[논문]UAS와 지상 LiDAR 조합에 의한 수직 구조물의 3차원 공간정보 구축

강준오; 이용창

doi:10.22640/lxsiri.2019.49.2.57

UAS와 지상 LiDAR 조합에 의한 수직 구조물의 3차원 공간정보 구축
Construction of 3D Spatial Information of Vertical Structure by Combining UAS and Terrestrial LiDAR 원문보기

지적과 국토정보 = Journal of cadastre & land informatix, v.49 no.2, 2019년, pp.57 - 66

초록
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최근 스마트 시티에 의한 공간정보 제작의 일환으로 역설계를 위한 구조물의 3차원 재현이 주목받고 있다. 특히, 구조물 3차원 재현에 지상 LiDAR가 주로 사용되며 UAS에 의한 3차원 재현 연구가 활발히 진행되고 있다. 다만, 두 기술 모두 촬영각에 의한 사각지대가 발생한다. 본 연구는 수직구조물을 대상으로 UAS를 활용한 SfM기반 영상해석 기술을 통해 구현된 3D 모델과 지상 LiDAR 기반의 레이저 스캐닝에 의한 3D 모델간의 재현성 및 효용성을 검토하고 사각지대 보완을 위해 2가지 3D 모델을 조합 검토한다. 이를 위해 인공암벽을 대상으로 UAS 기반 영상을 취득하고 GNSS 장비와 토탈 스테이션을 통해 수직면 기준점(VCP) 및 점검점을 설정, SfM 기반 영상해석 기술을 활용하여 구조물의 3D 모델을 재현한다. 또한, 지상 LiDAR 스캐닝을 통해 구조물의 3D 측점 군을 취득하고 점검점을 기준으로 재현의 정확도와 3D 모델의 완성도를 UAS 기반 영상해석결과와 비교·검토하였다. 특히, UAS 및 지상 LiDAR로부터 구축한 측점 군의 조합을 통해 정확도와 실감 재현도를 확인하였다. 연구결과, 정확도 및 3D 모델 완성도에서 UAS 기반 영상해석이 우수하였고, 두 방법의 측점 군 조합으로 정확도가 향상됨을 확인하였다. UAS 및 지상 LiDAR 레이저 스캐닝 조합방법으로 수직구조물 대상 정밀 3차원 모델의 사각지대 보완·재현이 가능하므로 공간정보 구축, 안전진단 및 유지보수 관리에 효율적인 사용이 기대된다.

Abstract ▼ AI-Helper

Recently, as a part of the production of spatial information by smart cities, three-dimensional reproduction of structures for reverse engineering has been attracting attention. In particular, terrestrial LiDAR is mainly used for 3D reproduction of structures, and 3D reproduction research by UAS has been actively conducted. However, both technologies produce blind spots due to the shooting angle. This study deals with vertical structures. 3D model implemented through SfM-based image analysis technology using UAS and reproducibility and effectiveness of 3D models by terrestrial LiDAR-based laser scanning are examined. In addition, two 3D models are merged and reviewed to complement the blind spot. For this purpose, UAS based image is acquired for artificial rock wall, VCP and check point are set through GNSS equipment and total station, and 3D model of structure is reproduced by using SfM based image analysis technology. In addition, Through 3D LiDAR scanning, the 3D point cloud of the structure was acquired, and the accuracy of reproduction and completeness of the 3D model based on the checkpoint were compared and reviewed with the UAS-based image analysis results. In particular, accuracy and realistic reproducibility were verified through a combination of point cloud constructed from UAS and terrestrial LiDAR. The results show that UAS - based image analysis is superior in accuracy and 3D model completeness and It is confirmed that accuracy improves with the combination of two methods. As a result of this study, it is expected that UAS and terrestrial LiDAR laser scanning combination can complement and reproduce precise three-dimensional model of vertical structure, so it can be effectively used for spatial information construction, safety diagnosis and maintenance management.

