KR20190004086A - 3차원 객체정보모델의 생성 방법 - Google Patents

Abstract

3차원 객체정보모델의 생성 방법이 개시된다. 3차원 객체정보모델의 생성 방법은 레이어 창에 정사 영상과 DSM 영상을 로딩하는 단계; 상기 레이어 창에 신규 레이어 창을 생성하는 단계; 상기 신규 레이어 창에 랜덤 포인트들을 생성하는 단계; 상기 신규 레이어를 상기 DSM 영상과 합치하고, 상기 랜덤 포인트들에 대응되는 상기 DSM 영상의 점들의 z축 값을 추출하는 단계; 추출된 상기 z축 값들 중 기준 값보다 큰 점들을 추출하는 단계; 및 상기 DSM 영상에서 상기 기준 값보다 큰 점들에 의해 형성되는 영역을 제거하는 단계를 포함한다.

Description

3차원 객체정보모델의 생성 방법{Method for generating three-dimensional object model}

본 발명은 3차원 객체정보모델의 생성 방법에 관련된 것으로, 보다 상세하게는 식물군, 건물군, 기타 인공물들이 제거된 지표면 영상 정보를 생성할 수 있는 3차원 객체정보모델의 생성 방법에 관한 것이다.

3차원 객체정보모델 생성에는 수치 표고 모형(DEM, Digital Elevation Model)영상과 수치 표면 모형(DSM, Digital Surface Model) 영상이 이용된다. DEM 영상은 실세계 지형 정보 중 건물, 수목, 인공 구조물 등을 제외한 지형(bare earth) 부분을 표현하는 수치 모형이고, DSM 영상은 실세계의 모든 정보, 즉 지형, 수목, 건물, 인공 구조물 등을 표현한 모형이다.

한편, 디지타이징 작업은 지도나 도면을 표현할 수 있는 전자적 또는 전자기적 평판인 디지타이저를 사용하여 점, 선, 면의 좌표를 입력하는 지도 또는 도면의 수치화 작업의 하나이다. 일반적으로 지도와 항공 사진 등 아날로그 형식의 자료를 전산기에 의해서 직접 판독할 수 있는 수치 형식으로 변환하여 자료를 획득한다. 이 방법은 디지타이저를 사용하는 작업자에 의한 수작업으로 가능하다.

때문에, 3차원 측량점 타점 작업과 점간을 연결하는 디지타이징 작업은 오래 걸리는 문제점이 있다. 3차원 지표면 매쉬 데이터는 최적의 시각화를 위해 데이터의 질감을 임의로 가공하는데, 이 때 포인트 클라우드를 기반으로 측량점 타점작업을 수행한다. 이러한 측량점 타점작업은 도로, 하천의 제방, 전답의 굴곡점, 상단, 하단 구조물선과 현황선 등 브레이크라인을 GPS측량장비로 측량하듯 수동으로 타점해 주어야 해서 많은 시간이 소요된다.

한국등록특허 제10-0799990호

본 발명은 주요 시설물과 현황선 기준선에 대한 기준점을 자동으로 생성하고 디지타이징 과정을 통해 지형과 현황을 추출해낼 수 있는 3차원 객체정보모델 생성 방법을 제공한다.

또한, 본 발명은 드론측량 영상 이미지에서 포인트 추출을 통하여 손쉽게 주요 시설물과 현황선 기준선의 기준점을 자동으로 타점을 생성할 수 있는 3차원 객체정보모델 생성 방법을 제공한다

3차원 객체정보모델의 생성 방법은 레이어 창에 정사 영상과 DSM 영상을 로딩하는 단계; 상기 레이어 창에 신규 레이어 창을 생성하는 단계; 상기 신규 레이어 창에 랜덤 포인트들을 생성하는 단계; 상기 신규 레이어를 상기 DSM 영상과 합치하고, 상기 랜덤 포인트들에 대응되는 상기 DSM 영상의 점들의 z축 값을 추출하는 단계; 추출된 상기 z축 값들 중 기준 값보다 큰 점들을 추출하는 단계; 및 상기 DSM 영상에서 상기 기준 값보다 큰 점들에 의해 형성되는 영역을 제거하는 단계를 포함한다.

또한, 상기 랜덤 포인트들은 상기 정사 영상의 경계 영역을 따라 생성될 수 있다.

또한, 상기 랜덤 포인트들은 상기 신규 레이어 창에 격자망 구조로 생성될 수 있다.

