KR102358777B1 - 3차원 스캔 메쉬 데이터의 머지를 위한 데이터 전처리 장치 및 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 3차원 스캔 메쉬 데이터의 머지를 위한 데이터 전처리 장치에 관한 것이다.
보다 상세하게는 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 스캔 메쉬 데이터의 머지를 위한 데이터 전처리 장치는 3차원 스캔을 통한 제1 메쉬 데이터를 입력받는 데이터입력모듈, 상기 제1 메쉬 데이터에서 포인트와 라인을 구분하는 식별모듈, 공유포인트를 공유하는 복수개의 라인의 각도를 산출하는 각도산출모듈 및 상기 각도와 기설정된 기준임계각도를 기반으로 상기 공유포인트의 제거여부를 판단하고, 판단결과에 기반하여 경량화된 제2 메쉬 데이터를 생성하는 경량화모듈을 포함할 수 있다.

Description

3차원 스캔 메쉬 데이터의 머지를 위한 데이터 전처리 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD OF PREPROCESSING DATA FOR MERGING 3D SCAN MESH DATA}

본 발명은 3차원 스캔 메쉬 데이터의 머지를 위한 데이터 전처리 장치 및 방법에 관한 것이다. 보다 상세하게는 3차원 스캔을 통해 발생한 복수의 메쉬 데이터를 1차적으로 가공하여 머지 전에 데이터의 용량을 줄여 데이터 처리량을 감소시킬 수 있는 장치 및 방법에 관한 것이다.

본 명세서에서 달리 표시되지 않는 한, 이 섹션에 설명되는 내용들은 이 출원의 청구항들에 대한 종래 기술이 아니며, 이 섹션에 포함된다고 하여 종래 기술이라고 인정되는 것은 아니다.

일반적인 3차원 물체의 스캔 장치의 경우, 복잡도가 높은 3차원 물체(예를 들어, 표면이 균일하지 않고 거칠거나, 표면에 특수한 무늬나 문양을 포함하고 있는 경우)를 스캔하게 되면 물체의 복잡도를 표현하기 위해 소위 폴리곤(Polygon)이라 부르는 많은 수의 기하(Geometry) 정보들을 생성하게 된다. 그러나 폴리곤의 개수가 많아질수록 이를 처리하고 저장하기 위한 컴퓨팅 파워(프로세서 속도, 메모리 용량, 정적 저장매체 용량) 또한 높아지게 된다. 따라서 종래 기술에 따른 3차원 물체의 스캔 정보는 컴퓨팅 파워가 제한된 모바일 단말 또는 개인용 컴퓨팅 장치 등에서 처리 내지 활용되는데 한계가 존재하였다

이에 등록특허공보 제10-1934318호는 해저터널 내 3차원 레이저 스캐너를 이용한 취득 스캔 데이터 처리기법을 개시하고 있다.

보다 상세하게 살펴보면, 선행기술은 (A) 3차원 레이저 스캐너가 센싱 구간별로 터널의 라이닝에 레이저를 조사하고 표면을 스캔하여 점군(point cloud) 형태의 변위 및 변상 스캔 데이터를 획득하는 단계; (B) 상기 3차원 레이저 스캐너가 획득한 센싱 구간별 점군(point cloud) 형태의 변위 및 변상 스캔 데이터를 텍스트(text) 파일 형태로 전환(export)하고 센싱 구간별로 셀(cell) 분할하여 편집 기준선을 설정하는 단계; (C) 상기 편집 기준선에 따라 일부 데이터를 분할하되, 상기 편집 기준선을 벗어나는 일부 텍스트 열의 삭제 및 편집을 통해 센싱 구간별로 셀(cell)을 재구성하여 센싱 구간별 보정 스캔 데이터를 생성하는 단계; (D) 상기 센싱 구간별 보정 스캔 데이터를 원격지의 통합운영시스템으로 전송하는 단계; 및 (E) 상기 통합운영시스템에서 상기 센싱 구간별 보정 스캔 데이터를 스캐닝 위치별로 정합하여 3차원 렌더링 이미지로 시각화하는 단계; 로 이루어지는 해저터널 내 3차원 레이저 스캐너를 이용한 취득 스캔 데이터 처리기법을 통하여, 스캔 데이터의 용량을 최소화하는 기술을 개시하고 있다.

등록특허공보 제10-1934318호　(2019.01.02. 공고)

개시된 실시 예는 3차원 스캔 메쉬 데이터의 머지(merge)를 실행하기 전에 데이터의 용량을 줄이는 것이다.

또한, 개시된 실시 예는 사용자의 최소 요구 품질을 기준으로 데이터의 용량을 줄이는 것이다.

또한, 개시된 실시예는 경량화된 데이터의 세부정보를 암호화하여 분산원장 데이터베이스에 저장하여 데이터의 임의적인 위변조를 방지하는 것이다.

또한, 개시된 실시예는 인공지능 모듈을 통해 데이터의 경량화를 위한 기준과 데이터의 사이즈를 추정하는 것이다.

본 발명에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

상술한 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 스캔 메쉬 데이터의 머지를 위한 데이터 전처리 장치는 3차원 스캔을 통한 제1 메쉬 데이터를 입력받는 데이터입력모듈, 상기 제1 메쉬 데이터에서 포인트와 라인을 구분하는 식별모듈, 공유포인트를 공유하는 복수개의 라인의 각도를 산출하는 각도산출모듈 및 상기 각도와 기설정된 기준임계각도를 기반으로 상기 공유포인트의 제거여부를 판단하고, 판단결과에 기반하여 경량화된 제2 메쉬 데이터를 생성하는 경량화모듈을 포함할 수 있다.