주제어

표/그림 (14)

그림 Figure 1. Blind spots of UAS and terrestrial LiDAR
그림 Figure 2. Analysis of SfM interpreted image by CRPSource: Tiganik 2016
그림 Figure 3. Artificial rock wall and VCP location
그림 Figure 4. SX10 Laser scanner & scanning to artifical rockwall
표 Table 1. VCP and check points
표 Table 2. SX10 specifications
그림 Figure 5. Check points location
표 Table 3. Checkpoints error and MAE and RMSE of 3D models(unit: m)
그림 Figure 6. Completion of artificial rock wall depression part
그림 Figure 7. Example blind spots of UAS 3D model and LiDAR from radial angle Source: Kang and Lee 2018
표 Table 4. Image analysis and laser scanner work efficiency
그림 Figure 8. Two kinds of overlaped point clouds
표 Table 5. Checkpoints error and MAE and RMSE of overlaped 3D models (unit: m)
그림 Figure 9. Complementary blind spot

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구는 UAS 영상촬영을 통한 SfM기반 영상해석 및 지상 LiDAR 시스템중 하나인 레이저 스캐너로 수직 구조물의 3차원 공간정보를 구축, 2가지 방법의 3 차원 재현 정확도, 완성도 및 작업효율을 검토하고, Figure 1과 같은 수직구조물에 대한 각 방법의 사각지대를 보완하기 위해 두 방법으로 생성된 포인트 클라우드(Point Clouds)를 조합, 상호보완하여 수직 구조 물의 3차원 공간정보 구축을 위한 정확도 및 재현의 완성도를 확보하는 것이다. 이를 위해 실험 대상으로 요철이 심한 ○○지역 ‘인공암벽’을 선정하였다.

제안 방법

기준점과 점검점의 실세계 좌표는 암벽 주변에 기계점을 Network RTK 측량을 통해 설정하고 토탈 스테이션을 활용하여 무타겟으로 한 포인트 당 10회 측정, 평균을 내어 Table 1과 같이 기준점 4개 및 점검점 15개의 3차원 좌표를 산출하였다.
또한, Table 2과 같은 지상 레이저 스캐너(LiDAR, Trimble사의 SX10)을 활용, Figure 4와 같이 인공암벽과 5∼10m 이격하면서 획득한 측점 군 자료를 활용하여 3D 모델을 재현하였다.
수직구조물을 대상으로 UAS기반 영상해석과 지상 LiDAR 레이저 스캐닝 방법에 의한 3차원 공간정보를 구축하고 조합 해석하여 측위 정확도와 완성도 및 작업의 효율성을 종합적으로 비교·고찰한 결과, 다음의 결론을 얻었다.
아울러 UAS(DJI사, 팬텀3 professional)를 활용하여 인공암벽에서 3∼5m 이격거리를 유지하면서 수동비행하여 총 591장의 영상을 취득, SfM기반 영상해석으로 3D모델을 재현하였다.
재현된 모델의 3차원 측위정확도를 고찰하기 위해 Figure 5와 같이 정면에 5개소, 좌·우측면에 5개소씩 총 15개소의 점검점을 설정하고 토탈스테이션으로 측정한 15개의 점검점을 기준으로 UAS기반 SfM 영상 해석, 지상 LiDAR 기반 3D 모델 및 조합모델의 측위 정확도를 비교·검토하였다.
수직 기준점 및 점검점은 토탈 스테이션(Total Station)을 통해 획득, 기계점은 Network-RTK 측량으로 획득하였다. 토탈 스테이션 후시관측으로 수평 오차와 수직오차가 1cm 이내인 위치를 기계점으로 선정, 설치하여 획득한 수직 기준점을 통해 UAS기반 영상해석으로 구조물의 3D 모델을 구현하였다. 또한, 기계점에 레이저 스캐너를 설치, LiDAR 기반 포인트 클라우드 데이터를 획득하였다.
토탈 스테이션으로 획득된 점검점을 기준으로 UAS 영상해석 모델 및 지상 LiDAR 점군정보의 정확도를 검토하고 사각지대를 검출 및 효율성을 검토하였다. 특히, 2가지 점군정보를 조합 해석하여 나타난 재현모델의 측위 정확도 및 사각지대 보완 여부를 비교·고찰하였다.
특히, 2가지 점군정보를 조합 해석하여 나타난 재현모델의 측위 정확도 및 사각지대 보완 여부를 비교·고찰하였다.

