KR102165985B1 - Implicit terrain data creation method and electronic apparatus for performing the method - Google Patents
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Abstract
묵시적 지형 데이터 생성 방법 및 그 방법을 수행하는 전자 장치는 원본 지형 데이터로부터 지리적 품질을 유지하면서 데이터의 크기를 최소화할 수 있는 묵시적 지형 데이터를 생성하는 방법 및 전자 장치에 관한 것이다.A method of generating implicit terrain data and an electronic device performing the method relates to a method and an electronic device for generating implicit terrain data capable of minimizing the size of data while maintaining geographic quality from original terrain data.
Description
아래의 설명은 묵시적 지형 데이터 생성 방법 및 그 방법을 수행하는 전자 장치에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 기초함수를 사용하는 묵시적 표면을 보간하는 방법을 기반으로 묵시적 지형 데이터를 생성하는 것이다.The following description relates to a method for generating implicit terrain data and an electronic device that performs the method, and more particularly, to generate implicit terrain data based on a method of interpolating an implicit surface using a basic function.
최근에는 자동차, 선박, 비행기 등에서 위치 확인을 위해 디지털 지도가 많이 사용된다. 또한, 디지털 지도는 지리정보시스템(GIS; Geographical Information Systems)에 기반한 다양한 응용시스템에서 활용하며, 저장장치에 저장된 디지털 지도 데이터를 컴퓨터를 통해 처리하여 3차원 지형을 구성하고 디스플레이 장치를 사용하여 지형을 표현한다.Recently, digital maps are widely used in cars, ships, airplanes, etc. for location verification. In addition, digital maps are used in various application systems based on Geographical Information Systems (GIS), and the digital map data stored in the storage device is processed through a computer to form a three-dimensional terrain, and the terrain is displayed using a display device. Express.
디지털 지도는 지형 모델링에 의해 표현되며, 대표적으로 디지털고도모델(DEM; Digital Elevation Model) 또는 등고선모델(Contour Line Model) 등을 이용 가능하다. 디지털고도모델은 등간격의 그리드 포인트들에서 주어진 높이값(고도)사이를 보간하여 디지털 지형을 표현한다. 그리고, 디지털등고선모델은 등고선 사이를 보간하여 지형을 표현한다.The digital map is represented by topographic modeling, and representatively, a digital elevation model (DEM) or a contour line model can be used. The digital elevation model expresses the digital terrain by interpolating between a given height value (altitude) at equally spaced grid points. And, the digital contour model expresses the terrain by interpolating between contour lines.
디지털등고선모델은 디지털 고도 모델에 비해 데이터 크기가 매우 작은 장점이 있지만 정밀하지 못한 단점이 있다. 반면 디지털고도모델은 항공사진이나 위성영상을 판독하여 획득되며, 그리드 포인트간 간격에 따라 다양한 해상도의 데이터들이 제공된다. 지형의 정밀도는 그리드 포인트의 간격에 의해 결정되므로 결국 디지털고도모델의 해상도에 의존한다. 높은 해상도의 지형데이터는 정밀하지만 필요한 데이터 사이즈가 매우 크고, 낮은 해상도의 지형데이터는 반대의 모습을 보인다.The digital contour model has the advantage of having a very small data size compared to the digital elevation model, but has a disadvantage of being inaccurate. On the other hand, the digital altitude model is acquired by reading aerial photographs or satellite images, and data of various resolutions are provided according to the interval between grid points. The precision of the terrain is determined by the spacing of the grid points, so it ultimately depends on the resolution of the digital elevation model. The high-resolution terrain data is precise, but the required data size is very large, and the low-resolution terrain data is the opposite.
디지털 지도는 지형을 제공하기 위해 의존하는 컴퓨터의 리소스의 한계에 의해 높은 해상도의 지형데이터에 대한 활발한 사용이 어려운 형편이다. 특히, 디지털 지도가 많이 활용되는 자동차, 선박, 비행기 등과 같은 이동수단에 장착되는 컴퓨터 리소스는 매우 제한적이므로 대용량 데이터의 운영이 힘들다.Digital maps are difficult to actively use for high-resolution terrain data due to the limitations of computer resources that depend on to provide terrain. In particular, computer resources installed in a mobile means such as a car, ship, airplane, etc., where digital maps are widely used, are very limited, making it difficult to operate large amounts of data.
본 발명의 목적은 상기의 문제점을 해결하기 위해 창안된 것으로서, 원본 지형데이터의 품질은 그대로 유지하면서 저장되는 데이터의 크기를 크게 줄여주는 지형 모델링 방법을 제공하는데 있다.An object of the present invention is to provide a terrain modeling method that is invented to solve the above problems, and greatly reduces the size of stored data while maintaining the quality of the original terrain data.
본 발명의 다른 목적은 다양한 해상도를 갖는 지형 모델 데이터의 관리 및 운영을 최소화하는 지형 모델링 방법을 제공하는 데 있다.Another object of the present invention is to provide a terrain modeling method that minimizes the management and operation of terrain model data having various resolutions.
일실시예에 따른 묵시적 지형 데이터 생성 방법은 원본 지형 데이터로부터 묵시적 지형 데이터를 구성하는 단계; 상기 묵시적 지형 데이터를 무손실 압축하는 단계; 상기 무손실 압축된 묵시적 지형 데이터를 재구성하는 단계; 및 상기 재구성된 묵시적 지형 데이터를 손실 압축하는 단계를 포함할 수 있다.A method of generating implicit terrain data according to an embodiment includes the steps of constructing implicit terrain data from original terrain data; Lossless compressing the implicit terrain data; Reconstructing the losslessly compressed implicit terrain data; And lossy compressing the reconstructed implicit terrain data.
일실시예에 따른 구성하는 단계는 상기 원본 지형 데이터를 구성하는 노드에 대한 높이값을 이용하여 묵시적 지형 데이터를 구성할 수 있다.In the constructing step according to an embodiment, implicit terrain data may be constructed by using a height value for a node constituting the original terrain data.
일실시예에 따른 무손실 압축하는 단계는 상기 묵시적 지형 데이터의 노드에서 초기 특징 노드들을 추출하는 단계; 상기 초기 특징 노드들을 보간하여 묵시적 지형 데이터의 묵시적 표면을 생성하는 단계; 및 상기 원본 지형 데이터 및 계산된 묵시적 표면을 이용하여 특징 노드들을 순서대로 추가하는 단계를 더 포함할 수 있다.Lossless compression according to an embodiment may include extracting initial feature nodes from nodes of the implicit terrain data; Generating an implicit surface of implicit terrain data by interpolating the initial feature nodes; And sequentially adding feature nodes using the original terrain data and the calculated implicit surface.
일실시예에 따른 초기 특징 노드들은, 묵시적 표면을 생성하기 위한 보간 방법에 따라 묵시적 지형 데이터 중에 최초로 설정되는 노드이고, 상기 추가되는 특징 노드들은, 원본 지형 데이터의 노드에 대한 높이값과 묵시적 표면의 높이값 간의 비교에 따른 기설정된 허용 오차를 줄이는 목적으로 추가되는 노드일 수 있다.The initial feature nodes according to an embodiment are nodes that are first set among implicit terrain data according to an interpolation method for generating an implicit surface, and the added feature nodes are the height values of the nodes of the original terrain data and the implicit surface. It may be a node added for the purpose of reducing a preset tolerance due to comparison between height values.
일실시예에 따른 묵시적 표면은 기설정된 높이값을 나타내는 초기 특징 노드 및 초기 특징 노드들 간의 보간을 통해 임의 지점의 높이값을 포함할 수 있다.The implicit surface according to an embodiment may include an initial feature node representing a preset height value and a height value of an arbitrary point through interpolation between the initial feature nodes.
일실시예에 따른 결정하는 단계는 상기 원본 지형 데이터를 구성하는 노드들의 높이값과 상기 초기 특징 노드들은 보간하여 계산된 묵시적 표면의 높이값을 비교하여 서로간의 차이를 줄이기 위한 목적으로 높이값 오차가 큰 지점의 원본 지형의 높이값을 갖는 노드를 묵시적 표면에 특징 노드로 추가할 수 있다.The determining step according to an embodiment is to compare the height values of the nodes constituting the original terrain data with the height values of the implicit surfaces calculated by interpolating the initial feature nodes, so that the height error is A node having the height value of the original terrain at a large point can be added to the implicit surface as a feature node.