이 때, 상기 각도산출모듈은, 상기 공유포인트를 공유하는 복수개의 라인 중 임의의 제1 라인을 기준라인으로 설정하고, 상기 공유포인트를 기준으로 상기 기준라인과의 제1 각도가 제1 기준임계각도보다 큰 제2 라인을 추출하고, 상기 기준라인을 가상으로 연장한 가상기준라인과 상기 제2 라인과의 제2 각도를 산출할 수 있다.

이 때, 상기 경량화모듈은, 상기 기준라인과 상기 제2 라인과의 상기 제2 각도가 제2 기준임계각도보다 작은 경우, 상기 공유포인트를 제거하고, 상기 기준라인과 상기 제2 라인을 직선으로 연결하여 경량화된 제2 메쉬 데이터를 생성할 수 있다.

이 때, 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 스캔 메쉬 데이터의 머지를 위한 데이터 전처리 장치는 상기 제1 기준임계각도 및 상기 제2 기준임계각도를 기반으로 상기 제1 메쉬 데이터와 상기 제2 메쉬 데이터의 사이즈비율을 예측하는 경량화예측모듈을 더 포함할 수 있다.

이 때, 상기 데이터입력모듈은, 상기 제2 메쉬 데이터의 목표데이터사이즈값을 입력받고, 상기 경량화예측모듈은, 상기 제1 메쉬 데이터의 사이즈값과 상기 목표데이터사이즈값을 기반으로 상기 사이즈비율을 산출하고, 상기 사이즈비율을 기반으로 상기 제1 기준임계각도 및 상기 제2 기준임계각도를 산출할 수 있다.

이 때, 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 스캔 메쉬 데이터의 머지를 위한 데이터 전처리 장치는 제거된 공유포인트에 대한 정보, 연결된 라인에 대한 정보, 제1 기준임계각도, 제2 기준임계각도, 상기 제1 메쉬 데이터의 사이즈값 및 상기 목표데이터사이즈값에 관한 정보를 암호화하여 분산원장 데이터베이스에 저장하는 블록체인모듈을 더 포함할 수 있다.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 스캔 메쉬 데이터의 머지를 위한 데이터 전처리 방법은 3차원 스캔을 통한 제1 메쉬 데이터를 입력받는 단계, 상기 제1 메쉬 데이터에서 포인트와 라인을 구분하는 단계, 공유포인트를 공유하는 복수개의 라인의 각도를 산출하는 단계, 상기 각도와 기설정된 기준임계각도를 기반으로 상기 공유포인트의 제거여부를 판단하는 단계 및 판단결과에 기반하여 경량화된 제2 메쉬 데이터를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

이 때, 상기 각도를 산출하는 단계는, 상기 공유포인트를 공유하는 복수개의 라인 중 임의의 제1 라인을 기준라인으로 설정하고, 상기 공유포인트를 기준으로 상기 기준라인과의 제1 각도가 제1 기준임계각도보다 큰 제2 라인을 추출하고, 상기 기준라인을 가상으로 연장한 가상기준라인과 상기 제2 라인과의 제2 각도를 산출할 수 있다.

이 때, 상기 제2 메쉬 데이터를 생성하는 단계는, 상기 기준라인과 상기 제2 라인과의 상기 제2 각도가 제2 기준임계각도보다 작은 경우, 상기 공유포인트를 제거하고, 상기 기준라인과 상기 제2 라인을 직선으로 연결하여 경량화된 제2 메쉬 데이터를 생성할 수 있다.

이 때, 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 스캔 메쉬 데이터의 머지를 위한 데이터 전처리 방법은 상기 제1 기준임계각도 및 상기 제2 기준임계각도를 기반으로 상기 제1 메쉬 데이터와 상기 제2 메쉬 데이터의 사이즈비율을 예측하는 단계를 더 포함할 수 있다.

이 때, 상기 입력받는 단계는, 상기 제2 메쉬 데이터의 목표데이터사이즈값을 더 입력받고, 상기 사이즈비율을 예측하는 단계는, 상기 제1 메쉬 데이터의 사이즈값과 상기 목표데이터사이즈값을 기반으로 상기 사이즈비율을 산출하고, 상기 사이즈비율을 기반으로 상기 제1 기준임계각도 및 상기 제2 기준임계각도를 산출할 수 있다.

이 때, 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 스캔 메쉬 데이터의 머지를 위한 데이터 전처리 방법은 제거된 공유포인트에 대한 정보, 연결된 라인에 대한 정보, 제1 기준임계각도, 제2 기준임계각도, 상기 제1 메쉬 데이터의 사이즈값 및 상기 목표데이터사이즈값에 관한 정보를 암호화하여 분산원장 데이터베이스에 저장하는 단계를 더 포함할 수 있다.

개시된 실시 예에 따르면, 3차원 스캔 메쉬 데이터의 머지(merge)를 실행하기 전에 데이터의 용량을 줄일 수 있다.

또한, 개시된 실시 예에 따르면, 사용자의 최소 요구 품질을 기준으로 데이터의 용량을 줄일 수 있다.

또한, 개시된 실시예에 따르면, 경량화된 데이터의 세부정보를 암호화하여 분산원장 데이터베이스에 저장하여 데이터의 임의적인 위변조를 방지할 수 있다.

또한, 개시된 실시예에 따르면, 인공지능 모듈을 통해 데이터의 경량화를 위한 기준과 데이터의 사이즈를 추정할 수 있다.

본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

본 발명의 특정한 바람직한 실시예들의 상기에서 설명한 바와 같은 또한 다른 측면들과, 특징들 및 이득들은 첨부 도면들과 함께 처리되는 하기의 설명으로부터 보다 명백하게 될 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 스캔 메쉬 데이터의 머지를 위한 데이터 전처리 장치의 구성도.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따라 제1 메쉬 데이터의 사이즈를 줄여 제2 메쉬 데이터를 생성하는 예시도.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 스캔 메쉬 데이터의 머지를 위한 데이터 전처리 장치의 블록도.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라, 제1 기준임계각도 및 제2 기준임계각도를 기반으로 공유포인트의 제거여부를 판단하는 과정을 나타내는 평면도 및 측면도.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 스캔 메쉬 데이터의 머지를 위한 데이터 전처리 방법의 흐름도.
상기 도면들을 통해, 유사 참조 번호들은 동일한 혹은 유사한 엘리먼트들과, 특징들 및 구조들을 도시하기 위해 사용된다는 것에 유의해야만 한다.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 도면부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.