또한, 상기 DSM 영상에서 상기 기준 값보다 큰 점들에 의해 형성되는 영역을 제거하는 단계는, 상기 기준 값보다 큰 점들을 기준 범위에 따라 분류하고, 상기 기준 범위에 따라 분류된 점들에 의해 구획되는 영역을 제거할 수 있다.

또한, 상기 DSM 영상으로부터 상기 기준 값보다 큰 점들에 의해 형성되는 영역이 제거된 영상에서, 특정 대상 영역을 선택하는 단계; 선택된 상기 특정 대상 영역에서 각주법으로 영역을 분할하는 단계; 분할된 영역에서 수치계산을 통하여 길이, 표면적, 체적을 연산하는 단계를 더 포함할 수 있다.

본 발명에 따른 3차원 객체정보모델 생성 방법은 정밀지형도 작성 자동화로 손쉽게 DSM(수치표면모델)을 제작할 수 있으며, 제작 소요 시간을 단축할 수 있다.

또한, 본 발명에 따른 3차원 객체정보모델 생성 방법은 드론 측량을 이용하여 수치지형도 갱신, 지적 재조사 등의 분야에 활용가능하며, 공간정보구축에 필요한 경비 절감에 크게 기여할 수 있다.

도 1은 본 발명에 따른 3차원 객체정보모델 생성 시스템을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명에 따른 3차원 객체정보모델 생성 방법을 나타내는 순서도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따라 드론을 이용한 정사영상을 생성하는 과정을 나타내는 순서도이다.

이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예를 상세히 설명할 것이다. 그러나 본 발명의 기술적 사상은 여기서 설명되는 실시 예에 한정되지 않고 다른 형태로 구체화 될 수도 있다. 오히려, 여기서 소개되는 실시 예는 개시된 내용이 철저하고 완전해질 수 있도록 그리고 당업자에게 본 발명의 사상이 충분히 전달될 수 있도록 하기 위해 제공되는 것이다.

본 명세서에서, 어떤 구성요소가 다른 구성요소 상에 있다고 언급되는 경우에 그것은 다른 구성요소 상에 직접 형성될 수 있거나 또는 그들 사이에 제 3의 구성요소가 개재될 수도 있다는 것을 의미한다. 또한, 도면들에 있어서, 막 및 영역들의 두께는 기술적 내용의 효과적인 설명을 위해 과장된 것이다.

또한, 본 명세서의 다양한 실시 예 들에서 제1, 제2, 제3 등의 용어가 다양한 구성요소들을 기술하기 위해서 사용되었지만, 이들 구성요소들이 이 같은 용어들에 의해서 한정되어서는 안 된다. 이들 용어들은 단지 어느 구성요소를 다른 구성요소와 구별시키기 위해서 사용되었을 뿐이다. 따라서, 어느 한 실시 예에 제 1 구성요소로 언급된 것이 다른 실시 예에서는 제 2 구성요소로 언급될 수도 있다. 여기에 설명되고 예시되는 각 실시 예는 그것의 상보적인 실시 예도 포함한다. 또한, 본 명세서에서 '및/또는'은 전후에 나열한 구성요소들 중 적어도 하나를 포함하는 의미로 사용되었다.

명세서에서 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함한다. 또한, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 구성요소 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 구성요소 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 배제하는 것으로 이해되어서는 안 된다. 또한, 본 명세서에서 "연결"은 복수의 구성 요소를 간접적으로 연결하는 것, 및 직접적으로 연결하는 것을 모두 포함하는 의미로 사용된다.

또한, 하기에서 본 발명을 설명함에 있어 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략할 것이다.

본 발명에 따른 3차원 객체정보모델 생성 시스템 및 방법은 큰 규모의 지형이나 교량, 댐, 고층 구조물 등 대형 건축물을 대상으로 3차원 모델을 구축하는 데 활용될 수 있다.

도 1은 본 발명에 따른 3차원 객체정보모델 생성 시스템을 나타내는 도면이다.

도 1를 참조하면, 3차원 객체정보모델 생성 시스템(100)은 영상 저장부(110), 영상 합치부(120), 랜덤 포인트 생성부(130), 그리고 지형 모델 생성부(140)를 포함한다.

영상 저장부(110)는 정사 영상(ortho image)과 DSM(수치 표면 모델, Digital Surface Model) 영상을 저장한다.

정사 영상이란, 항공사진 또는 위성 등의 촬영 당시 영상정보 등에 대하여 높이 차나 기울어짐 등 지형 기복에 의한 기하학적 왜곡을 보정하여 지리 좌표계, 즉 정사 좌표계로 변환한 것을 말하며, 모든 물체를 수직으로 내려보는 모습으로 변환한 영상을 일컫는다. 본 발명에 의하면, 정사 영상은 드론을 이용한 항공 촬영으로 획득될 수 있다.

