KR20220133073A

KR20220133073A - 데이터 처리 장치 및 데이터 처리 방법

Info

Publication number: KR20220133073A
Application number: KR1020210118544A
Authority: KR
Inventors: 정강훈; 이호택
Original assignee: 주식회사 메디트
Priority date: 2021-03-24
Filing date: 2021-09-06
Publication date: 2022-10-04
Also published as: KR102605094B1

Abstract

대상 데이터가 기준 데이터로부터 벗어난 정도를 나타내는 편차 정보를 획득하는 단계 및 대상 데이터 위에 편차 정보에 대응하는 정보를 표시하는 단계를 포함하고, 편차 정보를 획득하는 단계는 대상 데이터 중에서, 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터 외의 데이터를 기준 데이터와 비교하여 편차 정보를 획득하는 단계를 포함하는, 데이터 처리 방법이 개시된다.

Description

데이터 처리 장치 및 데이터 처리 방법{A data processing apparatus, a data processing method}

개시된 실시 예는 데이터 처리 장치 및 데이터 처리 방법에 대한 것으로, 보다 구체적으로, 구강 이미지를 처리 또는 가공하기 위한 장치 및 그 방법에 관한 것이다.

환자의 치과 치료를 위해서 3차원 스캐너가 이용되고 있다. 3차원 스캐너는 환자의 구강 내에 인입 및 인출이 가능한 핸드헬드(handheld) 형태이거나 또는 테이블의 회전을 이용하여 테이블 위에 배치된 석고 모형을 스캔할 수 있는 테이블 스캐너 형태일 수 있다.

3차원 스캐너에 연결된 PC 등의 컴퓨팅 장치는, 3차원 스캐너가 획득한 로우 데이터를 이용하여 3차원 구강 이미지를 생성할 수 있다.

경우에 따라, 치과의 등의 사용자는 컴퓨팅 장치를 이용하여, 복수개의 3차원 구강 이미지를 서로 비교하고자 할 수 있다. 이 때, 비교 대상이 되는 3차원 구강 이미지에 신뢰도가 낮은 데이터가 포함되어 있는 경우, 복수개의 3차원 구강 이미지를 비교한 결과 또한 신뢰도가 낮아지게 된다. 따라서, 복수개의 3차원 구강 이미지를 보다 정확하게 비교할 수 있는 방법 및 장치가 요구된다.

다양한 실시 예들은 대상 데이터에서 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터를 식별하는 데이터 처리 장치 및 데이터 처리 방법을 제공하기 위한 것이다.

다양한 실시 예들은 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터를 제외한 대상 데이터를 이용하여 기준 데이터와의 편차 정보를 획득하는 데이터 처리 장치 및 데이터 처리 방법을 제공하기 위한 것이다.

실시 예에 따른 데이터 처리 방법은 대상 데이터가 기준 데이터로부터 벗어난 정도를 나타내는 편차 정보를 획득하는 단계, 및 상기 대상 데이터 위에 상기 편차 정보에 대응하는 정보를 표시하는 단계를 포함하고, 상기 편차 정보를 획득하는 단계는 상기 대상 데이터 중에서, 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터 외의 데이터를 상기 기준 데이터와 비교하여 상기 편차 정보를 획득하는 단계를 포함할 수 있다.

실시 예에서, 상기 편차 정보를 획득하는 단계는 상기 대상 데이터의 제1 지점에서 법선 벡터를 프로젝션하여, 상기 법선 벡터와 만나는 상기 기준 데이터의 제2 지점까지의 거리를 상기 편차 정보로 획득하는 단계를 포함할 수 있다.

실시 예에서, 상기 방법은 상기 제1 지점이 대상 데이터 경계 영역에 포함되는지를 식별하는 단계 및 상기 제1 지점이 상기 대상 데이터 경계 영역에 포함되는 경우, 상기 제1 지점의 데이터를 상기 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터로 식별하는 단계를 더 포함할 수 있다.

실시 예에서, 상기 방법은 상기 법선 벡터와 만나는 상기 제2 지점이 상기 기준 데이터에 존재하는지를 식별하는 단계를 더 포함하고, 상기 제1 지점이 상기 대상 데이터 경계 영역에 포함되는지를 식별하는 단계는 상기 제2 지점이 상기 기준 데이터에 존재하는 경우 상기 제1 지점이 상기 대상 데이터 경계 영역에 포함되는지를 식별하는 단계를 포함할 수 있다.

실시 예에서, 상기 편차 정보를 획득하는 단계는 상기 대상 데이터의 제1 지점으로부터 최단 거리에 있는 상기 기준 데이터의 제3 지점까지의 거리를 상기 편차 정보로 획득하는 단계를 포함할 수 있다.

실시 예에서, 상기 편차 정보를 획득하는 단계는 상기 제3 지점이 기준 데이터 경계 영역에 포함되는지를 식별하는 단계 및 상기 제3 지점이 상기 기준 데이터 경계 영역에 포함되는 경우, 상기 대상 데이터의 상기 제1 지점의 데이터를 상기 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터로 식별하는 단계를 포함할 수 있다.

실시 예에서, 상기 방법은 편차 정보 획득 시 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터를 제외할 것인지 여부를 선택 받기 위한 사용자 인터페이스 화면을 출력하는 단계를 더 포함하고, 상기 편차 정보를 획득하는 단계는 상기 사용자 인터페이스 화면에서 상기 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터를 제외할 것을 선택 받은 것에 상응하여, 상기 대상 데이터에서 상기 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터를 제외시키는 단계를 포함할 수 있다.

실시 예에서, 상기 방법은 편차 정보 획득 방법을 선택 받기 위한 사용자 인터페이스 화면을 출력하는 단계를 더 포함하고, 상기 편차 정보를 획득하는 단계는 상기 사용자 인터페이스 화면에서 선택된 편차 정보 획득 방법에 따라 상기 대상 데이터에서 상기 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터를 제외시키는 단계를 포함하고, 상기 편차 정보 획득 방법은 법선 벡터 이용 방법과 최단 거리 이용 방법 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

실시 예에서, 상기 편차 정보는 상기 대상 데이터와 상기 기준 데이터 간의 거리 분포에 대한 통계적 속성을 더 포함하고, 상기 거리 분포에 대한 통계적 속성은 상기 거리 분포의 최솟값, 최댓값, 중앙값, 평균값, 절대 평균값, 최빈값, 범위, 분산 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

실시 예에서, 상기 대상 데이터는 정점(vertex)을 포함하고, 상기 대상 데이터 위에 상기 편차 정보에 대응하는 정보를 표시하는 단계는 상기 편차 정보를 획득하는 데 이용된 대상 데이터의 각 정점을 상기 각 정점에서의 편차 정보에 대응하는 색상으로 표시하는 단계를 포함하고, 상기 방법은 상기 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터의 정점의 색상을 상기 편차 정보에 대응하는 색상과 다른, 기 정해진 색상으로 표시하는 단계를 더 포함할 수 있다.

실시 예에 따른 데이터 처리 장치는 디스플레이, 하나 이상의 인스트럭션을 실행하는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써, 대상 데이터 중에서, 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터 외의 데이터를 기준 데이터와 비교하여, 상기 대상 데이터가 상기 기준 데이터로부터 벗어난 정도를 나타내는 편차 정보를 획득하고, 상기 디스플레이를 제어하여 상기 대상 데이터 위에 상기 편차 정보에 대응하는 정보를 표시할 수 있다.

일 실시 예에 따른 데이터 처리 장치 및 데이터 처리 방법은 대상 데이터에서 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터를 식별할 수 있다.

일 실시 예에 따른 데이터 처리 장치 및 데이터 처리 방법은 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터를 제외한 대상 데이터를 이용하여 기준 데이터와의 편차 정보를 획득할 수 있다.

도 1은 실시 예에 따른 구강 이미지 처리 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 실시 예에 따라, 3차원 스캐너가 표면 데이터를 획득하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 실시 예에 따른 데이터 처리 장치의 내부 블록도이다.
도 4는 도 3의 데이터 처리 장치의 일 예를 도시한 도면이다.
도 5는 실시 예에 따라, 법선 벡터를 이용하여 편차 정보를 획득하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 실시 예에 따라, 법선 벡터를 이용하여 편차 정보를 획득할 때, 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터를 계산대상에서 제외하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 도 6의 방법에 따라 획득된 결과 데이터를 확대한 도면이다.
도 8은 도 7의 결과 데이터를 더 확대하여 도시한 도면이다.
도 9는 실시 예에 따라, 최단 거리를 이용하여 편차 정보를 획득할 때, 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터를 계산대상에서 제외하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 실시 예에 따라, 최단 거리를 이용하여 편차 정보를 획득할 때 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터를 식별하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 11은 실시 예에 따라, 데이터 처리 장치가 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터 제외 여부를 선택 받기 위한 사용자 인터페이스 화면을 출력하는 것을 도시한다.
도 12는 실시 예에 따라, 데이터 처리 장치가 편차 정보 획득 방법을 선택 받기 위한 사용자 인터페이스 화면을 출력하는 것을 도시한다.
도 13은 실시 예에 따라, 편차 정보를 획득하는 방법을 도시한 순서도이다.
도 14는 실시 예에 따라, 법선 벡터를 이용하여 편차 정보를 획득하는 방법을 도시한 순서도이다.
도 15는 실시 예에 따라, 최단 벡터를 이용하여 편차 정보를 획득하는 방법을 도시한 순서도이다.

본 명세서는 본 출원의 권리범위를 명확히 하고, 본 출원이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 출원을 실시할 수 있도록, 본 출원의 원리를 설명하고, 실시 예들을 개시한다. 개시된 실시 예들은 다양한 형태로 구현될 수 있다.

명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성요소를 지칭한다. 본 명세서가 실시 예들의 모든 요소들을 설명하는 것은 아니며, 본 출원이 속하는 기술분야에서 일반적인 내용 또는 실시 예들 간에 중복되는 내용은 생략한다. 명세서에서 사용되는 '부'(part, portion)라는 용어는 소프트웨어 또는 하드웨어로 구현될 수 있으며, 실시 예들에 따라 복수의 '부'가 하나의 요소(unit, element)로 구현되거나, 하나의 '부'가 복수의 요소들을 포함하는 것도 가능하다. 이하 첨부된 도면들을 참고하여 본 출원의 작용 원리 및 실시 예들에 대해 설명한다.

본 명세서에서 이미지는 적어도 하나의 치아, 또는 적어도 하나의 치아를 포함하는 구강, 또는 구강에 대한 석고 모형을 나타내는 이미지(이하, '구강 이미지')를 포함할 수 있다.

또한, 본 명세서에서 이미지는 대상체에 대한 2차원 이미지 또는 대상체를 입체적으로 나타내는 3차원 구강 이미지를 포함할 수 있다. 3차원 구강 이미지는 로우 데이터에 근거하여 구강의 구조를 3차원적으로 모델링(modeling)하여 생성될 수 있으므로, 3차원 구강 모델로 호칭될 수도 있다. 또한, 3차원 구강 모델은 3차원 스캔 모델 또는 3차원 스캔 데이터로도 호칭될 수 있다.

이하, 본 명세서에서 구강 이미지는 구강을 2차원 또는 3차원적으로 나타내는 모델 또는 이미지를 통칭하는 의미로 사용하기로 한다.

또한, 본 명세서에서 데이터는 대상체를 2차원 또는 3차원적으로 표현하기 위해서 필요한 정보, 예를 들어, 적어도 하나의 카메라를 이용하여 획득된 로우 데이터(raw data) 등을 의미할 수 있다.

구체적으로, 로우 데이터는 구강 이미지를 생성하기 위해서 획득되는 데이터로, 3차원 스캐너를 이용하여 대상체를 스캔(scan)할 때 3차원 스캐너에 포함되는 적어도 하나의 이미지 센서에서 획득되는 데이터(예를 들어, 2차원 데이터)가 될 수 있다. 3차원 스캐너에서 획득되는 로우 데이터는, 2차원 이미지 데이터로 언급될 수도 있다. 로우 데이터는, 3차원 스캐너를 이용하여 대상체를 스캔할 때 복수의 카메라들에 의해 획득되는 서로 다른 시점의 2차원 이미지들을 의미할 수 있다.

위에서는, 로우 데이터가 2차원 이미지인 것으로 서술하였으나, 이에 제한하지 않고 로우 데이터는 3차원 이미지 데이터일 수도 있다.

