모든 현장은 서로 다르며 각기 다른 도전 과제를 안고 있습니다. 드론 매핑은 계획, 모니터링, 문서화 등 현장의 다양한 문제 해결에 도움을 주는 도구입니다.
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첫 게시 일자 | 2018년 7월 20일 |
업데이트 일자 | 2020년 6월 10일 |
오스트리아의 대형 건설 회사인 STRABAG은 지난 4년 동안 드론을 사용해 왔으며, 드론 매핑이 시간을 크게 절약하고 위험을 줄인다는 것을 발견했습니다. 경우에 따라 이 기술은 기존 측량 기술로 달성할 수 없었던 결과를 제공하기도 합니다.
4년이 넘는 기간 동안 PIX4D 소프트웨어로 작업하면서 다른 대안도 시험해본 결과, STRABAG은 "PIX4D는 매핑과 처리에 있어 매우 사용자 친화적이며 편리하다"라는 결론을 내렸습니다.
STRABAG은 수년 간 사진 측량 기술을 활용하여 수백 개의 프로젝트를 매핑하는 데 PIX4D 소프트웨어를 사용했습니다. 이번 글에서는 이 중 세 가지에 초점을 맞출 것입니다매
활용 사례 원문 읽어보기
STRABAG 소개
오스트리아에 본사를 둔 STRABAG은 72,000명 이상의 직원을 보유하고 전 세계적으로 서비스를 제공합니다. 드론 부서는 독일 레겐스부르크에 위치해 있으며, 도로, 교량 등 인프라 매핑, 재고 측정, 건설 현장 모니터링에 중점을 두고 있습니다.
드론 부서는 6명으로 구성된 팀으로, 전 세계의 복잡한 대규모 매핑 프로젝트를 관리합니다. 이러한 규모의 운영은 STRABAG의 각 사업부가 자체 드론을 사용하여 프로젝트를 매핑할 수 있도록 교육한 덕분에 가능했습니다. 사업부들은 현재 매월 40개 이상의 프로젝트를 처리하고 있으며, 이 수는 계속 증가하고 있습니다.
드론과 PIX4D 사진 측량 소프트웨어를 이용한 매핑
STRABAG은 소프트웨어 솔루션을 선택할 때 결과물, 기존 워크플로와의 호환성, 사용 편의성을 중요한 요소로 고려했습니다. 어떤 소프트웨어든 사용하기 쉽고, 신뢰할 수 있는 결과물을 제공하며, CAD 및 BIM 등 기타 소프트웨어와의 원활한 호환이 중요했습니다. 또한, 사용이 쉬울 뿐만 아니라, 기존 건설 워크플로우와 원활하게 통합되고 계속 증가하는 프로젝트 수를 처리할 수 있도록 확장 가능해야 했습니다.
다양한 소프트웨어 솔루션들을 비교한 후, STRABAG은 PIX4D를 선택했습니다. STRABAG의 UAV 부서 책임자인 Thomas Gröninger는 “우리 회사에는 많은 직원이 근무하고 있으며, 원활한 워크플로우가 중요합니다. PIX4D는 이러한 면에서 가장 사용하기 쉬운 소프트웨어 중 하나입니다.”라고 언급했습니다.
PIX4Dengine: 기업을 위한 원활한 통합
복잡한 대규모 프로젝트의 경우, 처리 시간 단축과 간소화된 워크플로우를 필요로 하기 때문에 PIX4D의 기업용 솔루션이 STRABAG에 적합한 선택이 되었습니다. PIX4Dengine API와 SDK는 PIX4D의 강력한 처리 알고리즘을 모든 기업에 제공합니다. PIX4D의 처리 엔진은 STRABAG의 요구 사항에 맞게 맞춤화되었으며, 안전한 클라우드 컴퓨팅 서버에서 호스팅됩니다. 이로 인해 팀의 유연성은 향상되고, 처리 시간은 단축되었습니다.