본 발명의 실시 예들을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 그리고 후술되는 용어들을 본 발명의 실시 예에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.

이때, 처리 흐름도 도면들의 각 블록과 흐름도 도면들의 조합들은 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들에 의해 수행될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서에 탑재될 수 있으므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서를 통해 수행되는 그 인스트럭션들이 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능들을 수행하는 수단을 생성하게 된다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 특정 방식으로 기능을 구현하기 위해 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 지향할 수 있는 컴퓨터 이용 가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장되는 것도 가능하므로, 그 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장된 인스트럭션들은 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능을 수행하는 인스트럭션 수단을 내포하는 제조 품목을 생산하는 것도 가능하다. 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에 탑재되는 것도 가능하므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에서 일련의 동작 단계들이 수행되어 컴퓨터로 실행되는 프로세스를 생성해서 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 수행하는 인스트럭션들은 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능들을 실행하기 위한 단계들을 제공하는 것도 가능하다.

또한, 각 블록은 특정된 논리적 기능(들)을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있다. 또, 몇 가지 대체 실행 예들에서는 블록들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하고 또는 그 블록들이 때때로 해당하는 기능에 따라 역순으로 수행되는 것도 가능하다.

이 때, 본 실시 예에서 사용되는 '~부'라는 용어는 소프트웨어 또는 FPGA(field-Programmable Gate Array) 또는 ASIC(Application Specific Integrated Circuit)과 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, '~부'는 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 '~부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '~부'는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 '~부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들, 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 '~부'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '~부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '~부'들로 더 분리될 수 있다. 뿐만 아니라, 구성요소들 및 '~부'들은 디바이스 또는 보안 멀티미디어카드 내의 하나 또는 그 이상의 CPU들을 재생시키도록 구현될 수도 있다.

본 발명의 실시예들을 구체적으로 설명함에 있어서, 특정 시스템의 예를 주된 대상으로 할 것이지만, 본 명세서에서 청구하고자 하는 주요한 요지는 유사한 기술적 배경을 가지는 여타의 통신 시스템 및 서비스에도 본 명세서에 개시된 범위를 크게 벗어나지 아니하는 범위에서 적용 가능하며, 이는 당해 기술분야에서 숙련된 기술적 지식을 가진 자의 판단으로 가능할 것이다.

이하에서, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 스캔 메쉬 데이터의 머지를 위한 데이터 전처리 장치(100)에 대해 상세하게 설명한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 스캔 메쉬 데이터의 머지를 위한 데이터 전처리 장치(100)의 구성도이다.

3차원 스캐너를 물체나 공간을 스캔하게 되면 복수개의 3차원 스캔 메쉬 데이터가 생성된다. 이렇게 생성된 3차원 스캔 메쉬 데이터는 머지(Merge) 과정을 통해 하나의 3차원 스캔 데이터로 생성될 수 있다.

그러나, 복수개의 3차원 스캔 메쉬 데이터의 사이즈가 매우 커서, 이를 머지하는 과정에서 굉장히 많은 시간이 소요된다.

따라서, 복수개의 3차원 스캔 메쉬 데이터를 머지(Merge)하기 전에 용량 즉, 사이즈를 줄일 필요가 있다. 종래에는 단순히 메쉬 데이터의 개수를 줄이는 방식으로 진행되고 있었으나, 데이터의 종류에 따라 형상에 오류가 발생하거나 표현이 불가능한 문제점도 발생하곤 했다.

이에 본 발명의 일 실시예에서는 머지 과정 전에 복수개의 3차원 스캔 메쉬 데이터의 용량 즉, 사이즈를 줄일 수 있는 데이터 전처리 장치(100)를 제안하고자 한다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 스캔 메쉬 데이터의 머지를 위한 데이터 전처리 장치(100)는 3차원 스캐너를 통해 생성된 복수개의 제1 메쉬 데이터(201)를 입력받아, 데이터 전처리 과정을 수행하여 용량이 감소된 제2 메쉬 데이터(203)를 생성하여 출력할 수 있다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따라 제1 메쉬 데이터(201)의 사이즈를 줄여 제2 메쉬 데이터(203)를 생성하는 예시도이다.

도 2를 참조하면, 3차원 스캐너를 통해 생성된 제1 메쉬 데이터(201)는 복수개의 포인트와 복수개의 라인(303)으로 형성되어 물체 또는 공간의 3차원 형상을 표시할 수 있다. 이에 본 발명의 일 실시예에서는 라인(303)과 라인(303)이 만나는 공유포인트(301)를 기준으로 라인(303)과 라인(303)의 각도를 추출하고, 각도가 기설정된 기준임계각도 이하인 경우에는 생략할 수 있을 정도의 형상이라고 판단하여, 해당 공유포인트(301)를 제거함으로써 경량화된 제2 메쉬 데이터(203)를 생성하는 것을 특징으로 한다.

자세한 내용은 도 3 및 도 4를 참조하여 후술하도록 한다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 스캔 메쉬 데이터의 머지를 위한 데이터 전처리 장치(100)의 블록도이다.

도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 스캔 메쉬 데이터의 머지를 위한 데이터 전처리 장치(100)는 데이터입력모듈(101), 식별모듈(103), 각도산출모듈(105) 및 경량화모듈(107)을 포함할 수 있다.

