스마트폰으로 굴착 현장을 촬영하고, 이를 정확한 위치 정보가 포함된 3D 모델로 손쉽게 변환해 보세요. 이 모든 것이 PIX4D의 Gaussian Splatting 기술 덕분에 가능합니다.
한편, 한때 측량 혁신으로 주목받았던 항공 데이터 수집 방식은 비행 제한 구역, 고층 건물, 그리고 지상 장애물의 밀도로 인해 제약을 받을 수 있습니다. 그 결과, 데이터의 누락, 불완전한 시각화, 그리고 지하 시설물의 정확한 상태와 위치에 대한 불확실성이 여전히 남게 됩니다.
도심 환경에서의 지하 유틸리티 매핑
데이터 수집의 기술적인 어려움을 넘어서, 지하 유틸리티의 정확한 위치 정보 부족은 심각한 안전 문제로 이어질 수 있습니다. 도시 아래에는 유틸리티 네트워크라는 보이지 않는 지도가 존재하지만, 이를 정확히 기록해 두지 않으면 위치를 파악하기 어렵습니다.
유지보수나 신규 설치가 필요할 때, 유틸리티 소유자와 시공업체는 예상치 못한 위험에 직면하게 됩니다. 표시되지 않은 케이블이나 배관을 실수로 건드리는 경우, 대규모 서비스 중단, 사고, 심지어 인명 피해까지 발생할 수 있습니다.
기존에는 전통적인 측량 방식을 통해 지하 유틸리티의 위치를 파악해 왔습니다. 보통 이 과정은 굴착이 진행 중일 때 현장에 측량 전문가를 불러 파이프 위치를 측정하는 방식으로 이뤄집니다. 하지만, 이 방식에는 여러 가지 한계가 있습니다. 정확한 시점에 측량 인력을 투입해야 한다는 조건이 프로젝트 지연으로 이어질 수 있고, 측량 방식 자체에도 구조적인 제약이 따릅니다.
“PIX4D의 Gaussian Splatting은 단순히 시각적으로 뛰어난 것에 그치지 않고, 실세계 좌표에 맞춰 정밀하게 정렬되는 지오리퍼런싱 기능을 갖추고 있습니다.
정확한 위치 정보가 중요한 유틸리티 분야 전문가들에게는, RTK(실시간 운동 보정) 시스템과의 완벽한 호환성 덕분에 굴착 현장의 신뢰도 높은 기록이 가능합니다.”
대부분의 측량 전문가는 GNSS 로버를 사용하지만, 안전 규정상 굴착구에 직접 진입할 수 없어서 오프셋(offset)을 적용한 간접 측정 방식에 의존하게 됩니다. 이에 따라 정확한 측정값이 아닌 추정치에 가까운 결과가 나올 수 있습니다. 또한, 굴착부가 닫히기 전에 빠르게 작업을 마쳐야 하므로 중요한 데이터 포인트를 놓칠 위험도 커집니다. GNSS 로버는 개별 포인트와 선(line)만 측정할 수 있어, 지하 유틸리티의 복잡한 구조를 완전하게 표현하기 어렵습니다.
지하 유틸리티를 위한 지면 기반 데이터 수집
이 도구를 Gaussian Splatting과 함께 활용하면 원시 스캔 데이터를 초정밀하고 사실적인 3D 모델로 변환할 수 있습니다. 그 결과, 굴착 매핑과 지하 유틸리티 문서화의 수준이 향상되며 유틸리티 엔지니어들은 더욱 정밀한 굴착 시각화 자료를 확보할 수 있습니다.
지상 기반 유틸리티 데이터 수집: Gaussian Splatting을 스마트폰으로 구현하다
기존의 사진측량 방식은 복잡한 환경을 촬영 이미지만으로 완벽하게 재구성하는 데 한계가 있을 수 있지만, Gaussian Splatting은 장면 전체를 보다 정밀하고 종합적으로 표현할 수 있도록 해줍니다. 이를 통해 파이프, 전선관, 토양 상태, 주변 구조물까지 선명하게 기록할 수 있습니다.
이처럼 고정밀 재구성 결과는 명확하고 반박 불가능한 시각적 증거를 제공하므로, 굴착 당시 상황을 두고 벌어지는 분쟁도 줄일 수 있습니다. 이제 엔지니어와 현장 작업자는 스마트폰이나 태블릿만으로도 초정밀 이미지를 손쉽게 촬영할 수 있으며, Gaussian Splatting이 이를 빠짐없이 완성도 높은 3D 모델로 변환해 준다는 점에서 신뢰하고 활용할 수 있습니다. 이는 기존의 3D 텍스처 메쉬나 포인트 클라우드에서 흔히 발생하는 데이터 누락이나 불균일함의 문제를 해결하는 기술입니다.
PIX4D의 Gaussian Splatting은 RTK 장치와 호환 가능
RTK 기능이 탑재된 모바일 디바이스나 기준점(GCP)을 함께 사용하면, Gaussian Splatting은 측량 수준의 정밀도를 확보할 수 있어, 모든 유틸리티 위치를 센티미터 단위의 정확도로 기록할 수 있습니다. 이는 유틸리티가 복잡하게 교차하는 밀집된 도심 환경에서 특히 유용하며, 작은 오차 하나가 큰 비용 손실이나 서비스 장애로 이어질 수 있는 상황을 방지해 줍니다.
