fix(B04): NURBS 곡면 발산 — 평활계수 완화·표고 범위 방어·등고선 레벨 상한 순서
csf-nurbs 등고선 캐시가 Maximum allowed size exceeded로 실패하던 문제. 평활계수 s가 제어점당 잔차제곱 0.01(RMS 0.1m)로 너무 빡빡해 FITPACK이 제어점 수(122x113)보다 많은 knot(126x117)을 밀어넣고 계수가 발산했다. 실측 표고: csf 1e105, grid_min_z 1e10. grid_min_z는 footprint 안쪽만 보고 z 범위를 잡아 조용히 통과하고 있었다. - ModelContext에 fit_nurbs_spline/evaluate_nurbs_spline 신설. 모델 빌더와 등고선 엔진이 같은 곡면을 각각 만들면서 s 식이 두 곳에 중복돼 있었다. - NURBS_RESIDUAL_PER_CONTROL_POINT = 1.0 (RMS 1m). knot이 17~35로 떨어지고 세 지면 필터 모두 데이터 표고 범위 안에 머문다. NURBS는 평활 곡면 표현이라 이 정도 완화가 맞다. - 평가 결과가 제어 표고 범위(±50% 여유)를 벗어나면 잘라내고 경고를 남긴다. 방치하면 float32 캐스팅에서 inf가 되어 프리뷰 색상(nan)과 등고선까지 번진다. - extract_contours_from_grid: 레벨 수 상한 검사를 np.arange 앞으로 옮겼다. 뒤에 있어서 상한이 무용지물이었다 — 배열이 만들어지기 전에 터진다. 확인: 3필터 모두 곡면이 제어 표고 범위 내(grid_min_z 503.6~573.1, csf 504.7~552.3, pmf 504.6~551.8), 등고선 0.55~1.64초에 정상 산출. 표고 범위 1e12 격자도 예외 없이 처리. tmp/tests 59건 통과. Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
Claude Opus 5
@@ -10,7 +10,7 @@ from pathlib import Path
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from typing import Any
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import numpy as np
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from scipy.interpolate import RBFInterpolator, RectBivariateSpline
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from scipy.interpolate import RBFInterpolator
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from skimage import measure
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# 등고선 캐시 형식/추출 규칙이 바뀔 때 증가시킨다.
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@@ -36,14 +36,17 @@ def extract_contours_from_grid(
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z_min = float(np.min(z_grid[finite_mask]))
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z_max = float(np.max(z_grid[finite_mask]))
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span = z_max - z_min
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if span <= 0:
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return []
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# 레벨 수 상한은 arange **앞에서** 건다. 뒤에 두면 표고 범위가 비정상적으로 넓을 때
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# np.arange가 배열을 만들다 "Maximum allowed size exceeded"로 먼저 터진다.
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if span / interval > 500:
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interval = span / 100.0
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start_level = np.ceil(z_min / interval) * interval
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levels = np.arange(start_level, z_max, interval)
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if len(levels) == 0:
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return []
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if len(levels) > 500:
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||||
new_interval = (z_max - z_min) / 100.0
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||||
levels = np.arange(np.ceil(z_min / new_interval) * new_interval, z_max, new_interval)
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interval = new_interval
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contours_geojson_list: list[dict[str, Any]] = []
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@@ -398,16 +401,15 @@ def extract_contours(
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)
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if representation == "bspline_surface":
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# 모델 빌더와 같은 곡면을 다시 만든다 — 평활 계수·발산 방어를 공유한다.
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from B04_PreProcess.B04_PreProcess_Engine_ModelContext import (
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evaluate_nurbs_spline,
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fit_nurbs_spline,
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)
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||||
control_x, control_y, control_z = data["control_x"], data["control_y"], data["control_z"]
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degree = int(data["degree"][0])
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spline = RectBivariateSpline(
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control_y,
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||||
control_x,
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control_z,
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kx=min(degree, len(control_y) - 1),
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ky=min(degree, len(control_x) - 1),
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||||
s=float(len(control_x) * len(control_y)) * 0.01,
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)
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spline, z_range = fit_nurbs_spline(control_x, control_y, control_z, degree)
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x_coords, y_coords = _grid_axes(
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float(control_x[0]),
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float(control_x[-1]),
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@@ -415,7 +417,9 @@ def extract_contours(
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float(control_y[-1]),
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target_grid_m,
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||||
)
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||||
z_grid = np.asarray(spline(y_coords, x_coords), dtype=np.float32)
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||||
z_grid = evaluate_nurbs_spline(
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spline, y_coords, x_coords, z_range, Path(model_npz_path).stem
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).astype(np.float32)
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||||
valid_mask = _apply_footprint(
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||||
model_npz_path, x_coords, y_coords, np.ones_like(z_grid, dtype=bool)
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||||
)
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@@ -8,7 +8,7 @@ from pathlib import Path
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from typing import Any
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||||
import numpy as np
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||||
from scipy.interpolate import RBFInterpolator, RectBivariateSpline
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||||
from scipy.interpolate import RBFInterpolator
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||||
from scipy.spatial import Delaunay
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||||
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||||
from B04_PreProcess.B04_PreProcess_Engine_ModelContext import (
|
||||
@@ -17,6 +17,8 @@ from B04_PreProcess.B04_PreProcess_Engine_ModelContext import (
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||||
artifact_size,
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||||
atomic_npz,
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||||
clip_and_compact_mesh,
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||||
evaluate_nurbs_spline,
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||||
fit_nurbs_spline,
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||||
grid_faces,
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||||
grid_vertices,
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||||
with_footprint,
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||||
@@ -125,18 +127,13 @@ def build_nurbs(
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control_resolution = max(patch_size / max(controls - 1, 1), 0.25)
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||||
x_control, y_control, z_control = context.grid(control_resolution)
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||||
progress(30)
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||||
