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문제 정의
- 따라서 본 연구에서는 3차원의 형식으로 저장된 LiDAR 자료를 도심지역의 3차원 지형 표현이나 건물 표현 등에 활용하고자 할 경우 발생할 수 있는 과대한 저장공간의 요구에 따른 문제를 해소하기 위하여 자료를 압축하는 기법을 제시하고자 한다. 특히 LiDAR 자료를 3차원 지형 표현 자료로 제공하기 유용한 2차원 격자 형태의 자료로 재구성하여 그 저장공간을 축소시키면서 트리구조를 응용하여 세밀한 표현도 가능하도록 하였다.
- 본 연구는 3차원 LiDAR 자료와 같은 고밀도자료의 효율적인 자료압축 및 저장 기법을 제시하기 위한 연구로써 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다.
제안 방법
- 따라서 본 연구에서는 3차원의 형식으로 저장된 LiDAR 자료를 도심지역의 3차원 지형 표현이나 건물 표현 등에 활용하고자 할 경우 발생할 수 있는 과대한 저장공간의 요구에 따른 문제를 해소하기 위하여 자료를 압축하는 기법을 제시하고자 한다. 특히 LiDAR 자료를 3차원 지형 표현 자료로 제공하기 유용한 2차원 격자 형태의 자료로 재구성하여 그 저장공간을 축소시키면서 트리구조를 응용하여 세밀한 표현도 가능하도록 하였다.
- 본 연구에서는 도심지역을 기준으로 하였으며 일반적으로 도심지역은 지형의 기복이 심하지 않으므로 저장공간의 효율성을 위하여 사지수형 방식의 압축 기법에 영역구조형을 저장방식을 응용한 알고리즘을 이용하였다.
- 여기서 각 격자를 더욱 세분화된 격자로 구분하기 위하여 한 격자내에 이질적인 표고값이 존재하는지를 파악하는 척도를 표고값의 표준편차로 지정하였다. 즉 하나의 격자 내부에서 존재하는 LiDAR 자료들의 표고값에 따라 변화가 작은 지역은 하나의 큰 격자로 저장되면서 대상지역의 자료를 하나의 값으로 압축하게 되고 변화가 큰 지역은 더욱 작은 격자들로 구분되게 되면서 최소 격자 크기 내에서 대상지역의 세밀한 표고변화를 그대로 저장할 수 있도록 하였다.
- 표고값은 기본적으로 Single형(4Byte 실수)으로 구성되며, 자료를 파일로 저장할 때 일반적인 격자자료처럼 모든 격자에 대하여 순차적으로 저장하는 방식을 활용할 경우 빈 공간에 대한 저장값을 지정하면 결국 기존 격자자료를 텍스트형에서 이진파일로 변환하여 저장하는 것과 동일하게 되므로 이러한 문제점을 피하기 위하여 트리의 구조 형식을 메모리에 저장하는 방식과 유사하게 파일로 저장하도록 하였다.
- 시범자료는 LiDAR 자료와 같은 X, Y, Z값을 지닌 점들을 64m × 64m 크기의 지역에 25point/㎡ 밀도로 배치하여 제작하였으며, GIS 툴을 사용하여 건물의 형태를 나타낼수 있도록 z값을 수동으로 입력하였다.
- 본 연구에서 개발한 알고리즘의 효율성을 분석하기 위하여 먼저 특정한 건물형태로 이루어진 시범자료에 알고리즘을 적용하는 연구를 수행하였다. 시범자료는 LiDAR 자료와 같은 X, Y, Z값을 지닌 점들을 64m × 64m 크기의 지역에 25point/㎡ 밀도로 배치하여 제작하였으며, GIS 툴을 사용하여 건물의 형태를 나타낼수 있도록 z값을 수동으로 입력하였다.
- 그림 4는 본 연구에서 제작한 시범자료의 점 자료와 3차원 형태를 나타낸 것이다. 다양한 표고변화와 형태에 대하여 본 연구에서 개발한 압축 알고리즘이 어떻게 작용하는지 파악하기 위하여 그림 4(b)의 A지역과 같이 계단형태로 된 경우와, B지역과 같이 건물 상층에 옥탑이 설치된 경우 등을 고려하여 제작하였다.
- 본 연구에서의 알고리즘을 모형뿐만 아니라 실질적인 지형에서의 효과를 확인하기 위해 그림 7과 같은 도심 지역의 LiDAR 자료에 적용하여 압축비를 파악하였다.
- 1. 3차원 LiDAR 자료의 X, Y, Z 값으로 부터 유사한 표고값을 갖는 지역을 통합하여 하나의 격자로 저장함으로써 적은 용량으로 세밀한 표현이 가능한 2차원 격자의 형태의 압축 및 저장 알고리즘을 제시하였다.
- 또한 파일의 크기를 기준으로 세밀성 비교를 위해서 최소 격자 크기가 1m인 압축된 격자자료와 가장 일반적으로 사용되는 2차원 격자자료 형태인 DEM 형식으로 구성한 격자 크기별 자료 중 동일한 파일 용량을 3m 격자크기의 자료를 그림 6과 같이 생성하였다.
대상 데이터
- 대상지역은 대전시 지역으로 원시 LiDAR 자료로부터 높은 건물과 낮은 지상물이 함께 존재하는 256 × 256m의 지역에서의 LiDAR 자료를 분할하여 본 연구에 적용하였다.