본 명세서에서 대상체(object)는 촬영의 대상이 되는 것으로서 신체의 일부이거나, 또는 신체의 일부를 본뜬 모형을 포함할 수 있다. 대상체는 구강, 구강을 본 뜬 석고 모형이나 임프레션 모형, 구강에 삽입 가능한 인공 구조물, 또는 인공 구조물을 본 뜬 석고 모형이나 임프레션 모형을 포함할 수 있다. 예컨대, 대상체는 치아나 치은이거나, 치아나 치은에 대한 석고 모형이나 임프레션 모형이거나, 및/또는 구강 내에 삽입 가능한 인공 구조물, 또는 이러한 인공 구조물에 대한 석고 모형이나 임프레션 모형을 포함할 수 있다. 여기서, 구강에 삽입 가능한 인공 구조물은 예를 들어, 교정 장치, 임플란트, 크라운, 인레이, 온레이, 인공 치아, 구강 내 삽입되는 교정 보조 도구 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 또한, 교정 장치는 브라켓, 어태치먼트(attachment), 교정용 나사, 설측 교정 장치, 및 가철식 교정 유지 장치 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

다양한 상황에서, 치과의 등의 사용자는 복수개의 3차원 구강 이미지를 서로 비교하고자 할 수 있다. 예컨대, 사용자는 환자의 치아 상태를 점검하기 위해, 1년 전의 환자의 치아와 1년 후의 환자의 치아를 서로 비교하고자 할 수 있다. 또는, 사용자는 교정 치료 전의 환자의 치열과 교정 치료 후의 환자의 치열을 서로 비교하여 치열의 변동 상태 등을 확인하고자 할 수 있다. 또는, 사용자는 환자의 치아에 보철물이 씌워질 공간을 확보하기 위해 프렙(preparation) 치아를 획득할 때, 프렙 전과 프렙 후의 환자의 치아를 비교하고자 할 수 있다. 또는, 스캐너의 기기 정밀도를 확인하기 위해, 사용자는 핸드헬드 형태의 3차원 스캐너를 이용하여 획득한 3차원 구강 이미지를 다른 스캐너, 예컨대, 테이블 형태의 3차원 스캐너를 이용하여 획득한 3차원 구강 이미지와 서로 비교하고자 할 수도 있다.

이와 같이 다양한 상황에서, 사용자는 복수개의 3차원 구강 이미지를 비교하여 결과를 이용하고자 할 수 있다. 이 때, 비교 대상이 되는 3차원 구강 이미지에 신뢰도가 낮은 데이터가 포함되어 있는 경우, 복수개의 3차원 구강 이미지를 비교한 결과 또한 신뢰도가 낮아지게 된다.

개시된 실시 예는 전술한 문제점을 극복하기 위한 것으로, 비교 대상이 되는 3차원 구강 이미지에서 신뢰도가 낮은 데이터를 제외시켜 보다 정확하게 복수개의 3차원 구강 이미지를 비교할 수 있는 방법 및 장치를 제공하기 위한 것이다.

이하에서는 도면을 참조하여 실시 예들을 상세히 설명한다.

도 1은 실시 예에 따른 구강 이미지 처리 시스템을 설명하기 위한 도면이다.

도 1을 참조하면, 구강 이미지 처리 시스템은 3차원 스캐너(100, 110), 및 3차원 스캐너(100, 110)와 통신망(130)을 통해 결합된 데이터 처리 장치(120)를 포함할 수 있다.

3차원 스캐너(100, 110)는 대상체의 이미지를 획득하는 의료 장치일 수 있다.

3차원 스캐너(100, 110)는 구강이나 인공 구조물, 또는 구강이나 인공 구조물을 본 뜬 석고 모형 중 적어도 하나에 대한 이미지를 획득할 수 있다.

3차원 스캐너(100, 110)는 구강 스캐너(100)와 테이블 스캐너(110) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

실시 예에서, 3차원 스캐너(100, 110)는 구강 스캐너(100)를 포함할 수 있다. 구강 스캐너(100)는 사용자가 손으로 잡고 이동하면서 구강을 스캔하는 핸드 헬드(handheld)형일 수 있다. 구강 스캐너(100)는 구강 내에 삽입되어 비 접촉식으로 치아를 스캐닝함으로써, 적어도 하나의 치아를 포함하는 구강에 대한 이미지를 획득할 수 있다.

구강 스캐너(100)는 본체(101)와 팁(103)을 포함할 수 있다. 본체(101)는 광을 투사하는 광 조사부(미도시)와 대상체를 촬영하여 이미지를 획득하는 카메라(미도시)를 포함할 수 있다.

팁(103)은 구강 내에 삽입되는 부분으로, 탈부착이 가능한 구조로 본체(101)에 장착될 수 있다. 팁(103)은 광 경로 변경 수단, 예컨대, 미러 등을 포함하여, 본체(101)로부터 조사된 광을 대상체로 향하게 하고, 대상체로부터 수신된 광을 본체(101)로 향하게 하도록 할 수 있다.

구강 스캐너(100)는 구강 내부의 치아, 치은 및 구강 내에 삽입 가능한 인공 구조물(예를 들어, 브라켓 및 와이어 등을 포함하는 교정 장치, 임플란트, 인공 치아, 구강 내 삽입되는 교정 보조 도구 등) 중 적어도 하나의 표면을 이미징하기 위해서, 대상체에 대한 표면 정보를 로우 데이터(raw data)로 획득할 수 있다.

실시 예에서, 3차원 스캐너(100, 110)는 테이블 스캐너(110)를 포함할 수 있다. 테이블 스캐너(110)는 테이블(135)의 회전을 이용하여 대상체(150)를 스캔함으로써 대상체(150)에 대한 표면 정보를 로우 데이터(raw data)로 획득하는 스캐너일 수 있다. 테이블 스캐너(110)는 구강을 본 뜬 석고 모형이나 임프레션 모형, 구강에 삽입 가능한 인공 구조물, 또는 인공 구조물을 본 뜬 석고 모형이나 임프레션 모형 등의 대상체(150)의 표면을 스캔할 수 있다.

테이블 스캐너(110)는 하우징(111)의 내측 방향으로 함몰되어 형성되는 내부 공간(120)을 포함할 수 있다. 내부 공간(120)은 제1 내측면(121), 제2 내측면(122), 제3 내측면(123)(바닥면), 및 제4 내측면(미도시)(천장면)에 의해 형성될 수 있다.

내부 공간(120)에는 대상체(150)를 거치할 수 있으며, 대상체(150)를 이동시킬 수 있는 이동부(130)가 형성될 수 있다. 이동부(130)는 z축 방향을 따라 상하 방향으로 이동할 수 있다. 이동부(130)는 제1 내측면(121)에 고정되어 제1 회전부(132)와 연결된 고정 베이스(131), 고정 베이스(131) 상의 일 지점을 중심축으로, 예컨대, x축을 중심축으로 한 제1 회전 방향(M1)으로 회전 가능한 제1 회전부(132), 및 제1 회전부(132)와 연결되어 회전부(132)로부터 돌출되어 형성된 빔부(beam portion, 133)를 포함할 수 있다. 빔부(133)는 x축 방향으로 연장 또는 단축될 수 있다.

빔부(133)의 타단에는 z축을 회전축으로 하는 제2 회전 방향(M2)으로 회전할 수 있는 원통 형상의 제2 회전부(134)가 결합될 수 있다. 제2 회전부(134)의 일면 상에는 제2 회전부(134)와 함께 회전하는 테이블(135)이 형성될 수 있다.

하우징(111)의 내부 공간(120) 상의 제2 내측면(122)에는 광학부(140)가 형성될 수 있다. 광학부(140)는 대상체(150)에 패턴 광을 조사(project)하는 광 조사부(141)와, 대상체(150)로부터 반사된 광을 수용하여 복수의 2차원 프레임들을 획득하는 적어도 하나의 카메라(142a, 142b)를 포함할 수 있다. 광학부(140)는 제2 내측면(122)에 결합된 상태에서, 광 조사부(141)의 중심을 회전축으로 하여 회전하는 제2 회전부(미도시)를 더 포함할 수 있다. 제2 회전부는 광 조사부(141), 제1 카메라(142a), 그리고 제2 카메라(142b)를 제3 회전 방향(M3)으로 회전시킬 수 있다.

3차원 스캐너(100, 110)는 획득한 로우 데이터를 통신망(130)를 통하여 데이터 처리 장치(120)로 전송할 수 있다.

데이터 처리 장치(120)는 3차원 스캐너(100, 110)와 유선 또는 무선 통신망(130)을 통하여 연결될 수 있다. 데이터 처리 장치(120)는 3차원 스캐너(100, 110)로부터 로우 데이터를 수신하고, 수신된 로우 데이터에 근거하여 구강 이미지를 생성, 처리, 디스플레이 및/또는 전송할 수 있는 모든 전자 장치가 될 수 있다. 예컨대, 데이터 처리 장치(120)는 스마트 폰(smart phone), 랩탑 컴퓨터, 데스크탑 컴퓨터, PDA, 태블릿 PC 등의 컴퓨팅 장치가 될 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 또한, 데이터 처리 장치(120)는 구강 이미지를 처리하기 위한 서버(또는 서버 장치) 등의 형태로 존재할 수도 있다.

데이터 처리 장치(120)는 3차원 스캐너(100, 110)에서 수신된 2차원 이미지 데이터에 근거하여, 2차원 이미지 데이터를 처리하여 3차원 구강 이미지를 생성하거나, 또는 부가 정보를 생성할 수 있다. 데이터 처리 장치(120)는 3차원 구강 이미지 및/또는 부가 정보를 디스플레이(125)를 통하여 디스플레이 하거나, 이를 외부 장치로 출력하거나 전송할 수 있다.

또 다른 예로, 3차원 스캐너(100, 110)가 구강 스캔을 통하여 로우 데이터를 획득하고, 획득된 로우 데이터를 가공하여 3차원 데이터를 생성하고, 이를 데이터 처리 장치(120)로 전송할 수 있다.

실시 예에서, 3차원 스캐너(100, 110)는 대상체에 패턴 광을 조사(project)하고 패턴 광이 조사된 대상체를 스캔함으로써, 패턴의 변형에 의한 삼각 계측의 원리를 이용하여 대상체의 형상을 나타내는 3차원 데이터를 획득할 수 있다.

실시 예에서, 3차원 스캐너(100, 110)는 공초점(confocal) 방식을 이용하여 대상체에 대한 3차원 데이터를 획득할 수도 있다. 공초점 방식은 3차원 표면 측정을 위한 비파괴 광학 영상화 기법으로, 핀홀 구조를 이용하여 공간해상도가 높은 광학 단면 이미지를 획득할 수 있다. 3차원 스캐너(100, 110)는 축 방향을 따라 획득한 2차원 이미지를 스택(stack)하여 3차원 데이터를 획득할 수 있다.

그러나, 이는 실시 예로, 3차원 스캐너(100, 110)는 전술한 방법 외에도 다양한 방식을 이용하여 로우 데이터로부터 3차원 데이터를 획득하고, 이를 데이터 처리 장치(120)로 전송할 수 있다. 데이터 처리 장치(120)는 수신된 3차원 데이터를 분석, 처리, 가공, 디스플레이 및/또는 전송할 수 있다.

실시 예에서, 데이터 처리 장치(120)는 복수개의 3차원 구강 이미지를 획득할 수 있다. 사용자는 데이터 처리 장치(120)를 이용하여 복수개의 3차원 구강 이미지를 비교할 수 있다. 이를 위해, 사용자는 데이터 처리 장치(120)를 이용하여 복수개의 3차원 구강 이미지 중, 비교할 두 개의 데이터를 선택할 수 있다. 비교할 두 개의 데이터는 각각 기준 데이터와 대상 데이터로 호칭될 수 있다.

실시 예에서, 기준 데이터(reference data)는 기본이 되는 표준 데이터를 의미할 수 있다. 즉, 기준 데이터는 대상 데이터와의 비교 기준으로 사용할 수 있는 데이터를 의미할 수 있다.

실시 예에서, 대상 데이터(target data)는 비교할 목표나 목적이 되는 데이터를 의미할 수 있다. 즉, 대상 데이터는 기준 데이터로부터 벗어난 정도를 알고자 하는 대상이 되는 데이터를 의미할 수 있다.

실시 예에서, 데이터 처리 장치(120)는 대상 데이터가 기준 데이터로부터 벗어난 정도를 나타내는 편차 정보를 획득할 수 있다.

실시 예에서, 데이터 처리 장치(120)는 대상 데이터에서 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터를 제외시킬 수 있다.

실시 예에서, 데이터 처리 장치(120)는 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터를 제외한 대상 데이터를 기준 데이터와 비교하여 편차 정보를 획득할 수 있다.

실시 예에서, 데이터 처리 장치(120)는 편차 정보를 대상 데이터 위에 표시할 수 있다. 예컨대, 데이터 처리 장치(120)는 편차 정보를 대상 데이터 위에, 편차 정보에 대응하는 색상을 갖는 컬러 맵(color map)으로 표시하여 출력할 수 있다.

도 2는 실시 예에 따라, 3차원 스캐너가 표면 데이터를 획득하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.

실시 예에서, 3차원 스캐너(100, 110)는 다양한 방법을 이용하여 대상체에 대한 3차원 데이터를 획득할 수 있다. 예컨대, 3차원 스캐너(100, 110)는 공초점 (confocal) 방식을 이용하여 대상체에 대한 3차원 데이터를 획득할 수 있다. 공초점 방식은 대상체에 조사되는 빛을 통과시키는 렌즈의 굴절률에 따라서, 반사된 빛의 최대 강도를 통해 알아낸 점의 위치를 기초로 대상체의 3차원적 정보를 획득하는 방식이다. 3차원 스캐너(100, 110)는 핀홀 구조를 이용하여 공간해상도가 높은 광학 단면 이미지를 획득할 수 있다. 3차원 스캐너(100, 110)는 축 방향을 따라 획득한 2차원 이미지를 스택(stack)하여 3차원 데이터를 획득할 수 있다.