대상 데이터

토탈 스테이션 후시관측으로 수평 오차와 수직오차가 1cm 이내인 위치를 기계점으로 선정, 설치하여 획득한 수직 기준점을 통해 UAS기반 영상해석으로 구조물의 3D 모델을 구현하였다. 또한, 기계점에 레이저 스캐너를 설치, LiDAR 기반 포인트 클라우드 데이터를 획득하였다.
연구대상 수직 구조물 ‘인공암벽’은 높이 18m, 좌우폭 6m, 돌출길이 6m 규모이다.
이를 위해 실험 대상으로 요철이 심한 ○○지역 ‘인공암벽’을 선정하였다.

이론/모형

UAS 기반 사진측량에 의한 지형도 제작 작업의 경우 대상지에 대한 정보와 조정을 구역화하여 번들(Bundle) 방식으로 조정하는 방법이 효율적이다. 번들조정 기법은 공선조건, 공면조건, 또는 DLT(Direct Linear Transformation method)를 사용한다. 특히, 전통적인 사진측량 분야에서 정의된 공면조건과 CV 분야에서 발전된 공액조건은 유사한 특징이 있는 반면, 정확도, 활용도 면에서 차별화되어 발전해왔지만, 현재 상호보완을 통해 향상 발전되고 있다(Wolf and Dewitt 2000).
수직 기준점 및 점검점은 토탈 스테이션(Total Station)을 통해 획득, 기계점은 Network-RTK 측량으로 획득하였다. 토탈 스테이션 후시관측으로 수평 오차와 수직오차가 1cm 이내인 위치를 기계점으로 선정, 설치하여 획득한 수직 기준점을 통해 UAS기반 영상해석으로 구조물의 3D 모델을 구현하였다.

