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문제 정의
- 본 연구에서는 새로 개정된 "다목적댐 퇴사량 조사지침”에 의거하여 LiDAR와 MBES 측량 방법을 이용한 댐 저수지 주변의 3차원 공간정보 구축 방법을 소개하고 육상부와 수심부 자료의 통합 프로세스 및 지형자료 취득과 동시에 촬영한 고해상도 영상을 연계하여 댐 주변지역의 3차원 공간영상 정보를 구축하는 기법을 제시하였다.
- 본 연구에서는 안동댐 퇴사량 조사 일환으로 수행한 LiDAR와 MBES 측량자료를 이용하여 댐 저수지 주변의 3차원 공간정보 구축하기 위한 기법을 제시하였으며 주요 결론은 다음과 같다.
- 여기에서는 LiDAR와 수중원격탐사시스템에 대한 개요와 이를 활용한 지형취득 연구동향을 소개하였다.
제안 방법
- 본 연구에서는 수심이 10m 이상인 지역을 대상으로 MBES 측량을 수행하였으며, 10m 이하의 수심 지역은 부분적으로 SBES 측량을 수행하여 보완하거나 저수지 수위 저하시 육상으로 드러나는 시점에 LiDAR 측량을 수행하여 자료를 취득하였다. MBES 측량은 우천이나 수면파고가 0.5m 이상일 때는 수행하지 않았으며 측선은 기성과의 등고선과 나란한 방향으로 배치하였고 불규칙한 육상과 수면의 인접부를 먼저 측량한 후 측선을 측량하는 방법으로 계획하였다. 멀티빔 수심측량의 정확도는 획득된 수심에서 생성과정에 포함된 개별오차들을 제거한 갱정수심의 정확도를 의미하며 본연구에서는 국제수로국 IHO(Intemational Hydroe graphic Organization)의 정확도 기준에 따라 특등급을 기준으로 수행하였다.
- 지면 데이터를 제외하고 남은 데이터 중에서 식생의 높이에 따라 "vegetation data"를 분류하였다. 건물과 식생을 제거한 DEM 자료에 대한 정확도 검증을 위해 GPS 관측성과와 가장 근거리에 있는 레이저 관측점을 선택하여 높이값에 대한 비교를 시행하였으며, 근거리 점을 찾기 위한 조건으로 최대 삼각망의 거리(5.0m), 지형 경사각(5.0°) 및 경사 높이(1.0m)에 대한 조건을 이용하였다. LiDAR 측량의 고도별 정확도 기준은 수직오차의 경우 비행고도 1, 200m와 3, 000m에서 각각 ±15cm와 ±35cm이며, 수평오차는비행고도(H)xl/2, (XX)로 약 1,000m 측량시 ±50cm이내가 유지되도록 해야 한다.
- 120°이다. 그림 5는 멀티빔 시스템의 구성도로서 DGPS 측량은 Trimble DSM 132 장비를 이용하여 정밀 위치데이터를 취득하였으며, 자세정보는 Octan HI를 이용하여 자이로(Gyro) 데이터 및 모션 (Roll, Pitch, Heading) 데이터를 취득한 후 송수 파기로 들어오는 수심 데이터를 다양한 운영 프로그램으로 제어하여 데이터를 취합하도록 구성하였다.
- 먼저 기준점 측량을 위해 조정지댐 주변의 1급 기준점 1개소, 3급 기준점 18개소, 4급 기준점 34개소를 한국수자원공사 (1996) 자료를 토대로 선정하였다. 기준점측량은 퇴사량 조사를 위해 설치한 경계표석의 평면좌표와 수준을 측량하기 위한 것으로서, 라이카 SR9500 장비를 이용하여 1급과 3급 기준점에 대해서는 정지 측 위법(Static)을 사용하였으며 4급 기준점측량은 신속 정지 측 위법 (Rapid Static)을 사용하여 측량한 후라이카 SKI PRO 모듈을 이용하여 기선해석과 후처리를 수행하였다. 1급 기준점은 4시간 이상 그리고 3급과 4급 기준점은 20분 이상 관측을 수행하였으며, 기선해석의 기준점은 국토지리정보원에서 제공하는 삼각점과 수준점 성과를 비롯하여 상주, 태백, 대구, 울진 등 총 4개의 상시관측소의 성과도 함께 활용하였다.
