드론 RTK 정확성 검토를 통한 하천측량 시 GPS-Base 대체 가능성 분석
Accuracy Analysis of Real-Time Kinematic Drones as a Replacement for GPS Bases in River Surveying
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Abstract
최근 전 세계적인 기후 이상의 영향은 하천 및 저수지에까지 광범위하게 미치고 있다. 이에 따라 급변하는 홍수량에 대비하기 위해 적정한 하천계획 및 설계를 위한 하천측량의 중요성이 증대하고 있다. 현재 하천측량은 기존의 레벨 측량에서 나아가 GNSS Receiver를 이용한 GPS 측량을 통해 이루어지고 있다. 이와 더불어 현재에는 UAV를 이용한 사진 항공측량이 각광받고 있는 실정이다. UAV 항공사진측량은 지상의 기준원점으로부터 GPS를 통해 하천 인근에 기지국을 구축하고 항공 사진 측량할 범위 내에 지상기준점(GCP)를 측량하여 보정하여야 정밀한 하천 측량에 이용할 수 있다. 최근에는 UAV에 실시간 측량 보정 기술(RTK)을 접목시켜 사용하는 방법(이하 RTK-drone)이 도입되고 있다. 하지만, 이러한 방법의 실제 측량 오차 정확도 검정이 아직은 미비하여 그 도입이 늦어지고 있는 실정이다. 본 연구에서는 RTK-drone의 위치 정확도에 대한 검증을 실시하여 하천측량 시 기지국을 대체할 수 있는 정도의 오차 실현이 가능한지 검증하고자 한다. 이를 위하여 진주시 내 6곳의 국가기준점을 GNSS Receiver와 RTK-drone을 이용한 측량 값을 비교하였다. 결론적으로 주변에 장애물이 없는 경우 충분한 안정화 시간을 통하여 RTK-drone의 측량을 통하여 하천측량 시 기지국으로 사용이 가능할 것으로 판단된다. 이러한 RTK 검증을 통하여 실제 하천측량 시 기준원점을 끌고 와야 하는 시간적, 인적 비용을 감소시킬 수 있는지 판단할 수 있을 것으로 기대된다.
Trans Abstract
Global climate anomalies have extensively affected rivers and reservoirs, increasing the importance of accurate river surveying for effective river construction and management. While conventional leveling methods are commonly used for river surveying, GPS technology with Global Navigation Satellite System (GNSS) receivers is also performed. In addition to GPS, unmanned aerial vehicle (UAV)-based aerial photogrammetry has recently been adopted for surveying. Precise river surveying using UAV aerial photogrammetry can be achieved by establishing the base near the river using GPS from the reference point and further calibrating with ground control points. Despite the proposal of UAVs equipped with real-time kinematic (RTK) systems (i.e., RTK-drones), they have not been adopted because of their unverified accuracy. Therefore, this study aims to validate the positioning accuracy of RTK-drones to determine whether they can replace traditional reference points in river surveying. To this end, we surveyed six control points around Jinju using both GNSS and RTK-drone methods. The results showed that, with adequate stabilization time and in the absence of nearby obstacles, RTK drone surveys can reliably replace reference points, thereby reducing time and labor costs in river surveys.
1. 서 론
최근 전 세계적인 기후변화로 인해 홍수 발생 빈도 및 규모가 증가하고 있으며, 이로 인한 영향은 하천 및 저수지에까지 광범위하게 미치고 있는 실정이다(Cheong et al., 2024; Kang et al., 2015; Kim and Kim, 2018; Oh et al., 2009). 이에 따라 하천 및 저수지에서의 홍수량은 급변하고 있으며, 그로 인한 피해는 늘어나고 있다(Aronica et al., 2012; Jung et al., 2008; Kim and Kim, 2018). 이를 해결하기 위해 적정한 하천계획 및 설계가 필요함에 따라 하천측량의 중요성이 증대되고 있다.
