[논문]시계열 UAV 영상을 활용한 연안지역 침식·퇴적 변화 모니터링

조기성; 현재혁; 이근상

doi:10.11108/kagis.2020.23.2.095

시계열 UAV 영상을 활용한 연안지역 침식·퇴적 변화 모니터링
Erosion and Sedimentation Monitoring of Coastal Region using Time Series UAV Image 원문보기

한국지리정보학회지 = Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies, v.23 no.2, 2020년, pp.95 - 105

조기성 (전북대학교 토목공학과) , 현재혁 (전북대학교 토목공학과) , 이근상 (전주비전대학교 지적토목학과)

초록
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효율적인 연안관리 업무를 추진하기 위해서는 다양한 요인에 의해 변화하는 지형의 특성을 지속적으로 모니터링하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 격포해수욕장을 대상으로 시계열 UAV 영상을 촬영하였으며, UAV 위치정확도 평가를 위해 VRS 측량성과와 비교한 결과 ±11cm(X), ±10cm(Y), ±15cm(Z)의 표준편차를 얻었으며 따라서 수치지도 작업규정상의 허용오차를 만족하는 것으로 확인되었다. 또한 UAV 영상을 통해 구축한 수치표면모델을 이용하여 침식 및 퇴적 변화 모니터링을 실시한 결과 2018년 6월과 2018년 12월 사이에는 평균 0.01m의 퇴적이 발생하였으며, 2018년 12월과 2019년 6월 사이에는 0.03m의 침식이 발생된 것으로 분석되었다. 따라서 2018년 6월과 2019년 6월 사이에는 전체적으로 0.02m의 침식이 발생된 것을 알 수 있었다. 그리고 시계열로 분석한 지형변화 모니터링 결과로부터 침식 및 퇴적 높이 구간별 면적을 분석한 결과 ±0.5m 구간에서 침식과 퇴적면적이 가장 넓게 분포함을 알 수 있었다. 본 연구에서 제시한 시계열적 UAV 영상을 이용한 3차원 지형 모델링 성과를 활용하여 해안지역의 지형변화를 지속적으로 모니터링 한다면 양빈이나 준설 등과 같은 연안관리 업무를 보다 효과적으로 지원할 수 있을 것이다.

Abstract ▼ AI-Helper

In order to promote efficient coastal management, it is important to continuously monitor the characteristics of the terrain, which are changed by various factors. In this study, time series UAV images were taken of Gyeokpo beach. And the standard deviation of ±11cm(X), ±10cm(Y), and ±15cm(Z) was obtained as a result of comparing with the VRS measurement performance for UAV position accuracy evaluation. Therefore, it was confirmed that the tolerance of the digital map work rule was satisfied. In addition, as a result of monitoring the erosion and sedimentation changes using the DSM(digital surface model) constructed through UAV images, an average of 0.01 m deposition occurred between June 2018 and December 2018, and in December 2018 and June 2019. It was analyzed that 0.03m of erosion occurred. Therefore, 0.02m of erosion occurred between June 2018 and June 2019. From the topographical change analysis results, the area of erosion and sediment height was analyzed, and the area of erosion and sedimentation was widely distributed in the ±0.5m section. If we continuously monitor the topographical changes in the coastal regions by using the 3D terrain modeling results using the time series UAV images presented in this study, we can support the coastal management tasks such as supplement or dredging of sand.

주제어

표/그림 (15)

그림 FIGURE 1. Research process
그림 FIGURE 2. Study area
그림 FIGURE 3. Survey of GCP & validation point
표 TABLE 1. Information of GCP survey
표 TABLE 2. UAV specification
그림 FIGURE 4. Tide table of June 2018
그림 FIGURE 7. Orthomosaic image and DSM data
그림 FIGURE 5. Design of flight plan
그림 FIGURE 6. Processing of image mosaic
표 TABLE 3. Error analysis of validation points
그림 FIGURE 8. Time series DSM data
그림 FIGURE 9. Time series terrain change maps
표 TABLE 4. Analysis of time series terrain changes
그림 Figure 10. Time series erosion and sedimentation section maps
표 TABLE 5. Area analysis by time series erosion and sedimentation section