일실시예에 따른 재구성하는 단계는 상기 원본 지형 데이터에서의 특징점이 연결된 중심축을 나타내는 특징 라인을 이용하여 상기 추가된 특징 노드들의 순서에 대한 재정렬을 통해 무손실 압축된 묵시적 지형 데이터를 재구성하고, 상기 특징 라인은, 상기 원본 지형 데이터를 분석하여 계곡과 능선을 구성하는 특징점이 연결되어 생성될 수 있다.The reconstructing step according to an embodiment comprises reconstructing losslessly compressed implicit terrain data through rearrangement of the order of the added feature nodes using a feature line representing a central axis to which feature points are connected in the original terrain data, and the feature The line may be generated by analyzing the original topographic data and connecting the feature points constituting the valley and the ridge.
일실시예에 따른 재정렬은 상기 특징 라인과 상기 추가된 특징 노드 간의 거리에 비례하여 특징 노드들의 순서를 재정렬할 수 있다.The reordering according to an embodiment may rearrange the order of feature nodes in proportion to a distance between the feature line and the added feature node.
일실시예에 따른 손실 압축하는 단계는 상기 재구성된 묵시적 지형 데이터에서 재정렬된 특징 노드의 순서상 후순위부터 순차적으로 특징 노드를 제거하여 묵시적 지형 데이터의 크기를 축소할 수 있다.In the lossy compression step according to an embodiment, the size of the implicit terrain data may be reduced by sequentially removing the feature nodes from the order of the rearranged feature nodes from the reconstructed implicit terrain data.
일실시예에 따른 묵시적 지형 데이터 생성 방법은 손실 압축된 묵시적 지형 데이터를 메쉬 형태로 변환하여 가시화하는 단계를 더 포함할 수 있다.The method for generating implicit terrain data according to an embodiment may further include converting the loss-compressed implicit terrain data into a mesh form and visualizing it.
일실시예에 따른 가시화하는 단계는 상기 묵시적 지형 데이터를 계산하여 해상도에 따라 각 노드의 높이값을 추출하고 각 노드들의 3차원 좌표를 상호 연결하여 메쉬를 생성한 후, 생성된 메쉬에 텍스쳐를 매핑하여 가시화할 수 있다.In the visualizing step according to an embodiment, the height value of each node is extracted according to the resolution by calculating the implicit terrain data, and the three-dimensional coordinates of each node are interconnected to generate a mesh, and then the texture is mapped to the generated mesh. Can be visualized.
일실시예에 따른 묵시적 지형 데이터를 생성하는 전자 장치에 있어서, 상기 전자 장치는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는 원본 지형 데이터를 구성하는 노드에 대한 높이값을 이용하여 묵시적 지형 데이터를 생성하는 단계; 상기 묵시적 지형 데이터의 노드들을 이용하여 무손실 압축하는 단계; 상기 무손실 압축된 묵시적 지형 데이터를 재구성하는 단계; 및 상기 원본 지형 데이터와 묵시적 지형 데이터를 이용하여 재구성된 묵시적 지형 데이터를 손실 압축하는 단계를 수행할 수 있다.An electronic device for generating implicit terrain data according to an embodiment, the electronic device comprising a processor, the processor generating implicit terrain data by using a height value of a node constituting the original terrain data; Lossless compression using nodes of the implicit terrain data; Reconstructing the losslessly compressed implicit terrain data; And lossly compressing the reconstructed implicit terrain data using the original terrain data and the implicit terrain data.
일실시예에 따른 무손실 압축하는 단계는 상기 묵시적 지형 데이터에서 초기 특징 노드들을 추출하는 단계; 상기 초기 특징 노드들을 보간하여 묵시적 지형 데이터의 묵시적 표면을 생성하는 단계; 및 상기 원본 지형 데이터 및 계산된 묵시적 표면을 이용하여 특징 노드들을 순서대로 추가하는 단계를 포함할 수 있다.Lossless compression according to an embodiment includes extracting initial feature nodes from the implicit terrain data; Generating an implicit surface of implicit terrain data by interpolating the initial feature nodes; And sequentially adding feature nodes using the original terrain data and the calculated implicit surface.
일실시예에 따른 묵시적 표면은 기설정된 높이값을 나타내는 초기 특징 노드 및 초기 특징 노드들 간의 보간을 통해 임의 지점의 높이값을 포함할 수 있다.The implicit surface according to an embodiment may include an initial feature node representing a preset height value and a height value of an arbitrary point through interpolation between the initial feature nodes.
일실시예에 따른 결정하는 단계는 상기 원본 지형 데이터를 구성하는 노드들의 높이값과 상기 초기 특징 노드들은 보간하여 계산된 묵시적 표면의 높이값을 비교하여 서로간의 차이를 줄이기 위한 목적으로 높이값 오차가 큰 지점의 원본 지형의 높이값을 갖는 노드를 묵시적 표면에 특징 노드로 추가할 수 있다.The determining step according to an embodiment is to compare the height values of the nodes constituting the original terrain data with the height values of the implicit surfaces calculated by interpolating the initial feature nodes, so that the height error is A node having the height value of the original terrain at a large point can be added to the implicit surface as a feature node.
일실시예에 따른 재구성하는 단계는 상기 원본 지형 데이터에서의 특징점이 연결된 중심축을 나타내는 특징 라인을 이용하여 상기 추가된 특징 노드들의 순서에 대한 재정렬을 통해 무손실 압축된 묵시적 지형 데이터를 재구성하고, 상기 특징 라인은, 상기 원본 지형 데이터를 분석하여 계곡과 능선을 구성하는 특징점이 연결되어 생성될 수 있다.The reconstructing step according to an embodiment comprises reconstructing losslessly compressed implicit terrain data through rearrangement of the order of the added feature nodes using a feature line representing a central axis to which feature points are connected in the original terrain data, and the feature The line may be generated by analyzing the original topographic data and connecting the feature points constituting the valley and the ridge.
일실시예에 따른 재정렬은 상기 특징 라인과 상기 추가된 특징 노드 간의 거리에 비례하여 특징 노드들의 순서를 재정렬할 수 있다.The reordering according to an embodiment may rearrange the order of feature nodes in proportion to a distance between the feature line and the added feature node.
일실시예에 따른 손실 압축하는 단계는 상기 재구성된 묵시적 지형 데이터에서 재정렬된 특징 노드의 순서상 후순위부터 순차적으로 특징 노드를 제거하여 묵시적 지형 데이터의 크기를 축소할 수 있다.In the lossy compression step according to an embodiment, the size of the implicit terrain data may be reduced by sequentially removing the feature nodes from the order of the rearranged feature nodes from the reconstructed implicit terrain data.
일실시예에 따른 전자 장치는 손실 압축된 묵시적 지형 데이터를 메쉬 형태로 변환하여 가시화하는 단계를 더 포함할 수 있다.The electronic device according to an embodiment may further include converting the loss-compressed implicit terrain data into a mesh form and visualizing it.
일실시예에 따른 가시화하는 단계는 상기 묵시적 지형 데이터를 계산하여 해상도에 따라 각 노드의 높이값을 추출하고 각 노드들 노드들의 3차원 좌표를 상호 연결하여 메쉬를 생성한 후, 생성된 메쉬에 텍스쳐를 매핑하여 가시화할 수 있다.In the step of visualizing according to an embodiment, the height value of each node is extracted according to the resolution by calculating the implicit terrain data, and the three-dimensional coordinates of the nodes of each node are interconnected to generate a mesh, and then texture on the generated mesh. Can be visualized by mapping.
묵시적 지형 데이터 생성 방법 및 그 방법을 수행하는 전자 장치는 묵시적 지형 데이터를 이용하여 무손실 압축 및 손실 압축을 수행함으로써, 원본 지형 데이터의 지리적인 품질을 최대한으로 유지하면서 묵시적 지형 데이터로 사용되는 데이터의 크기를 최소화할 수 있다.The method of generating implicit terrain data and the electronic device performing the method perform lossless compression and lossy compression using the implicit terrain data, thereby maintaining the geographic quality of the original terrain data to the maximum and the size of the data used as the implicit terrain data. Can be minimized.
묵시적 지형 데이터 생성 방법 및 그 방법을 수행하는 전자 장치는 원본 지형 데이터에 대한 해상도의 지형에 대응하여 별도의 과정이 필요없이 묵시적 지형 데이터의 묵시적 표면을 보간함으로써, 다양한 해상도를 갖는 원본 지형 데이터에 대한 관리없이 보다 편리하게 묵시적 지형 데이터를 생성할 수 있다.The method of generating implicit terrain data and the electronic device performing the method interpolates the implicit surface of the implicit terrain data without the need for a separate process in response to the terrain having the resolution of the original terrain data. It is possible to create implicit terrain data more conveniently without management.
도 1은 일실시예에 따른 묵시적 지형 데이터를 생성하는 전자 장치를 도시한 도면이다.
도 2는 일실시예에 따른 묵시적 지형 데이터 생성 방법을 도시한 플로우 차트이다.
도 3은 일실시예에 따른 묵시적 지형 데이터의 특징라인 및 특징노드를 나타내는 도면이다.
