Earticle

This study proposes and verifies a next-generation 3D modeling pipeline integrating Generative AI and Photogrammetry techniques. Two types of objects were selected for experimentation: a bust combining characteristics of both objects and characters, and a stone slab exhibiting planar and symmetrical features. Firstly, videos depicting these objects from various viewpoints were generated using generative AI models. Secondly, these videos were processed through Photogrammetry software to produce high-quality 3D meshes and diffuse textures. Lastly, post-processing including high and Low-polygon mesh separation, UV unwrapping, and texture baking was performed, successfully producing Physically Based Rendering (PBR)-compatible game assets. The proposed pipeline demonstrates significant potential for practical applications across various industries, and further advances in generative AI and future research are expected to broaden this novel approach to digital asset creation.

○ 본고는 고해상도 유물 3D 스캔(Scan)을 위한 사진측량(Photogrammetry) 디바이스의 설계와 개발, 성능 실험 및 이종 스캔데이터 융합을 목적으로 비롯되었다. 새로운 시대를 맞아 문화유산의 디지털화가 가속되어가고 있는 현재 해상도가 높은 텍스처(Texture)를 취득하기 위해서 사진측량은 결코 배제할 수 없는 스캔방법 중의 하나이다. 본문에서는 이에 대응하기 위한 최적화된 사진측량의 방법을 제안하고, 관련 디바이스(Device) 장치의 설계와 제작, 그리고 성능 실험을 진행하였다. 이를 통해 고해상도의 유물 3D 텍스처 데이터를 생성하였으나, 사진측량의 단점 중 하나로 거론되는 상대적으로 낮은 메쉬 품질을 완전하게 극복할 수는 없었다. 다만, 정확도 측면에서는 구조광 스캐너 등 다른 정밀한 스캔방법을 통해 생성된 데이터와 큰 차이가 없음을 확인하였다.결론적으로 메쉬, 텍스처, 정확도가 모두 우수한 고품질의 유물 3D모델을 생성하기 위해서는 여러 스캔방법을 동시적으로 사용하여 하나의 스캔데이터로 융합하는 것이 최선의 대안이자 문화유산 디지털화 기록과 보존을 위한 최적의 방법이라고 판단하였다.

This paper aims to design, develop, and test the performance of a photogrammetry device for high-resolution 3D scanning of artifacts, as well as to explore the fusion of heterogeneous scan data. With the accelerating digitization of cultural heritage in the modern era, photogrammetry remains an indispensable scanning method for acquiring high-quality textures. In this study, we propose an optimized photogrammetry method, present the design and fabrication of a corresponding device, and conduct performance experiments. Through this process, we successfully generated high-resolution 3D texture data of artifacts. However, one of the inherent limitations of photogrammetry-relatively lower mesh quality-could not be completely overcome. Nonetheless, in terms of accuracy, the photogrammetric results showed no significant difference when compared with data obtained from other precise scanning methods such as structured light scanners.In conclusion, we determine that the only viable solution for creating high-quality 3D models of artifacts is to integrate multiple scanning methods into a single dataset. This approach currently represents the most effective means for the digital documentation and preservation of cultural heritage.

This paper is to discover how the photogrammetry method can be utilized for recording modern architectural properties. As a result of conducting photogrammetry aimed at the main building and water supply tower of Goesan Middle School, it was possible to measure actually either complicated patterns or a damaged area on the facade. However, there appeared errors in the actual measurement of the hollow or protruded area on the facade to measure actually or of an object in the cylinder form. First, for the actual measurement of the protruded area, it is possible to complete a facade by measuring actually the protruded area separately after dividing it and complementing it on the facade, Second, concerning an object in the cylinder form, it is possible to complete one facade by matching a facade which is measured actually with a Diaver method among the MSR photogrammetry methods, and three dimensional standard coordinates which are obtained through Totalstation.

