외부참조를 통한 IndoorGML과 CityGML의 결합

김준석,유성재,이기준 대한공간정보학회 2014 Spatial Information Research Vol.22 No.1

Recently indoor navigation with indoor map such as Indoor Google Maps is served. For the services, constructing indoor data are required. CityGML and IFC are widely used as standards for representing indoor data. The data models contains spatial information for the indoor visualization and analysis, but indoor navigation requires semantic and topological information like graph as well as geometry. For this reason, IndoorGML, which is a GML3 application schema and data model for representation, storage and exchange of indoor geoinformation, is under standardization of OGC. IndoorGML can directly describe geometric property and refer elements in external documents. Because a lot of data in CityGML or IFC have been constructed, a huge amount of construction time and cost for IndoorGML data will be reduced if CityGML can help generate data in IndoorGML. Thus, this paper suggest practical use of CityGML including deriving from and link to CityGML. We analyze relationships between IndoorGML and CityGML. In this paper, issues and solutions for linkage of IndoorGML and CityGML are addressed. 최근 대형 실내공간을 대상으로 Indoor Google Map과 같은 실내지도 및 내비게이션 서비스가 부분적으로 제공되고 있다. 이러한 서비스들을 위해서 실내 데이터가 필요하며, 실내를 표현하는 데이터 모델 표준으로 CityGML과 IFC가 널리 사용되고 있다. 이 두 표준들은 실내의 가시화와 건축 구조물의 분석 등에 필요한 기하 정보들을 담고 있는데, 실내공간 내비게이션은 기하정보뿐만 아니라 의미적인 정보, 그리고 네트워크와 같은 위상정보도 필요로 한다. 이러한 요구에 맞춰 실내공간정보의 표현 및 저장, 교환을 위한 데이터 모델이자 GML3의 응용 스키마인 IndoorGML이 OGC의 표준으로 제정되고 있다. IndoorGML은 기하적인 요소들을 직접 표현할 수 있을 뿐만 아니라 다른 문서를 외부 참조하는 것이 가능하다. CityGML이나 IFC로 구축된 데이터가 많이 구축되고 있기 때문에 이를 가공하여 IndoorGML의 생성에 활용한다면 시간과 구축비용 줄여 경제적인 이득을 볼 수 있다. 이러한 이유로 본 논문은 CityGML으로 구축된 실내공간 데이터를 IndoorGML의 데이터로 유도하고 연결하는 방법을 제시한다. CityGML과 IndoorGML의 대응 관계에 대해 분석하고, 두 표준으로 만들어진 인스턴스 문서들을 서로 연결할 때 나타나는 문제와 이슈들에 대해 살펴보고, 이에 대한 해결 방안에 대해 논의한다.

IndoorGML을 활용한 CityGML 데이터 생성 방법

김태훈(Kim, Tae Hoon),서동욱(Seo, Dong Uk),이기준(Li, Ki Joune) 대한공간정보학회 2017 대한공간정보학회지 Vol.25 No.3

실내 공간을 표현하기 위한 대표적인 국제 표준으로는 IFC, CityGML, IndoorGML 등이 있다. 이런 표준을 사용한 실내 공간에 대한 데이터를 구축하는 방법에는 저작도구를 이용하여 구축하는 방법과, 다른 표준으로 구축된 데이터를 변환하여 생성하는 방법이 있다. 최근에 IndoorGML의 구축도구가 개발됨에 따라 IndoorGML 데이터를 생성하기 용이해졌다. 또한 실내 공간에 대한 CityGML 데이터를 생성 시 IndoorGML에서 CityGML로 변환을 통해 생성하는 방법이 직접 구축하는 것보다 비용 측면에서 효과적이다. 본 논문에서는 IndoorGML 데이터에서 CityGML 데이터로 변환하는 방법을 소개한다. 이 방법은 다음과 같은 순서로 진행된다. 먼저 IndoorGML과 CityGML의 객체를 정의하고, 정의된 객체간의 대응관계를 생성한다. 이후 실제 객체를 생성 시 발생하는 기하 문제에 대해 알아보고 해결 방안을 제시한다. Representative international standards for indoor maps are IFC, CityGML, and IndoorGML. There are two ways to construct the data for the indoor space: using the editing tool and transforming the data constructed with other data models. As the editing tool of IndoorGML has been developed recently, it has become easier to generate IndoorGML data. Also, When creating CityGML data for indoor space, Convert method from IndoorGML to CityGML is more effective than build CityGML data directly. In this paper, we suggest convert method form IndoorGML to CityGML. This method is carried out in the following sequence. First, Defines the objects of IndoorGML and CityGML, and creates a corresponding relationship between defined objects. Then, we provide solutions to the geometry problems that occurred when creating a real objects.

CityGML과 IndoorGML의 비교 -실내공간정보 구축 사례 고찰-

이기준,김태훈,유형규,강혜경 대한공간정보학회 2015 Spatial Information Research Vol.23 No.4

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 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.

