[논문]UAV를 활용한 지적측량 업무방식 개선에 관한 연구

고정현

UAV를 활용한 지적측량 업무방식 개선에 관한 연구
A Study on the Improvement of Working Methods for cadastral survey Using UAV 원문보기

지적과 국토정보 = Journal of cadastre & land informatix, v.49 no.2, 2019년, pp.169 - 185

고정현 (한국국토정보공사 대전충남지역본부 국토정보사업처)

초록
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기존의 위성을 활용한 영상과 항공사진은 광활한 지역의 자료를 제공하는 장점이 있지만, 특정 지역의 자료를 원하는 시점에 촬영하여 가공하는 것의 한계와 짧은 주기의 반복적인 촬영이라는 어려운 측면이 있다. 이와 같은 단점을 극복하기 위한 많은 신기술이 개발되면서 지적정보 구축방법은 빠르게 변화하고 있다. 특히 UAV를 이용하여 신속하고 정확하게 지적정보를 구축하는 무인항공측량이 지적정보 취득기술로 관심도가 높아졌다. 따라서 본 연구에서는 UAV를 이용하여 지적측량 대상 지역의 지적측량 업무 적용 방안을 제시하고자 하였다. 이를 위해 관측지역별 제작된 고해상도 영상의 정확도를 비교.분석해 보고, 검증된 영상과 지적 관련 자료를 활용해 기존 지적업무에 적용하고자 하였다. 그리고 지적측량 관련 법률 규정 현황과 UAV의 기술적 특성 등을 분석해 지적측량에 활용 가능성을 분석해 보고 이를 기초로 도입을 위한 기술적, 법제도적 개선 방안을 제시하고자 한다.

Abstract ▼ AI-Helper

While images and aerial photographs using conventional satellites have the advantage of providing data in a vast area, there is a difficult aspect: the limitations of filming and processing data in a particular region at a desired time and the repetitive filming of a short cycle. With the development of many new technologies to overcome these shortcomings, methods of building cadastral information are changing rapidly. In particular, unmanned aerial vehicles that deploy cadastral information quickly and accurately using UAV have increased interest in technology that obtains cadastral information. Therefore, the purpose of this study was to suggest the application of cadastral measurement tasks in areas subject to cadastral measurement using UAV. To this end, the Commission decided to compare and analyze the accuracy of high-resolution images produced by observation area and apply them to existing cadastral work using verified images and cadastral data. In this study, we will analyze the applicability of UAVs to their cadastral survey by analyzing the current status of legislation related to cadastral survey and the technical characteristics of UAVs and propose technological, legal and institutional improvement measures for introduction based on them.

주제어

표/그림 (32)

그림 Figure 1. survey by the feature method
그림 Figure 2. Trends in the Application of Ultra Lightweight Flying Devices in Korea Source: Korea Transportation Safety Authority
그림 Figure 3. Specification of UAV (Phantom4 pro, multicopter).
그림 Figure 4. Specificationof UAV (m210, multicopter).
그림 Figure 5. Data of UAV (Remo m-002, fixed-wing).
그림 Figure 6. Softwares used in the study
표 Table 1. Status of the area under study
표 Table 2. Reference Point Coordinate System Used
그림 Figure 7. Ground Base Point Field Utilization Photograph
그림 Figure 8. flight plan(an administrative district)
표 Table 3. Status of ground reference point installation
그림 Figure 9. flight plan(Grid)
그림 Figure 10. grid index example
표 Table 4. Photographic completion status
그림 Figure 11. Flight path and ground control points layout.
그림 Figure 12. location calibration
그림 Figure 13. overlay of orthoimage
표 Table 5. post-processing day
그림 Figure 14. Image Analysis by the Quantity of ground control points
그림 Figure 15. Reference point-to-point distance comparison
표 Table 6. Comparison of mean square root error in orthoimage
표 Table 7. the entire Comparison of mean square root error in orthoimage
표 Table 8. boundary tolerance source: Ministry of Government Legislation
그림 Figure 16. field verification method
표 Table 9. field verification error
그림 Figure 17. Application of field application
그림 Figure 18. field utilization
그림 Figure 19. Comparison of distance error
그림 Figure 20. An cadastrall Overlay Map of the World Coordinate Transformation
그림 Figure 21. Comparison of portal and orthoimage
표 Table 10. Comparison of distance error between a field and a datum point
그림 Figure 22. Contrast table of the old and the new