먼저, 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터입력모듈(101)은 3차원 스캔을 통해 생성된 제1 메쉬 데이터(201)를 입력받을 수 있다. 이 때, 데이터입력모듈(101)은 일종의 유무선 통신모듈이거, 저장매체로부터 데이터를 추출할 수 있는 리더(Reader)모듈일 수 있다.

예를 들어, 3차원 스캐너가 공간 또는 물체를 스캔하여 생성한 메쉬 데이터는 상기 3차원 스캐너와 연결된 데이터 전처리 장치(100)로 유무선통신을 통해 전송되거나, 상기 3차원 스캐너에 내장된 저장매체에 저장된 후 상기 데이터 전처리 장치(100)를 통하여 추출될 수도 있다.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 식별모듈(103)은 상기 제1 메쉬 데이터(201)를 분석하여 포인트와 라인을 구분할 수 있다. 이 때, 상기 제1 메쉬 데이터(201)에 포함된 포인트정보 및 라인정보를 기반으로 상기 포인트와 상기 라인을 구분하고 추출할 수 있다.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 각도산출모듈(105)은 공유포인트(301)를 공유하는 복수개의 라인의 각도를 산출할 수 있다. 이 때, 공유포인트(301)는 복수개의 라인의 끝이 닿는 부분에 위치하는 포인트를 의미할 수 있으며, 후술하는 바와 같이 라인과 라인과의 각도가 기준임계각도보다 작은 경우, 상기 공유포인트(301)를 제거하여 제1 메쉬 데이터(201)의 용량을 줄일 수 있다.

이 때, 각도산출모듈(105)은 상기 공유포인트(301)를 공유하는 복수개의 라인 중 임의의 제1 라인(501)을 기준라인(500)으로 설정하고, 상기 공유포인트(301)를 기준으로 상기 기준라인(500)과의 제1 각도(601)가 제1 기준임계각도(701)보다 큰 제2 라인(502)을 추출하고, 상기 기준라인(500)을 가상으로 연장한 가상기준라인(503)과 상기 제2 라인(502)과의 제2 각도(602)를 산출할 수 있다.

각도산출모듈(105)의 동작과 관련하여 도 4를 참조하여 보다 상세하게 설명하도록 한다.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라, 제1 기준임계각도(701) 및 제2 기준임계각도(702)를 기반으로 공유포인트(301)의 제거여부를 판단하는 과정을 나타내는 평면도 및 측면도이다.

도 4를 참조하여 설명하면, 먼저 각도를 산출하기 위하여는 기준이 되는 라인이 존재해야 하므로, 각도산출모듈(105)은 공유포인트(301)를 공유하는 복수개의 라인 중 임의의 제1 라인(501)을 기준라인(500)으로 설정할 수 있다. 이 때, 상기 제1 라인(501)은 특별한 기준은 없고, 임의로 선택될 수 있다.

도 4(a)의 평면도를 참조하면, 이 때, 제1 각도(601)는 공유포인트(301)를 평면으로 두었을 때, 공유포인트(301)를 공유하는 복수개의 라인 중에서 기준라인(500)을 제외한 나머지 라인과 기준라인(500)과의 각도를 의미할 수 있다.

또한, 제1 기준임계각도(701)는 도 4(a)의 평면도에 도시된 바와 같이 공유포인트(301)를 평면으로 두었을 때, 기준라인(500)과 직선으로 연결되어도 3차원 스캔 메쉬 데이터의 형상을 최소한으로 유지할 수 있는 각도를 의미할 수 있다.

예를 들어, 기준라인(500)과 임의의 라인과의 제1 각도(601)가 90도임에도 불구하고, 후술하는 측면에서의 각도 즉, 제2 각도(602)가 제2 기준임계각도(702)보다 작아서 공유포인트(301)를 삭제하게 된다면, 3차원 스캔 메쉬 데이터의 형상이 매우 부정확해질 우려가 있기 때문이다.

따라서, 제1 기준임계각도(701)는 160도 내지 180도 설정함이 바람직하다.

이 때, 각도산출모듈(105)은 제1 각도(601)가 제1 기준임계각도(701)보다 큰 제2 라인(502)을 추출할 수 있다.

또한, 도 4(b)의 측면도를 살펴보면, 제2 각도(602)는 상기 기준라인(500)을 가상으로 연장한 가상기준라인(503)과 상기 제2 라인(502)과의 각도일 수 있다.

이는 본 발명의 주 목적인 공유포인트(301)를 제거하고 라인과 라인을 연결하기 위한 조건을 추출하기 위한 것이다. 보다 상세하게는, 후술하는 바와 같이 경량화모듈(107)에서 제2 기준임계각도(702)와 상기 제2 각도(602)를 비교하여 상기 제2 각도(602)가 상기 제2 기준임계각도(702)보다 작은 경우 공유포인트(301)를 제거하는 것으로 판단할 수 있다.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 경량화모듈(107)은 상기 각도와 기설정된 기준임계각도를 기반으로 상기 공유포인트(301)의 제거여부를 판단하고, 판단결과에 기반하여 경량화된 제2 메쉬 데이터(203)를 생성할 수 있다.

이 때, 경량화모듈(107)은 상기 기준라인(500)과 상기 제2 라인(502)과의 상기 제2 각도(602)가 제2 기준임계각도(702)보다 작은 경우, 상기 공유포인트(301)를 제거하고, 상기 기준라인(500)과 상기 제2 라인(502)을 직선으로 연결하여 경량화된 제2 메쉬 데이터(203)를 생성할 수 있다.

이 때, 제2 메쉬 데이터(203)는 제1 메쉬 데이터(201)보다 공유포인트(301)의 수와 라인의 수가 감소되어 경량화될 수 있다. 즉, 제2 메쉬 데이터(203)는 제1 메쉬 데이터(201)보다 용량이 작아질 수 있고, 이렇게 경량화된 복수개의 제2 메쉬 데이터(203)를 머지(Merge)하는 시간은 제1 메쉬 데이터(201)의 머지 시간보다 훨씬 줄어들 수 있다.