도 4는 일실시예에 따른 메쉬 형태의 묵시적 지형 데이터를 가시화한 도면이다.1 is a diagram illustrating an electronic device generating implicit terrain data according to an exemplary embodiment.
2 is a flow chart illustrating a method of generating implicit terrain data according to an embodiment.
3 is a diagram illustrating feature lines and feature nodes of implicit terrain data according to an embodiment.
4 is a diagram illustrating implicit terrain data in a mesh form according to an exemplary embodiment.
이하, 본 발명의 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도 1은 일실시예에 따른 묵시적 지형 데이터를 생성하는 전자 장치를 도시한 도면이다.1 is a diagram illustrating an electronic device generating implicit terrain data according to an exemplary embodiment.
도 1을 참고하면 전자 장치(101)는 등고선, 항공사진, 위성 영상 등에서 생성된 원본 지형 데이터를 판독할 수 있다. 원본 지형 데이터는 지형에 따른 고도 값이 표현된 디지털 고도 데이터일 수 있다. 그리고, 전자 장치(101)는 원본 지형 데이터를 구성하는 노드들을 추출할 수 있다.Referring to FIG. 1, the
전자 장치(101)는 원본 지형 데이터를 기반으로 묵시적 지형 데이터를 생성할 수 있다. 구체적으로, 전자 장치(101)는 원본 지형 데이터를 구성하는 노드를 묵시적 지형 데이터의 노드로 설정할 수 있다. 다시 말해, 전자 장치(101)는 원본 지형 데이터의 각 노드를 나타내는 3차원 좌표를 묵시적 지형 데이터의 노드로 매핑할 수 있다.The
전자 장치(101)는 생성된 묵시적 지형 데이터에 대하여 무손실 압축을 수행할 수 있다. 구체적으로, 무손실 압축은 묵시적 지형 데이터로부터 초기 특징 노드를 설정하는 압축 방법일 수 있다. 그리고, 무손실 압축은 설정된 초기 특징 노드들을 보간하여 묵시적 표면에 따른 그리디 알고리즘을 적용함으로써, 특징 노드들을 추가하는 압축 방법일 수 있다.The
무손실 압축은 생성된 묵시적 지형 데이터 중 무손실 압축을 위해 최초로 설정된 적어도 네 개 이상의 초기 특징 노드들을 보간하여 묵시적 표면을 결정할 수 있다. 그리고, 무손실 압축은 원본 지형 데이터의 노드에 대한 높이값과 묵시적 표면의 높이값을 비교하여 높이값의 오차가 기설정된 허용 오차보다 큰 경우를 확인할 수 있다. 그리고, 무손실 압축은 허용오차 보다 큰 경우, 해당 원본 지형 데이터의 노드에 대한 높이값을 갖는 특징 노드를 추가할 수 있다.Lossless compression may determine an implicit surface by interpolating at least four or more initial feature nodes initially set for lossless compression among the generated implicit terrain data. In the lossless compression, the height value of the node of the original terrain data and the height value of the implicit surface can be compared to determine a case where the error of the height value is greater than a preset tolerance. In addition, when lossless compression is greater than a tolerance, a feature node having a height value for a node of the original terrain data may be added.
다시 말해, 허용 오차보다 높이값의 오차가 크다는 것은 상기 설정된 적어도 네 개 이상의 초기 특징 노드들을 보간하였을 때, 실제 지형의 높이값을 구할 수 없다는 것을 의미할 수 있다. 이는 원본 지형 데이터와 묵시적 지형 데이터간에 지형적인 차이가 존재한다는 것을 의미할 수 있다. 따라서, 전자 장치(101)는 높이값의 오차가 큰 경우를 고려하여 원본 지형 데이터의 지형에 유사하도록 계산된 특징 노드를 묵시적 표면에 추가할 수 있다.In other words, the fact that the error of the height value is greater than the allowable error may mean that when the set at least four or more initial feature nodes are interpolated, the actual height value of the terrain cannot be obtained. This may mean that there is a topographic difference between the original topographic data and the implicit topographic data. Accordingly, the
결국, 무손실 압축은 묵시적 지형 데이터에 포함된 초기 특징 노드들을 기반으로 보간된 묵시적 표면이 원본 지형과 유사하도록 특징 노드들을 추가함으로써, 최종적으로 보간된 묵시적 표면이 원본 지형 데이터의 노드들과 동일한 높이값을 계산하는 묵시적 지형 데이터를 생성할 수 있다.In the end, lossless compression adds feature nodes so that the interpolated implicit surface based on the initial feature nodes included in the implicit terrain data is similar to the original terrain, so that the final interpolated implicit surface is the same height value as the nodes of the original terrain data. It is possible to generate implicit terrain data that calculates.
전자 장치(101)는 무손실 압축된 묵시적 지형 데이터를 재구성할 수 있다. 구체적으로, 전자 장치(101)는 원본 지형 데이터로부터 구성된 특징 라인과 특징 노드들 간의 거리 크기에 따라 특징 노드의 순서를 재정렬할 수 있다. 그리고, 전자 장치(101)는 특징 노드들에 대하여 순서를 재정렬 함으로써, 묵시적 지형 데이터를 재구성할 수 있다.The
또한, 전자 장치(101)는 재구성된 묵시적 지형 데이터의 특징 노드를 이용하여 손실 압축을 수행할 수 있다. 상세하게, 전자 장치(101)는 특징 라인과 특징 노드들 간의 거리 크기에 따라 순서대로 재정렬된 특징 노드 중 순서상 뒤에 위치한 특징 노드 중 일부의 특징 노드를 제거하는 손실 압축을 수행할 수 있다. 여기서, 특징 노드는 특징 라인과의 거리 크기에 따른 유사도를 기준으로 재정렬된 상태로, 유사도가 높은 순에서 낮은 순으로 정렬될 수 있다. 그리고, 전자 장치(101)는 거리 크기에 따라 순서대로 재정렬된 특징 노드를 제거하는 필터링 과정을 통해 손실 압축을 수행할 수 있다In addition, the
전자 장치(101)는 손실 압축된 묵시적 지형 데이터를 데이터베이스(102)에 저장할 수 있다. 전자 장치(101)는 묵시적 지형 데이터의 해상도에 고려해 데이터베이스(102)에 저장된 묵시적 지형 데이터의 묵시적 표면을 계산할 수 있다. 여기서, 전자 장치(101)는 디지털 영상에 대한 가시화가 가능한 디스플레이를 통해 메쉬 형태로 묵시적 지형 데이터를 가시화할 수 있다. 그리고, 전자 장치(101)는 묵시적 표면을 가시화할 수 있는 수신 단말(103)과 연동하여 묵시적 지형 데이터를 가시화할 수 있다.The
도 2는 일실시예에 따른 묵시적 지형 데이터 생성 방법을 도시한 플로우 차트이다.2 is a flow chart illustrating a method of generating implicit terrain data according to an embodiment.
단계(201)에서 전자 장치는 등고선, 항공사진, 위성 영상 등에서 생성된 원본 지형 데이터를 판독할 수 있다. 그리고, 전자 장치는 원본 지형 데이터를 구성하는 노드를 추출할 수 있다. 여기서, 원본 지형 데이터의 노드는 위치에 따라 서로 다른 높이값을 가질 수 있다. 또한, 노드의 높이값은 3차원 지형을 표현하기 위한 3차원 좌표 중 하나일 수 있다. 그리고, 노드의 높이값은 원본 지형 데이터에 지정된 해상도의 오차를 기준으로 정수로 표현된 값을 의미하며, 지형에 따른 고도값을 의미할 수 있다.In
원본 지형 데이터의 노드들은 원본 지형 데이터에 대응하여 3차원 좌표값 또는 단순히 높이값만을 포함하며, 이는 전자 장치(101)가 원본 지형 데이터를 판독하는 방법에 따라 각기 다른 값을 포함할 수 있다. 일례로, 원본 지형 데이터의 노드들은 3차원 지형으로 표현하기 위해 일반적인 좌표로써, (x, y, h) 형태를 갖는 3차원 좌표를 포함할 수 있다. 그리고, 원본 지형 데이터의 노드들은 격자에 의한 등 간격으로 배치되는 경우, (x, y) 좌표는 암묵적으로 알 수 있으므로 높이값 (h) 만 포함할 수 있다.The nodes of the original terrain data include only a three-dimensional coordinate value or simply a height value corresponding to the original terrain data, and this may include different values according to a method in which the
단계(202)에서 전자 장치는 원본 지형 데이터로부터 특징 라인을 추출할 수 있다. 구체적으로, 전자 장치는 PPA 알고리즘(Profile recognition and polygon breaking algorithm)을 사용하여 원본 지형 데이터의 특징 라인을 추출할 수 있다. PPA 알고리즘은 Profile-recognition에 의해 지형 요철 특징들을 모두 찾아내고 Polygon-breaking과정을 통해 사소한 특징들은 제거함으로써 대표되는 특징들을 찾아낼 수 있다.In
즉, 전자 장치는 PPA 알고리즘을 활용하여 원본 지형 데이터의 노드에 대응되는 특징점들을 추출할 수 있다. 그리고, 전자 장치는 추출된 각각의 특징점에 해당하는 원본 지형 데이터의 노드를 연결함으로써, 중앙축(medial axis)을 나타내는 특징 라인을 추출할 수 있다.That is, the electronic device may extract feature points corresponding to the nodes of the original terrain data by using the PPA algorithm. In addition, the electronic device may extract a feature line indicating a medial axis by connecting nodes of the original terrain data corresponding to the extracted feature points.