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구는 UAV 영상에 기반한 지적업무관련 비교연구로 UAV 항공사진을 취득 및 처리하고 지적 분야에 활용가능성을 비교·평가하였다.
본 연구의 공간적 범위는 기존 소규모의 국지적 접근방법을 벗어나 대전 사업개발지구 및 서천군 도해, 수치지역 등 보다 다양하고 광범위한 지역을 대상으로 접근하고, 현재 활용되고 있는 UAV 성과분야를 분석·파악하고, 실험 대상 지역에 적합한 연구 결과를 제시하고자 하였다.
촬영된 영상을 활용하여 하나의 영상에 기준점 6점과 22점을 각각 적용하여 후처리 과정을 진행하였다. 이 과정은 측량에 사용될 정사영상의 적절한 지상기준점 수량과 성과를 비교하여 향후 촬영 기준을 마련 하기 위하여 진행되었다. 비교 대상 지역은 서천군 서면 도둔리 일원의 5㎦ 면적 Figure 14를 대상으로 하였으며 Table 6과 같이 영상별 RMSE(평균제곱근오차)오차는 △X(m) = 0.
또한 기존의 측량시스템은 전문성이 없으면 확인이 어렵고 현장에서 토지 소유자와 이해 관계자들에게 설명하고 이해를 구하는데 어려움이 따른다. 이에 따라 본 연구에서는 4차 산업혁명의 핵심기술 중 하나인 UAV를 활용하여, 첫째 실험지역의 UAV기반 고해상도 정사영상을 생성하여 지상기준점과의 정확도를 검증하고, 둘째 영상에서의 기준점을 취득 및 지적도와의 오차를 비교하여 지적측량업무 방식의 개선 방안을 제시하고, 셋째 토지 소유주 및 이해 관계자들에게 비주얼(visual)한 고해상도 영상자료를 제공함으로써, 경계결정이나 분쟁 발생 시 이해도를 높이고, 지적측량에 활용하는 모델을 제시하고자 한다. 본 연구의 공간적 범위는 기존 소규모의 국지적 접근방법을 벗어나 대전 사업개발지구 및 서천군 도해, 수치지역 등 보다 다양하고 광범위한 지역을 대상으로 접근하고, 현재 활용되고 있는 UAV 성과분야를 분석·파악하고, 실험 대상 지역에 적합한 연구 결과를 제시하고자 하였다.