노천광산의 개발은 고지대 산림에 대한 넓은 면적의 지형변화를 가져오며, 심각한 산림 훼손을 야기할 수 있어 지속적인 모니터링이 필요하다. 드론 사진측량은 기존 유인항공 사진측량에 비해 상대적으로 낮은 고도에서 수행되므로 비교적 높은 정확도를 보이며, 지상측량 보다 단위 시간 당 작업 가능 영역이 크다는 장점이 있다. 본 연구에서는 드론 사진측량 기법을 이용하여 대규모 노천광산의 공간정보를 구축하고, 정확도 및 성과물의 활용성을 평가하고자 하였다. 드론 사진측량 성과물의 정확도는 수평방향으로 0.018~0.063m, 수직방향으로 0.027m ~0.088m로 나타났으며, 이러 한 결과는 1:1,000 수치지형도의 허용정확도를 만족하는 것으로 노천광산 모니터링에 활용이 가능할 것으로 판단된다. 구축된 노천광산의 공간정보는 다양한 활용이 가능하며, 주기적인 촬영에 의한 데이터 관리를 통해 시계열적 변화에 대한 특정 지역의 정량적인 변화를 모니터링 하는데 활용이 가능할 것이다. 향후 향후 노천광산 모니터링을 위한 다양한 현장의 추가적 연구가 필요하며, 이를 통해 실무적 차원의 활용성이 제시된다면 드론 사진측량 방법은 기존의 GNSS나 토털스테이션에 비해 작업시간과 비용을 크게 절감하고, 보다 가시적인 데이터의 생성이 가능하기 때문에 업무의 효율 성을 크게 향상시킬 것이다.

The development of open-pit mines leads to large-area topographical changes in highland forests and can lead to severe deterioration of forests, requiring continuous monitoring. The drone photogrammetry is performed at a lower altitude than the existing manned aerial photogrammetry, and thus has a relatively high accuracy. The purpose of this study is to construct spatial information of large open pit mine using drone photogrammetry and to evaluate the accuracy and utilization of the results. The accuracy of the drone photogrammetric results was 0.018 ~ 0.063m in the horizontal direction and 0.027m ~ 0.088m in the vertical direction. These results satisfy the permissible accuracy of 1: 1,000 digital topographic map and it can be used for open mine monitoring. The geospatial information of the open pit mine can be used in various ways, and it can be used to monitor the quantitative change of a specific area for time series change through data management by periodic data acquisition. If drone photogrammetry is applied to open-pit mine monitoring in the future, work time and cost can be greatly reduced compared to the conventional GNSS or total station method, and the work efficiency can be greatly improved because more visible data can be generated.

As smart construction and digital twin technologies expand, the demand for high-precision 3D spatial information in architectural practice is increasing. This study empirically analyzes the impact of flight altitude variations on 3D reconstruction precision in complex terrains with dense vegetation using RTK-UAV photogrammetry. The experiment was conducted in Dukcheon-ri, Jeju (132,922㎡), utilizing an RTK-enabled UAV equipped with a mechanical shutter and high-precision ground GNSS (Trimble R12i) data for validation. The flight scenarios were categorized into 40m (Scenario A), the low-altitude threshold considering tree height and safety clearance, and 70m (Scenario B), the practical maximum altitude for maintaining ground point visibility. The analysis revealed vertical RMSE values of 0.0450m for Scenario A and 0.0486m for Scenario B. These results indicate that despite a 75% increase in flight altitude, the error increment was only 3.6mm, with both scenarios comfortably meeting the 10cm tolerance required by building acts and cadastral survey regulations. Notably, the 70m altitude scenario reduced data acquisition and processing time by approximately 50% compared to the 40m scenario, confirming it as a practical threshold that balances engineering reliability and economic efficiency. This study demonstrates that RTK-UAV surveying data serves as a highly reliable foundation for preliminary site analysis in architectural planning and design.

Precise 3D modeling of accident scenes is becoming increasingly important for highly reliable traffic accident reconstruction, especially in complex road environments such as ramps and sloped sections. This study evaluates the geometric accuracy and simulation applicability of 3D road models generated using a consumer-grade 360 camera and photogrammetry technology. The test site was conducted at the circular ramp section of K-City, a dedicated autonomous driving test facility. The point cloud data (PCD) obtained through 360 camera-based photogrammetry was compared with high-precision Mobile Mapping System (MMS) data, which served as the ground truth. To analyze the practical error in a simulation environment, vehicle trajectories (x, y, z coordinates) were extracted from PC-Crash using both models. The study analyzes the similarity between the two trajectories through 3D Euclidean distance, root mean square error (RMSE), and slope change rates. The results provide quantitative evidence on the reliability of low-cost 3D modeling for accident reconstruction and suggest its potential and limitations in modeling complex road geometries.

