[논문]무인항공사진을 이용한 저수지 방재 모니터링

박홍기

doi:10.7319/kogsis.2014.22.4.143

무인항공사진을 이용한 저수지 방재 모니터링
Reservoir Disaster Monitoring using Unmanned Aerial Photogrammetry 원문보기

한국지형공간정보학회지 = Journal of the korean society for geospatial information science, v.22 no.4, 2014년, pp.143 - 149

박홍기 (가천대학교 토목환경공학과)

초록
AI-Helper

저수지에 대한 방재계획은 저수지의 수위와 수면 면적에 대한 시계열적인 변화 상태를 직관적으로 모니터링하여 보다 신속하게 대책이 수립되어야 한다. 본 논문은 주기적인 무인항공사진측량을 통해 제작되는 정사영상을 이용하는 방안을 제시하고 적용가능성을 분석하였다. 아산시 성내저수지를 대상으로 총3회의 무인항공사진측량을 실시하여 정사영상을 제작하고, 각각의 성과를 비교하여 저수지의 시계열별 수위 변화와 수면 면적의 변화 상태를 분석하였다. 분석결과, 강우에 따른 수위 상승과 수면 면적의 증가를 효과적으로 관측할 수 있었다. 정사영상 성과는 지상측량에 의한 실측성과와 비교하여 최대오차가 X좌표는 7.5cm, Y좌표는 10.8cm, 높이는 14.1cm이내의 범위에 들었으므로 향후 무인항공사진측량 방법이 저수지의 방재 관리를 위한 모니터링 업무에 충분히 적용될 수 있음을 검증하였다. 또한 정사영상을 취득하는 데에는 촬영에 약 2시간, 그리고 영상처리에 약 4시간이 소요되어 촬영 당일 영상분석이 가능하므로 긴급을 요하는 방재 업무에 최적일 것으로 판단된다.

Abstract ▼ AI-Helper

The Disaster planning for the reservoir should be more quickly and intuitively establish measures by means of the sequential monitoring of change status of the reservoir water level and water surface area. This paper presents an approach using the orthophoto image produced by the periodic unmanned aerial photogrammetry and analyzed the feasibility. Total three time of unmanned aerial survey were conducted to make orthophoto images for the Seongnae reservoir and we analyzed the amount of changes for water level and surface area compare with each images. As the Analysis results, it was possible to effectively observe the increase in the water level rises and the surface area due to the rainfall. The maximum deviations of orthophoto images was 7.5cm in X-direction, 10.8cm in Y-direction and 14.1cm in elevation compare with ground surveying results. Therefore, we conclude that the unmanned aerial photogrammetry could be applied with comprehensive reservoir monitoring works for disaster management for reservoir in the future. And, the orthophoto production takes about two hours to shoot the images, and approximately four hours is considered for the image processing. So, the unmanned aerial photogrammetry is considered to be the best disaster work that requires urgent because analysis is possible in the shooting day.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 연구에서는 무인항공사진측량 기법을 이용하여 저수지에 대한 고해상도 공간정보를 취득하여 정확도를 분석하고, 총 3회에 걸친 주기적 촬영성과를 바탕으로 영상의 시계열적 공간분석을 통해 재해, 환경 및 시설물관리 등을 위한 모니터링 업무의 적용 가능성을 평가하였다.
이와 같이 주기적 또는 긴급으로 무인항공사진을 촬영하여 정사영상을 제작하면 수위 및 수면면적의 변화를 직관적이고 정량적으로 파악할 수 있으므로 신속한 방재대책을 적기에 수립할 수 있다. 그러나 담수면의 형태는 불규칙한 형상으로 이루어져 있으므로 강우에 따른 수위와 수면면적은 비선형적 증가추세를 보인다.

가설 설정

또한 저수지 유역에 대한 지형공간자료를 바탕으로 강우의 유하시간 등에 관한 데이터도 함께 고려해야 한다. 본 연구에서는 저수지 담수면과 유역의 지형자료가 구축되어 있다는 가정 하에, 무인항공사진 촬영을 통한 수위 모니터링의 적용성을 실험하는 수준으로 한정하였다.