제안 방법

4개 촬영 지역 중 촬영일수가 2일 이하인 지역은 Google map의 DSM 고도 확인을 통해서 촬영계획을 준비하지만, 면적 20㎢ 이상의 서천읍과 서면 일원은 소요일수를 일별로 산정하여 계획하였다. 시행착오를 최소화하고 작업 소요일수를 효율적으로 진행하고자 Figure 7과 같이 세부계획을 디자인하였다.
UAV로 촬영된 영상을 활용하여 변환된 ‘지적도의 성과 부합여부’를 검토하고자 서천군 장항읍 신창리 일원 면적 3.6㎢을 대상으로 검증을 수행했다.
본 연구의 촬영항공사진의 보정 및 정확도 평가를 위해서 연구지역의 기준점은 VRS 측량을 실시하였다. 기준점의 좌표계는, 첫째 지적측량의 GRS80 타원체 기반으로 관측된 지상기준점을 기준으로 보정계수가 적용된 Bessel 타원체로 변환하는 과정과, 둘째 변환된 지상기준점을 기존 지적기준점에 매칭하는 과정으로 진행하였다.
본 연구대상 지역의 촬영방식은 자동항법과 수동 촬영방식을 혼용하였으며 고도는 80m~190m로 지역의 특성(도시, 임야)에 따라 변화를 주어 진행하였다.
본 연구의 촬영항공사진의 보정 및 정확도 평가를 위해서 연구지역의 기준점은 VRS 측량을 실시하였다. 기준점의 좌표계는, 첫째 지적측량의 GRS80 타원체 기반으로 관측된 지상기준점을 기준으로 보정계수가 적용된 Bessel 타원체로 변환하는 과정과, 둘째 변환된 지상기준점을 기존 지적기준점에 매칭하는 과정으로 진행하였다.
수행 방식은 Figure 16과 같이 좌표변환된 정사영상에서 임의의 한 점을 선택한 후, 그 점에 대하여 현장에서 타겟을 위치시켜 관측, 정사영상과 실제 현장의 오차를 비교하는 방법으로 진행하였다. 관측은 총 11점으로 진행하였으며 Table 9의 결과와 같이 최대 오차 △X(m)= 0.
실험지역은 첫째, 연구 구분별로 세계좌표변환사업 비교·분석, 지적측량 현황선 대체 적용 분석 둘째 대상 범위별로 소면적, 중면적, 대면적, 그리고 셋째 축적별로 도해 및 수치 지역으로 각각 구분하여 선정하였다.
본 연구의 공간적 범위는 기존 소규모의 국지적 접근방법을 벗어나 대전 사업개발지구 및 서천군 도해, 수치지역 등 보다 다양하고 광범위한 지역을 대상으로 접근하고, 현재 활용되고 있는 UAV 성과분야를 분석·파악하고, 실험 대상 지역에 적합한 연구 결과를 제시하고자 하였다. 연구방법으로는 기존 측량데이터에 기초한 자료 수집과 UAV 실측 결과에 따른 특성 및 방법을 연구 제시하며, 이를 근거로 경계결정에 있어 기술적, 비교론적 접근방법을 병용하여 효율적인 방안을 제시하고자 한다. UAV 활용에 관한 연구는 세계적으로 활발히 진행되고 있어 연구결과는 다양한 분야에 걸쳐 상당히 많이 이루어진 편이나, 지적 분야에서는 정확성 및 활용사례만 제시되고, 정확성 확보에 의한 UAV를 활용한 지적측량 프로세스 등의 연구는 한정되어 있다.
서천읍 전체는 Figure 8처럼 리 기준으로 촬영 계획을 진행하였지만 리계의 모양 특성상 대규모 면적을 효율적으로 촬영할 수 있는 고정익 자동항법프로그램을 적용하는 부분에 한계를 체감하였다. 이의 대안으로 1회 비행시간 60분 기준, 1 도곽 당 1~2회 촬영 가능 계획으로 설정하였으며 서면 일원에 대한 촬영계획은 Figure 9와 같이 사각형의 도곽 형태로 진행하였다.
적용 방법은, 첫째 지적측량 자료준비를 할 때 Figure 17과 같이 기존에 도곽된 색인표의 영상을 검색하여 기존 지적측량 현형 데이터를 확인하고, 둘째 현장에서 준비된 영상을 Figure 18처럼 랜디고(측량 시스템)에 탑재하여 현장에서 활용하는 방안이다.
촬영된 영상을 활용하여 하나의 영상에 기준점 6점과 22점을 각각 적용하여 후처리 과정을 진행하였다. 이 과정은 측량에 사용될 정사영상의 적절한 지상기준점 수량과 성과를 비교하여 향후 촬영 기준을 마련 하기 위하여 진행되었다.
촬영용 UAV의 가격은 다양하지만 사진의 해상도 및 위치 정확도에 따라 연구 성과가 결정되는 요소가 크기에 카메라에 성능에 초점을 맞추고 회전익은 DJI의 팬텀 4 프로와 어드밴스, 매트리스 M210, 그리고 고정익에서는 유콘시스템 리모엠-002를 활용하여 항공사진을 촬영 및 후처리하고 지적측량에 활용성을 평가하였다.
지상기준점은 정밀한 성과가 필요한 주거밀집지역은 1㎢ 기준 10점 이상 그 외 농경지 및 임야 지역은 1㎢ 기준 5점 이상으로 분포하도록 관측하였다. 추후 지적측량 업무 시 실제 활용할 수 있도록 지적기준점을 기반으로 설치 및 관측하였으며 현장 여건에 따라 망실되거나 균일하게 설치되지 않은 위치에 대해 고정물에 추가 설치하여 분포도를 일정하게 설정했다.
특정 공통점(기준점)과 필지 굴곡점의 거리를 Figure 20과 같이 지역좌표와 세계좌표를 구분하였는데 첫째, 도근2428과 필지239-20의 굴곡점 거리 둘째, 도근2452와 필지165-3 굴곡점 거리를 좌표계별로 비교하였다.
후처리된 최종 정사영상의 왜곡이나 형상변경을 파악하기 위해 영상의 도근(지상기준점) 점간거리와 도상의 도근(기존 좌표상의 기준점) 점간거리 비교를 통해서 영상의 측량 사용가능 여부를 확인하였다. 비교 대상지는 서천군 서천읍 군사리로 선정하였으며 오토캐드(V 2013)와 랜디고(V 2019.

