KR101899984B1 - 대용량 메시 데이터 가시화 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명은 대용량 메시 데이터 가시화 시스템에 관한 것으로서, 메시 데이터를 사용자 단말에 시각화하기 위한 가시화 수단에 있어서, 본 발명에 따른 메시 클라우드 데이터 가시화 시스템은 메시 클라우드 원본 데이터가 저장되는 데이터 베이스; 상기 데이터 베이스에 저장된 단위 객체에 대한 시각화 우선순위에 관한 데이터가 저장되는 참조 테이블; 상기 메시 데이터의 주 관심대상 오브젝트를 구성하는 단위 객체에 대한 거리별 가중치를 산출하거나 사용자로부터 입력받아 상기 참조 테이블에 저장하는 제1 가시성 판단부; 카메라의 위치에 따른 각 단위 객체별 가시성 가중치를 산출하는 제2 가시성 판단부; 및 상기 제1 가시성 판단부에 의하여 산출된 참조 테이블을 참조하여 우선적으로 노출될 단위 객체를 선정하고, 카메라 위치에 따른 제2 가시성 판단부에 의하여 산출된 가중치에 따라 동적으로 시각화하는 동적 가시화 모듈;을 포함한다.

Description

대용량 메시 데이터 가시화 시스템{Visualizaion system of massive mesh cloud data}

본 발명은 대용량 메시 데이터 가시화 시스템에 관한 것으로서, 주로 산업 현장에서 대용량 메시 데이터를 모바일 플랫폼에서 가시화하기 위한 시스템에 관한 것이다.

메시 데이터 시스템(mesh data system)은 지도상에 그리드를 설정하고, 그 그리드내에 포함되는 내용을 수치화하여 지역의 특성을 시각적으로 표현하는 방법을 말한다.

3D역설계 기술은 실제 파이프 및 덕트 등 복잡한 형태의 실물에 역설계 기술을 적용하여 3D 데이터로 출력하고, 이렇게 출력된 데이터를 유지관리 및 데이터 확보 등 여러 방면에 활용하는 기술이다.

예를 들면, 해양플랜트 배관류 설치 및 검사를 위한 스마트 혼합현실 기술의 구현은 해양플랜트 배관류가 설치된 현장에서 작업자들이 다양한 스마트 기기를 활용하여 작업을 수행하게 된다.

이 경우 해양플랜트 배관류 관련 3D 데이터들은 시설 및 주변환경의 3D 데이터를 포함하기 때문에 매우 큰 용량의 메시 데이터 형식으로 활용된다. 이러한 현장에서의 메시 데이터는 작게는 100메가바이트부터 수 기가 바이트 이상의 데이터들이 주로 사용된다. 그러나 이에 비하여 스마트 기기 등의 모바일 플랫폼은 PC 환경과는 달리 CPU나 시스템 메모리 등의 하드웨어 사양이 상대적으로 떨어지게 되며, 이에 따라 그래픽 처리 능력이 좋지 못하게 된다. 또한 메시 데이터의 크기 자체가 매우 크기 때문에 PC 환경에서도 사용자의 요구에 따라 신속한 그래픽 처리를 위하여 효율적인 데이터 관리의 필요성이 대두된다.

본 발명은 현장의 시설 및 환경에 대한 3D 데이터인 대용량의 메시 데이터를 특히 퍼스널 컴퓨터 더 나아가서는 모바일 플랫폼 등에서도 용이하게 시각화할 수 있는 대용량 메시 데이터 가시화 시스템을 제공한다.

메시 데이터를 사용자 단말에 시각화하기 위한 가시화 수단에 있어서, 본 발명에 따른 메시 클라우드 데이터 가시화 시스템은 메시 클라우드 원본 데이터가 저장되는 데이터 베이스; 상기 데이터 베이스에 저장된 단위 객체에 대한 시각화 우선순위에 관한 데이터가 저장되는 참조 테이블; 상기 메시 데이터의 주 관심대상 오브젝트를 구성하는 단위 객체에 대한 거리별 가중치를 산출하거나 사용자로부터 입력받아 상기 참조 테이블에 저장하는 제1 가시성 판단부; 카메라의 위치에 따른 각 단위 객체별 가시성 가중치를 산출하는 제2 가시성 판단부; 및 상기 제1 가시성 판단부에 의하여 산출된 참조 테이블을 참조하여 우선적으로 노출될 단위 객체를 선정하고, 카메라 위치에 따른 제2 가시성 판단부에 의하여 산출된 가중치에 따라 동적으로 시각화하는 동적 가시화 모듈;을 포함한다.