이 때, 제2 기준임계각도(702)는 공유포인트(301)를 제거하고 라인과 라인을 연결하기 위한 기준으로써, 크게 설정할수록 제2 메쉬 데이터(203)의 용량은 줄어든다. 그러나, 제2 기준임계각도(702)를 너무 크게설정하면, 3차원 스캔 메쉬 데이터의 형상이 많이 변형되어 스캔 정확도가 떨어질 수 밖에 없다.

따라서, 제2 기준임계각도(702)는 3차원 스캔 메쉬 데이터의 형상을 최소한 유지하면서, 제2 메쉬 데이터(203)의 용량을 줄일 수 있는 범위로 설정하는 것이 바람직하다.

실험결과, 제2 기준임계각도(702)가 5도인 경우, 제1 메쉬 데이터(201)의 용량 대비 제2 메쉬 데이터(203)의 용량이 약 20% 내지 30% 감소된 것으로 나타났으며, 사용자가 원하는 제2 메쉬 데이터(203)의 용량을 예상하고 상기 제2 기준임계각도(702)를 설정할 수 있다. 또는 후술하는 바와 같이, 인공지능모듈을 통해 제2 기준임계각도(702)를 설정할 수도 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 스캔 메쉬 데이터의 머지를 위한 데이터 전처리 장치(100)는 상기 제1 기준임계각도(701) 및 상기 제2 기준임계각도(702)를 기반으로 상기 제1 메쉬 데이터(201)와 상기 제2 메쉬 데이터(203)의 사이즈비율을 예측하는 경량화예측모듈(109)을 더 포함할 수 있다.

이 때, 경량화예측모듈(109)은 상기 제1 기준임계각도(701) 및 상기 제2 기준임계각도(702)와 상기 제1 메쉬 데이터(201)와 상기 제2 메쉬 데이터(203)의 사이즈비율간의 상관관계를 산출하는 인공지능모듈을 포함할 수 있다.

이 때, 상기 인공지능모듈은 상기 제1 기준임계각도(701) 및 상기 제2 기준임계각도(702)와 상기 제1 메쉬 데이터(201)와 상기 제2 메쉬 데이터(203)의 사이즈비율간의 상관관계를 산출하는 기계학습모델을 생성할 수 있다.

정리하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 경량화예측모듈(109)은 상기 제1 기준임계각도(701) 및 상기 제2 기준임계각도(702)와 상기 제1 메쉬 데이터(201)와 상기 제2 메쉬 데이터(203)의 사이즈비율간의 상관관계를 산출하는 인공지능 모듈을 통해 사용자가 제1 기준임계각도(701) 및 상기 제2 기준임계각도(702)를 입력하는 경우 그에 상응하는 사이즈비율을 출력하거나, 상기 사이즈비율을 입력하는 경우 상기 사이즈비율에 상응하는 제1 기준임계각도(701) 및 상기 제2 기준임계각도(702)를 출력할 수 있다.

이 때, 상기 인공지능모듈은 머신러닝의 한 분야인 딥러닝(Deep Learning) 기법을 이용하여 정확한 상관 관계가 도출될 수 있도록 학습을 수행할 수 있다.

또한, 인공지능모듈은 딥러닝을 통하여 상기 함수에서의 복수 개의 입력들의 가중치(weight)를 학습을 통하여 산출할 수 있다. 또한, 이러한 학습을 위하여 활용되는 인공지능망 모델로는 RNN(Recurrent Neural Network), DNN(Deep Neural Network) 및 DRNN(Dynamic Recurrent Neural Network) 등 다양한 모델들을 활용할 수 있을 것이다.

여기서 RNN은 현재의 데이터와 과거의 데이터를 동시에 고려하는 딥 러닝 기법으로서, 순환 신경망(RNN)은 인공 신경망을 구성하는 유닛 사이의 연결이 방향성 사이클(directed cycle)을 구성하는 신경망을 나타낸다. 나아가, 순환 신경망(RNN)을 구성할 수 있는 구조에는 다양한 방식이 사용될 수 있는데, 예컨대, 완전순환망(Fully Recurrent Network), 홉필드망(Hopfield Network), 엘만망(Elman Network), ESN(Echo state network), LSTM(Long short term memory network), 양방향(Bi-directional) RNN, CTRNN(Continuous-time RNN), 계층적 RNN, 2차 RNN 등이 대표적인 예이다. 또한, 순환 신경망(RNN)을 학습시키기 위한 방법으로서, 경사 하강법, Hessian Free Optimization, Global Optimization Method 등의 방식이 사용될 수 있다.

또한, 인공지능망 모델로 패턴 인식 등에 잘 활용되는 SVM(Supported Vector Machine) 신경망 알고리즘을 활용하여 기계학습모델을 생성할 수 있다.

여기서, SVM 즉, 서포트 벡터 머신은 기계학습의 분야 중 하나로 패턴인식, 자료분석을 위한 지도학습모델이며, 주로 분류와 회귀분석을 위해 사용될 수 있고, 두 카테고리 중 어느 하나에 속한 데이터의 집합이 주어졌을 때, SVM 알고리즘은 주어진 데이터 집합을 바탕으로 하여 새로운 데이터가 어느 카테고리에 속할지 판단하는 비확률적 이진 선형 분류 모델을 만들 수 있다.

또한, 제2 메쉬 데이터(203)를 사용자가 원하는 사이즈로 출력하기 위하여, 데이터입력모듈(101)은 상기 제2 메쉬 데이터(203)의 목표데이터사이즈값을 입력받고, 경량화예측모듈(109)은 상기 제1 메쉬 데이터(201)의 사이즈값과 상기 목표데이터사이즈값을 기반으로 상기 사이즈비율을 산출하고, 상기 사이즈비율을 기반으로 상기 제1 기준임계각도(701) 및 상기 제2 기준임계각도(702)를 산출할 수 있다.