단계(203)에서 전자 장치는 원본 지형 데이터로부터 묵시적 지형 데이터를 생성할 수 있다. 전자 장치는 원본 지형 데이터를 구성하는 모든 노드를 묵시적 지형 데이터의 특징 노드들로 설정함으로써, 특징 노드들은 원본 지형 데이터의 노드와 같이 (x, y, h) 형태를 갖는 3차원 좌표를 포함할 수 있다.In
단계(204)에서 전자 장치는 생성된 묵시적 지형 데이터를 무손실 압축할 수 있다. 구체적으로 단계(205)에서 전자 장치는 묵시적 지형 데이터의 노드 중에서 초기 특징 노드를 설정하며, 묵시적 표면을 보간하는 방법에 따라 설정되는 초기 특징 노드의 개수는 달라질 수 있다. 일례로, 전자 장치는 초기 특징 노드를 자동적으로 지정하며, 묵시적 지형 데이터의 네 귀퉁이에 해당하는 4개의 노드를 초기 특징 노드로 자동 설정할 수 있다. 또한, 전자 장치는 묵시적 표면을 보간하는 방법에 따라 매트릭스 형태로 초기 특징 노드를 설정할 수 있다. 즉, 전자 장치는 묵시적 지형 데이터를 무손실 압축하기 위해 초기 특징 노드를 별도의 방법을 통해 추출하지 않고, 묵시적 표면을 보간하는 방법에 따라 각기 다른 형태로 초기 특징 노드를 설정할 수 있다.In
그리디 알고리즘은 설정된 초기 특징 노드들과 추가된 특징 노드들로부터 구성된 묵시적 표면을 보간하여 모든 지점에서 높이값을 계산할 수 있다. 이후, 그리디 알고리즘은 원본 지형 데이터의 노드의 높이값과 묵시적 표면의 높이값을 비교하여 차이가 가장 큰 노드를 특징 노드로 추가하는 과정을 높이값 오차가 허용 오차 이내에 올 때까지 반복할 수 있다.The greedy algorithm can calculate the height value at all points by interpolating the implicit surface constructed from the set initial feature nodes and the added feature nodes. Thereafter, the greedy algorithm can repeat the process of comparing the height value of the node of the original terrain data with the height value of the implicit surface and adding the node with the largest difference as a feature node until the height error is within a tolerance. .
즉, 전자 장치는 원본 지형 데이터의 모든 노드의 높이값을 그대로 보간하여 묵시적 표면을 구성하도록 최소한의 특징 노드를 추출할 수 있는 무손실 압축을 수행할 수 있다.That is, the electronic device may perform lossless compression capable of extracting a minimum number of feature nodes to construct an implicit surface by interpolating the height values of all nodes of the original terrain data as they are.
단계(206)에서 전자 장치는 초기 특징 노드들과 특징 노드들을 보간하여 묵시적 지형 데이터의 묵시적 표면을 계산할 수 있다. 구체적으로, 묵시적 지형 데이터의 묵시적 표면은 묵시적 지형 데이터에 포함된 특징 노드의 좌표 데이터들()에 대한 높이값 데이터()들이 주어질 때 조건()을 만족하는 보간함수(s)에 의해 정의될 수 있다.In
다양한 보간함수들이 존재하지만 가장 부드러운 형태는 가 될 수 있다. 이때, c는 높이값을 계산하고자 하는 임의 노드의 좌표값, ci는 특징 노드의 좌표값 일 수 있다. 이때 일 수 있다. 또한, 보간함수는 기초함수 의 합으로 계산될 수 있다. 이때, 기초함수는 임의 노드와 특징 노드간의 거리에 대한 함수일 수 있다. 기초함수는 다양한 형태가 가능하며, 대표적인 것으로 thin-plate spline RBF 과 Gaussian RBF 과 multi-quadric RBF 과 Bi-harmonic RBF 과 Wendland RBF 등이 있다. 이중에서 Gaussian RBF와 Wendland RBF에 대해서 인 경우에 Compactly-Supported RBF라 할 수 있다.There are various interpolation functions, but the softest form Can be. In this case, c may be a coordinate value of an arbitrary node for which a height value is to be calculated, and ci may be a coordinate value of a feature node. At this time Can be Also, the interpolation function is a basic function It can be calculated as the sum of In this case, the basic function may be a function of a distance between an arbitrary node and a feature node. The basic function is available in various forms, and is a typical thin-plate spline RBF. And Gaussian RBF And multi-quadric RBF And Bi-harmonic RBF And Wendland RBF Etc. Of these, Gaussian RBF and Wendland RBF In the case of, it can be referred to as Compactly-Supported RBF.
그리고, 보간함수는 묵시적 표면을 구성하는 특징 노드들로부터 주어진 와 조건을 사용하여 기초함수에 대한 가중치값 와 보간 정밀도를 높이는 보정치값 의 N+3개의 미지수에 대한 해를 구할 수 있다. 그리고, 이러한 과정을 정합(fitting)이라 할 수 있다. 보간함수는 묵시적 표면을 위한 보간함수가 결정되면 임의 노드의 좌표 에 대해서 높이값 을 결정(Evaluation)할 수 있다. 그런데, 묵시적 표면을 구성하는데 특징 노드가 추가되는 경우 보간함수에 주어지는 상기 조건들은 특징 노드가 추가됨에 따라 변하기 때문에 상기 가중치값과 보정치값들은 다시 계산해야 할 수 있다And, the interpolation function is given from the feature nodes constituting the implicit surface. Wow Weight value for basic function using condition And correction value to increase interpolation precision Solve for N+3 unknowns of. And, this process can be referred to as fitting. The interpolation function is the coordinates of an arbitrary node when the interpolation function for the implicit surface is determined. About the height value You can determine (Evaluation). However, when a feature node is added to construct an implicit surface, the conditions given to the interpolation function change as the feature node is added, so the weight value and correction value may need to be recalculated.
결국, 전자 장치는 묵시적 표면의 정합과 높이값 결정의 계산과정에 많은 시간이 소요될 수 있다. 여기서, 전자 장치는 계산시간을 줄이기 위해 공지의 Fast Multipole Method(FMM)이나 Partition of unity principle(PoU)방법들이 사용될 수 있다. 이외에도 상기 Compactly-Supported RBF를 사용한다면 계산시간을 단축할 수 있다.As a result, the electronic device may take a lot of time in the calculation process of matching the implicit surface and determining the height value. Here, the electronic device may use known Fast Multipole Method (FMM) or Partition of Unity Principle (PoU) methods to reduce calculation time. In addition, if the Compactly-Supported RBF is used, the calculation time can be shortened.
단계(207)에서 전자 장치는 원본 지형 데이터의 노드와 묵시적 표면을 구성하는 초기 특징 노드를 이용하여 특징 노드를 결정할 수 있다. 상세하게, 전자 장치는 원본 지형 데이터를 구성하는 노드들의 높이값과 상기 초기 특징 노드들을 보간하는 묵시적 표면으로부터 계산된 높이값을 비교하여 최대 오차를 가지는 좌표에서 높이값을 포함하는 특징 노드를 추가할 수 있다. 또한, 이러한 과정을 통해 전자 장치는 추가된 특징 노드들을 보간하는 묵시적 표면으로부터 계산된 높이값들이 원본 지형 데이터의 노드의 높이값과 정확히 일치할때까지 반복할 수 있다. 여기서, 특징 노드들은 원본 지형 데이터의 노드와 묵시적 지형 데이터의 노드 간의 유사도에 대한 기여도가 큰 순서로 저장될 수 있다.In
전자 장치는 원본 지형 데이터와 묵시적 표면 간의 유사도 개념을 도입하여 원본 지형 데이터와 유사한 지형을 나타내는 묵시적 도면을 생성할 수 있다. 결국, 전자 장치는 묵시적 지형 데이터의 지형에 따라 생성되는 묵시적 표면에 대하여 원본 지형 데이터와 유사도가 가장 큰, 즉 동일하면서도 최소한의 노드를 유지하는 무손실 압축을 수행할 수 있다.The electronic device may generate an implied drawing representing a terrain similar to the original terrain data by introducing a concept of similarity between the original terrain data and the implied surface. As a result, the electronic device may perform lossless compression of the implicit surface generated according to the terrain of the implicit terrain data, having the greatest similarity to the original terrain data, that is, maintaining the same and minimal nodes.
