A Study on the Optimal Route Surveying Shooting Technique Using Unmanned Aerial Vehicles (UAV)

무인비행체(UAV)를 활용한 최적의 노선측량 촬영기법 연구

Abstract

Route surveying refers to surveying for the planning and construction of facilities built over a narrow and long distance such as roads, railroads, waterways, pipelines, transmission lines, and ropeways. The general route surveying method is an important process so that the center of the route is connected and staked, and vertical and cross-sectional surveys are performed along the center line to calculate the amount of construction work according to the slope and plan height of the route, and to prepare detailed drawings after skeleton surveying. If various basic drawings are calculated using an unmanned aerial vehicle for such route surveying, it is believed that the effects of shortening the process and reducing construction costs can be obtained. Therefore, this study attempted to contribute to the improvement of reliability in the application of route surveying using an unmanned aerial vehicle by deriving an optimal photographing technique by conducting route photography in various ways.

1. 서론

일반적인 측량목적에서 노선측량은 도로, 철도, 수로, 상⋅하수도, 전기, 통신, Gas관로, 노선의 축조 등에 필요한 측량으로 폭이 좁고 장거리에 걸쳐 건설되는 시설의 계획과 공사를 위한 측량 말한다. 골격측량 후 노선의 중심을 연결하여 측설하고 중심선에 따라 종횡단 측량을 하여 노선의 경사와 계획고에 따라 공사 토공량을 산출하고 종⋅횡단측량과 아울러 구조물의 위치와 노선경계, 공사비 산정 등을 결정하는 측량으로 중요한 공정이다. 측량은 노선길이에 따라 측량기간 차이가 있으나, 측량의 작업순서는 도상계획, 답사, 예측, 도상선정, 실측 등의 순서로 진행되어 많은 시간이 필요하게 된다. 이러한 문제점을 해소하는 방안으로 무인비행체를 활용하여 신뢰성 있는 영상 자료를 취득할 수 있다면 작업순서를 단순화시켜 측량기간 단축 및 측량비 절감 등의 효과를 얻을 수 있다. 이러한 연구로 Yun은(2014년) 국내에 신속한 공간정보 구축을 위한 각종 규정을 조사하여 적용방안을 제시하였으며, 국토지리정보원(2017)에서는 공공측량 분야에 무인항공기를 도입하는 방안으로 항공법규의 정합성을 검토하고 공공측량, 일반측량 등에 대한 작업규정을 검토하여 무인비행장치에 대한 측량 작업지침서를 제시하여 무인비행체를 활용하여 공간정보 분야에 적용할 수 있는 기반을 제시하였으며 Hwang은(2016년) 저가형 UAV를 이용한 대축척 수치지도 정확도 평가를 시행하여 드론에서 취득한 영상에 대한 신뢰성을 평가하고 노선측량의 적용 가능성을 검토할 수 있었다. 그뿐만 아니라 Sung(2020)은 도로 건설 현장에서 드론 운용방안에 대한 가능성을 제시하여 정보화 시공 및 스마트 건설 분야에 급속한 확산으로 이어질 것으로 판단된다. 따라서 본 연구에서는 무인비행체(UAV)를 노선측량에 적용하기 위하여 다양한 촬영기법으로 촬영하였다. 이렇게 취득한 영상으로 정확도 및 정밀도를 분석하여 취득자료에 대한 신뢰성과 안정성 향상 방안을 위하여 최적의 촬영기법을 제시하고자 하였다.

2. 연구방법 및 자료처리

2.1 연구대상지역

실험지역은 Fig. 1과 같이 개활지역을 선택하여 노선측량 형태로 촬영을 실시하고자 하였으며 Fig 2와 같이 2.0km × 0.2 km 지역 내 지상기준점(GCP) 8점과 검사점(CP) 35점을 포함하였다.

Fig. 1 Study area (source: www.naver.com)

Fig. 2 Short Course Flight

검사점 설치는 개활지역에 네트워크-GPS를 활용하여 견교한 바닥에 설치하였으며 검사점 타켓에 이동 및 변형을 방지하기 위하여 바닥에 도색 작업을 실시하여 Fig. 2와 같이 파란색은 검사점으로 빨간점은 기준점으로 나타내었습니다.

2.2 연구방법

비행고도는 150m에서 촬영을 실시하였으며 촬영 방법은 Fig, 2와 같이 단방향 코스와 Fig 3과 같이 장방향 코스로, Fig. 4와 같이 이중교차 방식의 비행을 실시하였다. 그리고 각 취득한 영상의 정사영상과 DSM을 제작하여 디지타이징 방식으로 검사점의 정량적 결과값(x,y,z)을 추출하고자 하였다. 현재 비행촬영에 대한 작업규정에 명확한 방법이 나와 있지 않아 현장여건, 태양각 등에 의해서 비행방법을 다양한 방법으로 촬영을 하였다. 따라서 제각각으로 촬영했든 대표적인 방법을 비교분석하기 위하여 동시에 촬영을 실시하였으며 정량적으로 정확도 및 정밀도를 분석 및 검토하고자 하였다.

Fig. 3 Long Course Flight

Fig. 4 Duble Course Flight

2.3 영상촬영 및 처리

촬영에 사용된 무인비행체의 사양은 Table 1과 같이 회전익 비행체로 DJI사의 인스파이어 2를 이용하였으며 사용된 카메라의 사양은 20.8MP 화소 CMOS이미지 센서로 탑재되어 있으며 초점거리는 15mm 되어 있다. 촬영고도는 150m로 각각 촬영을 실시하였으며 촬영영상의 면적과 매수, GSD, 종중복 횡중복도를 Table 2에 나타내었다.

