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디지털 트윈에 기반한 Texture Mapping 최적화 연구
A Study on the Optimization of Texture Mapping Based on Digital Twin
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- 발행기관
- 국제차세대융합기술학회 바로가기
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- 간행물
- 차세대융합기술학회논문지 KCI 등재 바로가기
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- 통권
- 제8권 1호 (2024.01)바로가기
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- 페이지
- pp.41-50
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A441149
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원문정보
초록
- 영어
- Digital twins are used to maximize business operational performance in various industries, including manufacturing. However, since the digital twin in the architecture field has a very wide range of spaces to be expressed, the amount of data required increases, making it difficult to implement the digital twin, but it is increasing its effectiveness through optimization. Therefore, This study proposes a method of scanning real buildings using digital twins and optimizing the texture mapping error of the generated data, and through this, a meta bus platform base different from the existing virtual space is established and its characteristics are investigated. Accordingly, the actual island, inside, and outside XR data scanned with Trimble TX8, 3D Scanner, Metrix Camera, and Drone were produced by combining them with digital twins, and then visualized by applying LoD (Level of Detail) to optimize them. As a result, a more lively meta-island platform can be built by optimizing the texture mapping process using digital twins, and as an opportunity factor to increase the diversity of content in virtual space, it will contribute to the formation of a new user layer and the resulting interaction between users.
- 한국어
- 제조업을 포함한 다양한 산업 분야에서 디지털 트윈을 활용하여 사업적인 운용 성능을 극대화하고 있다. 그러나 건축 분야의 디지털 트윈은 표현하고자 하는 공간의 범위가 매우 넓기 때문에 필요한 데이터 양도 증가하 게 되어 디지털 트윈 구현에 어려움이 있지만, 이를 최적화하는 방식을 통해 그 효과를 높이고 있다. 이에 본 연 구는 디지털 트윈 기술을 사용하여 실제의 건물을 스캔하고 이로부터 생성된 데이터의 Texture mapping 오차를 최적화하는 방법을 제안한다. 이를 통해 기존의 가상공간과는 다른 메타버스 플랫폼의 기반구축과 그 특징을 알아 보고자 한다. Leica RTC360, 3D Scanner, Metrix Camera, Drone으로 스캔한 실제의 섬과 건물 내부, 외부의 XR 데이터를 디지털 트윈과 접목해 생산한 후, LoD(Level of Detail)를 적용한 최적화 과정을 거쳐 시각화하였 다. 결과적으로 최적화된 디지털 트윈 Mesh와 Texture Mapping을 활용해 더욱 생동감 있는 메타 아일랜드 플랫 폼을 구축할 수 있으며, 이는 가상공간 속에서 콘텐츠의 다양성을 높이는 기회 요소로 작용할 것이다. 이는 새로 운 사용자층의 형성과 그에 따른 사용자 간의 상호작용을 촉진하여 공동체적 유대감 형성에 효과를 낼 것이다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 포인트 클라우드를 통한 3D 가상공간 구축
Ⅲ. 이미지 매핑 최적화
3.1 사도 기본 데이터 분류 및 취득
3.2 XR Data 원본 제작 과정
3.3 LoD를 적용한 포인트 클라우드
3.4 XR Data 최적화 결과
Ⅳ. 결론
REFERENCES
키워드
메타버스 디지털 트윈 3D 스캔 3D 모델링 LoD(Level of Detail) 텍스처 매핑 Metaverse Digital Twin 3D Scan 3D Modeling LoD(Level of Detail) Texture mapping저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 국제차세대융합기술학회 [International Next-generation Convergence technology Association]
- 설립연도
- 2017
- 분야
- 복합학>기술정책
- 소개
- Ever since next generation convergence technology became one of the most important industries in the nation, computing professionals have encountered a growing number of challenges. Along with scholars and colleagues in related fields, they have gathered in avariety of forums and meetings over the last few decades to share their knowledge, experiences and the outcome of their research. These exchanges have led to the founding of the International Next-generation Convergence technology (INCA) on December 1, 2015. INCA was registered as an incorporated association under the Ministry of Information and Communications. The main purpose of the organization is to improve our society by achieving the highest capability possible in next generation convergence technology.
간행물
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- 간행물명
- 차세대융합기술학회논문지 [The Journal of Next-generation Convergence Technology Association]
- 간기
- 월간
- pISSN
- 2508-8270
- 수록기간
- 2017~2026
- 등재여부
- KCI 등재
- 십진분류
- KDC 506 DDC 606
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