[논문]디지털 3D 인프라 구축을 위한 대규모 CityGML 객체 생성 방법

장한메; 김현준; 강혜영

doi:10.7848/ksgpc.2021.39.3.187

디지털 3D 인프라 구축을 위한 대규모 CityGML 객체 생성 방법
Building Large-scale CityGML Feature for Digital 3D Infrastructure 원문보기

한국측량학회지 = Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, v.39 no.3, 2021년, pp.187 - 201

장한메 (All for Land Inc.) , 김현준 (All for Land Inc.) , 강혜영 (All for Land Inc.)

초록
AI-Helper

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.

Abstract ▼ AI-Helper

Recently, the demand for a 3D urban spatial information infrastructure for storing, operating, and analyzing a large number of digital data produced in cities is increasing. CityGML is a 3D spatial information data standard of OGC (Open Geospatial Consortium), which has strengths in the exchange and attribute expression of city data. Cases of constructing 3D urban spatial data in CityGML format has emerged on several cities such as Singapore and New York. However, the current ecosystem for the creation and editing of CityGML data is limited in constructing CityGML data on a large scale because of lack of completeness compared to commercial programs used to construct 3D data such as sketchup or 3d max. Therefore, in this study, a method of constructing CityGML data is proposed using commercial 3D mesh data and 2D polygons that are rapidly and automatically produced through aerial LiDAR (Light Detection and Ranging) or RGB (Red Green Blue) cameras. During the data construction process, the original 3D mesh data was geometrically transformed so that each object could be expressed in various CityGML LoD (Levels of Detail), and attribute information extracted from the 2D spatial information data was used as a supplement to increase the utilization as spatial information. The 3D city features produced in this study are CityGML building, bridge, cityFurniture, road, and tunnel. Data conversion for each feature and property construction method were presented, and visualization and validation were conducted.

주제어

표/그림 (32)

그림 Fig. 1. 3D model and texture image
그림 Fig. 2. OGC CityGML
그림 Fig. 3. Flow chart
표 Table 1. CityGML model generation cases
그림 Fig. 4. LoD0~2 building model generation
표 Table 2. Building feature LoD
표 Table 3. Bridge feature LoD
그림 Fig. 5. Cross section of tunnel feature
그림 Fig. 6. Create tunnel geometry
표 Table 4. Tunnel feature LoD
그림 Fig. 8. CityFurniture generation
그림 Fig. 7. CityFurniture rotation angle
표 Table 5. Road feature LoD
표 Table 6. Building attributes and data example
표 Table 7. Bridge attributes and data example
표 Table 8. Tunnel attributes and data example
표 Table 9. CityFurniture attributes and data example
그림 Fig. 9. model
표 Table 10. Road attributes and data example
표 Table 11. 3D mesh example
그림 Fig. 10. CityGML building generation result
표 Table 12. CityGML document of building feature
그림 Fig. 12. CityGML tunnel generation result
그림 Fig. 11. CityGML bridge generation result
표 Table 13. CityGML document of bridge feature
표 Table 14. CityGML document of tunnel feature
그림 Fig. 13. CityGML cityFurniture generation result
표 Table 15. CityGML document of cityFurniture feature
그림 Fig. 14. CityGML road generation result
그림 Fig. 15. Validation error
표 Table 16. CityGML document of road feature
표 Table 17. Validation test

참고문헌 (18)

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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