DSM 영상은 원시자료를 기준점을 이용하여 기준좌표계에 의한 3차원 좌표로 조정한 자료로써 지면 및 지표 피복물에 대한 점 자료로, 일정 간격의 격자점마다 수치로 기록한 표고 모형이다. DSM 영상은 상기 점에 대한 xyz좌표 정보를 포함한다.

영상 합치부(120)는 영상 저장부(110)로부터 정사 영상과 DSM 영상을 전달 받아 레이어 창에 로딩한다. 그리고 영상 합치부(120)는 신규 레이어 창을 생성한다.

랜덤 포인트 생성부(130)는 생성된 신규 레이어 창에 랜덤 포인트를 생성한다. 실시 예에 의하면, 랜덤 포인트 생성부는 정사 영상의 경계 영역을 따라 랜덤 포인트를 생성할 수 있다. 또한, 랜덤 포인트 생성부는 격자망으로 랜덤 포인트들을 생성할 수 있다. 격자망은 사용자의 설정에 따라 격자 수, 격자 사이즈가 조절될 수 있다.

지형 모델 생성부(140)는 신규 레이어를 DSM 영상과 합치하고, 랜덤 포인트들에 대응되는 DSM 영상의 점들의 z축 값을 추출하고, 추출된 z축 값들 중 기준 값보다 큰 점들을 추출하고, DSM 영상에서 기준 값보다 큰 점들에 의해 형성되는 영역을 제거하여, 최종 지형 모델을 생성한다. 생성된 최종 지형 모델은 식물군, 건물군, 기타 인공물들이 제거된 지표면 영상 정보로 이루어진다.

이하, 상술한 3차원 객체정보모델 생성 시스템을 이용하여 3차원 객체정보모델을 생성하는 방법에 대해 설명한다.

도 2는 본 발명에 따른 3차원 객체정보모델 생성 방법을 나타내는 순서도이다.

도 2를 참조하면, 3차원 객체정보모델 생성 방법은 레이어 창에 정사 영상과 DSM 영상을 로딩하는 단계(S10); 상기 레이어 창에 신규 레이어 창을 생성하는 단계(S20); 상기 신규 레이어 창에 랜덤 포인트들을 생성하는 단계(S30); 상기 신규 레이어를 상기 DSM 영상과 합치하고, 상기 랜덤 포인트들에 대응되는 상기 DSM 영상의 점들의 z축 값을 추출하는 단계(S40); 추출된 상기 z축 값들 중 기준 값보다 큰 점들을 추출하는 단계(S50); 및 상기 DSM 영상에서 상기 기준 값보다 큰 점들에 의해 형성되는 영역을 제거하는 단계(S60)를 포함한다.

레이어 창에 정사 영상과 DSM 영상이 로딩된 후, 신규 레이어 창이 생성된다. 신규 레이어 창에는 랜덤 포인트들이 입력된다. 랜덤 포인트들은 기 설정된 방법에 의해 자동 생성된다.

실시 예에 의하면, 랜덤 포인트들은 상기 정사 영상의 경계 영역을 따라 생성된다. 구체적으로, 랜덤 포인트들은 상기 정사 영상에서 영상의 특성(명도, 채도, 색도 등)이 급격히 변화는 영역을 따라 생성된다. 영상의 특성이 급격히 변화하는 영역은 건물, 식생, 바다, 도로, 강, 농경지, 각종 구조물 등의 경계로 인식된다.

다른 실시 예에 의하면, 랜덤 포인트들은 격자망으로 생성될 수 있다. 이는 정사 영상과 무관하게, 기 설정된 사이즈로 신규 레이어 창에 랜덤 포인트들이 형성된다. 랜덤 포인트들은 사용자가 지정한 격자 수, 격자 사이즈 등에 따라 신규 레이어 창에 생성된다.

랜덤 포인트들은 상술한 정사 영역의 경계 영역을 따라 생성되는 방법, 그리고 격자망 형태로 생성되는 방법 중 어느 하나의 방법으로 선택적으로 생성될 수 있으며, 이와 달리, 두 방법 모두가 적용되어 생성될 수 있다.