- 최대 건물 크기는 설정된 조건값의 정사각형 영역 내에 있는 관측점들을 분류하며, 수렴 각은 점사이의 최대각 크기, 수렴거리는 점 사이의 최대 높이를 설정하는 것이다(최연웅과 조기성, 2005). 대상지역의 경우, 건물의 크기가 취득 코스마다 일정하지 않기 때문에 매 코스별 분류시 적용되어지는 조건값을 달리하였으며, 수럼각은 6°, 수렴 거리는 1.4m를 적용하여 분류하였다. 지면 데이터를 제외하고 남은 데이터 중에서 식생의 높이에 따라 "vegetation data"를 분류하였다.
- LAS로 변환하는 과정이다. 또한 LiDAR 측량성과로 얻어진 타원체고를 정표고로 변환하기 위해 GPS 측량 성과물을 이용하여 정표고 보정량을 산정하는 후처리 과정을 수행하였다.
- 안동댐의 지형변화가 심하고 고도가 높아 촬영고도는 l, &X)~2, 700m로 설계하였으며 세부적인 측량제원 계획표는 표 1과 같다. 또한 본 연구에 사용된 레이저스캐너 장비는 라이카 ALS50-U 로서, 최대 주파수는 150kHz, 최대 Scan Rate는 90kHz, 최대주사각은 75°이며 LiDAR 측량과 동시에 영상정보를 취득하기 위해 1, 28(X1, 024 픽셀을 갖는 디지털카메라를 장착하였다. 보다 정확한 지형정보 취득을 위해 작업전 캘리브레이션을 수행하여 Roll, Pitch, Heading 및 Torsion 등에 대한 보정량을 산출하였으며 표고보정에 대한 보정량은 지상기준점 관측을 통해 얻어진 값을 이용하였다.
- 지형분류는 건물 등과 같은 인공 지물 및 수목에 대한 레이저 관측점을 제거하는 것으로서, 본 연구에서는 TerraScan 소프트웨어를 이용하여 지형의 경사도와 건물의 크기를 기준값으로 분류하였다. 먼저 지면(Ground) 데이터를 분류하기 위해 최대건물크기(Max. building size), 수렴각 (Iteration angle), 수렴거리 (Iteration distance) 등을 조정하였다. 최대 건물 크기는 설정된 조건값의 정사각형 영역 내에 있는 관측점들을 분류하며, 수렴 각은 점사이의 최대각 크기, 수렴거리는 점 사이의 최대 높이를 설정하는 것이다(최연웅과 조기성, 2005).
- 멀티빔 측량시 성과에 가장 큰 영향을 주는 것은 캘리브레이션으로서 측량전에 이에 필요한 수심측량을 실시하고 Roll, Htch, Heading 각각의 보정치를 찾아내어 측정된 수심의 중첩부분이 최대한 일치하도록 보정하였다. 본 연구에서는 캘리브레이션 측량을 수행하여 Roll, Pitch, Heading에 대해 각각 1.
- 1°의 보정치를 산출하였으며 측량 실시전 보정치를 대입하여 고품질의 성과를 취득하였다. 모션센서의 0 세팅 보정은 모션센서의 정방 위축을 보정하기 위한 것으로 모션의 세팅값을 0으로 한 후 일정시간 정지상태의 선박의 거동을 측정하여 측정된 Roll, Htch 값을 대입하여 선박 거동 X, Y축의 0점을 보정하였다.
- 또한 본 연구에 사용된 레이저스캐너 장비는 라이카 ALS50-U 로서, 최대 주파수는 150kHz, 최대 Scan Rate는 90kHz, 최대주사각은 75°이며 LiDAR 측량과 동시에 영상정보를 취득하기 위해 1, 28(X1, 024 픽셀을 갖는 디지털카메라를 장착하였다. 보다 정확한 지형정보 취득을 위해 작업전 캘리브레이션을 수행하여 Roll, Pitch, Heading 및 Torsion 등에 대한 보정량을 산출하였으며 표고보정에 대한 보정량은 지상기준점 관측을 통해 얻어진 값을 이용하였다. 캘리브레이션 수행은 각 촬영코스별로 시행하여 최종 Roll, Pitch, Heading 및 표고 옵셋 값들을 레지스트리 파일에 저장한 후 본 촬영 성과의 표준포맷(*.