또한 상기 제1 가시성 판단부에 의하여 산출되는 상기 단위 객체의 가중치는 상기 메시 데이터의 주 관심대상 오브젝트를 구성하는 빈도수에 비례하는 가중치를 갖도록 산출될 수 있다.

또한 상기 제1 가시성 판단부에 의하여 산출되는 상기 단위 객체의 가중치는 상기 메시 데이터의 주 관심대상 오브젝트 중 외부 환경과의 경계를 구성하는 단위 객체에 상대적으로 높은 가중치를 부여할 수 있다.

또한 상기 제1 가시성 판단부에 의하여 산출된 단위 객체별 가중치는 상기 동적 가시화 모듈이 사용하는 메모리에 상주하도록 로딩될 수 있다.

또한 상기 제2 가시성 판단부에 의한 카메라 위치에 따른 가중치 산출은 상기 동적 가시화 모듈의 실행 중 사용자의 조작 정도에 반비례하도록 백그라운드 환경에서 수행될 수 있다.

또한 상기 참조 테이블에는 상기 단위 객체의 시각화 우선순위에 대한 가중치가 저장될 수 있다.

또한 상기 참조 테이블은 상기 단위 객체가 상기 단위 객체의 시각화 우선순위에 대한 가중치에 따라 우선 시각화 대상으로 참조되도록 구성될 수 있다.

또한 메시 클라우드 데이터를 미리 결정된 정밀도로 샘플링하는 샘플링부를 더 포함할 수 있다.

또한 상기 메시 데이터를 이용한 3D 데이터 정합 및 측정 중 적어도 어느 하나를 수행하는 데이터 인터페이스부;를 더 포함할 수 있다.

본 발명에 따르면 스캔된 3D 데이터를 가시성을 기준으로 필요한 데이터에 빠르게 접근하고 원하는 정보만을 추출하기 위해 원본 데이터를 참조하기 위한 참조 테이블을 구성함으로써 처리하는 데이터의 크기 대비 상대적으로 낮은 수준의 하드웨어를 이용한 컴퓨팅 플랫폼에서도 가시화를 효율적으로 수행할 수 있으며, 사용자가 인식 가능한 수준까지의 그래픽 표현 시간을 단축시키고, 동 시간 대비 사용자가 요구하는 수준의 시각화가 가능하도록 효율을 증가시킬 수 있는 효과가 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 대용량 메시 데이터 가시화 시스템의 전체 구성부들을 나타내는 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 대용량 메시 데이터 가시화 시스템의 일부 프로세스를 나타내는 순서도이다.

이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 설명한다. 특별한 정의나 언급이 없는 경우에 본 설명에 사용하는 방향을 표시하는 용어는 도면에 표시된 상태를 기준으로 한다. 또한 각 실시예를 통하여 동일한 도면부호는 동일한 부재를 가리킨다. 한편, 도면상에서 표시되는 각 구성은 설명의 편의를 위하여 그 두께나 치수가 과장될 수 있으며, 실제로 해당 치수나 구성간의 비율로 구성되어야 함을 의미하지는 않는다.

도 1 및 을 참조하여 데이터 처리부 및 메시 데이터베이스를 설명한다. 도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 대용량 메시 데이터 가시화 시스템의 전체 구성부들을 나타내는 블록도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 대용량 메시 데이터 가시화 시스템의 일부 프로세스를 나타내는 순서도이다.