하천 측량이란 하천의 형상, 단면, 경사 등을 측정하여 하천의 평면도, 횡단면도 그리고 종단면도를 작성하는 측량으로, 하천 측량을 통해 각종 설계 및 시공에 필요한 자료를 얻게 된다(Kim et al., 2022; Park and Um, 2020).
현재 하천측량에서 GNSS Receiver (Global Navigation Satellite System Receiver, 위성 항법 시스템 수신기)를 이용한 GPS 측량과 UAV (Unmanned Aerial Vehicle, 무인항공기)를 이용한 사진 항공 측량이 각광받고 있다(Burdziakowski, 2018; Park and Um, 2018; Taddia et al., 2019). 이러한 측량 방법은 지상의 기준원점으로부터 GPS를 통해 하천 인근에 기지국을 구축하고 항공사진 측량할 범위 내에 지상기준점(GCP)를 측량한 뒤 보정하여야 정밀한 하천 측량이 가능하다(Taddia et al., 2019). 하천측량 시 시간적, 인적 비용이 발생하고 있다는 의미이다.
최근에는 UAV에 실시간 측량 보정장치(RTK)를 부착하여 사용하는 RTK-drone 방법이 도입되고 있다(Kersten et al., 2022; Taddia et al., 2019). 최근 연구에서 RTK-drone을 이용한 방법은 지상기준점을 사용하지 않고도 평면 13.1 cm, 수직 15.7 cm의 위치 정확도 성과를 나타냄을 확인하였다. 그러나 오차를 줄이기 위해서는 지상기준점의 사용이 불가피함을 언급하였으며(Lee and Sung, 2018), 이는 기지국 설치에 대한 시간적, 인적 낭비가 유효함을 알 수 있다. 따라서 RTK-drone의 기지국 대체가 가능하다면 기존 방법에서의 기지국 설치에 대한 시간적, 인적 절약이 가능할 것으로 판단된다.
따라서 본 연구에서는 실제 하천측량 시 기지국을 끌고 와야 하는 시간적, 인적 비용을 줄이기 위해 GNSS Receiver와 RTK-drone 좌표 측정 값을 비교 분석을 통해 RTK-drone의 정확도를 검증하여 사용 도입에 대한 판단을 하고자 한다.
2. 연구 대상지 및 연구 장비 제원
2.1 연구 대상지
본 연구에서는 GNSS Receiver와 RTK-drone의 좌표 측정값을 비교 분석하기 위해 진주시 내 국가기준점 192곳 중 실제 측량 시를 가정하여 경남 진주시 칠암동 남강 진양교 상류 구역에 위치한 수준점 한 곳, 진양교 하류 구역에 위치한 통합기준점 한 곳, 경남 진주시 집현면에 위치한 지내천 인근 통합기준점까지 하천이 포함된 구역 3곳을 선정하였다. 또한, 경남 진주시 가좌동에 위치한 경상국립대학교 내 통합기준점 한 곳, 경남 진주시 가좌동 정촌 초등학교에 위치한 수준점을 포함한 도심지 2곳, 도심지와 하천이 포함된 지역인 경남 진주시 명석면에 위치한 우수천 인근 수준점 1곳, 총 6곳으로 하천측량 시 기지국 좌표의 기준이 되는 국가기준점의 위치가 하천 인근에 위치한 상황과 유역과 기준점의 거리가 GPS 장비의 신호 수신거리를 초과하여, 기지국의 위치를 옮겨야 하는 경우를 고려하여 선정하였다. 연구 대상지의 위치는 Fig. 1에 나타냈다.
Study Area and Selected Points. (a) Indicates the Location of Reference Points in Jinju. Note That U1, U2, and U3 Indicate Unified Control Points, and B1, B2, and B3 are the Benchmarks. (b) Indicates the Location of GCPs, Showing the Placement of GCPs at Each Reference Point. The White Point Means the Base Point, and the Green and Red Points Indicate the GCPs
Fig. 1(a)는 본 연구에서 사용하는 진주시 내 기준점을 U1, U2, U3와 B1, B2, B3로 표시한 지도이다. U는 통합기준점을, B는 수준점을 의미한다.
