새 GOB 포맷의 스펙이 궁금해서 찾아봤음. 아직 공식 스펙은 없지만, 세부 내용을 다룬 스레드가 있음
OSM에 한정되지 않고, 공간 인덱싱을 지원하는 고성능 공간 데이터 포맷은 앱의 사용성과 생산성에 큰 영향을 줌
예를 들어, QGIS에서 큰 데이터를 KMZ(zipped XML)로 저장하면 수 분 동안 멈추지만, 같은 데이터를 flatgeobuf로 저장하면 즉시 로드됨
KMZ는 스트리밍 불가라서 전체를 메모리에 올린 뒤 QGIS 내부 구조로 변환해야 하는 게 차이일 것 같음
복잡한 KMZ/KML은 다른 GIS 앱에서도 잘 안 불러와졌던 경험이 있음
같은 데이터를 GeoJSON으로 쓰면 어떤지 궁금함
GIS 관련 질문이 있음. LIDAR 포인트 클라우드를 메쉬로 만드는 좋은 방법을 찾고 있음
건물 벽면처럼 수직에 가까운 곳은 데이터가 희소하고, 포인트 노멀도 없어서 Poisson이나 Ball Pivot, Meshlab의 VCG 같은 일반적인 방법들이 퇴화된 결과를 내거나 너무 느림
수목 캐노피나 처마 때문에 단순한 heightmap 접근도 한계가 있음
약 900억 개의 포인트를 3천만~5천만 개의 삼각형으로 줄이고 싶은데, 커스텀 파이프라인을 몇 달씩 개발하지 않고 해결하고 싶음
Hacker News 의견
새 GOB 포맷의 스펙이 궁금해서 찾아봤음. 아직 공식 스펙은 없지만, 세부 내용을 다룬 스레드가 있음
OSM에 한정되지 않고, 공간 인덱싱을 지원하는 고성능 공간 데이터 포맷은 앱의 사용성과 생산성에 큰 영향을 줌
예를 들어, QGIS에서 큰 데이터를 KMZ(zipped XML)로 저장하면 수 분 동안 멈추지만, 같은 데이터를 flatgeobuf로 저장하면 즉시 로드됨
복잡한 KMZ/KML은 다른 GIS 앱에서도 잘 안 불러와졌던 경험이 있음
같은 데이터를 GeoJSON으로 쓰면 어떤지 궁금함
이 포맷이 새로운 OSM 데이터 모델을 사용하는지 궁금함
관련 자료로 데이터 모델 연구 보고서, GitHub 저장소, 공식 블로그의 피드백 요청 글이 있음
현재 모델에서 좌표를 노드 참조로 변환하는 과정이 느리고 RAM을 많이 소모해서 번거로움
GIS 관련 질문이 있음. LIDAR 포인트 클라우드를 메쉬로 만드는 좋은 방법을 찾고 있음
건물 벽면처럼 수직에 가까운 곳은 데이터가 희소하고, 포인트 노멀도 없어서 Poisson이나 Ball Pivot, Meshlab의 VCG 같은 일반적인 방법들이 퇴화된 결과를 내거나 너무 느림
수목 캐노피나 처마 때문에 단순한 heightmap 접근도 한계가 있음
약 900억 개의 포인트를 3천만~5천만 개의 삼각형으로 줄이고 싶은데, 커스텀 파이프라인을 몇 달씩 개발하지 않고 해결하고 싶음
GitHub 저장소와 재구성 파이프라인도 공개되어 있음
예전에 포토그래메트리와 VFX용 카메라 트래킹에 썼는데, 이런 작업에 매우 탄탄한 오픈소스 툴셋이었음
내 생각에는 libosmium과 GDAL이 지원하지 않으면 이 포맷은 여전히 주변적인 존재로 남을 것 같음
아직 완성된 스펙도 아닌 아이디어 단계이므로, 모든 새로운 포맷이 처음엔 이런 상황임
이게 osmium과 호환되는지 궁금함