성능/효과

UAS기반 SfM 영상해석의 절대편차평균은 X축 0.006m, Y축 0.012m, Z축 0.015m로 나타났고 지상 LiDAR는 X축 0.007m, Y축 0.007m, Z축 0.038m로 Z축 오차가 비교적 높게 나타났다. 평균제곱근편차 또한 X축 0.
첫째, 수직구조물의 3D 재현의 측위 정확도는 수직면 기준점(VCP)를 활용한 UAS 영상해석방법이 지상 LiDAR 스캐닝 방법에 비해 Z축은 양호한 것으로 검토되었다. X,Y축은 지상 LiDAR가 유리하며 조합 해석할 경우 측위 정밀도가 두 데이터의 상호보완으로 향상되었다.
둘째, UAS 영상해석과 지상 LiDAR 방법의 두 가지 측점군을 조합해석한 경우, 지상 LiDAR의 스캐닝 각이 제한되는 수직 구조물 상부 함몰 부위 사각지대의 원활한 재현과 측점군 밀도의 향상 등으로 실물대비, 단일방법에 비해 양호한 3D 재현기반의 공간정보를 구축할 수 있었다. 특히, UAS 및 지상 LiDAR 각 사각지대의 상호보완이 가능하여 데이터의 공백보완에 활용이 기대된다.
UAS 영상해석의 포인트 수는 213,133,584점, 지상 LiDAR의 포인트 수는 10,559,660점으로 UAS의 포인트 밀집도가 높아 상대적으로 양호하게 나타난 것으로 사료된다. 또한, 점검점으로 활용된 판넬 접합용 볼트가 오목한 지점에 있어 점검점 인근 포인트가 상하 이격이 발생, 포인트 밀집도가 UAS에 비해 상대적으로 낮게 나타났다. 지상 LiDAR의 Z축 정확도가 상대적으로 낮은 이유는 레이저 스캐너를 구조물과 인접한 지역에 설치하여 주사각과 스캔거리 제한에 의해 높은 위치의 점검점 좌표 오차가 크게 나타난 것으로 사료된다.
특히, 영상해석은 데이터 획득에 필요한 하드웨어의 비용이 저렴한 반면 소프트웨어의 가격이 높다. 반면, 지상 LiDAR에 의한 레이저 스캐닝 작업은 하드웨어의 가격이 비교적 매우 높으며 소프트웨어의 경우 저렴한 것으로 검토되었다. 또한, 두 방법 모두 작업자 한명이 운용 가능하다.
004m 로 두 종류 측점군의 조합 해석으로 단일 방법 대비 측위 정확도가 향상된 것을 확인할 수 있다. 이는 2개 측점군의 조합으로 포인트 밀집도가 향상되며 기존 UAS 영상해석의 X,Y축이 지상 LiDAR 포인트에 의해 향상되고, 상하 이격이 발생한 점검점에 포인트 밀집도가 증가하여 Z축 좌표가 보완되어 나타난 것으로 사료된다.
Table 5은 Realworks S/W에서 조합된 점군자료를 Context Capture S/W를 활용해 메쉬를 생성한 후 획득한 3D 모델의 방향성분 오차, 절대편차평균 및 평균 제곱근편차이다. 절대편차평균은 X축 0.004m, Y축 0.007m, Z축 0.006m로, 평균제곱근편차는 X축 0.003m, Y축 0.005m, Z축 0.004m 로 두 종류 측점군의 조합 해석으로 단일 방법 대비 측위 정확도가 향상된 것을 확인할 수 있다. 이는 2개 측점군의 조합으로 포인트 밀집도가 향상되며 기존 UAS 영상해석의 X,Y축이 지상 LiDAR 포인트에 의해 향상되고, 상하 이격이 발생한 점검점에 포인트 밀집도가 증가하여 Z축 좌표가 보완되어 나타난 것으로 사료된다.
첫째, 수직구조물의 3D 재현의 측위 정확도는 수직면 기준점(VCP)를 활용한 UAS 영상해석방법이 지상 LiDAR 스캐닝 방법에 비해 Z축은 양호한 것으로 검토되었다. X,Y축은 지상 LiDAR가 유리하며 조합 해석할 경우 측위 정밀도가 두 데이터의 상호보완으로 향상되었다.
038m로 Z축 오차가 비교적 높게 나타났다. 평균제곱근편차 또한 X축 0.011m, Y축 0.015m, Z축 0.022m 와 X축 0.010m, Y축 0.009m, Z축 0.043m 로 X,Y는 지상 LiDAR가 양호하지만 Z축 오차가 비교적 높게 나타났다. UAS 영상해석의 포인트 수는 213,133,584점, 지상 LiDAR의 포인트 수는 10,559,660점으로 UAS의 포인트 밀집도가 높아 상대적으로 양호하게 나타난 것으로 사료된다.

