무인항공기를 이용한 3차원 모델링 효율을 향상시키기 위한 사전비행 시뮬레이터 개발

Ⅰ. 서 론

무인항공기(UAV; Unmanned Aerial Vehicle)는 사람이 탑승하지 않고 원격 조종, 자동 비행, 반자동 비행, 자율 비행을 하는 비행체를 의미한다[1]. 특히 공간정보 취득 분야에서는 유인기를 이용한 공간정보 취득에 비해 시간과 비용 면에서 효율이 높다[2]. 따라서 공간정보 분야에 드론을 활용한 연구는 지속적으로 수행되고 있다. 박영진(2014)은 고정익 무인항공기를 이용해서 공간정보 구축의 활용성을 평가하였다[3]. 윤부열(2014)은 구축된 공간정보를 활용하기 위한 방안으로 통합운영 방안을 제시하였으며[4], 김덕인(2014)은 무인항공기를 이용하여 광범위한 지역의 모니터링 적용을 위한 연구를 수행하였다[5]. 임수봉(2015)은 무인항공사진측량을 이용하여 수치지도를 갱신하는 방법을 제시하고 그 정확도를 분석하였으며[2], 성상민(2016)은 무인항공사진측량에서의 농경지 필지 경계설정 정확도를 파악하였다[6].

무인항공기를 이용한 공간정보 관련 기술 중 3차원 모델링 기술은 무인항공기에 장착된 카메라, GNSS(Global Navigation Satellite System), LiDAR(Light Detection Aand Ranging), IMU(Inertial Measurement Unit) 등을 이용하여 대상체의 3차원 형상을 파악하고, 그 형상을 이용하여 3차원의 모델을 제작하는 기술이다[7]. 3차원 모델링에 필요한 시간과 비용을 절감하기 위해서는 최적의 경로가 설계되어야 하고, 모델링 산출물의 품질을 향상시키기 위해서는 사전에 결과물의 품질을 예측할 수 있어야 한다.

이를 위하여, 촬영 수행 이전에 준비 단계에서 촬영 계획을 수립하기 위한 시뮬레이터가 연구되고 있다[8,9]. 특히 김재구(2019)는 UAV 촬영시 발생하는 음영지역을 검출할 수 있는 시뮬레이터를 개발하였다[9]. 선행 연구는 음영지역을 가시화하는 기능을 개발하여 음영지역을 최소화하여 산출물의 품질을 향상시킬 수 있도록 하였지만, 예측되는 산출물을 쉽게 확인할 수 없다는 한계가 있다. 특히, 건물을 대상으로 하는 3D 모델링은 건물의 모양과 형태, 주변 건물들의 배치, 고도 등으로 인해 산출물을 가늠하기 어렵다. 따라서 실제 3D 모델링 작업 절차와 동일한 과정으로 시뮬레이션을 진행하고, 그 산출물을 확인할 수 있는 시뮬레이터가 필요하다.

본 연구에서는 2019년에 진행된 연구[9]의 한계를 극복하기 위하여, 실제 3D 모델링 작업시 사용하는 포인트 클라우드(Point cloud)를 이용한 산출물 예측 및 가시화 기능이 탑재된 시뮬레이터를 개발하고자 하였다.

포인트 클라우드를 생성하기 위하여 Z-buffer와 폴리곤의 공간관계를 사용하였으며, 산출물의 표현을 위하여 LOD를 사용하였다. 또한 시뮬레이션을 통해 얻어진 산출물과, 실제 비행을 통해 얻어진 산출물을 비교함으로 시뮬레이션의 성능을 가늠하였다.

Ⅱ. 배경이론 및 알고리즘

사전비행 시뮬레이터를 개발하기 위해 필요한 이론 및 알고리즘을 파악하고 구현하였다. 무인항공기를 이용한 3D 모델링은 포인트 클라우드를 이용하므로, 본 연구에서 개발한 시뮬레이터도 포인트 클라우드를 사용하여 산출물을 예측한다. 표현되는 포인트 클라우드는 수 많은 점 데이터로 이루어져 있기 때문에, 효율적인 자원 사용과, 신속한 시각화를 위하여 LOD (Level Of Detail)를 적용하였다. 또한 무인항공기의 비행 경로를 자동으로 생성하기 위하여 Buffer를 이용한 자동경로분석 알고리즘을 개발하였다.

