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문제 정의
- IRIS 성과의 비교점 선점은 기등의 교차점 및 그 연장선상에서 격자형태로 철제빔 기둥 및 접합 구조물에서 수직선상에서 배치되도록 구성하였다. 이와 같은 구성은 비교점이 레이저 빔과 측량면이 최대한 법선이 되도록 구성하여 오차를 줄이고자 하였다. Fig.
제안 방법
- 본 연구에서는 건설현장의 공사진척도, 설계도면과의 비교를 위해 건물 실내 모델링에 대하여 지상 라이다를 이용하여 수행하였다. 또한 일반적으로 지상 라이다는 장비가 설치된 지점을 원점으로 하는 상대좌표계 기반의 위치를 획득하므로 지상라이다 데이터 처리 과정에서 절대좌표로 정합하기 위한 기준점 획득을 위해 토탈스테이션이 사용되었다.
- 3과 같이 분포시켰다. 또한 스캐닝 된 점군에 대한 구조물 절대 좌표계로의 변환을 위해 토탈스테이션으로부터 기준점을 획득하였다. 기준점은 돔을 가로지르는 다리 위에 토탈스테이션을 설치하고 영점 셋팅 후 [번 다리로부터 5번 다리까지 총 40개의 가로등 (다리와 다리사이에 위치) 중 보이지 않는 1개점을 제외한 나머지 39개를 선정하였다.
- 외, 2004). 본 연구에선 여러 위치에서 획득된 라이다 자료에 대하여 제한된 기준점 수를 기반으로 공통된 좌표계로 표현하기 위해 영상접합을 각각의 영상을 토탈스테이션 측량 값에 근거하여 개별적으로 절대 좌표계로 부여하여 하나의 통일된 좌표계로 표현하는 독립적 방법과 영상의 기준이 되는 한 영상의 좌표를 근거로 다른 모든 영상의 좌표를 부여하고 후에 토탈스테이션 측량 값에 근거하여 절대 좌표계를 부여하는 종속적 방법을 사용하였다. 정합 실험은 InnovMETRIC 사에서 개발한 PolyWorks 10.
- 3차원 실내공간모델링을 위한 라이다 측량이기 때문에 측점대상에 대한 수평적 특성과, 수직적 특성을 모두 지니고 있다. 따라서, 두 기종의 장비의 스캔방식을 고려하여 Amberg Profiler의 wave방식은 수평적(천정/바닥 등) 측량에 장점이 있고, , Optech ILRIS의 pluse방식은 수직적 (벽체, 기둥 등) 측량 장점이 있다고 판단되어 Fig. 4와 같이 실험 대상군을 나누어 실험하였다.
- 지상라이다에 의한 건물 실내 모델링을 구축하기 위해 지상라이다로 스캐닝을 수행하였고 적은 수의 기준점을 적용하는 경우, 스캐닝 된 점군 단위간의 정합 방법에 따른 정확도를 분석하였다. 실험결과, 제원에 다르더라도 공통적으로 점군 정합 후 일괄처리 결과가 점 군 단위별 변환 후 정합한 방법보다 편차의 크기, 분포가 적게 나타나고 있음을 확인하였다.
대상 데이터
- 또한 일반적으로 지상 라이다는 장비가 설치된 지점을 원점으로 하는 상대좌표계 기반의 위치를 획득하므로 지상라이다 데이터 처리 과정에서 절대좌표로 정합하기 위한 기준점 획득을 위해 토탈스테이션이 사용되었다. 상대적으로 적은 수의 기준점을 기반으로 하는 광범위한 실내모델링을 구축하는 경우 실내 모델링 정합에 따른 오차 크기와 분포 비교를 위해 해상도 등 제원이 다른 2개의 라이다가 실험지역관측에 활용되었다.
- 건물실내 모델링 대상지역으로는 Fig. 1과 같이 광명역 KTX역사 내부를 선정하였다. 내부구조로는 지하 2 층 플랫폼, 지하 1층 매표소 및 편의시설, 지상 1층 통로 및 외부주차장 연결의 총 3층으로 이루어져 있고, 실내가운데 부분이 공간적으로 뚫려 있어서 층별로 외곽에 시설이 있는 돔형구조이다.
- 본 연구에서는 Amberg Profiler 5003와 Optech ILRIS 360D 지상라이다가 사용되었고, 이에 대한 제원은 Table 1과 같다. Amberg Profiler는 측정 가능 거리가 70m에 이르고 주요 활용분야로는 플랜트 및 실내 공간 모델링이다.