접근이 불가능한 자산을 사진측량법을 이용해 조사하기
콜롬비아의 다리 보수를 포함한 도로 건설
콜롬비아 북서부의 안티오키아 주는 산악 지대이며 울창한 숲으로 덮여 있는 지역입니다. STRABAG은 이 험난한 지형을 가로지르는 176km의 고속도로 건설, 운영, 자금 조달 및 계획하는 계약을 맺었습니다. ‘autopista al Mar 1’로 알려진 이 도로는 주도인 메데인과 볼롬볼로 시를 연결합니다.
프로젝트 정보
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프로젝트 유형 | 고속도로 건설 및 현대화 |
위치 | 콜롬비아 |
프로젝트 규모 | 176km |
이미지 개수 | 위치당 최대 2,000장의 이미지로 매핑된 20개 이상의 교량 |
해상도 | GSD 약 1.2픽셀(cm당) |
워크플로우 | PIX4Dcapture 앱으로 작동하는 X3 카메라가 장착된 DJI Inspire 드론 1개 + GCP |
소프트웨어 |
‘autopista al Mar 1’은 총 176km의 구간 중 75km의 신규 도로 건설과 함께 기존 도로 65km의 현대화, 터널 1개, 그리고 20개 이상의 다리 재건설로 구성됩니다. 다리들은 프로젝트의 성공을 위한 핵심 요소였지만, 기술적 세부사항은 부족했습니다. 주변 지형을 포함해 기둥과 기초 등을 모두 매핑하기 위해 STRABAG은 드론과 PIX4D 소프트웨어로 전환했습니다.
Thomas는 “드론을 활용하여 다리 주변을 자유롭게 비행하면서 상부, 하부, 주변 지형까지 인프라 전체를 완벽하게 파악할 수 있었습니다. 결국 기존 측량 방법보다 훨씬 더 많은 데이터를 확보할 수 있었고, 모든 작업을 더 빠르게 완료할 수 있었습니다.”라고 설명했습니다.
복잡하고 비용이 많이 들며 시간 소모가 큰 과정인 다리 점검
전통적인 측량 방법을 사용하면 다리 점검은 복잡하고, 많은 비용과 시간이 드는 과정입니다. 또한, 교통과 위험한 위치 등 잠재적 위험이 따르기도 합니다. Thomas는 이렇게 설명했습니다.
“GPS 로버를 사용하여 점을 측정하려면 도로에서 차량과 함께 이동하는 교통 상황 속에서 걸어야 합니다. 이는 매우 위험하며 혹은 불가능할 수 있습니다. 그러나 드론을 활용하면 차량이 이동하는 동안에도 다리 주변을 비행할 수 있습니다. 그래서 전통적인 측량 방법보다 드론을 사용하고 사진 측량 매핑을 하는 것이 더 낫습니다. 전통적인 방법으로는 다리의 일부 지역을 매핑하는 것이 불가능합니다.”
Thomas는 이어서 설명했습니다.
“전통적인 방법으로는 다리의 모든 점을 측정해야 합니다. 만약 다리가 100미터 넓이와 200미터 길이라면, 매 미터마다 점을 측정하고 모든 가장자리를 측정해야 합니다. 전통적인 토탈 스테이션 방법으로는 점을 점점 더 많이 측정해야 합니다. 이 과정은 시간이 걸리고 충분하지 않습니다. 왜냐하면 우리는 다리 아래의 점이나 다리 기둥, 다리 아래의 빔을 측정할 수 없기 때문입니다. 우리는 걸을 수 있는 곳만 측정할 수 있으므로, 다리 표면에 대한 데이터만 얻을 수 있습니다. 전통적인 측량 방법의 이러한 한계 외에도, 이 콜롬비아 프로젝트의 매우 가파른 지형도 일반 측량사에게 접근할 수 없는 제약이었습니다. 우리는 다른 기술을 사용해야 했습니다.”
가파른 지형에 위치한 다리를 매핑할 때의 어려움
이 프로젝트는 산악 지형으로 인해 여러 도전과 직면했습니다. 이와 관련한 내용은 다음과 같습니다.
