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.
3차원 Polygonal Mesh는 그래픽스, 에니메이션, 게임에서 3차원 객체에 대한 표현에 사용되고, 이러한 3차원 모델에 대한 IndexedFaceSet 노드에 3차원 정전정보와 연결정보를 압축하는데 MPEG-4 3DMC를 사용한다. 이러한 연결정보는 다각형의 Mesh 형태로 3차원 모델을 구성하는 정보를 갖는데, 이는 Tepological Surgery 라고 하는 방법을 통해서 2차원의 스트립 단위의 데이터로 분해된다. 이러한 3D 데이터는 방송환경과 같은 재전송이 불가능한 네트워크의 환경에서 유무선 네트워크 상에서 채널문제로 인해서 데이터의 손실이 있게 되면, 복호화 된 데이터는 데이터의 손상이 발생하게 된다. 이러한 현상은 3D 모델의 좌표의 연결정보에 손상을 주게 되고, 여기서 복호화 된 데이터는 스트립 단위로 손상이 발생하게 된다. 이러한 현상은 3차원 모델의 좌표의 연결정보에 손상을 주게 된다. 본 논문은 이러한 3차원 정보의 손상을 효과적으로 복원하기 위한 연구에 관한 것이며, Mesh의 면을 이루는 각 꼭지점의 좌표들의 연결 정보가 손실되지 않는 스트립에서는 약간의 차이는 있을 수 있으나, 완벽한 복원을 하였고, 두 개 이상의 스트립이 붙어서 손상된 경우나, 좌표의 연결 정보가 없는 경우에는 조건에 따라 현저히 좋은 격과를 얻을 수 있었다.
웹의 특징인 조작의 간편함, 뛰어난 접근성 등으로 인해 웹을 통한 지리정보의 검색, 접근을 위한 웹 맵 서비스의 요구가 증대되고 있다. 지리정보 분야의 대표적인 컨소시움인 OGC 를 통해서 웹 맵 서비스를 위한 표준 인터페이스가 정의됨에 따라 향후 웹을 통한 지리정보의 공유가 활발히 진행될 것으로 예상된다. 그런데, 현재 정의된 웹 맵 서비스에는 3 차원 맵 서비스를 고려하고 있지 않다. 왜냐하면, 3 차원 데이터 모델에 따라 구축된 공간 데이터가 거의 없으며, 맵 출력을 위한 출력 요소 정의 언어인 SVG 또는 WebCGM 등이 3 차원 기하를 표현할 수 없기 때문이다. 이 논문에서는 OCG 의 웹 맵 서비스를 위한 표준 인터페이스를 준수하면서, 최소한의 확장을 통해 3 차원 맵 서비스를 지원하기 위한 웹 맵 서비스 컴포넌트를 제안한다. 3 차원 맵은 2 차원 공간 데이터와 속성 정보를 이용하여 생성하므로, 3 차원 공간 데이터베이스 구축을 위한 추가의 비용이 발생하지 않는다.
지리정보시스템(GIS: Geographic Information System)에서는 1 차원이 아닌 2 차원 공간상의 공간 데이터 처리를 위한 많은 연구가 수행되어 왔으며 DBMS 에서 이러한 2 차원 공간 데이터의 처리를 위하여 많은 기술들이 연구 개발되어 왔다. 최근 GIS 응용에서는 2 차원이 아닌 3 차원 공간데이터 처리에 대한 요구사항이 급증하고 있다. 이에 본 연구에서는 기존 2 차원 공간 DBMS에서 3 차원 공간데이터 처리를 위하여 확장 개발해야 할 요소에 대하여 살펴보고자 한다.
근린 공간(Spatial Neighborhoods)이란 특정 공간과 상호 관계성을 가지는 주위의 공간들이다. 공간 관계성이 있는 근린 지역을 찾는 3차원 공간질의는 공간을 분석함에 있어서 기본적인 기능이다. 이와 관련하여 다양한 공간 관계성을 갖는 근린 공간을 찾는 연구 방법들이 제안되어 왔으며, 본 연구에서는 인접성에 기반을 둔 근린 지역을 찾는 연구 방법을 제안한다. 제안된 방법은 인접성을 표현하는 위상학적 데이터를 다양한 위상학적 데이터 모델 중 네트워크 기반 위상학적 데이터 모델을 적용하여 구축하고, 이에 Dijkstra 알고리즘을 기반으로 한 3차원 인접성 공간질의 알고리즘을 적용하여 하여 인접성 기반의 근린 공간을 찾는 방법이다. 이를 토대로 특정 공간으로부터 인접성에 관한 순차 분석 (Order Analysis) 결과를 가시화 하고 활용 방안을 모색하였다. 본 연구는 3차원 공간에서 인접성에 관한 특정 공간객체를 찾기 위한 3차원 인접성 공간질의(3D Spatial Query) 연산자를 구현하는데 목적이 있으며, 연구의 목표는 효율적인 3차원 인접성 공간질의를 위해 1) 네트워크 기반 위상학적 데이터 모델을 이용하여 인접성을 표현한 3차원 네트워크 데이터를 구축하고, 이에 2) 3차원 인접성 공간질의 알고리즘을 적용하여 인접성 기반 근린 공간을 찾는 3차원 공간질의 연산자를 구현하는 것이다.