AI 본문요약
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문제 정의

정밀한 연 안지형을 판독하기 위해 이용되는 UAV 정사영 상과 DSM의 위치정확도를 평가하기 위해 VRS (Virtual Reference Service) 측량을 실시하여 평면 및 수직오차를 검증하였다. 또한 시계열 DSM 자료를 공간적으로 연산하여 침식 및 퇴적변화 특성을 분석하였으며 이를 통해 연안관 리 업무에 필요한 의사결정 자료를 지원하는 데 연구의 목적을 두었다. 본 연구의 추진 프로세스는 그림 1과 같다
본 연구에서는 시계열 UAV 영상을 활용하여 연안지역의 침식・퇴적변화 모니터링을 수행하였다. 이를 통해 해당 기간별 지형의 수직변화를 비롯하여 침식・퇴적 구간별 분포면적을 분 석할 수 있었다.
본 연구에서는 양빈이나 준설사업 등과 같은 다양한 연안관리 업무를 추진하는데 필요한 3차 원 지형자료 기반의 침식 퇴적 변화 모니터링 기술을 개발하고자 하였다. 이를 위해 2018년 6 월부터 2019년 6월까지 총 3회에 걸쳐 촬영한 UAV 영상에 대해 지상기준점(Ground Control Point) 성과를 연계하여 정사영상과 DSM을 생 성하였으며 이를 통해 연안지형을 파악하기 위 한 3차원 지형모델링을 구축하였다.