제안 방법

Photoscan으로 제작한 정사영상과 수치표면모형 (DSM)을 Global Mappaer소프트웨어에서 중첩하여 제방의 높이, 수위 및 수면면적 등 방재관리에 필요한 인자들의 정량적 데이터를 추출하였다. 수위는 수치표면 모형 자료에서 수애선에 대응하는 위치의 높이값을 추출하였다.
6은 지상기준점을 이용하여 제작한 고정밀 정사영상을 나타내었다. 가장 간편하고 직관적인 방법으로 정사영상의 정확도를 확인하기 위하여 제작한 정사영상을 1/5,000수치지도와 중첩하였다. 그 결과, Fig.
사진촬영은 2014년 7월2일과 8월12일 그리고 10월1일 등에 걸쳐 총 3회를 실시하였다. 각각의 촬영은 비행고도 250m에서 종중복 75%, 횡중복 60%의 조건으로 1회 촬영 시마다 각 2회의 비행으로 실시하였다. SmartOne은 250m로 고도를 설정할 경우 약 30분간 비행하여 0.
고정밀 정사영상은 지상표본거리(GSD)가 8.1cm인 무인항공 영상을 이용하여 Direct Georeferencing방법에 의해 자동으로 제작한 기초 정사영상을 기반으로 하였으며, 8개의 지상기준점 성과를 이용하여 정확도를 향상시켰다. 정사영상의 위치정확도 검증은 정사영상에서 추출한 지상기준점의 좌표와 지상측량에 의해 실측한 지상기준점의 좌표를 직접 비교하는 방법으로 수행하였다.
고정밀 정사영상을 제작하고 위치정확도를 검증하기 위하여 사진 상에서 식별이 뚜렷한 지형지물을 지상기준점으로 선정하였다. 대상지 전체에 대한 지상기준점 배치도는 Fig.
그러므로 Direct Georeferencing방법으로 무인항공 촬영영상을 이용하여 정사영상을 제작하는 경우에는 수m의 오차가 발생될 수 있다. 따라서 본 실험에서는 8점의 지상 기준점을 이용하여 항공삼각측량을 수행함으로써 거리와 면적을 정확히 산출하는 등 공학적 분석이 가능한 정사영상을 제작할 수 있었다. Fig.
5㎢의 면적을 촬영할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 이륙준비, 이륙, 촬영, 착륙, 카메라 저장영상 다운로드 등을 2회 실시하는데 2시간이 소요되었다. 현장에서 사무실로 복귀하여 정사영상을 제작하는 데에는 4시간이 소요되었다.
표고는 최근에 고시된 KNGeoid13모델을 적용하여 측정하였다. 따라서 평면좌표는 VRS방식의 네트워크RTK방법으로 취득하였으며 1세션 당 10에포크씩 관측하여 평균값을 산출하는 방식으로 총 3세션을 관측한 후 이들을 다시 평균하는 방법으로 결정하였다. 표고는 평면좌표와 동일한 방법으로 관측하여 얻은 GPS 타원체고를 콘트롤러에 탑재한 KNGeoid13모델을 이용하여 표고로 변환하여 결정하였다.
지상기준점측량에는 Spectra Precision사의 1급 GPS인 SP80장비를 사용하였다. 보다 높은 정확도의 지상기준점측량을 위해서는 GPS 정지측량 방법으로 평면좌표를 결정하고, 표고는 레벨을 이용하여 직접수준측량을 실시해야 하지만, 본 연구의 목적상 네트워크 RTK방법으로 3차원좌표를 취득하기로 하였다. 표고는 최근에 고시된 KNGeoid13모델을 적용하여 측정하였다.
사진촬영은 2014년 7월2일과 8월12일 그리고 10월1일 등에 걸쳐 총 3회를 실시하였다. 각각의 촬영은 비행고도 250m에서 종중복 75%, 횡중복 60%의 조건으로 1회 촬영 시마다 각 2회의 비행으로 실시하였다.
수위는 수치표면 모형 자료에서 수애선에 대응하는 위치의 높이값을 추출하였다. 수면면적은 수애선을 디지타이징하여 수면에 대한 폴리곤을 형성하고 이 면적을 구하는 방식으로 추출하였다. 추출한 제방의 표고는 24.
1cm인 무인항공 영상을 이용하여 Direct Georeferencing방법에 의해 자동으로 제작한 기초 정사영상을 기반으로 하였으며, 8개의 지상기준점 성과를 이용하여 정확도를 향상시켰다. 정사영상의 위치정확도 검증은 정사영상에서 추출한 지상기준점의 좌표와 지상측량에 의해 실측한 지상기준점의 좌표를 직접 비교하는 방법으로 수행하였다.
촬영된 사진을 비행 당시 실시간으로 취득한 각 사진의 외부표정요소와 함께 Agisoft사의 Photoscan 소프트웨어로 입력하여 Direct Georeferencing방법에 의해 자동으로 수치표면모형(DSM, Digital Surface Model)과 정사영상을 제작하였다. 하지만 무인항공기에 장착된 GPS와 관성측정장치(IMU)는 MEMS(Micro Electro Mechanical Systems)형식의 초소형 센서타입으로 유인항공기에서 사용되는 RTK-GPS와 정밀 INS장비에 비해서는 정확도가 비교적 많이 떨어진다.
따라서 평면좌표는 VRS방식의 네트워크RTK방법으로 취득하였으며 1세션 당 10에포크씩 관측하여 평균값을 산출하는 방식으로 총 3세션을 관측한 후 이들을 다시 평균하는 방법으로 결정하였다. 표고는 평면좌표와 동일한 방법으로 관측하여 얻은 GPS 타원체고를 콘트롤러에 탑재한 KNGeoid13모델을 이용하여 표고로 변환하여 결정하였다.

