| 과제고유번호 |
21CTAP-C158040-02 |
| 연구사업명 |
국토교통기술촉진연구사업 |
| 연구과제명 |
3차원 공간정보 제작을 위한 CPU 병렬처리 시스템과 실시간으로 변화를 갱신할 수 있는 Local Dynamic Mapping 소프트웨어 개발 |
| 총 연구기간 |
2020-04-13 ~ 2021-12-31
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| 연구책임자 |
서정헌 |
당해년도
참여 연구원수 |
4명
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당해년도
연구비 |
정부 : 210,000,000 원
기업 : 70,000,000 원
계 : 280,000,000 원
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총 연구기간
참여 연구원수 |
7명
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총연구비 |
정부 : 370,000,000 원
기업 : 123,400,000 원
계 : 493,400,000 원
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| 연구기관명 |
건국대학교산학협력단 |
| 등록 발간번호 |
- |
| ISBN |
- |
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최종 목표- 3차원 공간정보를 신속히 제작할 수 있는 CPU병렬처리시스템 개발- Image Matching 기법과 인공지능을 이용해 변화를 실시간으로 갱신할 수 있는 Local Dynamic Mapping S/W를 개발세부 목표○ 드론 3D Modeling을 위하여 본 연구팀은 이미 절대 위치정확도를 보장하는 드론측량용 카메라를 개발 완료한 경험에 비추어 대규모 지역에 대하여 단시간 내에 자료처리 하는 것은 우선 목표일 뿐만 아니라 4차산업의 Key word인 다양한 Platform들이 3차원 공간정보를 Framework Data로 요구하고 있으므로 조속히 필요한 시스템이다.○ 대규모 지역(1km X 1km)에 대한 100회 이상의 자료처리 경험에 의거 CPU 병렬처리의 효과를 감지하고 있으며 비록 저급한 사양의 PC와 저속의 네트워크에서도 상당한 시간 단축을 경험하였다.○ 본 연구에서는 최적의 CPU 수와 저장장치의 최적 위치를 실험을 통해서 찾고자 한다. 또한, 네트워크 속도가 처리 속도에 미치는 영향도 분석하여 최적의 네트워크를 결정할 예정이다.○ 첫째 목표는 최소의 비용으로(수요자들의 구매능력 범위) 최대의 기간 단축을 할 수 있는 CPU 병렬처리시스템을 실제로 제작하고자 한다.○ 둘째는 시스템 엔진으로 사용할 S/W는 병렬처리 효과가 높은 것을 선정할 것이다.○ 셋째는 선정된 엔진을 이용하여 3D 공간정보를 제작하는 공정을 최대한 자동화하여 최소의 시간과 인력이 소요되도록 CPU 병렬처리시스템을 운용하는 자동화 S/W를 제작한다.○ 병행하여 1차 년도에는 Image Matching 알고리즘을 연구하여 드론 촬영 사진이 전송됨과 동시에 제작된 3차원 공간정보 위에 正 위치 하여 투사되도록 하는 S/W를 개발한다.○ 2차 년도에는 正 위치에 투사된 사진과 3D 공간정보를 비교하여 변경된 부분을 찾아내는 인공지능 알고리즘을 연구할 것이다.○ 국가표준지형지물코드에 따르면 현재 대상 지형지물은 2,000종이 넘으며 이를 모두 학습시키기에는 본 연구의 규모 면에서 상대적으로 너무 방대하다. 고로 본 연구에서는 드론 비행에 가장 많은 영향을 주는 고층빌딩에 한하여 기계학습을 시키고자 한다. 이와 같은 연구는 폭넓고 대규모로 진행되어야 하므로 이를 미리 준비한다는 측면에서 모든 지형지물코드를 분석하여 우선순위를 정하고 각 특성을 정리하고자 한다.
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| 색인어 |
한글 |
드론 |
병렬처리 |
인공지능 |
최적화시스템 |
3차원공간정보 |
| 영문 |
3D Mapping |
Dynamic Mapping |
Image Matching |
Digital twin |
Smart City |
| 최종보고서 |
3. 최종평가 종합의견 보완대비표.pdf
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2. 최종보고서-별첨자료.pdf
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2. 최종보고서.pdf
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