후속연구

이동국 외(2017)는 UAS영상과 레이저 스캐너의 정확도 비교를 통해 UAS가 공간정보 구축에 레이저 스캐너를 대체할 수단으로서 그 효용성을 입증한 바 있다(이동국·유영걸·이현직 2017). 다만, 다양한 환경적 요인에 의해 수직 구조물 촬영 및 스캔 시 거리의 제한이 발생, 데이터 획득에 난항이 존재하며 댐, 옹벽, 공사현장의 절개지 등 수직 구조물의 정밀 3차원 재현은 요철로 인해 지상 레이저 스캐너 및 UAS 영상촬영 각 방법 모두 사각지대가 발생, 구조물의 3차원 재현을 통한 공간정보 구축에서 사각지대로 인한 데이터 공백을 보완할 필요가 있다.
또한, 두 방법 모두 작업자 한명이 운용 가능하다. 다만, 촬영 및 스캔 대상물의 위치 및 주변 지형에 따라 레이저 스캐너의 노동력이 매우 높게 변경될 수도 있을 것으로 판단된다.
따라서, 댐, 옹벽, 건설공사의 사면 등 다양한 수직 구조물의 3D 모델 재현, 변위량 검측 등의 응용 분야에 UAS와 지상 LiDAR 기술을 조합·해석할 경우, 수직구조물의 안전진단 및 유지보수 관리에 효율적인 활용이 기대된다.
셋째, 댐, 옹벽, 절개지 등 수직 구조물 등을 대상으로 UAS와 지상 LiDAR의 조합 해석을 활용할 경우, 정밀 3D 재현의 공간정보 구축은 물론 지각변동, 시계열 측정을 통한 변위 측정, 안전진단 및 유지보수 관리에 효율적인 활용이 기대된다.
둘째, UAS 영상해석과 지상 LiDAR 방법의 두 가지 측점군을 조합해석한 경우, 지상 LiDAR의 스캐닝 각이 제한되는 수직 구조물 상부 함몰 부위 사각지대의 원활한 재현과 측점군 밀도의 향상 등으로 실물대비, 단일방법에 비해 양호한 3D 재현기반의 공간정보를 구축할 수 있었다. 특히, UAS 및 지상 LiDAR 각 사각지대의 상호보완이 가능하여 데이터의 공백보완에 활용이 기대된다.
향후, 고 해상 동영상과 측점 군 조합 모델링 연구로부터 정확도와 재현도가 향상된 실감 공간정보구축 및 작업의 효율화 방안을 연구할 계획이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	싱가폴의 경우 국토 및 도시의 효율적인 관리를 어떻게 하는가?	급속한 사회발전에 따른 폭발적인 자료의 증가는 데이터베이스 유지관리, 갱신 등의 다양한 사회적 부가비용을 만들어 내고 있다. 특히, 국토 및 도시의 효율적인 관리를 위해 싱가폴의 경우 디지털트윈 기반의 3차원 가상도시 및 3차원 GIS 시스템, 항공사진측 량, 항공레이저측량 등과 같은 측량기법을 이용하여 지형·지물의 3차원 공간정보를 구축하고 있다. 기 구축된 지형공간정보는 변화발생시 신속하게 갱신하여 관련 서비스의 질적 향상과 그 신뢰도를 향상시켜야 한다.
	영상해석과정과정에서 비측정용 카메라의 촬영점과 카메라 내부표정 요소에 대한 정보 없이도 카메라 좌표계 공간 안에서 대상물의 3차원 재현이 가능하게 하는 기술은?	SfM 기술은 CV 분야 영상해석의 근간기술로 촬영 점의 좌표와 회전요소가 E(Essential 행렬, 내부표정 요소 기지) 또는 F(Fundamental 행렬, 내부표정요소 미지) 행렬 요소로 구성된 선형식을 특이값 분해 (SVD) 해석하여 유일 해를 구할 수 있어 촬영점 위치및 회전요소의 초기값 정보를 필요로 하지 않는다. 따라서, CV분야의 영상해석과정에서 비측정용 카메라 (Non-Metric Camera)의 촬영점과 카메라 내부표정 요소에 대한 정보 없이도 카메라 좌표계 공간 안에서 대상물의 3차원 재현이 가능하게 된다.
	SfM 기술의 특징은?	SfM 기술은 CV 분야 영상해석의 근간기술로 촬영 점의 좌표와 회전요소가 E(Essential 행렬, 내부표정 요소 기지) 또는 F(Fundamental 행렬, 내부표정요소 미지) 행렬 요소로 구성된 선형식을 특이값 분해 (SVD) 해석하여 유일 해를 구할 수 있어 촬영점 위치및 회전요소의 초기값 정보를 필요로 하지 않는다. 따라서, CV분야의 영상해석과정에서 비측정용 카메라 (Non-Metric Camera)의 촬영점과 카메라 내부표정 요소에 대한 정보 없이도 카메라 좌표계 공간 안에서 대상물의 3차원 재현이 가능하게 된다.

참고문헌 (12)

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Tiganik S. 2016. Rough estimation of interior dimensions using structure from motion techniques.
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Wolf P, Dewitt B. 2000. Elements of Photogrammetry with application in GIS. Portland: McGraw-Hill.

저자의 다른 논문 :

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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