무인비행체(UAV)를 활용한 지적경계 추출에 관한 연구

A Study on Boundary Setting for Cadastral Boundary Surveying using UAV

Abstract

Recently, groundbreaking software that can utilize images acquired from unmanned aerial vehicles (UAV) in various ways has been developed. As a result, many studies are being conducted to evaluate their applicability in various fields. Therefore, this study aims to evaluate the accuracy of images acquired from low-cost unmanned aerial vehicles (UAV) by extracting them using a simple drawing method. Therefore, this paper evaluates whether the extracted Cadastral boundaries can be applied to practice. We aimed to evaluate the usability of accuracy and boundary extraction. The experimental area was a residential area where various boundaries can be extracted from Cadastral, and drone-captured images were used to analyze the quantitative accuracy of the Cadastral boundaries extracted.

1. 서론

무인비행체(UAV:Unmanned Aerial Vehicle)의 발달은 기술의 획기적 발전에 따라 다양한 분야에 활용되고 있으며, 측량 및 공간정보 분야에서도 적용되고 있다. 최근 무인비행체에 기술발달로 다양한 분야에 활용되고 있으며 이러한 환경변화와 더불어 지적재조사 분야도 사업의 효율 성을 개선하기 위한 다양한 응용분야의 접목과 실험을 계속 이어가고 있다. 국토교통부는 지적 분야에 무인비행체를 활용을 위하여 관련 측량규정과 매뉴얼을 정비한 바 있으며, 매년 시범 사업을 통해 그 가능성을 꾸준히 검증하고 있다. 아울러, 무인비행장치와 더불어 지적재조사 일필지 측량을 효율적으로 수행하는 방법으로 다양한 측량방법을 평가하고 있다[1].

특히 공간정보 분야에서는 무인비행체에서 취득한 다양한 영상을 처리하여 분석할 수 있는 전문화된 소프트웨어는 정사영상, DSM(Digital Surface Model), 3D Mesh, 3D Pointcloud, TIN(Triangulated Irregular Network) 등을 제작할 수 있는 단계에서 경계등을 추출할 수 있는 간이도화까지 적용이 가능해졌다.

이와 같은 발전으로 드론을 활용한 토목 및 건축현장의 시공 및 관리, 재난 안전, 군사 목적, 해양, 환경, 산림 등 신속한 공간정보를 필요로 하는 다양한 분야에서 활용성이 매우 커지고 있으며, 규정과 제도가 확립되어 실제 사용되고 있는 분야도 늘어나고 있다. 특히 국토교통부, 한국국토정보공사, 한국토지주택공사 등에서 드론을 활용하여 업무에 적용하기 위한 연구들이 다양한 각도로 진행되고 있다[2].

나아가 지적 분야에서는 무인비행체를 활용하여 국공유지 조사뿐만 아니라 공공측량과 일반측량 분야의 발전 방안을 제시하였다[3]. Lee et. al(2018)는 카메라의 다양한 각도에 의한 정사영상과 3차원 모델에 대한 정확도를 분석하여 정사영상 제작에 대한 중요성이 부각하였으며, Yun and Sung(2018)은 정사영상의 품질향상을 위하여 지상기준점 개수 변화에 따른 정확도 분석 결과를 제시하여 정사영상 제작에 최적방안을 제시하였다[4-5]. 특히 수치지도 수정갱신 및 지적경계추출에 많은 연구가 진행되고 있다.

따라서 본연구에서는 따라서 본 연구에서는 디지털 수치 도화기를 이용한 지적경계 추출 시 지상경계의 모호한 부분에 항공타겟을 적용하여 해결하고, 경계추출에 대한 정확도를 향상시키고자 하였다.

2. 지적경계

2.1 지적경계정보

지적에서 ‘경계’라 함은 필지별로 경계점 간을 직선으로 연결하여 지적공부에 등록한 선이며, ‘경계점’이라 함은 지적공부에 등록하는 필지를 구획하는 선의 굴곡점과 경계점좌표등 록부에 등록하는 평면 직각종횡선수치의 교차 점이라고 정의하고 있다((구) 지적법 제2 조). 경계는 과거에 관습법에 의하여 설정되었으나 최근에는 실정법에 경계설정 및 경계위치, 경계정정에 대한 법적 규정을 두고 있다[6].

2.2 지적경계의 범위

지적법상의 경계는 필지별로 경계점 간을 직선으로 연결하여 지적공부에 등록한 선을 말하며 소유권이 미치는 범위와 면적을 결정하는 기준이 되는 지적도와 임야도에 등록된 구획선 또는 경계점 좌표 등록부에 등록된 좌표의 연결을 말하고 있다. 이러한 지적의 경계는 관습법으로 이루어진 자연 경계와 건물의 벽, 석재, 철재, 플라스틱 등으로 이루어진 인공 경계로 나누어져 있다. 따라서 측량⋅수로조사 및 지적에 관한 법률 시행령 제55조에 의하면 지상 경계를 새로 결정하는 방법은 다음과 같다.

