PIX4Dcatch는 터널과 같은 지하 구조물 정밀 측량 과정에서 기존의 고비용 방식에 대한 대안을 제시합니다.
지하 구조물, 특히 터널의 정확한 매핑은 인프라 유지보수, 안전 점검, 그리고 도시 계획에 있어 필수적인 요소입니다. 기존에 활용되던 토털스테이션과 같은 전통적 방법은 높은 정밀도를 제공하지만, 재정적·물리적·기술적 제약으로 인해 활용 한계가 있었습니다. PIX4Dcatch는 이러한 한계를 극복하기 위해 GNSS RTK 신호, 사진측량 알고리즘, 그리고 Pix4D AutoTag 기술을 결합하여 GNSS 신호가 제한된 환경에서도 정밀한 매핑을 위한 접근성 높은 솔루션을 제공합니다.
이번 아티클에서는 열악한 조명, 센서 네비게이션의 한계와 같은 지하 환경 매핑시 마주하는 과제들을 다루고, 스마트폰을 활용한 매핑의 모범 사례를 소개합니다. 실제 터널에서 다양한 스캐닝 패턴의 성능과 정확도 및 반복성 측면에서 얼마나 우수한지 테스트했습니다. 그 결과 상대 정확도가 1% 미만으로 우수하여 인프라 모니터링 작업에 있어 매우 적합한 결과를 확인했습니다.
본 아티클은 Christoph Strecha, Martin Rehak, 그리고 Davide Antonio Cucci의 연구 논문을 기반으로 작성되었습니다.
지하 구조물의 매핑 과제
지하 공간을 매핑하는 일은 쉽지 않습니다. 특히 GNSS 신호가 닿지 않는 환경에서는 더욱 그렇습니다. 위성 기반 위치 확인이 불가능할 경우, 시스템은 종종 데드 레코닝(dead reckoning)―시간에 따른 이동을 기반으로 위치를 추정하는 방식―에 의존하게 됩니다. 하지만 터널이나 복잡하게 얽힌 공간은 조도가 낮은 경우가 많아 사진측량, 특히 영상 기반 3차원 재구성 기법을 활용하기 때문에 큰 어려움이 따릅니다.
따라서 전문가들은 문서화와 점검 작업을 위해 주로 LiDAR를 선호합니다. 사진측량 또한 이러한 환경에서 활용될 수 있지만 낮은 조도, 균일한 표면, 그리고 스케일 변화와 같은 요인들은 재구성 품질에 영향을 줄 수 있습니다.
지하 구조물 시설 매핑 워크플로우
최신 스마트폰은 고해상도 카메라, 정교한 센서, 그리고 강력한 처리 성능을 갖추고 있어 전용 장비로만 가능했던 작업들을 수행할 수 있습니다. RTK GNSS 데이터와 스마트폰 사진측량을 결합하면 GNSS 신호가 제한적인 터널과 같은 환경에서도 정밀한 준공(as-built) 모델을 생성할 수 있습니다.
이 방식은 워크플로우를 단순화하고 비용을 절감하며 전문 매핑 기능을 스마트폰으로 확장합니다. 최신 사진측량 알고리즘을 통해 GNSS 신호 수신이 원활한 구간에서 확보한 정확도를 신호가 닿지 않는 구간까지 이어갈 수 있습니다.
이 워크플로우는 측량 경험이 부족한 사용자도 쉽게 활용할 수 있도록 설계되었습니다. 측량 인력이 부족한 지역에서 스캐닝 작업을 일반 작업자에게 배정하여 프로젝트 지연과 비용을 줄이는 데 도움이 됩니다. 전문 인력의 가용성을 기다리지 않고도 매핑 과정을 정규 현장 업무 흐름에 통합하여 프로젝트를 지속적으로 진행할 수 있습니다.
터널 매핑: 지하 인프라 3D 스캐닝
이번 실험의 목적은 두 가지였습니다. 첫째, PIX4Dcatch로 생성한 지하 지도의 정확도를 평가하는 것이었고, 둘째, 스마트폰을 활용한 터널 매핑 과정에서 발생하는 실제적인 과제와 한계를 식별하는 것이었습니다. 일련의 실험을 통해 3D 재구성의 절대적 및 상대적 정확도를 검증하고, 스마트폰 기반 터널 매핑의 효능을 확인하여 향후 응용 가능한 프레임워크를 제시하고자 했습니다.
연구팀은 스위스 프레베랑주(Preverenges)에 위치한 정기 점검과 유지관리가 요구되는 한 터널을 선택했습니다. 이 터널은 로잔(Lausanne)과 모르주(Morges)를 연결하는 도로 아래에 위치한 보행자 지하도이며, 길이는 약 30미터, 직경은 약 3미터에 달합니다. 보행자들의 안전한 통행을 위해 야간 시 가시성과 안전을 높이는 조명이 설치되어 있습니다.
연구팀은 iPhone 14 Pro에 Emlid Reach RX를 장착하고, 이를 전용 핸들에 부착한 뒤 맞춤 제작한 외부 조명 시스템을 더해 어두운 터널 내부에서 데이터 수집을 보완했습니다. 이러한 추가 장비는 저조도 환경에서는 이미지 품질과 iPhone의 트래킹 성능을 향상시키는 효과가 있습니다.
