활용하여 지형 생성 및 토공량 산출 시스템을 구축하였다. 세 번째로, 물량 산출을 위한 4가지 수식을 제안하여 객체 마다 각각 다르게 물량 산출법을 적용하여 개발하였다. 이후, 시스템에서 산출되는 물량산출서와 2D 기반 물량산출서와의 비교와 검 증을 통해서 시스템이 앞으로 나아가야할 방향과 한계에 대해 알아보았다.

Recently, the demand for more precise and demand-oriented customized spatial information is increasing due to the 4th industrial revolution. In particular, the use of 3D spatial information and digital twins which based on spatial information, and research for solving social problems in cities by using such information are continuously conducted. Globally, non-face-to-face services are increasing due to COVID-19, and the national policy direction is also rapidly progressing digital transformation, digitization and virtualization of the Korean version of the New Deal, which means that 3D spatial information has become an important factor to support it. In this study, physical objects for cities defined by world organizations such as ISO, OGC, and ITU were selected and the target of the 3D object model was limited to buildings. Based on CityGML2.0, the data collected using a drone suitable for building a 3D model of a small area is selected to be updated through road name address and building ledger, which are administrative information related to this, and LoD2.5 data is constructed and urban space. It was intended to suggest an object update method for a 3D building among data.

건축물을 중심으로 개발된 데이터 스키마인 Industry Foundation Class(IFC)를 토목구조물에 적용하기 위하여 IFC 요소를 확장하는 노력이 진행되고 있지만, BIM소프트웨어에서 확장 IFC 기반의 정보모델을 생성하는 방법이 충분하지 않아 어려움이 따른다. 본 연구에서는 정보관리가 가능한 확장 IFC 기반의 철도 궤도부 정보모델을 생성하기 위하여 독립적인 선형중심의 철도 궤도부 요소모델을 생성하고, 생성된 모델을 기반으로 확장 IFC 기반의 모델을 생성하는 방법론을 제시하였다. 이를 위하여 첫째, 철도 궤도부 요소를 연속적 구조물과 비연속적 구조물로 분류하였다. 연속적 구조물은 선형 기반 소프트웨어에서 생성하였고 이산화된 선형정보 연계를 통해 비연속 구조물을 독립적인 객체로 생성하고 이들을 통합하여 철도 궤도부 정보모델을 생성하였다. 둘째, 철도 궤도부의 정보관리를 위한 분류체계 및 확장 IFC 스키마를 제시하였다. 마지막으로 속성정보와 User-interface를 활용하여 객체의 의미정보를 식별하여 확장 IFC 요소와 매핑하였다. 제시한 방법론을 통하여 오송철도종합시험선로를 대상으로 정보관리가 가능한 확장 IFC 기반의 정보모델을 생성됨을 확인하고 실용성을 검증하였다.

건축분야에서 BIM이 널리 사용되면서, 토목구조물에 BIM을 적용하려는 노력이 최근 급속히 증가하고 있다. 그러나 기존 상용 BIM 소프트웨어의 기능은 건물 등의 건축물 중심으로 특화되어 있기 때문에 선형 중심의 토목구조물에 적용하기에 많은 어려움이 따른다. 본 연구에서는 철도 궤도부의 객체 정보를 관리하기 위하여 선형을 다룰 수 있는 소프트웨어와 BIM 소 프트웨어간의 정보공유를 통해 캔트가 반영된 정보모델 생성방법을 제시하였다. 철도 궤도부 모델링은 궤도부 구조물을 연속 구조물과 비연속 구조물로 분류한 후, 연속 구조물을 선형 소프트웨어에서 생성하고, 이후 공유된 선형정보를 이용하여 비연속 구조물의 정보모델을 생성하는 절차로 이루어진다. 이 때 비연속 구조물은 BIM 소프트웨어에 전달한 이산화된 궤도 선형 및 캔트 정보를 바탕으로 비연속 구조물 각각의 위치, 회전 정보를 계산하는 알고리즘을 통하여 생성된다. 본 연구에서 제시한 방법을 오송 철도종합시험선로에 적용하여 그 실용성을 검증하였으며, 생성된 정보모델을 기반으로 명확한 객체 식별과 속성정보 추출 및 객체별 물량산출이 가능함을 확인하였다.

Leap Motion is a virtual reality controller which allows users to interact with the virtual objects using their bare hands. However, the controller only allows the detection of hands up to 60cm from the sensor, which means that users cannot interact with virtual objects outside the same range in the virtual space. In this paper, we propose a new interaction method to overcome the limitation of the manipulation range. The movement of virtual hands in the virtual space is accelerated by the velocity of the hand movement and the range of the reachable virtual space is expended to the current view of the virtual space. Experimental results show that users can manipulate long-distance objects in a coherent and convenient way.