본문 바로가기
KERD
논문KCI 등재

건축 도면으로부터의 다목적 탐색을 위한 자료구조 설계

Data Structure Design for Multi-purpose Searches from Electronic Architectural Drawings

0

조회

0

다운로드

0

인용

0

참고문헌

키워드

주제분류컴퓨터학

초록

실내측위시스템은 점차 증가하는 수요에 따라 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 많은 연구들에서 이용되는 실내지도는 실내 환경에 따라, 혹은 측위에 이용되는 기술과 기법에 맞추어 수동적으로 작성된다. 그렇기 때문에, 실내 환경에 변화가 생기거나 대상 건물이 바뀌는 경우에는 실내 지도를 직접 다시 작성해야하는 번거로움이 있다. 이를 위하여 추가적인 현장 조사 역시 필요로 한다. 또한, 무선통신을 이용하는 방식들은 신호의 강도와 방향만을 토대로 수신 위치를 추정하므로 건물의 특징이 반영되지 않아, 그 추정 결과에 대한 정확성을 판별하기 어려운 문제점이 있다. 본 논문에서는 다목적 실내탐색을 위하여 전자 건축도면으로부터 건물의 구조에 대한 정보를 추출하여 실내구조가 반영된 데이터구조를 자동으로 형성하는 방법을 소개한다.

Abstract

With the increasing demand for indoor positioning system, related research is now being actively conducted. However, indoor maps used in these studies are manually written according to the indoor environment or the techniques used for positioning. Therefore, when the indoor environment or the target building changes, there could be an inconvenience of having to rewrite the indoor map. And the additional site survey is also required. In addition, methods using wireless communication estimate the reception location based only on the strength and direction of the signal, so the characteristics of the building are not reflected. Therefore, there is a problem that it is difficult to determine the accuracy of the estimation result. In this paper, we introduces a method of automatically generating a data structure reflecting the indoor structure by extracting information on an electronic architectural drawing for multi-purpose indoor search.

참고문헌 (15)

  1. M. Liu, "Eyeloc : Smartphone vision-enabled plug-n-play indoor localization in large shopping malls", IEEE Internet of Things Journal, 8(7), pp.5585~5598 (2021)
  2. L. Guanqi, "An improved indoor navigation method based on monocular vision measuring and region based convolutional network", proc. 2019 IEEE International Conference on Signal Processing, Communications and Computing(ICSPCC) (2019)
  3. L. Chen, "Multi-level scene modeling and matching for smartphone-based indoor localization", proc. 2019 IEEE International Symposium on Mixed and Augmented Reality Adjunct(ISMAR-Adjunct) (2019)
  4. Q. Niu, "Resource-efficient and automated image-based indoor localization", ACM Transactions on Sensor Networks(TOSN), 15(2), pp.1~31 (2019)
  5. 김희승, "인공표식을 사용한 실내보행자의 위치 추정 시스템", 한국차세대컴퓨팅학회 논문지, 6(1), pp.42~48 (2010), 한국차세대컴퓨팅학회
  6. 이현규, "적외선 카메라를 이용한 시각 장애인을 위한 실내 보행정보 안내 시스템", 한국차세대컴퓨팅학회 논문지, 6(6), pp.24~34 (2010), 한국차세대컴퓨팅학회
  7. L. Faramondi, "Hybrid map building for personal indoor navigation systems", proc. 2014 IEEE, 2014, ~
  8. C. Wu, "Will : Wireless indoor localization without site survey", IEEE Tr. Parallel and Distributed systems, 24(4), pp.839~848 (2012)
  9. Q. Li, "Visual landmark sequence-based indoor localization", proc. the 1st Workshop on Artificial Intelligence and Deep Learning for Geographic Knowledge Discovery (2017)
  10. M. Scḧafer, "Automatic generation of topological indoor maps for real-time map-based localization and tracking", 2011 International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation (IPIN) (2011)
  11. C. P. Simonsen, "Generalizing floor plans using graph neural networks", 2021 IEEE International Conference on Image Processing(ICIP) (2021)
  12. Z. Lin, "A Graph-Based Topological Maps Generation Method for Indoor Localization", proc. 2018 Ubiquitous Positioning, Indoor Navigation and Location-Based Services(UPINLBS) (2018)
  13. R. Howard, "Use of standards for cad layers in building", Automation in Construction, 16(3), pp.290~297 (2007)
  14. 고광표, "실내 이미지를 사용하여 문을 중심으로 한 설계도면 추정 방법", 한국차세대컴퓨팅학회 논문지, 16(4), pp.20~29 (2020), 한국차세대컴퓨팅학회[DOI]
  15. D. Yoo, "A Vision-based Indoor Positioning Systems utilizing Computer Aided Design Drawing", proc. the 28th Annual International Conference on Mobile Computing And Networking(MobiCom’2022) (2022)

관련 논문AI추천

이 간행물의 다른 논문 (9건)