본 연구에서는 건물 실내 공간 정보 획득을 위해 Microsoft사의 Kinect® v2를 활용한 point cloud 기법을 도입하였다. 카메라로 취득한 2차원의 투영 공간 이미지 픽셀 좌표를 각 카메라의 보정을 거쳐 3차원 이미지 변환하며 이를 토대로 공간 정보를 구현하였다. 기준점을 중심으로 360° 회전하여 취득한 3차원 이미지를 통해 거리 측정이 불가한 기존의 2차원 이미지의 한계를 개선하였으며, 이 과정을 통해 얻은 point cloud를 통해 3차원 map을 형성하였다. 형성된 3차원 map은 기존의 공간정보 융·복합을 위한 센서와 비슷한 수준의 측정 효율을 가지면서 동시에 렌즈 왜곡 현상에 대한 후처리 과정을 통해 공간 정보를 정확하게 측정할 수 있도록 하였다. 측정한 결과를 2D 도면과 실제 공간 및 구조부재의 길이 및 위치 등과 비교하여 검증하였다.

This paper investigates applicability of Microsoft Kinect®, RGB-depth camera, to implement a 3D image and spatial information for sensing a target. The relationship between the image of the Kinect camera and the pixel coordinate system is formulated. The calibration of the camera provides the depth and RGB information of the target. The intrinsic parameters are calculated through a checker board experiment and focal length, principal point, and distortion coefficient are obtained. The extrinsic parameters regarding the relationship between the two Kinect cameras consist of rotational matrix and translational vector. The spatial images of 2D projection space are converted to a 3D images, resulting on spatial information on the basis of the depth and RGB information. The measurement is verified through comparison with the length and location of the 2D images of the target structure.

Abstract
 1. 서 론
 2. Kinect 센서 원리
  2.1 3차원 측정 장비 Kinect v2
  2.2 Kinect v2 RGB 카메라
  2.3 Kinect v2 IR 카메라
  2.4 IR 공간 좌표의 RGB 이미지로 투영
 3. Kinect 센서 변수 결정
  3.1 내부 변수 보정
  3.2 외부 변수 보정
 4. 실험 및 검증
 5. 결 론
 References
 요 지

• 김준희(단국대학교 건축공학과) | Junhee Kim (Department of Architectural Engineering, Dankook University)
• 유세웅(단국대학교 건축공학과) | Sae-Woung Yoo (Department of Architectural Engineering, Dankook University)
• 민경원(단국대학교 건축공학과) | Kyung-Won Min (Department of Architectural Engineering, Dankook University) Corresponding author