KCI등재
SCOPUS
대용량 MMS 점군데이터의 계층적 구조화 방법 = Hierarchical Structuring Method for Large-Capacity MMS Point Cloud Data
저자
강석찬 (독립연구자) ; 이정원 (서울시립대학교) ; 최현상 (한국토목기술연구원) ; 이지영 (서울시립대학교)
발행기관
학술지명
한국측량학회지(Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography)
권호사항
발행연도
2023
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재,SCOPUS
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
109-125(17쪽)
DOI식별코드
제공처
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)에달하는 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 조회할수 있도록 계층적으로 구조화하는 방법에 관한 연구를 수행하였다. 점군데이터 구조화는 대용량 데이터를 처리할수 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 기가의점군데이터를 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.
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