또는 실시 예에서, 3차원 스캐너(100, 110)는 광 삼각법 (triangulation technique) 방식을 이용하여 대상체의 3차원적 정보를 획득할 수도 있다. 광 삼각법은 광원, 광원으로부터 조사된 빛이 조사되는 대상체, 대상체로부터 반사된 빛이 입력되는 이미지 센서에 의해 형성되는 삼각형을 이용하여 삼각 계산을 통해 대상체의 3차원적 정보를 획득하는 기술이다. 다만, 이는 하나의 실시 예로, 3차원 스캐너(100, 110)는 공초점 방식 또는 광 삼각법 방식 외에도 다양한 방식으로 3차원 데이터를 획득할 수 있다.

이하, 하나의 실시 예로, 3차원 스캐너(100, 110)가 광 삼각법을 이용하여 대상체에 대한 3차원 데이터를 획득하는 방식에 대해 보다 자세히 설명하기로 한다.

실시 예에서, 3차원 스캐너(100, 110)는 적어도 하나 이상의 카메라를 이용하여 이미지를 획득하고, 획득한 이미지에 기반하여 3차원 데이터를 획득할 수 있다.

도 2에서, 3차원 스캐너(100, 110)는 광학식 3차원 스캐너일 수 있다. 3차원 스캐너(100, 110)는 대상체(210)의 표면에 대한 3차원 데이터를 획득하기 위해, 양안시 구조광(structured light with stereo vision) 방식을 이용할 수 있다.

3차원 스캐너(100, 110)는 두 개 이상의 카메라(230, 240)와 구조광(structured light)(225)을 투사할 수 있는 프로젝터(220)를 포함할 수 있다.

3차원 스캐너(100, 110)는 대상체(210)에게 구조광(225)을 투사하고, 좌안 시야(left Field of View)에 대응되는 L 카메라(230)과 우안 시야(Right Field of View)에 대응되는 R 카메라(240) 각각에서 좌안 시야에 대응되는 L 이미지(235) 및 우안 시야에 대응되는 R 이미지(245)를 획득할 수 있다. L 이미지(235) 및 R 이미지(245)는, 대상체(210)의 표면을 나타내는 3차원 이미지 프레임으로 재구성될 수 있다.

3차원 스캐너(100, 110)는 대상체(210)에 대한 L 이미지(235) 및 R 이미지(245)를 포함하는 2차원 이미지 프레임을 연속적으로 획득할 수 있다. 3차원 스캐너(100, 110) 또는 데이터 처리 장치(120)는, L 이미지(235) 및 R 이미지(245)를 포함하는 2차원 이미지 프레임으로부터 대상체(210)의 표면 형상을 나타내는 3차원 이미지 프레임을 획득할 수 있다. 도 2에서는, 3차원 스캐너(100, 110)가 두 개의 카메라(230, 240)를 이용하여 획득한 두 개의 이미지로부터 3차원 데이터를 획득하는 것을 설명하였으나, 이는 하나의 실시 예로, 3차원 스캐너(100, 110)는 두 개의 카메라(230, 240) 중 어느 하나의 카메라만을 이용하여 이미지를 획득할 수도 있다.

3차원 스캐너(100, 110)는, 대상체(210) 주위를 일정한 시간 간격(예를 들어, 초당 10~30 프레임)으로 스캔함으로써 복수의 2차원 프레임들을 획득할 수 있다. 3차원 스캐너(100, 110) 또는 데이터 처리 장치(120)는 복수의 2차원 이미지 프레임들로부터 복수의 3차원 이미지 프레임들을 획득할 수 있다.

데이터 처리 장치(120)는, 복수의 3차원 이미지 프레임들을 병합(merge) 또는 위치 정렬(align)함으로써 대상체(210) 전체에 대한 3차원 구강 모델을 획득할 수 있다.

도 3은 실시 예에 따른 데이터 처리 장치의 내부 블록도이다.

실시 예에서, 데이터 처리 장치(300)는 구강 이미지 처리 장치로도 호칭될 수 있다.

도 3의 데이터 처리 장치(300)는 도 1의 데이터 처리 장치(120)의 일 실시 예일 수 있다. 따라서, 도 1의 데이터 처리 장치(120)에 대해 설명한 내용과 중복된 부분에 대한 설명은 생략한다.

데이터 처리 장치(300)는 3차원 스캐너(100, 110)로부터 수신한 로우 데이터를 이용하여 구강 이미지를 생성, 처리, 가공, 디스플레이 및/또는 전송할 수 있는 전자 장치일 수 있다.

도 3을 참조하면, 데이터 처리 장치(300)는 프로세서(310), 메모리(320) 및 디스플레이(330)를 포함할 수 있다.

구체적으로, 데이터 처리 장치(300)는 디스플레이(330), 하나 이상의 인스트럭션을 저장하는 메모리(320), 및 상기 메모리에 저장된 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행하는 프로세서(310)를 포함할 수 있다.

프로세서(310)는 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써, 대상 데이터에서 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터를 제외시킬 수 있다.

실시 예에서, 편차 정보는 대상 데이터가 기준 데이터로부터 벗어난 정도를 나타내는 정보를 의미할 수 있다.

실시 예에서, 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터는, 대상 데이터에 포함된 데이터 중, 편차 정보를 정확하게 획득하는 데 이용될 수 없는 데이터를 의미할 수 있다. 즉, 대상 데이터에 포함된 데이터 중에서, 그 데이터가 편차 정보를 구하는 데 이용될 경우 편차 정보의 신뢰도가 낮아지는 경우, 그 데이터를 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터로 호칭할 수 있다.

실시 예에서, 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터는 편차 정보를 획득하는 방법에 따라서 달라질 수 있다.

예컨대, 프로세서(310)가 법선 벡터를 이용하여 편차 정보를 획득하는 경우, 프로세서(310)는 대상 데이터 경계 영역에 포함된 지점들을 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터로 식별 수 있다. 이는, 대상 데이터가 폐곡면이 아닌 경우, 대상 데이터의 경계 영역에 포함된 지점들이 정확한 법선 벡터를 갖지 못하기 때문에 대상 데이터의 경계 영역에 포함된 지점과, 그 지점으로부터 프로젝션된, 정확하지 않은 법선 벡터와 만나는 기준 데이터 상의 지점 사이의 거리 또한 신뢰도가 떨어지게 되기 때문이다.

예컨대, 프로세서(310)가 최단 거리를 이용하여 편차 정보를 획득하는 경우, 프로세서(310)는 대상 데이터의 한 지점과 가장 가까이 있는 지점이 기준 데이터 경계 영역에 포함되는 경우, 대상 데이터의 한 지점을 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터로 식별할 수 있다. 이는, 대상 데이터에 포함된 복수개의 지점들이 기준 데이터의 경계 영역의 지점들로 매핑되는 경우, 대상 데이터에 포함된 복수개의 지점들로부터 획득되는 편차 정보의 신뢰도가 떨어지기 때문이다.

프로세서(310)는 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터가 계산대상에서 제외된 대상 데이터를 기준 데이터와 비교하여, 대상 데이터가 기준 데이터로부터 벗어난 정도를 나타내는 편차 정보를 획득할 수 있다. 즉, 프로세서(310)는 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터 외의 대상 데이터만을 기준 데이터와 비교하여 편차 정보를 획득함으로써, 편차 정보의 신뢰도가 저하되는 것을 막을 수 있다. 프로세서(310)는 디스플레이(330)를 제어하여 편차 정보에 대응하는 정보를 대상 데이터 상에 표시할 수 있다. 편차 정보에 대응하는 정보는, 예컨대 편차 정보를 색상이나 명암, 수치 등으로 표현하는 정보를 포함할 수 있다.

데이터 처리 장치(300)는 3차원 스캐너(100, 110)로부터 수신된 로우 데이터를 기반으로 3차원 구강 모델을 생성할 수 있다. 또는 데이터 처리 장치(300)는3차원 스캐너(100, 110)로부터 3차원 구강 모델을 수신할 수 있다. 또는 데이터 처리 장치(300)는 외부 서버나 외부 장치 등으로부터 유선 또는 무선 통신망을 통해 3차원 구강 이미지를 수신할 수도 있다.

실시 예에서, 메모리(320)는 3차원 스캐너(100, 110)로부터 수신되는 데이터, 예를 들어, 구강이나 구강 모형을 스캔하여 획득된 로우 데이터 등을 저장할 수 있다. 또한, 메모리(320)는 데이터 처리 장치(300)가 생성하거나, 또는 3차원 스캐너(100, 110)로부터 수신하거나, 외부 서버나 외부 장치 등으로부터 수신한 3차원 구강 이미지를 저장할 수 있다.

실시 예에 따른 메모리(320)는 적어도 하나의 인스트럭션을 저장할 수 있다. 메모리(320)는 프로세서(310)가 실행하는 적어도 하나의 인스트럭션이나 프로그램을 저장하고 있을 수 있다.

실시 예에서, 메모리(320)는 복수개의 3차원 구강 이미지를 저장할 수 있다.

실시 예에서, 메모리(320)는 데이터 비교를 위한 전용 소프트웨어를 저장할 수 있다. 데이터 비교를 위한 전용 소프트웨어는 전용 프로그램, 전용 툴(tool), 또는 전용 어플리케이션 등으로 호칭될 수 있다.

실시 예에서, 메모리(320)는 대상 데이터에서 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터를 식별하기 위한 하나 이상의 인스트럭션을 포함할 수 있다.

실시 예에서, 메모리(320)는 대상 데이터에서 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터를 계산대상에서 제외하기 위한 하나 이상의 인스트럭션을 포함할 수 있다.

실시 예에서, 메모리(320)는 대상 데이터와 기준 데이터를 비교하여 편차 정보를 획득하기 위한 하나 이상의 인스트럭션을 포함할 수 있다.

실시 예에서, 메모리(320)는 편차 정보를 대상 데이터 상에 컬러 맵으로 표시하기 위한 하나 이상의 인스트럭션을 포함할 수 있다.

실시 예에 따른 프로세서(310)는 데이터 처리 장치(300) 전반을 제어할 수 있다. 프로세서(310)는 적어도 하나의 인스트럭션을 실행하여 의도하는 동작이 수행되도록 제어할 수 있다. 여기서, 적어도 하나의 인스트럭션은 프로세서(310)와 별도로 데이터 처리 장치(300) 내에 포함되는 메모리(320) 또는 프로세서(310)내에 포함되는 내부 메모리(미도시)에 저장되어 있을 수 있다.

구체적으로, 프로세서(310)는 적어도 하나의 인스트럭션을 수행하여, 의도하는 동작이 수행되도록 데이터 처리 장치(300) 내부에 포함되는 적어도 하나의 구성들을 제어할 수 있다. 따라서, 프로세서(310)가 소정 동작들을 수행하는 경우를 예로 들어 설명하더라도, 프로세서(310)가 소정 동작들이 수행되도록 데이터 처리 장치(300) 내부에 포함된 적어도 하나의 구성들을 제어하는 것을 의미할 수 있다.

실시 예에서, 프로세서(310)는 대상 데이터와 기준 데이터를 획득할 수 있다. 프로세서(310)는 3차원 스캐너(100, 110)로부터 수신한 로우 데이터에 기반하여 생성한 3차원 구강 이미지, 또는 메모리(310), 3차원 스캐너(100, 110), 외부 서버나 외부 장치 등으로부터 획득한 3차원 구강 이미지 중에서 대상 데이터로 이용할 구강 이미지와 기준 데이터로 이용할 구강 이미지를 획득할 수 있다. 실시 예에서, 기준 데이터와 대상 데이터는 모두 3차원 스캔 데이터일 수 있다.

실시 예에서, 프로세서(310)는 편차 정보를 획득할 수 있다. 실시 예에서, 편차 정보는 대상 데이터가 기준 데이터로부터 벗어난 정도를 나타내는 정보일 수 있다. 즉, 편차 정보는 대상 데이터와 기준 데이터 간의 차이를 나타내는 정보로, 대상 데이터가 기준 데이터로부터 얼마나 떨어져 있는지를 수치로 나타내는 정보일 수 있다.

실시 예에서, 프로세서(310)는 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터를 제외한 대상 데이터를 기준 데이터와 비교하여 편차 정보를 획득할 수 있다. 따라서, 실시 예에 따라 프로세서(310)가 획득하는 편차 정보는 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터를 제외한 대상 데이터와 기준 데이터 간의 차이를 나타내는 정보일 수 있다.

실시 예에서, 편차 정보는 대상 데이터와 기준 데이터 간의 거리 차이를 포함할 수 있다. 예컨대, 편차 정보는 대상 데이터 상의 한 지점과 기준 데이터 상의 한 지점 간의 거리를 포함할 수 있다.

