| 2차년도 |
○ Local Dynamic Mapping을 위한 3차원 공간정보의 변화를 감지/갱신할 수 있는 인공지능 알고리즘 연구 및 적용한 소프트웨어 개발○ Image Matching 알고리즘을 3차원 공간정보에 적용하는 웹서비스 개발
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○ 2차 년도에는 正 위치에 투사된 사진(1차 년도 성과 S/W고도화 포함)과 Image Map을 비교하여 변경된 부분을 찾아내는 인공지능 알고리즘을 연구○ 국가표준지형지물코드에 따르면 현재 대상 지형지물은 2,000종이 넘으며 이를 모두 학습시키기에는 본 연구의 규모면에서 상대적으로 너무 방대하다. 고로 본 연구에서는 드론 비행에 가장 많은 영향을 주는 빌딩에 한하여 기계학습을 시키고자 한다.○ 인공지능을 이용한 기계학습으로 ‘빌딩’ 자동인지 알고리즘 Local Dynamic Mapping을 위한 AI 알고리즘 개발을 한다.○ 개발된 AI 알고리즘을 적용하는 3차원 공간정보활용 Web Service 개발 한다.
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| 연구성과 |
기술적 기대성과 |
○ CPU병행처리시스템은 즉시 산업현장에 투입 가능한 혁신적인 시스템으로 개발 할 것이다. 특히 가격경쟁력을 확보 할 수 있도록 하며, 비전문가들도 사용 할 수 있도록 할 것이다.○ 대규모 3차원 공간정보의 제작은 많은 갱신소요를 유발 할 것이다. 이를 실시간으로 처리 할 수 있는 S/W(Local Dynamic Mapping)와 갱신자료를 저장하는 빅데이터를 설계하여 준비 할 것이다.
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| 사회 경제적 파급효과 |
○ CPU병렬처리시스템은 국가적으로 새로운 시대를 가능케 하는 단초를 제공 할 것이다. 지금까지 이론상으로만 존재하며 시범적으로만 제시하던 것을 국가급 대규모 Data Construction이 가능해 지는 것을 의미한다. 이는 Digital Twin으로 가는 징검다리를 놓아 주는 역할이 되는 것이다.○ 비록 부분적이기는 하지만 Local Dynamic Mapping을 구현한다고 하는 것은 모든 엔지니어들이 꿈꾸어 오던 목표이었으며 현재 각국에서는 활발한 연구가 시도되고 있다. 특히 대축척지도(1/5,000)를 보유하고 있는 몇 안 되는 국가 중의 하나인 우리나라는 1/500 3차원 공간정보을 구축하기에 적합한 나라이다. 이를 인공지능으로 인지하고 갱신 할 수 있다면 Digital Twin의 세계도 전 세계에서 최초로 달성 할 수 있을 것이다. 이를 위하여 실내정보와 실외정보의 융합에 관한 연구도 차후에는 이루어져야 한다.
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| 활용방안 |
○ CPU병렬처리시스템은 특허출원과 상용화단계를 거쳐 시장에 출시하고자 한다. 이 시스템은 단순히 3차원 공간정보만을 위한 것이 아니며 드론매핑을 시도하는 모든 업체와 기관에 필요한 시스템으로서 국내에서만 1200개 업체가 해당된다. 현재 드론매핑을 시도하는 모든 업체는 꼭 필요한 시스템이며 이에 맞는 가격정책을 수립할 것이다. 본 시스템이 다수 활용될 경우 국가적으로는 단시간에 3차원 공간정보의 완성을 예상할 수 있으며 1/5,000정밀지도가 전 세계 최초로 국가표준지도가 되었던 것처럼 1/500 3차원 공간정보도 세계 최초로 국가표준으로 자리 잡을 수 있는 초석이 될 것이다.○ Image Matching과 인공지능 알고리즘 구현 S/W는 적절히 융합하면 명실상부 한 실시간 3차원 공간정보의 갱신이 가능한 Dynamic Mapping을 가능케 할 것이다 현재 Mapping의 추세는 ‘대상물추출(Feauture Extraction)’로부터 ‘대상물인지(Feature Recognition)’으로 넘어가고 있는 과정이다. 이런 흐름에 맞추어서 새로운 Mapping System으로 도약하는 기초가 될 것이다.
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