최근 지형공간정보 분야의 눈부신 발전과 함께 지적 분야에서도 지적도면 전산화 사업이 진행되고 있으며 다양한 토지관련 정보의 통합관리 및 활용을 위하여 토지정보 및 건물정보의 통합에 관한 요구가 증가하고 있지만 3차원지적제도 구축에 있어 기본이 되는 건물의 지적도 등록 시 전국에 산재되어 있는 수많은 건물을 일일이 지상측량방법을 통하여 지적도에 등록하는 것은 많은 어려움이 뒤따르는 실정이다. 이 연구에서는 유럽을 중심으로 활발히 연구되고 있는 3차원지적제도의 이론을 고찰하고 실험대상지역을 선정하여 지적기준점에서 토탈스테이션을 이용하여 건물위치를 직접 측량하였고, 수치지형도와 수치정사영상을 제작하여 건물위치를 측량한 후 건물좌표들을 비교 분석하여 지적도에 건물등록 시 가장 효율적인 측량 방법을 제시하고 지적도에 건물을 등록한 후 등록된 건물에 기존 토지지번과는 별도로 새로운 건물번호를 식별자로 부여하여 지적도를 제작하였고, 건축물관리대장과 건물등기부 및 관련 속성정보와 건물사진 등을 연계하여 토지와 건물관리를 통합 관리할 수 있는 새로운 3차원정보지적도 모델을 구축 하였다.
무인항공사진측량을 이용한 지도제작의 지형·지물 묘사 방법에는 벡터화와 수치도화 방법이 있다. 벡터화 방법은 정사영상에서 평면위치를 추출하고, 수치표면모델(DSM: Digital Surface Model) 혹은 수치표고모델(DEM: Digital Elevation Model)에서 높이 값을 취득하고 있다. 그러나 지금까지 벡터화 성과의 정확도는 대부분 검사점만을 이용하여 분석하고 있어 지상시설물과 건물 등 3차원 지물의 위치정확도 판단이 어렵다. 이에 본 연구에서는 검사점 뿐만 아니라 지형·지물의 Layer별 모서리에 대한 정확도를 분석하여 벡터화를 이용한 3차원 공간정보취득 및 수치지도제작 가능성을 판단하고자 하였다. 촬영은 DJI사 Phantom 4 pro로 비행고도 90m에서 GSD (Ground Sample Distance) 3.6cm의 영상을 취득하였다. 연구 결과, 벡터화에 의한 묘사의 정확도는 현장측량 성과와 비교하여 검사점의 잔차를 분석한 결과 평면 RMSE (Root Mean Square Error)가 0.045m로 나타나 정사영상을 이용한 1/1,000 축척의 수치지형(평면)현황도 제작이 가능할 것으로 판단된다. 반면 전주, 옹벽 및 건물 등 Layer별 모서리 좌표를 기준자료와 비교하여 3차원 정확도를 분석한 결과 RMSE가 평면 0.068~0.162m, 표고 0.090~1.840m로 나타났다. 따라서 벡터화로 취득한 3차원 성과의 표고위치에서 오차가 크게 발생하여 벡터화를 이용한 3차원 공간정보 취득 및 1/1,000 수치지도제작이 어려운 것으로 판단된다.
대부분의 모바일 공간정보 획득시스템은 촬영범위가 좁고 기선 길이에 대한 제약이 따르는 프레임 카메라를 탑재하고 있다, 촬영지점을 기준으로 모든 방향으로의 영상정보 획득이 기능한 전방위 카메라 탑재를 통해 프레임 카메라의 촬영 범위 및 기선 거리에 대한 문제점을 해결할 수 있다. 광속조정법(Bundle Block Adjustment)은 다수의 중첩된 영상의 외부표정요소를 결정하는 대표적인 지오레퍼런싱(Georeferencing) 방법이다. 본 연구에서는 전방위 영상에 적합한 광속조정법의 수학적 모델을 제안하여 전방위 영상의 외부표정요소 및 지상점을 추정하고자 한다. 먼저 전방위 영상에 적합한 공선조건식을 이용해 관측방정식을 수립한다. 그리고 지상 모바일매핑시스템(GMMS, Ground Mobile Mapping System)에 탑재되어 있는 GPS/INS로부터 획득된 데이터와 정지 GPS 및 토털 스테이션(Total Station)을 통해 측정한 지상기준점을 이용한 확률제약조건 (Stochastic Constraints)식을 수립한다. 마지막으로 확률제약조건 요소 및 추정 미지수를 조합하여 다양한 종류의 수학적 모델을 수립하고 모델별로 추정된 지상점 좌표의 정확도를 검증한다. 그 결과, 지상기준점을 확률제약조건으로 사용하는 모델에 적용한 경우에 지상점이 ${\pm}5cm$ 정도로 정확하게 추정되었다. 연구의 결과를 통해 전방위 카메라 영상으로부터 대상객체의 3차원 모델 추출이 가능함을 알 수 있었다.