단계(208)에서 전자 장치는 무손실 압축된 묵시적 지형 데이터를 재구성할 수 있다. 전자 장치는 무손실 압축된 묵시적 지형 데이터의 묵시적 모델에 따른 특징 노드를 목적에 맞게 재구성할 수 있다. 구체적으로, 무손실 압축된 묵시적 지형 데이터의 특징 노드들은 원본 지형과 유사도에 대한 기여도에 따라 배열될 수 있다. 여기서, 묵시적 지형과 원본 지형간 유사도는 높이값 차이의 제곱의 합이나 평균 높이값 등으로 측정될 수 있다. In
이 때, 유사도는 특징 노드들이 추가됨에 따라 매번 유사도가 증가하는 방향으로 배열되어 있지 않거나 유사도 증가에 있어 불균형이 발생할 수 있다. 또한, 전반적으로 보면 특징 노드들이 묵시적 지형 데이터에 추가되면서 유사도는 지속적으로 증가되는 편이지만, 경우에 따라 유사도가 감소하는 경우도 발생할 수 있다. 그리고, 유사도는 지역별로 유사도의 증가 속도가 달라서 유사도의 불균형이 관측될 수 있다.In this case, the similarity may not be arranged in a direction in which the similarity increases every time as feature nodes are added, or an imbalance may occur in increasing the similarity. In addition, overall, as feature nodes are added to the implicit terrain data, the similarity tends to increase continuously. However, in some cases, the similarity may decrease. In addition, as for the similarity, the rate of increase of the similarity is different for each region, so an imbalance in the similarity may be observed.
이러한 유사도의 특징사항을 고려하여 전자 장치는 묵시적 지형 데이터의 특징 노드들이 전반적이며 지속적으로 증가하는 방향으로 특징 노드들을 재배열할 수 있다. 결과적으로 전자 장치는 특징 노드들에 대한 전반적인 유사도를 상승시키기 위해 추가되는 특징 노드들의 지역적 분포를 고려하여 인접한 특징 노드사이의 거리가 허용치 이하일 때 순서를 바꾸는 방식으로 특징 노드들을 재배열할 수 있다. In consideration of the characteristics of the similarity, the electronic device may rearrange the feature nodes in a direction in which feature nodes of the implicit terrain data are generally and continuously increased. As a result, the electronic device may rearrange the feature nodes in a manner that changes the order when the distance between adjacent feature nodes is less than an allowable value in consideration of the regional distribution of feature nodes added to increase the overall similarity of the feature nodes.
결국, 전자 장치는 상기 재배열 방법에 따라 특징 노드간 순서를 바꾸는 방식으로 특징 노드를 재배열함으로써, 특징 노드들에 대한 유사도가 감소되지 않으며, 유사도의 불균형을 방지할 수 있다. Consequently, the electronic device rearranges the feature nodes in a manner that changes the order of the feature nodes according to the rearrangement method, so that the similarity to the feature nodes is not reduced, and an imbalance in the similarity can be prevented.
그리디 알고리즘을 통해 추가되는 특징 노드의 위치를 살펴보면 최초에는 주로 원본 지형의 능선과 계곡을 따라 형성될 수 있다. 능선과 계곡에 위치한 특징 노드들은 유사도에 기여도의 크기에 따라 능선과 계곡에 대하여 순서상 앞쪽 또는 뒤쪽에 위치할 수 있다. 구체적으로, 원본 지형의 굴곡이 심한 곳에 위치한 특징 노드는 유사도에 대한 기여도가 크기 때문에 순서상 능선과 계곡의 앞쪽에 위치할 수 있다. 반대로, 원본 지형의 굴곡이 심하지 않은 곳에 위치한 특징 노드들은 유사도에 대한 기여도가 작기 때문에 순서상 능선과 계곡의 뒤쪽에 위치할 수 있다. Looking at the location of the feature node added through the greedy algorithm, it can be initially formed mainly along the ridges and valleys of the original terrain. Feature nodes located in the ridge and valley may be located in the front or rear of the ridge and valley according to the magnitude of their contribution to the similarity. Specifically, a feature node located in a place where the original terrain is curved may be located in front of a ridgeline and a valley in order because the contribution to the similarity is large. Conversely, feature nodes located where the original terrain is not curved can be located behind the ridges and valleys in order because their contribution to similarity is small.
또한, 특징 노드들은 원본 지형의 주요 특징인 계곡과 능선을 강조 위해 순서상의 재배열이 가능할 수 있다. 이를 위해, 전자 장치는 PPA알고리즘을 통해 원본 지형에서 계곡과 능선을 나타내는 특징라인을 추출할 수 있다. 그리고, 전자 장치는 추출한 특징라인과 특징 노드간 거리를 계산하여 거리 차가 작을수록, 즉 특징 노드가 특징라인에 가까울수록 순서상 앞으로 재배열할 수 있다. 반대로 전자 장치는 추출한 특징라인과 특징 노드간 거리를 계산하여 거리 차가 클수록 순서상 뒤로 재배열할 수 있다.In addition, feature nodes may be rearranged in order to emphasize valleys and ridges, which are the main features of the original terrain. To this end, the electronic device may extract feature lines representing valleys and ridges from the original terrain through the PPA algorithm. In addition, the electronic device may calculate the distance between the extracted feature lines and feature nodes, and rearrange them in order as the distance difference decreases, that is, as the feature nodes are closer to the feature lines. Conversely, the electronic device may calculate the distance between the extracted feature lines and feature nodes, and rearrange them in order as the distance difference increases.
단계(209)에서 전자 장치는 재구성된 묵시적 지형 데이터를 세부화할 수 있다. 전자 장치는 특징 노드들을 그룹화하여 상세도를 지정할 수 있다. 일반적으로 지형 데이터는 높은 고도에서 지형을 가시화하는 경우, 지형의 세부적인 형태는 확인하기 어렵고 지형의 주요특징인 계곡과 능선 위주로 관찰이 가능할 수 있다.In
따라서, 전자 장치는 지형 데이터에 대하여 원본 지형을 100% 반영해 지형 데이터를 복원할 필요없이 묵시적 지형 데이터의 특징 노드만을 이용하여 원본 지형에 대한 복원을 수행할 수 있다. Accordingly, the electronic device may perform restoration of the original terrain using only the feature nodes of the implied terrain data without needing to restore the terrain data by reflecting 100% of the original terrain with respect to the terrain data.
즉, 전자 장치는 지형을 관찰하는 고도에 비례하는 유사도에 따른 특징 노드만 사용하여 묵시적 지형 데이터를 복원할 수 있다. 이를 위해 전자 장치는 유사도를 측정하는 과정을 통해 재배열된 순서상의 모든 특징 노드 및 특징 노드들에 해당 노드까지 계산된 유사도 수치를 '0'과 '1'사이의 값으로 조정되어 매핑될 수 있다. That is, the electronic device may restore implicit terrain data using only feature nodes according to similarity proportional to the altitude at which the terrain is observed. To this end, the electronic device may adjust and map the similarity value calculated up to the corresponding node to all the feature nodes and feature nodes in the rearranged order through the process of measuring the similarity to a value between '0' and '1'. .
이 때, 모든 특징 노드마다 유사도 수치를 지정하는 것은 원본 지형 데이터의 노드의 유사도 수치를 통해 지형을 복원할 경우, 데이터 크기가 너무 커지기 때문이다. 일례로, 전자 장치는 원본 지형 데이터의 노드 간격이 10m이라고 가정할 수 있다. 그리고, 이러한 원본 지형 데이터를 기초로 무손실 압축 및 재구성된 묵시적 지형 데이터는 묵시적 표면으로부터 0.1, 1, 2, 5m 등 다양한 노드 간격으로 높이값을 보간하여 지형 모델을 생성할 수 있다.In this case, the similarity value is designated for every feature node because the data size becomes too large when the terrain is restored through the similarity value of the node of the original terrain data. As an example, the electronic device may assume that the node spacing of the original terrain data is 10m. In addition, the implicit terrain data losslessly compressed and reconstructed based on the original terrain data may generate a terrain model by interpolating height values at various node intervals such as 0.1, 1, 2, 5m from the implicit surface.
