건물 대피안내도를 활용한 실내 네트워크 구축 기법 연구

• 영문명: Indoor Network Generation Using Building Evacuation Maps
• 발행기관: 한국방재학회
• 저자명: 박슬아(Park, Seula) 김성용(Kim, Seong Yong) 유기윤(Yu, Kiyun) 김정옥(Kim, Jung Ok)
• 간행물 정보: 『2. 한국방재학회 논문집』 18권7호, 387~394쪽, 전체 8쪽
• 주제분류: 공학 > 기타공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2018.12.30

국문 초록

복잡한 형태의 대형 건물이 증가하고, 실내 측위 기술이 발달하면서 실내 길안내 서비스와 같은 위치기반 서비스에 대한 수요가 증가하고 있다. 이러한 서비스를 위해서는 실내의 보행 가능 공간에 대한 네트워크 구축이 필수적이다. 본 연구에서는 쉽게 취득이 가능한 실내 대피안내도를 활용하여 실내 네트워크를 구축하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법론은 대피안내도에 포함되어 있는 출입구와 경로 정보를 딥 네트워크를 통해 추출하여 활용하기 때문에 효율적으로 노드와 링크를 생성할 수 있다. 또한 각 출입구에서 복도까지 연결되는 추가 링크를 생성하여 실내 모든 공간에서 층의 주출입구까지 이동 가능한 네트워크를 구축할 수 있다. 본 연구에서는 기하정보 뿐 아니라 실제 서비스에 활용하기 위해 필요한 속성 항목들을 설계하였으며, 실제 서울대학교 31동의 4개 층에 대한 실내 네트워크의 기하와 속성정보를 구축하여 방법론의 적절성을 검증하고자 하였다.

영문 초록

With the development of indoor positioning technology, there is a growing demand for location-based services such as indoor navigation systems. For such services, it is essential to construct an indoor network of walkable spaces. In this study, we propose a method to construct an indoor network using evacuation maps that can be easily obtained in most buildings. Since the proposed method extracts information for movement represented in the evacuation maps through the deep learning, indoor network can be generated efficiently. In addition, we designed the attribute tables of the network for utilization to actual services directly. We verified the appropriateness of the methodology by constructing an indoor network of parts of the Seoul National University.

목차

1. 서 론

2. 실내 네트워크 구축

3. 적용 및 평가

4. 결 론

키워드

Indoor Network Indoor Spatial Information Evacuation Map Indoor Network Attribute Conditional Generative Adversarial Network (cGAN) 실내 네트워크 실내 공간정보 대피안내도 실내 네트워크 속성정보 조건부 생성적 적대 신경망