최근 조선 산업에서는 제4차 산업혁명 기술을 통합하는 다양한 스마트 품질경영 기술들이 활발히 연구되고 있으며, 정밀 데이터를 신속하게 획득하기 위한 3D 레이저 스캐닝 기술의 활용에 특히 중점을 두고 있다. 3D 레이저 스캐너가 생성하는 원시 3D 점군(point cloud) 데이터는 표면 특성, 측정 환경, 기상 조건 등 다양한 요인으로 인해 불완전한 정보와 노이즈를 포함하는 경우가 흔하다. 따라서 원하는 정보를 정확하게 추출하고 분석하기 위해서는 데이터의 후처리가 필수적이다. 이에 따라 본 연구는 조선 블록에서 점군 분석을 위한 후처리 방법과 적용 사례를 조사한다. 오픈소스 알고리즘을 활용하여 노이즈 제거와 평면 인식(plane recognition)을 포함한 3D 점군 데이터 처리 및 분석 기법의 적용 가능성을 구현하고 평가하였다. 먼저 실험실에서 측정한 샘플 3D 점군 데이터에 알고리즘을 적용하였고, 알고리즘 파라미터에 따른 특성 검토를 통해 적용 가능성을 확인하였다. 이러한 결과에 근거하여, 현장에서 측정한 조선 블록 점군 데이터에 대해 각 알고리즘을 단계별로 평가하였다. 그 결과, DBSCAN 알고리즘을 제외하고는 조선 블록 점군 데이터에 대해 해당 알고리즘들이 적용 가능함이 확인되었다.

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