Fig. 1(b)에는 기준점별 기지국 및 GCP point의 위치를 나타내었다. 하얀 점은 기지국을, 초록색과 빨간색 점은 지상기준점을 나타내었다.
3. 연구 방법
본 연구에서는 진주시 내 국가기준점 여섯 곳을 기지국으로 하여 주변 하천 및 지점에 10개 이하의 지상기준점을 설치하고 GNSS Receiver를 이용하여 GPS 측량을 진행하였다. 그 후, RTK-drone을 이용하여 GPS 좌표를 측정하고 두 값을 비교하여 오차를 도출하였다.
GNSS Receiver를 이용한 측정 방법은 다음과 같다. 우선 기준점 위에 기지국을 설치하고 ‘Emlid Flow’ 앱을 통해 기지국 좌표값을 입력한 뒤, 기지국과 이동국을 연결해 준다. 이때, 연결 상태는 FIX 상태가 되어야 한다. 이동국을 측량 지점으로 이동시키는 동안에도 FIX 상태를 유지하는지 지속적으로 확인하여야 한다. FIX 상태를 유지하지 못한다는 것은 현재 위치에서의 위성신호가 방해받는다는 뜻이므로 위성신호가 원활한 곳으로 이동하여 측정 시에는 FIX 상태를 유지하도록 한다. 좌표 측정을 위한 프로젝트를 생성할 때에는 측량하려는 장소에 해당하는 기준 원점의 ‘측지데이텀’을 설정하여야 한다.
이는 기준국을 설치한 기준점의 조서에서 확인 가능하며 정확한 측지데이텀을 설정하지 않을 시 측정값에 오차가 발생할 수 있다. 프로젝트 설정이 완료되면 측정하고자 하는 위치로 이동하여 이동국을 좌표 위에 수직으로 세운 뒤 수평계를 확인하며 측정한다. 측정값은 설정한 측정시간 동안 측정된 값의 평균으로 나타나며 GNSS Receiver의 좌표 측정 시간은 제원에 따라 5초로 설정하였다.
RTK-drone을 활용한 측정 방법은 다음과 같다. UAV 컨트롤러를 이용하여 UAV의 RTK 장치와 GPS를 연결한다. 본 연구에서는 편의성을 위해 핸드폰의 핫스팟 기능을 이용하였다. 설정이 완료되면 UAV를 측정하고자 하는 좌표 위에 수직으로 세운 뒤 UAV 컨트롤러에 나타나는 좌표 값을 통해 확인한다. Autel 사를 통해 확인한 결과 지상과 RTK 장치의 높이차는 보정된다.
GNSS Receiver 와 RTK-drone의 측량 방법은 Fig. 3에 간략화해두었다.
Measurement Procedures with GNSS Receiver and RTK-drone. Note That (a) is the GNSS Receiver Measurement, and (b) is the RTK-Drone Measurement Methods
Figs. 4(a), (b) and (c)는 Base 설치, GNSS Receiver와 RTK-drone의 좌표 측정 모습을 나타낸 것이다.
Illustration of Surveying Process. Note That (a), (b) and (c) are the Surveying Methods, and (d) and (e) Indicate the Surveying Points
본 연구에 앞서 지상기준점을 주변 환경에 따라 초록점 및 빨간점으로 분류하고 UAV의 첫 포지셔닝 시간을 고려하여 15초 뒤의 값과 5분 뒤의 값을 각각 측정하여 오차 값을 비교하였다. 일반적으로 정확한 측정을 위해서는 GNSS Receiver의 안정화 시간을 고려하는 것이 적정하여 5분의 안정화 시간을 주었다. 하지만 시간 부족으로 인하여 작업시간이 한정될 경우를 가정하여 15초의 시간과도 비교하여 결과를 도출하였다.
GPS 위성신호는 차폐율과 깊은 관계가 있으므로 이를 고려해, 주변 반경 2 m 내에 높이 2 m 이상의 방해물이 존재하지 않는 지점을 초록점, 이 범위 내에 방해물이 존재하는 경우를 빨간점으로 설정하였다. 초록점과 빨간점의 예시는 Figs. 4(d), (e)에 나타냈다.
