Abstract
A study for 3D-reconstruction and providing the geospatial information is in progress to many fields recently. For efficient providing the geospatial information, the present information has to be updated and be revised and then the latest geospatial information needs to be acquired economically. Especially, LiDAR system utilized in many study has a advantage to collect the 3D spacial data easily and densely that is possible to supply to the geospatial information. The 3D data of LiDAR is very suitable as a data for presenting 3D space, but in case of using the data without converting, the high performance processor is needed for presenting 2D forms from point data composed by 3D data. In comparison, basically the raster data structure of 2D form is more efficient than vector structure in cheap devices because of a simple structure and process speed. The purpose of this study, in case of supplying LiDAR data as 3D data, present the method that reconstructs to 2D raster data and convert to compression data applied by th tree construction in detail.
지형정보에 대한 3차원 재현 및 지리정보의 제공에 관한 연구는 최근 다양한 분야에 걸쳐 진행되고 있다. 지형정보의 효율적인 재현 및 제공을 위해서는 현재까지 구축된 자료들을 체계적으로 관리함과 동시에 최신의 지형정보를 신속하고 경제적으로 취득할 필요성이 있다. 특히 최근에 그 활용성이 증대되고 있는 LiDAR 시스템은 3차원 공간데이터를 빠르고 조밀하게 취득할 수 있는 특징이 있다. 그러나 이러한 LiDAR 자료는 3차원의 공간을 표현하기 위한 자료로는 매우 적합하지만, 이러한 벡터 구조자료를 재구성 없이 3차원으로 표현할 경우 3차원 자료의 특성상 화면을 통한 2차원의 형태로 표현하기 위해서는 많은 연산 작업을 수반하기 때문에 고사양의 처리 프로세서가 필요하다. 이에 비해 기본적으로 2차원 형태로 구성된 격자구조 자료는 간단한 구조로 인하여 벡터구조에 비하여 저가의 장비에서도 표현이 용이한 장점이 있다. 본 연구에서는 LiDAR 자료를 3차원으로 나타낼 때 저장공간의 효율적인 사용을 위한 자료 압축 및 구현속도의 향상을 위하여 자료를 압축된 트리구조 자료로 재구성하는 알고리즘을 제시하고자 한다.