대상 데이터

촬영사진은 1회 차에 330매, 2회 차에 347매, 3회 차에 330매가 취득되었다. 사용된 고해상도 카메라는 Canon S95 제품으로 초점거리 28mm의 환산값에서 지상표본 거리(GSD)가 8.1cm인 영상이 얻어졌다. Fig.
실험대상지는 충남 아산시 영인면 소재 성내저수지를 선정하였다. 본 저수지는 무인항공기의 국토모니터링 적용을 위한 실험의 일환으로 국토지리정보원에서 주기적으로 사진촬영을 실시하는 곳이다.
실험에 사용된 무인항공기는 스웨덴 SmartPlanes AB사에서 제작한 SmartOne모델이다. 본 기체에는 비측량용 디지털카메라와 GPS, MEMS(Micro electro mechanical systems) 관성측정장치(IMU, Internal measurement Unit)센서 등이 탑재되어 있어 촬영과 동시에 매 사진의 외부표정요소가 실시간으로 취득되므로 Direct Georeferencing이 가능하다.

이론/모형

지상기준점측량은 네트워크RTK 방법으로 실시하였다. 지상기준점측량에는 Spectra Precision사의 1급 GPS인 SP80장비를 사용하였다.
보다 높은 정확도의 지상기준점측량을 위해서는 GPS 정지측량 방법으로 평면좌표를 결정하고, 표고는 레벨을 이용하여 직접수준측량을 실시해야 하지만, 본 연구의 목적상 네트워크 RTK방법으로 3차원좌표를 취득하기로 하였다. 표고는 최근에 고시된 KNGeoid13모델을 적용하여 측정하였다. 따라서 평면좌표는 VRS방식의 네트워크RTK방법으로 취득하였으며 1세션 당 10에포크씩 관측하여 평균값을 산출하는 방식으로 총 3세션을 관측한 후 이들을 다시 평균하는 방법으로 결정하였다.

성능/효과

가장 간편하고 직관적인 방법으로 정사영상의 정확도를 확인하기 위하여 제작한 정사영상을 1/5,000수치지도와 중첩하였다. 그 결과, Fig. 7과 같이 제작된 정사영상은 기존 수치지도와 매우 정확하게 일치됨을 확인하였다.
따라서 강우가 332mm였던 기간에는 수위가 190cm 가량 상승하였으며, 강우가 269mm였던 기간에는 30cm가량 상승하였음을 알 수 있다. 수위의 증가에 따라 수면면적도 증가하였다.
1cm 범위에 드는 것으로 나타났다. 본 저수지 주변의 지형은 기복이 거의 없는 평지인 관계로 비교적 높은 정확도의 결과를 얻을 수 있었으며, 이는 무인항공 사진측량 성과를 이용할 경우 고정밀의 공간분석이 가능함을 보여 준다.
셋째, 정사영상을 취득하는 데에는 엔지니어의 숙련도에 따라 약간의 차이는 있으나 개략적으로 촬영에 2시간, 영상처리에 4시간이 소요되어 촬영 당일 영상분석이 가능하므로 긴급을 요하는 방재 업무에 최적일 것으로 판단된다.
첫째, 무인항공사진측량 방법은 기복이 적은 평지를 대상으로 지상기준점 성과를 이용할 경우 최대오차가 X방향으로 약7.5cm, Y방향으로 약10.8cm, 높이 약 14.1cm 이내인 고정밀 공간정보를 얻을 수 있는 기술임을 확인할 수 있었다.