대상 데이터

실험지역은 첫째, 연구 구분별로 세계좌표변환사업 비교·분석, 지적측량 현황선 대체 적용 분석 둘째 대상 범위별로 소면적, 중면적, 대면적, 그리고 셋째 축적별로 도해 및 수치 지역으로 각각 구분하여 선정하였다. Table 1과 같이 연구 대상 행정구역은 서천군 장항읍 세계측지계변환 사업지구, 대전 천동3지구 주거환경개선사업지구, 서천군 서천읍과 서면으로 대상 지역을 선정하였다.
UAV을 활용한 지적측량업무의 프로세스를 개선하기 위해 실험지역을 선정하고 연구를 진행하였다. 실험지역은 첫째, 연구 구분별로 세계좌표변환사업 비교·분석, 지적측량 현황선 대체 적용 분석 둘째 대상 범위별로 소면적, 중면적, 대면적, 그리고 셋째 축적별로 도해 및 수치 지역으로 각각 구분하여 선정하였다.
기준점간 거리는 상대적으로 원거리가 근거리 보다 오차의 배부율이 큰 점을 감안하여 1.4km 이상이 되는 기준점을 비교 대상으로 사용하였다.
기체의 선정기준은 동일한 성과를 제공하기 위해 카메라 해상도 2000만 화소의 성능을 가진 기체를 선택하였다.
디지털 항공사진의 분석 능력을 좌우하는 공간해상도(GSD; Gound Sample Distance)는 카메라의 해상도와 초점거리, 고도 등에 의해 결정된다. 본 연구에서 취득된 디지털 항공사진의 공간 해상도는 2.4㎝~4.5㎝/pixel이다.
이 과정은 측량에 사용될 정사영상의 적절한 지상기준점 수량과 성과를 비교하여 향후 촬영 기준을 마련 하기 위하여 진행되었다. 비교 대상 지역은 서천군 서면 도둔리 일원의 5㎦ 면적 Figure 14를 대상으로 하였으며 Table 6과 같이 영상별 RMSE(평균제곱근오차)오차는 △X(m) = 0.10 △Y(m) = 0.04로 근소한 것처럼 보이나 기준점 6점 적용 영상은 오차 최대치 △ X(m) = -0.69 △Y(m) = -0.27, 22점 적용 영상은 오차 최대치 △X(m) = -0.05 △Y(m) = -0.04로 산출되었다.
후처리된 최종 정사영상의 왜곡이나 형상변경을 파악하기 위해 영상의 도근(지상기준점) 점간거리와 도상의 도근(기존 좌표상의 기준점) 점간거리 비교를 통해서 영상의 측량 사용가능 여부를 확인하였다. 비교 대상지는 서천군 서천읍 군사리로 선정하였으며 오토캐드(V 2013)와 랜디고(V 2019.04.18.1400) 소프트웨어를 사용하였다.
사용된 지적기준점은 번호 2297과 6244를 사용하였는데 Figure 15와 같이 정사영상에 표시된 점간거리는 1437.85m이며 도상의 지적기준점의 점간거리는 1437.88m로 3cm의 차이를 보였다.
위와 같이 후처리된 정사영상을 기준으로 수치를 비교하였다면, 실제 현장에서의 확인이 필요할 것으로 판단되어 대전 천동3 주거환경개선사업지구를 대상으로 검증을 실시하였다. 측량 소프트웨어는 고해상도 정사영상을 로딩할 수 있는 랜디고(측량시스템)을 사용하였다.