최근 정부는 정부3.0이라는 새로운 정부운영의 패러다임으로 공공데이터를 적극적으로 개방하고 공유하는 정책을 펼치고 있다. 이와 함께 국토교통부에서는 국가공간정보 및 3차원건물, 영상지도를 포함한 다양한 콘텐츠를 일반인에게 제공하는 공간정보 오픈플랫폼 통합지도서비스(이하 브이월드)를 운영하고 있다. W3C재단의 오픈데이터 현황 보고서(2013)의 평가결과 우리나라는 정부의 정책적 지원 및 계획 부분에서는 긍정적인 결과를 나타낸 반면 데이터 관리 분야에서 취약하여 이에 대한 품질개선이 필요한 실정이다. 또한, 3차원 공간정보 객체 데이터(이하 3차원 모델)의 경우 데이터 구축에 활용한 디지털항공사진영상의 최신성이 부족하여 데이터의 현행화가 필요하다. 이에 본 논문에서는 3차원 모델의 품질요소인 수직위치 정확도에 대해 공공데이터이며, 실측 데이터인 건축물 대장의 높이 데이터를 기준으로 국내표준 품질평가 기법을 적용하여 데이터 품질을 측정하고, 측정오차에 대한 원인을 분석하여 공공데이터를 활용한 3차원 모델의 수직위치 정확도 향상 및 최신성의 유지 가능성을 제시하고자 한다. 연구 수행 결과 건축물대장의 높이 값을 품질평가 기준으로 적용하였을 경우 수직위치 정확도가 향상되는 것을 확인하였으며, 건축물 대장의 재건축, 증축 정보를 활용할 경우 3차원 모델의 최신성의 유지를 할 수 있음을 확인하였다.
늘어나는 인구로 인한 토지의 효율적 이용요구 증가, 빠르게 성장하는 건축, 토목기술의 발달로 인간의 생활 공간은 지표에서 지상, 지하로 확대되었다. 기존의 2차원 지적 시스템으로는 이러한 추세를 효과적으로 반영하지 못함을 인식하여, 3차원 지적에 대한 관심이 증가하고 있다. 이 연구에서는 소유권의 법적 안전 보장이라는 지적의 주요한 목적을 위해 한국의 현황에 적합한 3차원 지적 데이터 모델을 제시한다. 제시하는 3차원지적 데이터 모델은 3차원 지적 객체 모델과 3차원 지적 기하학적 모델로 구성되며, 데이터 구축 시 고려될 데이터 구조를 제시하였다. 3차원 지적 객체 모델은 분석된 3차원 권리와 사례 연구로부터 도출된 객체들을 기반으로 설계하였다. 3차원 지적 기하학적 모델은 국제 표준인 ISO19107 공간 스키마를 기반으로 한국의 3차원 지적에 맞게 수정되었다. 3차원 지적 데이터 구조는 점, 선, 면, 입체 요소를 기본 요소로 한다. 본 연구는 서울시의 "유비쿼터스 입체지적 기반조성" 사업의 일부분으로 수행되었으며 전체 연구의 최종 목표는 1) 토지정보의 효율적인 제공 및 관리, 2) 지상 및 지하 공간시설물에 대한 권리 설정 및 범위 표시, 3) 유비쿼터스 기반의 지적정보 서비스, 4) 도시 개발 사업 등에 대한 유비쿼터스 지적 기반의 구축, 5) 토지공간의 권리관계 규정과 이에 따른 등록 및 관리 방안 마련이다.