신규 레이어 창에 랜덤 포인트들이 생성되면, 신규 레이어 창을 DSM 영상과 합치한다. 합치에 의해, 신규 레이어 창에 생성된 랜덤 포인트들은 해당 위치의 DSM 영상의 점들과 일치된다. 그리고 랜덤 포인트들과 일치되는 DSM 영상의 점들을 추출한다. 추출된 점들은 xyz 좌표 정보를 포함한다.

추출된 점들의 좌표 정보에서, z축 값들을 추출한다. 그리고 추출된 z축 값들을 기준 값보다 큰 값을 갖는지 판단한다. 추출된 z축 값들이 기준 값보다 큰 값을 가질 경우, 해당 점들을 기준 범위를 기준으로 높이 별로 분류한다. 상기 기준 범위는 추출된 점이 속하는 대상을 판단하기 위한 기준이 되는 것으로, z축 방향으로 소정 높이에 따라 다수의 구간으로 구분된다. 실시 예에 의하면, z축 값들이 2m 이상일 경우 건물군으로 판단하고, 0.1~2m일 경우 식물군으로 판단할 수 있다. 이외에도 다양한 구조물에 대한 높이 범위가 지정될 수 있다.

추출된 점들의 z축 값 추출이 완료되면, 동일한 기준 범위에 해당하는 점들을 연결한다. 점들의 연결에 의해 특정 영역이 구획된다. 일 예에 의하면, z축 값들이 2m 이상인 점들로 연결된 영역은 건물군이 속하는 영역으로 구획된다. 그리고 구획된 영역에 대응하는 DSM 영상의 영역들을 제거한다.

이에 따라 신규 레이어 창과 DSM 영상이 합치된 레이어에는 z축 값들이 기준 값보다 작은 점들만 남게 되며, 이러한 점들을 연결하면 식물군, 건물군, 기타 인공물들이 제거된 지표면 데이터로만 이루어진 지형모델이 얻을 수 있다.

도면에는 나타내지 않았지만, 얻어진 지형 모델은 2차원 모델로, 3차원 지형 모델로 변환하는 과정이 진행된다. 3차원 객체정보모델의 생성은 삼각망 각주, 사각망 각주 등의 다각형 정보를 이용하여 표면적과 체적을 구하는 과정이 진행된다.

3차원 객체정보모델의 생성은 2차원 객체 모델에서 특정 대상 영역을 선택하는 단계; 선택된 영역에서 다각형 정보(실시 예로 삼각형인 경우에는 3개의 점과 1개의 면으로 구성)를 이용하여 영역을 분할하는 단계; 분할된 영역에서 수치계산을 통하여 길이, 표면적, 체적을 연산하는 단계; 계산된 정보를 출력하는 단계를 포함한다.

상기 차원 객체 모델에서 특정 대상 영역을 선택하는 단계는 단독객체 또는 복수의 객체의 전체 영역이나 일부 영역이 될 수 있다.

상기 분할된 영역에서 수치계산을 통하여 길이, 표면적, 체적을 연산하는 단계는, 각주법으로 삼각형, 사각형 분할하여 체적을 구할 수 있다. 이는 넓은 지역 토공에서 지역을 여러 개의 삼각형과 사각형으로 분할하여 면적을 계산하고 높이를 산출하는 방법이다.

각주법의 일 예로, 점고법은 4각 격자망법으로 불려진다. 점고법에서는 만나는 꼭지점의 수와 사각형(삼각형)의 면적이 중요한데, ∑h1이란 말은 꼭지점이 1개로만 이루어져 있는 곳을 의미하며, 2∑h2는 2개, 4∑h4는 4개, …를 의미한다. 각 부분의 숫자는 꼭지점이 만나는 면간 만나는 점을 의미한다.

이에 따른 토량의 체적은,　

면적=밑변 x　높이 =　a x b 라 하면

V = 1/4*(a*b)*(∑h1 + 2∑h2 + 3∑h3 + 4∑h4)

여기서, V　값이 양수(+)이면 절토이고, 음수(-)이면 성토하여야 함을 의미한다.

각주법의 다른 예로, 삼각 각주법은 삼각분할법으로 불려진다. 이는 삼각형의 면을 각각으로 볼 때 면과 면이 만나는 꼭지점이 몇 개냐에 따라 구분한다.

삼각분할법에 따른 토량의 체적은　

면적= 밑변 x　높이 / 2　=　a x b / 2　라 하면

　　　　　 V = 1/3*(a*b/2)*(∑h1+2∑h2+3∑h3 + ... + 8∑h8)

여기서, V　값이 양수(+)이면 절토이고, 음수(-)이면 성토하여야 함을 의미한다.