RTK 데이터를 통합함으로써 현장 작업자는 디지털 재구성의 정확도를 극대화할 수 있으며, 이를 통해 생성된 굴착 모델은 GIS 데이터베이스, CAD 도면, 기존 유틸리티 지도와 손쉽게 연동할 수 있습니다.
이러한 호환성 덕분에 Gaussian Splatting은 단순한 시각화 도구를 넘어, 엔지니어링 수준의 솔루션으로 자리 잡고 있습니다. 신규 유틸리티 설치를 기록하거나, 되메우기 전 굴착 상태를 문서화하거나, 손상 여부를 점검하는 등 어떤 상황이든, Gaussian Splatting을 RTK 포지셔닝과 함께 활용하면 모든 모델을 초정밀하고 지리적으로 정확한 형태로 생성할 수 있어, 향후 굴착 작업이나 자산 관리 시에도 신뢰할 수 있는 디지털 기록으로 활용할 수 있습니다.
클라우드에서의 처리: Gaussian Splatting을 현실로 구현하다
무엇보다 중요한 점은, 이러한 클라우드 워크플로를 통해 고해상도·지오리퍼런싱된 3D 모델을 즉시 확인할 수 있다는 점입니다. 직관적이고 상호작용 가능한 시각화를 통해 굴착 현장을 더욱 명확하게 파악할 수 있습니다. PIX4D의 고급 알고리즘 덕분에 워크플로는 대부분 자동화되어 있어, Gaussian Splatting 결과물도 간편하게 생성 및 열람할 수 있습니다. 복잡한 굴착 네트워크, 빽빽한 유틸리티 지대, 세밀한 구조물이 있는 현장조차 웹 브라우저에서 손쉽게 탐색할 수 있습니다. — 별도의 고급 기술 없이도 말이죠.
몇 번의 클릭만으로 사용자는 3D 현장을 자유롭게 탐색하고, 관심 있는 구역을 확대하거나 측정값을 검증할 수 있습니다. 이처럼 직관적인 시각화 환경은 검증 및 보고 과정을 훨씬 더 효율적으로 만들어주며, 유틸리티 전문가들이 신속하고 정확한 의사결정을 내릴 수 있도록 돕습니다. 굴착 현장의 진행 상황을 추적하거나, 유틸리티 정렬 상태를 검토하거나, 시공업체 및 지방자치단체와 진행 현황을 공유할 때도, 클라우드에서 모델을 처리하고 접근할 수 있는 기능은 작업 흐름을 단순화하고 팀 간 협업을 원활하게 해줍니다.
Gaussian Splatting으로 생성된 새로운 고밀도 포인트 클라우드
PIX4D의 Gaussian Splatting 기능의 핵심은, 기존 결과물을 한층 더 향상한다는 점입니다. 특히 고밀도 포인트 클라우드의 품질이 크게 개선됩니다. 굴착부나 지하 통로처럼 복잡한 환경에서는 포인트 클라우드가 드물게 분포하거나 노이즈가 많고, 일부 영역이 비어 보이는 경우가 많습니다. 하지만 새로운 Gaussian Splatting 기능을 활용하면, 작은 디테일까지 선명하게 표현된 밀도 높고 연속적인 3D 재구성 결과를 얻을 수 있습니다. 그 결과, 파이프, 전선관, 토양층, 구조 보강재, 굴착면과 같은 요소들이 기존보다 훨씬 더 정밀하고 또렷하게 시각화됩니다.
유틸리티 분야에서는 이러한 고도화된 포인트 클라우드가 다음과 같은 중요한 이점을 제공합니다:
- 굴착 현장 문서화: 다양한 재료 간 구분이 더욱 명확하게 표현되어, 엔지니어가 배관 코팅 상태를 분석하거나, 토양 이동을 감지하거나, 유틸리티 간 교차 지점을 식별하는 데 유용합니다.
- 지하 설비 검증: 높은 밀도의 포인트 클라우드 덕분에 주요 정렬 상태와 연결부가 정확히 표현되어, 설계 사양과의 일치 여부를 쉽게 확인할 수 있습니다.
- GIS 및 CAD 통합: 보다 풍부한 포인트 클라우드 결과물은 GIS 및 CAD 시스템과의 통합을 향상해, 인프라 계획 및 향후 굴착 작업을 위한 정확한 준공(As-built) 데이터를 제공합니다.
Gaussian Splatting으로 생성된 고밀도 포인트 클라우드는 우수한 시각적 품질뿐만 아니라, 정확한 지리정보 정합성(geospatial accuracy)도 함께 제공합니다. 이는 장기적인 지하 유틸리티 관리에 매우 강력한 자산이 됩니다.
이제 유틸리티 기업은 정확한 굴착 당시의 현장 상태를 언제든지 저장, 공유, 다시 확인할 수 있으며, 이를 통해 비용이 많이 드는 시굴 작업의 필요성을 줄이고, 향후 유지보수 및 보수 계획에 있어 더 나은 의사결정이 가능해집니다.
이처럼 고밀도이면서 사실적인 포인트 클라우드의 새로운 시대는 단순한 3D 모델링 기술의 향상을 넘어, 지하 유틸리티의 매핑, 검증, 관리 방식 자체를 근본적으로 바꾸는 전환점이 되고 있습니다.