데이터처리
- 본 연구에서 수행한 압축의 효율을 파악하기 위하여 대상지역을 영역구조형 압축방식의 자료분할 기준인 임계표준편차의 변화하며 압축과정을 수행하고 그 결과를 압축 자료의 최소 각자 크기와 동일한 1m 크기의 격자자료로 변환하여 저장한 결과의 파일 크기간 비율과, 격자자료를 기준으로 동인한 지역의 압축자료 표고 값에 대한 차이로 각각 정리하여 표 2와 같은 결과를 얻을 수 있었다.
이론/모형
- ) 글자까지 총 8개의 단어를 저장하여 8Byte의 공간을 차지하게 되므로 세밀한 값을 저장하기 위해서는 비효율적인 저장방식을 갖게 되는 것이다. 따라서 ASCII 형식의 파일 저장방식이 아닌 이진 (binary) 파일 방식을 사용해서 저장을 수행하도록 하였다(장영운, 2009).
성능/효과
- 원본 자료인 그림 4의 (a)를 동일용량의 압축자료인 그림 5와 비교하여 볼 때 압축자료는 건물의 외곽선이 세밀하게 표현되면서 명확하게 구분이 된 것을 확인할수 있으나, 그림 6은 표고값이 30m인 건물 외곽선과 10m 표고값을 갖는 바닥지역 사이에 격자가 놓임으로써 건물 외곽선의 표고값이 내려가는 결과가 나타났고, 이로 인해 건물의 외곽선 형태가 불명확하게 나타난 것을 확인할 수 있었다. 세부적인 부분에서도 그림 4(b)의 A지역 및 B지역의 경우 그림 6의 격자자료는 표고 구분이 불완전하게 이루어져 경계가 모호해지는 현상이 발생하였다.
- 세부적인 부분에서도 그림 4(b)의 A지역 및 B지역의 경우 그림 6의 격자자료는 표고 구분이 불완전하게 이루어져 경계가 모호해지는 현상이 발생하였다. 이러한 결과로 볼 때 본 연구에서의 알고리즘을 통해 압축된 결과가 동일한 파일 크기의 격자 자료와 비교하여 건물을 매우 세밀하게 묘사하고 있음을 확인할 수 있었다.
- 1m에서의 압축 자료의 최소 격자크기인 1m부터 4m까지 격자크기를 변형하며 격자자료를 생성하여 결과 표 1과 같은 결과를 얻을 수 있었다. 파일의 크기만으로 비교했을 경우 압축된 자료는 동일한 격자 크기의 격자자료에 비하여 11%에 가까운 크기로 압축되어 본 알고리즘이 매우 효율적인 압축 성능을 나타내는 것으로 판단된다.
- 이 결과에서 분석자료 중 표준편차의 최대 임계값인 1.0m에서 31.7%의 압축률을 나타내었으며 이때의 표고오차 평균값은 0.08m 표준편차는 0.20m로 나타났다. 결과적으로 수치지도의 허용오차중 1/1,000의 표고점 표준편차의 기준인 0.
- 20m로 나타났다. 결과적으로 수치지도의 허용오차중 1/1,000의 표고점 표준편차의 기준인 0.15m에는 약간 미달되었으며, 1/5,000 축척에서 표고점 표준편차의 기준인 1.0m를 만족하였다.
- 2. 다양한 표고를 가진 건물 형태의 LiDAR 자료를 제작하여 압축 저장한 파일의 크기가 일반적인 격자자료에 비하여 11%로 매우 높은 압축비를 나타내었으며 세밀한 표현도 가능함을 확인할 수 있었다.
- 3. 압축 결과를 도심지역의 LiDAR 자료에 적용한 결과 표준편차 임계값이 1.0m에서 최대 압축비가 31.7%로 나타났으며 표고의 오차 평균은 0.08m 표준편차는 0.20m로써 수치지도 1/5,000 축척의 오차 허용 범위를 만족함을 알 수 있었다.
후속연구
- 각 기관에서 구축한 공간정보체계를 통합하여 원스톱 공간정보 공급체계(국가공간정보통합체계)를 구축함과 동시에, 범정부 차원의 통합 데이터베이스 구축에 의해 통일성 있는 국가공간정보 인프라를 정비하고 최신 자료를 신속하게 제공함으로써 국민 누구나 손쉽게 정보에 접근하여 이를 개인 생활이나 상업화하는데 이용할 수 있도록 하고 있다. 또한 3차원 지형도를 바탕으로 한 도로, 터널, 공항, 간척사업 등에 적용하여 예산절감효과가 연 수천억원에 이를 것으로 전망되며, 구축된 공간정보인프라를 각종 인터넷 및 통신 등과 결합하여 재개발, 신도시 건설 등에 활용함으로써 기존의 산업이 업그레이드되고 U-city의 실현이 가능해지며 공간정보와 공간정보인프라를 활용한 산업, 행정, 문화 등 모든 영역의 고부가가치 창출의 원동력이 될 것으로 기대된다.
- 추가적으로 본 연구에서 사용한 대상지역의 형태와 다른 다양한 표고변화를 가진 지역에서도 본 연구의 알고리즘을 적용하고 결과를 비교분석할 필요가 있을 것으로 판단된다.
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