Soil surface displacement occurs often following timber harvesting. This displacement is caused by canopy removal from the forest area which makes bare soil to be exposed directly to the rainfall. Thus, the displacement may differ in due to precipitation intensity, and this phenomenon results in the displacement prediction to be uncertain. In this study, we investigated on 1) calculating displacement on timber harvested area in research forest by photogrammetry method, and 2) assessing erosion risk of the area by using three different supervised machine learning classification models. Two time-series of point cloud data (PCD) were acquired by photogrammetry method from June 10, 2022 and July 9, 2022, respectively. These two PCD sets were registered by ground control point (GCP). For displacement estimation, DEM of difference (DoD) was calculated by subtracting DEMs from registered PCD sets. A total of nine terrain variables were generated for analyzing the spatial relationship between displacements and topographic features. Erosion risk was analyzed by three different classification algorithms: random forest (RF), extra gradient boost (XGB), logistic regression (LG). Best performed model was RF with overall accuracy (OA) of 72.9% followed by XGB model (72%), and LG model (71.7%). The results of this research indicate that machine learning based classification algorithms have better performances on erosion risk analysis than statistical algorithm through this research.

카메라 어레이와 사진측량(photogrammetry)을 이용한 3차원 스캐닝 기술은 인체 전신을 게임이나 시각효과 (VFX), 가상인간 등의 다양한 컴퓨터 그래픽스 응용 분야에 활용되고 있다. 특히 최근에는 메타버스 분야에 대한 구축이 활발해 지고 있는 추세여서 실제 인물에 대한 전신 스캔을 보다 저렴하게 수행할 수 있는 시 스템에 대한 요구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 고가의 DSLR 카메라를 이용한 시스템보다 1/10정도의 가격으로 구축할 수 있는 시스템을 제작하는 사례를 제시하고자 한다. 인체 전신에 대해 동시촬영의 오차가 적은 시스템을 구축하는데 중점을 두었다. 최근의 컴퓨터 그래픽스 기술은 보다 사실적인 캐릭터를 보다 효 율적으로 생성하고 사용할 수 있는 방법으로 발전하고 있다. 따라서 본 시스템은 최근 다양한 연구와 개발 이 이루어지고 있는 메타버스의 캐릭터 구축이나 게임의 캐릭터의 모델링에 활용할 수 있는 장비로 활용될 수 있을 것으로 기대하며, 이러한 시스템을 좀 더 저비용으로 구축하고자 하는 연구자들이나 개발자들에게 도움이 될 수 있을 것으로 본다. 또한 최신의 실시간 렌더링 시스템의 추세와 삼각측량 관련 연구와 기술의 발전에도 기여할 수 있을 것으로 보인다.

3D scanning technology using a camera array and photogrammetry is being used in various computer graphics applications such as games, visual effects (VFX), and virtual humans. In particular, recently, as the construction of the metaverse field is becoming more active, the demand for a system that can perform full-body scans of real people at a lower cost is increasing. In this study, we would like to present a case of manufacturing a system that can be built at a price that is 1/10 of that of a system using an expensive DSLR camera. We focused on building a system with less error in simultaneous imaging of the human body. Recent computer graphics technology is developing as a way to create and use more realistic characters more efficiently. Therefore, it is expected that this system can be used as equipment that can be used for character building in the metaverse, where various studies and developments are taking place, or for character modeling in games. I think it can be helpful for developers. It is also expected to contribute to the trend of the latest real-time rendering systems and the development of photogrammetry-related research and technologies.

산림자원관리의 선진화를 위해서는 산림 관련 산업 종사자의 고령화와 인력 중심의 현장조사 체계 등의 문제해 결이 필요하다. 이에 본 연구에서는 과학적인 산림자원관리를 위해 최신 기술이 적용된 해외 산림공간정보 구축 및 활용 동향을 조사하여 국내 적용 방안을 파악하고자 하였다. 해외에서는 산림공간정보 구축 및 활용에 사진측량 및 LiDAR 기술이 활용되고 있었다. 사진측량의 경우 식생의 체적, 흉고직경, 수고 측정 등에 이용되었으며, LiDAR는 흉고직경 및 수고 측정에 적용된 사례가 있었다. 해외 사례에 대한 분석을 통해 사진측량 및 LiDAR를 활용한 산림공간정보 구축 방안을 파악하였으며, LiDAR가 사진측량에 비해 높은 정확도를 나타냄을 알 수 있었다. 향후 다양한 LiDAR 센서를 이용한 산림공간정보의 구축을 수행하고, 정확도 및 작업 효율에 대한 분석이 이루어진다면 국내 산림공간정보 구축에 있어 새로운 기술의 활용 가능성을 제시할 수 있을 것이다.