이 때, 상기 목표데이터사이즈값은 사용자가 원하는 제2 메쉬 데이터(203)의 용량 사이즈를 의미한다.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 스캔 메쉬 데이터의 머지를 위한 데이터 전처리 장치(100)는 제거된 공유포인트(301)에 대한 정보, 연결된 라인에 대한 정보, 제1 기준임계각도(701), 제2 기준임계각도(702), 상기 제1 메쉬 데이터(201)의 사이즈값 및 상기 목표데이터사이즈값에 관한 정보를 암호화 하여 분산원장 데이터베이스(400)에 저장하는 블록체인모듈(111)을 더 포함할 수 있다.

이 때, 블록체인모듈(111)은 제2 메쉬 데이터(203) 생성에 관여된 모든 정보를 분산원장 데이터베이스(400)에 저장함으로써, 데이터의 임의적인 위변조를 방지할 수 있다.

또한, 블록체인모듈(111)은 이더리움(Ethereum)이라는 블록체인 기반의 스마트컨트랙트 기능을 구현하여, 제2 메쉬 데이터(203)가 생성되는 것을 조건으로 제거된 공유포인트(301)에 대한 정보, 연결된 라인에 대한 정보, 제1 기준임계각도(701), 제2 기준임계각도(702), 상기 제1 메쉬 데이터(201)의 사이즈값 및 상기 목표데이터사이즈값에 관한 정보를 암호화하여 분산원장 데이터베이스(400)에 저장할 수 있다.

블록체인 기반의 스마트컨트랙트는 블록체인 네트워크에 참여한 계약당사자가 계약 내용을 코드로 작성하여 블록체인에 기록하면 블록체인 기술은 계약 조건이 충족되는 경우에 블록체인에 기록된 계약 내용을 참고하여 해당 계약을 자동으로 실행한다. 이 경우, 블록체인 기술은 프로그램된 계약이 멈추지 않고 지속적으로 실행되도록 하고, 또한 외부의 관여 없이도 디지털 콘텐츠의 권리가 직접 이전될 수 있도록 한다. 즉, 블록체인 기술은 네트워크상의 노드가 스마트컨트랙트을 인식하고, 이를 위한 계약주소(contract address)를 만들고, 만일 거래를 원하는 자가 스마트컨트랙트의 계약주소로 계약의 실행에 필요한 조건을 전송하면 스마트컨트랙트가 자동으로 실행되도록 한다. 스마트컨트랙트는 미리 결정된 특정 조건이 충족되면 자동으로 실행되는 애플리케이션이며, 스마트컨트랙트를 구현하기 위해서는 네트워크를 통해 일어나는 모든 거래정보를 확인하고 감독하고 실행할 수 있는 블록체인 기술이 작동하는 플랫폼이 필요하다.

이하에서는 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 스캔 메쉬 데이터의 머지를 위한 데이터 전처리 방법을 설명한다.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 스캔 메쉬 데이터의 머지를 위한 데이터 전처리 방법의 흐름도이다.

도 5를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 스캔 메쉬 데이터의 머지를 위한 데이터 전처리 방법은 먼저 3차원 스캔을 통한 제1 메쉬 데이터(201)를 입력받을 수 있다(S501).

이 때, 입력받는 단계(S501)는 후술하는 제2 메쉬 데이터(203)의 목표데이터사이즈값을 더 입력받을 수 있다.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 스캔 메쉬 데이터의 머지를 위한 데이터 전처리 방법은 상기 제1 메쉬 데이터(201)에서 포인트와 라인을 구분할 수 있다(S503).

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 스캔 메쉬 데이터의 머지를 위한 데이터 전처리 방법은 공유포인트(301)를 공유하는 복수개의 라인의 각도를 산출할 수 있다(S505).

이 때, 상기 각도를 산출하는 단계(S505)는 상기 공유포인트(301)를 공유하는 복수개의 라인 중 임의의 제1 라인(501)을 기준라인(500)으로 설정하고, 상기 공유포인트(301)를 기준으로 상기 기준라인(500)과의 제1 각도(601)가 제1 기준임계각도(701)보다 큰 제2 라인(502)을 추출하고, 상기 기준라인(500)을 가상으로 연장한 가상기준라인(503)과 상기 제2 라인(502)과의 제2 각도(602)를 산출할 수 있다.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 스캔 메쉬 데이터의 머지를 위한 데이터 전처리 방법은 상기 각도와 기설정된 기준임계각도를 기반으로 상기 공유포인트(301)의 제거여부를 판단할 수 있다(S507).

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 스캔 메쉬 데이터의 머지를 위한 데이터 전처리 방법은 판단결과에 기반하여 경량화된 제2 메쉬 데이터(203)를 생성할 수 있다(S509).

이 때, 상기 제2 메쉬 데이터(203)를 생성하는 단계(S509)는 상기 기준라인(500)과 상기 제2 라인(502)과의 상기 제2 각도(602)가 제2 기준임계각도(702)보다 작은 경우, 상기 공유포인트(301)를 제거하고, 상기 기준라인(500)과 상기 제2 라인(502)을 직선으로 연결하여 경량화된 제2 메쉬 데이터(203)를 생성할 수 있다.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 스캔 메쉬 데이터의 머지를 위한 데이터 전처리 방법은 상기 제1 기준임계각도(701) 및 상기 제2 기준임계각도(702)를 기반으로 상기 제1 메쉬 데이터(201)와 상기 제2 메쉬 데이터(203)의 사이즈비율을 예측할 수 있다.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 스캔 메쉬 데이터의 머지를 위한 데이터 전처리 방법은 상기 입력받는 단계에서 상기 제2 메쉬 데이터(203)의 목표데이터사이즈값을 더 입력받을 수 있고, 상기 사이즈비율을 예측하는 단계에서 상기 제1 메쉬 데이터(201)의 사이즈값과 상기 목표데이터사이즈값을 기반으로 상기 사이즈비율을 산출하고, 상기 사이즈비율을 기반으로 상기 제1 기준임계각도(701) 및 상기 제2 기준임계각도(702)를 산출할 수 있다.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 스캔 메쉬 데이터의 머지를 위한 데이터 전처리 방법은 제거된 공유포인트(301)에 대한 정보, 연결된 라인에 대한 정보, 제1 기준임계각도(701), 제2 기준임계각도(702), 상기 제1 메쉬 데이터(201)의 사이즈값 및 상기 목표데이터사이즈값에 관한 정보를 암호화하여 분산원장 데이터베이스(400)에 저장할 수 있다.