스마트폰 데이터 취득
터널에 가장 적합한 스캐닝 패턴을 찾기 위해 정확도·사용 편의성·터널 형상에 대한 적응성 등을 기준으로 여러 가지 촬영 기법 평가를 실시했습니다. 터널 전 구간에는 10개의 Autotag가 배치되었고, 이 기능은 다양한 상황에서 PIX4Dcatch의 정확한 매핑을 보장하는 데 중요한 역할을 합니다.
PIX4Dcatch는 포인트를 실시간으로 감지하고, 이를 스마트폰의 센서와 RTK 수신기에서 얻은 데이터와 결합합니다. 각 타깃에는 다섯 개의 식별 가능한 포인트가 포함되어 있으며, 이들은 처리 과정에서 자동으로 추출되어 수동 연결점(MTP, Manual Tie Point)으로 활용됩니다. 이러한 포인트는 정확도를 향상시키고 최종 3D 모델에서 흔히 발생하는 이중 레이어와 같은 오류를 줄이는 데 기여합니다.
PIX4D Autotag의 주요 기능
- 실시간 감지: 데이터 취득 과정에서 Autotag가 실시간으로 인식되어 효율적이고 즉각적인 피드백을 제공합니다.
- 사전 좌표 불필요: Autotag의 3D 위치를 사전에 없어도 설치가 간단합니다.
- 자동 드리프트 보정: 스마트폰에서 드리프트 보정이 자동으로 수행되며, 데이터 수집이 완료된 직후 수 초 내에 보정이 적용됩니다.
- 고유 코드 기반 정합: Autotag는 고유하게 코딩되어 있어 여러 스캔 간 정합에 활용할 수 있으며, 이를 통해 서로 다른 스캔이나 구간 간의 일관성과 정확성을 확보할 수 있습니다.
실제로 전체 이미지 중 단 10~15%만이 완전한 RTK fix 정확도를 갖췄지만, 실시간 감지와 사후 처리(post-processing)를 결합한 덕분에 GNSS 신호가 제한적인 터널과 같은 까다로운 환경에서도 고품질 결과를 얻을 수 있었습니다!
스캐닝 패턴
연구팀은 총 4가지 스캐닝 패턴을 평가했습니다.
- 단방향 직선 패턴
- 단방향 나선형 패턴
- 양방향 직선 패턴
- 양방향 나선형 패턴
수집된 데이터는 PIX4Dmatic에서 처리되어 고밀도 포인트 클라우드, 3D 메시, 디지털 표면 모델(DSM), 오르소모자이크를 생성했습니다. PIX4Dmatic은 GCP(기준점), 체크 포인트, MTP(수동 연결점)를 추가할 수 있는 고급 기능을 제공합니다. 또한 사용자는 프로젝트의 요구에 맞게 처리 워크플로우를 자유롭게 커스터마이징 할 수 있으며 모든 결과물은 시각화 및 추가 분석이 가능합니다.
Pix4D의 Geofusion 알고리즘은 GNSS, ARKit, 그리고 Pix4D Autotag 등 여러 소스에서 수집한 데이터를 결합해 각 이미지의 정확한 위치와 자세를 추정합니다. 그 결과 신호가 미약하거나 시각적 특징이 제한된 구간에서도 정밀한 이미지 위치 태그를 확보할 수 있었습니다.
양방향 나선형 패턴은 가장 완전한 결과를 제공했으며, 가시적인 아티팩트(불필요한 왜곡 현상) 없이 깔끔한 포인트 클라우드를 생성했습니다. 절대 오차는 항상 2.3cm 미만, 평균 오차는 1mm 이하, 모든 테스트에서 표준편차는 1.3cm 수준이었습니다. 실제 거리가 약 2미터였다는 점을 고려하면 상대 정확도는 1% 미만으로 인프라 모니터링 작업에 있어 매우 우수한 성과라 할 수 있습니다.
PIX4Dcatch로 구현하는 정밀 지하 구조물 매핑
이번 연구는 스마트폰이 Autotag, Geofusion 알고리즘, 그리고 GNSS RTK 어댑터와 결합될 때 지하 환경을 정밀하고 경제적으로 매핑할 수 있는 방법을 제공한다는 것을 보여줍니다. 실제 터널 환경에서 검증된 이 방식은 조도가 낮거나 시야가 가려지고 GNSS 신호가 전혀 닿지 않는 구간에서도 센티미터 수준의 정확도를 구현했습니다.
테스트한 스캐닝 패턴 중, 양방향 나선형 방식이 가장 완전하고 아티팩트 없는 포인트 클라우드를 생성했습니다. 단방향 스캐닝은 포장도로 점검과 같은 단순 작업에는 효과적이지만, 보다 복잡한 터널에서는 전 구간을 커버하기 위해 양방향 스캐닝이 더 적합합니다. 특히 Autotag는 서로 다른 패스에서 촬영된 이미지를 정합할 때 정확도를 유지하는 핵심 요소로 작용했습니다.
이 워크플로우는 사진측량이나 측량 경험이 거의 없거나 전혀 없는 사용자도 쉽게 접근할 수 있으며, LiDAR나 SLAM 기반 시스템과 같은 전통적 도구에 비해 비용과 복잡성을 크게 줄여줍니다. 또한 간편한 사용성을 바탕으로 다양한 터널 매핑 작업에 실질적으로 활용할 수 있고, 건설·인프라·도시 계획 프로젝트 전반에서 보다 폭넓은 도입을 지원합니다.