실시 예에서, 프로세서(310)는 법선 벡터를 이용하거나, 또는 최단 거리를 이용하여, 대상 데이터와 기준 데이터 간의 편차 정보를 획득할 수 있다.

먼저, 프로세서(310)가 법선 벡터를 이용하여 대상 데이터와 기준 데이터 간의 편차 정보를 획득하는 방법을 설명하기로 한다.

프로세서(310)는 대상 데이터 위의 한 점에 대한 접평면에 수직인 법선 벡터를 기준 데이터로 투사(프로젝션, projection)하여 법선 벡터가 기준 데이터 위의 한 지점과 만나는 지점을 구할 수 있다. 대상 데이터 위의 한 지점을 제1 지점이라 하고, 제1 지점에서 프로젝션한 법선 벡터가 기준 데이터와 만나는 지점을 제2 지점이라고 할 때, 프로세서(310)는 제1 지점과 제2 지점 사이의 거리를 편차 정보로 획득할 수 있다.

실시 예에서, 법선 벡터를 이용하여 편차 정보를 획득하는 경우, 프로세서(310)는 대상 데이터 경계 영역에 포함된 지점들의 데이터를 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터로 식별할 수 있다.

실시 예에서, 프로세서(310)는 편차 정보를 획득할 때, 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터로 식별된, 대상 데이터 경계 영역에 포함된 지점들을 제외시킬 수 있다.

다른 실시 예로, 프로세서(310)는 대상 데이터와 기준 데이터 간의 편차 정보를 획득하기 위해 최단 거리를 이용할 수 있다.

실시 예에서, 프로세서(310)는 대상 데이터와 가장 가까운 거리에 있는 기준 데이터까지의 거리를 획득하고, 획득한 최단 거리를 편차 정보로 이용할 수 있다. 예컨대, 대상 데이터 위의 한 지점을 제1 지점이라 하고, 제1 지점에서 가장 가까운 위치에 있는 기준 데이터의 지점을 제3 지점이라고 할 때, 프로세서(310)는 제1 지점과 제3 지점 사이의 거리를 편차 정보로 획득할 수 있다.

실시 예에서, 최단 거리를 이용하여 편차 정보를 획득하는 경우, 프로세서(310)는 대상 데이터의 제1 지점과 가장 가까이 있는 제3 지점이 기준 데이터 경계 영역에 포함되는 경우, 대상 데이터의 제1 지점을 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터로 식별할 수 있다.

실시 예에서, 프로세서(310)는 대상 데이터에서 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터를 제외시키고, 남은 대상 데이터를 기준 데이터와 비교하여 편차 정보를 획득할 수 있다.

실시 예에서, 프로세서(310)는 대상 데이터와 기준 데이터 간의 편차 정보를 획득할 때, 법선 벡터를 이용하는 방법과 최단 거리를 이용하는 방법 중 어느 방법을 이용하여 편차 정보를 획득할 것인지를 사용자로부터 선택 받을 수 있다.

또는 프로세서(310)는 법선 벡터를 이용하는 방법과 최단 거리를 이용하는 방법 중, 대상 데이터와 기준 데이터로부터 더 신뢰도 높은 편차 정보를 획득할 수 있는 방법을 자동으로 선택할 수도 있다.

실시 예에 따른 디스플레이(330)는 3차원 구강 이미지를 화면에 출력할 수 있다. 실시 예에서, 디스플레이(330)는 대상 데이터와 기준 데이터를 화면에 출력할 수 있다. 실시 예에서, 디스플레이(330)는 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터가 계산대상에서 제외된 대상 데이터와 기준 데이터 간의 편차 정보를 출력할 수 있다.

실시 예에서, 디스플레이(330)는 편차 정보를, 편차 정보에 대응하는 정보를 이용하여 대상 데이터 위에 표시할 수 있다. 실시 예에서, 디스플레이(330)는 대상 데이터 위에 편차 정보에 대응하는 정보로, 색상을 표시할 수 있다. 디스플레이(330)는 대상 데이터에서 편차 정보를 획득하는 데 이용된 대상 데이터의 각 정점(vertex)을, 각 정점에서의 편차 정보에 대응하는 색상으로 표시함으로써, 편차 정보를 컬러 맵으로 표시할 수 있다.

실시 예에서, 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터는 편차 정보 획득 시 이용되지 않기 때문에, 편차 정보를 갖지 않는다. 따라서, 편차 정보를 획득하는 데 이용되지 않은 데이터의 정점은 편차 정보에 대응하는 정보, 예컨대 컬러 맵 등으로 표현될 수 없다.

실시 예에서, 디스플레이(330)는 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터의 정점이 편차 정보를 갖지 않는 경우, 편차 정보를 갖지 않는 정점이 기 정해진 색상으로 표시되도록 할 수 있다. 이 때, 기 정해진 색상은 편차 정보에 대응하는 색상, 즉, 컬러 맵으로 표현되는 색상과는 다른 색상일 수 있다. 예컨대, 디스플레이(3300는 편차 정보를 갖지 않는 정점이 컬러 맵에 포함되어 있지 않은 회색으로 표현되도록 할 수 있다. 이를 통해, 디스플레이(330)는 신뢰도가 낮은 데이터의 정점 색상을 컬러 맵으로 표현되는 다른 영역과 구분되어 보이도록 할 수 있다.

실시 예에서, 디스플레이(330)는 편차 정보에 대응하는 정보를 수치로도 표시할 수 있다. 디스플레이(330)는 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터가 계산대상에서 제외된 대상 데이터와 기준 데이터를 비교하여 획득한, 두 데이터 간의 거리의 통계적 속성을 출력할 수 있다.

이와 같이, 실시 예에 따르면, 데이터 처리 장치(300)는 법선 벡터를 이용하거나 최단 거리를 이용하여 대상 데이터와 기준 데이터 간의 편차 정보를 획득할 수 있다.

또한, 실시 예에 따르면, 데이터 처리 장치(300)는 법선 벡터를 이용하는 경우와 최단 거리를 이용하는 경우, 다른 방식으로 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터를 식별하고, 이를 대상 데이터에서 제외시킬 수 있다.

또한, 실시 예에 따르면, 데이터 처리 장치(300)는 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터가 계산대상에서 제외된 대상 데이터를 기준 데이터와 비교하여 보다 정확하고 신뢰도 높은 편차 정보를 획득할 수 있다.

또한, 실시 예에 따르면, 데이터 처리 장치(300)는 편차 정보에 대응하는 색상을 컬러 맵으로 대상 데이터 위에 표시할 수 있다.

도 4는 도 3의 데이터 처리 장치의 일 예를 도시한 도면이다.

도 4를 참조하면, 데이터 처리 장치(400)는 프로세서(310), 메모리(320), 및 디스플레이(330) 외에도 통신 인터페이스(410), 영상 처리부(420) 및 사용자 입력부(430)를 더 포함할 수 있다.

도 4의 데이터 처리 장치(400)에 포함된 프로세서(310), 메모리(320), 디스플레이(330)는 도 3의 데이터 처리 장치(300)에 포함된 프로세서(310), 메모리(320), 디스플레이(330)와 수행하는 기능이 동일하므로 동일한 도면 부호를 사용하였다. 이하, 도 3의 데이터 처리 장치(300)에 대해 설명한 내용과 중복되는 부분에 대한 설명은 생략한다.

실시 예에 따른 사용자 입력부(430)는 데이터 처리 장치(400)를 제어하기 위한 사용자 입력을 수신할 수 있다. 사용자 입력부(430)는 사용자의 터치를 감지하는 터치 패널, 사용자의 푸시 조작을 수신하는 버튼, 사용자 인터페이스 화면 상의 일 지점을 지정 또는 선택하기 위한 마우스(mouse) 또는 키보드(key board) 등을 포함하는 사용자 입력 디바이스를 포함할 수 있으나 이에 제한되지 않는다. 또한, 사용자 입력부(430)는 음성 인식을 위한 음성 인식 장치를 포함할 수 있다. 예를 들어, 음성 인식 장치는 마이크로폰이 될 수 있으며, 음성 인식 장치는 사용자의 음성 명령 또는 음성 요청을 수신할 수 있다. 그에 따라서, 프로세서(310)는 음성 명령 또는 음성 요청에 대응되는 동작이 수행되도록 제어할 수 있다.

실시 예에서, 사용자 입력부(430)는 치과의 등의 사용자로부터 대상 데이터와 기준 데이터를 선택 받을 수 있다.

실시 예에서, 사용자 입력부(430)는 사용자로부터 대상 데이터와 기준 데이터 간의 편차 정보를 획득할 것을 선택 받을 수 있다.

실시 예에서, 사용자 입력부(430)는 사용자로부터 편차 정보를 획득하는 방법을 선택 받을 수 있다. 예컨대, 사용자는 대상 데이터와 기준 데이터 간의 편차 정보를 획득하기 위한 방법으로, 법선 벡터를 이용하는 방법과 최단 거리를 이용하는 방법 중 하나의 방법을 사용자 입력부(430)를 이용하여 선택할 수 있다.

실시 예에서, 사용자 입력부(430)는 사용자로부터 대상 데이터와 기준 데이터를 비교할 때 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터를 제외할 것인지를 선택 받을 수 있다.

실시 예에 따른 영상 처리부(420)는 이미지의 생성 및/또는 처리를 위한 동작들을 수행할 수 있다. 영상 처리부(420)는 3차원 스캐너(100, 110)로부터 수신한 로우 데이터를 기반으로 3차원 스캔 데이터를 생성할 수 있다.

실시 예에서, 영상 처리부(420)는 프로세서(310)의 제어에 따라, 대상 데이터 위에 편차 정보에 대응하는 색상을 컬러 맵으로 표시할 수 있다. 영상 처리부(420)는 3차원 스캔 데이터의 점이나 정점 등의 색상을 편차 정보에 대응하는 색상으로 변경함으로써 편차 정보를 3차원 스캔 데이터에 임베딩할 수 있다.

실시 예에 따른 디스플레이(330)는 3차원 스캔 데이터를 출력할 수 있다. 디스플레이(330)는 복수개의 3차원 스캔 데이터 중, 사용자 입력부(430)를 통해 사용자로부터 선택된 대상 데이터와 기준 데이터를 각각 별개의 화면에, 또는 하나의 화면에 함께 출력할 수 있다.

실시 예에서, 디스플레이(330)는 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터 제외 여부를 선택 받기 위한 사용자 인터페이스 화면을 출력할 수 있다. 사용자는 디스플레이(330)가 출력한 사용자 인터페이스 화면에 대응하여, 사용자 입력부(430)를 통해 편차 정보를 구할 때 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터를 제외할 것을 선택할 수 있다. 이 경우, 프로세서(310)는 대상 데이터에서 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터를 제외하여 편차 정보를 획득할 수 있다.

실시 예에서, 디스플레이(330)는 편차 정보 획득 방법을 선택 받기 위한 사용자 인터페이스 화면을 출력할 수 있다. 편차 정보 획득 방법을 선택 받기 위한 사용자 인터페이스 화면은 대상 데이터와 기준 데이터 간의 편차 정보를 획득하기 위한 방법으로, 법선 벡터를 이용하는 방법과 최단 거리를 이용하는 방법 중 하나의 방법을 사용자로부터 선택 받기 위한 화면일 수 있다. 프로세서(310)는 사용자 입력부(430)를 통해 사용자가 선택한 편차 정보 획득 방법에 따라 대상 데이터에서 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터를 제외시킬 수 있다.

실시 예에 따른 통신 인터페이스(410)는 적어도 하나의 외부 전자 장치와 유선 또는 무선 통신 네트워크를 통하여 통신을 수행할 수 있다.

예컨대, 통신 인터페이스(410)는 프로세서(310)의 제어에 따라서 3차원 스캐너(100, 110)와 통신을 수행할 수 있다. 실시 예에서, 통신 인터페이스(410)는 3차원 스캐너(100, 110)로부터 로우 데이터를 수신하거나, 3차원 스캔 데이터를 획득할 수 있다. 실시 예에서, 통신 인터페이스(410)는 3차원 스캐너(100, 110) 외의 다른 외부 전자 장치, 외부 서버 등과도 통신을 수행하여 3차원 스캔 데이터를 획득할 수 있다.

통신 인터페이스(410)는 블루투스, 와이파이, BLE(Bluetooth Low Energy), NFC/RFID, 와이파이 다이렉트(Wifi Direct), UWB, 또는 ZIGBEE 등의 통신 규격에 따른 통신을 수행하는 적어도 하나의 근거리 통신 모듈을 포함할 수 있다.

또한, 통신 인터페이스(410)는 원거리 통신 규격에 따라서 원거리 통신을 지원하기 위한 서버와 통신을 수행하는 원거리 통신 모듈을 더 포함할 수 있다. 구체적으로, 통신 인터페이스(410)는 인터넷 통신을 위한 네트워크를 통하여 통신을 수행하는 원거리 통신 모듈을 포함할 수 있다. 예컨대, 통신 인터페이스(410)는 3G, 4G, 및/또는 5G 등의 통신 규격에 따르는 통신 네트워크를 통하여 통신을 수행하는 원거리 통신 모듈을 포함할 수 있다.

