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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
강석찬 (University of Seoul) 이정원 (University of Seoul) 최현상 (Korea Institute of Civil Engineering and Building Technology) 이지영 (University of Seoul)
저널정보
한국측량학회 한국측량학회지 한국측량학회지 제41권 제2호
발행연도
2023.4
수록면
109 - 125 (17page)
DOI
10.7848/ksgpc.2023.41.2.109

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

대용량 MMS 점군데이터의 계층적 구조화 방법
강석찬 ,  이정원 ,  최현상 외 1명 한국측량학회지 2023.04 학술저널
계층적 구조화한 MMS 점군데이터와 충돌감지 기법을 이용한 도로 선형데이터 자동추출 방법 개발
강석찬 공간정보공학과 2023.01 학위논문

초록· 키워드

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지상 MMS (Mobile Mapping System) 측량은 다양한 센서를 탑재한 차량이 도로를 주행하면서 주변을 관측하여 위치(x, y, z)값, 색상(RBG)값, 반사(Intensity)값 등을 포함하는 점군(Point Cloud) 데이터로 취득하는 기술로 2㎝급 정밀도를 가진 데이터를 취득할 수 있다. 지상 MMS 측량은 촬영 거리에 따라 수십 기가바이트(gigabyte)에 달하는 점군데이터를 취득하며, 점군데이터는 표준 포맷인 LAS (LASer) 파일로 저장된다. 대용량 데이터를 하나의 파일로 저장할 경우 데이터 조회에 문제가 발생하기 때문에 1기가 이하 단위로 분리하여 저장한다. 이렇게 분할되어 저장되는 데이터를 그대로 사용할 경우 동일한 작업을 반복적으로 수행해야 하며, 최종적으로는 분리된 데이터를 다시 통합해야 하는 단점이 존재한다. 이에 본 연구에서는 분할되어 저장된 LAS 파일을 연속적으로 조회할 수 있도록 계층적으로 구조화하는 방법에 관한 연구를 수행하였다. 점군데이터 구조화는 대용량 데이터를 처리할 수 있도록 옥트리(octree) 기반의 공간분할기법을 적용하여 계층적으로 구성하였으며, 메모리에 제한받지 않고 초대용량을 처리할 수 있도록 파일기반으로 구조화를 시도하였다. 연구 검증을 위하여 여러 개로 분할된 수십 기가의 점군데이터를 계층적으로 구조화하고 인덱싱(indexing)을 적용하여 통합된 데이터로 저장 및 조회 결과를 확인하였다. 옥트리 기반의 계층적 구조화를 통하여 블록별로 파일을 구분하여 저장하는 구조를 적용한 결과, 수십 기가에 달하는 점군데이터를 한 번에 조회할 수 있음을 확인하였다.
#Ground MMS Survey #Point Cloud Data #Hierarchical Structuring #Octree #지상 MMS 측량 #점군데이터 #계층적 구조화 #옥트리

목차

Abstract
초록
1. 서론
2. 관련 기술 및 선행연구 분석
3. 대용량 MMS 점군데이터 계층적 구조화 방법
4. 점군데이터 계층적 구조화 적용 실험 및 결과분석
5. 요약 및 결론
References

참고문헌 (21)

참고문헌 신청
American Society for Photogrammetry & Remote Sensing.(2013), LAS SPECIFICATION VERSION 1.4. google schola An, J.P., Shin, S.M., Seo, W., and Ihm I.S. (2017), Spatial Data Structure for Efficient Representation of Very Large Sparse Volume Data for 3D Reconstruction, Korea Computer Graphics Society, Vol. 23, No. 3, pp. 19-29. google schola Anh, V.V., Linh, T.H., Debra, F. L., and Michela Bertolotto.(2015), Octree-based region growing for point cloud segmentation. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, Vol. 104, pp. 88-100 google schola Assarsson, U. and Moller, T. (2000), Optimized View Frustum Culling Algorithms for Bounding Boxes, Journal of Graphics Tools, Vol. 5, pp. 9-22 google schola Carlbom, I, Chakravarty, I., and Vanderschel, D. (1985), A hierarchical data structure for representing the spatial decomposition of 3-D objects, IEEE Comput, Graphics Appl. Vol. 5, No. 4, pp. 24-31. google schola

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