이론/모형

영상처리 과정은 영상처리 소프트웨어인 Pix4 Dmapper Pro(ver 4.3)를 이용하여 영상 매칭과 포인트 클라우드(점데이터)를 추출하고 연구의 성과물인 정사영상과 DSM(Digital Surface Model)을 생성하였다. Table 5의 결과대로 후처리는 총 62일이 소요되었으며 Figure 12와 Figure 13은 UAV 항공사진의 좌표 변환과 결과물인 정사영상을 나타낸 것이다.
위와 같이 후처리된 정사영상을 기준으로 수치를 비교하였다면, 실제 현장에서의 확인이 필요할 것으로 판단되어 대전 천동3 주거환경개선사업지구를 대상으로 검증을 실시하였다. 측량 소프트웨어는 고해상도 정사영상을 로딩할 수 있는 랜디고(측량시스템)을 사용하였다.

성능/효과

관측은 총 11점으로 진행하였으며 Table 9의 결과와 같이 최대 오차 △X(m)= 0.15 △Y(m)= -0.12 최소오차 △X(m) = -0.01 △Y(m)= -0.02 평균제곱근오차(RMSE) △ X(m)= 0.06 △Y(m)= 0.09로 Table 8의 도해지역의 경계점 허용오차 ±36cm에 부합되는 수치가 산출되어 현형자료로서의 활용 가능성을 확인하였다.
넷째, UAV 정사영상과 지적도를 이용하여 연구대상지역의 영상좌표와 도근 좌표를 비교한 도근점간 거리는 결과 차이가 0.03m, 현장 검증 오차는 평균오차 △X(m)= 0.06 △Y(m)= 0.09로 확인되어 현행 지적법규상의 도해지역 경계점 허용오차 기준 이내의 성과를 확보할 수 있었다.
둘째, GCP에 대한 지상기준점 오차는 RMSE는 △ X(m) = 0.02 △Y(m) = 0.02로 확인되어 지적기준점 위치 허용오차 (지적측량시행규칙 제27조 제1조 제3 항) 0.15m∼0.15m 기준에 부합되는 결과를 나타내었다.
셋째, 세계측지계 좌표변환 사업지구 성과 검증은 RMSE(평균제곱근오차) △X(m) = 0.02 △Y(m) = 0.02로 허용범위인 ±36cm를 벗어나지 않는 것으로 나타났다.
위의 결과는 8㎦ 면적 기준 22점을 적용했을 시 지적기준점 위치 허용오차(지적측량시행규칙 제27조 제1조 제3항)0.25m∼0.15m 수치에 부합하였으며, 6점 적용 시 평균값은 허용 오차를 초과하지는 않았으나 최대오차는 기준을 초과하여 적용하기는 다소 난해한 결과를 나타내었다.
본 연구는 UAV 영상에 기반한 지적업무관련 비교연구로 UAV 항공사진을 취득 및 처리하고 지적 분야에 활용가능성을 비교·평가하였다. 지상 304점의 GCP를 이용하여 좌표를 보정하였고 첫째, 지상기준 점수의 변화에 의한 각 영상의 비교 결과가 △X(m) = 0.10 △Y(m) = 0.04로 처리되어 적은 수의 지상기준점을 사용했을 시 정사영상의 활영상의 활용에 다소 어려움이 있을 것으로 판단하였다

