지능형 서비스 분야에 있어 3D맵은 유용하고 다양한 정보를 제공할 수 있다. 기존의 삼차원 공간에 대한 연구 방법들은 제공하는 데이터가 원초적이고 처리량이 방대하여 지능형 서비스의 실시간 처리에는 적절하지 못하다. 본 논문에서는 전방의 공간에 대하여 스테레오 정합 연산의 결과인 거리정보 이미지를 바탕으로 블록 기반의 맵을 구성하여 해당 공간의 다양한 정보를 제공할 수 있는 방안을 제안한다. 블록기반 3D맵은 객체율과 블록크기의 2개의 중요한 변수를 가진다. 객체율은 하나의 블록에서 공간대비 객체의 픽셀수의 비율로써 블록종류를 결정한다. 블록크기는 정육면체로 구성되는 개별 블록의 한 변의 픽셀수를 나타내며, 블록의 크기를 결정한다. 실험을 통하여 블록기반 3D맵은 기존의 거리정보 이미지에 비하여 노이즈와 데이터양을 효과적으로 감소시키는 것을 확인하였다. $320{ imes}240$크기의 거리정보 이미지에 대하여 블록크기는 $40{ imes}40$, 객체율은 30%에서 50%로 설정하였을 때 가장 정합율이 높은 블록기반 3D맵을 취득할 수 있음을 확인하였다. 블록기반 3D맵은 지능형 서비스분야에서 사용하기 용이하고 다양한 새로운 서비스를 도출할 수 있는 고부가가치를 갖는 정보를 제공할 수 있다.
A 3D map provides useful information for intelligent services. Traditional 3D maps, however, consist of a raw image data and are not suitable for real-time applications. In this paper, we propose the Block-based 3D map, that represents three dimensional spaces in a collection of square blocks. The Block_based 3D map has two major variables: an object ratio and a block size. The object ratio is defined as the proportion of object pixels to space pixels in a block and determines the type of the block. The block size is defined as the number of pixels of the side of a block and determines the size of the block. Experiments show the advantage of the Block-based 3D map in reducing noise, and in saving the amount of processing data. With the block size of $40{ imes}40$ and the object ratio of 30% to 50% we can get the most matched Block-based 3D map for the $320{ imes}240$ depthmap. The Block-based 3D map provides useful information, that can produce a variety of new services with high added value in intelligent environments.