In order to advance forest resource management, it is necessary to solve problems such as the aging of forest-related industry workers and the field investigation system centered on manpower. Therefore, in this study, the trend of establishment and utilization of overseas forest geospatial information applied with the latest technology for scientific forest resource management was investigated to identify the domestic application plan. Overseas, photogrammetry and LiDAR technologies were being used to construct and utilize forest geospatial information. In the case of photogrammetry, it was used to measure the volume of vegetation, diameter, and tree height. And LiDAR technology has been applied to the measurement of diameter, and tree height. Through the analysis of overseas cases, it was identified how to construct forest geospatial information using photogrammetry and LiDAR, and it was found that LiDAR showed higher accuracy than photogrammetry. In the future, if the construction of forest geospatial information using various LiDAR sensors are performed and the accuracy and work efficiency are analyzed, it will be possible to present the possibility of using new technologies in the construction of forest geospatial information in Korea.

본 연구에서는 무인 항공기 촬영 사진 정보의 실용성을 파악하였다. 따라서 무인 항공기를 활용한 사진촬영 대상 조사구 중 밭층 조사구역를 대상으로 연속적으로 총 4회 조사하여 조사 시기별 촬영된 무인 항공기 사진을 활용하여 조사 구의 작황 변화에 대하여 분석하였다. 지형, 작물 식재, 작형의 변화가 많게 예상되는 지역인 밭층에서는 무인 항공기를 활용하여 현장조사 시기에 맞게 해당 조사구를 직접 촬영하여 사진 정보를 수집, 활용하는 것이 적합하다. 그리고 비교적 변화가 없는 논-시설층에서는 경제적, 효율적 측면을 고려하여 위성영상을 활용하는 것이 적합한 것으로 나타났다. 조사구 역에 작물 재배조사를 위한 시스템들이 잘 갖추어지게 된다면, 향후 무인 항공기를 활용하여 일정한 지역에 대한 사진자료 를 취득한 후 라이브러리를 활용하여 실시간으로 딥러닝을 활용할 수 있다. 이를 통해 작물의 작황상태를 파악, 재배 면적 과 단위 면적당 수량 조사 등으로 전체 작황 및 출하량 등을 분석하는 데에 사용할 수 있을 것으로 판단된다.

In this study, the practicality of unmanned aerial vehicle photography information was identified. Therefore, a total of four consecutive surveys were conducted on the field-level survey areas among the areas subject to photography using unmanned aerial vehicles, and the changes in crop conditions were analyzed using pictures of unmanned aerial vehicles taken during each survey. It is appropriate to collect and utilize photographic information by directly taking pictures of the survey area according to the time of the on-site survey using unmanned aerial vehicles in the field layer, which is an area where many changes in topography, crop vegetation, and crop types are expected. And it turned out that it was appropriate to utilize satellite images in consideration of economic and efficient aspects in relatively unchanged rice paddies and facilities. If the survey area is well equipped with systems for crop cultivation, deep learning can be utilized in real time by utilizing libraries after obtaining photographic data for a certain area using unmanned aircraft in the future. Through this process, it is believed that it can be used to analyze the overall crop and shipment volume by identifying the crop status and surveying the quantity per unit area.

Due to the "Special Act on the Safety and Maintenance of Facilities" in Korea, periodic exterior investigations of buildings are required. However, since the survey method is based on manpower, it can cause problems such as accessibility to the survey target, safety of the investigator, cost and time, and reliability of the survey results. In order to solve the problems of this manpower-based investigation method, artificial intelligence, drones, and metaverse were used to automatically identify damage to facilities and develop convergence technologies that increase access to facilities.

Measurement and recording of historic buildings are usually carried with hand survey, but recently photogrammetry is applied to building surveying. Ahead of the facade analysis, this study is aimed to measure and record「SEONG-AN」mall streetscape in Cheongju through the photogrammetry method. The architectural photogrammetry is especially appropriate for streetscape, which is very hard for measurement because it has many facades and panoramic views. A survey has been carried out, after classifying 4 types by height and width of buildings. This study is checking problems in measurement and recording with the facades of so many shops in「SEONG-AN」street which is the main pedestrian mall in Cheongju. Proving survey process which solving problems in photogrammetry and hand survey, we expect some problems such as lack of distance by the short width of a street, ridge of roof’s curves and irregular facades. At a more advanced level, where a record of historic building is being made, the photographic record and hand survey will be an integral part of documentation.