정확도 확인에는 RMSE (Root Mean Square Error) 지표를 이용하였다. RMSE는 회귀 모델 성능 평가 지표 중 하나로 다른 지표들에 비해 이상치에 대한 민감도가 낮으며, 각 오차가 다른 가중치를 가진다. 따라서 0과 1 사이의 오차는 더 작게, 1 보다 큰 오차는 더 크게 가중되어 고려된다. 본 연구에서는 오차 값을 가지는 지점들에 대해 직관적인 확인이 필요하므로 RMSE 지표를 사용하였으며, 수식은 Eq. (1)이다.
위 식에서, n은 자료의 개수를, 는 GNSS Receiver를 통해 획득한 값을 나타내고 는 에 대응되는 RTK-drone으로 획득한 값을 의미한다. 본 연구에서는 GNSS Receiver 값을 참값으로 보고 RMSE를 산정하였다.
4. 연구 결과
측정 좌표의 개수는 기준국과 지상기준점을 포함하여 총 60개의 좌표를 측정하였다. 15초 측정값은 59개, 5분 측정값은 44개이며 그중 초록점은 46개, 빨간점은 14개로 선정하였다.
전체 60개의 지상기준점의 좌표를 GNSS Receiver와 RTK-drone을 이용하여 측량하였고 이를 통해 나온 값을 비교하여 오차를 계산하였다. 위경도 값은 허용오차 이내로 매우 높은 정확도를 보였으며, 비교적 정확도가 낮은 높이 값에 대한 데이터를 중점적으로 비교하였다.
아래 Table 2는 전체 지점에서의 GNSS Receiver로 측정한 값과 RTK-drone으로 측정한 값의 오차 값을 정리한 것이다. 현장 상황에 따라 측정하지 못한 지점은 ‘(NA)’로 나타내었다. 이 중 빨간점은 ‘U1_point1’, ‘U1_point3’, ‘U1_point5’, ‘U2_point7’, ‘U2_point8’, ‘U3_point4’, ‘B1_point1’, ‘B1_ point6’, ‘B2_point2’, ‘B2_point10’, ‘B3_point2’, ‘B3_point9’, ‘B3_point10’이고 이외의 지점들은 초록점이다.
Errors at Each Point between the Values from the GNSS Receiver and the RTK-Drone. Note That (1) Some Values were not Available (NA) due to Data Collection Difficulties Such as Weather and Accessibility and (2) the Value from the GNSS Receiver was Considered as a True Value
Fig. 5(a)는 각 지점마다 15초 뒤의 측정값, 5분 뒤의 측정값을 나누어 정리한 것으로 초록점은 ‘o’로, 빨간점은 ‘x’로 구분하였다. Fig. 5(b)는 Fig. 5(a)의 데이터를 초록점과 빨간점으로 나누어 정리한 것으로 전체 지점에서의 시간별 초록점과 빨간점의 차이를 한눈에 확인 가능하다. 이를 통해, 15초 뒤에 측정한 값 보다 5분 뒤에 측정한 값의 오차 값이 훨씬 작다는 것을 확인할 수 있다. 이는 충분한 RTK-drone을 이용한 기준국 설치 시 충분한 안정화 시간을 갖는 것이 정확도에 매우 중요하다는 것을 시사한다.
Errors & RMSE between the Values from the GNSS Receiver and the RTK Drone. Note That the Value from the GNSS Receiver was Considered as a True Value. (a) Show the Errors of Both Green and Red Points for Each Site, and (b) Indicate the 15sec and 5min Errors of Green Points and Red Points. (c) is the RMSE Result of 15sec and 5min Errors of Green Points and Red Points
또한, 빨간점의 경우 시간과 관계없이 오차 값의 변동성이 큼을 알 수 있다. Fig. 5(c)에는 시간별, 지점별 RMSE 값을 정리하였다. 초록점의 경우 15초 측정값에서 0.084 m, 5분 측정값에서 0.07 m의 값이 산정되었다. 빨간점의 경우 각각 0.617 m, 0.604 m의 값이 도출되었다.