제안 방법

3차원 위치정확도 평가는 2019년 6월 14일에 촬영한 UAV 성과물을 대상으로 실시하였으며, 그림 2와 같이 총 26점을 선정하여 VRS 측량을 통해 평면 위치(X, Y)와 표고값을 관측하였다. 그리고 UAV로부터 생성된 3차원 좌표를 VRS 측량성과와 비교하여 평면위치 및 표고 에 대한 표준편차를 표 3과 같이 계산하였다.
대상지역에 대한 비행계획 수립을 위해 Pix4D Capture 앱을 이용하였으며, 그림 5와 같이 비행고도 약 130m에서 종․횡중복도를 각 각 80%와 70%로 설정하여 촬영하였다. UAV 로 촬영한 영상을 접합하기 위해 그림 6과 같이 Pix4D Mapper SW를 이용하였으며, 수치사진 측량 방법에 의한 프로세스를 통해 그림 7과 같 이 정사영상과 수치표면모델을 구축하였다.
UAV 영상의 위치정확도를 평가하기 위해 실시한 검증 점 측량은 2018년 6월 29일에만 실시하여 그 특성을 검증하였다. 그림 2와 표 1은 2018년 6월 29일을 기준으로 지상기준점과 검증점의 위치와 좌표값을 나타낸 것이다.
3차원 위치정확도 평가는 2019년 6월 14일에 촬영한 UAV 성과물을 대상으로 실시하였으며, 그림 2와 같이 총 26점을 선정하여 VRS 측량을 통해 평면 위치(X, Y)와 표고값을 관측하였다. 그리고 UAV로부터 생성된 3차원 좌표를 VRS 측량성과와 비교하여 평면위치 및 표고 에 대한 표준편차를 표 3과 같이 계산하였다.
대상지역에 대한 비행계획 수립을 위해 Pix4D Capture 앱을 이용하였으며, 그림 5와 같이 비행고도 약 130m에서 종․횡중복도를 각 각 80%와 70%로 설정하여 촬영하였다. UAV 로 촬영한 영상을 접합하기 위해 그림 6과 같이 Pix4D Mapper SW를 이용하였으며, 수치사진 측량 방법에 의한 프로세스를 통해 그림 7과 같 이 정사영상과 수치표면모델을 구축하였다.
첫째, 연안 지역의 3차원 지형변화를 모니터링 하기 위해 UAV 촬영 및 영상매칭을 통해 3차 원 지형모델링을 실시하였다. 매칭점이 부족한 해변지역에서도 UAV를 활용한 3차원 지형모델 링 수행이 가능함을 검증하기 위해, 총 26점의 검증점을 선정하여 GPS 측량을 통해 위치오차 를 검증하였다. 검증 결과, 평면위치 XY에 대해 각각 ±11㎝와 ±10㎝, 표고에 대한 표준편차 는 ±15㎝로 나타나 도화축척 1/1,000 수치지 도 작성에서의 평면 및 표고점의 표준편차인 ±20㎝를 만족하는 것으로 확인되었다.
본 연구에서는 2018년 6월 29일, 2018년 12월 10일, 2019년 6월 14일과 같이 총 3회 98 Erosion and sedimentation monitoring of coastal region using time series UAV image 에 걸쳐 UAV 촬영을 실시하였으며, UAV 촬영 시마다 지상기준점을 선정하여 측량을 수행하였 다. 지상기준점은 Sokkia 회사의 GCX2 모델을 활용하였으며 VRS 측량방식을 통해 GRS80 TM 좌표를 취득하였다.
본 연구에서는 시계열 UAV 영상을 활용하여 격포 해수욕장에 대한 침식·퇴적 분포 등 지형변화를 평가하였으며, 주요 결론은 다음과 같다.
본 연구에서는 총 3회에 걸쳐 UAV 촬영을 실시하였다. 특히 격포해수욕장과 같은 연안 지 역은 조석변화에 따라 지형이 크게 변화하기 때 문에 국립해양조사원의 조석예보표를 참고하여 가장 낮은 조위값을 갖는 2018년 6월 29일 10 시, 2018년 12월 10일 10시 30분 그리고 2019년 6월 14일 7시에 UAV 비행을 실시하 였다.
본 연구에서는 양빈이나 준설사업 등과 같은 다양한 연안관리 업무를 추진하는데 필요한 3차 원 지형자료 기반의 침식 퇴적 변화 모니터링 기술을 개발하고자 하였다. 이를 위해 2018년 6 월부터 2019년 6월까지 총 3회에 걸쳐 촬영한 UAV 영상에 대해 지상기준점(Ground Control Point) 성과를 연계하여 정사영상과 DSM을 생 성하였으며 이를 통해 연안지형을 파악하기 위 한 3차원 지형모델링을 구축하였다. 정밀한 연 안지형을 판독하기 위해 이용되는 UAV 정사영 상과 DSM의 위치정확도를 평가하기 위해 VRS (Virtual Reference Service) 측량을 실시하여 평면 및 수직오차를 검증하였다.
2㎡의 침식분포 면적을 보였다. 이와 같이 UAV 영상자료 분석을 통해 연안지역의 시계열 지형변화를 2차원적으로 분석할 수 있었다.
이를 위해 2018년 6 월부터 2019년 6월까지 총 3회에 걸쳐 촬영한 UAV 영상에 대해 지상기준점(Ground Control Point) 성과를 연계하여 정사영상과 DSM을 생 성하였으며 이를 통해 연안지형을 파악하기 위 한 3차원 지형모델링을 구축하였다. 정밀한 연 안지형을 판독하기 위해 이용되는 UAV 정사영 상과 DSM의 위치정확도를 평가하기 위해 VRS (Virtual Reference Service) 측량을 실시하여 평면 및 수직오차를 검증하였다. 또한 시계열 DSM 자료를 공간적으로 연산하여 침식 및 퇴적변화 특성을 분석하였으며 이를 통해 연안관 리 업무에 필요한 의사결정 자료를 지원하는 데 연구의 목적을 두었다.
첫째, 연안 지역의 3차원 지형변화를 모니터링 하기 위해 UAV 촬영 및 영상매칭을 통해 3차 원 지형모델링을 실시하였다. 매칭점이 부족한 해변지역에서도 UAV를 활용한 3차원 지형모델 링 수행이 가능함을 검증하기 위해, 총 26점의 검증점을 선정하여 GPS 측량을 통해 위치오차 를 검증하였다.

