• 산업융합연구
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• 제20권12호
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• pp.195-202
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• 2022

지하공간정보지도 관리 시스템은 지하공간의 다양한 지하시설물을 3D 메쉬 데이터로 통합하고, 모바일 환경에서 지하시설물의 3D 이미지와 위치를 확인할 수 있도록 지원한다. 그러나 모바일 환경에서 실행되는 일정 지역 안에는 다양한 지하시설물이 존재할 수 있고 층층히 겹쳐 보일 수 있어서 모바일 환경에서 실행하는데 시간이 오래 걸리는 문제가 있다. 본 논문에서는 가시성에서 문제가 되지 않는 범위 내에서 3D 메쉬 데이터의 정점의 개수를 줄여서 데이터의 크기를 줄임으로써 모바일 환경에서 실행 시간을 줄일 수 있는 방법으로 딥러닝 기반 K-means 정점 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 첫번째로 우리가 제안하는 방법은 딥러닝 Encoder-Decoder 기반의 모델을 통하여 정재된 정점의 특징 정보를 얻고, 두번째로 특징 정보를 K-means 정점 클러스터링을 통하여 서로 비슷한 정점끼리 묶어서 단순화를 하였다. 실험결과 제안한 방법으로 다양한 지하시설물들의 정점을 30%까지 줄였을 때, 이미지 모형이 약간의 변형은 발생하였지만 사라지는 부분은 없어서 모바일 환경에서 확인하는데 문제가 없었다.