- 실제 음속도보다 음속도 보정 값이 작을 경우 위로 볼록한 (#)형상의 Data가 얻어지고, 실제 음속도보다 음속 보정값이 클 경우 아래로 오목한 (#)형상의 Data가 얻어진다. 본 과업에 사용된 S.V.P(Sound Velocity Profiler)는 Reason사의 SVP15기종으로 표층에서 직접 투하하여 직하수심 0.5m간격으로 음속이 취득되도록 셋팅하였다. SVE는 수온, 염분, 저면재질 등의 변화에 의한 음속을 측정하는 장비이다.
- 본 연구에서는 TerraScan 소프트웨어를 이용하여 그림 8과 같이 LiDAR와 MBES 지형 포인트를 통합하였으며. 육상부와 수심부가 중복되는 일부 구간에 대해 각 측량 포인트별 표고값을 비교한 결과측량값에는 차이를 보이지 않았다.
- 본 연구에서는 댐 저수지 주변의 3차원 공간정보구축을 위해 항공레이저측량 기술인 LiDAR를 이용하여 육상의 지형자료를 취득하였으며, 저수지내 지형 관측은 수중원격탐사시스템을 활용하였다. 여기에서는 LiDAR와 수중원격탐사시스템에 대한 개요와 이를 활용한 지형취득 연구동향을 소개하였다.
- 보정하였다. 본 연구에서는 캘리브레이션 측량을 수행하여 Roll, Pitch, Heading에 대해 각각 1.52°, 4.85° 그리고 -5.1°의 보정치를 산출하였으며 측량 실시전 보정치를 대입하여 고품질의 성과를 취득하였다. 모션센서의 0 세팅 보정은 모션센서의 정방 위축을 보정하기 위한 것으로 모션의 세팅값을 0으로 한 후 일정시간 정지상태의 선박의 거동을 측정하여 측정된 Roll, Htch 값을 대입하여 선박 거동 X, Y축의 0점을 보정하였다.
- 측량한 멀티빔 원시 데이터를 1차 가공하기 위해 NaviEdit 프로그램을 이용하여 이상수심 및 오측심 데이터를 소거하고 조석적용, SVP 보정 등의 각종 보정치들을 대입하여 각 구역별 수심 데이터를 생성하였다. 수심 10m 이하의 지역에 대해서는 수위 저하시에 LiDAR 측량을 수행하는 것이 바람직하나 댐 운영상 단기간내의 수위 저하가 어려운 문제가 있어, 부분적으로 SBES 측량에 의한 보완측량을 실시하여 최종 결과물을 멀티빔 자료와 합성하였다. 멀티 빔 수심측량의 정확도 검증을 위해 수위 저하후 육상으로 드러난 2개 지역(예안교, 사월)에 대하여 토탈스테이션 측량을 수행한 후 오차를 비교한 결과는 표 5와 같다.
- 1급 기준점은 4시간 이상 그리고 3급과 4급 기준점은 20분 이상 관측을 수행하였으며, 기선해석의 기준점은 국토지리정보원에서 제공하는 삼각점과 수준점 성과를 비롯하여 상주, 태백, 대구, 울진 등 총 4개의 상시관측소의 성과도 함께 활용하였다. 수준측량은 건설 당시의 댐 마루 표고, 수준점 및 각종 부대 구조물의 표고를 점검하기 위한 것으로서 총 10개의 국가수준점을 이용하여 댐 주변에 53점의 표석에 대한 표고값을 산정하였다.
- 한다. 지형분류는 건물 등과 같은 인공 지물 및 수목에 대한 레이저 관측점을 제거하는 것으로서, 본 연구에서는 TerraScan 소프트웨어를 이용하여 지형의 경사도와 건물의 크기를 기준값으로 분류하였다. 먼저 지면(Ground) 데이터를 분류하기 위해 최대건물크기(Max.
