포인트클라우드 자료 (Point Cloud Data)
한 줄 정의: 라이다나 사진측량 등으로 얻은 수많은 3차원 좌표점의 집합으로, 대상물의 표면 형태를 점 단위로 표현한 자료입니다.
쉽게 풀면
포인트클라우드는 레이저나 카메라로 어떤 대상을 스캔했을 때 얻어지는 수많은 점들의 모음이라고 생각하면 됩니다. 각 점은 저마다 x, y, z 좌표값을 가지고 있어서, 이 점들을 한꺼번에 모아 놓으면 마치 안개처럼 대상물의 표면 형태가 입체적으로 드러납니다. 건물이나 지형을 라이다 장비로 스캔하면 수백만 개의 점이 만들어지는데, 이 점들을 이어붙이면 실제와 매우 흡사한 3차원 모델을 만들 수 있습니다.
왜 중요한가
정밀한 지형 측량, 3차원 도시모델 제작, 문화재 디지털 기록 등에서 포인트클라우드는 핵심적인 원시 자료로 활용됩니다. 지도학 및 측량 분야 연구에서는 포인트클라우드로부터 지형모델이나 건물 형상을 자동으로 추출하는 방법이 중요한 연구 주제로 다루어집니다.
논문에서는 이렇게 쓰입니다
"항공라이다로 취득한 포인트클라우드 자료(point cloud data)를 지면점과 비지면점으로 분류한 후 디지털 표고모델을 생성하였다."
라이다 포인트클라우드를 지형모델 제작에 활용한 사례를 보여줍니다.
"드론 사진측량으로 획득한 포인트클라우드를 이용해 건물 외벽의 3차원 형상을 복원하였다."
사진측량 기반 포인트클라우드로 건물 형상을 재구성한 연구입니다.
조금 더 깊게 보면
포인트클라우드는 라이다(LiDAR) 스캐닝이나 다중 사진을 이용한 사진측량(photogrammetry) 방식으로 주로 취득되며, 각 점은 좌표값 외에 반사강도, 색상 등의 부가 정보를 함께 가질 수 있습니다. 자료량이 매우 방대하기 때문에 분류, 노이즈 제거, 다운샘플링 등의 전처리 과정을 거쳐 지형모델이나 3차원 모델 제작에 활용되는 경우가 일반적입니다.
주의할 점
포인트클라우드는 원시 상태로는 자료량이 매우 크고 정돈되지 않은 형태이므로, 목적에 맞는 필터링과 처리 과정을 거치지 않으면 활용이 어렵습니다.