이 때, 지형 모델은 지형 모델을 생성하는 과정에서 지형을 관찰하는 고도가 높아, 원본 지형 데이터의 노드의 간격보다 그 이상의 높이값으로 지형 모델을 보간하는 경우가 발생할 수 있다. 이 때, 지형 모델은 지형 모델의 보간이 잘못되어, 본연의 지형 모델이 포함하고 있는 세부적인 정보들이 상실될 수 있다.In this case, the terrain model has a high altitude for observing the terrain in the process of generating the terrain model, and thus the terrain model may be interpolated with a height value higher than the spacing of nodes of the original terrain data. In this case, in the terrain model, interpolation of the terrain model is incorrect, and detailed information included in the original terrain model may be lost.
따라서, 전자 장치는 지형에 대한 세부적인 정보를 상실하지 않으면서 원본 지형을 복원할 수 있도록 원본 지형보다 낮은 단계의 상세도에 대한 특징 노드를 이용하여 지형 모델을 복원할 수 있다. 즉, 전자 장치는 지형을 관찰하는 고도가 높아질수록 가시화해야할 지형의 영역이 넓어짐에 따라 지형 복원에 필요한 계산량이 증가할 수 있다. 따라서, 전자 장치는 가시화 영역이 넓어짐에 따라 계산량이 증가하는 것에 비례하여 지형 모델의 단위에 대한 유사도를 낮춤으로써, 지형 복원에 사용되는 특징 노드의 수 및 계산량을 감소시킬 수 있다. 결국, 전자 장치는 지형 복에 따른 계산량을 감소시킴에 따라 지형 모델의 복원 시 필요한 전체적인 계산량을 일정하게 유지시킬 수 있다.Accordingly, the electronic device may restore the terrain model using a feature node for a detailed view of a lower level than the original terrain so that the original terrain can be restored without losing detailed information about the terrain. That is, in the electronic device, the amount of calculation required for terrain restoration may increase as the area of the terrain to be visualized increases as the altitude at which the terrain is observed increases. Accordingly, the electronic device may reduce the number of feature nodes and the amount of calculation used for terrain restoration by lowering the similarity to the unit of the terrain model in proportion to an increase in the amount of calculation as the visualization area increases. Consequently, as the electronic device reduces the amount of calculation according to the terrain reconstruction, the overall amount of calculation required for the restoration of the terrain model can be kept constant.
이를 위해 전자 장치는 유사도 수치에 따라 유사도 전체를 몇 개의 단계로 분할하고, 분할된 각 단계의 시작이 되는 특징 노드의 위치만 기록함으로써 특징 노드를 그룹화하여 상세도를 지정하는 것이 가능할 수 있다. 일례로, 전자장치는 특징 노드 및 특징 노드에 해당하는 노드들에 있어서 유사도 수치에 따라 0.0~0.25, 0.25~0.5, 0.5~0.75, 0.75~1.0으로 4단계로 나뉘어 그룹화하여 상세도를 지정할 수 있다.To this end, the electronic device may divide the entire similarity into several stages according to the similarity value, and record only the position of the feature node at the beginning of each divided stage, thereby grouping the feature nodes and designating a detailed degree. As an example, the electronic device may designate a detailed view by grouping the feature node and the nodes corresponding to the feature node into four stages, divided into 0.0 to 0.25, 0.25 to 0.5, 0.5 to 0.75, and 0.75 to 1.0 according to the similarity value. .
단계(210)에서 전자 장치는 재구성된 묵시적 지형 데이터를 손실 압축할 수 있다. 전자 장치는 재구성된 묵시적 지형 데이터를 구성하는 특징 노드들에 대해 필터링할 수 있다. 구체적으로, 무손실 압축 및 재구성된 묵시적 지형 데이터는 초기 특징 노드 및 징 노드를 이용하여 원본 지형을 그대로 복원할 수 있다. 묵시적 지형 데이터는 무손실 압축된 묵시적 지형 데이터에서 배열의 순서상 뒷에 위치한 특징 노드의 일부를 제거하는 방식으로 데이터의 크기를 줄이지만 원본 지형과 전반적으로 유사한 지형을 유지할 수 있다.In
즉, 전자 장치는 특징 노드들이 유사도가 전반적으로 지속적으로 감소하는 방향으로 순서가 재 정렬되는 경우 순서의 뒤로부터 하나씩 특징 노드들을 제거함으로써, 보다 쉽게 손실 압축을 수행할 수 있다.That is, the electronic device may perform lossy compression more easily by removing the feature nodes one by one from the back of the order when the order of the feature nodes is rearranged in a direction in which the overall degree of similarity continuously decreases.
결국, 전자 장치는 대용량을 가지는 데이터에 대하여 유사성을 기준으로 노드들에 대하여 최소한의 손실 압축을 수행함으로써, 기존의 원본 지형 데이터가 나타내는 지형에 대한 큰 품질 저하 없이 사용자에게 제공할 수 있다.As a result, the electronic device can provide the data having a large amount of data to the user without a significant deterioration in quality of the terrain represented by the original terrain data by performing minimal lossy compression on nodes based on similarity.
단계(211)에서 전자 장치는 데이터베이스에 저장된 묵시적 지형 데이터의 노드를 이용하여 따른 묵시적 표면을 계산할 수 있다. 그리고, 전자 장치는 디스플레이를 통해 묵시적 표면을 메쉬 형태로 변환하여 가시화할 수 있다.In
구체적으로, 전자 장치는 묵시적 표면에서 등 간격으로 샘플링한 높이값을 정점(vertex)로 하여 이웃하는 정점들을 상호 연결함으로써, 메쉬 형태로 가시화할 수 있다.Specifically, the electronic device may visualize in the form of a mesh by interconnecting neighboring vertices using a height value sampled at equal intervals on the implicit surface as a vertex.
또한, 전자 장치는 묵시적 표면을 가시화할 수 있는 수신 단말로 묵시적 지형 데이터의 노드를 순서에 따라 분할하여 전송할 수 있다. 그리고, 수신 단말은 순서에 따라 분할적으로 묵시적 지형 데이터의 노드를 수신하고, 수신한 순서에 따라 묵시적 지형 데이터의 초기 특징 노드를 기반으로 지형을 구성할 수 있다. 이후, 수신 단말은 추가적으로 수신되는 특징 정보를 구성된 지형에 추가함으로써, 묵시적 지형 데이터에 대한 유사도를 높여가며 점진적으로 가시화할 수 있다.In addition, the electronic device may divide and transmit the nodes of the implicit terrain data in order to a receiving terminal capable of visualizing the implicit surface. In addition, the receiving terminal may receive nodes of the implicit terrain data dividedly according to an order, and may configure a terrain based on initial feature nodes of the implicit terrain data according to the received order. Thereafter, the receiving terminal may gradually visualize the implicit terrain data while increasing similarity to the implicit terrain data by adding additionally received feature information to the configured terrain.
전자 장치 및 수신 장치는 묵시적 지형 데이터를 가시화할 수 있는 수단으로써, 차량, 선박, 비행기 등의 이동 가능한 물체의 네비게이션 역할을 수행할 수 있다.The electronic device and the receiving device are means for visualizing implicit terrain data, and may perform a role of navigation of movable objects such as vehicles, ships, and airplanes.
도 3은 일실시예에 따른 묵시적 지형 데이터의 특징라인 및 특징노드를 나타내는 도면이다.3 is a diagram illustrating feature lines and feature nodes of implicit terrain data according to an embodiment.
도 3을 참고하면, 전자 장치는 원본 지형 데이터로부터 추출된 능선과 계곡을 나타내는 특징라인과 묵시적 지형 데이터의 묵시적 표면을 구성하는 초기 특징 노드 및 특징 노드를 가시화할 수 있다.Referring to FIG. 3, the electronic device may visualize feature lines representing ridgelines and valleys extracted from original terrain data, and initial feature nodes and feature nodes constituting the implicit surface of the implied terrain data.
다시 말해, 원본 지형 데이터는 직사각형의 지형에서 각 노드별로 색의 밝기에 따라 높이값을 표현할 수 있으며, 색의 채도가 높을수록 높은 고도를 나타낼 수 있다. 그리고, 특징 라인은 PPA 알고리즘을 통해 추출되어 능선 또는 계곡을 나타낼 수 있다. 또한, 원본 지형 데이터로부터 생성된 묵시적 표면의 초기 특징 노드 및 특징 노드는 하얀 점으로 표시되어, 원본 지형 데이터의 특징 라인과 유사하게 분포될 수 있다. 일례로, 묵시적 지형 데이터는 검은색에서 하얀색 순서대로 각 노드에 대한 높이를 의미할 수 있다. 그리고, 선으로 표현되는 부분은 묵시적 지형 데이터의 특징 라인을 나타내며, 하얀점으로 표현되는 부분은 묵시적 지형 데이터의 특징 노드를 나타낼 수 있다.In other words, the original terrain data may express a height value according to the brightness of a color for each node in a rectangular terrain, and a higher altitude may be indicated as the color saturation increases. In addition, the feature line may be extracted through the PPA algorithm to represent a ridge line or a valley. In addition, the initial feature nodes and feature nodes of the implied surface generated from the original terrain data are indicated by white dots, and may be distributed similarly to the feature lines of the original terrain data. As an example, the implied terrain data may mean the height of each node in the order of black to white. In addition, a part represented by a line may represent a feature line of the implied terrain data, and a part represented by a white dot may represent a feature node of the implied terrain data.
