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문제 정의
- 이에 본 연구에서는 해상에서 고정밀 3차원 측량이 용이한 해양탐사장비인 멀티빔 음향측심기와 육상의 3차원 정밀 표고측정이 가능한 항공 Lidar 시스템 데이터를 각각 보정하고 결합하여 육상과 해양의 통합 표현이 가능한 3차원 지형모델을 제작하였다. 이들의 정확도를 분석하여 육상과 해상의 경계에 대한 공간정보구축 및 활용 가능성을 검토하고자 한다.
제안 방법
- 각기 다른 측지계를 기반으로 분석된 해상과 육상자료를 좌표계와 기준계를 하나로 통일시킨 후 결합을 실시하였다. GRS80의 TM좌표를 사용하는 Lidar 데이터를 ArcView 3.3을 사용하여 다중빔 데이터와 같은 UTM 좌표계로 변환하였다. 상용화된 좌표변환 프로그램이 여러 종류가 있으나 이 프로그램들은 각각의 point별로 좌표변환을 하므로 대용량의 점군자료를 일시에 변환시키기에는 한계가 있다.
- 또한 DL(Datum Level : 기본수준면)을 기준면으로 하는 다중 빔 데이터에 맞추어 Lidar 데이터의 표고값을 MSL(Mean Sea Level :평균해수면)에서 DL로 변환하였다. Lidar의 특성상 수면을 통과하지 못하므로 연구지역의 항공 Lidar 데이터 중 육상부분 이외의 해상부분을 제거하고 다중 빔 데이터를 Terrascan을 이용하여 결합을 하였다. 이를 3차원 영상으로 도시화하기 위하여 Cell size를 3m로 격자화 하고 3D로 영상화하는 프로그램인 Fledermaus를 사용하여 DTM을 생성하였다.
- 각기 다른 측지계를 기반으로 분석된 해상과 육상자료를 좌표계와 기준계를 하나로 통일시킨 후 결합을 실시하였다. GRS80의 TM좌표를 사용하는 Lidar 데이터를 ArcView 3.
- 본 연구에서는 서로 다른 기준좌표계를 가진 항공 Lidar와 멀티빔 음향측심기의 데이터 처리를 통해 통합 3차원 지형모델을 구축하였다. 그 과정으로 항공 Lidar와 멀티빔 음향측심 데이터를 접합하기 위하여 항공 Lidar 데이터의 좌표변환 및 기준면 변환을 수행하였다. 통합 구축된 지형모델의 정확도를 확인하기 위하여 접합부분의 검사점을 추출하여 분석한 결과 다음과 같은 결론을 도출하였다.
- 또한 장비의 검교정은 장비설치의 기하학적 배치상태확인과 현장 캘리브레이션으로 수행하였다. 기하학적 배치상태의 경우 장비 간 연동되는 센서의 간격을 motion Sensor 중심으로부터 측량하였으며, 현장 캘리브레이션은 연구대상지 부근의 25m~30m 수심을 가진 독립암초가 있는 지역과 평지에서 Heading, Roll, Pitch, Time Latency와 같은 선박움직임을 보정하고자 실시하였다. 본 연구에서 수행한 검교정 결과비교를 그림 3에 나타내었다.
- 상용화된 좌표변환 프로그램이 여러 종류가 있으나 이 프로그램들은 각각의 point별로 좌표변환을 하므로 대용량의 점군자료를 일시에 변환시키기에는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 대용량의 Lidar 데이터를 일시에 변환이 가능한 ArcVeiw 3.3프로그램을 적용하여 변환을 실시하였다. ArcVeiw 3.
- 또한 DL(Datum Level : 기본수준면)을 기준면으로 하는 다중 빔 데이터에 맞추어 Lidar 데이터의 표고값을 MSL(Mean Sea Level :평균해수면)에서 DL로 변환하였다. Lidar의 특성상 수면을 통과하지 못하므로 연구지역의 항공 Lidar 데이터 중 육상부분 이외의 해상부분을 제거하고 다중 빔 데이터를 Terrascan을 이용하여 결합을 하였다.