실내공간 표준안 IndoorGML의 개념 및 활용

이기준,이지영 대한공간정보학회 2013 Spatial Information Research Vol.21 No.3

Indoor space is a new horizon of spatial information services. With recent progress of indoor positioning technologies and mobile devices such as smart phones, indoor spatial information services become available and an emerging market. Accordingly, exchanging and sharing indoor spatial information between independent services become an important issue. For this reason, a standardization working group, called IndoorGML has been launched last year in OGC with the aim of publishing IndoorGML standard by September, 2013. Its primary goal is to provide a framework for representing network topology in indoor space, which is a fundamental element of indoor LBS. In this paper, we will explain the basic concepts of indoorGML and discuss the modeling issues. And several application use-cases of IndoorGML will be also presented in this paper. 실내공간은 공간정보 서비스의 새로운 대상이다. 최근 실내공간 측위 기술의 발달과 스마트폰 등 이동기기의 보편화로 실내공간도 위치기반 서비스와 같은 서비스가 가능하여지고 있다. 따라서 실내공간 정보의 교환 및 공유를 위한 표준화도 중요한 요구사항으로 떠오르고 있다. 이러한 배경에서 국제공간정보 표준화기구인 OGC에서는 실내공간정보 표준인 IndoorGML 표준화 작업반을 2012년에 조직하고 2013년 9월 표준화를 목적으로 현재 작업 중이다. IndoorGML은 특히 실내공간의 위치기반 서비스를 제공하기 위하여 가장 기초가 되는 네트워크 위상을 표현하는 것을 목적으로 한다. 본 논문에서는 첫 번째로 현재 표준화되고 있는 IndoorGML의 기본 개념을 설명한다. 두 번째로 IndoorGML의 모델의 구체적 사항을 살펴보고, 세 번째 간단한 응용 사례를 제시한다.

CityGML과 IndoorGML의 비교 -실내공간정보 구축 사례 고찰-

이기준,김태훈,유형규,강혜경,Li, Ki-Joune,Kim, Tae-Hoon,Ryu, Hyung-Gyu,Kang, Hae-Kyong 한국공간정보학회 2015 한국공간정보학회지 Vol.23 No.4

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. 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 길 찾기를 위한 Indoor LBS 어플리케이션 개발

윤승현(Yoon, Seung-Hyun),최진원(Choi, Jin-won) 한국실내디자인학회 2013 한국실내디자인학회논문집 Vol.22 No.5

Due to an increase in the number of large-scale and high rise buildings, the importance of indoor location information has been highlighted. As a result, seamless three-dimensional space information, linked to various indoor and outdoor services is required. The purpose of this study is to develop a system which can edit and operate indoor space information using the IndoorGML(Geography Markup Language). It provides functions such as converting and editing authoring indoor space using the IndoorGML. Based on defined schema which is the IndoorGML international standardization work, we develop the “Editor” and “Viewer” for the IndoorGML. When indoor space is modeled in an authoring tool, a variety of topologies can be created automatically. These are available to be edited and modified. Moreover, the file of model can be saved as IndoorGML, SBM and KML file. These files are viewed by the “Viewer”. Indoor LBS(Location Based Service)is served with these principles.

삼각분할된 3차원 실내공간데이터를 OGC IndoorGML로 변환하는 방법

이기준,김동민 한국측량학회 2018 한국측량학회지 Vol.36 No.6

지금까지 만들어지고 있는 실내공간데이터는 공간적 활용을 위한 데이터라고 하기 보다는 삼각분할로 표현 된 3DS나 COLLADA 형식의 가시화 데이터이다. 의미 있는 공간분석이나 실내응용서비스를 개발하기 위하여 서는 단순히 삼각분할로 만들어진 가시화데이터가 아니라 의미적 공간정보가 필요하다. OGC (Open Geospatial Consortium) 표준인 IndoorGML(Indoor Geographic Markup Language)은 가시화가 아니라 실내공간 분석을 비롯한 다양한 응용을 위하여 만들어진 공간데이터 형식이다. 따라서 삼각분할로 표현된 3DS나 COLLADA형 식의 실내 공간데이터를 OGC IndoorGML 형식으로 변환하는 것은 중요한 작업이 된다. 본 논문에서는 이 문제 를 해결하기 위하여, 삼각분할 형식으로 표현된 원시 실내 공간데이터를 기하, 위상, 그리고 의미적으로 유용한 IndoorGML로 변환하는 방법을 제시한다. 또한 이 변환 방법의 타당성을 위하여 개발된 도구도 함께 소개한다. 실 제 데이터를 통한 실험을 통하여 이 방법과 개발된 도구를 검증하다. Most of 3D indoor spatial data recently constructed by many projects merely focus on the visualization rather than geospatial information applications. The 3D indoor data for visualization in 3DS or COLLADA format are based on triangular mesh representation. In order to implement meaningful applications, we need however more meaningful information in 3D indoor spatial data than visualization data in triangular meshes. For this reason, an OGC (Open Geospatial Consortium) standard, called IndoorGML(Indoor Geographic Markup Language) was published to meet the requirements on 3D indoor spatial data for several geospatial applications for indoor space more than simple visualization. It means that it becomes a critical functional requirement to convert triangular mesh representation in 3DS or COLLADA to IndoorGML. In this paper we propose a framework of the conversion, which consists of geometric, topological, and semantic construction of data from triangular meshes. An experiment carried out to validate the proposed framework is also presented in the paper.

