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문제 정의
- 패치란 동일한 속성을 갖는 점집합으로 분할된 최소단위의 표면요소를 의미한다(Lee, Schenk, 2001). 본 연구에서는 분할 속도와 분할 정확도를 향상시키기 위하여 건물의 주방향을 추출하고, 주방향에 따라 옥트리 공간분할을 수행한다. 옥트리 공간분할을 수행하면 3차원 공간상에 다수의 직육면체가 구성된다.
- 7과 같이 점집합에서 최외곽에 존재하는 점을 지칭한다. 본 연구에서는 분할과정과 병합과정을 통하여 얻어진 개별 건물지붕 구성면을 모델링하기 위하여 구성면의 최외각에 존재하는 윤곽점을 추출하였다. 윤곽점의 추출은 이영진(2002)에 의하여 저] 시된 인케이싱 폴리곤(encasing polygon)제작 알고리즘을 이용하였다.
- 본 연구에서는 옥트리 공간분할 기법을 3차원 건물모 델링을 목적으로 기존 건물모델링 기법에서 사용되었던 건물모델의 제약 및 격자구조로의 변환 등을 배제하고 LiDAR 데이터만을 이용한 건물의 자동모델링 방법을 연구하였다. 건물지붕의 모양은 평면, 게이블, 다면 (polyhedral), 곡면 등 매우 다양하지만 이들을 높이, 경사, 방향 등 동일한 속성을 갖는 영역으로 분할해 보면 모든 건물지붕은 3차원 평면의 조합으로 구성되어 있다고 볼 수 있다.
- 본 연구에서는 옥트리 공간분할 기법을 3차원 건물모 델링을 목적으로 기존 건물모델링 기법에서 사용되었던 건물모델의 제약 및 격자구조로의 변환 등을 배제하고 LiDAR 데이터만을 이용한 건물의 자동모델링 방법을 연구하였다. 건물지붕의 모양은 평면, 게이블, 다면 (polyhedral), 곡면 등 매우 다양하지만 이들을 높이, 경사, 방향 등 동일한 속성을 갖는 영역으로 분할해 보면 모든 건물지붕은 3차원 평면의 조합으로 구성되어 있다고 볼 수 있다.
- 특히 곡면의 경우에는 컴퓨터상에서 곡면을 디스플레이하는 원리와 같이 연속된 평면의 조 합으로 묘사할 수 있다. 이러한 전제하에 본 연구에서는 LiDAR 데이터로부터 3차원 평면의 조합으로 건물모델을 추출하는 방법을 제안하였다. 전체적인 연구 과정은 Lee와 Schenk(2001)가 제시한 3차원 인지구조를 기반으로 Fig.
가설 설정
- 그러나 Fig. 4의 (b)와 같이 공간상에서 패치가 인접하였지만 논리적으로 동일한 평면이라고 인정할 수 없는 가능성이 존재하는 경우는 인접한 패치로 정의하지 않는다.
- 건물을 3차원 평면의 조합으로 구성된 다면 구조체로 가정하고, 건물을 구성하고 있는 건물 구성면을 추출하기 위하여 분할 . 병합과정을 적용하였으며, 추출되어진 건물 구성면에 모델링과정을 적용하여 3차원 건물모델을 구성하였다.
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