도로의 평탄성은 승차감과 직결되는 중요한 요소이며, 도로의 기능평가 및 포장품질 관리를 위한 평가항목이다. 본 연구에서는 지상 LiDAR, 드론 사진측량 및 드론 LiDAR의 최신 3차원 공간정보 구축 기술을 활용하여 도로 노면에 대한 데이터를 취득하고, 각각의 방법에 대한 정확도 및 평탄성을 분석하였다. 정확도 평가 결과 지상 LiDAR는 X, Y, Z 방향으로 각각 0.039m, 0.042m, 0.039m의 RMSE를 나타내었으며 드론 사진측량과 드론 LiDAR는 각각 0.072~0.076m, 0.060~0.068m의 RMSE를 나타내어 측량 및 지도제작 분야에 각각의 방법이 충분히 활용 가능함을 제시하였다. 또한 편평도 분석을 위해 각각의 방법으로 구축된 3차원 공간정보에서 대상 구간에 대한 종방향 경사와 횡방향 경사를 추출하고, 설계값과 비교를 수행하였다. 평탄성 분석 결과 지상 LiDAR는 설계값과 동일한 경사를 나타내었으며, 드론 사진측량 및 드론 LiDAR의 경우 설계값과 다소 차이를 보였다. 도로의 평탄성 분석과 같은 계측 분야에 드론 사진측량 및 드론 LiDAR를 활용하기 위한 정확도를 향상 방안 연구가 필요하다. 향후 정확도 향상을 통한 활용성을 제시할 수 있다면 드론 사진측량 및 드론 LiDAR를 활용하여 취득에 소요되는 시간을 크게 감소시킬 수 있으므로 관련 업무 효율성 향상이 가능할 것이다.
건설현장에서 토공물량 산정은 설계에서 시공에 이르기까지 공사비에 큰 영향을 주는 요소로 정확한 값을 산출하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 토공물량 산정을 위해 드론 사진측량과 드론 LiDAR를 이용한 방법으로 지형모델을 생성하였다. 드론 사진측량 방법으로 연구대상지의 DSM (Digital Surface Model) 및 정사영상을 구축하였으며, 드론 LiDAR를 이용해 연구대상지의 DEM (Digital Elevation Model)을 구축하였다. 각각의 방법으로 생성된 지형모델에 대한 정확도 평가를 수행하여 각각의 방법이 수평방향 0.034m, 0.035m, 수직방향 0.054m, 0.025m의 차이를 나타내어 지형모델 구축을 위한 드론 사진측량과 드론 LiDAR의 활용성을 제시하였다. 연구대상지의 토공물량 산정 결과, 드론 사진측량은 GNSS 측량 성과와 1528.1㎥의 차이를 나타내었으며, 드론 LiDAR는 160.28㎥의 차이를 나타내었다. 토공물량의 차이는 식생 및 가건물로 인한 지형모델의 차이로 판단되며, 연구를 통해 드론 LiDAR에 의한 물량산정의 효율성을 제시할 수 있었다. 향후 추가적인 연구를 통해 GNSS (Global Navigation Satellite System) 측량과 드론 LiDAR를 활용한 방법으로 산림지역에서의 지형모델 구축 및 활용성에 대한 평가가 이루어진다면 드론 LiDAR를 이용한 지형모델 구축의 활용성을 제시할 수 있을 것이다.
This paper investigates the efficient application of drone LiDAR technology for acquiring precise point cloud data in construction and civil engineering. A structured workflow encompassing data acquisition, processing, and accuracy verification is introduced. Practical testing on a construction site affirms that drone LiDAR surveying yields accurate and reliable data across various applications. With a focus on accuracy and verification, the results contribute to the progression of surveying methodologies in construction and civil engineering. The findings provide valuable insights into the dynamic technological landscape of these fields, establishing a foundation for more effective and precise surveying techniques. This study underscores the transformative potential of drone LiDAR technology in shaping the future of construction and civil engineering survey practices.