IndoorGML을 활용한 실내공간 멀티미디어 위치 인코딩 방법

이기준 대한공간정보학회 2013 Spatial Information Research Vol.21 No.4

Most multimedia contains location information whether they are implicit or explicitly, and which are very useful for several purposes. In particular, we may use location information in defining query conditions to retrieve relevant multimedia. For this reason, a number of works have been done to organize and retrieve geo-referenced multimedia data. However, they mostly focus on outdoor space where position is identified by (x, y, z) coordinates. In this paper, we focus on multimedia in an alternative space, indoor space, which differs from outdoor space in several aspects. First indoor space is considered as symbolic space, where location is identified by a symbolic code such as room number rather than coordinates. Second, topological information is a crucial element in providing indoor spatial information services. Third, indoor space is in more micro-scale than outdoor space, which influences on determining the visibility of cameras. Based on these different characteristics of indoor space, we survey the requirements of management systems of indoor geo-referenced multimedia. Then we propose a geo-coding scheme for multimedia in indoor space as an extension of IndoorGML, an OGC(Open Geospatial Consortium) candidate standard for indoor spatial information. We also present a prototype system called, IngC (INdoor Geo-Coding) developed to store and manage indoor geo-referenced multimedia. 대부분의 멀티미디어 데이터는 위치정보를 가지고 있다. 따라서 각 멀티미디어 데이터에 적절한 위치정보를 추가하면, 다양한 용도로 활용이 가능하다. 특히 멀티미디어의 위치검색이 다양한 검색조건으로 제공될 수 있다. 지금까지 멀티미디어의 위치는 주로 실외공간의 (x, y, z) 좌표공간을 기반으로 정의된다. 최근 실내공간 정보기술이 발달하면서 실외뿐 아니라, 실내공간에서도 다양한 위치기반 서비스가 가능하며, 멀티미디어의 실내공간 안에서의 위치를 정의할 수 있게 되었다. 그러나 실내공간의 위치는 실외공간의 위치참조체계와 다르다. 예를 들어, 실내공간에서 위치를 지정할 때는 좌표를 이용하지 않고, 층과 방의 번호를 이용한다. 방 번호와 같은 기호를 이용하여 위치를 지정하는 공간을 기호공간이라고 한다. 본 논문에서는 기호공간을 기반으로 실내공간에서 만들어진 멀티미디어 자료의 위치를 지정하는 방법을 제안한다. 이 방법은 특히 현재 진행 중인 OGC의 실내공간정보 표준인 IndoorGML에서 제시하는 데이터모델을 이용한다. 따라서 본 방법은 실내공간에서 만들어진 멀티미디어의 위치를 효과적으로 표현하며, 동시에 여러 시스템이나 서비스간의 호환성을 높이는데 유용하다.

Developing Data Fusion Method for Indoor Space Modeling based on IndoorGML Core Module

이지영,강혜영,김윤지 대한공간정보학회 2014 Spatial Information Research Vol.22 No.2

According to the purpose of applications, the application program will utilize the most suitable data model and 3D modeling data would be generated based on the selected data model. In these reasons, there are various data sets to represent the same geographical features. The duplicated data sets bring serious problems in system interoperability and data compatibility issues, as well in finance issues of geo-spatial information industries. In order to overcome the problems, this study proposes a spatial data fusion method using topological relationships among spatial objects in the feature classes, called Topological Relation Model (TRM). The TRM is a spatial data fusion method implemented in application-level, which means that the geometric data generated by two different data models are used directly without any data exchange or conversion processes in an application system to provide indoor LBSs. The topological relationships are defined and described by the basic concepts of IndoorGML. After describing the concepts of TRM, experimental implementations of the proposed data fusion method in 3D GIS are presented. In the final section, the limitations of this study and further research are summarized.

IndoorGML-based Topological Data Generation from Omnidirectional Images

Claridades, Alexis Richard(알랙시스 리차드 클라리다데스),Lee, Jiyeong(이지영),Blanco, Ariel(아리옐블랑코) 한국측량학회 2019 한국측량학회 학술대회자료집 Vol.2019 No.4

As applications for spatial information move towards navigation indoors, the need to generate 3D data for this purpose have been gaining attention. However, most available methodologies for generating 3D spatial data require expensive sensors, or complex methodologies involving computationally-heavy data. This study aims to present a methodology to generate a 3D Topological Model based on IndoorGML (Indoor Geographic Markup Language) from omnidirectional images taken along a building’s interior. Using a camera, fisheye lens and a rotator setup, images were taken along Shooting Points in the corridors with relative positions obtained from the floor plan. From the images, doors that indicate presence of indoor spaces were identified from the images, and 3D node-relation graphs representing adjacency, connectivity and accessibility were generated.