또한, 통신 인터페이스(410)는 3차원 스캐너(100, 110)나 외부 서버, 외부 전자 장치 등과 유선으로 통신할 수도 있다. 이를 위해 통신 인터페이스(410)는 3차원 스캐너(100, 110)나 외부 전자 장치와 유선 케이블로 연결되기 위한 적어도 하나의 포트를 포함할 수 있다. 통신 인터페이스(410)는 적어도 하나의 포트를 통하여 유선 연결된 3차원 스캐너(100, 110)나 외부 전자 장치와 통신을 수행할 수 있다.

실시 예에서, 통신 인터페이스(410)는 외부 전자 장치나 외부 서버 등으로, 대상 데이터와 기준 데이터 간의 편차 정보를 전송할 수 있다. 예컨대, 통신 인터페이스(410)는 대상 데이터에 편차 정보가 컬러 맵으로 표시된 데이터를 외부 전자 장치나 외부 서버 등으로 전송할 수 있다.

도 5는 실시 예에 따라, 법선 벡터를 이용하여 편차 정보를 획득하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.

실시 예에서, 데이터 처리 장치는 대상 데이터와 기준 데이터 간의 편차 정보를 획득하기 위해 법선 벡터를 이용할 수 있다. 법선 벡터(normal vector)는 3차원 공간에서 2차원 곡면 위의 한 점에 대한 접선들로 이루어진 접평면에 수직인 방향을 갖는 벡터를 의미할 수 있다.

데이터 처리 장치는 대상 데이터(510) 위의 한 점에 대한 접평면에 수직인 법선 벡터를 기준 데이터로 투사하여 법선 벡터가 기준 데이터 위의 한 지점과 만나는 지점을 구할 수 있다.

도 5는, 대상 데이터(510)의 제1 지점(511)에서 기준 데이터(520)의 제2 지점으로 법선 벡터(530)가 프로젝션되는 것을 도시한다. 도 5에 도시된 바와 같이, 데이터 처리 장치는 대상 데이터(510) 위의 제1 지점(511)에서 프로젝션한 법선 벡터(530)가 기준 데이터(520)와 만나는 제2 지점(521)을 식별하고, 제1 지점(511)과 제2 지점(521) 사이의 거리를 획득할 수 있다. 데이터 처리 장치는 제1 지점(511)과 제2 지점(521) 사이의 거리를 두 지점 간의 편차 정보로 획득할 수 있다.

실시 예에서, 데이터 처리 장치는 대상 데이터(510) 위의 제1 지점(511)에서 프로젝션된 법선 벡터(530)와 만나는 지점이 기준 데이터(520)에 있는지 여부를 식별할 수 있다.

대상 데이터(510)에서 프로젝션된 법선 벡터와 만나는 지점이 기준 데이터(520)에 없는 경우 데이터 처리 장치는 대상 데이터(510)의 제1 지점(511)과 기준 데이터(520) 간의 거리를 획득할 수 없게 된다. 예를 들면, 대상 데이터(510)와 기준 데이터(520)를 정렬(align)하였을 때, 대상 데이터(510)의 면적보다 기준 데이터(520)의 면적이 더 작은 경우, 대상 데이터(510)에서 프로젝션된 법선 벡터와 만나는 지점이 기준 데이터(520) 상에 포함되지 않을 수 있다. 또는, 예를 들어, 대상 데이터(510) 상에는 기준 데이터(520)와 얼라인되지 않는 영역이 존재할 수 있다. 이 경우, 대상 데이터(510)에서 프로젝션된 법선 벡터와 만나는 지점이 기준 데이터(520) 상에 포함되지 않을 수 있다.

대상 데이터(510)에서 프로젝션된 법선 벡터와 만나는 지점이 기준 데이터(520) 상에 포함되어 있지 않은 경우, 데이터 처리 장치는 대상 데이터(510)의 제1 지점(511)과 기준 데이터(520) 간의 거리를 획득할 수 없게 된다. 대상 데이터(510)의 제1 지점(511)에 대해 거리를 획득할 수 없다는 것은, 대상 데이터(510)의 제1 지점(511)에 대해 편차 정보를 획득할 수 없다는 것을 의미할 수 있다. 따라서, 데이터 처리 장치는 편차 정보를 획득할 수 없는 지점에 대해서는 그 지점이 신뢰도가 낮은 데이터인지 여부를 식별할 필요가 없다.

대상 데이터(510)에서 프로젝션된 법선 벡터와 만나는 지점이 기준 데이터(520)에 있는 경우, 예를 들면, 대상 데이터(510)의 면적이 기준 데이터(520)의 면적 보다 크거나 같은 경우, 데이터 처리 장치는 제1 지점(511)이 신뢰도가 낮은 데이터인지 여부를 식별할 수 있다.

실시 예에서, 데이터 처리 장치는 대상 데이터 경계 영역에 포함된 지점들의 데이터를 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터로 식별할 수 있다.

실시 예에서, 데이터 처리 장치는 제1 지점(511)이 신뢰도가 낮은 데이터인지 여부를 결정하기 위해, 제1 지점(511)이 대상 데이터 경계 영역에 포함되는지를 식별할 수 있다.

실시 예에서, 대상 데이터 경계 영역은 대상 데이터와 대상 데이터 외의 영역 사이의 경계선에 의해 구분되는 영역을 의미할 수 있다. 즉, 대상 데이터 경계 영역은 대상 데이터의 경계선 내지는 대상 데이터의 끝 지점을 포함하는 영역을 의미할 수 있다.

대상 데이터(510)가 구면과 같이 경계가 없는 폐곡면인 경우, 대상 데이터(510) 표면의 모든 지점은 정확한 접평면을 갖고, 각 접평면에 수직인 법선 벡터 또한 정확한 값을 가질 수 있다. 이 경우, 대상 데이터(510) 위의 임의의 지점으로부터, 그 지점에서 프로젝션된 법선 벡터가 기준 데이터(520)에서 만나는 지점까지의 거리를 이용하여 획득한 편차 정보는 높은 신뢰도를 갖게 된다.

그러나, 대상 데이터(510)가 폐곡면이 아니어서 경계를 갖는 경우, 대상 데이터(510)의 경계 영역에 포함된 지점들은 정확한 법선 벡터를 갖지 못하게 된다. 이는, 대상 데이터(510)가 폐곡면이 아닌 경우, 대상 데이터(510)의 경계 영역에 포함된 지점에서는 정확한 방향을 갖는 법선 벡터를 구할 수 없기 때문이다. 따라서, 대상 데이터(510)의 경계 영역에 포함된 지점과, 그 지점으로부터 프로젝션된, 정확하지 않은 법선 벡터와 만나는 기준 데이터(520) 상의 지점 사이의 거리 또한 신뢰도가 떨어지게 된다.

실시 예에서, 데이터 처리 장치는 대상 데이터(510) 위의 제1 지점(511)이 대상 데이터 경계 영역에 포함되는 경우, 제1 지점(511)을 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터로 식별할 수 있다. 데이터 처리 장치는 제1 지점(511)이 신뢰도가 낮은 데이터인 경우, 제1 지점(511)의 데이터를 편차 정보의 계산 대상에서 제외시킬 수 있다. 데이터 처리 장치는 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터가 계산대상에서 제외된 대상 데이터(510)와 기준 데이터를 이용하여 편차 정보를 획득할 수 있다.

도 6은 실시 예에 따라, 법선 벡터를 이용하여 편차 정보를 획득할 때, 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터를 계산 대상에서 제거하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.

도 7과 도 8은 도 6의 방법에 따라 획득된 결과 데이터를 확대한 도면이다.

이하, 도 6 내지 8을 함께 참조하여 설명하기로 한다.

사용자는 사용자 입력부를 이용하여 복수의 3차원 구강 이미지 중 기준 데이터로 이용할 이미지와 대상 데이터로 이용할 이미지를 선택할 수 있다. 데이터 처리 장치는 사용자 입력부를 통해 선택된 대상 데이터(610)와 기준 데이터(620)를 디스플레이를 통해 출력할 수 있다.

도 6에서, 데이터 처리 장치는 법선 벡터를 이용하여 대상 데이터(610)가 기준 데이터(620)로부터 벗어난 정도를 획득할 수 있다. 데이터 처리 장치는 사용자 선택에 따라, 또는 자동으로, 법선 벡터를 이용하여 대상 데이터와 기준 데이터 간의 편차 정보를 획득할 수 있다.

데이터 처리 장치는 대상 데이터(610)의 한 지점에서 법선 벡터를 프로젝션하여, 법선 벡터와 만나는 기준 데이터(620) 상의 지점까지의 거리를 편차 정보로 획득할 수 있다.

실시 예에서, 데이터 처리 장치는 법선 벡터와 만나는 지점이 기준 데이터(620)에 존재하는지를 먼저 식별할 수 있다. 도 6에 도시된 바와 같이, 대상 데이터(610)와 기준 데이터(620)를 정렬(align)하였을 때, 대상 데이터(610)의 면적이 기준 데이터(620)의 면적보다 더 작은 경우, 대상 데이터(610)에서 프로젝션된 법선 벡터와 만나는 지점이 기준 데이터(620)에 존재하게 된다.

실시 예에서, 데이터 처리 장치는 법선 벡터와 만나는 지점이 기준 데이터(620)에 존재하는 경우, 대상 데이터(610) 상의 지점이 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터인지 여부를 식별할 수 있다.

실시 예에서, 데이터 처리 장치는 대상 데이터(610) 상의 지점이 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터인지 여부를 식별하기 위해, 대상 데이터(610) 상의 지점이 대상 데이터 경계 영역에 포함된 지점인지를 식별할 수 있다.

전술한 바와 같이, 대상 데이터(610)가 폐곡면을 이루는 것이 아닌 경우, 대상 데이터(610)의 경계 영역에 포함된 지점에서는 정확한 방향을 갖는 법선 벡터를 구할 수 없기 때문에, 정확하지 않은 법선 벡터를 이용하여 획득된 거리 또한 정확한 값이 아닐 수 있다. 즉, 대상 데이터(610)의 경계 영역에 포함된 지점으로부터, 그 지점에서의 법선 벡터가 기준 데이터(620)와 만나는 지점 사이의 거리는 신뢰도가 떨어질 수 있다.

3차원 스캔 데이터는 점군(Point cloud) 데이터로 표현되거나 또는 점군 데이터를 참조해서 삼각화(triangulation) 등의 기법으로 생성된 메쉬(mesh)들로 이루어질 수 있다. 메쉬는 폴리곤(polygon)이라고 불리는 최소 단위의 다각형들로 구성될 수 있다. 폴리곤은 예컨대 삼각형일 수 있다. 메쉬를 이루는 삼각형들의 각 꼭지점은 정점(vertex)으로 호칭될 수 있다.

실시 예에서, 데이터 처리 장치는 대상 데이터(610) 상의 지점이 대상 데이터 경계 영역에 포함된 지점인지를 식별하기 위해, 3차원 스캔 데이터에 포함된 폴리곤과 모서리를 공유하는 다른 폴리곤이 있는지를 식별할 수 있다. 데이터 처리 장치는 폴리곤과 모서리를 공유하는 다른 폴리곤이 없는 경우, 그 모서리를 대상 데이터 경계 영역으로 식별할 수 있다.

실시 예에서, 데이터 처리 장치는 대상 데이터(610) 상의 지점이 대상 데이터 경계 영역에 포함된 지점인 경우, 대상 데이터(610) 상의 지점이 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터라고 결정하고, 편차 정보를 획득하는 데 있어, 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터를 제외시킬 수 있다. 데이터 처리 장치는 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터가 계산대상에서 제외된 대상 데이터를 기준 데이터(620)와 비교하여 편차 정보를 획득할 수 있다.

실시 예에서, 데이터 처리 장치는 편차 정보를 대상 데이터(610) 위에 컬러 맵으로 임베딩한 결과 데이터(630)를 획득하고 이를 출력할 수 있다. 데이터 처리 장치는 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터가 계산대상에서 제외된 대상 데이터의 각 지점과 기준 데이터(620)의 매핑 지점 간의 거리에 따라 대응하는 색상을, 대상 데이터의 각 지점에 임베딩할 수 있다. 컬러 맵의 색상은 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터가 계산대상에서 제외된 대상 데이터와 기준 데이터(620)의 두 지점 간의 거리에 따라 다른 색상으로 표현될 수 있다.

실시 예에서, 결과 데이터(630)는 색상 표시 정보(631)를 더 포함할 수 있다. 색상 표시 정보(631)는 편차 정보를 거리에 따라 복수개의 구간으로 나눌 때, 각 구간에 대응하는 색상이 무엇인지를 표시하는 정보일 수 있다. 치과의 등의 사용자는 결과 데이터(630)의 컬러 맵과 색상 표시 정보(631)를 이용하여, 대상 데이터(610)와 기준 데이터(620)의 각 지점 별 편차가 어느 정도인지를 파악할 수 있다.