대상 데이터

본 연구에서는 DJI사에서 제작한 Inspire 2 모델을 선정하였으며 영상 취득을 위해 X5S 카메라를 탑재하였다. 표 2는 Inspire 2 모델의 제원을 나타낸 것이다.
본 연구에서는 시계열 UAV 영상자료를 이용하여 연안 지형변화 모니터링을 수행하기 위해 그림 2와 같이 전북 부안군에 있는 격포해수욕장을 대상지로 선정하였다.
시계열 지형변화를 분석하기 위해 2018년 6월 29일, 2018년 12월 10일 그리고 2019년 6월 14일의 DSM 자료를 그림 8과 같이 구축하였다.
본 연구에서는 총 3회에 걸쳐 UAV 촬영을 실시하였다. 특히 격포해수욕장과 같은 연안 지 역은 조석변화에 따라 지형이 크게 변화하기 때 문에 국립해양조사원의 조석예보표를 참고하여 가장 낮은 조위값을 갖는 2018년 6월 29일 10 시, 2018년 12월 10일 10시 30분 그리고 2019년 6월 14일 7시에 UAV 비행을 실시하 였다. 그림 4는 대표적으로 2019년 6월 14일 의 조석예보표를 보여주고 있다.

데이터처리

구축한 DSM 자료에 대해 공간연산을 수행하여 표 4와 같이 시계열 지형변화의 특성을 평균해수면 높이(MSL; Mean Sea Level)를 기준으로 제시하였다.

이론/모형

본 연구에서는 2018년 6월 29일, 2018년 12월 10일, 2019년 6월 14일과 같이 총 3회 98 Erosion and sedimentation monitoring of coastal region using time series UAV image 에 걸쳐 UAV 촬영을 실시하였으며, UAV 촬영 시마다 지상기준점을 선정하여 측량을 수행하였 다. 지상기준점은 Sokkia 회사의 GCX2 모델을 활용하였으며 VRS 측량방식을 통해 GRS80 TM 좌표를 취득하였다.

성능/효과

검증 결과, 평면위치 XY에 대해 각각 ±11㎝와 ±10㎝, 표고에 대한 표준편차 는 ±15㎝로 나타나 도화축척 1/1,000 수치지 도 작성에서의 평면 및 표고점의 표준편차인 ±20㎝를 만족하는 것으로 확인되었다.
그리고 2018년 12월 10일에서 2019년 6월 14일까지의 지형변화를 살펴보면 침식과 퇴적이 각각 최대 2.28m와 2.55m로 나타났으며 평균 지형변화는 0.03m의 침식이 발생하였으며 표준편차는 ±0.19m로 분석되었다.
도화축척 1/1,000 수치지 도 작성에서 평면 및 표고점의 표준편차는 ±20㎝이며(National Geographic Information Institute, 2009), 따라서 26개 검증점을 기준 으로 검토한 연안지역의 UAV 3차원 지형모델 링 성과물은 도화축척 1/1,000 수치지도 제작 에서 제시된 허용오차 기준을 만족하는 것으로 나타났다.
둘째, 시계열로 촬영한 UAV 영상을 통해 구축한 3차원 지형모델링 성과를 이용하여 대상지 역에 대한 침식 및 퇴적 변화 모니터링을 실시한 결과 2018년 6월과 2018년 12월 사이에는 평균 0.01m의 퇴적이 발생하였으며, 2018년 12월과 2019년 6월 사이에는 0.03m의 침식이 발생된 것으로 분석되었다. 따라서 2018년 6월 과 2019년 6월 사이에는 전체적으로 0.
03m의 침식이 발생된 것으로 분석되었다. 따라서 2018년 6월 과 2019년 6월 사이에는 전체적으로 0.02m의 침식이 발생된 것을 알 수 있었다.
또한 2018년 6월 29일부터 2019년 6월 14일까지의 분석에서는 침식과 퇴적의 최댓값이 최대 2.31m와 2.28m로 나타났으며 평균 지형변화는 0.02m의 침식이 발생하였으며 표준편차는 ±0.17m로 계산되었다.
먼저 2018년 6월 29일부터 2018년 12월 10일까지의 지형변화를 살펴보면 침식과 퇴적의 최댓값은 각각 2.56m와 2.24m로 나타났으며 평균적으로는 0.01m의 퇴적이 발생하였고 표준편차는 ±0.13m로 분석되었다.
본 연구에서는 연안지역 특성상 모래가 많이 분포하고 있어 매칭점을 얻기 힘든 특성이 있으 며, 이로 인해 검증점에 대한 수직위치 Z의 표 준편차가 ±0.15m로 나타났다.
분석결과 평면위치 X(E)와 Y(N)의 표준편차는 각각 ±0.11m와 ±0.10m로 나타났으며, 수직위치 Z의 표준편차는 ±0.15m로 나타났다.
셋째, 시계열로 분석한 지형변화 모니터링 결과로부터 침식 및 퇴적 높이 구간별 면적을 분석한 결과 ±0.5m 구간에서 침식과 퇴적면적이 가장 넓게 분포함을 알 수 있었다.