최근 도시에서 생산되는 수많은 디지털 데이터를 저장, 운용, 분석하기 위한 3차원 도시 공간정보 인프라에 대한 수요가 증가하고 있다. CityGML은 OGC (Open Geospatial Consortium)의 3차원 공간정보 데이터 표준으로서 도시 데이터의 교환 및 속성 표현에 강점을 가지고 있으며, 최근 싱가폴, 뉴욕 등 몇몇 도시를 중심으로 CityGML 형식의 3차원 도시공간 데이터를 구축한 사례가 등장하였다. 그러나 현재 CityGML 데이터의 제작 및 편집을 위한 생태계는 sketchup이나 3d max 등 3차원 데이터 구축에 활용되고 있는 상용프로그램과 비교할 때 완성도가 부족하여 대규모로 CityGML 데이터를 구축하는 데 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 항공 LiDAR (Light Detection and Ranging) 나 RGB (Red Green Blue) 카메라를 이용하여 신속하고 자동으로 제작되는 3D mesh 데이터 및 2차원 폴리곤을 활용하여 3차원 공간정보 표준인 CityGML 데이터를 구축하는 방법을 제시하였다. 데이터 구축과정에서는 각 객체가 다양한 CityGML LoD (Level of Detail)로 표현될 수 있도록 원본 3D mesh 데이터를 변형하였고 공간정보로서 활용도를 높이기 위해 2차원 공간정보 데이터로부터 추출한 속성정보를 보조적으로 활용하였다. 본 연구에서 제작한 도시 3D 객체는 CityGML 건물, 교량, 도시시설물, 도로, 터널이며 객체별 데이터 변환, 속성 구축 방법을 제시하고 가시화 및 유효성 검정을 진행하였다.
도로의 정보를 취득하기 위하여 제작된 도로 안정성 조사 분석 차량(RoSSAV)은 도로의 3차원 정보를 취득하는 한 방법으로 레이저 스캐너를 사용한다. 레이저 스캐너로부터 취득된 도로의 3차원 정보는 많은 목적으로 활용할 수 있는 매우 유용한 정보이나, 도로의 3차원 정보를 사용자가 육안으로 확인할 수 있도록 영상으로 편집을 하게 되면, 현실감 있는 영상이 생성되기는 어렵다. 이를 보완하기 위하여 본 연구에서는 레이저 스캐너로부터 얻은 정보와는 별도로 CCD 카메라로 도로 전방 영상을 촬영하였고, 이 두 가지 데이터를 합성하여 현실감 있는 3차원 도로영상을 생성하는 기법을 연구 개발하였다. 레이더 영상과 CCD 영상의 합성은 레이저 데이터가 가지고 있는 3차원의 위치에 해당하는 CCD영상에서의 영상점을 찾아 이 점에서의 RGB 밴드의 밝기값을 찾아내어 이를 레이저 데이터에 기록, 적용시키는 것을 의미한다. 이 방법을 사용하기 위해서는 영상간의 관계모델을 수립할 필요가 있으며, 본 연구에서는 직접선형변환(DLT) 모델을 사용하였다. 이 모델을 이용하기 위해 레이저 데이터를 영상으로 편집하였고 이 영상과 CCD영상과 일치하는 지점을 육안으로 찾아 각 영상별로 DLT센서모델에 필요한 개수의 기준점을 제작하여 실행하였다. 실험 결과 영상은 기준점의 정확도에 따라 약간의 차이는 있으나 합성 전의 레이저 데이터 영상에 비해 실세계에 가까운 색깔을 나타냄이 확인되었다.
하천 합류부에 있어 수체의 혼합양상 분석은 고해상도의 자료가 필요하다. 하지만 최근 공간적 분포를 해석함에 있어 3D 기법들을 많이 활용되고 있다. IDW, Natural Neighbor, Kriging기법등 다양한 기법들이 많이 적용되고 있고 그에 따라 각 보간법을 비교 분석하여 공간해석에 대한 연구를 진행하였다. 관련 논문을 검토한 결과, 측정 결과에 따른 2차원 횡단면 분포의 내용이 지배적이었고, 3차원 매핑 및 3차원 분석을 통한 수리학적 정보 획득에 관한 연구는 부족한 실정이였다. 특히 3차원 하천 수질 농도의 연구가 불충분했다. 그에 따라 저해상도 측정결과에서의 예측과 보간법에 대한 시각화를 통해 하천의 전체적인 수리·수질정보를 표기하였다. 각각의 보간법을 비교함으로써 하천매핑에 있어 Kriging 기법을 적용하여 시각화된 자료와 정량적 평가를 통해 하천매핑의 정밀성을 향상시켰다. 하천합류부를 공간 분석할 시에 하천의 측정데이터에 대한 신뢰도를 바탕으로 계측경로에 따라 보간한 결과에 대한 신뢰도 분석을 실시하였다. 분석된 3차원자료를 이용하여 하천의 혼합거리에 대한 분석을 실시하였고 그에 따른 수표면과 연직방향까지 고려된 혼합거리분석을 비교하였다. 3차원 데이터를 활용하는 방법으로 측정 및 모니터링 기술의 중요한 데이터로 활용되며, 이러한 데이터는 유해물질 저감 기술 및 평가 예측 기술의 기초 데이터로 활용되고 있다. 유해화학물질 추정, 호수의 고위험 조류군 계층분석 등 다양한 수생건강 진단기술을 활용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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