1. 연접되는 토지 간에 높낮이 차이가 없는 경우: 그 구조물 등의 중앙

2. 연접되는 토지 간에 높낮이 차이가 있는 경우: 그 구조물 등의 하단부

3. 도로⋅구거 등의 토지에 절토(切土)된 부분이 있는 경우: 그 경사면의 상단부

4. 토지가 해면 또는 수면에 접하는 경우: 최대만조위 또는 최대만수위가 되는 선

5. 공유수면매립지의 토지 중 제방 등을 토지에 편입하여 등록하는 경우: 바깥쪽 어깨부분

이 방법들은 현실 경계를 지적 경계점으로 결정하는 방법을 구체적으로 설명하고 있어 수치지적도화 작업의 지침으로 사용할 수 있다. Fig. 1에서 보면 대축척 지형도(1:1,000)를 제작할 때 농경지의 바닥을 기준으로 묘사하지만 지적 경계를 묘사할 때는 논두렁의 중앙을 기준으로 묘사하여야 한다. 이러한 묘사 방법의 차이는 오랫동안 지형도 묘사 방법에 익숙한 도화사들이 지적 경계를 묘사하는 데 혼란을 야기할 수 있다.

Fig. 1 The difference of cadastral boundary and digital map description

3. 연구방법 및 자료처리

본 연구의 실험은 무인비행체를 활용하여 연구대상지역을 70m 고도로 촬영을 실시하였으며, 촬영후, Network RTK-GPS(Real Time KinematicGlobal Positioning System), 토탈스테이션(TS: Total Station)을 활용하여 대상지역의 직접측량값과 정사영상을 활용한 간이도화방법으로 벡터자료를 추출한 자료를 현장측량 자료와 비교하였다.

3.1 연구대상지역

실험지역은 Fig. 2와 같이 주택과 답, 수로 등이 포함된 전반적인 개활지를 선택하여 Fig 3과 같이 1.0km × 1.0km 지역 내 지상기준점 6점을 설치 하였으며 동시에 검사점 20점을 설치하였다.

지상기준점(GCP: Ground Control Point) 측량은 Fig. 4와 같이 RTK-GPS를 활용하여 견고한 바닥에 설치하였으며 타켓에 이동 및 변형을 방지하기 위하여 바닥에 표식 작업을 실시하여 지상기준점과 검사점을 설치하였다.

Fig. 2 Study area (source: www.naver.com)

Fig. 3 Distribution of GCPs and CPs

Fig. 4 Network RTK-GPS Survey

3.2 영상취득 및 처리

본 연구의 촬영에 사용된 무인비행체는 Fig. 5와 같이 회전익 비행체로 DJI사의 인스파이어 2를 이용하였으며 사용된 카메라는 동일사의 Zenmuse X5S 카메라로 촬영하였다. 카메라의 사양은 Table 1에 보여주고 있다. 카메라의 영상 해상력은 20.8 MP(5280×3956)이며 초점거리는 9mm∼45mm 픽셀의 크기는 3.4μm 센서는 CMOS로 되어 있다.

Fig. 5 Inspire 2

Table 1. Flight parameters for UAV images

촬영고도는 70m, 촬영하였으며, 촬영영상의 면적, 매수, GSD, 중복도를 Table 1에 나타내었다. 촬영 영상처리는 Pix4D를 사용하여 AT 작업과 Dense image매칭 과정을 거쳐 DSM과 정사영상을 제작하였다. Fig. 6에는 대표적인 성과물 정사영상과 DSM 나타내었다. 고정밀 정사영상 취득을 위해서 교차비행을 실시하였다.

Fig. 6 Orthoimages and DSM <H=70m Cross>

4. 결과처리 분석

4.1 영상분석

교차촬영된 정사영상에서 최득한 검사점 좌표값과 지상에서 취득한 좌표값을 활용하여 영상에 품질을 분석하고자 하였다.

Table 2와같이 잔차를 추출하고 Fig 7과 같이 정확도 분석을 용이하게 위하여 도식화 하였으며 정밀도 분석을 위해 RMSE를 Table 3과 같이 분석하였다.

Fig. 7 Accuracy of CP in Flight <H=70m>

Table 2. Accuracy of CP in Flight <H=70m> (unit: m)

Table 3. RMSE Analysis (General flight)

그 결과 국토해양부 지적측량 시행규칙(제192호 2009년 12월 14일 제정) 시행령 제4절 제27조 지적측량성과의 결정에 의하면 경계점 좌표 등록부에서 0.15m이내일 경우 측량성과를 결정할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 대상지역 모두의 RMSE 분석 결과 최대 0.04m를 초과하지 않는 결과를 나타내고 있다.