실시 예에서, 결과 데이터(630)는 수치로 표시한 편차 정보(633)를 더 포함할 수 있다. 수치로 표시한 편차 정보(633)는 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터가 계산대상에서 제외된 대상 데이터와 기준 데이터(620) 간의 거리의 속성을 표시하는 정보일 수 있다.

보다 구체적으로, 수치로 표시한 편차 정보(633)는 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터가 계산대상에서 제외된 대상 데이터에 포함된 복수의 지점들로부터, 각 지점들과 매핑되는 기준 데이터(620) 상의 지점들 간의 거리의 분포에 대한 통계적 속성을 포함할 수 있다. 데이터 처리 장치는 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터가 계산대상에서 제외된 대상 데이터에 포함된 복수의 지점들과 매핑되는 기준 데이터의 복수의 지점들 간의 거리를 획득할 수 있다. 데이터 처리 장치는 복수 지점들의 거리를 이용하여 거리 분포에 대한 통계적 속성을 획득할 수 있다. 거리 분포에 대한 통계적 속성은, 대상 데이터와 기준 데이터 간의 거리의 최솟값, 최댓값, 중앙값, 평균값, 절대 평균값, 최빈값, 범위, 분산 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 수치로 표시한 편차 정보(633) 또한 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터가 계산대상에서 제외된 대상 데이터와 기준 데이터(620) 간의 거리의 속성을 표시하기 때문에, 보다 정확한 정보를 사용자에게 제공할 수 있다.

도 7은 도 6의 방법에 따라 획득된 결과 데이터를 확대한 도면이다.

도 7에서, 도면 부호 710은 도 6에 도시된 방법에 따라 획득된 결과 데이터(630)의 경계 영역(635)의 일부를 확대한 도면을 나타내고, 도면 부호 720은 도 6에 도시된 방법에서 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터를 계산대상에서 제외하지 않고 편차 정보를 획득했을 때의 결과 데이터의 경계 영역의 일부를 확대한 도면을 나타낸다.

도 7에 도시된 바와 같이, 대상 데이터(610)에서 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터가 계산대상에서 제외된 경우, 즉, 데이터 처리 장치가 대상 데이터(610)의 경계 영역에 포함된 지점을 제외하고 편차 정보를 획득한 경우에는, 대상 데이터(610)의 경계 영역(635)에 포함된 지점은 편차 정보를 획득하는 데 이용된 지점과는 다른 색상으로 표시되게 된다.

반면, 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터가 계산대상에서 제외되지 않은 상태에서, 즉, 데이터 처리 장치가 대상 데이터(610)의 경계 영역에 포함된 지점까지 모두 이용하여 편차 정보를 획득한 경우에는, 경계 영역과 경계 영역 외의 영역에 포함된 지점의 색상이 동일하게 표시되게 된다.

도 8은 도 7의 결과 데이터를 더 확대하여 도시한 도면이다.

도 8에서, 도면 부호 810과 820은 각각 도 7의 도면 부호 710과 720을 더 확대하여 도시한 도면이다.

3차원 스캔 데이터는 수많은 메쉬들로 이루어질 수 있다. 메쉬는 삼각형과 같은 폴리곤으로 구성되며, 메쉬를 이루는 삼각형들은 세 개의 정점을 꼭지점으로 가질 수 있다. 각각의 정점은 각각의 색상을 띠고 있으며, 연결된 두 정점의 색상이 다른 경우, 두 정점 사이의 삼각형은 서로 다른 두 색상이 선형 보간(linear interpolated) 및/또는 그래디언트(gradient)된 색상으로 표현될 수 있다. 연결된 두 정점의 색상이 다른 경우를 표현하는 방법은 이에 한정되지 않는다. 또한, 연결된 삼각형을 이루는 세 정점의 색상이 동일한 경우, 삼각형 표면의 색상은 세 정점의 색상과 동일한 색상으로 표현될 수 있다.

실시 예에서, 데이터 처리 장치가 편차 정보를 획득할 때 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터를 계산에 이용하지 않는 경우, 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터로 식별된 메쉬나 정점의 색상은 편차 정보를 획득하는 데 이용된 메쉬나 정점의 색상과는 다른 색상으로 표시될 수 있다.

실시 예에서, 데이터 처리 장치는 대상 데이터에서 폴리곤의 모서리를 공유하는 다른 폴리곤이 없는 경우, 그 모서리를 경계 영역으로 식별할 수 있다. 예컨대, 데이터 처리 장치는 대상 데이터에서 삼각형의 각 면의 경계를 이루는 선분을 공유하는 다른 삼각형이 없는 경우, 그 면을 대상 데이터 경계 영역으로 식별할 수 있다. 데이터 처리 장치는 대상 데이터 경계 영역으로 식별된 면에 포함된 정점의 데이터를 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터로 식별할 수 있다.

실시 예에서, 데이터 처리 장치는 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터인 경계 영역에 포함된 정점들을 계산대상에서 제외하여 편차 정보를 획득할 수 있다. 이 경우, 편차 정보를 획득할 때 이용되지 않은, 대상 데이터 경계 영역에 포함된 정점들에 대해서는 기준 데이터와의 거리가 구해지지 않기 때문에, 거리에 대응하는 색상 또한 갖지 않게 된다. 따라서, 경계 영역에 포함되어 편차 정보를 획득할 때 이용되지 않은 데이터인 정점들은 컬러 맵으로 표현할 수 없게 된다.

실시 예에서, 데이터 처리 장치는 값을 갖지 않는 정점들이 컬러 맵의 색상과는 다른 색상으로 표현되도록 할 수 있다. 예컨대, 데이터 처리 장치는 값을 갖지 않는 정점들이 기 정해진 색상, 예컨대, 회색으로 표현되도록 할 수 있다. 이와 같이, 데이터 처리 장치가 경계 영역에 포함된 데이터의 정점들의 색상을 컬러 맵으로 표현되는 색상과는 다른 색상으로 표시할 경우, 사용자는 해당 정점들이 편차 정보를 획득할 때 이용되지 않은 데이터라는 것을 식별할 수 있다.

도 8의 도면 부호 820은 대상 데이터(610)에서 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터, 즉, 경계 영역에 포함된 지점의 데이터가 계산대상에서 제외되지 않은 상태에서 편차 정보가 구해진 결과 데이터를 나타낸다. 도면 부호 820을 참조하면, 경계 영역에 위치한 정점들과 경계 영역에 위치하지 않은 정점들이 동일한 색상을 갖는 것을 알 수 있다. 따라서, 동일한 정점들로 이루어진 삼각형 또한 동일한 색상을 갖게 된다.

그러나, 도면 부호 810은 대상 데이터(610)에서 신뢰도 낮은 경계 영역에 포함된 지점의 데이터가 계산대상에서 제외된 상태에서 편차 정보가 구해진 결과 데이터를 나타내기 때문에, 편차 정보를 구할 때 이용되지 않은 경계 영역에 위치한 정점들의 색상이 경계 영역에 위치하지 않은 정점들의 색상과는 다른 색상을 갖게 된다. 또한, 경계 영역에 위치한, 변경된 색상을 갖는 정점과 경계 영역에 위치하지 않은 원래 색상을 갖는 정점을 모두 포함하는 삼각형은 변경된 색상과 원래 색상이 선형 보간 및/또는 그래디언트된 색상으로 표현되게 된다.

도 9는 실시 예에 따라, 최단 거리를 이용하여 편차 정보를 획득할 때, 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터를 계산대상에서 제외하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.

데이터 처리 장치는 사용자 선택에 따라, 또는 자동으로, 최단 거리를 이용하여 대상 데이터와 기준 데이터 간의 편차 정보를 획득할 수 있다.

데이터 처리 장치는 사용자로부터 복수의 3차원 구강 이미지 중 기준 데이터로 이용할 이미지와 대상 데이터로 이용할 이미지를 선택 받을 수 있다.

데이터 처리 장치는 대상 데이터(910)와 기준 데이터(920)를 디스플레이를 통해 출력할 수 있다.

실시 예에서, 데이터 처리 장치는 대상 데이터(910)의 한 지점에서 가장 가까운 거리에 있는 기준 데이터(920) 상의 지점까지의 거리를 편차 정보로 획득할 수 있다. 예컨대, 대상 데이터(910) 위의 한 지점을 제1 지점이라 하고, 제1 지점에서 가장 가까운 거리에 있는, 기준 데이터(920) 상의 지점을 제3 지점이라고 할 때, 데이터 처리 장치는 제1 지점과 제3 지점 사이의 거리를 편차 정보로 획득할 수 있다.

최단 거리를 이용하여 편차 정보를 획득하는 방법은 법선 벡터를 이용하여 편차 정보를 획득하는 방법과 달리, 법선 벡터의 방향을 고려하지 않기 때문에, 대상 데이터(910) 위의 제1 지점과 가장 가까운 거리에 있는 지점, 예컨대, 제3 지점이 반드시 기준 데이터(920) 상에 존재하게 된다.

실시 예에서, 데이터 처리 장치는 편차 정보를 구하기 전에, 대상 데이터(910)에서 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터를 먼저 식별할 수 있다.

실시 예에서, 데이터 처리 장치는 대상 데이터(910) 상의 제1 지점이 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터인지를 식별하기 위해, 제1 지점으로부터 최단 거리에 있는, 기준 데이터(920) 상의 제3 지점이 기준 데이터 경계 영역에 포함된 지점인지를 식별할 수 있다.

대상 데이터(910)에 포함된 지점들 중에는 기준 데이터(920) 상의 동일한 지점들로 매핑되는 지점들이 있을 수 있다. 예컨대, 대상 데이터(910)의 면적이 기준 데이터(920)의 면적보다 큰 경우, 기준 데이터(920)의 경계보다 더 큰 대상 데이터(910)의 지점들로부터의 최단 거리에 위치한 기준 데이터(920) 상의 지점은 기준 데이터(920)의 경계 영역에 위치하게 된다. 즉, 대상 데이터(910)에 포함된 복수개의 지점들이 기준 데이터(920)의 경계 영역의 지점들로 매핑되기 때문에, 기준 데이터(920)의 경계 영역의 지점들로 매핑되는 대상 데이터(910)에 포함된 복수개의 지점들로부터 획득되는 편차 정보는 신뢰도가 떨어지게 된다.

실시 예에서, 데이터 처리 장치는 기준 데이터(920)의 경계 영역으로 매핑되는 대상 데이터(910)에 포함된 지점들의 데이터가 신뢰도가 낮다고 식별할 수 있다. 데이터 처리 장치는 3차원 스캔 데이터인 기준 데이터(920)에 포함된 폴리곤과 모서리를 공유하는 다른 폴리곤이 있는지 여부를 식별함으로써 기준 데이터(920)의 모서리가 경계 영역인지 여부를 식별할 수 있다.

실시 예에서, 데이터 처리 장치는 기준 데이터(920)의 경계 영역으로 매핑되는 대상 데이터(910)에 포함된 지점들이 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터라고 결정하고, 편차 정보를 획득하는 데 있어, 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터를 제외시킬 수 있다. 데이터 처리 장치는 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터가 계산대상에서 제외된 대상 데이터를 기준 데이터(910)와 비교하여 편차 정보를 획득할 수 있다.

실시 예에서, 데이터 처리 장치는 대상 데이터(910) 위에 편차 정보를 컬러 맵으로 임베딩하여 결과 데이터를 획득할 수 있다.

도 9에서, 도면 930과 940은 데이터 처리 장치가 대상 데이터(910)와 기준 데이터(920)로부터 획득한 편차 정보를 컬러 맵으로 도시한 결과 데이터를 도시한 도면이다.

도면 930은 실시 예에 따라, 데이터 처리 장치가 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터를 계산대상에서 제외한 후 대상 데이터의 각 지점으로부터 최단 거리에 있는 기준 데이터(920) 상의 지점까지의 거리에 대응하는 색상을 대상 데이터의 각 지점에 임베딩한 결과 데이터를 도시한다. 이와 달리, 도면 부호 940은 데이터 처리 장치가 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터를 계산대상에서 제외하지 않은 상태에서 대상 데이터의 각 지점으로부터 최단 거리에 있는 기준 데이터(920) 상의 지점까지의 거리에 대응하는 색상을 대상 데이터의 각 지점에 임베딩한 결과 데이터를 도시한다.

도면 930과 940에서, 도면 부호 931, 941은 대상 데이터(910)와 기준 데이터(920) 간의 최단 거리가 소정 범위 이내인 영역들을 표시한다. 예컨대, 도면 부호 931, 941은 대상 데이터(910)와 기준 데이터(920) 간의 최단 거리가 마이너스 0.1mm에서 플러스 0.1mm 이내인 영역을 나타낼 수 있다. 도면 부호 931, 941로 표시된 영역 안에 포함된, 도면 부호 932, 942로 표시된 영역은 대상 데이터(910)와 기준 데이터(920) 간의 최단 거리가 마이너스 0.5mm에서 플러스 0.5mm 이하인 영역들일 수 있다. 도면 부호 931, 932, 941, 942로 표시된 영역들이 치과의 등의 사용자가 관심을 갖는 영역일 수 있다. 사용자는 도면 부호 931, 932, 941, 942로 표시된 영역들을 이용하여 대상 데이터(910)와 기준 데이터(920) 간의 편차 정도를 확인할 수 있다.

