2.1 대상지역

본 연구의 대상지역은 대구광역시를 통과하는 금호강의 북구와 서구를 이어주는 와룡대교로서 대구광역시 달성군 다사읍 방천리에 Fig. 1과 같이 위치하고 있다. 대구광역시는 대구국제공항이 위치하고 있어 대구광역시의 중구, 남구, 북구는 대부분 비행금지역이며 본 연구의 대상지역은 국토교통부의 비행신청 없이 운영 가능한 지역을 선정하였다.

Fig. 1

Study Area

본 연구의 대상지역인 와룡대교는 대구광역시 최초의 사장교로서 다른 교량과 달리 주탑에 케이블을 연결하여 교량에 가해지는 하중을 주탑과 케이블에 전달하는 형식이다. 와룡대교의 교량길이는 477 m, 교량폭은 32.3 m이며 상부형식은 사장교, 하부형식은 역 T형식 대교로 건설되었다(Table 1). 교량의 제원은 유효폭 25.5 m, 교량의 높이 24.0 m, 교량의 경간수 5개, 최대경간수 164 m로 2010년에 준공되었다.

Table 1

Wanryong Bridge Specification

2.2 항공사진 촬영을 위한 관측장비 제원

항공사진 촬영에 활용된 UAV는 카메라의 화질과 안전성의 차이는 있지만 대부분의 UAV이 항공사진의 촬영이 가능하다. 그러나, 지형자료, 건축물, 기반시설 등의 정밀한 측량을 위해서는 전문 지도제작용의 특수장비가 필요하다. 그리고 정확한 좌표와 항공사진의 촬영에서 발생되는 오차를 줄이기 위한 보정장치들이 적용된 모델을 사용해야 한다. 본 연구에서는 자동비행을 통한 항공사진 촬영과 지형관측지점의 설정이 가능한 DJI사의 Phantom 4 RTK와 D-RKT 2 GNSS를 활용하였다(Fig. 2).

Fig. 2

Number of Agricultural Drought Damage Occurrences by Municipality (1965-2018)

항공사진을 촬영하고 정확도를 확보하기 위해서는 지상 기준점인 Ground Control Point (GCP)의 자료를 활용해야 한다. 그러나, 본 연구에서는 Phantom 4 RTK의 지형자료 수신기능이 있는 기종을 활용하였으며 GPS 기반 자료를 획득할 수 있는 DJI사의 D-RTK 2 GNSS와 연동하여 지형자료의 정확도를 확보하였다. 항공사진의 촬영을 위한 UAV, 카메라, 지형측량장치에 대한 제원은 Table 2와 같다.

Table 2

Specifications of Observation Equipment

3.1 UAV의 촬영을 위한 비행계획 수립

본 연구에서는 UAV의 카메라 각도를 고려한 3D 모델 구축에 따른 정량적인 영향을 분석하고자 한다. 카메라 각도를 제외한 촬영의 중첩도, 촬영고도, 촬영면적은 동일한 조건을 설정해야 한다. UAV 촬영시 기상학적 영향인 바람, 온도, 구름 등의 오류를 저감하기 위해 카메라의 각도별로 3회의 촬영을 수행하였다. UAV의 카메라 각도는 관측하는 시점의 변화로서 일반적으로 평지의 영상을 촬영하기에는 90°의 각도로도 대상지역의 정사영상을 구현할 수 있다. 그러나, 구조물의 경우 다양한 각도에서 촬영하여야 왜곡 없이 다양한 방향에서 사진을 기반으로 3D 모델의 구축이 가능하다. 본 연구에서는 연구대상지역의 비행계획은 와룡대교를 모두 관측할 수 있는 비행면적을 설정하였으며 UAV의 촬영각도별 GRID For 2D maps 모델을 통해 86 images를 촬영하는 것을 계획하였다(Fig. 3).

Fig. 3

Establishment of Flight Plan for UAV Photography

와룡대교의 UAV의 촬영을 위한 비행계획으로는 카메라 각도는 90°, 75°, 60°로 3조건, 촬영 횟수는 3회, 비행면적에 대한 중첩도는 GRID for 2D maps에서 종방향과 횡방향을 80%로 설정하였다. 촬영고도의 설정은 와룡대교 교탑의 높이 25.5 m를 포함하고 교탑 상단부까지 촬영이 가능한 고도는 120 m로 설정하였다. UAV의 촬영고도와 촬영의 중첩도를 고려한 결과 연구대상지역의 면적은 0.455 ㎢로 설정되었다. UAV의 촬영을 위한 비행계획의 조건은 Table 3과 같다.