- SVE는 수온, 염분, 저면재질 등의 변화에 의한 음속을 측정하는 장비이다. 측량한 멀티빔 원시 데이터를 1차 가공하기 위해 NaviEdit 프로그램을 이용하여 이상수심 및 오측심 데이터를 소거하고 조석적용, SVP 보정 등의 각종 보정치들을 대입하여 각 구역별 수심 데이터를 생성하였다. 수심 10m 이하의 지역에 대해서는 수위 저하시에 LiDAR 측량을 수행하는 것이 바람직하나 댐 운영상 단기간내의 수위 저하가 어려운 문제가 있어, 부분적으로 SBES 측량에 의한 보완측량을 실시하여 최종 결과물을 멀티빔 자료와 합성하였다.
- 보다 정확한 지형정보 취득을 위해 작업전 캘리브레이션을 수행하여 Roll, Pitch, Heading 및 Torsion 등에 대한 보정량을 산출하였으며 표고보정에 대한 보정량은 지상기준점 관측을 통해 얻어진 값을 이용하였다. 캘리브레이션 수행은 각 촬영코스별로 시행하여 최종 Roll, Pitch, Heading 및 표고 옵셋 값들을 레지스트리 파일에 저장한 후 본 촬영 성과의 표준포맷(*.LAS) 데이터 변환시 사용하였다. 캘리브레이션 과정을 거쳐 산출한 보정량은 표 2와 같고 그림 3은 보정 량을 적용하기 전후의 건물에 대한 LiDAR 측량 포인트를 보여준다.
- 퇴사조사를 위한 지형관측을 위해 2008년 이전에는 토탈스테이션을 이용한 육상측량과 SBES를 이용한 수심측량 방법을 이용하였다. 토탈스테이션을 이용한 기존의 육상측량은 설치된 기준점을 활용하여 저수지 상류부의 측량시 계획된 하천단면을 계획 측선의 일정간격 또는 높이가 변하는 점들의 좌표를 산정하고 레벨 및 토탈스테이션을 이용하여 표고를 관측하는 방법을 이용하였다.
- 항공사진 촬영은 LiDAR 측량과 연계하여 촬영고도 2, 500m에서 지상해상도 25cm로 촬영하였으며, 안동댐 지역에 대한 지상기준점은 총 72점을 획득한 후 GPS/IMU 후처리 과정을 거쳐 기본 영상을 제작한 후 LiDAR 측량을 통해 얻어진 5m 격자의 DEM 자료를 이용하여 정사영상지도를 제작하였다.
대상 데이터
- 기준점측량은 퇴사량 조사를 위해 설치한 경계표석의 평면좌표와 수준을 측량하기 위한 것으로서, 라이카 SR9500 장비를 이용하여 1급과 3급 기준점에 대해서는 정지 측 위법(Static)을 사용하였으며 4급 기준점측량은 신속 정지 측 위법 (Rapid Static)을 사용하여 측량한 후라이카 SKI PRO 모듈을 이용하여 기선해석과 후처리를 수행하였다. 1급 기준점은 4시간 이상 그리고 3급과 4급 기준점은 20분 이상 관측을 수행하였으며, 기선해석의 기준점은 국토지리정보원에서 제공하는 삼각점과 수준점 성과를 비롯하여 상주, 태백, 대구, 울진 등 총 4개의 상시관측소의 성과도 함께 활용하였다. 수준측량은 건설 당시의 댐 마루 표고, 수준점 및 각종 부대 구조물의 표고를 점검하기 위한 것으로서 총 10개의 국가수준점을 이용하여 댐 주변에 53점의 표석에 대한 표고값을 산정하였다.
- 융합하는 과정이 요구된다. 먼저 기준점 측량을 위해 조정지댐 주변의 1급 기준점 1개소, 3급 기준점 18개소, 4급 기준점 34개소를 한국수자원공사 (1996) 자료를 토대로 선정하였다. 기준점측량은 퇴사량 조사를 위해 설치한 경계표석의 평면좌표와 수준을 측량하기 위한 것으로서, 라이카 SR9500 장비를 이용하여 1급과 3급 기준점에 대해서는 정지 측 위법(Static)을 사용하였으며 4급 기준점측량은 신속 정지 측 위법 (Rapid Static)을 사용하여 측량한 후라이카 SKI PRO 모듈을 이용하여 기선해석과 후처리를 수행하였다.
