최근 건설 산업에서 프로젝트의 효율적 관리를 위해 현장의 지형 정보 취득 필요성이 대두되고 있으며, 이에 따라 3D Point CloudData(PCD)를 활용하는 사례가 증가하고 있다. 3D PCD는 X, Y, Z 좌표를 포함하는 점들을 통해 지형의 ...
최근 건설 산업에서 프로젝트의 효율적 관리를 위해 현장의 지형 정보 취득 필요성이 대두되고 있으며, 이에 따라 3D Point CloudData(PCD)를 활용하는 사례가 증가하고 있다. 3D PCD는 X, Y, Z 좌표를 포함하는 점들을 통해 지형의 3D 형상 정보를 효율적이고 정확하게 표현하는 데이터이며, 건설 분야에서 유망한 가능성을 보였다. PCD를 취득하기 위해 사용되는 가장 유망한 플랫폼은 Unmanned Ground Vehicle(UGV)를 이용한 레이저 스캐닝과 Unmanned Aerial Vehicle(UAV)를 이용한 사진 측량이다. 그러나 수집된 원시(Raw) PCD를 건설 분야에 활용하기 위해서는 품질 확인 및 전처리가 선행되어야 한다. 일반적으로 PCD에는 센서의 성능 한계, 기상 조건의 영향 및 환경 조건의 영향으로 인해 노이즈가 발생하며, 이로 인해 PCD의 품질이 저하되고 추가 분석 작업들의 오차가 발생한다. 또한 UAV 사진 측량 기반의 PCD에는 여러 영향 요인(예: UAV의 비행 고도, 촬영된 이미지의 품질, 식생의 분포 등)으로 인한 위치 오차가 존재한다. 발생한 위치 오차로 인해 특정 건설 분야(예: PCD 기반 토공량 산정)에서 PCD를 활용하기 어려울 가능성이 있다. 따라서 PCD의 노이즈 제거 및 정확도 향상 방법을 자동화 방식으로 구현한다면 PCD의 건설 분야 활용에 효율적으로 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 따라서 본 연구에서는 건설 자동화 관련 연구들의 주요한 방법론인 딥러닝을 기반으로 토공현장 PCD의 노이즈를 제거하고 위치 정확도를 향상시키는 자동화 프레임워크를 개발하였다. PCD 기반의 딥러닝 방법, 이미지 기반의 딥러닝 방법, 3D 분석 방법론을 통합하여 새로운 자동화 프레임워크를 설계했으며, 그 구성은 다음과 같다: (1) 노이즈 제거, (2) GCP 자동 인식, (3) GCP의 전역 좌표 도출, (4) 최적 변환행렬 계산, (5) PCD 정밀조정. 본 연구는 프레임워크 개발을 위해 실제 도로공사 현장에서 UAV 사진 측량 및 UGV SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)기술을 활용해 데이터를 수집했다. 수집된 PCD 중 토공작업이 이루어지는 영역의 지형 데이터를 선정하고 전처리하여 노이즈 제거 모델의 훈련 및 평가에 사용했다. 또한 UAV를 기반으로 취득한 항공 사진들을 전처리 및 증강하여 22,379장의 이미지로 GCP 자동 인식 모델을 훈련하였다. 프레임워크의 검증을 위해 훈련 데이터를 수집한 현장과 다른 현장에서 동일한 방법으로 데이터를 수집했으며, 다양한 평가 방법을 활용해 프레임워크의 성능을 검증했다. 노이즈 제거 모델의 성능검증은 다음과 같이 수행하였다: (1) 정량적 평가지표를 기반으로 PCD 노이즈 제거에 널리 활용되고 있던 기존 알고리즘들과 개발한 모델의 성능을 비교, (2) 노이즈 제거 결과를 시각화하여 정성적 성능평가 수행. PCD의 정확도 향상 방법의 검증은 다음과 같이 수행하였다: (1) 정량적 평가지표 기반 PCD 정확도 향상 전·후 오차 비교, (2) 정밀조정 방법과 정합 알고리즘들 간의 성능 및 실행시간 비교. 성능검증 결과 개발한 프레임워크는 기존의 노이즈 제거 알고리즘들보다 높은 성능을 보였으며 정보의 손실이 발생하지 않았다. 또한 1cm 수준의 Root Mean Square Error(RMSE) 위치 정확도를 달성했으며 30초 이내에 정밀조정을 완료했다. 본 연구가 기여하는 점은 다음 네 가지와 같다. 첫 번째는 개발한 프레임워크의 모든 단계가 자동화되어 인력의 개입 없이 PCD의 전처리를 수행한다는 것이다. 이는 건설 자동화 측면에서 기존의 인력 기반 PCD 전처리 방식보다 활용성 및 효율성이 높을 것으로 판단된다. 두 번째는 본 연구가 딥러닝을 포함한 다양한 방법론을 통합하여 토공현장 데이터에 대한 새로운 접근 방식을 보여주었다는 점이다. 이를 통해 건설관리 연구자 및 실무자들에게 토공현장 PCD 전처리에 대한 새로운 통찰력을 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 세 번째는 개발한 프레임워크가 기존의 토공현장 PCD 처리 방법론보다 높은 성능을 보였다는 점이다. 프레임워크를 향후 PCD 전처리에 활용한다면 추가적으로 연구되고 있는 PCD 기반 분석 방법들의 정확도 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 마지막으로, 프레임워크는 노이즈 수준과 초기 위치정확도에 관계 없이 일관된 성능을 보여주었다. 이는 다양한 환경 조건에서 수집한 PCD에 대해 일관된 품질 향상을 달성할 수 있음을 의미한다.