다만, 이는 하나의 실시 예로, 도면 부호 931, 941 안에는 대상 데이터(910)와 기준 데이터(920) 간의 최단 거리가 소정 범위 이내가 아닌 영역이 포함될 수도 있다. 예컨대, 위 예에서, 도면 부호 931, 941로 표시된 영역 안에 포함된, 도면 부호 932, 942로 표시된 영역이, 대상 데이터(910)와 기준 데이터(920) 간의 거리가 멀어서 두 데이터 간의 최단 거리가 구해지지 않는 영역인 경우, 도면 부호 932, 942로 표시된 영역은 도 9에 도시된 바와는 달리, 도면 부호 935, 945의 영역과 동일한 색이나 질감 등으로 표현될 수 있다.

도면 930과 940에서, 도면 부호 935, 945는 대상 데이터(910)와 기준 데이터(920) 간에 최단 거리가 구해지지 않은, 계산대상에서 제외된 영역을 나타낼 수 있다.

도면 940에서, 도면 부호 943은 기준 데이터(920)의 경계 주변에 위치한, 기준 데이터(920)의 경계보다 소정 범위까지 더 큰 대상 데이터(910)의 지점들을 나타낸 영역이다. 도면 부호 943으로 표시되는 영역은 대상 데이터(910)에서 대상 데이터(910)와 기준 데이터(920) 간에 최단 거리가 구해졌으나, 그 거리의 신뢰도가 떨어지는 지점들로 이루어진 영역을 의미할 수 있다.

전술한 바와 같이, 대상 데이터(910)의 면적이 기준 데이터(920)의 면적보다 큰 경우, 기준 데이터(920)의 경계 주변에 위치하면서 기준 데이터(920)보다 더 큰 대상 데이터(910)의 지점들은 기준 데이터(920)의 경계 영역의 지점들로 매핑되기 때문에, 기준 데이터(920)의 경계 영역의 지점들로 매핑되는 대상 데이터(910)에 포함된 복수개의 지점들로부터 획득되는 편차 정보는 신뢰도가 떨어지게 된다. 도면 940에서와 같이 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터, 즉, 도면 부호 943으로 표현된 영역이 특정한 컬러 맵으로 표현될 경우, 사용자는 신뢰도도 낮고 중요하지도 않은 불필요한 데이터로 인해 신경이 분산되는 문제가 있을 수 있다.

도면 940과 달리, 도면 930은 도면 부호 943에서 표시되는 영역이 도면 부호 935에 포함되어 표시되기 때문에 도면 부호 943에서 표시되는 영역을 별도로 포함하지 않는다. 이는, 데이터 처리 장치가 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터를 갖는 지점들로 이루어진 영역을 제외한 나머지 영역에서만 편차 정보를 구하기 때문에, 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터를 갖는 지점들로 이루어진 영역이 최단 거리를 구하지 않은 영역에 포함되기 때문이다. 따라서, 사용자는 불필요한 정보에 에너지를 소비하지 않고, 신뢰도 높고 중요한 정보, 즉 도면 부호 931, 932, 941, 942로 표시된 영역에만 집중할 수 있게 된다.

도 10은 실시 예에 따라, 최단 거리를 이용하여 편차 정보를 획득할 때 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터를 식별하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.

도 10에서, 참조 부호 1010, 1020은 각각 대상 데이터와 기준 데이터를 일직선으로 단순화하여 표시한 도면이다.

참조 부호 1010의 도면은 대상 데이터의 면적이 기준 데이터의 면적보다 더 큰 경우를 도시한다. 참조 부호 1010의 도면을 참조하면, 대상 데이터의 면적이 기준 데이터의 면적보다 큰 경우, 기준 데이터의 경계 영역보다 더 큰 대상 데이터의 지점들이 모두 기준 데이터의 경계 영역으로 프로젝션되는 것을 알 수 있다. 따라서, 기준 데이터의 경계 지점으로 매핑되는 대상 데이터의 지점들로부터 획득되는 거리는, 단지 기준 데이터와 대상 데이터의 크기 차이로 인해 발생하는 거리라는 점에서, 사용자가 보고자 하는 기준 데이터와의 편차를 나타낸다고 볼 수 없다.

실시 예에서, 데이터 처리 장치는 참조 부호 1010과 같이 대상 데이터의 면적이 기준 데이터의 면적보다 더 큰 경우, 기준 데이터의 경계 영역으로 프로젝션되는 대상 데이터의 지점들을 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터 지점들로 식별하고, 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터 지점들을 제외한 나머지 대상 데이터들만을 이용하여 편차 정보를 획득할 수 있다.

참조 부호 1020의 도면은 기준 데이터의 면적이 대상 데이터의 면적보다 더 큰 경우를 도시한다. 참조 부호 1020의 도면을 참조하면, 기준 데이터의 면적이 대상 데이터의 면적보다 큰 경우, 대상 데이터의 각 지점들은 각각 기준 데이터의 특정 지점들로 프로젝션되는 것을 알 수 있다. 즉, 기준 데이터의 면적이 대상 데이터의 면적보다 큰 경우에는, 대상 데이터와 기준 데이터 간의 최단 거리가 데이터 크기 차이로 인한 것이 아니기 때문에, 데이터 처리 장치는 대상 데이터의 모든 지점들에 대해 거리를 획득하고 이로부터 편차 정보를 획득할 수 있다.

도 11은 실시 예에 따라, 데이터 처리 장치가 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터 제외 여부를 선택 받기 위한 사용자 인터페이스 화면을 출력하는 것을 도시한다.

실시 예에서, 데이터 처리 장치는 편차 정보 획득과 관련하여 다양한 설정 정보들을 사용자로부터 선택 받을 수 있다.

실시 예에서, 데이터 처리 장치는 편차 정보 획득과 관련하여, 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터 제외 여부를 선택 받기 위한 사용자 인터페이스 화면(1100)을 디스플레이의 일 부분 영역 상에 텍스트 창 형태로 디스플레이 될 수 있다. 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터 제외 여부를 선택 받기 위한 사용자 인터페이스 화면(1100)의 크기, 출력 위치, 투명도, 및/또는 형태는 다양하게 변형될 수 있다.

사용자는 사용자 인터페이스 화면(1100)을 보고 선택 버튼(1120)을 이용하여, 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터 제외(Exclude Low Fidelity Data) 여부를 선택할 수 있다.

데이터 처리 장치는 사용자 인터페이스 화면(1100)을 통하여 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터 제외를 선택하는 사용자 입력이 수신되면, 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터를 제외한 후 편차 정보를 획득할 수 있다.

데이터 처리 장치는 사용자 인터페이스 화면(1100)을 통하여 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터 제외를 선택하지 않는 사용자 입력이 수신되면, 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터를 제외시키지 않고, 모든 대상 데이터에 대하여 편차 정보를 획득할 수 있다.

도 12는 실시 예에 따라, 데이터 처리 장치가 편차 정보 획득 방법을 선택 받기 위한 사용자 인터페이스 화면을 출력하는 것을 도시한다.

실시 예에서, 데이터 처리 장치는 편차 정보 획득 방법을 선택 받기 위한 사용자 인터페이스 화면(1200)을 디스플레이의 일 부분 영역 상에 텍스트 창 형태로 디스플레이 할 수 있다. 편차 정보 획득 방법을 선택 받기 위한 사용자 인터페이스 화면(1200)의 크기, 출력 위치, 투명도, 및/또는 형태는 다양하게 변형될 수 있다.

사용자는 편차 정보 획득 방법을 선택 받기 위한 사용자 인터페이스 화면(1200)에 포함된 방법 선택 버튼(1210)을 이용하여 법선 벡터 이용 방법(Normal to Data Surface)을 선택하거나, 또는 최단 거리 이용 방법(Find Nearest Position) 중 하나를 선택할 수 있다.

데이터 처리 장치는 ‘취소(Cancel)’ 메뉴(1220)를 선택하는 사용자 입력이 수신되면, 편차 정보 획득 방법을 선택 받기 위한 사용자 인터페이스 화면(1200)의 출력을 종료할 수 있다.

데이터 처리 장치는 ‘확인(Confirm)’ 메뉴(1230)를 선택하는 사용자 입력이 수신되면, 방법 선택 버튼(1210)을 이용하여 선택된 방법에 따라 편차 정보를 획득할 수 있다.

예컨대, 사용자가 도 11의 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터 제외 여부를 선택 받기 위한 사용자 인터페이스 화면(1100)을 통하여 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터 제외를 선택하고, 도 12의 편차 정보 획득 방법을 선택 받기 위한 사용자 인터페이스 화면(1200)을 통하여 편차 정보 획득 방법으로 법선 벡터 이용 방법을 선택한 경우, 데이터 처리 장치는 대상 데이터의 경계 영역에 포함된 데이터를 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터로 식별하고, 식별된 데이터를 제외한 후 법선 벡터를 이용하여 대상 데이터와 기준 데이터 간의 거리를 편차 정보로 획득할 수 있다.

예컨대, 사용자가 도 11의 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터 제외 여부를 선택 받기 위한 사용자 인터페이스 화면(1100)을 통하여 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터 제외를 선택하고, 도 12의 편차 정보 획득 방법을 선택 받기 위한 사용자 인터페이스 화면(1200)을 통하여 편차 정보 획득 방법으로 최단 거리 이용 방법을 선택한 경우, 데이터 처리 장치는 기준 데이터의 경계 영역으로 매핑되는 대상 데이터의 지점들의 데이터를 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터로 식별하고, 식별된 데이터를 제외한 후 대상 데이터와 기준 데이터 간의 최단 거리를 이용하여 편차 정보를 획득할 수 있다.

도 13은 실시 예에 따라, 편차 정보를 획득하는 방법을 도시한 순서도이다.

도 13을 참조하면, 데이터 처리 장치는 대상 데이터에서 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터를 계산대상에서 제외할 수 있다(단계 1310). 이를 위해, 데이터 처리 장치는 대상 데이터에서 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터를 식별할 수 있다. 데이터 처리 장치는 편차 정보를 획득하는 방법에 따라, 어느 데이터를 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터로 식별할 것인지를 결정할 수 있다.

데이터 처리 장치는 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터를 제외한 대상 데이터와 기준 데이터를 비교하여 편차 정보를 획득할 수 있다(단계 1320).

데이터 처리 장치는 편차 정보를 획득하는 방법에 따라 대상 데이터와 기준 데이터 간의 편차 정보를 구할 수 있다.

데이터 처리 장치가 법선 벡터를 이용하는 경우와, 최단 거리를 이용하는 경우, 대상 데이터와 기준 데이터 간의 편차 정보는 서로 같을 수도 있고 다를 수도 있다. 예컨대, 대상 데이터의 제1 지점으로부터 프로젝션된 법선 벡터의 방향이 제1 지점에서 가장 가까운 위치에 있는 기준 데이터의 지점을 향하는 경우, 대상 데이터의 제1 지점에서 프로젝션된 법선 벡터와 만나는 기준 데이터의 제2 지점은, 대상 데이터의 제1 지점과 최단 거리에 있는 기준 데이터의 제3 지점과 동일할 수 있다. 이 경우, 법선 벡터를 이용하여 획득된 편차 정보와 최단 거리를 이용하여 획득된 편차 정보는 서로 같아지게 된다. 그러나, 대상 데이터의 제1 지점으로부터 프로젝션된 법선 벡터의 방향이 제1 지점과 최단 거리에 있는 기준 데이터의 지점을 향하지 않는 경우, 대상 데이터의 제1 지점에서 프로젝션된 법선 벡터와 만나는 기준 데이터의 제2 지점은, 대상 데이터의 제1 지점과 최단 거리에 있는 기준 데이터의 제3 지점과 동일하지 않게 되고, 법선 벡터를 이용하여 획득된 편차 정보와 최단 거리를 이용하여 획득된 편차 정보 또한 다른 값을 갖게 된다.

데이터 처리 장치는 편차 정보에 대응하는 색상을 출력할 수 있다(단계 1330). 데이터 처리 장치는 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터의 지점을 제외한 대상 데이터의 영역에 편차 정보에 대응하는 색상을 출력할 수 있다. 또한, 데이터 처리 장치는 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터의 지점에는 컬러 맵의 색상과는 다른, 기 정해진 색상이 표시되도록 할 수 있다. 즉, 데이터 처리 장치는 신뢰도 낮은 대상 데이터의 지점에 포함된, 점, 정점, 및 정점으로 이루어진 폴리곤 중 적어도 하나의 색상을 기 정해진 색상으로 표시함으로써, 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터가 편차 정보 획득에 이용되지 않았음을 표시할 수 있다.