본 연구는 무인항공 사진측량기법을 이용하여 고해상도 공간정보를 취득하는 것을 목적으로 한다. 실험 대상 지역은 시공현장을 선정하였으며, 무인항공 사진촬영시스템은 GPS가 장착된 멀티콥터형 무인항공기와 DSLR 카 메라를 이용하였다. 대상지역에 대공표지를 설치하고 Network GPS 측량방법으로 지상기준점 측량을 실시하였으 며 표정 및 정확도 분석에 이용하였다. 항공사진은 종중복도 70%, 횡중복도 30% 이상을 확보할 수 있도록 비행 고도와 코스를 계획하여 촬영하였으며 사진측량 기법에 의해 공간해상도 2cm의 수치정사영상과 공간해상도 5cm 의 수치표면모형을 취득하였다. 정확도 분석결과, X방향 2.29~3.75cm, Y방향 1.97~2.98cm, Z방향 4.92~8.48cm의 RMSE가 도출되었으며 취득된 고해상도 공간정보를 이용하여 대상지역의 등고선도, 종횡단도, 시계열 분석 등을 수행함으로써 활용성을 분석하였다.

The object of paper is to acquire high-resolution spatial information based UAV photogrammetric method. UAV, GPS-equipped multicopter type, and DSLR camera were used in order to take UAV photography in study area located construction site. air-photo signal plates were installed in study area and ground control survey using network GPS method were applied for orientation and accuracy analysis. The flight plan was considered flight altitude and course to maintain overlap and side-lap, more 70% and 30%, respectively. The result of data was obtained digital ortho image(spatial resolution 2cm) and digital surface model(spatial resolution 5cm). The RMSE of x, y and z axis were calculated using accuracy analysis and application of survey field was observed to process contour map, profile map and calculating earth volume using high-resolution spatial information.

본 논문은 입체사진측량기법(photogrammetry)을 활용하여 3D데이터를 생성하는 경우에 UAV촬영 방법의 차이가 데이터 의 유효성에 어떠한 차이를 발생시키는지에 대하여 다룬다. 유효성이 높은 3D데이터는 영상 취득 대상의 정교한 촬영을 통해 중첩도가 조밀하고 취득사진의 수량이 많을수록 생성할 수 있다. 반대로 피사체의 히든 부분이나 촬영구간이 누락되는 부분이 증가할수록 3D데이터로써 유효성이 낮게 평가된다. 유효성의 차이를 비교하기 위하여 드론의 동등한 촬영환경조건(촬영시 간, 비행고도, 촬영사진수량, 촬영각도)에서 크게 격자비행(grid) 촬영경로와 원주비행(circle)촬영경로로 영상을 촬영한 다음 취득된 영상을 소프트웨어에서 3D(mesh) 데이터의 텍스쳐(texture) 및 폴리건(polygon)의 유효성을 비교분석하였다. 실험 데 이터를 분석한 결과, 원주비행이 격자비행보다 누락되는 부분이 상대적으로 적고 더 세밀한 3D데이터를 생성 할 수 있었으며, 3D랜더링 이미지결과물을 비교하여 구체적인 차이를 확인할 수 있었다.

연구목적: 다양한 목적으로 생성되는 무인비행체 기반의 공간정보를 서로 다른 SW로 생성하고, 정사 영상 및 DSM의 위치정확도 분석과 3D mesh의 텍스처 매핑을 비교 분석하고자 하였다. 연구방법: 서로 다른 두 개의 SW를 이용하여 동일한 무인항공영상 데이터를 처리하고, 공간정보를 생성하였다. 생성 된 공간정보 중 정사영상과 DSM은 수평위치 및 수직위치 오차의 RMSE를 계산함으로써 정량적 분석 을 수행하고, 정성적 분석을 수행함으로써 무인항공사진측량 SW의 공간정보 생성 결과를 비교분석하 고자 하였다. 연구결과: 각각의 SW로 생성된 정사영상 및 DSM의 위치정확도에서는 큰 차이가 없었으 며, 3D mesh의 텍스쳐 매핑에서 차이를 보였다. 3D mesh의 생성에는 무인항공사진측량 SW가 영향을 미치는 것을 알 수 있었다. 결론: 무인비행체 기반의 공간분석을 위한 정사영상, DSM의 생성에는 SW 에 따른 영향이 없는 것으로 나타났으나 3D 가시화를 목적으로 할 경우에는 SW에 따라 텍스처 매핑 결 과가 다르게 나타나는 것을 알 수 있었다.

