[논문]무인항공시스템을 이용한 도시공간 지형모델 생성 및 정확도 평가

도명식; 임언택; 채정환; 김성훈

doi:10.12815/kits.2018.17.5.117

초록
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본 연구에서는 대학 캠퍼스를 대상으로 드론을 활용한 정사영상 및 지형모델의 생성 방안을 제시하고 정확도 평가를 실시하였다. 나아가 기존 대부분의 정확도 평가를 위한 연구에서 GPS 자료를 활용한 사례가 대부분 이였으나 본 연구에서는 삼각수준측량을 통해 얻은 기준값을 활용한 정확도 평가 및 검증을 실시하였다. 정확도 분석 결과 모든 시나리오에서 항공사진측량 작업규정에서 정한 허용범위 내의 성과를 얻어 드론을 활용한 항공사진측량 및 응용분야에 활용가능성을 확인하였으며, 정교한 DTM을 작성하기 위해서는 정밀 분류과정을 통해 빌딩, 수목, 인공 객체 등의 간섭을 없애고 정확한 표면의 높이의 등고선(Contour) 작성이 가능한 방안을 제시하였다. 본 연구의 성과는 드론을 활용한 지형모델 생성 및 정확도 평가에서 향후 관련 분야의 기초적 자료로 활용될 것으로 기대된다.

Abstract ▼ AI-Helper

The author tried to propose the orthographic and DTM (digital terrain model) creation and evaluate the accuracy for an university campus using UAV (unmanned aerial vehicle) system. Most previous studies used GPS-based data, but in this paper, the observations of triangulation level measurements was ...

The author tried to propose the orthographic and DTM (digital terrain model) creation and evaluate the accuracy for an university campus using UAV (unmanned aerial vehicle) system. Most previous studies used GPS-based data, but in this paper, the observations of triangulation level measurements was used for comparison of accuracy. Accuracy analysis results showed that the operational requirements for aerial photographic standards are satisfied in all scenaries. The author confirmed availability in aviation photo measurements and applications using UAV (Drone). In order to create a sophisticated DTM and contour, we need to eliminate interference from building, trees, and artificial objects. The results of this study are expected to be used as the basis for future studies in the creation of DTM and the accuracy assessments using Drone.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

그러나 대부분의 공간 분석에서의 정확도 개선을 위한 기존 연구에서 좌표의 기준 값(참값)으로 GPS 자료를 활용한 사례가 대부분이며 실제 삼각수준측량을 통해 얻은 기준 값을 활용한 사례는 거의 없는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구에서는 도시공간의 지형모델 생성 및 정확도 검증을 위해 국토지리정보원의 통합기준점을 기준으로 정밀 삼각수준측량의 성과를 기준 값으로 활용하여 드론 측량의 정밀도를 평가하고 지형 모델의 작성 및 활용방안을 제시하는 것을 목적으로 한다.
본 연구의 목적은 대학 캠퍼스를 대상으로 드론을 활용한 정사영상 및 지형모델의 생성 방안을 제시하고 정확도 평가를 위해 기존의 GPS 자료를 활용한 방법과 본 연구에 제시하는 삼각수준측량을 통해 얻은 기준값을 활용한 방법의 정확도 평가 및 비교 검증을 통해 드론의 응용 및 활용가능성을 살펴보고자 한다.