후속연구

이러한 시계열 침식・퇴적변화 모니터링 자료는 양빈이나 준설과 같은 다양한 연안관리 업무를 추진하는데 매우 효과적인 의사결정 자료로 활용할 수 있을 것으로 판단된다. 다만 본 연구에서는 시간과 인력의 여건상 연안지역의 지형변화 모니터링을 위해 여러 시기의 드론 촬영을 수행하지 못한 한계가 있었으며, 추후 연구에서는 퇴적 및 침식변화량이 큰 지역을 선별하여 시계열 지형변화 특성을 파악하는 연구를 진행하고자 한다
5m 구간에 대해서는 일부 오차가 포함되어 있을 것으로 판단된다. 다만 퇴적 및 침식변화량이 큰 지역도 분포하고 있기 때문에 양빈사업 추진시 효과적인 업 무 추진이 가능할 것으로 본다.
마지막으로 본 연구에서 제시한 시계 열적 UAV 영상을 이용한 3차원 지형모델링 성과를 활용하여 해안지역의 지형변화를 지속적으로 모니터링 한다면 양빈이나 준설 등과 같은 연안관 리 업무를 보다 효과적으로 지원할 수 있을 것이다.#
이를 통해 해당 기간별 지형의 수직변화를 비롯하여 침식・퇴적 구간별 분포면적을 분 석할 수 있었다. 이러한 시계열 침식・퇴적변화 모니터링 자료는 양빈이나 준설과 같은 다양한 연안관리 업무를 추진하는데 매우 효과적인 의사결정 자료로 활용할 수 있을 것으로 판단된다. 다만 본 연구에서는 시간과 인력의 여건상 연안지역의 지형변화 모니터링을 위해 여러 시기의 드론 촬영을 수행하지 못한 한계가 있었으며, 추후 연구에서는 퇴적 및 침식변화량이 큰 지역을 선별하여 시계열 지형변화 특성을 파악하는 연구를 진행하고자 한다

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	시계열로 분석한 지형변화 모니터링 결과로부터 침식 및 퇴적 높이 구간별 면적을 분석한 결과 ±0.5m 구간에서 알 수 있는 점은 무엇인가?	그리고 시계열로 분석한 지형변화 모니터링 결과로부터 침식 및 퇴적 높이 구간별 면적을 분석한 결과 ±0.5m 구간에서 침식과 퇴적면적이 가장 넓게 분포함을 알 수 있었다. 본 연구에서 제시한 시계열적 UAV 영상을 이용한 3차원 지형 모델링 성과를 활용하여 해안지역의 지형변화를 지속적으로 모니터링 한다면 양빈이나 준설 등과 같은 연안관리 업무를 보다 효과적으로 지원할 수 있을 것이다.
	해안은 어떤 공간적 구조를 가지고 있나?	해안은 일정한 형태의 고정된 지형이 아니라 주변지역의 지형특성이나 해류에 의해 침식과 퇴적이 반복되어 지형이 변화하는 공간적 구조를 가지고 있다. 국내에서는 간척지 조성이나 무분별한 연안 개발 및 훼손 등으로 주변 지역의 지형이 크게 변화하고 있으며, 특히 해안선 변화나 해안사구의 유실 등이 발생하고 있다.
	시계열 UAV 영상을 활용하여 격포 해수욕장에 대한 침식·퇴적 분포 등 지형변화를 평가를 하였을때, 어떤 연안관리 업무를 보다 효과적으로 지원할 수 있는가?	마지막으로 본 연구에서 제시한 시계 열적 UAV 영상을 이용한 3차원 지형모델링 성과를 활용하여 해안지역의 지형변화를 지속적으로 모니터링 한다면 양빈이나 준설 등과 같은 연안관 리 업무를 보다 효과적으로 지원할 수 있을 것이다.

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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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