2-3 자동 경로 생성

본 연구에서 개발한 시뮬레이터는 촬영 대상의 특성을 파악하여 자동으로 경로를 생성한다. 건물을 대상으로 한 자동경로생성 알고리즘은 그림 1과 같이 6단계로 나누어져 있다.

Fig. 1.

Algorithm of flight path algorithm

1) 고도 정보 사용자 입력

자동 경로를 생성하기 위한 가장 첫 단계는 촬영 대상의 높이, 지표의 표고 등을 입력하는 것이다. 건물의 경우는 층 정보를 사용하여 건물의 높이를 추정할 수 있다.

2) GSD 설정

GSD는 Ground Sample Distance의 약자이며, 촬영되는 영상의 픽셀간 실 거리 간격을 의미한다. 카메라의 화각, 화소, 초점거리와 GSD를 이용하여 카메라와 타겟 간의 거리 H를 산정한다. 초점거리 f, GSD와 센서당 픽셀 수 p를 이용하여 H를 구하는 식은 식 (1)과 같다.

$\[ H=GSD\cdot f\cdot p \]$

(1)

3) Convex Polygon 생성

UAV로 촬영하고자 하는 건물의 형태는 매우 다양하다. UAV는 촬영 반경, GSD 등으로 인해 건물로부터 일정 거리 이상 떨어져 있어야 하기 때문에, 오목한 구조를 갖는 건물에 근접하여 비행하기 어렵다. 따라서 UAV가 접근 가능한 범위를 계산하기 위하여 Convex Polygon을 생성한다.

4) 카메라의 화각 정보 반영

건물로 부터의 수평 거리와, Convex Polygon을 생성한 이후에 UAV의 촬영 고도를 결정하기 위하여 카메라 화각 정보를 파악한다. 촬영 대상체의 바닥면으로부터의 높이를 산출하게 되며, 카메라의 화각을 이용하여 하나의 영상으로 획득할 수 있는 영역의 높이와 너비를 계산한다.

5) 중복도를 고려한 촬영지점 선정

카메라의 화각 정보를 토대로 하나의 영상으로부터 획득할 수 있는 영역의 높이와 너비를 계산한 이후에, 종중복도와 횡중복도 설정을 기준으로 촬영 지점(Way Point)를 선정한다. 촬영 지점은 촬영 경로상에 존재한다.

6) 최종 경로 생성

촬영 지점을 생성한 후에 촬영 대상의 Convex Polygon을 재생성한다. 종중복도와 횡중복도를 반영하여 카메라가 순회하는 경로를 생성한다.

Ⅲ. 기능 개발

3-3 시스템 구성

기능 개발을 위하여 시스템을 구성하였다. 시스템은 크게 4 가지 부분으로 이루어져 있다. 시뮬레이터에 필요한 데이터를 저장하고 있는 통합 DB 서버, UAV와 카메라에 대한 정보를 저장하고 있는 UAV 라이브러리, 그리고 시뮬레이션을 수행한 GIS 엔진으로 구성된다.

통합 DB 서버는 2D/3D 지형공간정보, 촬영대상에 대한 정보를 저장하고 있어 지형지물과 촬영대상의 특성을 고려한 시뮬레이션이 가능하도록 한다. 또한 분석된 최적경로 정보를 저장하고 입출력이 가능하도록 한다. UAV 라이브러리는 UAV에 관한 정보를 포함한다.

시뮬레이션 뷰어는 시뮬레이션에 이용된 공간객체, 산출된 경로, 음영지역 등을 표현한다. 음영지역 표출 모듈에서는 z-버퍼를 통해 생성된 포인트 클라우드와 카메라 주점을 표출한다. 이 때 음영지역을 파악하는 알고리즘은 선행연구[9]와 같다.

GIS 엔진은 시뮬레이터를 구동하는데 필요한 연산을 수행한다. 2차원 벡터, 래스터 데이터를 입출력하기도 하고, 좌표계 설정, 지도와 레이어 관리 등의 역할을 수행한다. GIS 엔진 중에서 시뮬레이션 분석 모듈은 UAV와 카메라 옵션을 통해 자동으로 음영지역을 파악하고, 최적경로를 산출하는 역할을 수행한다.

Fig. 2.

Configuration of the simulator

Ⅳ. 기능 구현 및 검증

시뮬레이터의 개발 성능을 확인하기 위하여, 기능 작동을 확인하고 실제 비행으로 취득된 3D 모델과 비교하였다. 촬영 대상 지역은 한국지역난방공사 고양지사를 선정하였다.