후속연구

도보로 쉽게 이동할 수 없는 담장, 넝쿨 및 원거리의 경우 더욱 효과적으로 활용될 수 있으며 타겟 관측 방법과 상호 보완하여 적절히 사용된다면 많은 시너지를 낼 것으로 판단된다.
제도 부분에서는 지적업무처리규정에 있어 측량준비파일 작성과 지적측량성과의 검사방법 등의 조항에 영상자료 확인 등의 내용을 추가･개정한다면, 표준화된 기지점 확인 절차를 거침으로써 현장절차에 도움이 될 것으로 판단된다. 또한 인터넷 사이트의 부정확한 영상과 중첩된 지적도로 필지 형상을 오인한 소유주들의 민원증가에 효율적으로 대처할 수 있으며, 비주얼한 데이터 제시로 지적측량 민원 해소를 위한 기초 설명자료로 활용도가 높을 것으로 사료된다. 향후 UAV 기술의 적극적인 적용을 위한 관련 규정 마련 등 법적 뒷받침이 마련된다면, 세계측지계 좌표변환 사업, 지적재조사 사업지역 및 확정측량, 토지이동측량이나 검사 측량 시 활용도를 높일 수 있고, 지적소관청의 설명회 자료제공, 지적측량적부심사 근거 자료 등 다방면 분야에서 활용성을 기대할 수 있을 것으로 판단된다.
또한 지적재조사사업의 경계조정, 지장물조사, 이지목 현황조사, 지적측량 적부심사 근거자료, 기준점 전수조사, 집단지나 연속지의 토지이동측량이나 검사 측량 부문에 활용함으로써 업무의 효율화 및 비용 절감 등의 효과를 얻을 수 있을 것이다.
또한, 영상의 촬영 주기는 12월~3월 사이 초목이 무성하기 전, 전국적으로 수행하여 토지형상의 식별성을 향상시켜야 보다 정확한 경계를 영상에서 판별할 수 있을 것이다.
UAV 활용에 관한 연구는 세계적으로 활발히 진행되고 있어 연구결과는 다양한 분야에 걸쳐 상당히 많이 이루어진 편이나, 지적 분야에서는 정확성 및 활용사례만 제시되고, 정확성 확보에 의한 UAV를 활용한 지적측량 프로세스 등의 연구는 한정되어 있다. 본 연구를 토대로 UAV를 활용한 지적측량분야의 직접적인 접목이 이루어진다면, 현장업무 감소로 인한 업무종사자의 노동력, 피로도 저감 및 고해상도 영상자료 제공으로 경계분쟁 지역의 영상해석에 의한 보다 정확한 경계결정을 유도 할 수 있고, 토지소유자 및 이해 관계자들의 이해도를 상승시킬 수 있으며, 각 지자체의 국공유지 점유현황 및 불법 건축물 조사는 물론, 시설물 점검 등 다목적으로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서 UAV로 촬영하여 얻어진 검사점 정확도가 확보된 정사영상을 활용할 경우 위의 문제점들이 일부 해소될 것이 기대된다.
뿐만 아니라 관련 소관청 담당자와의 원활한 업무 협의를 위해 도움이 될 것으로 판단된다.
위와 같은 결과로 지적측량의 고해상도 영상 활용으로 현형선 최소 관측이라는 측면에서 업무 종사자의 노동력 및 피로도 저감, 나아가 자연스럽게 업무관계자와의 원할한 업무 협의에도 도움이 될 것이다. 제도 부분에서는 지적업무처리규정에 있어 측량준비파일 작성과 지적측량성과의 검사방법 등의 조항에 영상자료 확인 등의 내용을 추가･개정한다면, 표준화된 기지점 확인 절차를 거침으로써 현장절차에 도움이 될 것으로 판단된다.
위의 방법으로 UAV 영상을 활용한다면 전국적으로 수행되고 있는 세계측지계 변환사업 전·후의 부합여부를 검증하는데 활용될 수 있을 것이다.
이 결과는 도근 성과지역을 대상으로 한 결과이며 도근 성과지역 뿐만 아니라 추가적으로 현황 성과 결정지지역의 변환 전·후 부합 여부를 검증할 수 있겠다.
