모바일 매핑

Mobile mapping
구글 스트리트 뷰 카

모바일 매핑은 모바일 차량으로부터 지리공간 데이터를 수집하는 과정으로,[1] 일반적으로 다양한 GNSS, 사진, 레이더, 레이저, LiDAR 또는 다수의 원격 감지 시스템을 갖추고 있다. 그러한 시스템은 시간 동기화 내비게이션 센서와 모바일 플랫폼에 탑재된 영상 센서의 통합된 배열로 구성된다.[2] 그러한 시스템의 1차 출력물로는 GIS 데이터, 디지털 지도, 지리 참조 영상 및 비디오 등이 있다.

역사

직접 읽기 지리회의 기술 개발로 모바일 매핑 시스템의 길이 열렸다. GPS와 관성 항법 시스템은 원격 감지 장비의 위치와 자세를 빠르고 정확하게 결정할 수 있게 하여 관찰된 데이터의 복잡한 후처리 필요 없이 효과적으로 관심 특징을 직접 매핑할 수 있게 했다.[3]

적용들

에어리얼 모바일 매핑

항공 사진, 지상 프로파일링 레이더 또는 Lidar의 전통적인 지리적 참조 기술은 특히 접근하기 어려운 지역에서, 또는 수집된 데이터 유형이 개별 특징의 해석을 어렵게 하는 경우, 엄청나게 비싸다. 이미지 직접 지리 회의,[4] 대규모 매핑 작업에 대한 매핑 제어 단순화

비상대응계획

모바일 지도 시스템은 지상의 상태를 정확하게 평가할 수 있도록 데이터의 신속한 수집을 가능하게 한다.[5]

인터넷 응용 프로그램

인터넷과 모바일 기기 사용자들은 지도화 또는 지리적 참조 이미징의 형태로 지리적 공간 정보를 점점 더 활용하고 있다. 구글, 마이크로소프트, 야후는 온라인 지도 시스템을 개발하기 위해 항공 사진과 위성 이미지를 모두 채택했다. 스트리트 뷰 타입의 이미지 또한 증가하는 시장이다.[6]

위치 인식 PDA 시스템은 모바일 매핑 소스에서 수집된 지리적 참조 기능에 의존한다.[7]

도로지도 및 고속도로 시설관리

GPS를 디지털 카메라 시스템과 결합하면 도로 지도를 신속하게 업데이트할 수 있다.[8] [9] [10] 동일한 시스템을 활용하여 효율적인 도로 상태 조사 [11]및 시설 관리를 수행할 수 있다.[12] 모바일 매핑 감각에 적용된 레이저 스캐닝 기술은 슬로프, 뱅킹 등의 3D 데이터를 완전하게 수집할 수 있다.[13]

도로 재고 관리 및 자산 관리

디지털 영상시스템을 갖춘 모바일 LiDAR은 후처리 후 토지이용 교대, 부족한 기하학 등 ROW 내외의 모든 자산이 스트립플랜, 수평 및 수직 프로파일 생성 데이터를 수집하는 데 활용되고 있다. 이것은 또한 포장도로의 승차감, 기존 교통특성과 복도의 용량, 속도-흐름 밀도 분석, 복도의 도로안전성 검토, 분기점 및 중앙분리대 개방, 상용차 시설 등을 요구한다. 따라서 성능 매트릭스를 형성하기 위해 사용되는 모든 데이터는 코리더 효율을 개선하기 위한 중재 우선순위 지정을 위한 코리더 효율성의 차이를 식별하는 데 도움이 된다.

디지털 트윈스 응용 프로그램

실내 맵핑과 결합된 모바일 맵핑이 디지털 트윈스 탄생에 활용되고 있다.[14] 이 디지털 쌍둥이는 단일 건물이나 도시 전체 또는 국가가 될 수 있다. '디지털 트윈스'로 알려진 몇몇 모바일 지도제작사들이 4차 산업혁명 프레임워크 내에서 사물인터넷(IoT)과 인공지능(AI) 어플리케이션에 디지털 트윈스를 채택하는 기관과 정부 간 추세가 확산되고 있는 가운데 디지털 트윈스 시장 공략에 나서고 있다.

각주

  1. ^ 비트리아, 외 (2004) p.69 2011년 6월 회수
  2. ^ 호프만-웰렌호프, B, 외 (2003) 페이지 379-380. 2011년 6월 검색됨
  3. ^ 타오, C. V. (2007) 페이지 5 2011년 6월 회수
  4. ^ 가오, J. (2009) 페이지196. 2011년 6월 검색됨
  5. ^ 즐라타노바 외 (2008) 페이지 156. 2011년 6월 검색됨
  6. ^ 타오, C.V. (2007) p.xii. 2011년 6월 검색됨
  7. ^ Weng, Q. (2009) 페이지 70. 2011년 6월 검색됨
  8. ^ 타오, C.V. (2009) 페이지 614. 2011년 6월 검색됨
  9. ^ 함무디 외 (2013) 페이지 10. 2018년 11월 회수.
  10. ^ 함무디 외(2013) 페이지 139-144. 2016년 1월 회수.
  11. ^ 즐라타노바 외 (2008) 페이지 156. 2011년 6월 검색됨
  12. ^ M.L. 가브릴로바(2006) 페이지 996-1001. 2011년 6월 검색됨
  13. ^ 반 우스터롬, P. (2008) 페이지 8. 2011년 6월 회수
  14. ^ 디지털 트윈#카이트 노트-4-1

참조

  • Tao, C. V. (2007) 모바일 지도 기술 발전: 국제사진측정학회의 제4권 원격감지책 시리즈 테일러 & 프랜시스 ISBN0-415-42723-1
  • Gao, J.(2009) 원격 감지된 이미지의 디지털 분석. 맥그로우 힐 프로페셔널. ISBN 0-07-160465-0.
  • Zlatanova, S. & Li, J. (2008) 긴급 대응을 위한 지리공간 정보 기술: 국제사진측정학회의 제6권 원격감지책 시리즈 루틀리지. ISBN 0-415-42247-7
  • Hammoudi, K. 외 (2013) 상이한 지도 자료에서 무폐합 텍스처 도시 전면 3D 지도를 복구하기 위한 시너지적 접근법 https://doi.org/10.5772/56570
  • Van Oosterom, Peter(2008) 3D 지리 정보 시스템의 발전: 지리 정보 및 지도 제작에 대한 강의 노트 스프링거. ISBN 3-540-72134-7.
  • Hofmann-Wellenhof, B, Legat, K, Wieser, M.(2003) 항법: 위치설정 및 지침 Springer의 원리. ISBN 3-211-00828-4.
  • 비트리아, J, 라데바, P, 아길로, I. (2004) 최근 인공지능 연구개발의 진보 : 인공지능과 응용분야 프런티어 113권. IOS 프레스. ISBN 1-58603-466-9
  • 가브릴로바, M.L. (2006) 연산과학과 그 응용: ICCSA 2006 : 국제회의, 영국 글래스고우, 2006년 5월 8일–11일 : 절차. 스프링거. ISBN 3-540-34072-6.
  • Weng, Q. (2009) 원격 감지 및 GIS 통합: 이론, 방법 및 응용 프로그램 McGraw Hill Professional. ISBN 0-07-160653-X.