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사용자 단말기에서 설정된 변위 분석 영역에 따라 기준 포인트 클라우드 데이터와 비교 포인트 클라우드 데이터의 데이터들을 벽체 분석 영역별로 구분하는 단계;상기 벽체 분석 영역별로 구분된 기준 포인트 클라우드 데이터와 비교 포인트 클라우드 데이터를 이용하여 기준 포인트 클라우드 데이터의 포인트 데이터별 적정 구 반지름을 설정하는 단계; 및상기 기준 포인트 클라우드 데이터별 설정된 구 반지름에 따라 기준 포인트 클라우드 데이터와 비교 클라우드 데이터간 M3C2(multiscale model to model cloud comparison)분석을 통해 기준 포인트 클라우드 데이터별 변위를 분석하는 단계를 포함하고,상기 기준 포인트 클라우드 데이터의 포인트 클라우드 데이터별 적정 구 반지름을 설정하는 단계는,변위 분석 영역에 대한 기준 포인트 클라우드 데이터 및 비교 포인트 클라우드 데이터를 입력받는 단계;상기 기준 포인트 클라우드 데이터 별 법선 벡터(Normal vector)를 추정하는 단계;상기 기준 포인트 클라우드 데이터의 개수를 저장하는 단계;상기 기준 포인트 클라우드 데이터 내 기준 포인트 데이터와 가장 가까운 비교 포인트 데이터를 공간 분할 기법을 사용하여 탐색하는 단계;상기 비교 포인트 데이터의 적정 인접 포인트 개수를 설정하는 단계;상기 비교 포인트 데이터의 거칠기(Roughness)를 계산하는 단계;최소 인접 포인트 데이터 개수 및 최대 인접 포인트 데이터 개수를 산출하는 단계;상기 적정 인접 포인트 중에서 비교 포인트와 가장 멀리 있는 포인트를 산출하고, 해당 포인트와 비교 포인트 사이의 거리를 적정 구 반지름(Radius)으로 결정하는 단계; 및기준 포인트 클라우드 데이터 내 기준 포인트 데이터 개수를 확인하여 기준 포인트 데이터의 개수만큼 적정 구 반지름을 설정하는 단계를 포함하는 적응형 흙막이 벽체 변위 분석 방법.

제 2 항에 있어서,산출된 상기 거칠기가 기 설정된 거칠기의 임계치보다 작은 경우, 최소 인접 포인트 데이터 개수에 적정 인접 포인터 개수를 대입하고, 산출된 상기 거칠기가 기 설정된 거칠기의 임계치보다 크거나 같은 경우, 최대 인접 포인트 데이터 개수에 적정 인접 포인터 개수를 대입하는 적응형 흙막이 벽체 변위 분석 방법.

제 2 항에 있어서,상기 최소 인접 포인트 데이터 개수 및 최대 인접 포인트 데이터 개수를 산출한 후, 최대 인접 포인트 데이터 개수에서 최소 인접 포인트 데이터 개수를 뺀 값이 1보다 크거나 같을 경우 상기 비교 클라우드 포인트 데이터의 거칠기를 계산하는 단계를 다시 실행하는 적응형 흙막이 벽체 변위 분석 방법.

설정된 흙막이 벽체 변위 분석 영역의 3차원 포인트 클라우드 데이터를 입력하는 입력부;상기 설정된 흙막이 변위 벽체 분석 영역에 따라 포인트 클라우드 데이터들을 벽체 분석 영역별로 구분하고, 영역별로 구분된 포인트 클라우드 데이터의 포인트 데이터별 적정 구 반지름을 설정하고, 설정된 구 반지름에 따라 포인트 데이터별 흙막이 벽체의 변위를 분석하는 분석부; 및상기 분석부에 의한 기준 포인트 데이터별 분석된 변위 분석 결과를 시각화하는 출력부를 포함하고,상기 분석부는, 변위 분석 영역에 대한 기준 포인트 클라우드 데이터 및 비교 포인트 클라우드 데이터를 입력받고,상기 기준 포인트 클라우드 데이터 별 법선 벡터(Normal vector)를 추정하고,상기 기준 포인트 클라우드 데이터의 개수를 저장하고,상기 기준 포인트 클라우드 데이터 내 기준 포인트 데이터와 가장 가까운 비교 포인트 데이터를 공간 분할 기법을 사용하여 탐색하고,상기 비교 포인트 데이터의 적정 인접 포인트 개수를 설정하고,상기 비교 포인트 데이터의 거칠기(Roughness)를 계산하고,최소 인접 포인트 데이터 개수 및 최대 인접 포인트 데이터 개수를 산출하고,상기 적정 인접 포인트 중에서 비교 포인트와 가장 멀리 있는 포인트를 산출하고, 해당 포인트와 비교 포인트 사이의 거리를 적정 구 반지름(Radius)으로 결정하고,기준 포인트 클라우드 데이터 내 기준 포인트 데이터 개수를 확인하여 기준 포인트 데이터의 개수만큼 적정 구 반지름을 설정하는 적응형 흙막이 벽체 변위 분석 시스템.