본 실시예에 따른 데이터 처리부(20)에서는 필요한 데이터에 빠르게 접근하고 원하는 정보만을 추출하기 위해 원본 데이터를 효율적으로 참조하기 위한 참조 테이블을 구축하게 된다. 즉, 데이터 처리부(20)는 퍼스널 컴퓨터(PC) 환경에서도 효율적인 시각화 프로세스를 수행할 수 있도록 이러한 원본 데이터를 참조하기 위한 참조 테이블을 구성하고, 사용자의 요청에 따라 메시 데이터에 포함된 객체들을 시각화한다.

먼저, 샘플링부(21)는 데이터를 필요에 따라 사용하는 목적에 맞게 원하는 정밀도로 데이터를 재구성하는 구성부이다. 앞서 설명한 바와 같이 3차원 스캔 데이터는 그 밀도가 높아지면 높아질 수록 점점 더 구체적인 데이터가 되어지면서 하나의 3D 모델로서의 의미를 가지게 된다. 따라서 샘플링부(21)는 원본 데이터를 사용하는 목적에 따라 적당한 정밀도, 즉 밀도로 데이터를 재구성하게 된다.

제1 가시성 판단부(22)는 메시 데이터의 주 관심대상 오브젝트를 구성하는 단위 객체에 대한 거리별 가중치를 산출하거나 사용자로부터 입력받아 상기 참조 테이블에 저장한다. 여기서 주 관심대상 오브젝트라 함은 예를 들어 메시 데이터가 플랜드 공장에 관한 데이터일 경우 이를 구성하는 파이프나 월(wall) 등을 우선적으로 노출할 수 있도록 가중치를 부여한다.

이 때 제1 가시성 판단부(22)에 의하여 산출되는 단위 객체의 가중치는 상술한 메시 데이터의 주 관심대상 오브젝트를 구성하는 빈도수에 비례하는 가중치를 갖도록 산출될 수 있다. 예를 들면, 플랜트 공장에 대한 메시 데이터의 경우 이를 구성하는 빈도수가 높은 파이프나 각종 챔버 등이 이에 속할 수 있다. 이러한 단위 객체들에 대하여 거리별로 노출될 우선순위에 비례하는 가중치를 부여한다.

또한 제1 가시성 판단부(22)에 의하여 산출되는 단위 객체의 가중치는 메시 데이터의 주 관심대상 오브젝트 중 외부 환경과의 경계를 구성하는 단위 객체에 상대적으로 높은 가중치를 부여할 수 있다. 예를 들어, 플랜트 공장을 구성하는 단위 객체들과 환경들과의 경계를 형성하는 월(wall) 등이 이에 해당할 수 있다.

이와 같이 제1 가시성 판단부(22)에 의하여 산출된 단위 객체별 가중치는 후술할 참조 테이블(35)에 저장되었다가 가시화 단계에서 후술할 동적 가시화 모듈(25)이 사용하는 메모리에 상주하도록 로딩하는 방식으로 활용될 수 있다.

제2 가시성 판단부(23)은 카메라의 위치에 따른 각 단위 객체별 가시성 가중치를 산출한다. 인터페이스부(24)에 의한 작업을 수행하기 위한 시각화에 따른 작업 환경에서 시각화는 카메라의 위치에 종속된다. 제2 가시성 판단부(23)는 이와 같이 카메라의 위치에 따라 우선적으로 노출될 단위 객체의 가중치를 산출한다. 예를 들어 플랜트 공장의 가시화 과정에서 파이프 등은 기타 단위 객체에 비하여 높은 노출 가중치를 부여받아 메모리에 로딩되어 있다. 그러나, 이러한 특정 파이프가 기타 단위 객체의 후방에 위치하는 경우에는 카메라 위치에 따라 가중치가 낮아지게 된다. 이와 같은 카메라 위치에 따른 가중치의 산출은 동적 가시화부(25)의 실행 중 백그라운드 환경에서 수행된다.

또한 제2 가시성 판단부(23)에 의한 카메라 위치에 따른 가중치 산출은 동적 가시화 모듈의 실행 중 사용자의 조작 정도에 반비례하도록 백그라운드 환경에서 수행될 수 있다.

데이터 인터페이스 모듈(42)은 3D 데이터 정합이나 측정 등 모바일 어플리케이션의 사용자 기능 추가 구현을 위한 메시 데이터 외부 인터페이스 모듈을 의미한다. 필요에 따라 다양한 외부 인터페이스 모듈을 구현할 수 있다.