최근 건설 산업에서 프로젝트의 효율적 관리를 위해 현장의 지형 정보 취득 필요성이 대두되고 있으며, 이에 따라 3D Point Cloud Data(PCD)를 활용하는 사례가 증가하고 있다. 3D PCD는 X, Y, Z 좌표를 포함하는 점들을 통해 지형의 3D 형상 정보를 효율적이고 정확하게 표현하는 데이터이며, 건설 분야에서 유망한 가능성을 보였다. PCD를 취득하기 위해 사용되는 가장 유망한 플랫폼은 Unmanned Ground Vehicle(UGV)를 이용한 레이저 스캐닝과 Unmanned Aerial Vehicle(UAV)를 이용한 사진 측량이다. 그러나 수집된 원시(Raw) PCD를 건설 분야에 활용하기 위해서는 품질 확인 및 전처리가 선행되어야 한다. 일반적으로 PCD에는 센서의 성능 한계, 기상 조건의 영향 및 환경 조건의 영향으로 인해 노이즈가 발생하며, 이로 인해 PCD의 품질이 저하되고 추가 분석 작업들의 오차가 발생한다. 또한 UAV 사진 측량 기반의 PCD에는 여러 영향 요인(예: UAV의 비행 고도, 촬영된 이미지의 품질, 식생의 분포 등)으로 인한 위치 오차가 존재한다. 발생한 위치 오차로 인해 특정 건설 분야(예: PCD 기반 토공량 산정)에서 PCD를 활용하기 어려울 가능성이 있다. 따라서 PCD의 노이즈 제거 및 정확도 향상 방법을 자동화 방식으로 구현한다면 PCD의 건설 분야 활용에 효율적으로 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 따라서 본 연구에서는 건설 자동화 관련 연구들의 주요한 방법론인 딥러닝을 기반으로 토공현장 PCD의 노이즈를 제거하고 위치 정확도를 향상시키는 자동화 프레임워크를 개발하였다. PCD 기반의 딥러닝 방법, 이미지 기반의 딥러닝 방법, 3D 분석 방법론을 통합하여 새로운 자동화 프레임워크를 설계했으며, 그 구성은 다음과 같다: (1) 노이즈 제거, (2) GCP 자동 인식, (3) GCP의 전역 좌표 도출, (4) 최적 변환행렬 계산, (5) PCD 정밀조정. 본 연구는 프레임워크 개발을 위해 실제 도로공사 현장에서 UAV 사진 측량 및 UGV SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)기술을 활용해 데이터를 수집했다. 수집된 PCD 중 토공작업이 이루어지는 영역의 지형 데이터를 선정하고 전처리하여 노이즈 제거 모델의 훈련 및 평가에 사용했다. 또한 UAV를 기반으로 취득한 항공 사진들을 전처리 및 증강하여 22,379장의 이미지로 GCP 자동 인식 모델을 훈련하였다. 프레임워크의 검증을 위해 훈련 데이터를 수집한 현장과 다른 현장에서 동일한 방법으로 데이터를 수집했으며, 다양한 평가 방법을 활용해 프레임워크의 성능을 검증했다. 노이즈 제거 모델의 성능검증은 다음과 같이 수행하였다: (1) 정량적 평가지표를 기반으로 PCD 노이즈 제거에 널리 활용되고 있던 기존 알고리즘들과 개발한 모델의 성능을 비교, (2) 노이즈 제거 결과를 시각화하여 정성적 성능평가 수행. PCD의 정확도 향상 방법의 검증은 다음과 같이 수행하였다: (1) 정량적 평가지표 기반 PCD 정확도 향상 전·후 오차 비교, (2) 정밀조정 방법과 정합 알고리즘들 간의 성능 및 실행시간 비교. 성능검증 결과 개발한 프레임워크는 기존의 노이즈 제거 알고리즘들보다 높은 성능을 보였으며 정보의 손실이 발생하지 않았다. 또한 1cm 수준의 Root Mean Square Error(RMSE) 위치 정확도를 달성했으며 30초 이내에 정밀조정을 완료했다. 본 연구가 기여하는 점은 다음 네 가지와 같다. 첫 번째는 개발한 프레임워크의 모든 단계가 자동화되어 인력의 개입 없이 PCD의 전처리를 수행한다는 것이다. 이는 건설 자동화 측면에서 기존의 인력 기반 PCD 전처리 방식보다 활용성 및 효율성이 높을 것으로 판단된다. 두 번째는 본 연구가 딥러닝을 포함한 다양한 방법론을 통합하여 토공현장 데이터에 대한 새로운 접근 방식을 보여주었다는 점이다. 이를 통해 건설관리 연구자 및 실무자들에게 토공현장 PCD 전처리에 대한 새로운 통찰력을 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 세 번째는 개발한 프레임워크가 기존의 토공현장 PCD 처리 방법론보다 높은 성능을 보였다는 점이다. 프레임워크를 향후 PCD 전처리에 활용한다면 추가적으로 연구되고 있는 PCD 기반 분석 방법들의 정확도 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 마지막으로, 프레임워크는 노이즈 수준과 초기 위치정확도에 관계 없이 일관된 성능을 보여주었다. 이는 다양한 환경 조건에서 수집한 PCD에 대해 일관된 품질 향상을 달성할 수 있음을 의미한다.
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