[논문]지상라이다와 드론을 이용한 땅밀림 모니터링 연구

김종태; 김정현; 이창훈; 박성철; 이창주; 정교철

doi:10.9720/kseg.2023.1.027

지상라이다와 드론을 이용한 땅밀림 모니터링 연구
Monitoring Landcreep Using Terrestrial LiDAR and UAVs 원문보기

지질공학 = The journal of engineering geology, v.33 no.1, 2023년, pp.27 - 37

김종태 (주식회사 자연과기술) , 김정현 (주식회사 자연과기술) , 이창훈 (주식회사 자연과기술) , 박성철 (FITI시험연구원) , 이창주 (주식회사 대영건설) , 정교철 (안동대학교 지구환경과학과)

초록
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땅밀림은 균열 및 단차가 오랜시간에 걸쳐 발생하기 때문에 장기적인 모니터링이 반드시 필요하다. 그러나 사면변위계, 경사계 등을 이용한 장기모니터링은 비용 및 관리 차원에서 비효율적이다. 따라서 본 연구에서는 땅밀림이 진행 중인 지역을 테스트베드로 선정하고 영상을 이용한 모니터링 가능성을 평가하였다. 이를 위해 지상라이다와 드론을 이용하여 땅밀림 모니터링을 실시하고 계측자료와 비교하였다. 현장 계측은 사면변위계를 설치하여 분단위 측정을 실시하였다. 분석값의 비교결과 정확도에 따라 미세한 차이는 있지만 지상라이다와 드론을 이용한 모니터링에서도 사면변위계와 유사한 값을 얻을 수 있었다. 이는 땅밀림의 정밀분석 및 예측을 위해서는 분단위의 현장계측이 필요하지만 지상라이다 및 드론을 활용한 기초 모니터링의 가능성을 보여준다. 향후 다양한 차원에서 영상분석에 대한 검증이 이루어지고 기후, 정확도 등을 고려한 데이터가 누적되면 영상을 이용한 정밀 모니터링도 가능할 것으로 판단된다.

Abstract ▼ AI-Helper

Assessing landcreep requires long-term monitoring, because cracks and steps develop over long periods. However, long-term monitoring using wire extensometers and inclinometers is inefficient in terms of cost and management. Therefore, this study selected an area with active landcreep and evaluated the feasibility of monitoring it using imagesing from terrestrial LiDAR and drones. The results were compared with minute-by-minute data measured in the field using a wire extensometer. The comparison identified subtle differences in the accuracy of the two sets of results, but monitoring using terrestrial LiDAR and drones did generate values similar to the wire extensometer. This demonstrates the potential of basic monitoring using terrestrial LiDAR and drones, although minute-byminute field measurements are required for analyzing and predicting landcreep. In the future, precise monitoring using images will be feasible after verifying image analysis at various levels and accumulating data considering climate and accuracy.

주제어

표/그림 (17)

그림 Fig. 1. Terrestrial LiDAR surveying.
그림 Fig. 2. Collecting images using a drone for analysis of landcreep.
표 Table 1. Specifications of terrestrial LiDAR (3D scanner_RIEGL LMS-Z390i)
그림 Fig. 3. Model and field installation.
표 Table 2. GCPsdata (3D GCP)
표 Table 3. Specifications of the wire extensometer (PDP-1000)
그림 Fig. 4. Location of POP-1000 and GCP in study area.
그림 Fig. 5. Monitoring results using PDP-1000 (E-1, E-2).
그림 Fig. 6.3D scans and monthly data 什om terrestrial LiDAR.
그림 Fig. 7. Monthly DSM (Digital Surface Model) of the test bed.
그림 Fig. 8. Monthly drone images of the test bed.
그림 Fig. 9. Monthly point cloud data of the test bed.
그림 Fig. 10. Topographic change by month measured by UAV.
그림 Fig. 11. Topographic change by month measured by terrestrial LiDAR.
표 Table 4. Analysis of topographic changes in the research areas (PDP-1000, terrestrial LiDAR, UAV)
그림 Fig. 12. Topographic change by month measured by PDP-1000 (E-1, E-2).
그림 Fig. 13. Comparison of topographic changes in the research areas measured by different methods (E-1, E-2, LiDAR, UAV).

AI 본문요약
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문제 정의

또한 땅밀림은 장기간 모니터링이 필요하지만 사면변위계, 경사계 등을 이용한 장기모니터링은 비용 및 관리 차원에서 비효율적이다. 따라서 본 연구에서는 땅밀림이 발생하는 지역을 테스트베드로 선정하고 영상분석 결과를 검증하였다. 이를 위해 계측은 사면변위계를 설치하여 분단위 측정을 실시하였으며 지상라이다(terrestrial LiDAR)와 드론(UAV)을 이용하여 땅밀림 모니터링을 실시하고 현장 계측자료와 비교하였다.
본 연구는 영상과 계측을 통한 땅밀림 비교분석이 목적으로서 지상라이다, 드론, 사면변위계를 이용하여 땅밀림을 모니터링한 후 영상을 이용한 모니터링 가능성을 평가하였다.
본 연구에서는 계측장치와 영상을 이용하여 땅밀림을 비교하는 것이 목적으로써 지상라이다, 드론, 사면변위계를 이용하여 땅밀림이 발생하고 있는 지역을 대상으로 모니터링을 실시하였다. 사면변위계의 경우 1 m 간격으로 2개를 설치하고 오차를 줄이고 정확도를 높이기 위해 분단위 계측을 실시하였으며 지상라이다와 드론은 월 1회 촬영을 실시하여 비교하였다.