동적 가시화부(25)는 제1 가시성 판단부(22)에 의하여 산출된 참조 테이블(35)을 참조하여 우선적으로 노출될 단위 객체를 선정하고, 카메라 위치에 따른 제2 가시성 판단부(23)에 의하여 산출된 가중치에 따라 각 단이 객체들을 동적으로 시각화한다.

PC 환경이라 하더라도 대용량 메시 데이터를 한번에 전부 그리는 것은 불가능하며, 거리별 또는 카메라의 위치에 따라 우선적으로 시각화되어야 할 객체가 상이하다. 따라서 한정된 하드웨어 자원을 이용하여 이를 효율적으로 수행하는 방안이 필요하며, 본 실시예에 따른 동적 가시화부(25)은 이와 같은 한정된 자원을 이용한 대용량 메시 데이터의 시각화 모듈로서 기능한다.

동적 가시화부(25)은 앞서 설명한 제1 가시성 판단부(22)와 제2 가시성 판단부(23)에 의하여 산출된 가중치에 따라 구성된 참조 테이블을 참조하여 대표적인 단위 데이터를 먼저 그리고 기타 세부적인 내용은 동적으로 누적하여 그리는 방식으로 시각화를 진행한다. 즉, 산출된 가중치, 즉 중요도에 따라 초기 형상 표현을 위한 단위 데이터를 시각화 한 후 디테일을 표현하면서 사용자 조작 성능을 향상시키는 렌더링 기법을 적용할 수 있다. 이 때 제1 가시성 판단부(22)의 경우 거리 기준으로 가중치를 산출하여 미리 참조 테이블에 저장한 뒤에 시각화 진행 과정에서 이를 메모리에 상주시켜 디스플레이한다.

다만, 앞서 설명한 바와 같이 카메라의 위치에 따라 이러한 객체의 중요도는 바뀌게 된다. 예를 들어, 제1 가시성 판단부(22)에 의하여 산출된 가중치가 높은 객체라 하더라도, 카메라의 위치에 따라 가중치가 낮은 물체에 가려지는 경우라면 해당 카메라의 위치 조건 하에서는 가중치가 낮아지게 된다. 따라서, 제2 가시성 판단부(23)에서는 이러한 카메라 조건하에서의 가중치를 산출하는 과정을 통하여 특정 카메라 상황하에서의 시각화 우선성을 판단하게 된다.

다만, 모든 카메라의 경우에 대하여 이러한 가중치를 미리 산출하거나 산출된 데이터들을 전부를 메모리에 저장하는 것이 불가능하므로 거리에 따른 데이터를 참조테이블을 통하여 활용하고, 나머지 카메라 기반 가중치 데이터는 PC의 백그라운드 환경에서 이를 지속적으로 산출할 수 있도록 한다.

또한 동적 가시화부(25)은 사용자 조작이 있을 때는 조작 중인 객체만 빠르게 그리고 조작이 없을때는 제1 가시성 판단모듈(22)과 제2 가시성 판단모듈(23) 에서 산출된 가중치에 따라 나머지 데이터를 점진적으로 그린다. 프로그램 최초 시작시 디바이스의 가용 램 및 퍼포먼스를 자동으로 측정하여 사용자 조작시 그릴 객체 수 등 그리기 성능에 관한 지표를 생성하고, OpenGL의 컬러버퍼와 깊이버퍼를 저작, 재활용하는 방식으로 사용자 인터페이스 및 다른 3D 개체와 함께 렌더링할 수 있다.

메시 데이터베이스(30)는 사용자가 원하는 작업에 맞는 데이터베이스의 참조 순서대로 구성된 참조 테이블을 포함한다.

구체적으로 데이터베이스 헤더(31)는 데이터베이스에 들어있는 모든 종류의 데이터를 빠르게 참조하기 위한 데이터 구조들의 인덱스 정보, 데이터 구조 템플릿, 버전 등 메타데이터가 포함된다.

가시화 로우 데이터 저장부(34)에는 메시 데이터가 저장된다.