spline = RectBivariateSpline(
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||||
y_control,
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||||
x_control,
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||||
z_control,
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||||
kx=min(degree, len(y_control) - 1),
|
||||
ky=min(degree, len(x_control) - 1),
|
||||
s=float(len(x_control) * len(y_control)) * 0.01,
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||||
)
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||||
spline, z_range = fit_nurbs_spline(x_control, y_control, z_control, degree)
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||||
x_preview, y_preview, _ = context.preview_grid(
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||||
float(context.config["dtm_grid_resolution_meters"])
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||||
)
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||||
z_preview = np.asarray(spline(y_preview, x_preview), dtype=np.float32)
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||||
z_preview = evaluate_nurbs_spline(spline, y_preview, x_preview, z_range, stem).astype(
|
||||
np.float32
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)
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progress(65)
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||||
vertices = grid_vertices(x_preview, y_preview, z_preview)
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||||
faces = grid_faces(len(y_preview), len(x_preview))
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@@ -7,6 +7,7 @@ GLB/PLY 프리뷰 및 npz 모델을 원자적으로 저장하는 공통 기능
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import hashlib
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import json
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import logging
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import math
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||||
from dataclasses import dataclass, field
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||||
from pathlib import Path
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||||
@@ -15,9 +16,12 @@ from typing import Any, Callable
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||||
import numpy as np
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||||
import trimesh
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||||
from scipy import ndimage
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||||
from scipy.interpolate import RectBivariateSpline
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||||
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||||
from common_util.common_util_atomic import atomic_write_bytes, atomic_write_npz
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||||
logger = logging.getLogger(__name__)
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MODEL_VERSION = 1
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MODEL_METHODS = ("tin", "dtm", "nurbs", "implicit", "meshfree")
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SOURCE_FILTER_LABELS = {"grid_min_z": "Grid Min-Z", "csf": "CSF", "pmf": "PMF"}
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@@ -26,6 +30,62 @@ ProgressCallback = Callable[[int], None]
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# 대용량 포인트 배치 처리 크기
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_BATCH_SIZE = 500_000
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# NURBS 평활 계수 — 제어점당 허용 잔차제곱(m²).
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# 0.01(RMS 0.1m)은 요구가 너무 빡빡해 FITPACK이 제어점 수(122x113)보다 많은
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# knot(126x117)을 밀어넣고 계수가 발산했다 — csf 표고 1e105, grid_min_z 1e10
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# (2026-08-17 실측). 1.0(RMS 1m)이면 knot이 17~35로 떨어지고 세 지면 필터 모두
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# 데이터 표고 범위 안에 머문다. NURBS는 평활 곡면 표현이라 이 정도 완화가 맞다.
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NURBS_RESIDUAL_PER_CONTROL_POINT = 1.0
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def fit_nurbs_spline(
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x_control: np.ndarray, y_control: np.ndarray, z_control: np.ndarray, degree: int
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) -> tuple[RectBivariateSpline, tuple[float, float]]:
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"""제어 격자에 B-spline 곡면을 맞추고, 발산 판정용 표고 허용 범위를 함께 준다.
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모델 빌더와 등고선 엔진이 같은 곡면을 각각 만들므로 여기서 한 번에 정의한다.
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"""
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spline = RectBivariateSpline(
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||||
y_control,
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||||
x_control,
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||||
z_control,
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||||
kx=min(degree, len(y_control) - 1),
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||||
ky=min(degree, len(x_control) - 1),
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||||
s=float(len(x_control) * len(y_control)) * NURBS_RESIDUAL_PER_CONTROL_POINT,
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||||
)
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||||
z_min = float(np.min(z_control))
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||||
z_max = float(np.max(z_control))
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||||
margin = max((z_max - z_min) * 0.5, 1.0)
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return spline, (z_min - margin, z_max + margin)
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||||
def evaluate_nurbs_spline(
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spline: RectBivariateSpline,
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||||
y_coords: np.ndarray,
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||||
x_coords: np.ndarray,
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||||
z_range: tuple[float, float],
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label: str = "",
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) -> np.ndarray:
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"""스플라인을 평가하고 표고 허용 범위를 벗어난 값을 잘라낸다.
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평활 스플라인은 제어점이 성긴 구석에서 발산할 수 있다. 그대로 두면 float32
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캐스팅에서 inf가 되고 프리뷰 색상(nan)과 등고선 레벨 산출(`np.arange`가
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||||
"Maximum allowed size exceeded"로 실패)까지 번진다.
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"""
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||||
z_values = np.asarray(spline(y_coords, x_coords), dtype=np.float64)
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||||
low, high = z_range
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||||
outside = np.count_nonzero(~np.isfinite(z_values) | (z_values < low) | (z_values > high))
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if outside:
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logger.warning(
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||||
"NURBS 곡면이 표고 범위를 벗어나 잘라냈습니다: %s%d개 셀 (허용 %.1f~%.1fm)",
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f"{label} " if label else "",
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||||
int(outside),
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||||
low,
|
||||
high,
|
||||
)
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||||
z_values = np.nan_to_num(z_values, nan=low, posinf=high, neginf=low)
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||||
return np.clip(z_values, low, high)
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||||
def config_signature(config: dict[str, Any]) -> str:
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"""지오메트리 원본과 무관한 등고선·스무딩 설정을 제외한 캐시 서명."""
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