위와 같은 결과로 지적측량의 고해상도 영상 활용으로 현형선 최소 관측이라는 측면에서 업무 종사자의 노동력 및 피로도 저감, 나아가 자연스럽게 업무관계자와의 원할한 업무 협의에도 도움이 될 것이다. 제도 부분에서는 지적업무처리규정에 있어 측량준비파일 작성과 지적측량성과의 검사방법 등의 조항에 영상자료 확인 등의 내용을 추가･개정한다면, 표준화된 기지점 확인 절차를 거침으로써 현장절차에 도움이 될 것으로 판단된다. 또한 인터넷 사이트의 부정확한 영상과 중첩된 지적도로 필지 형상을 오인한 소유주들의 민원증가에 효율적으로 대처할 수 있으며, 비주얼한 데이터 제시로 지적측량 민원 해소를 위한 기초 설명자료로 활용도가 높을 것으로 사료된다.
정확하고 효율성이 확보된 지적측량은 국민의 소유권보호 및 재산권 행사는 물론, 효율적인 국토의 등록 및 관리의 기반이 되고 토지행정의 근간이 된다. 지적측량을 수반한 이동정리가 완료되어 정확한 필지 데이터가 생성되면, 경계분쟁의 민원 소지가 줄어들고 정확한 통계와 상세한 필지정보에 의하여 효율적인 국토정보관리가 가능할 것이다. 현 시점은 지적측량의 기술 분야에서는 전자평판이나 위성측량(GNSS)의 도입으로 정확성은 확보하였으나, 4차 산업의 주요 기술과 접목이 이루어지지 않고 있다.
최근 25cm급 항공사진 측량 방법이나 고해상도 UAV 측량 방법 등 공간정보에서 지상의 위치정보를 이미지 형태로 취득할 수 있는 기술들이 적용·연구되고 있으므로, 이러한 신기술을 집단지·연속지 형태의 지적측량, 지적확정측량 등에 활용한다면 정확하고 효율적인 측량이 가능할 것이다.
지적측량을 수행할 때 현장과 지적선의 부합 여부를 확인하기 위하여 현형 관측에 많은 시간을 할애하는 것이 현실이다. 하지만 도근을 기반으로 작성된 고해상도 UAV 영상을 활용한다면 측량 대상지의 현형 관측 최소화로, 업무 관련 종사자의 노동력 절감과 자연스럽게 피로도를 저감이라는 효과를 나타낼 것이다.
또한 인터넷 사이트의 부정확한 영상과 중첩된 지적도로 필지 형상을 오인한 소유주들의 민원증가에 효율적으로 대처할 수 있으며, 비주얼한 데이터 제시로 지적측량 민원 해소를 위한 기초 설명자료로 활용도가 높을 것으로 사료된다. 향후 UAV 기술의 적극적인 적용을 위한 관련 규정 마련 등 법적 뒷받침이 마련된다면, 세계측지계 좌표변환 사업, 지적재조사 사업지역 및 확정측량, 토지이동측량이나 검사 측량 시 활용도를 높일 수 있고, 지적소관청의 설명회 자료제공, 지적측량적부심사 근거 자료 등 다방면 분야에서 활용성을 기대할 수 있을 것으로 판단된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	기존의 위성을 활용한 영상 및 사진이 가지는 장단점은 무엇인가?	기존의 위성을 활용한 영상과 항공사진은 광활한 지역의 자료를 제공하는 장점이 있지만, 특정 지역의 자료를 원하는 시점에 촬영하여 가공하는 것의 한계와 짧은 주기의 반복적인 촬영이라는 어려운 측면이 있다. 이와 같은 단점을 극복하기 위한 많은 신기술이 개발되면서 지적정보 구축방법은 빠르게 변화하고 있다.
	UAV란 무엇인가?	UAV란 무인비행장치, 무인항공기 및 드론이라고도 칭하며 조종사가 탑승을 하지 않고 통신주기를 활용하여 원격 조종하는 기체를 말한다. UAV는 가격이 저렴하고 운용이 용이하다는 장점과 특히 원하는 지역의 빠른 접근이 가능하다는 특징을 가진다.
	UAV 기술 도입으로 인한 긍정적 영향은 무엇이 있는가?	위와 같은 결과로 지적측량의 고해상도 영상 활용으로 현형선 최소 관측이라는 측면에서 업무 종사자의 노동력 및 피로도 저감, 나아가 자연스럽게 업무관계자와의 원할한 업무 협의에도 도움이 될 것이다. 제도 부분에서는 지적업무처리규정에 있어 측량준비파일 작성과 지적측량성과의 검사방법 등의 조항에 영상자료 확인 등의 내용을 추가･개정한다면, 표준화된 기지점 확인 절차를 거침으로써 현장절차에 도움이 될 것으로 판단된다.

