포인트 클라우드는 LiDAR, 구조화된 광 스캔, ToF 카메라, 소나, 레이더 및 사진 측량(영문)과 같은 스캔 및 감지 기술과 수단을 사용하여 생성됩니다. 이러한 수단은 거리, 광 패턴 또는 파장 반사를 측정하여 객체와 환경에 대한 형상 및 공간 정보 데이터를 캡처합니다. 그런 다음, 캡처한 데이터를 가공하여 공간의 특정 위치에 대한 3D 포인트 집합으로 변환합니다. 포스트 프로세싱 단계는 대개 데이터를 정교하게 다듬고, 정확도를 개선하고, 다양한 거래 및 응용 분야에 맞추어 데이터를 변환하는 과정입니다.

포인트 클라우드는 주로 건축, 엔지니어링, 건설, 엔터테인먼트, 포렌식, 지형 공간 매핑, 제조 및 로봇 공학 같은 산업 분야에서 다양한 용도로 활용될 수 있습니다. 이 도구는 현실 세계의 객체 또는 환경에 대한 상세한 3D 표현을 제공하여 준공 모델링, 리버스 엔지니어링 (영문), 가상 현실 체험 (영문), 정밀한 측정 및 데이터 시각화와 같은 복잡한 작업 수행을 지원합니다. 포인트 클라우드를 사용하면 여러 가지 미묘한 프로세스를 훨씬 효율적으로 수행할 수 있습니다. 따라서 포인트 클라우드는 3D 공간 데이터의 캡처, 분석 및 활용을 위한 다목적 도구로 쓰입니다.

레이저 스캔 기술이나 사진 측량을 사용하여 캡처한 객체 또는 환경의 표현을 포인트 클라우드 데이터의 예시로 들 수 있습니다. 건물을 예로 들어 보겠습니다. 건물의 3D 포인트 클라우드를 생성하기 위해 3D 스캐너를 사용하여 여러 데이터 포인트 및 투시를 캡처할 수 있습니다. 각 포인트는 건물 구조 내에서의 특정 위치를 나타냅니다. 그런 다음 수집한 데이터 포인트를 결합하여 건물의 3D 형상을 표현하는 포인트 클라우드를 형성합니다. 포인트 클라우드 데이터는 본질적으로 레이저 스캔이나 사진 측량을 통해 수집되어 포인트 클라우드를 생성하는 데 사용되는 모든 정보를 의미합니다.

포인트 클라우드와 사진 측량은 데이터가 캡처되고 표현되는 방식에서 차이가 있습니다. 포인트 클라우드는 객체 또는 공간의 형상을 나타내는 3D 포인트의 집합입니다. 포인트 클라우드는 일반적으로 LiDAR와 같은 스캔 기술이나 사진 측량 같은 이미지 기반 수단을 통해 생성됩니다. 사진 측량은 다양한 각도에서 객체 또는 환경의 여러 이미지를 캡처한 다음, 소프트웨어를 사용하여 치수를 계산하고 3D 공간에서 정밀한 포인트를 구성하는 과정을 포함합니다.

포인트 클라우드와 메쉬 모델 간의 주된 차이점은 디지털 표현과 데이터 구조에 있습니다. 포인트 클라우드는 3D 공간에 표시된 개별 포인트의 집합입니다. 각 포인트는 특정 위치를 나타내며 색상 또는 강도와 같은 추가 정보를 포함하기도 합니다. 반면 메쉬 모델은 삼각형 또는 사변형과 같이 상호 연결된 폴리곤으로 작성된 표면 기반 표현입니다. 이 모델은 객체의 형태에 가까운 닫힌 곡면을 제공하며 모서리, 면 및 꼭짓점이 그 구조를 정의합니다. 포인트 클라우드는 미가공 데이터와 상세 정보를 유지하는 반면, 메쉬 모델은 더 간단하고 구조화된 표현을 제공합니다.

데이터 캡처에 사용되는 기술, 스캔 설정 및 적용된 데이터 처리 방법에 따라 포인트 클라우드의 정확도가 달라질 수 있습니다. LiDAR와 같은 첨단 스캔 기술을 사용하면 센티미터 단위 이하나 심지어 밀리미터 단위 이하의 정확도까지 확보할 수 있습니다. 다른 방법은 이보다 정확도가 다소 낮을 수 있습니다. 센서의 한계나 스캔 공간 내에서의 이동과 같은 요소는 포인트 클라우드의 정확도에도 영향을 줄 수 있습니다. 정확한 포인트 클라우드는 대개 여러 번의 스캔을 통해 생성되며, 철저한 품질 관리 프로세스를 거쳐 오류를 최소화하고 데이터를 효과적으로 수집할 수 있습니다.