- 또한 Roll, Pitch, Heading, Time Latency 관측 시 발생한 순간적 에러와 Poor, Low, Bad Quality 등에 따른 오측심 자료를 보정 또는 제거하기 위하여 자동 및 수동으로 제거하는 툴을 사용하였다. 이때 Depth 필터링을 사용하여 수심범위 30m 이상의 자료를 오측심 자료로 선정하고 그림 5와 같이 라인기반의 Swath 오차를 제거한 후 그림 6과 같이 공간기반의 Subset 오차를 순차적으로 제거하였다.
- 또한 건물 및 일정한 지반고를 가진 공주지역 일원과 천안지역 일원에서 캘리브레이션 비행을 실시하였다. 항공 Lidar 캘리브레이션 결과 레이져 포인트의 정확도는 최대 ±0.
- 2m로 Seapath 200 환경설정 프로그램으로 보정하여 사용하였다. 또한 장비의 검교정은 장비설치의 기하학적 배치상태확인과 현장 캘리브레이션으로 수행하였다. 기하학적 배치상태의 경우 장비 간 연동되는 센서의 간격을 motion Sensor 중심으로부터 측량하였으며, 현장 캘리브레이션은 연구대상지 부근의 25m~30m 수심을 가진 독립암초가 있는 지역과 평지에서 Heading, Roll, Pitch, Time Latency와 같은 선박움직임을 보정하고자 실시하였다.
- 3차원 좌표를 획득하는 대표적인 측위시스템인 멀티빔 음향측심 시스템은 고정밀 해저지형정보와 수중구조물 등 다양한 지구물리학적 특성을 관측할 수 있다. 또한 지구 물리학적 특성 정보를 상세하게 파악하고 취득하기 위하여 주파수 특성을 가지는 음파를 생성하여 수중에 발사하고, 반향 된 음파의 지체시간과 강도를 이용하여 수면까지의 깊이나 상태를 계측한다.
- 첫째는 멀티빔 음향측심 데이터를 획득, 보정하여 해저지형 자료를 구현하였고, 둘째는 항공 Lidar 데이터를 획득하여 검정과정을 거친 후 DEM 자료를 구현하였다. 마지막으로 항공 Lidar로 구현된 데이터의 좌표 및 기준면 변환을 실시하고 구현된 해저지형과 접합하여 3차원 지형정보를 구축하였다.
- 해상의 자료처리는 오측자료제거와 환경 보정작업을 위한 필터링과 수정(editing) 작업을 각각 수행하기 위하여 CARIS HIPS & SIPS라 명명되는 소프트웨어를 이용하여 처리하였다. 멀티빔 음속보정은 SVP(Sound Velocity Profile)를 이용하여 측량 시작 전, 후 그리고 음속의 변화가 의심될 때(2시간에 1번) 측정하여 보정하는데 사용하였다. 정밀수심측량의 중요 변수인 조석자료는 해당구역 내 위치한 부산항 조위 검조소 자료와 비교를 통해 보정하였고, 이후 CARIS의 입력형식에 맞도록 *.
- 본 연구에서는 서로 다른 기준좌표계를 가진 항공 Lidar와 멀티빔 음향측심기의 데이터 처리를 통해 통합 3차원 지형모델을 구축하였다. 그 과정으로 항공 Lidar와 멀티빔 음향측심 데이터를 접합하기 위하여 항공 Lidar 데이터의 좌표변환 및 기준면 변환을 수행하였다.
- 원시자료의 점검 및 조정과정을 거친 후 Terrasolid 소프트웨어를 이용하여 Block을 형성하고 분류하였다. 분류된 데이터를 무작위로 분포된 점군으로부터 TIN Surface 모델을 작성하여 격자 1m의 DEM을 생성하였다. 이때 DEM 데이터는 ASCII 파일로 제작되었다.
- 육상측량의 경우 항공 Lidar를 사용하였으며, 항공 Lidar 자료는 수평정확도(1/11,000)×비행고도, 수직정확도 5~10cm로 최대 167Hz의 레이저를 주사할 수 있는 Optech 사의 ALTM Gemini 레이저 스캐너를 사용하였다. 비행고도 약 1,290m, 53% 중복도로 스캔하였으며, 멀티빔 음향측심기와 마찬가지로 항공기에 장비를 설치한 후 IMU를 기준으로 센서들간의 옵셋을 설정하고 보정하였다. 표 1은 Lidar측량 제원과 비행제원을 나타내었다.
