포인트 클라우드를 활용한 폴리곤 모델 활용에 대해서는 지속적으로 연구되고있다. 이러한 연구는 대부분 하이 폴리곤 모델을 대상으로 생성된 모델을 활용한 기술이다. 오늘날 비디오 게임 등에서 활용되는 하이 폴리곤 모델은 대부분 높은 퍼포먼스를 바탕으로 화려한 효과를 표현한다. 그러나 게임 등의 콘텐츠에 있어서 화려한 효과와 높은 품질의 리소스를 활용한 게임만이 만족도를 충족시켜주는 것이 아니다. 콘텐츠에 따라서 의도적으로 로우 폴리곤 모델을 활용하기도 한다. 인디 게임 등에서는 낮은 접근성을 장점으로 로우 폴리곤 형태의 모델을 제작하여 이를 활용한 게임들도 지속적으로 개발되어 왔다. 따라서 본 연구에서는 이러한 변화에 맞춰서 포인트 클라우드 데이터를 활용하여 로우 폴리곤 모델을 생성 및 음영 처리하는 방법을 제안한다. 여러 개의 모델을 생성하여, 각각의 모델이 하나의 텍스처를 공유하고, 음영을 처리한다. 마지막으로 라이트맵 기법의 결과물과 비교하는 실험을 진행한다.

선박 건조 시장의 요구를 맞추기 위하여 신속한 건조의 목표로 노력하고 있는 조선소가 선박 정도관리에 대한 요구가 갈수록 높아지고 있다. 선박 건조 공정에서 생산성의 향상과 생산 주기의 단축을 위하여 선박 부재의 정도평가를 전 주기에서 수행해야 하는 것은 중요하다. 선박의 품질을 높이기 위하여 조선소에서 블록의 정도제어를 수행하는 것은 선박의 건조 주기를 단축할 수 있을 뿐만 아니라 건조 비용도 줄일 수 있다. 선박 블록의 정도를 제어하는 중심은 선박 블록 통합 정도관리시스템을 만들어야 한다. 이 시스템은 “Non-allowance Shipbuilding”의 목표로 정도관리의 총괄성, 블록 정도의 향상, 정도관리 과정의 표준화 등이 이루어져야 한다. 일반적으로 정도관리를 수행하는 관리자가 광파측정기를 이용하여 선박 블록의 접합면에 있는 주요 포인트(vital point)를 측정하고 수집하지만 무거운 계측장비를 가지고 블록의 정도관리를 수행하는 것은 불편할 뿐만 아니라 시간도 오래 걸린다. 본 논문에서는 선박 블록의 정도관리 시간을 단축할 수 있는 포인트 클라우드 기반으로 3차원 레이저 스캐너를 이용한 선박 블록 탑재 전에 오차예측 방법을 제안하였다. 이 방법은 ICP(iterative closest point) 알고리즘으로 측정된 포인트 클라우드와 설계된 점들의 비교 작업을 수행한 다음에 허용범위 내의 오차를 만족하는 지를 판단한다.