- 본 연구에 사용된 멀티빔 시스템은 SeaBat 8125 (Reson)로서 음파생성 기법을 이용하여 데이터를 획득하는 장비로서 240개의 빔을 구성하고 있고 주사 폭은 120°이다. 그림 5는 멀티빔 시스템의 구성도로서 DGPS 측량은 Trimble DSM 132 장비를 이용하여 정밀 위치데이터를 취득하였으며, 자세정보는 Octan HI를 이용하여 자이로(Gyro) 데이터 및 모션 (Roll, Pitch, Heading) 데이터를 취득한 후 송수 파기로 들어오는 수심 데이터를 다양한 운영 프로그램으로 제어하여 데이터를 취합하도록 구성하였다.
- 중요하다. 본 연구에서는 수심이 10m 이상인 지역을 대상으로 MBES 측량을 수행하였으며, 10m 이하의 수심 지역은 부분적으로 SBES 측량을 수행하여 보완하거나 저수지 수위 저하시 육상으로 드러나는 시점에 LiDAR 측량을 수행하여 자료를 취득하였다. MBES 측량은 우천이나 수면파고가 0.
이론/모형
- 5m 이상일 때는 수행하지 않았으며 측선은 기성과의 등고선과 나란한 방향으로 배치하였고 불규칙한 육상과 수면의 인접부를 먼저 측량한 후 측선을 측량하는 방법으로 계획하였다. 멀티빔 수심측량의 정확도는 획득된 수심에서 생성과정에 포함된 개별오차들을 제거한 갱정수심의 정확도를 의미하며 본연구에서는 국제수로국 IHO(Intemational Hydroe graphic Organization)의 정확도 기준에 따라 특등급을 기준으로 수행하였다.
- 본 연구에서는 육상부의 지형관측을 위해 LiDAR 즉량을 수행하였다. 안동댐의 지형변화가 심하고 고도가 높아 촬영고도는 l, &X)~2, 700m로 설계하였으며 세부적인 측량제원 계획표는 표 1과 같다.
- 안동댐 저수지 주변의 3차원 공간영상정보 구축을 위해서는 LiDAR와 MBES 측량에 의한 3차원 공간좌표와 더불어 정사영상 정보가 필요하며, 본 연구에서는 DMC(Dgital Mapping Camera)를 이용하였다. DMC는 영상정보를 취득하는 DMC, 저장장치인 FDS, 관리시스템인 ASMS 세 부분으로 구성되어 있다.
성능/효과
- 멀티 빔 수심측량의 정확도 검증을 위해 수위 저하후 육상으로 드러난 2개 지역(예안교, 사월)에 대하여 토탈스테이션 측량을 수행한 후 오차를 비교한 결과는 표 5와 같다. 2개 지역에 대한 측량 결과 수심측량과 지형측량의 차이는 최소 -0.03m에서 최대 0.19m 정도로 발생하였으며, 평균오차는 Qm와 0.08m로 IHO 특등급 기준 수심측량 허용오차(수심 10~20m 측량시 허용오차 ±0.25~Q29m)를 만족하는 것으로 분석되었다.
- 지형취득이 가능하였다. MBES 측량의 정확도를 평가하기 위해 예안교와 사월 지점에 대한 지형측량과의 검측에서도 IHO 특등급 기준 수심측량허용 오차를 만족하는 것으로 분석되었으며, 최종 MBES 측량자료를 수심이 앝은 일부구간의 SBES 측량자료와 합성하여 댐 저수지 수심부의 3차원 공간정보를 구축할 수 있었다.
- 그림 10은 LiDAR와 MBES 측량자료를 정사영상지도와 연계하여 구축한 댐 주변 지역의 3차원 공간영상정보이다. 기존의 수치지형도에 의한 등고선의 경우 댐체와 같이 복잡한 구조물에 대한 지형표현이 어려운 반면 본 연구에서 적용한 LiDAR 측량은 정밀한 DEM 자료 획득이 가능하므로 댐체 주변의 복잡한 지형을 효과적으로 표현할 수 있다. 이러한 3차원 공간영상정보는 지형도에 기초한 기존의 댐관리 업무처리 방식과 비교하여 보다 현실적인 실감정보를 제공할 수 있으며, 저수지 내 퇴사량 예측, 댐 주변지역 지형변화 모니터링, 댐 시설물 관리 그리고 저수지 수리수문 자료랜더링 등 다양한 댐관리 업무에 활용이 가능할 것으로 판단된다.