- 육상 및 해상의 지형변화를 쉽게 확인하며, 다양하게 추출할 수 있는 부산지역 생도 부근을 실험 대상의 위치로 선정하였다. 실험대상지를 중심으로 충분한 데이터 취득이 가능한 측선계획과 자료검토를 통해 Lidar와 멀티빔 음향측심 측량을 수행하였으며, 다중 센서의 결합으로 이루어진 두 시스템의 특징을 고려하여 장비의 정렬상태 및 캘리브레이션을 앞서 수행하였다. 그림 1은 연구 대상지를 나타낸 것이다.
- 09m로 한계 분석치 25cm를 만족하였다. 원시자료의 점검 및 조정과정을 거친 후 Terrasolid 소프트웨어를 이용하여 Block을 형성하고 분류하였다. 분류된 데이터를 무작위로 분포된 점군으로부터 TIN Surface 모델을 작성하여 격자 1m의 DEM을 생성하였다.
- 또한 Roll, Pitch, Heading, Time Latency 관측 시 발생한 순간적 에러와 Poor, Low, Bad Quality 등에 따른 오측심 자료를 보정 또는 제거하기 위하여 자동 및 수동으로 제거하는 툴을 사용하였다. 이때 Depth 필터링을 사용하여 수심범위 30m 이상의 자료를 오측심 자료로 선정하고 그림 5와 같이 라인기반의 Swath 오차를 제거한 후 그림 6과 같이 공간기반의 Subset 오차를 순차적으로 제거하였다.
- Lidar의 특성상 수면을 통과하지 못하므로 연구지역의 항공 Lidar 데이터 중 육상부분 이외의 해상부분을 제거하고 다중 빔 데이터를 Terrascan을 이용하여 결합을 하였다. 이를 3차원 영상으로 도시화하기 위하여 Cell size를 3m로 격자화 하고 3D로 영상화하는 프로그램인 Fledermaus를 사용하여 DTM을 생성하였다.
- 취득된 데이터의 경우 현장의 상황을 고려하여 최적의 결과가 도출될 수 있도록 자료처리를 하였으며, 조사 당시의 조석을 보정하여 최종 기준면에 대한 높이 값을 산정하였다. 이를 기반으로 최종 결과를 분석하였고, 서로 다른두 시스템이 가지는 좌표계 및 기준면을 통일시키기 위해 ArcView 3.3 소프트웨어를 이용하여 해상좌표계를 기준으로 좌표변환을 수행하였으며, 육상측량과 해상측량의 자료가 중첩되는 10곳을 임의로 선정하여 정확도 분석을 수행하고 통합 3차원 지형도를 제작하였다.
- 하지만 최근 이슈가 되는 육상과 해상의 통합·체계적 관리 시스템 구축에 관한 연구는 아직 미진한 상태이다. 이에 본 연구에서는 해상에서 고정밀 3차원 측량이 용이한 해양탐사장비인 멀티빔 음향측심기와 육상의 3차원 정밀 표고측정이 가능한 항공 Lidar 시스템 데이터를 각각 보정하고 결합하여 육상과 해양의 통합 표현이 가능한 3차원 지형모델을 제작하였다. 이들의 정확도를 분석하여 육상과 해상의 경계에 대한 공간정보구축 및 활용 가능성을 검토하고자 한다.
- 멀티빔 음속보정은 SVP(Sound Velocity Profile)를 이용하여 측량 시작 전, 후 그리고 음속의 변화가 의심될 때(2시간에 1번) 측정하여 보정하는데 사용하였다. 정밀수심측량의 중요 변수인 조석자료는 해당구역 내 위치한 부산항 조위 검조소 자료와 비교를 통해 보정하였고, 이후 CARIS의 입력형식에 맞도록 *.tid 형식으로 변환하여 그림 4와 같이 반영하였다.
- 전체 연구흐름은 크게 세 부분으로 나누어 구성하였다. 첫째는 멀티빔 음향측심 데이터를 획득, 보정하여 해저지형 자료를 구현하였고, 둘째는 항공 Lidar 데이터를 획득하여 검정과정을 거친 후 DEM 자료를 구현하였다. 마지막으로 항공 Lidar로 구현된 데이터의 좌표 및 기준면 변환을 실시하고 구현된 해저지형과 접합하여 3차원 지형정보를 구축하였다.