이 때, 전자 장치는 데이터베이스로부터 상세도에 따라 정렬된 초기 특징 노드 및 특징 노드를 순서대로 수신하여 상세도에 따라 점진적으로 유사도를 높여가며 묵시적 지형 데이터를 가시화할 수 있다.In this case, the electronic device may sequentially receive initial feature nodes and feature nodes arranged according to the detail view from the database, gradually increase the similarity according to the detail view, and visualize the implicit terrain data.
도 4는 다른 실시예에 따른 묵시적 지형 데이터를 가시화한 도면이다.4 is a diagram illustrating implicit terrain data according to another embodiment.
도 4를 참고하면, 전자 장치는 묵시적 지형 데이터에 대하여 3차원 지형으로 기사화할 수 있다. 다시 말해, 전자 장치는 묵시적 지형 데이터에 의한 묵시적 표면에 대하여 등 간격으로 샘플링한 높이값들을 정점으로 지정할 수 있다. 그리고, 전자 장치는 지정된 정점과 이웃하는 정점들을 상호 연결하여 메쉬 형태로 변환하고, 렌더링 과정을 통해 가시화할 수 있다.Referring to FIG. 4, the electronic device may report implicit terrain data as a 3D terrain. In other words, the electronic device may designate height values sampled at equal intervals with respect to the implicit surface based on the implicit terrain data as vertices. In addition, the electronic device may interconnect the designated vertices and neighboring vertices to transform them into a mesh form, and visualize them through a rendering process.
전자 장치는 차량, 선박, 비행기와 같은 이동가능한 물체의 내비게이션 시스템에 사용될 수 있다.Electronic devices can be used in navigation systems for movable objects such as vehicles, ships, and airplanes.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.The apparatus described above may be implemented as a hardware component, a software component, and/or a combination of a hardware component and a software component. For example, the devices and components described in the embodiments include, for example, a processor, a controller, an arithmetic logic unit (ALU), a digital signal processor, a microcomputer, a field programmable array (FPA), It can be implemented using one or more general purpose computers or special purpose computers, such as a programmable logic unit (PLU), a microprocessor, or any other device capable of executing and responding to instructions. The processing device may execute an operating system (OS) and one or more software applications executed on the operating system. In addition, the processing device may access, store, manipulate, process, and generate data in response to the execution of software. For the convenience of understanding, although it is sometimes described that one processing device is used, one of ordinary skill in the art, the processing device is a plurality of processing elements and/or a plurality of types of processing elements. It can be seen that it may include. For example, the processing device may include a plurality of processors or one processor and one controller. In addition, other processing configurations are possible, such as a parallel processor.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.The software may include a computer program, code, instructions, or a combination of one or more of these, configuring the processing unit to behave as desired or processed independently or collectively. You can command the device. Software and/or data may be interpreted by a processing device or to provide instructions or data to a processing device, of any type of machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage medium or device. , Or may be permanently or temporarily embodyed in a transmitted signal wave. The software may be distributed over networked computer systems and stored or executed in a distributed manner. Software and data may be stored on one or more computer-readable recording media.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.The method according to the embodiment may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded in a computer-readable medium. The computer-readable medium may include program instructions, data files, data structures, and the like alone or in combination. The program instructions recorded on the medium may be specially designed and configured for the embodiment, or may be known and usable to those skilled in computer software. Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks, and magnetic tapes, optical media such as CD-ROMs and DVDs, and magnetic media such as floptical disks. -A hardware device specially configured to store and execute program instructions such as magneto-optical media, and ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of the program instructions include not only machine language codes such as those produced by a compiler, but also high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter or the like. The hardware device described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operation of the embodiment, and vice versa.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다. 그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.As described above, although the embodiments have been described by the limited embodiments and drawings, various modifications and variations are possible from the above description by those of ordinary skill in the art. For example, the described techniques are performed in a different order from the described method, and/or components such as a system, structure, device, circuit, etc. described are combined or combined in a form different from the described method, or other components Alternatively, even if substituted or substituted by an equivalent, an appropriate result can be achieved. Therefore, other implementations, other embodiments, and claims and equivalents fall within the scope of the claims to be described later.
101: 전자 장치
102: 데이터베이스
103: 수신 장치101: electronic device
102: database
103: receiving device
Claims (20)
상기 묵시적 지형 데이터를 무손실 압축하는 단계;
상기 무손실 압축된 묵시적 지형 데이터를 재구성하는 단계;
상기 재구성된 묵시적 지형 데이터를 세부화하는 단계; 및
상기 재구성된 묵시적 지형 데이터를 손실 압축하는 단계;
를 포함하고,
상기 세부화하는 단계는,
지형을 관찰하는 고도에 비례하는 유사도에 따른 묵시적 지형 데이터의 특징 노드를 사용하여 묵시적 지형 데이터를 복원하도록 상기 묵시적 지형 데이터의 특징 노드를 복수의 단계로 그룹화하여 세부화하는 묵시적 지형 데이터 생성 방법.Constructing implicit terrain data from original terrain data;
Lossless compressing the implicit terrain data;
Reconstructing the losslessly compressed implicit terrain data;
Detailing the reconstructed implicit terrain data; And
Lossy compressing the reconstructed implicit terrain data;
Including,
The subdividing step,
A method of generating implicit terrain data for grouping and subdividing the feature nodes of the implied terrain data into a plurality of steps to restore the implied terrain data using a feature node of the implied terrain data according to a similarity proportional to the altitude at which the terrain is observed.
상기 구성하는 단계는,
상기 원본 지형 데이터를 구성하는 노드에 대한 높이값을 이용하여 묵시적 지형 데이터를 구성하는 묵시적 지형 데이터 생성 방법.The method of claim 1,
The configuring step,
A method of generating implicit terrain data for constructing implicit terrain data using a height value for a node constituting the original terrain data.
상기 무손실 압축하는 단계는
상기 묵시적 지형 데이터의 노드에서 초기 특징 노드들을 추출하는 단계;
상기 초기 특징 노드들을 보간하여 묵시적 지형 데이터의 묵시적 표면을 생성하는 단계; 및
상기 원본 지형 데이터 및 계산된 묵시적 표면을 이용하여 특징 노드들을 추가하는 단계;
를 포함하는 묵시적 지형 데이터 생성 방법.The method of claim 1,
The step of lossless compression is
Extracting initial feature nodes from the nodes of the implicit terrain data;
Generating an implicit surface of implicit terrain data by interpolating the initial feature nodes; And
Adding feature nodes using the original terrain data and the calculated implicit surface;
Implicit terrain data generation method comprising a.
상기 초기 특징 노드들은, 묵시적 표면을 생성하기 위한 보간 방법에 따라 묵시적 지형 데이터 중에 최초로 설정되는 노드이고,
상기 특징 노드들은, 원본 지형 데이터의 노드에 대한 높이값과 묵시적 표면의 높이값 간의 비교에 따른 기설정된 허용 오차를 고려하여 추가되는 노드인 묵시적 지형 데이터 생성 방법.The method of claim 3,
The initial feature nodes are nodes initially set in implicit terrain data according to an interpolation method for generating an implicit surface,
The feature nodes are nodes that are added in consideration of a preset tolerance according to a comparison between a height value of a node of the original terrain data and a height value of an implicit surface.
상기 묵시적 표면은,
기설정된 높이값을 나타내는 초기 특징 노드 및 초기 특징 노드들 간의 보간을 통해 임의 지점의 높이값을 포함하는 묵시적 지형 데이터 생성 방법.The method of claim 3,
The implied surface,
An initial feature node representing a preset height value and a method of generating implicit terrain data including a height value of an arbitrary point through interpolation between the initial feature nodes.
상기 추가하는 단계는
상기 원본 지형 데이터를 구성하는 노드들의 높이값과 상기 초기 특징 노드들은 보간하여 계산된 묵시적 표면의 높이값을 비교하여 묵시적 표면의 높이값 오차가 큰 경우, 상기 원본 지형 데이터의 높이값을 갖는 특징 노드를 추가하는 묵시적 지형 데이터 생성 방법.The method of claim 3,
The step of adding
A feature node having a height value of the original terrain data when the height value of the implicit surface is large by comparing the height value of the nodes constituting the original terrain data with the height value of the implicit surface calculated by interpolating the initial feature nodes. How to create implicit terrain data to add.