- 둘째, 저수지 수심관측을 위해 일정수심 이상인 지역에 대해 MBES 측량을 수행함으로서 SBES 측량 방법에만 의존했던 기존의 방법에 비해 보다 정밀한 지형취득이 가능하였다. MBES 측량의 정확도를 평가하기 위해 예안교와 사월 지점에 대한 지형측량과의 검측에서도 IHO 특등급 기준 수심측량허용 오차를 만족하는 것으로 분석되었으며, 최종 MBES 측량자료를 수심이 앝은 일부구간의 SBES 측량자료와 합성하여 댐 저수지 수심부의 3차원 공간정보를 구축할 수 있었다.
- 처리가 가능하였다. 또한 최대건물크기, 수렴 각, 수렴거리를 적용하여 건물 및 수목을 제외한 DEM을 구축하였으며 최종 LiDAR 성과물을 GPS 지형측량 자료와 검측한 결과 표준오차가 0.108m로서 LiDAR 표고오차 기준을 만족하는 3차원 공간정보를 구축할 수 있었다.
- 셋째, 3차원 공간정보 구축을 위해 LiDAR와 MBES 측량자료를 통합하였으며, 고해상도 항공사진과 LiDAR DEM 자료를 연계하여 제작한 정사 영상지도와 조합하여 댐 저수지 주변지역에 대한 3차원 공간영상정보를 구축할 수 있었다.
- 첫째, 댐 저수지 육상부의 지형자료 취득을 위해 LiDAR 측량을 실시하였으며, 실측한 측량성과물을 토대로 Roll, Pitch, Heading 및 표고 옵셋 보정량을 산정하여 원시자료에 적용함으로서 보다 정확한 지형자료 처리가 가능하였다. 또한 최대건물크기, 수렴 각, 수렴거리를 적용하여 건물 및 수목을 제외한 DEM을 구축하였으며 최종 LiDAR 성과물을 GPS 지형측량 자료와 검측한 결과 표준오차가 0.
- 특히 저수지내의 지형까지 함께 DEM으로 표현한 결과, 댐직상류에서 하천상류로 갈수록 저수지 내의 지형 표고가 점진적으로 증가함을 시각적으로 확인할 수 있다. 그림 10은 LiDAR와 MBES 측량자료를 정사영상지도와 연계하여 구축한 댐 주변 지역의 3차원 공간영상정보이다.
- LiDAR 측량의 고도별 정확도 기준은 수직오차의 경우 비행고도 1, 200m와 3, 000m에서 각각 ±15cm와 ±35cm이며, 수평오차는비행고도(H)xl/2, (XX)로 약 1,000m 측량시 ±50cm이내가 유지되도록 해야 한다. 표 3은 총 18점에 대한 GPS 지형측량성과와 LiDAR 측량성과에 대한 검측 결과로서, 표고에 대한 표준오차는 0.108m로 분석되었으며 본 연구에서는 고도 1, 800~2, 700m 로 LiDAR 측량을 수행했으므로 허용 정확도를 만족한 것으로 분석되었다.
후속연구
- 마지막으로 본 연구에서 제시한 댐 저수지 주변의 3차원 공간영상정보 성과물은 지형도에 기초한 기존의 댐관리 업무처리 방식과 비교하여 보다 현실적인 실감정보를 제공할 수 있으며, 저수지내 퇴사량 예측을 비롯한 다양한 댐관리 업무에 효과적으로 활용될 수 있으리라 판단된다.
- 기존의 수치지형도에 의한 등고선의 경우 댐체와 같이 복잡한 구조물에 대한 지형표현이 어려운 반면 본 연구에서 적용한 LiDAR 측량은 정밀한 DEM 자료 획득이 가능하므로 댐체 주변의 복잡한 지형을 효과적으로 표현할 수 있다. 이러한 3차원 공간영상정보는 지형도에 기초한 기존의 댐관리 업무처리 방식과 비교하여 보다 현실적인 실감정보를 제공할 수 있으며, 저수지 내 퇴사량 예측, 댐 주변지역 지형변화 모니터링, 댐 시설물 관리 그리고 저수지 수리수문 자료랜더링 등 다양한 댐관리 업무에 활용이 가능할 것으로 판단된다.
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