4.2 지적 경계 추출을 위한 항공타겟 설치

간이 도화방법으로 지적의 경계를 추출하기 위해서는 Fig. 8과 같이 식별이 용이한 타겟을 설치하였으며, 타겟을 이용하여 Network-RTK를 통해 현장에서 취득한 결과와 면적 비교를 시행하였다.

Fig. 8 Digital cadastral drawing by aerial target

4.3 간이도화

수치 간이도화는 Fig.9와 같이 Mencisoft사의 stereocad를 이용하였으며 수치도화 전에 Agisoft사의 Photoscan을 이용하여 영상의 왜곡을 보정하여 Fig. 10과 같이 도화작업을 완료하였다.

Fig. 9 Simple drawing work

Fig. 10 Digital cadastral drawing by aerial target

5. 성과분석

Fig. 10과 같이 대상지역 3필지 16점에 대하여 지적현황측량 성과를 기준으로 필지경계점에 대한 지적 간이도화 성과를 비교⋅분석하였다. 지적현황측량, 수치지적도화 및 정사영상 성과로 취득된 각 필지의 면적을 비교한 결과는 Table 4와 같다.

Table 4. Survey Results

지적측량 시행규칙 제 27조에 의거하여 분석하였다. 그 결과 지적도근점의 경우 간이도화 결과 지적측량 시행규칙 제27조(지적측량성과의 결정)의 규정에 의한 지적측량성과와 검사 성과의 연결교차 중 지적도근점 0.25m 이내의 허용범위를 만족하였다. 하지만 본 연구 결과, 무인비행체(UAV)에서 취득한 영상으로 다양한 대상지역에서 지적경계정보를 추출하였 지만 TS 현황측량과 타켓을 활용한 간이도화법에서 취득한 면적에서는 동일한 면적을 나타내고 있지만 타켓없이 일반적인 간이도화법에 의한 경계추출에 있어서는 상이한 차이를 보여주고 있다. 이것은 인공지형지물 등 고정이 아닌 자연지형지 물의 경계점의 경우 도화시 식별이 어려운 점, 지적현황측량과 항공사진측량 시점의 상이함으로 인한 지형의 변화에서 발생할 수 있을 것으로 판단된다.

6. 결론

본 연구는 최근 기술적으로 급속히 진보하고 있는 무인비행체(UAV)를 활용한 항공사진측량기술을 지적측량에 실제 적용하고 선행연구 사례에서의 한계를 보완하고자 항공타겟을 이용하였으며, 이의 지적분야 활용 가능성을 검토한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다.

첫째 무인비행체에서 취득한 GSD 4cm급 고해상도 영상에서 지적경계 추출을 위한 타켓의 인식은 충분히 적용할 수 있는 것으로 판단되며 간이도화방식에서 타겟을 적용한 지적경계추출의 결과값은 신뢰성이 매우 높은 것으로 입증되어 위치좌표의 비교에 있어 항공타겟을 이용한 결과값과 현장측량값의 위치좌표에 따른 정확도 및 정밀도는 연구지역의 경우 지적 경계점의 허용오차 범위를 만족하였다.

둘째, 타겟을 설치한 간이도화에 경우는 면적과 현장측량에 의한 필지면적 비교 결과 지적의 면적 오차 허용범위를 만족하는 결과를 보였다. 즉, 지적경계 추출 시 본 연구에서 사용한 항공타겟을 적용한다면 계절적, 환경적 변화에 따른 면적 변화를 최소화하여 정밀하고 신뢰도 있는 자료를 취득할 수 있음이 입증되었다.

셋째, 단순이 지적경계를 추출하기 위한 간이도화에서는 TS현장측량 결과값과 비교한 결과 큰 차이를 보였다. 이러한 결과는 지정경계에 대한 모호한 지형과 식별이 어려운 부분 등으로 정량적 면적에 많은 차이를 보여주고 있으나 경계점 설치에 매우 높은 신뢰성을 나타내고 있으니 현장 좌표추출에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

본 연구에서는 무인비행체에서 취득한 영상자료를 간이도화기법에 의한 정확도 분석에서 매우 양호한 결과를 나타내었음에도 연구 대상지역이 농촌지역에 한정되어 있다는 점과 비교적 경지정리가 잘 되어있는 필지를 선점하여 연구가 진행 된 점을 감안할 때 향후 임야 및 도심지역 등에서의 추가적인 연구를 통해서 지적 분야 적용에의 문제점과 보완사항을 점검하고 해결 방안을 마련한다면 무인비행체를 지적 분야에 도입하고 있는 해외의 경우와 같이 별도의 법규 제정을 통한 효과적이고 경제적인 지적 측량 방안이 마련 될 것으로 판단된다.

감사의 글

이 논문은 2023학년도 창신대학교 교내연구비에 의해 연구되었음(창신-2023-036)