본 연구에서는 보급형 회전익 무인항공기(드론, DJI 팬텀2 비전 플러스)를 이용하여 국내 소규모 석회석 노천광산 현장(대성MDI(주) 석교사업소)의 지형측량을 수행하였다. 고도 100 m, 속도 3 m/s 조건으로 30분간 자동모드 비행을 수행한 결과 총 89장의 항공사진을 획득할 수 있었다. 현장에서 취득한 항공사진 자료들을 보정하고, 정합한 결과 총 3,400만 개의 3차원 점군 데이터가 추출되었고, 이로부터 5 cm 해상도의 정사영상과 수치표면모델 자료를 생성할 수 있었다. 5개 지상기준점에 대해서 고정밀 위성측정시스템를 이용하여 측정한 위치 좌표와 회전익 무인항공기 사진측량시스템을 이용하여 추출한 위치 좌표를 비교한 결과 평균 제곱근 오차가 X, Y, Z 세 방향 모두 10 cm 내외로 나타났다. 따라서 보급형 회전익 무인항공기 사진측량시스템이 기존의 지형측량 장비들을 대체하거나 보완할 수 있는 기술로서 소규모 노천광산 현장에서 효과적으로 활용될 수 있을 것이라 판단된다.
본(本) 연구(硏究)에서는 해석적(解析的) 사진측량(寫眞測量)에서 사용(使用)되고 있는 번들조정기법을 사용(使用)하여 지상사진(地上寫眞)에 대한 블록조정을 실시하고, 대상물에 대한 3차원(次元) 좌표(座標)의 정확도(正確度)의 특성(特性)을 분석(分析)하였다. 다양한 기준점(基準點) 배치(配置) 및 형태(形態)를 적용(適用)하여 최적(最適) 기준점(基準點) 형태(形態) 및 배치(配置)를 선정(選定)하였으며, 동일대상(同一對象) 지역(地域)에 대하여 블록조정에 의한 정확도(正確度)와 단(單)모델조정에 의한 정확도를 비교하고 또다른 블록정기법인 독립모델법과도 정확도를 비교하였다. 또한 적절한 정오차(定誤差) 모델을 선정(選定)하여 부가매개변수(附加媒介變數)에 의한 번들블럭조정의 정확도를 향상(向上)을 해석(解析)하기 위해, 근거리(近距離) 사진측량(寫眞測量)에 의한 블럭을 형성(形成)하고, 적절한 기준점 형태 및 배치에 따른 번들블럭조정을 실시(實施)함으로써 효과적인 정확도 향상 방법을 제시(提示)할 수 있었다.
현재 무인항공사진측량을 이용한 지도제작의 지형·지물 묘사는 주로 벡터화로 이루어지고 있다. 그러나 벡터화는 평면과 표고 위치를 별도로 취득하기 때문에 시간이 많이 소요되고 수치표면모델에서 표고값을 추출 할 때 과대 오차가 발생될 수 있다. 이에 3차원 공간정보를 동시에 취득가능한 수치도화의 필요성이 증가하고 있으나, 고가의 도화장비가 필요하고 무인항공영상의 수치도화 기술이 불완전한 단점이 있다. 이에 본 연구에서는 저가의 시스템으로 수치도화가 가능한 Menci사의 StereoCAD를 이용하여 지형·지물의 묘사정확도를 분석 평가하였다. 무인항공영상의 취득은 Phantom4 pro에 FC 6310 카메라를 탑재하여 비행고도 90 m에서 GSD (Ground Sample Distance) 3 cm로 촬영하였다. 정확도 분석은 검사점과 점·선·면형 레이어별 모서리에 대한 지상측량결과와 도화결과의 3차원 좌표의 차이를 산출하여 비교하였다. 그 결과 검사점의 RMSE는 평면 0.048 m, 표고 0.078 m이고, 레이어별 RMSE는 평면이 0.104~0.127 m, 표고는 0.086~0.092 m로 나타나 무인항공영상의 입체도화로 1:1,000 수치지형도 제작의 가능성을 입증할 수 있었다.
