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NTIS 바로가기한국측량학회지 = Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, v.38 no.1, 2020년, pp.35 - 41
박준규 (Department of Civil Engineering, Seoil University) , 엄대용 (Civil Engineering, Korea National University of Transportation)
3D laser scanners are an effective way to quickly acquire a large amount of data about an object. Recently, it is used in various fields such as surveying, displacement measurement, 3D data generation of objects, construction of indoor spatial information, and BIM(Building Information Model). In ord...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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형상정합 방법의 단점은 무엇인가? | 형상정합 방법은 최근 상용 소프트웨어에 적용되기 시작하였으며, 기존 방법이 타겟을 이용하는 것에 비해 형상에 관한 정보를 추출하고, 이 정보에 기초하여 정합을 수행함으로써 데이터처리 과정을 단순화 할 수 있다는 장점이 있다. 하지만 원시 점군데이터가 많은 노이즈를 가지고 있다면 정확도가 떨어지는 단점이 있다. Table 1은 형상정합 방법의 알고리즘을 나타낸다(He et al. | |
점군데이터의 정합이란 무엇인가? | 점군데이터의 정합은 하나 또는 여러 대상을 중심으로 여러 측점에서 취득된 점군데이터를 하나의 공통된 좌표체계로 배치시키는 것을 말한다(Kim et al., 2018). | |
ICP는 어떤 단계를 거쳐 점군데이터의 정합이 이루어지는가? | ICP는 점 선택(point selection), 이웃 선택(neighborhood selection), 점쌍 매칭(point pair matching), 오정합점 제거 (outlier rejection), 오차 최소화(error minimization), 변환 (transformation)의 단계를 거쳐 점군데이터의 정합이 이루어진다(Horn, 1987). ICP는 대상물이 위치한 공간의 모든 방향으로 적용이 가능하며, 정합 과정이 비교적 간단하다는 장점이 있지만 점쌍 매칭 단계에서 취득된 데이터 간에 중복 영역이 적게 되면 정합이 잘못되는 경우가 발생하는 단점이 있어 건물과 같이 형상이 반복되는 경우 적용이 어려울 수 있다 (Besl and McKay, 1992). |
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오픈액세스 학술지에 출판된 논문
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