Table 3

Flight Planning Conditions for UAV Photography

3.2 UAV의 촬영각도를 고려한 DSM 구축

본 연구에서는 UAV로 촬영한 항공사진의 영상처리를 위해서 Pix4D Mapper를 이용하였으며 촬영지표자료를 활용한 DSM과 정사영상을 분석하였다. 정사영상은 총 4단계의 과정을 통해 항공촬영 사진들의 중복지역을 매칭점을 결정하고 포인트 클라우드를 생성하고 TIN을 생성하고 DSM과 정사영상을 제작하였다(Francesco et al., 2013). UAV의 좌표정보는 중부원점 기준의 TM 좌표계로 설정하였으며 D-RTK 2 GNSS의 좌표자료를 수신하여 지상기준점을 설정하였다. UAV의 카메라 각도의 90°, 75°, 60°에 대한 정사영상과 DSM결과는 Fig. 4와 같이 분석되었다.

Fig. 4

Image Analysis Considering Camera Angle of UAV Photography

UAV의 촬영 각도에 대하여 항공사진과 지상기준점을 이용하여 DSM과 정사영상에 대한 품질 특성을 분석하였다(Table 4). 촬영데이터의 품질은 UAV의 촬영각도에 따라 Images의 개수는 90°일 때 41,885개, 75°일 때 43,975개, 60°일 때 46,285개로서 촬영각도가 15°의 감소할수록 Images는 약 1.05배씩 증가하였다. 각 Images별 Matching 개수도 90°일 때 8,488.08개, 75°일 때 9,2393.49개, 60°일 때 13,584.00개로서 촬영각도가 15°의 감소할수록 Matching 개수는 90°에서 75°는 1.09배, 75°에서 60°는 1.60배 증가하였다. UAV의 촬영 각도에 대한 기상기준점의 RMSE는 촬영 결과물의 품질을 나타내는 지표로서 GNSS의 좌표자료와 UAV의 측량좌표와의 정확도 차이를 제시해주는 지표로서 카메라 각도별 오차는 90°는 0.0019 m, 75°는 0.0018 m, 60°는 0.0022 m가 발생하여 촬영한 데이터의 정확도를 확보하였다.

Table 4

Quality Characteristics of Photography Data

UAV의 카메라 각도별 Images를 구성하고 Matching된 항공사진은 각도가 감소할수록 증가하였으며 Table 5와 같이 세부특성이 분석되었다. 카메라 각도에 따라 UAV로 촬영된 항공사진을 하나의 정사영상으로 구성하였을 때 각도가 감소할수록 중복되는 영상의 정보가 최소, 최대, 평균 모두 증가하였다. 카메라 각도에 따른 영상의 화각이 넓어지기 때문에 사진측량에서 동일한 중첩도에도 불구하고 더 많은 영상정보가 확보되어 분석되었다.

Table 5

Adjustment Details of Photography Data

4.1 3D 모델 구축 및 데이터 분석

대상지역의 카메라 각도를 조절하여 UAV로 항공사진을 촬영하고 DSM과 정사영상을 분석하여 와룡대교의 3D 모델을 구축하였다. 카메라의 각도별 와룡대교의 3D 모델은 가시적인 결과부터 분석결과에 따른 정량적인 영향까지 다양한 방법으로 분석을 하였다. Pix4D에서 구축된 3D 모델의 교량은 카메라 각도별 가시적인 결과에서도 차이가 발생하였다(Fig. 5). 카메라의 각도가 90°에서는 교탑에 연결된 와이어가 왼쪽과 오른쪽 모두 3D 모델로 구성되지 못하였으며 교량 차도에서도 라인작업이 선명하게 구축되지 않았다. 카메라 각도가 75°에서는 90°보다는 교탑을 중심으로 와이어는 비슷하게 구성되었으나 교량 차도부분이 보다 선명하게 구축되었다. 카메라 각도 60°에서는 교탑의 와이어를 확인할 수 있으며 교량 차도부분도 라인이 선명하게 구축된 것을 확인할 수 있었다. 물론 UAV를 이용한 항공사진 촬영으로 교량의 하단부 교각부분은 모든 카메라 각도에서 모델이 구축되지 않았다.