국토자원의 합리적 이용과 관리를 위한 대규모 국토개발은 효율적인 사업관리를 위해 공간정보의 활용이 필수적이다. 최근 택지조성이나 노천광산과 같은 대규모 개발지역의 효과적인 공간정보 구축 방안으로 드론 LiDAR(Light Detection And Ranging)가 주목 받고 있다. 드론 LiDAR는 크게 SLAM(Simultaneous Localization And Mapping) 기술이 적용된 방식과 GNSS(Global Navigation Satellite System)/IMU(Inertial Measurement Unit) 방식으로 구분할 수 있는데 드론 LiDAR의 적용이나 각 방식의 특징에 대한 분석적 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 SLAM 및 GNSS/IMU 방식의 드론 LiDAR를 이용한 데이터 취득, 처리 및 분석을 수행하고, 각각의 특징과 활용성을 평가하고자 하였다. 연구결과, 드론 LiDAR의 높이 방향 정확도는 -0.052~0.044m로 지도제작을 위한 공간정보의 허용 정확도를 만족하는 것으로 나타났다. 또한 데이터 취득 및 처리 과정의 비교를 통해 각각의 방법에 대한 특징을 제시하였다. 드론 LiDAR를 통해 구축된 공간정보는 거리, 면적, 경사의 측정 등 다양한 활용이 가능하며, 이러한 정보를 기반으로 대규모 개발지역의 안전도를 평가하는 것이 가능하기 때문에 향후 국토개발 현장에서 효과적인 공간정보 구축 방안으로 활용이 기대된다.
본 연구는 지방하천의 하류구간을 대상으로 위성항법시스템(GNSS)과 드론 RGB (D-RGB), 드론 LiDAR (D-LiDAR) 측량성과 비교를 통해 측량방법의 정확도와 수공 실무의 드론 실용화를 검증하고자 한다. 이를 위해 지상기준점(GCP)과 검사점(CP) 좌표 값 측량결과의 우수성을 확인하고 그 결과를 HEC-RAS 모형에 적용하여 수리특성을 분석하고자 한다. 본 연구는 소유역인 연구대상지역을 세 방법의 정확도 비교를 위해 6개 GCP와 3개 CP를 설치하고 측량오차의 정확도 평가를 수행함으로써 D-LiDAR 측량성과가 우수한 것을 확인하였다. 이들 방법에 의한 소하천 수로구간의 100년 빈도 계획 홍수량에서 평균 하상고의 D-RGB와 D-LiDAR 성과는 2.30 m, 1.80 m, 평균 홍수위 성과는 4.73 m, 4.25 m로 D-LiDAR 성과가 우수하였다. 따라서 소하천 수로구간의 지형공간정보 획득에 드론 장비를 이용한 측량기법으로 D-LiDAR 측량이 유용한 방법이며 효율적인 방안으로 추천한다.
지진, 산사태와 같은 재난사고현장에서 조사업무는 시설물 붕괴 등 2차 재난 피해가 발생할 수 있어 많은 위험이 따른다. 이처럼 조사자가 직접 접근하기 힘든 재난현장에서 라이다(light detection and ranging, LiDAR)가 탑재된 드론 측량시스템을 통해 고정밀의 3차원 재난정보를 안전하게 취득할 수 있는 방법을 강구할 수 있다. 이에 본 연구에서는 2023년 4월 성남시 분당구의 정자교 붕괴사고 현장을 대상으로 드론 LiDAR의 재난 현장에서의 활용 가능성을 확인하였다. 이를 위해 사고 교량에 대한 고밀도 포인트 클라우드를 수집하고, 사고 교량을 3차원 지형정보로 복원하여 10점의 지상기준점 측량 성과와 비교하였다. 그 결과, 수평방향으로의 root mean square error (RMSE)는 0.032 m, 수직방향으로 0.055 m로 확인되었다. 또한, 지상 LiDAR를 통해 같은 대상지를 측량하여 생성한 포인트 클라우드와 비교한 결과, 수직방향으로 약 0.08 m가량의 오차가 발생하였지만 전체적인 형상은 큰 차이가 없을 뿐만 아니라 전체적인 데이터 취득과 자료 처리 시간 측면에서 드론 LiDAR가 지상 LiDAR보다 효율적임을 확인할 수 있었다. 따라서 많은 위험이 따르는 재난현장에서 드론 LiDAR의 활용을 통해 안전하고 신속한 현장 조사가 가능할 것으로 판단된다.