- 두 가지의 다른 측위시스템을 가진 데이터의 결합에 대한 정확도를 검증하기 위하여 표 4와 같이 임의의 지점 10곳을 선정하였다. 최고고 조위에 취득된 해상데이터와 최저수위에 취득된 육상데이터가 겹쳐지는 곳을 검사점으로 선정하고 이 둘의 차이를 비교하였다. 임의로 선정한 지점 10곳에서 1m2 안에 들어오는 해상데이터와 육상데이터를 각각 분리, 추출하여 좌표값으로 나타내었다.
- 취득된 데이터의 경우 현장의 상황을 고려하여 최적의 결과가 도출될 수 있도록 자료처리를 하였으며, 조사 당시의 조석을 보정하여 최종 기준면에 대한 높이 값을 산정하였다. 이를 기반으로 최종 결과를 분석하였고, 서로 다른두 시스템이 가지는 좌표계 및 기준면을 통일시키기 위해 ArcView 3.
- 그 과정으로 항공 Lidar와 멀티빔 음향측심 데이터를 접합하기 위하여 항공 Lidar 데이터의 좌표변환 및 기준면 변환을 수행하였다. 통합 구축된 지형모델의 정확도를 확인하기 위하여 접합부분의 검사점을 추출하여 분석한 결과 다음과 같은 결론을 도출하였다.
- 항공 Lidar 캘리브레이션 결과 레이져 포인트의 정확도는 최대 ±0.187m로 항공 레이저측량 작업규정 ±0.25m 이내 이므로 적합하다고 판단하여 본 연구에 적용하였다.
- 해상측량의 경우 최대한 전체 연구대상지역의 관측이 가능하도록 하기 위하여 2009년 5월 30일 수심형태를 고려하고 계획측선을 작성 하여 측정하였다. 해상상태는 파고 1m이하의 정온한 상태에서 측량을 실시하였다. 해상측량에 사용된 멀티빔 음향측심기는 최대 200m 수심을 측정하고 254개의 빔을 송수신할 수 있는 Simrad 사의 EM3002를 사용하였다.
- 해상의 자료처리는 오측자료제거와 환경 보정작업을 위한 필터링과 수정(editing) 작업을 각각 수행하기 위하여 CARIS HIPS & SIPS라 명명되는 소프트웨어를 이용하여 처리하였다.
- 해상측량의 경우 최대한 전체 연구대상지역의 관측이 가능하도록 하기 위하여 2009년 5월 30일 수심형태를 고려하고 계획측선을 작성 하여 측정하였다. 해상상태는 파고 1m이하의 정온한 상태에서 측량을 실시하였다.
대상 데이터
- 그림 2와 같이 거리기준점(CRP : Central Reference Point)을 선박의 무게중심으로 지정하였고 선미의 AP(Aft Point)점에서 CG(Center of Gravity)까지의 거리는 7.8m였으며, 선박의 바닥인 Keel에서 CG까지의 거리는 1.2m로 Seapath 200 환경설정 프로그램으로 보정하여 사용하였다. 또한 장비의 검교정은 장비설치의 기하학적 배치상태확인과 현장 캘리브레이션으로 수행하였다.
- 두 가지의 다른 측위시스템을 가진 데이터의 결합에 대한 정확도를 검증하기 위하여 표 4와 같이 임의의 지점 10곳을 선정하였다. 최고고 조위에 취득된 해상데이터와 최저수위에 취득된 육상데이터가 겹쳐지는 곳을 검사점으로 선정하고 이 둘의 차이를 비교하였다.
- 표 2는 캘리브레이션 비행 결과 정확도를 나타내었다. 센서 옵셋과 캘리브레이션 비행 후 보정되어 측량한 자료는 GRS80 타원체를 기준으로 한 TM 평면직각좌표로 저장되며, 투영원점은 동부원점을 사용하였다. 또한 두 자료의 경계부분을 위하여 해상데이터의 경우 만조 시, 육상데이터는 간조 시에 취득하였다.