제안 방법

대상지역 항공촬영을 위한 시나리오는 대상 지역이 하천과 같은 수변공간과 산림이 울창한 지역이 아님을 감안하여 중복률의 차이가 정확도에 어떠한 영향을 미치는 가를 분석하기 위해 시나리오1은 사진 중복률을 60%, 시나리오2는 사진 중복률을 70%로 그리고 시나리오3은 중복률을 80%로 설정하였다.
본 연구를 통해 다음과 같은 결론을 얻었다. 먼저, 도시지역을 대상으로 한 3D 공간분석을 위해서는 촬영 고도, 비행 속도, 중복도 등 촬영계획의 수립이 매우 중요하며, 이 과정에서 지상 샘플링 거리(GSD)가 정확도에 큰 영향을 미치는 것을 고려하여 5cm 미만을 유지할 수 있는 촬영고도(120m)와 비행 속도 및 중복도 등을 검토하여 계획을 수립하였다.
본 연구에서는 정확도에 큰 영향을 미치는 GSD와 중복도를 고려하여 촬영계획을 수립하였으며, 5cm 미만의 GSD를 유지하기 위해 식(1)을 활용하여 적정 촬영고도를 설정하고자 하였다.
본 절에서는 드론으로 촬영된 영상데이터를 활용하여 대학 캠퍼스 부지를 대상으로 한 정사영상 및 DSM(Digital Surface Model)과 DEM 제작과정을 살펴보기로 한다. [Fig.
한편 도시지역에서는 특히 건물과 숲 등의 조성지가 많아 수치지형모델을 제작하기에 어려움이 많은 실정이다. 즉 수치지형도를 제작하기 이전에 건물 등 인공구조물 등을 제거함과 동시에 높이가 있는 수목이 등고선에 영향을 주는 것을 막기 위해서 Pix4DMapper의 Edit Densified Point Cloud 기능을 활용하여 Cloud Point를 분류한 후, 분류된 Cloud Point를 제거하여 DTM과 등고선을 제작하는 방안을 제시하고자 한다.

대상 데이터

본 연구에서 운용된 드론은 회전익 드론으로 DJI의 Phantom 4 Pro를 사용했으며 특징은 배터리 용량이 5,870mA로 최대 30분을 비행할 수 있고 시속 50km/h로 비행할 수 있으며 카메라 센서는 2,000만화소로 ISO 100~3,200까지 지원한다([Table 1]).
분석 대상지는 대전광역시 유성구 덕명동의 한밭대학교 북측 캠퍼스일부로써 분석 면적은 [Fig. 2]와 같이 약 0.233㎢이며, 지형 특성상 지반의 높이 차이가 약 15m 정도이며, 4~6층 높이의 건물과 수목들이 많은 것이 특징이다.

데이터처리

비행 방법에 있어서는 분석의 오차를 최소한으로 줄이기 위하여 종횡으로 비행경로를 설정하여 사진의 폐색지역을 줄이는 Cross-Pass 기법을 활용하였다. 또한 드론 항공 영상데이터와 함께 기준 데이터로 활용할 지상 기준점(GCP: Ground Control Point)을 취득하고 동시에 정확도 검증을 위한 검사점(Check Point)을 선점하여 높이 값 측량을 실시하였다. 촬영이 완료되면 무인비행자료 GPS/IMU 데이터를 다운로드 받고 사진접합 및 지상기준점을 삽입하는 과정을 거치게 된다.
이는 대부분의 정확도 개선을 위한 기존 연구에서 좌표의 기준 값(참값)으로 GPS 자료를 활용한 사례가 대부분으로 보다 정밀도 높은 지형모델 제작을 위해 실제 삼각수준측량을 통해 얻은 기준 값을 활용하였으며 기존 방법과의 정확도 평가 및 검증을 실시하였다.

이론/모형

드론을 이용한 지상기준점(GCP)의 선정 시에는 입체 영상자료를 이용한 사진측량용 공액점으로 활용하기 적합하고 영상에서 위치파악이 용이한 고정 지형 및 지물을 통상 선정하게 된다. 본 연구에서 지상기준점 데이터취득 방법은 HI – TARGET V30장비를 활용하여 일정거리마다 사진 상 구분하기 쉬운 맨홀이나 도로선위에 GPS측점을 시행하였고 GCP와 검사점에 대한 정확한 높이 값을 취득하기 위하여 국토지리정보원에서 고시한 U대전25지점을 기준으로 Trimble DINI를 활용하여 수준측량을 시행하여 각 GCP점과 검사점의 정 밀측량을 실시하였다.
본 연구에서 후처리 분석에 활용하는 소프트웨어는 Pix4DMapper로 3D Modeling, 3D Mapping, DEM(Digital Elevation Model), DTM(Digital Terrain Model)을 제작하기에 적합하며 생성되는 Report를 통하여 결과물의 정도를 확인 할 수 있다(Korean Society of Road Engineers, 2018).
비행 방법에 있어서는 분석의 오차를 최소한으로 줄이기 위하여 종횡으로 비행경로를 설정하여 사진의 폐색지역을 줄이는 Cross-Pass 기법을 활용하였다. 또한 드론 항공 영상데이터와 함께 기준 데이터로 활용할 지상 기준점(GCP: Ground Control Point)을 취득하고 동시에 정확도 검증을 위한 검사점(Check Point)을 선점하여 높이 값 측량을 실시하였다.