Fig. 5

Result of 3D Model Building by Camera Angle

와룡대교의 3D 모델은 관측된 항공사진으로 구축된 DSM과 정사영상이 활용되며 2D 모델에서 관측된 자료의 표고정보를 추가하여 3D 모델의 포인트를 분석한다(Table 6). 분석된 3D 모델의 포인트를 결합하여 프로그램에서 와룡대교를 구축하게 된다. 카메라 각도별 와룡대교의 2D 격자의 분석 수는 90°를 기준으로 75°가 1.22배, 60°는 1.78배로 2D 모델 구축을 위한 관측자료가 증가하였다. 또한 3D 모델 포인트의 경우도 카메가 각도가 감소할수록 90°를 기준으로 75°가 1.17배, 60°는 1.47배로 분석 포인트가 증가하였다. 그러나, 카메라 각도가 감소할수록 3D 모델 구축에 따른 1 pixels당 오류는 90°를 기준으로 75°가 1.02배, 60°는 1.05배로 큰 차이는 발생하지 않았다. 따라서, 항공사진을 이용한 3차원 모델 구축을 위해서는 정사영상이나 2D 포인트를 많이 확보할 수 있게 카메라 각도를 조절하여 많은 정보를 확보한다면 정밀한 자료를 구축할 수 있는 것으로 분석되었다.

Table 6

Detailed Adjustment for 3D Model Building by Camera Angle

4.2 촬영각도를 고려한 수리구조물 모델의 정확도 평가

본 연구에서는 지상기준점의 위치정보 수집이 가능한 UAV를 활용하여 다양한 카메라 각도로 와룡대료를 촬영하였으며 X방향, Y방향, Z방향에 대한 지리위치의 정확도를 분석하였다(Table 7). 분석된 X방향, Y방향, Z방향의 카메라 각도에 대한 지리위치의 오차는 95.35%~100%로 95.35% 이상의 위치정보가 분석되어 허용 오차내로 정확도 높은 이미지가 촬영되었다. 지리위치의 평균 정확도는 카메라 각도별로 90°가 0.0415 m, 75°가 0.0462 m, 60°가 0.470 m로 카메라 각도별 0.5 cm 미만의 오차가 발생하였다. 지리위치에 대한 분산은 모든 카메라 각도에서 1.0 cm 미만이 발생하였으며 카메라 각도가 가장 작은 60°에서 가장 높은 분산이 분석되었다. 지리위치에 대한 카메라 각도의 정확도는 X방향, Y방향보다는 Z방향에서 대부분의 오차가 발생한 것으로 확인되었다.

Table 7

Accuracy Analysis by Geolocation

카메라 각도별 고밀도의 포인트 클라우드, DSM, 정사영상은 3D 모델의 구축을 위한 정사영상의 중첩결과와는 상반된 분석결과가 제시되었다(Table 8). 카메라의 각도가 감소될수록 한 장의 정사사진에 포함될 수 있는 사진면적이 증가하는 반면에 고밀도 영상자료를 구성하는 포인트 클라우드는 감소하였다. 3D 고밀도 포인트는 90°를 기준으로 75°가 0.98배, 60°는 0.84배로 감소하였으며 1 m³당 90°는 17.09, 75°는 12.76, 60°는 9.65이 분석되었다. 카메라 각도별 1 pixel의 정사영상의 크기는 90°가 5.26 cm/pixel, 75°가 5.80 cm/pixel, 60°가 7.06 cm/pixel의 해상도가 분석되었다. 따라서, 카메라 각도에 대한 DSM과 정사영상은 카메라 각도가 감소할수록 중복되는 포인트 클라우드가 많아 3D 모델 구축은 많은 위치정보를 담을 수 있지만 결과물의 밀도 및 정확도 측면에서는 카메라 각도가 90° ~ 60°로 감소될수록 감소하는 것으로 분석되었다.

Table 8

Results of Point Cloud Densification Details