도 14는 실시 예에 따라, 법선 벡터를 이용하여 편차 정보를 획득하는 방법을 도시한 순서도이다.

도 14를 참조하면, 데이터 처리 장치는 대상 데이터의 제1 지점에서 프로젝션한 법선 벡터와 만나는 지점이 기준 데이터에 존재하는지 여부를 식별할 수 있다(단계 1410). 데이터 처리 장치는 대상 데이터의 제1 지점에서 프로젝션한 법선 벡터와 만나는 지점이 기준 데이터에 존재하지 않는 경우에는 대상 데이터의 제1 지점에 대해서는 편차 정보를 획득하지 않을 수 있다.

데이터 처리 장치는 대상 데이터의 제1 지점에서 프로젝션한 법선 벡터와 만나는 지점이 기준 데이터에 존재하는 경우, 제1 지점이 대상 데이터 경계 영역에 포함되어 있는지를 식별할 수 있다(단계 1420).

데이터 처리 장치는 제1 지점이 대상 데이터 경계 영역에 포함되어 있지 않은 경우에는 대상 데이터의 제1 지점을 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터로 식별하지 않고, 제1 지점으로부터 기준 데이터까지의 거리를 편차 정보로 획득할 수 있다.

데이터 처리 장치는 제1 지점이 대상 데이터 경계 영역에 포함되어 있는 경우, 제1 지점이 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터라고 식별할 수 있다(단계 1430). 데이터 처리 장치는 제1 지점이 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터로 식별된 경우, 제1 지점을 편차 정보 획득에 이용하지 않음으로써, 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터가 편차 정보에 영향을 주지 않도록 할 수 있다.

도 15는 실시 예에 따라, 최단 거리를 이용하여 편차 정보를 획득하는 방법을 도시한 순서도이다.

도 15를 참조하면, 데이터 처리 장치는 대상 데이터의 제1 지점에서 가장 가까운 거리에 있는 기준 데이터의 제2 지점이 기준 데이터 경계 영역에 포함된 지점인지를 식별할 수 있다(단계 1510).

데이터 처리 장치는 기준 데이터의 제2 지점이 기준 데이터 경계 영역에 포함된 지점인 경우, 대상 데이터의 제1 지점을 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터로 식별할 수 있다(단계 1520).

데이터 처리 장치는 기준 데이터의 제2 지점이 기준 데이터 경계 영역에 포함된 지점이 아닌 경우, 대상 데이터의 제1 지점을 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터로 식별하지 않고, 편차 정보 획득 시 이용할 수 있다.

본 개시의 일 실시 예에 따른 데이터 처리 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 또한, 본 개시의 실시 예는, 데이터 처리 방법을 실행하는 적어도 하나의 인스트럭션을 포함하는 하나 이상의 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장 매체가 될 수 있다.

또한, 전술한 본 개시의 실시 예에 따른 데이터 처리 방법은 대상 데이터가 기준 데이터로부터 벗어난 정도를 나타내는 편차 정보를 획득하는 단계 및 상기 대상 데이터 위에 상기 편차 정보에 대응하는 정보를 표시하는 단계를 포함하고, 상기 편차 정보를 획득하는 단계는 상기 대상 데이터 중에서, 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터 외의 데이터를 상기 기준 데이터와 비교하여 상기 편차 정보를 획득하는 단계를 포함하는, 데이터 처리 장치에서 수행하는 데이터 처리 방법을 구현하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품으로 구현될 수 있다.

상기 컴퓨터 판독 가능 저장 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 여기서, 컴퓨터 판독 가능 저장 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 구성된 하드웨어 장치가 포함될 수 있다.

여기서, 기기로 읽을 수 있는 저장매체는, 비일시적(non-transitory) 저장매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, '비일시적 저장매체'는 저장 매체가 실재(tangible)하는 장치임을 의미할 수 있다. 또한, '비일시적 저장매체'는 데이터가 임시적으로 저장되는 버퍼를 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시 예들에 따른 데이터 처리 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory (CD-ROM))의 형태로 배포될 수 있다. 또는, 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어 등)를 통해 또는 두 개의 사용자 장치들(예: 스마트폰들) 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 구체적으로, 개시된 실시 예에 따른 컴퓨터 프로그램 제품은 개시된 실시 예에 따른 데이터 처리 방법을 수행하기 위해 적어도 하나의 인스트럭션을 포함하는 프로그램이 기록된 저장 매체를 포함할 수 있다.

이상에서 실시 예들에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리 범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속한다.

Claims

데이터 처리 방법에 있어서,
대상 데이터가 기준 데이터로부터 벗어난 정도를 나타내는 편차 정보를 획득하는 단계; 및
상기 대상 데이터 위에 상기 편차 정보에 대응하는 정보를 표시하는 단계를 포함하고,
상기 편차 정보를 획득하는 단계는
상기 대상 데이터 중에서, 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터 외의 데이터를 상기 기준 데이터와 비교하여 상기 편차 정보를 획득하는 단계를 포함하는, 데이터 처리 방법.
제1 항에 있어서, 상기 편차 정보를 획득하는 단계는
상기 대상 데이터의 제1 지점에서 법선 벡터를 프로젝션하여, 상기 법선 벡터와 만나는 상기 기준 데이터의 제2 지점까지의 거리를 상기 편차 정보로 획득하는 단계를 포함하는, 데이터 처리 방법.
제2 항에 있어서, 상기 제1 지점이 대상 데이터 경계 영역에 포함되는지를 식별하는 단계; 및
상기 제1 지점이 상기 대상 데이터 경계 영역에 포함되는 경우, 상기 제1 지점의 데이터를 상기 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터로 식별하는 단계를 더 포함하는, 데이터 처리 방법.
제3 항에 있어서, 상기 법선 벡터와 만나는 상기 제2 지점이 상기 기준 데이터에 존재하는지를 식별하는 단계를 더 포함하고,
상기 제1 지점이 상기 대상 데이터 경계 영역에 포함되는지를 식별하는 단계는 상기 제2 지점이 상기 기준 데이터에 존재하는 경우 상기 제1 지점이 상기 대상 데이터 경계 영역에 포함되는지를 식별하는 단계를 포함하는, 데이터 처리 방법.
제1 항에 있어서, 상기 편차 정보를 획득하는 단계는
상기 대상 데이터의 제1 지점으로부터 최단 거리에 있는 상기 기준 데이터의 제3 지점까지의 거리를 상기 편차 정보로 획득하는 단계를 포함하는, 데이터 처리 방법.
제5 항에 있어서, 상기 편차 정보를 획득하는 단계는
상기 제3 지점이 기준 데이터 경계 영역에 포함되는지를 식별하는 단계; 및
상기 제3 지점이 상기 기준 데이터 경계 영역에 포함되는 경우, 상기 대상 데이터의 상기 제1 지점의 데이터를 상기 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터로 식별하는 단계를 포함하는, 데이터 처리 방법.
제1 항에 있어서, 편차 정보 획득 시 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터를 제외할 것인지 여부를 선택 받기 위한 사용자 인터페이스 화면을 출력하는 단계를 더 포함하고,
상기 편차 정보를 획득하는 단계는 상기 사용자 인터페이스 화면에서 상기 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터를 제외할 것을 선택 받은 것에 상응하여, 상기 대상 데이터에서 상기 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터를 제외시키는 단계를 포함하는, 데이터 처리 방법.
제1 항에 있어서, 편차 정보 획득 방법을 선택 받기 위한 사용자 인터페이스 화면을 출력하는 단계를 더 포함하고,
상기 편차 정보를 획득하는 단계는 상기 사용자 인터페이스 화면에서 선택된 편차 정보 획득 방법에 따라 상기 대상 데이터에서 상기 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터를 제외시키는 단계를 포함하고,
상기 편차 정보 획득 방법은 법선 벡터 이용 방법과 최단 거리 이용 방법 중 적어도 하나를 포함하는, 데이터 처리 방법.
제1 항에 있어서, 상기 편차 정보는 상기 대상 데이터와 상기 기준 데이터 간의 거리 분포에 대한 통계적 속성을 더 포함하고,
상기 거리 분포에 대한 통계적 속성은 상기 거리 분포의 최솟값, 최댓값, 중앙값, 평균값, 절대 평균값, 최빈값, 범위, 분산 중 적어도 하나를 포함하는, 데이터 처리 방법.
제1 항에 있어서, 상기 대상 데이터는 정점(vertex)을 포함하고,
상기 대상 데이터 위에 상기 편차 정보에 대응하는 정보를 표시하는 단계는 상기 편차 정보를 획득하는 데 이용된 대상 데이터의 각 정점을 상기 각 정점에서의 편차 정보에 대응하는 색상으로 표시하는 단계를 포함하고,
상기 방법은 상기 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터의 정점의 색상을 상기 편차 정보에 대응하는 색상과 다른, 기 정해진 색상으로 표시하는 단계를 더 포함하는, 데이터 처리 방법.
데이터 처리 장치에 있어서,
디스플레이;
하나 이상의 인스트럭션을 실행하는 프로세서를 포함하고,
상기 프로세서는 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써,
대상 데이터 중에서, 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터 외의 데이터를 기준 데이터와 비교하여, 상기 대상 데이터가 상기 기준 데이터로부터 벗어난 정도를 나타내는 편차 정보를 획득하고,
상기 디스플레이를 제어하여 상기 대상 데이터 위에 상기 편차 정보에 대응하는 정보를 표시하는, 데이터 처리 장치.
제11 항에 있어서, 상기 프로세서는 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써,
상기 대상 데이터의 제1 지점에서 법선 벡터를 프로젝션하여, 상기 법선 벡터와 만나는 상기 기준 데이터의 제2 지점까지의 거리를 상기 편차 정보로 획득하는, 데이터 처리 장치.
제12 항에 있어서, 상기 프로세서는 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써,
상기 제1 지점이 대상 데이터 경계 영역에 포함되는지를 식별하고, 상기 제1 지점이 상기 대상 데이터 경계 영역에 포함되는 경우, 상기 제1 지점의 데이터를 상기 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터로 식별하는, 데이터 처리 장치.
제13 항에 있어서, 상기 프로세서는 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써,
상기 법선 벡터와 만나는 상기 제2 지점이 상기 기준 데이터에 존재하는지를 식별하고,
상기 제2 지점이 상기 기준 데이터에 존재하는 경우, 상기 제1 지점이 상기 대상 데이터 경계 영역에 포함되는지를 식별하는, 데이터 처리 장치.
제11 항에 있어서, 상기 프로세서는 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써,
상기 대상 데이터의 제1 지점으로부터 최단 거리에 있는 상기 기준 데이터의 제3 지점까지의 거리를 상기 편차 정보로 획득하는, 데이터 처리 장치.
제15 항에 있어서, 상기 프로세서는 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써,
상기 제3 지점이 기준 데이터 경계 영역에 포함되는지를 식별하고, 상기 제3 지점이 상기 기준 데이터 경계 영역에 포함되는 경우, 상기 대상 데이터의 상기 제1 지점의 데이터를 상기 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터로 식별하는, 데이터 처리 장치.
제11 항에 있어서, 사용자 입력부를 더 포함하고,
상기 디스플레이는 편차 정보 획득 시 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터를 제외할 것인지 여부를 선택 받기 위한 사용자 인터페이스 화면을 출력하고,
상기 프로세서는 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써, 상기 사용자 입력부를 통해 상기 사용자 인터페이스 화면에서 상기 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터를 제외할 것을 선택 받은 것에 상응하여, 상기 대상 데이터에서 상기 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터를 제외시키는, 데이터 처리 장치.
제11 항에 있어서, 사용자 입력부를 더 포함하고,
상기 디스플레이는 편차 정보 획득 방법을 선택 받기 위한 사용자 인터페이스 화면을 출력하고,
상기 프로세서는 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써, 상기 사용자 입력부를 통해 상기 사용자 인터페이스 화면에서 선택된 편차 정보 획득 방법에 따라 상기 대상 데이터에서 상기 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터를 제외시키고,
상기 편차 정보 획득 방법은 법선 벡터 이용 방법과 최단 거리 이용 방법 중 적어도 하나를 포함하는, 데이터 처리 장치.
제11 항에 있어서, 상기 대상 데이터는 정점(vertex)을 포함하고,
상기 프로세서는 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써,
상기 편차 정보를 획득하는 데 이용된 대상 데이터의 각 정점을 상기 각 정점에서의 편차 정보에 대응하는 색상으로 표시하고,
상기 편차 정보의 신뢰도를 저하시키는 데이터의 정점의 색상을 상기 편차 정보에 대응하는 색상과 다른, 기 정해진 색상으로 표시하는, 데이터 처리 장치.
제11 항에 있어서, 상기 편차 정보는 상기 대상 데이터와 상기 기준 데이터 간의 거리 분포에 대한 통계적 속성을 더 포함하고,
상기 거리 분포에 대한 통계적 속성은 상기 거리 분포의 최솟값, 최댓값, 중앙값, 평균값, 절대 평균값, 최빈값, 범위, 분산 중 적어도 하나를 포함하는, 데이터 처리 장치.