첫번째로 Fig. 5(b)를 통해 측정시간별로 분석을 진행하였다. 초록점 중 15초 측정과 5분 측정을 모두 진행한 지점은 33개이다. 15초 측정값과 5분 측정값 중 오차가 +-0.1 m 이내인 지점의 개수는 각각 27개, 29개이다. 또한 Table 2를 통해 초록점에서 15초 측정값 중 오차가 가장 큰 값은 -0.208 m 임을 확인할 수 있었고 5분 측정값에서 오차가 가장 큰 값은 -0.122 m 임을 확인하였다. 이를 통해 시간이 경과함에 따라 초록점에서의 오차 값들은 감소함을 알 수 있다.
15초 측정과 5분 측정을 모두 진행한 빨간점의 개수는 10개이고, 오차가 +-0.1 m 이내인 지점의 개수는 각각 5개이다. 15초 측정값 중 오차가 가장 큰 값은 1.869 m이다. 또한, 5분 측정값에서는 오차가 가장 큰 값이 -2.041 m 임을 확인할 수 있었다. 이는 Table 2에서 확인 가능하다. 따라서 빨간점 에서는 측정 시간과 정확도의 상관관계를 판단함에 어려움이 있다. 이는 주변에 장애물이 존재할 경우 측정시간과 상관없이 부정확한 측량이 될 수 있음을 시사한다.
두번째로 초록점과 빨간점의 차이점에 대해 분석을 진행하였다. Fig. 5(c)는 초록점과 빨간점 각각의 RMSE를 나타낸 것으로 이를 통해 초록점에서는 시간 경과에 따라 각각 0.084 m, 0.07 m의 값을 가지고 빨간점 에서는 0.617 m, 0.604 m의 값을 가진다는 것을 알 수 있다. 이는 초록점에서 신뢰 가능한 값이 측정됨을 나타낸다.
5. 결론
최근 전 세계적인 기후 이상의 영향으로 하천 및 저수지에서 급변하는 홍수량에 대한 대비가 더욱 중요해지는 실정이다. 이에 하천계획 및 설계를 위한 하천측량의 중요성이 증대되고 있다. 본 연구에서는 RTK-drone을 이용하여 하천측량 시 기준원점 설치로 인해 발생하는 시간적, 인적 비용을 감소시키기 위해 RTK-drone의 정확성을 검토를 하여 기준국 대체 가능성을 분석하였다.
RTK 장치를 부착한 UAV와 GNSS Receiver를 이용하여 진주시 내 6개 국가기준점을 대상으로 기준국과 GCPs를 포함한 60개의 지점을 선정하였다. 환경에 따라 60개의 지점을 초록점과 빨간점으로 나누어 좌표를 측정하였고 RMSE 지표를 통해 정확도 분석을 진행하였다. 오차 값은 빨간점보다 초록점에서, 측정시간 15초 보다 5분에서 더 높은 정확도를 보였다.
이를 통해 초록점에서 충분한 측정시간이 주어진다면 신뢰 가능한 결과를 얻을 수 있음을 확인할 수 있었다. 따라서 주변에 장애물이 존재하지 않는 초록점의 경우에서는 하천측량 시 RTK-drone이 GNSS Receiver의 기준국을 대체할 수 있을 것으로 판단된다. 그러나 현장에서는 다양한 환경에 따른 변수가 존재함에 따라, 초록점과 빨간점의 선정 기준 일반화에 어려움이 있을 것으로 판단된다. 따라서, 더욱 많은 양의 자료수집을 위하여 보다 다양한 지점에서의 비교 연구가 필요할 것으로 보인다. 또한 RTK-drone과 GNSS Receiver와의 호환성 문제도 기술적인 해결이 요구되어 이에 대한 추가 연구가 필요할 것으로 보인다.
감사의 글
이 논문은 한국연구재단의 기초연구 사업 지원을 받아 수행되었습니다(NRF-2023R1A2C1003850). 이에 감사드립니다.