성능/효과

그리고 대부분의 정확도 개선을 위한 기존 연구에서 좌표의 기준 값(참값)으로 GPS 자료를 활용하였으나 보다 정밀도 높은 지형모델 제작을 위해 본 연구에서는 실제 삼각수준측량을 통해 얻은 기준 값을 활용하는 방안을 제시하였으며, 기존 관련 연구와 비교해 RMSE가 크게 감소한 것으로 나타나 활용성이 향상되었음을 확인할 수 있었다.
넷째, 정확도 분석 결과 모든 시나리오에서 국토지리정보원의 ‘항공사진측량 작업규정 제56조 2항’에서 제시한 기준 이내의 정확도를 확보함으로써 드론을 활용한 항공사진측량 및 응용분야에 활용될 수 있음을 확인하였으며, 마지막으로 정교한 DTM을 작성하기 위해서는 정밀 분류과정을 통해 빌딩, 수목, 인공 객체 등의 간섭을 없애고 정확한 표면의 높이의 등고선 작성이 가능한 방안을 제시하였다.
드론으로 촬영된 영상정보의 정확도를 평가하기 위해 각 시나리오별로 지상 기준점과 검사점의 실측값과 소프트웨어를 이용하여 구한 동일 위치상의 좌표값의 차이에 대한 RMSE(Root Mean Square Error)를 비교한 결과 [Table 4]에서와 같이 중복률이 증가함에 따라 정확도가 증가하는 것을 확인할 수 있다.
드론촬영을 통한 정확도 분석을 요약하면 항공사진측량 작업규정 제56조 2항에 명시한 도화축척별 허용기준치보다 정밀한 결과를 얻어 드론을 활용한 항공사진측량 및 응용분야에 활용될 수 있음을 확인하였다. 나아가 중복률을 증가시키면 오차는 줄어들며 정밀수준측량을 통해 구한 성과를 기준으로 정합시킬 경우 보다 정밀한 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
[Table 6]에는 검사점을 대상으로 한 중복률의 차이가 RMSE에 미치는 영향을 분석한 것으로 중복률이 높아짐에 따라 오차가 감소하며, 동일한 중복률에서는 정밀수준측량을 기반으로 한 분석에서 오차가 최소가 됨을 확인할 수 있다. 본 연구에서의 정확도 관련성과는 기존 관련 연구와 비교해도 RMSE가 크게 감소한 것으로 나타나 활용성이 향상되었음을 확인할 수 있었다.
셋째, 드론비행으로 촬영된 영상데이터를 활용하여 대학 캠퍼스 부지를 대상으로 한 정사영상 및 DSM, DTM을 제작하는 과정에서 건물, 운동장, 도로 및 수목 현황 등 캠퍼스의 토지이용 현황을 상세하게 파악할 수 있음을 확인하였다.