4-1 자동 경로 생성

본 연구에서 개발한 시뮬레이터가 건물의 모양 및 형태를 기준으로 실제 촬영 환경을 고려한 경로를 생성함을 확인하였다. 시뮬레이터는 실제 건물의 형상, GSD, 대상과의 이격거리, 대상 높이, 최저촬영 상대고도, 횡중복률, 종중복률, 카메라 틸트 등의 촬영 정보를 활용하여 3차원의 경로를 생성한다.

건물의 벽면 뿐만 아니라 건물의 높이까지도 모두 고려하여 3차원의 경로를 생성하기 때문에 타 시뮬레이터와의 차별성을 갖는다. 그림 3은 시뮬레이터에서 경로를 생성하기 위한 창, 2차원의 경로 표현, 3차원의 경로를 표현한 것을 나타낸 것이다.

Fig. 3.

Automatic flying path generation considering real photo environment

4-2 포인트 클라우드 시뮬레이션

그림 4는 시뮬레이션을 통해 경로를 따라 생성된 포인트 클라우드 데이터를 나타낸 것이다. 카메라의 화소, 화각 등에 따라 생성되는 포인트 클라우드를 3차원 공간에 표현한다.

Fig. 4.

Cloud point created by simulator

시뮬레이터 상에 표현되는 포인트 클라우드 점 하나는 시뮬레이터에 점 하나로 표현된다. 시뮬레이터상에 표현된 점으로부터 실제 취득될 포인트 클라우드 데이터의 분포를 확인할 수 있다.

4-3 실제 결과물과 비교 분석

그림 5와 표 1은 시뮬레이션을 사용하지 않은 촬영계획과, 시뮬레이션을 사용한 촬영계획으로부터 얻어지는 산출물을 비교한 것이다. 표 1에서 보는 바와 같이, 시뮬레이션을 통해 촬영 계획을 수립하고, 계획에 따라 촬영을 수행할 경우 시뮬레이션을 적용하지 않는 방법에 비해 촬영 매수가 1/3으로 줄어든 것을 확인할 수 있다.

Fig. 5.

Visualization of UAV 3D model. (a) A product from flight plan without simulation. (b) A product from flight plan using simulation.

Table 1.

Product Comparing whether using simulation or not

반면 그림 5에서 보는 바와 같이, 시뮬레이션을 적용한 산출물은 촬영 매수가 더 적음에도 불구하고 품질이 더 높은 것으로 확인되었다. 이를 통하여 시뮬레이터를 사용할 경우, 적은 사진 촬영으로도 더 높은 품질의 산출물을 얻을 수 있다는 것을 확인할 수 있으며, 이는 UAV를 이용한 3차원 모델링의 효율을 향상시키는 것으로 볼 수 있다.

Ⅴ. 결 론

본 연구에서는 무인항공기를 이용한 3D 모델링 작업을 효율적으로 수행하기 위하여 사전에 자동으로 경로를 생성하고, 그 경로에 따른 산출물을 확인할 수 있는 시뮬레이터를 개발하였다.

시뮬레이터를 구현하기 위하여, 대상체의 모양과 형상에 따라 자동으로 경로를 생성하고, 그 경로에 따라 포인트 클라우드를 시뮬레이터상에서 생성하고, 포인트 클라우드에 LOD를 적용하여 표출하는 기능을 구현하였다. 또한 실제 비행을 통하여 취득된 3D 모델을 표출함으로써 계획된 산출물과 실제 산출물을 비교할 수 있다.

본 연구는 UAV를 이용한 사진측량시 음영지역 검출을 위한 시뮬레이터[9]의 한계점을 극복하여, 사전에 산출물을 확인하여 효율을 증대시키는데 의의가 있다.

그러나, 본 연구에서 개발한 시뮬레이터는 MAVLink 프로토콜이 적용되는 UAV에 한해서만 시뮬레이션이 가능하다는 한계가 있다. 향후 연구는 이러한 한계를 극복하여, MAVLink 프로토콜을 지원하지 않는 DJI 등의 다양한 기체에 적용 가능한 시뮬레이터를 개발하고자 한다.

Acknowledgments

본 연구는 2020년도 국토교통부 실감형 3D 도시모델 저작 및 제공 기술 개발사업의 연구비지원 (20DRMS-B147287-02)에 의해 수행되었습니다.

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