GIS 분야에서 다루는 공간 데이터는 대부분 2차원의 데이터이다. 현실 공간에 존재하는 3차원 객체의 2차원 정보만을 취하거나 혹은 2차원 공간으로 투영하는 등의 방법으로 데이터를 저장한다. 이러한 방법은 정보의 손실로 인한 데이터 활용범위가 축소되고, 현실 공간을 정확하게 반영하지 못하는 문제가 있다. 최근 3차원 공간 데이터를 저장, 관리 가능한 DBMS가 개발되고, 3차원 데이터에 대한 관심과 요구가 높아가고 있다. 하지만 3차원 데이터를 단순 저장만 가능할 뿐 공간 연산에 대한 연구가 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 3차원 공간 모델을 이용하여 공간 데이터베이스 표준에서 정의하고 있는 공간 관계 연산을 설계하였다. 공간 데이터 모델로는 OGC에서 제시한 GML3에서 정의하는 모델을 사용하였고, 공간 관계 연산에 대한 설계 도구로는 공간 관계를 연산하는데 가장 좋은 방법으로 알려진 DE-9IM을 이용하였다.
건물의 3차원 모델링은 3차원 공간정보를 구축하는데 있어서 매우 중요한 요소이다. 기존의 3차원 건물 모델링은 대부분 입체 항공사진을 이용하여 도화사에 의해 수동으로 진행되어 많은 시간과 비용이 소요된다. 이러한 한계를 극복하기 위한 방안으로 최근에는 항공라이다(LiDAR) 데이터를 이용한 모델링 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존의 항공라이다 데이터를 이용한 3차원 모델링 연구는 항공라이다 점 데이터를 보간 과정을 통하여 픽셀구조로 변환하거나 수치지도, 항공영상 등의 이종 데이터간의 융합을 통하여 건물을 모델링하는 방안 등을 제시하였다. 본 논문은 기존 건물 모델링 기법에서 사용되었던 점 데이터의 픽셀구조로의 변환 및 이종 데이터간의 융합 등의 방법을 배제하고 항공라이다 데이터만을 이용한 건물의 자동 모델링 방법을 제안하였다. 건물지붕에 대한 항공라이다 데이터를 3차원 공간상에서 재귀적으로 분할하여 패치(patch)를 구성하고, 동일한 속성을 갖는 패치들을 병합하여 건물의 구성요소를 추출한다. 추출되어진 건물의 구성요소를 대표하는 모델을 생성하여 전체적인 건물의 3차원 모델을 구성한다. 항공라이다 데이터를 이용하여 제안된 방법으로 실험한 결과, 다양한 형태의 건물 모델을 자동으로 구성할 수 있었다.
3차원 공간 모형, 즉 3차원 CG 도시 모델은 건물이나 도로, 강 등의 사회 환경을 가상공간으로 표현하고 GIS(지리 정보 시스템)등의 정보 시스템에서 데이터를 축적${\cdot}$관리하여 광범위한 분야에서 다양한 활용이 기대되는 중요한 정보기반이다. 현재는 이러한 3차원 CG 도시 모델 구축을 위한 데이터 취득이나 모델 작성에는 많은 수작업이 필요하고 막대한 시간과 노력이 걸린다. 본 논문에서는 $\lceil$3차원 공간 데이터 기반$\rfloor$을 GIS와 CG로 통합화하고 자동 생성한 정보 시스템에 관하여 소개한다. 이 시스템에서는 GIS가 관리${\cdot}$축적한 수치지도상의 건물 경계선 다각형에 대하여 필터링, 다각형분할, 윤곽선의 생성 등의 처리를 하고 CG 시스템이 이것의 데이터를 받아서 지형의 도형 정보와 속성 정보를 설계하여 건물이나 도로 등의 3차원 CG 모델을 자동 생성한다.
3차원 인체 스캐너로부터 얻어진 인체형상데이터는 여러 인체에 대한 3차원 평균 모델을 만들어 내는 등의 통계적 분석이나 자세 변경을 위해 필요한 내부 골격 구조와 골격과 피부조직 사이의 관계 등을 계산해 내기 어렵다. 또, 이러한 통계적 분석을 위해서는 각 모델 간의 상응 관계가 확립되어야 하지만 스캐너로부터 얻어진 인체 형상 데이터들은 측정 환경이나 대상에 따라 각각이 서로 상이한 기하학적 구조로 이루어져 있다. 본 논문에서는 템플릿 모델을 3차원 인체데이터에 맞도록 변형함으로써 다수의 인체 형상에 대하여 토폴로지를 일치시키도록 한다. 3차원 인체 데이터에 대해 템플릿 모델이 가장 근사한 형상이 되도록 하는 변형을 자동으로 찾아내기 위해서 표면 위에 정의된 특징점들을 사용한다. 또한, 기존에 찾아둔 특징점군 및 변형정보 데이터가 충분히 많다면 새로운 변형을 계산하는 데 유용하게 사용될 수 있음을 보인다. 이렇게 상응 관계가 확립된 모델들은 삼차원 벡터 공간의 점들의 집합으로 표현 및 통계적 분석이 가능하게 된다.