참조 테이블(35)에는 상기 제1 가시성 판단부(22)에 의하여 산출되거나, 사용자가 각 단위 객체 중 우선적으로 노출되도록 부여한 가중치가 저장되거나, 단위 객체가 상기 단위 객체의 시각화 우선순위에 대한 가중치에 따라 우선 시각화 대상으로 참조될 수 있는 위치에 우선적으로 저장되도록 구성되는 것도 가능하다.

이상 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 설명하였으나, 본 발명의 기술적 사상이 상술한 바람직한 실시예에 한정되는 것은 아니며, 특허청구범위에 구체화된 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범주에서 다양하게 구현될 수 있다.

20: 데이터 처리부
21: 샘플링부
22: 제1 가시성 판단부
23: 제2 가시성 판단부
25: 동적 가시화부

Claims (9)

1. 메시 데이터를 사용자 단말에 시각화하기 위한 가시화 수단에 있어서,
   메시 클라우드 원본 데이터가 저장되는 데이터 베이스;
   상기 데이터 베이스에 저장된 단위 객체에 대한 시각화 우선순위에 관한 데이터가 저장되는 참조 테이블;
   상기 메시 데이터의 주 관심대상 오브젝트를 구성하는 단위 객체에 대한 거리별 가중치를 산출하거나 사용자로부터 입력받아 상기 참조 테이블에 저장하는 제1 가시성 판단부;
   카메라의 위치에 따른 각 단위 객체별 가시성 가중치를 산출하는 제2 가시성 판단부; 및
   상기 제1 가시성 판단부에 의하여 산출된 참조 테이블을 참조하여 우선적으로 노출될 단위 객체를 선정하 여 시각화하면서 , 카메라 위치에 따른 제2 가시성 판단부에 의하여 산출된 가중치를 반영하여 동적으로 시각화하는 동적 가시화 모듈;을 포함하 고,
   상기 제2 가시성 판단부는 상기 동적 가시화 모듈의 실행 중에 백그라운드에서 수행되며, 상기 제2 가시성 판단부의 백그라운드에서의 실행 정도는 사용자의 조작 정도에 반비례하도록 수행되는 메시 클라우드 데이터 가시화 시스템.
2. 제1항에 있어서,
   상기 제1 가시성 판단부에 의하여 산출되는 상기 단위 객체의 가중치는 상기 메시 데이터의 주 관심대상 오브젝트를 구성하는 빈도수에 비례하는 가중치를 갖도록 산출되는 메시 클라우드 데이터 가시화 시스템.
3. 제1항에 있어서,
   상기 제1 가시성 판단부에 의하여 산출되는 상기 단위 객체의 가중치는 상기 메시 데이터의 주 관심대상 오브젝트 중 외부 환경과의 경계를 구성하는 단위 객체에 상대적으로 높은 가중치를 부여하는 메시 클라우드 데이터 가시화 시스템.
4. 제1항에 있어서,
   상기 제1 가시성 판단부에 의하여 산출된 단위 객체별 가중치는 상기 동적 가시화 모듈이 사용하는 메모리에 상주하도록 로딩되는 메시 클라우드 데이터 가시화 시스템.
5. 삭제
6. 제1항에 있어서,
   상기 참조 테이블에는 상기 단위 객체의 시각화 우선순위에 대한 가중치가 저장되는 메시 클라우드 데이터 가시화 시스템.
7. 제1항에 있어서,
   상기 참조 테이블은 상기 단위 객체가 상기 단위 객체의 시각화 우선순위에 대한 가중치에 따라 우선 시각화 대상으로 참조되도록 구성되는 메시 클라우드 데이터 가시화 시스템.
8. 제1항에 있어서,
   메시 클라우드 데이터를 미리 결정된 정밀도로 샘플링하는 샘플링부를 더 포함하는 메시 클라우드 데이터 가시화 시스템.
9. 제1항에 있어서,
   상기 메시 데이터를 이용한 3D 데이터 정합 및 측정 중 적어도 어느 하나를 수행하는 데이터 인터페이스부;를 더 포함하는 메시 클라우드 데이터 가시화 시스템.

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