참고문헌 (15)

Kim SJ, An JC, Lee IS, Jang JH. 2012. A Study on the Development and Application of Image Application cadastral map. LXSiri 2012-6.
Park JH, Hong SE. 2016. A Study on Process Reestablishment of Cadastral Resurvey Project Using Drone. Journal of The Korean Society Cadastre. 2016.8(2):93-104.
Sung SM, Lee JO, 2016. Accuracy Analysis of Boundary Determination in Dwelling Site Accordingto Different Placement of Boundary Point Using UAV Photogrammetry. Journal of The Korean Society Cadastre. 12(3):123-134
Park KH, Bak YS, Park JH, Hong SE. 2016. A Study on Standard to Produce Air-Photo Signal for Unmanned Aerial Photogrammetry. Journal of The Korean Society Cadastre. 12(3):191-204.
Oh YK. 2016. Comparison of Cadastral surveying results from Low cost UAV based Imagery. Journal of The Korean Society Cadastre. 12(3):75-83.
Park KH, Park JP, Hon SE. 2016. A Study on Acquisition of Parcel Boundary Information in Inaccessible Area Using UAV. Journal of The Korean Society Cadastre. 4(1):91-102.
Seo CW, Yun HC, Lim JH, Hwng SG. 2017. A Study on the Obtaining Method of High Accuracy Ortho Images by Using Non-Surveying Drone and Cadastral Boundary Points. Journal of The Korean Society Cadastre. 08(2):71-83.
Lee DS, Lee IS, Lee JG, Heo Y. 2017. A Study on the Efficient Method of Cadastral Resurvey Using UAV(Dron). Land, Infrastructure and Transport Ministry Research Report. 2017-01.
Park KH. 2017. A Study on Management of Building Boundary Information of the Cadastral Resurvey Project Using Drone. Journal of The Korean Society Cadastre. 4(1):89-97.
Hong SE. 2017. A Study on the Cadastral Surveying Method Using UAV. International Next-generation Convergence technology Association(INCA). 2017-01.
Park JH, Hong SE. 2018. A Study on the Extraction of the Lands for Cadastral Re-survey by Field Surveying Using UAV. Journal of The Korean Society Cadastre. 8(2):65-78.
Kim JH, An BG, Lee YW. 2018. A Study on the Selection Method of Location of Cadastral Topographic Control Points for UAV and GNSS survey. Journal of The Korean Society Cadastre. 12(3):95-108.
Park KH, Park JH, Hong SE. 2018. A Study on the Method of Land Boundary Demarcation in Cadastral Resurvey Project Using UAV. Journal of The Korean Society Cadastre. 12(3):59-73.
Han SH. 2019. Project Design Plan for Drone Photogrammetry. Journal of The Korean Society of Civil Engineers. p. 2-9
National Legal Information Center. 2019. enforcement regulation of the cadastral survey [Internet]. [http://www.law.go.kr]. Last accessed 1 March 2019.

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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