Purpose: We generated geospatial information of unmanned aerial vehicle based on various SW and analyzed the location accuracy of orthoimage and DSM and texture mapping of 3D mesh. Method: The same unmanned aerial image data is processed using two different SW, and spatial information is generated. Among the generated spatial information, the orthoimage and DSM were compared with the spatial information generation results of the unmanned aerial photogrammetry SW by performing quantitative analysis by calculating RMSE of horizontal position and vertical position error and performing qualitative analysis. Results: There were no significant differences in the positional accuracy of the orthoimage and DSM generated by each SW, and differences in texture mapping in 3D mesh. The creation of the 3D mesh indicated the impact of the Unmanned Aerial Photogrammetry SW. Conclusion: It is shown that there is no effect of SW on the creation of orthoimage and DSM for geospatial analysis based on unmanned aerial vehicle. However, when 3D visualization is performed, texture mapping results are different depending on SW.

임업기계 주행에 의한 토양 교란 평가의 필요성은 꾸준히 강조되고 있으나, 기존의 평가 방 법은 노동집약적이며 조사자의 주관이 개입될 수 있는 한계가 있다. 본 연구는 벌채 작업 시 굴삭기 주행으로 인한 토양 패임 깊이를 모바일 라이다(MLS)와 드론 기반 사진측량기법(SfM)을 활용해 추정한 결과의 정확도를 분석하여, 효율적이고 객관적인 토양의 형태적 교란 조사 방법 을 제시하고자 하였다. 조사대상지는 활엽수림 개벌지(2.5 ha)로, 체인톱을 이용한 벌목 후 우드 그랩을 장착한 굴삭기로 집재 작업을 수행하였다. 굴삭기의 주행 횟수와 방향에 따라 4개의 주 행 차로(상향주행 1회, 1U; 하향주행 1회, 1D; 왕복주행 3회, 3R; 왕복주행 5회, 5R)를 선정하였 으며, 각 차로마다 3개의 조사구(총 12개)를 설정하고 각 조사구에 세 개의 조사선(총 36개)을 구획하였다. 각 조사선의 휠트랙에서 MLS와 SfM을 이용해 토양 패임 깊이를 추정하고, 이를 핀 보드를 이용한 현장 측정결과와 비교하였다. 현장 측정결과, 굴삭기 주행으로 평균 19.3 cm 깊 이의 토양 패임이 발생하였다(1U: 20.0 cm, 1D: 22.7 cm, 3R: 15.6 cm, 5R: 19.6 cm). MLS를 이 용한 토양 패임 깊이 추정치는 평균 19.9 cm로, 현장 측정결과와 유의한 차이를 보이지 않았다 (p > 0.05). 반면 SfM을 이용한 추정치는 평균 16.0 cm로, 현장 측정결과에 비해 유의하게 낮은 것으로 나타났다(p < 0.05). 회귀분석 결과에서도 MLS(R2=0.74, RMSE=4.25 cm)가 SfM(R2=0.62, RMSE=5.27 cm)보다 지표면 탐지 정확도가 높은 것으로 나타났다. 이에 본 연구는 향후 라이다 를 활용한 정확하고 객관적인 지표 교란 평가와 드론 기반 사진측량기법을 활용한 저비용·고 효율의 지표 교란 평가 가능성을 제시한다.

With the development of 3D graphics software and the speed of computer hardware, it is an era that can be realistically expressed not only in movie visual effects but also in console games. In the production of such realistic 3D models, 3D scans are increasingly used because they can obtain hyper-realistic results with relatively little effort. Among the various 3D scanning methods, photogrammetry can be used only with a camera. Therefore, no additional hardware is required, so its demand is rapidly increasing. Most 3D artists shoot as many images as possible with a video camera, etc., and then calculate using all of those images. Therefore, the photogrammetry method is recognized as a task that requires a lot of memory and long hardware operation. However, research on how to obtain precise results with 3D photogrammetry scans is insufficient, and a large number of photos is being utilized, which leads to increased production time and data capacity and decreased productivity. In this study, point cloud data generated according to changes in the number and resolution of photographic images were produced, and an experiment was conducted to compare them with original data. Then, the precision was measured using the average distance value and standard deviation of each vertex of the point cloud. By comparing and analyzing the difference in the precision of the 3D photogrammetry scans according to the number and resolution of images, this paper presents a direction for obtaining the most precise and effective results to 3D artists.