본 명세서와 도면에 개시된 본 발명의 실시예들은 본 발명의 기술 내용을 쉽게 설명하고 본 발명의 이해를 돕기 위해 특정 예를 제시한 것일 뿐이며, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 즉 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형예들이 실시 가능하다는 것은 본 발명의 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다. 또한 상기 각각의 실시예는 필요에 따라 서로 조합되어 운용할 수 있다.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 스캔 메쉬 데이터의 머지를 위한 데이터 전처리 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다.

이와 같이, 본 발명의 다양한 실시예들은 특정 관점에서 컴퓨터 리드 가능 기록 매체(computer readable recording medium)에서 컴퓨터 리드 가능 코드(computer readable code)로서 구현될 수 있다. 컴퓨터 리드 가능 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의해 리드될 수 있는 데이터를 저장할 수 있는 임의의 데이터 저장 디바이스이다. 컴퓨터 리드 가능 기록 매체의 예들은 읽기 전용 메모리(read only memory: ROM)와, 랜덤-접속 메모리(random access memory: RAM)와, 컴팩트 디스크- 리드 온니 메모리(compact disk-read only memory: CD-ROM)들과, 마그네틱 테이프(magnetic tape)들과, 플로피 디스크(floppy disk)들과, 광 데이터 저장 디바이스들, 및 캐리어 웨이브(carrier wave)들(인터넷을 통한 데이터 송신 등)을 포함할 수 있다. 컴퓨터 리드 가능 기록 매체는 또한 네트워크 연결된 컴퓨터 시스템들을 통해 분산될 수 있고, 따라서 컴퓨터 리드 가능 코드는 분산 방식으로 저장 및 실행된다. 또한, 본 발명의 다양한 실시예들을 성취하기 위한 기능적 프로그램들, 코드, 및 코드 세그먼트(segment)들은 본 발명이 적용되는 분야에서 숙련된 프로그래머들에 의해 쉽게 해석될 수 있다.

또한 본 발명의 다양한 실시예들에 따른 장치 및 방법은 하드웨어, 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 조합의 형태로 실현 가능하다는 것을 알 수 있을 것이다. 이러한 소프트웨어는 예를 들어, 삭제 가능 또는 재기록 가능 여부와 상관없이, ROM 등의 저장 장치와 같은 휘발성 또는 비휘발성 저장 장치, 또는 예를 들어, RAM, 메모리 칩, 장치 또는 집적 회로와 같은 메모리, 또는 예를 들어 콤팩트 디스크(compact disk: CD), DVD, 자기 디스크 또는 자기 테이프 등과 같은 광학 또는 자기적으로 기록 가능함과 동시에 기계(예를 들어, 컴퓨터)로 읽을 수 있는 저장 매체에 저장될 수 있다. 본 발명의 다양한 실시예들에 따른 방법은 제어부 및 메모리를 포함하는 컴퓨터 또는 휴대 단말에 의해 구현될 수 있고, 이러한 메모리는 본 발명의 실시예들을 구현하는 명령들을 포함하는 프로그램 또는 프로그램들을 저장하기에 적합한 기계로 읽을 수 있는 저장 매체의 한 예임을 알 수 있을 것이다.

따라서, 본 발명은 본 명세서의 청구항에 기재된 장치 또는 방법을 구현하기 위한 코드를 포함하는 프로그램 및 이러한 프로그램을 저장하는 기계(컴퓨터 등)로 읽을 수 있는 저장 매체를 포함한다. 또한, 이러한 프로그램은 유선 또는 무선 연결을 통해 전달되는 통신 신호와 같은 임의의 매체를 통해 전자적으로 이송될 수 있고, 본 발명은 이와 균등한 것을 적절하게 포함한다.

본 명세서와 도면에 개시된 본 발명의 실시 예들은 본 발명의 기술 내용을 쉽게 설명하고, 본 발명의 이해를 돕기 위해 특정 예를 제시한 것일 뿐이며, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 또한 앞서 설명된 본 발명에 따른 실시예들은 예시적인 것에 불과하며, 당해 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 범위의 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 다음의 특허청구범위에 의해서 정해져야 할 것이다.