This study presents the development of pointcloud data integration technology in construction sites via drone photogrammetry and MMS LiDAR. The integration of pointcloud data from drones and MMS technology can provide precise and accurate 3D digital maps of construction sites, which can benefit the development of smart construction and BIM. The advantages of using both drones and MMS technology for pointcloud data acquisition in construction sites are discussed, along with the limitations and challenges of using drone photogrammetry and MMS LiDAR for pointcloud data integration. The results of this study can contribute to the advancement of pointcloud data integration technology in construction sites and improve the efficiency and accuracy of construction projects.
현재 하천측량은 주로 토털스테이션이나 GNSS(Global Navigation Satellite System)를 이용하여 하천의 종단 및 횡단 데이터를 취득하는 것으로 수행되고 있으며, 국토교통부는 최근 전국 주요하천에 드론을 기반으로 한 하상변동조사 및 하천측량 시범사업을 착수하였다. 하천측량과 관련된 연구는 지상 LiDAR(Light Detection And Ranging)를 활용한 연구가 주로 수행되었으며, 대상물의 선형을 추출하거나 토털스테이션 측량 성과와 비교를 통한 정확도 평가가 이루어 졌다. 하지만 드론 라이다를 활용한 연구나 취득된 데이터를 이용한 하천측량의 적용 가능성을 파악한 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 하천측량을 위한 드론라이다 데이터의 활용성을 평가하고자 하였다. 연구를 통해 수목과 기타 지물에 대한 데이터를 추출하여 지면에 대한 포인트클라우드 형태의 3차원 공간정보를 생성하였으며, GNSS를 이용한 검사점의 측량성과와 비교를 통해 0.008~0.048m의 차이를 나타내어 하천측량을 위한 드론 LiDAR 데이터의 활용성을 제시하였다. 드론 LiDAR 데이터는 대상지역 전체에 대한 정밀한 3차원 공간정보로 대상지역에 대한 측량성과의 누락으로 인한 음영지역도 줄일 수 있을 것이며, 실제 하천지형의 형상을 보다 정밀하게 나타낼 수 있어 횡단도면의 생성뿐만 아니라 대상지에 대한 면적, 경사 등 다양한 분석이 가능하여 지형분석에 활용이 기대된다.
드론 라이다(Drone LiDAR)는 산지의 비탈면 정상부나 접근이 불가한 사면에 대해 근접 조사가 가능한 첨단 측량 기술로 산악지형에서 현장조사를 위한 활용이 높아지고 있다. 드론 라이다를 활용하여 지형 정보를 구축하기 위해서는 취득된 포인트 클라우드로부터 지면과 비지면 점들을 효과적으로 분리하는 전처리 과정이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 상업용 드론에 탑재된 항공 라이다를 이용하여 산악지형의 점군 자료를 취득하고, 지면분리 기법 중 하나인 cloth simulation filtering (CSF) 알고리즘을 적용하고 정확도를 검증하였다. 알고리즘을 적용한 결과, 지면과 비지면에 대한 분리 정확도는 84.3%, kappa 계수는 0.71로 나타났고 드론 라이다 데이터를 산악지형의 산사태 현장조사에 효과적으로 활용할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 쿼드콥터 드론의 충돌방지를 위한 효율적인 자동제어 방법을 제안한다. 일반적인 드론조종 방법은 RC 조종기에서 노브의 움직임을 PWM 신호로 변환하여 전송하면 이를 드론의 무선 수신부에서 수신하여 비행제어(FC) 모듈에 전달하는 방식으로 이루어진다. 드론의 수신기와 FC 모듈 사이에 충돌 회피 모듈을 구현하여 쓰로틀, 피치 및 롤 제어 신호를 모니터링하고 변경하는 방식으로 드론 충돌을 방지한다. 충돌을 방지하기 위해 LiDAR 거리 센서와 서보 모터를 설치하여 주기적으로 비행 방향을 중심으로 -45도에서 +45도 이내의 장애물 거리를 측정한다. 충돌이 예상되면 수신된 PWM 신호를 변경하여 FC 모듈로 전송함으로써 충돌을 방지한다. 우리가 제안한 방법을 쿼드콥터 드론에 적용하여 실험을 통해 검증한 결과, 조종자 부주의 혹은 조종 미숙으로 인해 발생할 수 있는 충돌을 방지할 수 있어 안전성이 향상됨을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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