후속연구

본 저수지는 무인항공기의 국토모니터링 적용을 위한 실험의 일환으로 국토지리정보원에서 주기적으로 사진촬영을 실시하는 곳이다. 2014년 7월 이래 현재까지 매월 촬영한 다수의 영상이 확보되어 있으므로 저수지의 시계열별 공간자료를 이용한 연구가 용이할 것으로 판단되었다.
둘째, 무인항공사진측량에 의해 취득한 정사영상으로부터 저수지의 수위와 수면 면적의 변화량 등 홍수위험인자를 정량적으로 추출함으로써 신속한 수방대책 수립에 매우 적합할 것으로 사료된다.
그러나 강우에 따른 수위예측을 보다 더 정확하게 하기 위해서는 수심측량을 통한 저수지의 내용적 측량자료와 저수량에 영향을 미치는 유역의 지형측량 자료가 필요하다. 향후 무인항공사진측량에 의한 정사영상 자료에 이들 자료를 추가로 보완한다면 기상예보를 바탕으로 수문학적 분석을 통한 신속한 방재계획 및 대응책 수립이 가능할 것으로 기대된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	수면의 변화를 모니터링하는 방법으로 인력에 의한 직접 조사를 할 경우 단점은?	수면의 변화를 모니터링하는 방법으로서 인력에 의한 직접조사는 대상지를 일일이 답사하여야 하며 접근이 난해한 연안 지점은 데이터취득에 어려움이 있다. 또한 위성이나 항공사진기술은 수위변화가 비주기적으로 발생되고 피해발생 시 신속한 현황조사가 이루어져야 함을 고려할 때 효과적인 모니터링에는 어려움이 있다.
	농촌용수종합정 보시스템은 저수지의 실시간 수위자료를 몇 시간 간격으로 제공하고 있는가?	현재 한국농어촌공사에서 운영 중인 농촌용수종합정 보시스템(RAWRIS)는 농촌용수 물 관리 정보화사업의 메인 시스템으로서 자동수위계를 통해 얻어진 저수지의 실시간 수위자료를 1시간 간격으로 제공하고 있다. 또한 실시간 강우자료와 자동수위 관측 자료를 활용하여 호우발생시 저수지로의 홍수유입량과 방류량을 자동으로 분석하거나, 예상되는 강우량을 직접 입력하여 홍수량을 파악하는 농촌홍수관리시스템이 개발되어 농촌용수종합정보시스템에서 운영되고 있다.
	수면의 변화를 모니터링하는 방법으로 무인항공기를 이용시 장점은?	또한 위성이나 항공사진기술은 수위변화가 비주기적으로 발생되고 피해발생 시 신속한 현황조사가 이루어져야 함을 고려할 때 효과적인 모니터링에는 어려움이 있다. 반면 무인항공기(UAV, Unmanned Aircraft Vehicle)의 경우, 현장에 수시로 접근하여 비행고도에 따라 다양한 축척의 정사영상 취득이 가능하며 경사촬영 및 동영상 등 다양한 영상정보의 취득이 가능하기 때문에 저수지의 모니터링에 매우 효과적으로 활용할수 있다 (Kim et al., 2010).

참고문헌 (9)

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Kim, M. G., Jung, G. Y., Kim, J. B. and Yun, H. C., 2010, Applicability analysis of UAV for storm and flood monitoring, Journal of Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, Vol.28, No.6, pp. 655-662. (in Korean with English abstract)
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Park, M. H., Kim, S. G. and Choi, S. Y., 2013, The study about building method of geospatial information at construction sites by unmanned aircraft system(UAS), Journal of The Korean Cadastre Information Association, Vol.15, No.1, pp. 145-156. (in Korean with English abstract)
Yun, B. Y. and Lee, J. O., 2014, A study on application of the UAV in Korea for integrated operation with spatial information, Journal of the Korean Society for Geospatial Information System, Vol.22, No.2, pp. 3-9. (in Korean with English abstract)

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Yun, H. S. and Cho, J. M., 2011, Hydroacoustic application of bathymetry and geological survey for efficient reservoir management, Journal of Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, Vol.29, No.2, pp. 209-217. (in Korean with English abstract)

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http://www.kma.go.kr (last date accessed: 29 October 2014)

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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