Analysis of Glass Surface Detection and Data Error Characteristics in Indoor and Outdoor Environments Using a Mobile Device-Based LiDAR Scanner

본 연구는 스마트폰 탑재 LiDAR (Light Detection And Ranging) 스캐너를 활용해 실내·실외 환경에서 유리면과 벽의 포인트 클라우드 특성을 비교하고, 유리면에서 발생하는 오류를 정량적으로 분석하였다. 유리면에서는 다중 반사와 산란으로 인해 거짓 포인트가 생성되고 특정 구간에서 점밀도가 비정상적으로 증가하는 경향이 나타났다. 특히, 주변에 객체가 존재할 경우 최다 빈도 점밀도가 약 2배 상승하였으며, 사물 유무가 점밀도 형성에 영향을 미침을 확인하였다. 실외에서는 거짓 포인트 발생이 더 빈번했고, 유리면 최소 점밀도는 실내 대비 약 87배 높았으며, 주변 객체가 없을 시 약 1 points/㎡ 까지 감소해 신호의 불안정성과 왜곡 취약성이 드러났다. 전반적으로 유리면은 환경과 무관하게 벽보다 높은 점밀도를 보였다. 본 연구는 스마트폰 LiDAR의 실외 활용 가능성과 환경별 성능 차이를 정량적으로 분석한 데 의의가 있으며, 대상지 간 비교를 통해 모델링 성능의 차이를 시각화·수치화하고 결과의 신뢰성과 적용 범위를 제시하였다.