[논문]드론을 활용한 지하시설물측량 및 3D 시각화

김민수; 안효원; 최재훈

doi:10.7848/ksgpc.2022.40.1.1

드론을 활용한 지하시설물측량 및 3D 시각화
Underground Facility Survey and 3D Visualization Using Drones 원문보기

한국측량학회지 = Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, v.40 no.1, 2022년, pp.1 - 14

김민수 (Soosung Engineering Co.,LTD) , 안효원 (Soosung Engineering Co.,LTD) , 최재훈 (Soosung Engineering Co.,LTD)

초록
AI-Helper

굴착 현장에서 신속·정확·안전한 측량을 위해 본 연구에서는 드론을 이용한 지하 시설물 측량의 적용 가능성 및 3D 시각화의 기대효과를 다음과 같이 도출하였다. Phantom4 Pro 20MP의 드론으로 30m의 비행 고도, 중복도 85%의 비행계획으로 0.85mm의 GSD (Ground Sampling Distance)값을 확보하였고, GCP (Groud Control Point)4점과 검사점 2점을 계산하여 기준점에 대하여 7.3mm, 검사점은 11mm의 성과를 취득할 수 있었다. 저가의 드론으로 측량할 경우 GCP의 중요성이 확인되었으며, 지상 기준점이 없는 경우, X값의 오차 범위는 -81.2cm에서 +90.0cm, Y값의 오차 범위는 +6.8cm에서 155.9 cm 값을 도출하였다. Pix4D 프로그램을 이용하여 포인트 클라우드 데이터를 분류하였다. 지하 시설물 데이터와 도로 포장면의 데이터를 분류하고, 중첩과정을 통해 실제 모형의 도로와 지하 시설물의 데이터를 3D 시각화하였다. 중첩된 포인트 클라우드 데이터는 Open Source 프로그램인 CloudCompare를 통해 사용자가 원하는 장소의 위치와 심도 정보를 확인할 수 있게 되었다. 본 연구결과로 지하 시설물 측량의 새로운 패러다임으로 자리매김하게 될 것이다.

Abstract ▼ AI-Helper

In order to conduct rapid, accurate and safe surveying at the excavation site, In this study, the possibility of underground facility survey using drones and the expected effect of 3D visualization were obtained as follows. Phantom4Pro 20MP drones have a 30m flight altitude and a redundant 85% flight plan, securing a GSD (Ground Sampling Distance) value of 0.85mm and 4points of GCP (Groud Control Point)and 2points of check point were calculated, and 7.3mm of ground control point and 11mm of check point were obtained. The importance of GCP was confirmed when measured with low-cost drones. If there is no ground reference point, the error range of X value is derived from -81.2 cm to +90.0 cm, and the error range of Y value is +6.8 cm to 155.9 cm. This study classifies point cloud data using the Pix4D program. I'm sorting underground facility data and road pavement data, and visualized 3D data of road and underground facilities of actual model through overlapping process. Overlaid point cloud data can be used to check the location and depth of the place you want through the Open Source program CloudCompare. This study will become a new paradigm of underground facility surveying.

주제어

표/그림 (41)

표 Table 1. Underground facility survey object
그림 Fig. 1. The comparison method of the basis surveying method and drone survey
그림 Fig. 2. Site contents and section check
표 Table 2. Network RTK observation recorder
그림 Fig. 3. Drone surveying work process
표 Table 3. Direct leveling performance
표 Table 4. Left and Right Survey Results on the Top of Heat Pipe Using Total Station
그림 Fig. 4. Drone shooting automatic navigation plan route check
표 Table 5. Drone work plan details
표 Table 6. Heat pipe ground control points and check points status
그림 Fig. 5. Heat pipe drone image acquisition
표 Table 7. Pix4D mapper's time required for each work step and PC specifications (heat pipe)
표 Table 8. Check the mean square error of Ground control points and check points (heat pipe)
그림 Fig. 6. High-density 3D spatial information construction data (heat pipe)
그림 Fig. 7. High-density 3D spatial information construction data detail - 1 (heat pipe)
그림 Fig. 8. High-density 3D spatial information construction data detail - 2 (heat pipe)
그림 Fig. 9. Orthographic map full view (heat pipe)
그림 Fig. 10. Orthographic map detail - 1 (heat pipe)
그림 Fig. 11. Orthographic map detail – 2 (heat pipe)
그림 Fig. 12. Digital surface model image (heat pipe)
그림 Fig. 13. Heat pipe digital surface model and T/S data overlap
표 Table 9. Comparison of performance between Total Station and drone data (heat pipe)
그림 Fig. 14. Heat pipe digital surface model and T/S data overlap detail
그림 Fig. 15. Scatter graph of checkpoints
표 Table 10. Accuracy of drone data without ground control points
그림 Fig. 16. High-density point cloud data (Ground heat pipe)
그림 Fig. 17. Underground facility classification (Ground heat pipe)
그림 Fig. 18. Classified Heat Pipeline Point Cloud Data - 1
표 Table 11. Comparison of drone data with/without ground control point
그림 Fig. 19. High-density 3D spatial information construction data (after heat pipe completion)
그림 Fig. 20. Orthographic image map production (after heat pipe completion)
그림 Fig. 21. Digital surface model production (after heat pipe completion)
그림 Fig. 22. Exposed heat pipe point cloud data classification
그림 Fig. 23. Overlap check of orthogonal image map and heat pipe about completed road
그림 Fig. 24. Classification of completed road surface point cloud data
그림 Fig. 25. Noise removal and classification of completed road surface
그림 Fig. 26. 3D visualization and spatial information verification using CloudCompare
그림 Fig. 27. Depth check in Set Top View - 1
그림 Fig. 28. Depth check in Set Top View –2
표 Table 12. Check the absolute coordinates of points R and P in 3D spatial information construction
표 Table 13. Check the depth of points A, B, and C in modeling

참고문헌 (6)

Kim, Kwang-Ho, Cho, Hong-Bum, Kang, Byung-Joon, Kim, Min-Suk, Kim, In-Hyun, (2008), "Study on 3D Visualization of Underground Facilities," GIS 2008 Joint Spring Conference, p. 2.
Kim, Sang-Pil, Sohn, Hong-Gyoo, Kim, Chang-Jae, Hong, Sung-Chul, (2012), "Development of Image Processing Methodology for the Detection of Road Sign Region", 2012 Spring Conference of Korea Geospatial Information Society, p. 2.
Lee, Kang-Won and Son, Ho-Woong, (2016), "Geo-spatial Information System", Seoul: Gumi Seobu, p. 10.
National Geographic Information Institute, (2018), "Guidelines for Working with Unmanned Aerial Vehicles", Gyeonggi Province: National Geographic Information Institute, p. 2.
No, Hong-Suk and Baek, Tae-Kyung, (2017), "Real-time Underground Facility Map Production Using Drones", Dong-Eui University academic paper, p. 2.
Park, Un-Yong, Lee, Jong-Chul, Jung, Sung-Mo, (2003), "Analysis of Position Accuracy for Underground Facility Using RTK-GPS", Journal of Korean Survey Journal No. 2, p. 2.

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].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증