점군 oor Engels

점군

Vertalings in die woordeboek Koreaans - Engels

point group

naamwoord

a group of geometric symmetries (isometries) that keep at least one point fixed

voorbeelde

군론에서 Allene의 점군은 D2d이다.
1 Another Ally Commander in Part 2 is Zhuge Dan.

흔히 쓰이는 점군의 표기법에는 크게 두 가지가 있다.
Nonrecognition provision generally have two common themes.

또한 동경농업대학의 야마자키 모토야 교수, 키나미공업대학의 카와무라 아키라 교수와 함께 실시하고 있는 점군 계측의 공동 연구에서는 시부야 교차점과 니혼바시 중앙로의 계측을 실시하고 있으며, 이 중에서 시부야 교차점의 점군 데이터는 UC-win/Road Ver.5에서 샘플로써 수록하고 있습니다.
In the joint research project of measuring point cloud data, collaborating with Professor Motoya Yamasaki of Tokyo University of Agriculture and Professor Kawamura Akira of Kitami Institute of Technology, we are measuring at Shibuya Crossing and Nihonbashi Chuo Street, data of the Shibuya intersection has been collected as sample in UC-win/Road Ver.5.

3D 레이저 스캔으로 계측한 「점군」데이터를 이용하는 데에 있어서 문제점이 3가지 있습니다.
When using the "point group" data measured with 3D laser scanner, there are three problems.

Poly-Opt는 건물 벽의 점군에서 가장 오차가 적은 평면 위치를 산출해서 각각 평면 교점을 구하는 것으로 각 위치를 자동적으로 산출하는 기능이 있습니다. 이렇게 함으로써 점군에 결락이 있어도 자동 3D 스캐너 점군 데이터에서 건물 모델을 효율적으로 작성할 수 있습니다. 5
Poly -Opt understands the position of the plane with few errors from the point cloud of the wall of a building, and by setting up the intersection, it has a function which computes the position of an angle automatically. By doing this, even if it has some lacks of point clouds, it's complemented automatically and simple model data can be made.

점군 계측에서는 MMS(미츠비시 모빌・맵핑・시스템)가 잘 알려져 있습니다. 이것은 GPS안테나, 카메라, 레이저 스캐너를 일체화 한 유닛을 탑재한 차량으로, 도로를 주행하면서 스캐닝을 하는 기술입니다.
MMS (Mobile Mapping System Mitsubishi) are well known as point a cloud data measurement method. In MMS, a special vehicle, equipped with an integrated unit including GPS antennas, cameras and laser scanner is used.

■VR에 의한 검토 우선 3D레이저 스캐너로 인접지를 점군 계측하여 VR공간내의 모델로 배치해 부지 주변 환경을 표현했습니다.
Consideration with VR Firstly, the surrounding area was measured by the 3D laser scanner and the model was placed in the VR space to represent the site surrounding environment.

이러한 이미지에서 정밀 점군 데이터를 생성하고 메쉬 데이터 및 텍스처 추가도 할 수있다. 또한 항공 측량 기술에서 만든지도 데이터를 UC-win / Road에로드 도로 모델을 만들고 나무와 녹지도 점군에서 재현하는 등, VR의 활용 가능성을 확대 UAV의 실용화 연구 · 개발 대해 소개한다.
A high-precision point cloud data can be generated from these images, and the addition of mesh data and textures can also be done. In addition, practical application research and development of UAV broadening the utilization possibility of VR will be introduced such as creating a road model by reading the map data created by aerial surveying into UC-win/Road and reproducing trees and green spaces from point clouds.

박쥐가 사는 동굴의 내부 형상을 3D 레이저 스캐너로 측정하여 얻어진 점군 데이터를 UC-win / Road에서 VR 모델링.
Measure the internal shape of the cave where the bats live by a 3D lazer scanner, and VR model the obtained point cloud data in UC-win/Road.

MMS를 보완하는 형태로 레이저 스캐너로의 계측을 실시하여 MMS와 레이저 스캐너 쌍방으로부터의 점군을 UC-win/Road Ver.5 로 임포트한 후에 한층 더 점군을 참조하여 VR데이터를 작성하고 있습니다.
MMS measurements are complemented by laser scanner measurements, point cloud data by MMS measurements and laser scanner measurements are imported to UC-win/Road Ver.5 and VR data are created by referencing to the point cloud data.

근거리 용으로 개발된 HFL110은 120도 시야 범위 내에서 고해상도 3D 포인트 클라우드(점군, point cloud)를 초당 30회 생성한다.
The HFL110 has been developed for use at close range and generates a high-resolution 3D point cloud 30 times per second within its 120° field of vision.

스캔 과정은 우선 물체를 전체적으로 한 번 스캔해서 물체 표면의 대부분에 다량의 포인트 클라우드 또는 점군(点群)을 우선적으로 생성하는 것으로 시작합니다.
The scanning process starts with a blind, all-around scanning of the object to obtain an initial point cloud that roughly covers large portions of the object's surface.

이러한 점군 데이터를 합쳐서 VR데이터를 작성하고 있습니다. 기업이 보유하는 건물의 개수 플랜을 위해 전방향으로부터 건물의 계측을 실시하는 업무에서는 계측한 점군을 이용하여 소프트웨어내에서 어긋남을 조정함으로써 오르소화상을 작성했습니다.
These points cloud data are combined to create VR data. In the project to measure a building from all directions for the renovation of the company-owned building, we have created ortho images by adjusting the distortion by using the measured points in the software.

Allplan과 UC-win/Road를 핵으로써 구조 해석, 군집 해석, 교통 해석, 소음 해석, 에너지 해석, 점군 모델링, 2D렌더링, 3D모형 출력 등 다양한 연계를 실시하고 있습니다.
Thourhg the use of Allplan and UC-win/Road, a variety of linkage types including structural analysis, crowd analysis, traffic analysis, noise analysis, energy analysis, point cloud modeling, 2D rendering, and 3D modeling input were performed.

■점군 데이터에서 심플한 모델을 작성 평면 벽에서 구성된 건물들은 많지만 3D 스캐너로 계측한 점군 데이터에서 건물 각을 산출하는 것은 굉장히 어려운 일입니다.
Although there are many buildings which are consisted of plane walls, it is very difficult to understand the angle of a building from the point cloud data measured by 3D scanner.