- 육상 및 해상의 지형변화를 쉽게 확인하며, 다양하게 추출할 수 있는 부산지역 생도 부근을 실험 대상의 위치로 선정하였다. 실험대상지를 중심으로 충분한 데이터 취득이 가능한 측선계획과 자료검토를 통해 Lidar와 멀티빔 음향측심 측량을 수행하였으며, 다중 센서의 결합으로 이루어진 두 시스템의 특징을 고려하여 장비의 정렬상태 및 캘리브레이션을 앞서 수행하였다.
- 육상측량의 경우 항공 Lidar를 사용하였으며, 항공 Lidar 자료는 수평정확도(1/11,000)×비행고도, 수직정확도 5~10cm로 최대 167Hz의 레이저를 주사할 수 있는 Optech 사의 ALTM Gemini 레이저 스캐너를 사용하였다.
- 임의로 선정한 지점 10곳에서 1m2 안에 들어오는 해상데이터와 육상데이터를 각각 분리, 추출하여 좌표값으로 나타내었다.
- 해상상태는 파고 1m이하의 정온한 상태에서 측량을 실시하였다. 해상측량에 사용된 멀티빔 음향측심기는 최대 200m 수심을 측정하고 254개의 빔을 송수신할 수 있는 Simrad 사의 EM3002를 사용하였다.
이론/모형
- 46m로 나타났다. 이 결과값에 대한 오차한계와 요구정확도 등에 대한 판단은 현재 국내에서 육상과 해상 데이터의 접합에 대한 관련 규정이 없는 관계로 해상분야의 국제적인 기준이 되는 IHO (International Hydrographic Organization)의 수심측량의 정확도(S-44)를 참조로 판단하였다.
- 항공 Lidar 측량 작업규정(국토지리정보원 내규 168호, 2009. 01. 19)에 따라 코스검사, 기준점 원시자료검사등과 같은 점검 및 보정작업 후 이들 분석치를 기반으로 DEM을 제작 하였다. 인접하는 두 코스의 중복되는 코스 검사점을 23점 선정하여 표고 차이의 RMSE를 계산하였다.
성능/효과
- 사각형에 있는 point는 Lidar데이터이며, 원안에 있는 point는 다중빔 데이터이다. Lidar 표고값을 DL값으로 변환하기 이전에 MSL값과 DL값의 차이를 계산한 결과 표 4와 같이 표준편차의 크기가 0.967m로 매우 크게 발생되었다.
- 인접하는 두 코스의 중복되는 코스 검사점을 23점 선정하여 표고 차이의 RMSE를 계산하였다. 그 결과 RMSE 0.13m로 경계 한계치 25cm를 만족하였다. 그림 7은 코스 검사점의 표고차를 나타내었다.
- 다른 기준면을 가지고 있는 해상데이터와 육상데이터의 표고를 변환하지 않고 비교한 결과 RMSE가 0.967m로 매우 크게 발생되었다. 이에 비해 육상 데이터 기준면인 MSL을 해상 데이터 기준면인 DL로 변환하고, 이 좌표 값들을 지점별로 평균하여 비교 분석한 결과 RMSE 0.
- 두 측위시스템으로 구축된 3차원 지형모델의 표고 정확도는 RMSE 0.46m였으며, 멀티빔 음향측심 데이터를 기준으로 Lidar 데이터를 좌표변환 하여 수로측량의 작업규정인 IHO 등급 기준과 비교한 결과 1등급 기준인 0.5m에 부합하여 만족하는 것을 알 수 있었다. 또한 항공 레이저측량 작업규정 제 44조 수치표고모델의 격자 규격에 따른 수직 위치 정확도에서 1m×1m격자일 때의 한계인 0.
- 46m로 IHO의 수심측량의 정확도에 만족함을 알 수 있었다. 따라서 좌표변환 시 기준면을 일치 시키므로 인하여 요구정확도에 부합하는 3차원 지형모델을 구축할 수 있음을 확인할 수 있었다.
- 또한 3차원 좌표로 조정하기 위하여 11개의 기준점을 사용하였고 RMSE를 구한결과 RMSE 0.09m로 한계 분석치 25cm를 만족하였다. 원시자료의 점검 및 조정과정을 거친 후 Terrasolid 소프트웨어를 이용하여 Block을 형성하고 분류하였다.