본 연구는 최근 급속한 기술발전이 이루어지고 있는 (UAV)를 활용하여 지형분석에 적용하기 위한 실험적 연구로 드론과 자동 경로비행에 필요한 시스템을 구축하였다. 구축된 시스템을 이용하여 경로비행의 안정성을 검토하였으며, Waypoint를 이용한 경로비행 촬영을 실시하여 유용성을 검증한 결과는 다음과 같다. 첫째, 9.3ha에 달하는 면적에 대해 경로비행을 실시한 결과 준비시간을 포함하여 실측시간이 총40여분 소요되었으며, 지상부에서 인가한 고도와 속도를 일정하게 유지하는 것을 알 수 있었다. 또한 경로비행 시 지상부에서 설정한 Waypoint 지점에서 정확하게 촬영임무를 수행하여, multicopter를 이용한 사진실측의 효율성을 확인하였다. 둘째, 일반 실측용 무인항공기에 비해 가볍고 저렴한 multicopter와 디지털카메라를 이용하여 촬영의 기동성과 경제성을 확인하였으며, 촬영된 사진데이터의 정합과 DEM, DXF파일의 추출을 통해 수치지형도 보다 정밀한 지형분석이 가능하여 multicopter를 이용한 지형실측의 가능성을 확인하였다. 셋째, 하천내부에 대한 고해상 정사영상사진(20Cm급)을 제작함으로써 하천변일대에 대한 식생과 지형의 변화 등에 대한 분석이 가능한 것을 확인하였다. 또한 촬영지점의 GPS좌표에 대한 데이터베이스를 통해 미세지형의 변화 등과 같은 경관변화와 하천변 일대 또는 수림지 등에 대한 식생변화 등을 지속적으로 모니터링 할 수 있는 기반이 마련 될 수 있을 것으로 판단된다. 넷째, 정사영상분석을 통해 만들어진 DEM은 지형분석 및 가시권 분석 등과 같은 경관분석에서 보다 심도 있는 연구에 활용될 수 있을 것이다. 특히 현재 정부에서 추진 중인 '3차원 국토공간 정보 구축사업'과 연계하여 역사문화자원에 대한 3차원 지형정보 제공 등에도 널리 활용 될 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구는 UAV를 이용한 지형분석 및 활용방안에 대한 연구로 도시 및 하천 등 다양한 지형에 대한 분석이 가능할 뿐만 아니라 사적 및 명승 등의 경관관리에 대한 연구와 DSM구축에 따른 가시권 분석 등의 역사문화자원에 대한 관리에도 폭넓게 활용 될 수 있을 것으로 판단된다.
예측하기 어려운 복잡한 기후 변화로 인해 수자원 관리측면에서 다양한 방법을 도입하여 해결할 수 있는 방안이 국가적 주요 관심사로 다루어지고 있다. 따라서 투입인력과 소요시간 절감, 장비와 인력진입 불가지역에 대한 정보획득, 높은 공간해상도, 항공측량 대비 높은 경제성 등 다양한 장점의 드론을 이용한 하천지형 특성별 수리특성 분석방안이 필요하다. 본 연구에서는 성연천 하류부지역을 대상으로 위성항법시스템(Global Navigation Satellite System, GNSS) 측량 지형성과와 드론측량(Drone) 지형성과를 지상에 설치된 CHP(Check Point) 좌표 값을 확인하여 두 지형의 정확도를 비교하였으며 HEC-RAS 모형을 이용하여 빈도별 수리특성을 비교 산정하였다. 본 연구는 성연천 하류 480m구간을 선정하고 GNSS를 이용한 실측지형자료와 GCP(Ground Control Point)를 얻기 위해 정확도 검증을 실시하였으며 위성항법시스템(GNSS) 측량과 DRONE RGB측량의 CHP(Check Point) 오차를 비교하여 정확도를 검증하였다. 오차 값이 확인된 위성항법시스템(GNSS)을 이용하여 가상기준점을 선정하고 RTK 모바일스테이션을 설치하여 DRONE LIDAR측량을 통해 지형자료를 취득하였으며 얻어진 지형자료를 HEC-RAS를 통해 입력 후 성연천 하천기본계획에 제시되어진 조도계수와 빈도별 홍수위를 적용하여 연구구간 480m에 대해 100년 빈도의 결과 값을 비교 검토하였다. 100년 빈도 계획 홍수량 조건의 하상과 한계수위의 차에서 위성항법시스템(GNSS) 측량 지형자료를 기준으로 평균수위 측정오차는 드론 RGB 측량 지형자료 0.460m, 드론 LIDAR 측량 지형자료 0.260m의 결과를 얻었으며 동일 조건 흐름하의 평균유속에서 위성항법시스템(GNSS) 측량 지형자료를 기준으로 평균유속 측정오차는 드론 RGB 측량 지형자료 0.40m/s, 드론 LIDAR 측량 지형자료 0.36m/s의 결과를 얻었다. 통수 단면적의 비교 결과는 위성항법시스템(GNSS) 측량 지형자료를 기준으로 드론 RGB 측량 지형자료 전체 단면의 평균오차는 20.20m2, 드론 LIDAR 측량 지형자료 전체 단면의 평균오차는 21.682의 결과를 얻었으며 이상에서와 같이 홍수위와 평균유속, 통수 단면적의 측정오차 비교 결과를 종합할 때 통수 단면적 측정결과는 위성항법시스템(GNSS) 측량과 드론 RGB 측량의 차이가 적었으나 계획 홍수량 조건의 하상과 한계수위 차이와 동일조건 흐름하의 평균유속에서 위성항법시스템(GNSS) 측량과 드론 LIDAR 측량의 차이가 적은 것으로 나타났다. 그리고 통수용량(capacity)(m3) 비교에서는 위성항법시스템(GNSS) 측량을 기준으로 드론 RGB 측량은 약 7644m3, 드론 LIDAR 측량은 약 7547m3의 차이를 보여 드론 LIDAR를 이용한 결과가 가장 정확한 측정방법으로 추천할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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