후속연구

특히 도시, 산지, 해안, 간척지 등 다양한 대상지역별 허용 오차의 범위는 드론을 활용하여 측량을 하는 목적 및 데이터의 활용계획에 따라 상이하게 설정할 수 있을 것이다. 따라서 상이한 지역을 대상으로 한 드론을 활용한 지형모델 생성 및 정확도 평가는 향후 관련 분야의 기초적 자료로 활용될 것으로 기대된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	드론을 활용한 국내외 연구동향을 살펴보면 무엇으로 나눌 수 있나요?	드론을 활용한 국내·외 관련 연구동향을 살펴보면, 크게 드론 영상자료를 활용하여 모델링하여 정확도 개선과 시간 및 비용을 절감하기 위해 중복도, 촬영 고도 등의 개선방안을 제시하는 분야와 드론 영상 촬영에 사용되는 카메라, 센서 그리고 활용 기법 등에 대한 연구로 구분할 수 있다. 먼저 드론 영상자료를 활용한 모델링 관련 국내의 건설 및 환경 분야의 연구사례를 살펴보면 Choi and Lee(2016)은 해안지역을 대상으로 회전익과 고정익을 활용한 모델링의 정확도 분석에서 촬영고도와 지상기준점의 배치가 큰 영향을 미친다고 주장하였으며, Kim et al.
	환경 및 건설 분야에서 UAV의 장점은?	최근 선진국뿐만 아니라 국내에서도 무인항공시스템(UAS: Unmanned Aerial System)을 활용한 응용분야에 대한 관심이 급속히 늘어나고 있다. 특히 많은 시간과 비용이 소요되었던 건설 및 환경 분야에서는 UAV(혹은 드론)를 활용한 데이터 취득이 시간과 비용에서 많은 강점을 가져 정부에서도 관련 분야 활성화계획을 발표하면서 공공의 이해나 안전과 밀접한 관련이 있는 측량인 공공측량에 드론을 활용할 수 있도록 제도화하고 있다.
	공공측량에 드론을 활용하는 것의 문제점은?	그러나 드론을 활용한 정사영상 및 수치표고모델의 최대허용오차의 기준 정립과 실제 공공측량의 성과품의 질적 검증에 대한 연구는 거의 없는 실정이다. 특히 도시, 산지, 해안, 간척지 등 다양한 대상지역별 허용 오차의 범위는 드론을 활용하여 측량을 하는 목적 및 데이터의 활용계획에 따라 상이하게 설정할 수 있을 것이다. 따라서 상이한 지역을 대상으로 한 드론을 활용한 지형모델 생성 및 정확도 평가는 향후 관련 분야의 기초적 자료로 활용될 것으로 기대된다.

참고문헌 (11)

Alidoost F. and Arefi H. (2017), "Comparison of UAS-based photogrammetry software for 3D point cloud generation: a survey over a historical site," ISPRS Annals of Photogrammetry, Remote Sensing & Spatial Information Sciences, vol. IV-4-W4, pp.55-61.
Casagli N., Frodella W., Morelli S., Tofani V., Ciampalini A., Intrieri E., Raspini F., Rossi Guglielmo., Tanteri L. and Lu P. (2017), "Spaceborne, UAV and ground-based remote sensing techniques for landslide mapping, monitoring and early warning," Geoenvironmental Disasters, vol. 4, no. 9, pp.1-23.
Choi K. and Lee I. (2016), "Accuracy Analysis of Coastal Area Modeling through UAV Photogrammetry," Korean Journal of Remote Sensing, vol. 32, no. 6, pp.657-672.

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Jung S., Lim H. and Lee J. (2010), "Acquisition of 3D spatial information using UAV photogrammetric method," Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, vol. 28, no. 1, pp.161-168.
Kim I., Jeon H., Baek S., Hong W. and Jung H. (2018), "Application of Crack Identification Techniques for an Aging Concrete Bridge Inspection Using an Unmanned Aerial Vehicle," Sensors (Basel), vol 18, no. 6, pp.1-14.
Kim J., Park S., Kim J., Ahn S., Park S. and Kim Y. (2017), "Accuracy Evaluation and Terrain Model Automation of Reservoir Using Unmanned Aerial Vehicle System," Korean Society of Agricultural Engineers, vol. 59, no. 2, pp.57-67.
Korean Society of Road Engineers (2018), The asset management and ISO 55000 of social infrastructure, CIR, pp.233-281.
Lucieer A., Jong S. and Turner D. (2014), "Mapping landslide displacements using Structure from Motion (SfM) and image correlation of multi-temporal UAV photography," Progress in Physical Geography, vol. 38, no. 1, pp.97-116.

상세보기
Mancini F., Dubbini M., Gattelli M., Stecchi F., Fabbri S. and Gabbianelli G. (2013), "Using unmanned aerial vehicles (UAV) for high-resolution reconstruction of topography: The structure from motion approach on coastal environments," Remote Sensing, vol. 5, pp.6880-6898.

상세보기
Park J. and Kim M. (2017), "PPK GNSS System based UAV Photogrammetry for Construction of Urban Disaster Prevention Information," Asia-pacific J. of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology, vol. 7, no. 4, pp.355-362.

상세보기
Stalin J. L. and Gnanaprakasam RPC. (2017), "Volume Calculation form UAV based DEM," International J. of Engineering Research and Technology, vol. 6, no. 6, pp.126-128.

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