상기 재구성하는 단계는,
상기 원본 지형 데이터에서의 특징점이 연결된 중심축을 나타내는 특징 라인을 이용하여 상기 추가된 특징 노드들의 순서에 대한 재정렬을 통해 무손실 압축된 묵시적 지형 데이터를 재구성하고,
상기 특징 라인은,
상기 원본 지형 데이터를 분석하여 계곡과 능선을 구성하는 특징점이 연결되어 생성되는 묵시적 지형 데이터 생성 방법.The method of claim 3,
The reconstructing step,
Reconstructing losslessly compressed implicit terrain data through rearrangement of the order of the added feature nodes using a feature line indicating a central axis to which feature points are connected in the original terrain data,
The feature line,
The method of generating implicit terrain data by analyzing the original terrain data and connecting feature points constituting a valley and a ridge line.
상기 재정렬은,
상기 특징 라인과 상기 추가된 특징 노드 간의 거리에 비례하여 특징 노드들의 순서를 재정렬하는 묵시적 지형 데이터 생성 방법.The method of claim 7,
The rearrangement is,
An implicit terrain data generation method for rearranging the order of feature nodes in proportion to the distance between the feature line and the added feature node.
상기 손실 압축하는 단계는,
상기 재구성된 묵시적 지형 데이터에서 재정렬된 특징 노드의 순서상 후순위부터 순차적으로 특징 노드를 제거하여 묵시적 지형 데이터의 크기를 축소하는 묵시적 지형 데이터 생성 방법.The method of claim 1,
The step of lossy compression,
A method of generating implicit terrain data in which the size of implicit terrain data is reduced by sequentially removing feature nodes from the order of the rearranged feature nodes in the reconstructed implicit terrain data.
상기 손실 압축된 묵시적 지형 데이터를 메쉬 형태로 변환하여 가시화하는 단계를 더 포함하는 묵시적 지형 데이터 생성 방법.The method of claim 1,
And converting the loss-compressed implicit terrain data into a mesh form and visualizing the implicit terrain data.
상기 가시화하는 단계는,
상기 묵시적 지형 데이터를 계산하여 해상도에 따라 각 노드의 높이값을 추출하고 각 노드들의 3차원 좌표를 상호 연결하여 메쉬를 생성한 후, 생성된 메쉬에 텍스쳐를 매핑하여 가시화하는 묵시적 지형 데이터 생성 방법.The method of claim 10,
The visualizing step,
A method of generating implicit terrain data for calculating the implicit terrain data, extracting a height value of each node according to a resolution, generating a mesh by interconnecting 3D coordinates of each node, and mapping a texture to the generated mesh to visualize it.
상기 전자 장치는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는
원본 지형 데이터를 구성하는 노드에 대한 높이값을 이용하여 묵시적 지형 데이터를 생성하는 단계;
상기 묵시적 지형 데이터의 노드들을 이용하여 무손실 압축하는 단계;
상기 무손실 압축된 묵시적 지형 데이터를 재구성하는 단계;
상기 재구성된 묵시적 지형 데이터를 세부화하는 단계; 및
상기 원본 지형 데이터와 묵시적 지형 데이터를 이용하여 재구성된 묵시적 지형 데이터를 손실 압축하는 단계;
를 수행하고,
상기 세부화하는 단계는,
지형을 관찰하는 고도에 비례하는 유사도에 따른 묵시적 지형 데이터의 특징 노드를 사용하여 묵시적 지형 데이터를 복원하도록 상기 묵시적 지형 데이터의 특징 노드를 복수의 단계로 그룹화하여 세부화하는 전자 장치.In the electronic device for generating implicit terrain data,
The electronic device includes a processor, and the processor
Generating implicit terrain data using height values for nodes constituting the original terrain data;
Lossless compression using nodes of the implicit terrain data;
Reconstructing the losslessly compressed implicit terrain data;
Detailing the reconstructed implicit terrain data; And
Lossly compressing the reconstructed implicit terrain data using the original terrain data and the implicit terrain data;
And
The subdividing step,
An electronic device for grouping and subdividing feature nodes of the implied terrain data into a plurality of steps so as to restore the implied terrain data using a feature node of the implied terrain data according to a degree of similarity proportional to the altitude at which the terrain is observed.
상기 무손실 압축하는 단계는
상기 묵시적 지형 데이터에서 초기 특징 노드들을 추출하는 단계;
상기 초기 특징 노드들을 보간하여 묵시적 지형 데이터의 묵시적 표면을 생성하는 단계; 및
상기 원본 지형 데이터 및 계산된 묵시적 표면을 이용하여 특징 노드들을 추가하는 단계;
를 포함하는 전자 장치.The method of claim 12,
The step of lossless compression is
Extracting initial feature nodes from the implicit terrain data;
Generating an implicit surface of implicit terrain data by interpolating the initial feature nodes; And
Adding feature nodes using the original terrain data and the calculated implicit surface;
Electronic device comprising a.
상기 묵시적 표면은,
기설정된 높이값을 나타내는 초기 특징 노드 및 초기 특징 노드들 간의 보간을 통해 임의 지점의 높이값을 포함하는 전자 장치.The method of claim 13,
The implied surface,
An electronic device including an initial feature node representing a preset height value and a height value of an arbitrary point through interpolation between the initial feature nodes.
상기 추가하는 단계는
상기 원본 지형 데이터를 구성하는 노드들의 높이값과 상기 초기 특징 노드들은 보간하여 계산된 묵시적 표면의 높이값을 비교하여 묵시적 표면의 높이값 오차가 큰 경우, 상기 원본 지형 데이터의 높이값을 갖는 특징 노드를 추가하는 전자 장치.The method of claim 13,
The step of adding
A feature node having a height value of the original terrain data when the height value of the implicit surface is large by comparing the height value of the nodes constituting the original terrain data with the height value of the implicit surface calculated by interpolating the initial feature nodes. Electronic device to add.
상기 재구성하는 단계는,
상기 원본 지형 데이터에서의 특징점이 연결된 중심축을 나타내는 특징 라인을 이용하여 상기 추가된 특징 노드들의 순서에 대한 재정렬을 통해 무손실 압축된 묵시적 지형 데이터를 재구성하고,
상기 특징 라인은,
상기 원본 지형 데이터를 분석하여 계곡과 능선을 구성하는 특징점이 연결되어 생성되는 전자 장치.The method of claim 13,
The reconstructing step,
Reconstructing losslessly compressed implicit terrain data through rearrangement of the order of the added feature nodes using a feature line indicating a central axis to which feature points are connected in the original terrain data,
The feature line,
An electronic device that is generated by analyzing the original terrain data and connecting feature points constituting a valley and a ridge.
상기 재정렬은,
상기 특징 라인과 상기 추가된 특징 노드 간의 거리에 비례하여 특징 노드들의 순서를 재정렬하는 전자 장치.The method of claim 16,
The rearrangement is,
An electronic device that rearranges the order of feature nodes in proportion to the distance between the feature line and the added feature node.
상기 손실 압축하는 단계는
상기 재구성된 묵시적 지형 데이터에서 재정렬된 특징 노드의 순서상 후순위부터 순차적으로 특징 노드를 제거하여 묵시적 지형 데이터의 크기를 축소하는 전자 장치.The method of claim 12,
The step of lossy compression is
An electronic device for reducing the size of implicit terrain data by sequentially removing feature nodes from a lower order in the order of the rearranged feature nodes from the reconstructed implicit terrain data.
상기 손실 압축된 묵시적 지형 데이터를 메쉬 형태로 변환하여 가시화하는 단계를 더 포함하는 전자 장치.The method of claim 12,
The electronic device further comprising the step of converting the loss-compressed implicit terrain data into a mesh form and visualizing the data.
상기 가시화하는 단계는,
상기 묵시적 지형 데이터를 계산하여 해상도에 따라 각 노드의 높이값을 추출하고 각 노드들의 3차원 좌표를 상호 연결하여 메쉬를 생성한 후, 생성된 메쉬에 텍스쳐를 매핑하여 가시화하는 전자 장치.The method of claim 19,
The visualizing step,
An electronic device that calculates the implicit terrain data, extracts a height value of each node according to a resolution, generates a mesh by interconnecting 3D coordinates of each node, and then maps and visualizes a texture on the generated mesh.
Priority Applications (2)
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KR1020140111420A KR102165985B1 (en) | 2014-08-26 | 2014-08-26 | Implicit terrain data creation method and electronic apparatus for performing the method |
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US20130169629A1 (en) | 2012-01-03 | 2013-07-04 | Electronics And Telecommunications Research Institute | Method for editing terrain data created by procedural terrain method |
Family Cites Families (1)
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