100 : 3차원 스캔 메쉬 데이터의 머지를 위한 데이터 전처리 장치
101 : 데이터입력모듈
103 : 식별모듈
105 : 각도산출모듈
107 : 경량화모듈
109 : 경량화예측모듈
111 : 블록체인모듈
201 : 제1 메쉬 데이터
203 : 제2 메쉬 데이터
301 : 공유포인트
303 : 라인
400 : 분산원장 데이터베이스
500 : 기준라인
501 : 제1 라인
502 : 제2 라인
503 : 가상기준라인
601 : 제1 각도
602 : 제2 각도
701 : 제1 기준임계각도
702 : 제2 기준임계각도

Claims (12)

1. 3차원 스캔을 통한 제1 메쉬 데이터를 입력받는 데이터입력모듈;
   상기 제1 메쉬 데이터에서 포인트와 라인을 구분하는 식별모듈;
   공유포인트를 공유하는 복수개의 라인의 각도를 산출하는 각도산출모듈; 및
   상기 각도와 기설정된 기준임계각도를 기반으로 상기 공유포인트의 제거여부를 판단하고, 판단결과에 기반하여 경량화된 제2 메쉬 데이터를 생성하는 경량화모듈; 을 포함하며,
   상기 각도산출모듈은,
   상기 공유포인트를 공유하는 복수개의 라인 중 임의의 제1 라인을 기준라인으로 설정하고, 상기 공유포인트를 기준으로 상기 기준라인과의 제1 각도가 제1 기준임계각도보다 큰 제2 라인을 추출하고, 상기 기준라인을 가상으로 연장한 가상기준라인과 상기 제2 라인과의 제2 각도를 산출하는 것을 특징으로 하는 3차원 스캔 메쉬 데이터의 머지를 위한 데이터 전처리 장치.
2. 삭제
3. 청구항 1에 있어서,
   상기 경량화모듈은,
   상기 기준라인과 상기 제2 라인과의 상기 제2 각도가 제2 기준임계각도보다 작은 경우, 상기 공유포인트를 제거하고, 상기 기준라인과 상기 제2 라인을 직선으로 연결하여 경량화된 제2 메쉬 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 3차원 스캔 메쉬 데이터의 머지를 위한 데이터 전처리 장치.
4. 청구항 3에 있어서,
   상기 제1 기준임계각도 및 상기 제2 기준임계각도를 기반으로 상기 제1 메쉬 데이터와 상기 제2 메쉬 데이터의 사이즈비율을 예측하는 경량화예측모듈; 을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 스캔 메쉬 데이터의 머지를 위한 데이터 전처리 장치.
5. 청구항 4에 있어서,
   상기 데이터입력모듈은,
   상기 제2 메쉬 데이터의 목표데이터사이즈값을 입력받고,
   상기 경량화예측모듈은,
   상기 제1 메쉬 데이터의 사이즈값과 상기 목표데이터사이즈값을 기반으로 상기 사이즈비율을 산출하고, 상기 사이즈비율을 기반으로 상기 제1 기준임계각도 및 상기 제2 기준임계각도를 산출하는 것을 특징으로 3차원 스캔 메쉬 데이터의 머지를 위한 데이터 전처리 장치.
6. 청구항 5에 있어서,
   제거된 공유포인트에 대한 정보, 연결된 라인에 대한 정보, 제1 기준임계각도, 제2 기준임계각도, 상기 제1 메쉬 데이터의 사이즈값 및 상기 목표데이터사이즈값에 관한 정보를 암호화 하여 분산원장 데이터베이스에 저장하는 블록체인모듈; 을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 스캔 메쉬 데이터의 머지를 위한 데이터 전처리 장치.
7. 3차원 스캔을 통한 제1 메쉬 데이터를 입력받는 단계;
   상기 제1 메쉬 데이터에서 포인트와 라인을 구분하는 단계;
   공유포인트를 공유하는 복수개의 라인의 각도를 산출하는 단계;
   상기 각도와 기설정된 기준임계각도를 기반으로 상기 공유포인트의 제거여부를 판단하는 단계; 및
   판단결과에 기반하여 경량화된 제2 메쉬 데이터를 생성하는 단계; 를 포함하며,
   상기 각도를 산출하는 단계는,
   상기 공유포인트를 공유하는 복수개의 라인 중 임의의 제1 라인을 기준라인으로 설정하고, 상기 공유포인트를 기준으로 상기 기준라인과의 제1 각도가 제1 기준임계각도보다 큰 제2 라인을 추출하고, 상기 기준라인을 가상으로 연장한 가상기준라인과 상기 제2 라인과의 제2 각도를 산출하는 것을 특징으로 하는 3차원 스캔 메쉬 데이터의 머지를 위한 데이터 전처리 방법.
8. 삭제
9. 청구항 7에 있어서,
   상기 제2 메쉬 데이터를 생성하는 단계는,
   상기 기준라인과 상기 제2 라인과의 상기 제2 각도가 제2 기준임계각도보다 작은 경우, 상기 공유포인트를 제거하고, 상기 기준라인과 상기 제2 라인을 직선으로 연결하여 경량화된 제2 메쉬 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 3차원 스캔 메쉬 데이터의 머지를 위한 데이터 전처리 방법.
10. 청구항 9에 있어서,
    상기 제1 기준임계각도 및 상기 제2 기준임계각도를 기반으로 상기 제1 메쉬 데이터와 상기 제2 메쉬 데이터의 사이즈비율을 예측하는 단계; 를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 스캔 메쉬 데이터의 머지를 위한 데이터 전처리 방법.
11. 청구항 10에 있어서,
    상기 입력받는 단계는,
    상기 제2 메쉬 데이터의 목표데이터사이즈값을 더 입력받고,
    상기 사이즈비율을 예측하는 단계는,
    상기 제1 메쉬 데이터의 사이즈값과 상기 목표데이터사이즈값을 기반으로 상기 사이즈비율을 산출하고, 상기 사이즈비율을 기반으로 상기 제1 기준임계각도 및 상기 제2 기준임계각도를 산출하는 것을 특징으로 3차원 스캔 메쉬 데이터의 머지를 위한 데이터 전처리 방법.
12. 청구항 11에 있어서,
    제거된 공유포인트에 대한 정보, 연결된 라인에 대한 정보, 제1 기준임계각도, 제2 기준임계각도, 상기 제1 메쉬 데이터의 사이즈값 및 상기 목표데이터사이즈값에 관한 정보를 암호화 하여 분산원장 데이터베이스에 저장하는 단계; 를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 스캔 메쉬 데이터의 머지를 위한 데이터 전처리 방법.
    

Images