제안 방법

드론의 경우 PIX4D를 사용하여 2D 이미지를 3D 모델 또는 정사영상(고정밀 지리참조 지도)으로 생성하여 분석하였다. Fig.
분석결과 2개의 사면변위계는 비슷한 경향을 보였으며 계측결과 큰 차이는 없는 것으로 나타났다. 라이다와 드론의 경우 땅밀림 연구대상지역에서 2022년 4월부터 9월까지 매월 1회씩 총 6회 촬영하였다. Fig.
사면변위계를 이용한 측정은 최대한 정확한 데이터를 얻기 위해 분단위 모니터링을 수행하였으며 2개의 변위계를 설치하여 비교하였다. 2022년 4월부터 9월까지 모니터링 결과는 Fig.
본 연구에서는 계측장치와 영상을 이용하여 땅밀림을 비교하는 것이 목적으로써 지상라이다, 드론, 사면변위계를 이용하여 땅밀림이 발생하고 있는 지역을 대상으로 모니터링을 실시하였다. 사면변위계의 경우 1 m 간격으로 2개를 설치하고 오차를 줄이고 정확도를 높이기 위해 분단위 계측을 실시하였으며 지상라이다와 드론은 월 1회 촬영을 실시하여 비교하였다. 분석결과 정확도 차이에 따라 미세한 차이는 있지만 지상라이다와 드론을 이용한 모니터링에서도 사면변위계와 유사한 값을 얻을 수 있었다.
따라서 본 연구에서는 땅밀림이 발생하는 지역을 테스트베드로 선정하고 영상분석 결과를 검증하였다. 이를 위해 계측은 사면변위계를 설치하여 분단위 측정을 실시하였으며 지상라이다(terrestrial LiDAR)와 드론(UAV)을 이용하여 땅밀림 모니터링을 실시하고 현장 계측자료와 비교하였다.
지상라이다와 드론 분석은 땅밀림 사면의 특정구역에 대한 면적과 부피 변화를 이용하여 고도를 계산하고 월별 비교하는 방식으로 하였다. 위치는 계측장치와 정확한 비교를 위해 계측기가 설치된 구간에서 분석하였으며 2022년 5월의 계측 결과를 기준으로 4월에서 9월까지 값을 비교하였다.

대상 데이터

드론은 DJI사의 INSPIRE 2를 사용하였으며, HD 영상 전송 시스템, 360° 회전하는 짐벌, 4K 카메라인 젠뮤즈 X5 카메라(DJI ZENMUSE X5S)를 이용하여 고해상도의 영상을 획득하였다(Fig
연구지역은 경기도 양평군의 땅밀림 발생지역으로써 미그마타이트질 편마암과 용두리편마암복합체가 주를 이루고 있으며 산지개발에 의한 절토로 땅밀림이 지속되고 있다. 현장 조사 결과 토양은 산림토양인 것으로 나타났으며, B층까지의 토심은 0.
지상라이다는 고해상도의 디지털 카메라와 GPS가 탑재된 3차원 스캐너를 이용하였다(Table 1, Fig. 1).

데이터처리

Fig. 9는 월별 포인트클라우드를 나타내며, 포인트클라우드에서 데이터를 편집하고 분석할 수 있는 LiDAR360(terrain, forestry)프로그램을 이용하여 식생을 제거한 후 변위값을 분석하였다. LiDAR360은 포인트클라우드 후처리 소프트웨어로써 대규모 데이터의 시각화와 분류가 가능하다.
지상라이다와 드론 분석은 땅밀림 사면의 특정구역에 대한 면적과 부피 변화를 이용하여 고도를 계산하고 월별 비교하는 방식으로 하였다. 위치는 계측장치와 정확한 비교를 위해 계측기가 설치된 구간에서 분석하였으며 2022년 5월의 계측 결과를 기준으로 4월에서 9월까지 값을 비교하였다. Table 4는 땅밀림 모니터링 결과로써 월별 미세한 차이는 있으나 식생 등에 의한 일시적인 변화인 것으로 판단되며 연구기간 내 변화는 거의 없는 것으로 나타났다.
레이저 스캐닝 체계를 이용하여 관측 대상물에 레이저를 발사하며 발사되는 레이저는 회전거울에 의해 일정한 간격을 유지한 채 여러 개의 레이저가 계속 발사되어 전체 관측대상물을 측량한다. 후처리 프로그램은 RIEGL의 RiSCAN PRO를 이용하여 필터링 및 정합을 수행하였으며 스캐닝 위치를 적절하게 바꾸며 여러 번 반복하여 스캔을 실시하였다.

성능/효과

분석결과 정확도 차이에 따라 미세한 차이는 있지만 지상라이다와 드론을 이용한 모니터링에서도 사면변위계와 유사한 값을 얻을 수 있었다. 이는 땅밀림에 대한 정밀분석 및 예측을 위해서는 분단위 계측을 통한 모니터링이 필요하지만 지상라이다 및 드론을 활용한 기초적인 모니터링은 가능함을 보여준다. 향후 다양한 차원에서 검증이 이루어지고 데이터가 누적되면 영상을 이용한 정밀 모니터링도 가능할 것으로 판단된다.

후속연구

이는 땅밀림에 대한 정밀분석 및 예측을 위해서는 분단위 계측을 통한 모니터링이 필요하지만 지상라이다 및 드론을 활용한 기초적인 모니터링은 가능함을 보여준다. 향후 다양한 차원에서 검증이 이루어지고 데이터가 누적되면 영상을 이용한 정밀 모니터링도 가능할 것으로 판단된다.

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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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