도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따라 드론을 이용한 정사영상을 생성하는 과정을 나타내는 순서도이다.

도 3을 참조하면, 드론을 이용한 정사영상 생성 방법은 현장작업 수행 계획 수립 단계(S110), 드론 비행허가 신청 단계(120), 사진영상 획득단계(S120), 지상 GCP(Ground Control Point) 측정 단계(S140), 이미지 처리 단계(S150), 포인트 클라우드 생성 단계(S160), 3D 현황도 및 정사영상 구현 단계(S170)를 포함한다.

먼저, 현황측량 지역이 드론비행이 가능한지를 확인하고, 금지지역이면 비행허가를 신청한다. 그리고 비행 전 지도 모니터링을 통해 지형에 맞는 비행항로를 계획한다. 계획된 항로로 지상의 선점 및 GCP 대공표지를 설치하고, GPS 장비를 이용하여 VRS(Video response system) 측량을 실시하여 현장좌표를 측정한다.

GCP 측량작업을 마치면 드론에 설치된 카메라로부터 정지 영상을 획득하는데, 이 경우 지상으로부터의 고도와 사진측량 중복도를 설정하고, 드론 비행가능시간 및 영상 획득 가능 면적을 설정한 후 드론 비행을 시작한다.

드론 사진 측량을 하는 동안 조정기 화면을 보면서 사진캡처의 화질 및 측량범위를 충분히 확인하며, 현장에서의 모든 사진 촬영이 끝나면, 촬영된 정지 영상들을 컴퓨터에 저장한다.

그리고, 정사영상 처리 프로그램을 실행하여 촬영된 영상 데이터를 합성, 포인트클라우드 생성, GCP작업처리 후 검사점 확인(사진상의 지상포인트와 측정 좌표값의 데이터 비교), 정사영상지도작성의 순서로 처리한다.

최종적으로 처리된 정사영상지도를 바탕으로 GIS프로그램을 사용하여 CAD 도면을 작성한다.

이상, 본 발명을 바람직한 실시 예를 사용하여 상세히 설명하였으나, 본 발명의 범위는 특정 실시 예에 한정되는 것은 아니며, 첨부된 특허청구범위에 의하여 해석되어야 할 것이다. 또한, 이 기술분야에서 통상의 지식을 습득한 자라면, 본 발명의 범위에서 벗어나지 않으면서도 많은 수정과 변형이 가능함을 이해하여야 할 것이다.

100: 3차원 객체정보모델 생성 시스템
110: 영상 저장부
120: 영상 합치부
130: 랜덤 포인트 생성부
140: 지형 모델 생성부

Claims (5)

1. 레이어 창에 정사 영상과 DSM 영상을 로딩하는 단계;
   상기 레이어 창에 신규 레이어 창을 생성하는 단계;
   상기 신규 레이어 창에 랜덤 포인트들을 생성하는 단계;
   상기 신규 레이어를 상기 DSM 영상과 합치하고, 상기 랜덤 포인트들에 대응되는 상기 DSM 영상의 점들의 z축 값을 추출하는 단계;
   추출된 상기 z축 값들 중 기준 값보다 큰 점들을 추출하는 단계; 및
   상기 DSM 영상에서 상기 기준 값보다 큰 점들에 의해 형성되는 영역을 제거하는 단계를 포함하는 3차원 객체정보모델의 생성 방법.
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 랜덤 포인트들은 상기 정사 영상의 경계 영역을 따라 생성되는 3차원 객체정보모델의 생성 방법.
3. 제 2 항에 있어서,
   상기 랜덤 포인트들은 상기 신규 레이어 창에 격자망 구조로 생성되는 3차원 객체정보모델의 생성 방법.
4. 제 1 항에 있어서,
   상기 DSM 영상에서 상기 기준 값보다 큰 점들에 의해 형성되는 영역을 제거하는 단계는,
   상기 기준 값보다 큰 점들을 기준 범위에 따라 분류하고, 상기 기준 범위에 따라 분류된 점들에 의해 구획되는 영역을 제거하는 3차원 객체정보모델의 생성 방법.
5. 제 1 항에 있어서,
   상기 DSM 영상으로부터 상기 기준 값보다 큰 점들에 의해 형성되는 영역이 제거된 영상에서, 특정 대상 영역을 선택하는 단계;
   선택된 상기 특정 대상 영역에서 각주법으로 영역을 분할하는 단계;
   분할된 영역에서 수치계산을 통하여 길이, 표면적, 체적을 연산하는 단계를 더 포함하는 3차원 객체정보모델의 생성 방법.

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