Table 1. Drone specification for Mapping

Table 2. Flight parameters for UAV images

동일한 고도, GSD, 중복도 등으로 가능한 동일한 조건으로 영상을 취득할 수 있도록 촬영을 하였다. 실제 비행노선은 단촬영 기법은 Fig. 5에 장방향으로 촬영한 기법은 Fig. 6에 나타내었으며 교차 촬영기법은 Fig. 7에 나타내었다. 촬영영상처리는 상용프로그램인 Pix4D Mapper를 사용하여 AT 작업과 Dense image매칭 과정을 거쳐 DSM과 정사영상을 제작하였다(www.pix4d.com). Fig. 8은 단방향의 촬영기법으로 Fig. 9는 장방향 촬영 기법으로 Fig. 10은 교차 촬영한 기법에서 취득한 정사영상에서 수평위치 정확도를 추출하고. 각각의 DSM 자료에서 수직위치정보를 취득하여 잔차량과 RMSE 분석을 실시하였다.

Fig. 5 Short Flight

Fig. 6 Long Flight

Fig. 7 Double Flight

Fig. 8 Short Flight

Fig. 9 Long Flight

Fig. 10 Double Flight

3. 결과처리 분석

3.1 분석방법

취득한 정사영상과 DSM 자료를 Fig. 11과 같이 GlobalMapper v2.0을 이용하여 정사영상과 DSM자료를 중첩하여 수평위치값과 수직위치값을 디지타이징 방법으로 취득값을 추출하였다. 그리고 검사점 35개 중에서 Fig. 12와 같이 자료처리에 문제가 되는 검사점들은 신뢰성 향상을 위해서 삭제 처리하고 분석을 실시하여 33개의 검사점만 활용하여 분석을 하였다. 분석 방법은 검사점에서 실시한 네트워크-GPS 결과값을 참값으로 가정하여 잔차량과 RMSE를 분석하여 정확도와 정밀도를 나타내었다.

Fig. 11 Bad target

Fig. 12 G/M process

3.2 영상분석(정확도)

정확도 분석은 네트워크-GPS에서 취득한 결과값과 영상에서 취득한 결과값의 잔차량을 분석하고자 하였다. 단방향 비행으로 취득한 자료는 Table 3에 장방향 비행에서 취득한 자료는 Table 4에 교차방식 비행에서 취득한 잔차량은 Table 5에 나타내었다.

Table 3. Short Flight

Table 4. Long Flight

Table 5. Double Flight

분석한 결과를 Fig. 13, 14, 15에 도식화 하였다. 잔차량 결과를 분석한 결과 단방향 촬영보다 장방향 촬영에서 좀 더 안정적인 결과값을 나타내고 있으며 교차촬영에서는 보다 더 안정적인 결과값으로 나타내고 있으며 Table 6에 각각의 잔차량을 평균한 결과값을 나타내었다. 그결과 단방향 < 장방향 < 교차비행 의 순서로 안정적인 결과값을 나타내고 있다.

Fig. 13 Short Flight

Fig. 14 Long Flight

Fig. 15 Double Flight

Table 6. Accuracy Analysis H=130m (unit: m)

3.3 영상분석(정밀도)

각각에 잔차량을 이용하여 평균제곱근 오차(RMSE)를 처리하여 정밀도 분석을 실시하여 Table 7에 나타내었으며 그 결과를 Fig. 16에 도식화 하였다.

Table 7. RMSE Analysis (unit: m)

Fig. 16 RMSE Analysis

그 결과 단방향 비행보다 장방향 비행에서 비교적 안정적인 결과값으로 나타내고 있으며 교차비행에서는 잔차량 결과와 같이 가장 안정적인 결과값을 나타내고 있다.

4. 결론

본 연구는 일반적인 무인비행체를 활용하여 도로, 철도, 하천 등에 적용되는 노선측량에 적용하는데 정량적 자료 추출에 있어서 정확도 및 정밀도에 대한 신뢰성에 대한 안정성을 검토하고자 하였으며 촬영기법을 달리하여 정확도 및 정밀도에 대한 신뢰성과 안정을 검토하고, 이를 향상시키기 위하여 연구를 진행하였다. 그 결과를 다음과 같이 나타내었다.

첫째, 단방향 비행기법에 의해서 취득한 평면위치 정확도는 0.012m, 장방향 비행기법에서는 0.008m, 교차비행에서는 0.013m로 장방향 비행기법의 정확도가 안정적인 결과로 나타내고 있다.

둘째, 단방향 비행기법에 의해서 취득한 평면위치 정밀도는 0.061m, 장방향 비행기법에서는 0.055m, 교차비행에서는 0.045m로 안정적인 정밀도는 단방향<장방향<교차비행에 순서로 안정적인 결과를 나타내고 있다.

셋째, 수직위치 정확도에서는 단방향 비행기법에서는 0.041m, 장방향 비행기법에서는 0.04m, 교차비행에서는 0.048m 로 나타내고 있다.

넷째, 수직위치 정밀도에서는 단방향 비행기법에서는 0.077m, 장방향 비행기법에서는 0.076m, 교차비행기법에서는 0.072m로 나타내고 있다.

따라서, 무인비행체를 활용하여 노선측량 등에 적용하는 데 있어서 수평위치 정확도 분석에서는 3가지 기법이 동일하게 적용할 수 있지만 취득자료에 대한 과대오차를 최소화하기 위해서는 단방향 < 장방향 < 교차 비행방식으로 더 안정적인 결과값을 취득할 수 있을 것으로 판단된다. 하지만, 수직위치값에 대한 과대오차 발생으로 3가지 방식 모두 불안정한 결과값을 나타내고 있어 향후 계속적인 연구가 진행되어야 할 것으로 판단된다.