- 967m로 매우 크게 발생되었다. 이에 비해 육상 데이터 기준면인 MSL을 해상 데이터 기준면인 DL로 변환하고, 이 좌표 값들을 지점별로 평균하여 비교 분석한 결과 RMSE 0.46m로 IHO의 수심측량의 정확도에 만족함을 알 수 있었다. 따라서 좌표변환 시 기준면을 일치 시키므로 인하여 요구정확도에 부합하는 3차원 지형모델을 구축할 수 있음을 확인할 수 있었다.
- 이에 표고값을 DL로 변환하고 이 좌표값들을 지점별로 평균하여 비교 분석한 결과 표 5와 같이 RMSE 0.46m로 나타났다. 이 결과값에 대한 오차한계와 요구정확도 등에 대한 판단은 현재 국내에서 육상과 해상 데이터의 접합에 대한 관련 규정이 없는 관계로 해상분야의 국제적인 기준이 되는 IHO (International Hydrographic Organization)의 수심측량의 정확도(S-44)를 참조로 판단하였다.
후속연구
- 3프로그램을 적용하여 변환을 실시하였다. ArcVeiw 3.3을 사용하기에 앞서 Sample point를 선정하여 NGI_pro와 ArcView을 각각 사용하여 좌표변환 후 비교한 결과 표 3과 같이 약 20cm의 일정한 양상으로 오차가 발생되었으나, 본 연구에서 실시하는 3차원 모델링에 대한 한계정확도 범위를 초과하지 않아 본 연구에 적용하기로 판단하였다.
- 본 연구는 공간적으로 국지적인 부분만을 통해 이루어졌으나 국가기준 및 작업규정을 만족하는 결과를 보이므로 향후 본 연구를 통하여 광범위한 지역의 해상과 육상의 3차원 지형 공간정보 구축에 대한 연구와 두 데이터를 상호 보정하여 공간정보를 구축하여 정밀도과 정확도를 향상시키기 위한 연구가 지속되어야 할 것이다. 또한 다양한 좌표변환과 접합 시 기준점을 선정하여 높은 정확도를 구축하기 위한 연구가 뒤따라야 할 것이다.
- 소형선박 좌초사고의 원인이 되는 간출암은 조석에 의해 나타나므로 해도상에 표기되기 어려우나 해상, 육상의 접합된 3차원 지형모델을 활용하여 간출암의 표기가 가능할 것이며, 해양안전에 큰 기여를 할 수 있을 것이다. 또한 접합된 3차원 지형모델을 이용하여 향후 태풍이나 쓰나미 등과 같은 자연재해로 인하여 불분명해지고 있는 육상과 해상의 경계에 대해 체계적인 공간정보구축 및 지속적인 관리를 위한 유익한 정보를 제공할 수 있으며, 광범위한 해양현상을 이해하는데 큰 도움이 될 것이다.
- 본 연구는 공간적으로 국지적인 부분만을 통해 이루어졌으나 국가기준 및 작업규정을 만족하는 결과를 보이므로 향후 본 연구를 통하여 광범위한 지역의 해상과 육상의 3차원 지형 공간정보 구축에 대한 연구와 두 데이터를 상호 보정하여 공간정보를 구축하여 정밀도과 정확도를 향상시키기 위한 연구가 지속되어야 할 것이다. 또한 다양한 좌표변환과 접합 시 기준점을 선정하여 높은 정확도를 구축하기 위한 연구가 뒤따라야 할 것이다.
- 소형선박 좌초사고의 원인이 되는 간출암은 조석에 의해 나타나므로 해도상에 표기되기 어려우나 해상, 육상의 접합된 3차원 지형모델을 활용하여 간출암의 표기가 가능할 것이며, 해양안전에 큰 기여를 할 수 있을 것이다. 또한 접합된 3차원 지형모델을 이용하여 향후 태풍이나 쓰나미 등과 같은 자연재해로 인하여 불분명해지고 있는 육상과 해상의 경계에 대해 체계적인 공간정보구축 및 지속적인 관리를 위한 유익한 정보를 제공할 수 있으며, 광범위한 해양현상을 이해하는데 큰 도움이 될 것이다.
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