3차일 CIS 소프트웨어를 개발하기 위한 기술로는 공간데이터처리 및 공간분석기술, 컴퓨터그래픽스 및 가상현실 기술에 이르기까지 다양한 연구가 요구된다. 지리정보 가시화(visualization)에 관한 연구는 여러 GIS 응용분야에서 주요한 부분이 된다. 현재 2차원 기 구축된 데이터를 이용하여 3차원으로 가시화 및 분석을 수행할 수 있다는 것은 데이터와 소프트웨어 재사용 및 비용측면에서 중요한 의미를 가진다. 본 논문에서는 한국전자통신연구원에서 개발한 Mapbase 컴포넌트에서 빌딩 레이어 3차원 모델링 방법과 시설물의 다양한 상세도 제어가 가능한 LOD(level-of-detail) 모델러와 3차원 데이터와 최소한의 3차원 부가정보(빌딩높이, 도로폭등)를 이용하여 규칙기반 모델링(Rule-Based Modeling)을 통해 3차원으로 모델링 해낼 수 있는 3차원 장면 모델러 컴포넌트 설계방안을 제안한다. 장면 모델러 컴포넌트 분석을 위해 처리하는 이력 데이터, 수작업 3차원 모델링 여부, 소프트웨어 재사용성, 상호운용성, 구축 비용 등을 기준으로 분석하였다.
3차원 모델링 기술에 관한 이론적인 연구는 활발히 진행 중에 있으나 이를 실제로 구현한 사례는 극히 드물다. 현재 사용되고 있는 3차원 모델은 가시화에 초점을 두고 있어 토폴로지 구조를 갖고 있지 않는다. 따라서 3차원 공간 분석이나 어플리케이션 개발에 한계가 있다. 그러나 공간 DBMS를 이용함으로써 토폴로지 기반의 모델을 생성하고 다양한 공간 분석 및 가시화에 활용할 수 있다. 본 연구에서는 공간데이터베이스 기반의 4가지 3차원 데이터모델을 제시하고 이들의 쿼리 수행능력을 비교 분석해 봄으로써 분석 및 가시화에 적합한 모델을 제안한다.
3 차원 GIS 소프트웨어를 개발하기 위한 기술로는 공간데이터처리 및 공간분석기술, 컴퓨터그래픽스 및 가상현실 기술에 이르기까지 다양한 연구가 요구된다. 지리정보 가시화(Visualization)에 관한 연구는 여러 GIS 응용분야에서 주요한 부분이 된다. 현재 2 차원 기 구축된 데이터를 이용하여 3차원으로 가시화 및 분석을 수행할 수 있다는 것은 데이터와 소프트웨어 재사용 및 비용측면에서 중요한 의미를 가진다. 본 논문에서는 2차원 데이터와 최소한의 3차원 부가정보(빌딩높이, 도로폭등)를 이용하여 규칙기반 모델링(Rule-Based Modeling)을 통해 3 차원으로 모델링 해 낼 수 있는 3 차원 장면 모델러 컴포넌트 설계 방법을 제안한다. 시설물의 다양한 상세도 제어가 가능한 LOD(level-of detail) 모델러와 3 차원 장면을 효율적으로 관리하기 위한 장면 그래프(scene graph) 컴포넌트 설계 기술을 소개한다. 장면 모델러 컴포넌트 분석을 위해 처리하는 입력 데이터, 수작업 3 차원 모델링 여부, 소프트웨어 재사용성, 상호운용성, 구축 비용 등을 기준으로 분석하였다.
최근 3차원 실내 외 공간정보데이터 모델에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 이러한 데이터 모델을 기반으로 구축된 3차원 공간데이터는 양이 방대하고 비교적 복잡한 구조를 갖는다. 따라서 이를 효과적으로 저장 및 관리, 응용하기 위해서는 DBMS를 활용하는 것이 유리하다. 이러한 필요에 의해 Gep-DBMS에서 데이터를 저장하고 응용하는 연구가 많이 이루어지고 있는데 Oosterom, Arens 등이 3차원 건물, 지표의 Geometry와 Topology를 DBMS에 저장하는 방법을 연구하였다. 본 논문은 GML3 기반의 3차원 도시 모델의 저장 및 교환을 위한 포맷인 CityGML 1.0을 따르는 구조로 데이터를 데이터베이스에 저장하였으며, 상용 DBMS인 Oracle Spatial 11g를 사용하였다.
본 논문에서는 3차원 스캔기기에서 실제 모델을 측정하여 얻어지는 점 데이터로부터 모델의 표면을 생성하는 알고리즘을 제안한다. 3차원 스캔기기가 정밀해지고 스캔 규모도 커짐에 따라 측정 데이터의 크기도 증가되어, 이러한 대용량 측정 데이터의 복원 알고리즘이 필요로 되고 있다. 그리고 여러 다른 각도에서 스캔닝 된 점 데이터들은 이어지는 부분이 정확히 맞지 않아 중첩되어 표현되거나 기계적인 또는 환경적인 제약 등의 이유로 오류가 포함될 수도 있다. 그러므로 복원 알고리즘은 이러한 중첩된 표현을 정리하고 오류를 보정해 주어야 한다.(중략)
지리 객체는 3차원 공간으로 구성되기 때문에 정확한 표현을 위하여 3차원 좌표계를 사용하여야 한다. 이 논문에서는 3차원+temporal 객체 모델을 정의하기 위해 2차원 공간으로 제한되어 있는 개방형 지리 데이터 모델을 3차원 공간과 유효 시간으로 확장하였다. 이러한 모델 설계 방법은 개방형 모델을 사용하는 타 시스템과의 호환성을 보장한다. 또한 이력 객체와 이동 객체를 함께 고려하여 두 종류의 시공간 객체에 대한 관리를 가능하게 하였다. 여기에서 제안된 3차원+temporal 객체 모델은 OLE/COM 기법을 사용한 3차원+temporal 객체 컴포넌트로 구현하였다. 이를 위해 제안한 객체 모델을 기반으로 컴포넌트의 인터페이스 구조를 정의하였다. 이 컴포넌트의 사용 예를 보이기 위해 3차원 시공간 데이터를 대상으로 하는 데이터 소비자를 구현하였다. 이와같은 컴포넌트는 기존의 시스템에 제안된 모델을 적용하기 위한 비용과 노력을 최소화하는 해결책으로 사용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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