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본 논문에서는 방대한 크기의 지상 레이저 스캔 자료로부터 터널의 내공 단면을 효율적으로 추출하기 위하여, 헤시(hash) 기반 구조체를 이용한 터널 중심선 자동 추정 및 터널 내공 단면 구성 포인트 클라우드 추출 방식을 제안하였다. 즉, 헤시 기반 구조체에 입력한 레이저 스캔 자료로부터 일정한 방향의 단면들을 추출한 후 각 단면의 중심점을 연결하여 터널의 중심선을 추정하였으며, 추정된 중심선을 따라 일정 간격 및 두께로 터널 내공 단면 구성 포인트 클라우드를 추출하였다. 결과적으로 약 750만개의 포인트로 구성된 레이저 스캔 자료로부터 1 m 간격으로 0.1 m 두께의 단면 구성 포인트 클라우드를 추출하는데 3초미만의 시간이 소요되었으며 메모리는 124 MB가 소요되었다. 그러나 터널 중심선 추정 후 오류 포인트 제거, 시점 및 종점 추가 작업을 수동으로 수행해야 하는 한계도 드러내었다.

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