- Amberg Profiler 5003과 Optech ILRIS 360D의 두기 종의 지상라이다를 사용하였으며 , Amberg Profiler 5003은 12지점에서 310° 입체각(직하방향 50°제외)으로, ILRIS 360D는 6지점을 선정하여 상하좌우 40° 폭으로 스캐닝 하여, Binary source, Image data 등의 데이터를 수집하였다. 라이다 장비의 위치는 역사 전부를 포괄할 수 있고 스캐닝 시 장애물을 고려하여 Fig.
- 또한 스캐닝 된 점군에 대한 구조물 절대 좌표계로의 변환을 위해 토탈스테이션으로부터 기준점을 획득하였다. 기준점은 돔을 가로지르는 다리 위에 토탈스테이션을 설치하고 영점 셋팅 후 [번 다리로부터 5번 다리까지 총 40개의 가로등 (다리와 다리사이에 위치) 중 보이지 않는 1개점을 제외한 나머지 39개를 선정하였다.
- 타겟을 이용한 방식은 스캔계간 정합뿐만 아니라 스캔 계의 실좌표 변환을 위한 기준점(control point)으루두 사용한다. 공액점들은 3차원 등각 변환(3D conformal transformation)과 같이 3개축의 회전요소와 평행이동요소로 구성된 좌표 변환식의 계수를 결정하기 위하여 쓰인다.
- 스캔면에 대하여 고루 분포하도록 각각 20개 점의 조사점을 선정하였다. Profiler 성과의 비교점 선점은 Fig.
데이터처리
- 지상라이다 영상의 정합 검증은 토탈스테이션을 통해 구조물의 3차원 좌표들을 기준으로 하여 그 오차를 통계적으로 분석하여 각 정합 영상의 정확도를 평가하였다.
- 정합 방법별로 Model 1과 Model 3의 Profiler 결과를 비교하였고, Model2와 Model4의 ILRIS 결과를 비교하였다. 스캔면에 대하여 고루 분포하도록 각각 20개 점의 조사점을 선정하였다.
이론/모형
- 본 연구에선 여러 위치에서 획득된 라이다 자료에 대하여 제한된 기준점 수를 기반으로 공통된 좌표계로 표현하기 위해 영상접합을 각각의 영상을 토탈스테이션 측량 값에 근거하여 개별적으로 절대 좌표계로 부여하여 하나의 통일된 좌표계로 표현하는 독립적 방법과 영상의 기준이 되는 한 영상의 좌표를 근거로 다른 모든 영상의 좌표를 부여하고 후에 토탈스테이션 측량 값에 근거하여 절대 좌표계를 부여하는 종속적 방법을 사용하였다. 정합 실험은 InnovMETRIC 사에서 개발한 PolyWorks 10.1 을 사용하였다. 3차원 실내공간모델링을 위한 라이다 측량이기 때문에 측점대상에 대한 수평적 특성과, 수직적 특성을 모두 지니고 있다.
성능/효과
- 11mm로 나타났다. Profiler 5003 독립정합 평균 3D 방향편차가 17.62mm 이었고, 종속정합 평균 3D 방향편차가 10.74mm 이었다. Ⅱ.
- Ⅱ.RIS 360D 독립정합 평균 3D 방향편차가 0.53mm 이었고, 종속정합 평균 3D 방향편차가 20.26mm 이었다.
- 따른 정확도를 분석하였다. 실험결과, 제원에 다르더라도 공통적으로 점군 정합 후 일괄처리 결과가 점 군 단위별 변환 후 정합한 방법보다 편차의 크기, 분포가 적게 나타나고 있음을 확인하였다.
후속연구
- 추후 연구로는 점밀도 차이에 독립적 정합과 종속적 정합에 결과 정확도 분석을 고려하며, 특징점 확보가 어려운 현장과 건물내부 같은 수학적 면을 생성하기 쉬운 지역에 대한 실험 연구가 필요하며, 데이터 분석과 관련하여 종속적 정합의 경우, 본론 언급한 영상정합에 필요한 보다 세분화 처리과정을 통한 곡선모델 분석 필요하다. 또한, 정확도에 영향을 미치는 라이다 장비의 특성 즉, 스캔거리, 스캔속도, 스캔방식 등에 대한 실험요소를 추가하여야 할 것으로 판단된다.
- 또한, 정확도에 영향을 미치는 라이다 장비의 특성 즉, 스캔거리, 스캔속도, 스캔방식 등에 대한 실험요소를 추가하여야 할 것으로 판단된다.
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