LiDAR 데이터의 Quad Tree 구조 표현과 압축에 관한 연구

Q: 이 논문에서 정의한 Quad Tree란 무엇인가?

Quad Tree는 BST(Binary Search Tree)에서 2차원 평면상의 점 자료로 저장 대상을 확장시킨 것으로, 점 정보를 저장하고 탐색이 빠른 BST의 특성을 가진다. 영역을 표현하는 노드와 실제 점 정보를 표현하는 구조체를 사용하여 트리 구조를 형성하며, 리프 노드들이 실제 점 정보를 가리킨다. 임의의 영역 노드는 최대 4개의 자식 노드를 가질 수 있으며, 자식 노드들은 영역 분할에 의해 생성된다.

Q: LiDAR 데이터의 Quad Tree 압축 효율성은 어떠한가?

연구 결과, LiDAR 데이터를 Quad Tree 구조로 표현하고 압축할 때, 1센티미터와 10센티미터의 오차를 허용하는 경우 압축률이 각각 23%와 33%로 상당히 우수하게 나타났다. 이는 LiDAR 데이터의 방대한 양을 효율적으로 처리할 수 있음을 의미하며, 주어진 문턱치에 비해 실질적인 오차는 현저히 낮아 압축이 양호하게 이루어졌음을 확인하였다.

이효종; 우승용; 조기성

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 이효종 우승용 조기성

저널정보: 대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 대한전자공학회 2008년 하계종합학술대회

발행연도: 2008.6

수록면: 753 - 754 (2page)

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