- PIX4Dcapture 앱의 자유 비행 모드로 다리의 기초와 기둥을 매핑해야 했습니다.
- 관심 영역에 기초와 기둥이 모두 포함되기 때문에, 지상 기준점(GCP)을 도로의 수평면과 교각의 수직면에 모두 배치해야 했습니다. 또한, GNSS 연결 네트워크가 없었기 때문에, GCPs는 토탈 스테이션을 사용하여 측정해야 했습니다.
- 이 지역은 매우 울창한 식생으로 인해 3D 포인트 클라우드에 불편한 노이즈와 아티팩트를 생성할 가능성이 있었습니다. 그러나 PIX4D의 rayCloud 솔루션을 사용해 포인트 클라우드 편집을 간소화하고 정확한 모델을 쉽게 생성할 수 있었습니다.
PIX4D 드론 매핑 소프트웨어를 통한 프로세스 간소화
모든 수집된 이미지는 PIX4D 매핑 소프트웨어로 처리되어, 기존 다리의 정밀한 3D 모델과 고해상도의 지리 참조 정사 사진(해상도 또는 cm당 1.2 픽셀의 지상 샘플링 거리(GSD))을 생성했습니다. 3D 모델을 통해 팀은 관심 지역을 자세히 시각화하고 정밀한 측정과 부피 계산을 통해 건설 프로젝트를 효율적으로 계획할 수 있었습니다. 팀은 3D 포인트 클라우드를 벡터화하여 다리 선을 구하고 생성된 DTM을 사용하여 부피를 계산했습니다.
STRABAG은 PIX4D 소프트웨어로 프로세스를 간소화하고 각 교량을 매핑하는 데 필요한 전체 작업 시간을 단축했습니다. Thomas는 이렇게 말했습니다.
“다른 사진 측량 소프트웨어와 비교했을 때 PIX4D의 제품이 더 빨라 보였습니다. 자동 GCP 마킹과 같은 완전 자동화 기능 덕분에 수동 처리 시간을 크게 단축할 수 있었습니다. 반면 이전 프로젝트에서 테스트한 다른 소프트웨어에서는 속도가 느리거나 교량과 같은 복잡한 구조물을 배열하는 데 어려움이 있었습니다.”
토공 모니터링 속도 80% 향상
독일의 토공 관리
프로젝트 정보
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프로젝트 유형 | 대규모 시설 건설 |
위치 | 독일, 다름슈타트 |
프로젝트 규모 | 30km² |
이미지 개수 | 매월 1,800장 |
해상도 | GSD 약 1.3픽셀(cm당) |
워크플로 | 마이크로드론 MD4-1000 드론(Sony RX1 R2 42MP 카메라 + 플레이트에 GCP 장착) |
소프트웨어 |
최신 데이터의 가치
최신 데이터를 유지하고 시간 경과에 따른 부피 변화를 계산하기 위해 STRABAG은 매월 말 해당 지역을 드론으로 촬영합니다. STRABAG은 수집된 이미지를 처리하고, 디지털 지형 모델(DTM)을 계산하고, 부피를 계산하여 변화를 예측하는 데 PIX4D 소프트웨어를 사용합니다. 이러한 변경 사항은 프로젝트 관리자 및 계약자를 비롯한 여러 이해 관계자와 쉽게 공유할 수 있습니다. 또한, 작업이 일정에 따라 계획대로 진행되고 있음을 문서화하여 프로젝트를 기록합니다.
더 빠른 결과 전달
드론과 PIX4D는 기존 방식보다 최대 80% 더 빠른 결과를 제공하여 시간을 대폭 절감할 수 있습니다. 기존 기법으로는 한 번 측량하려면 약 2주가 소요됩니다. 하지만 드론을 사용하면 하루 만에 해당 지역을 측량하고 다음 날 이미지를 처리할 수 있습니다. Thomas는 말했습니다.
“기존 방식의 경우 비행과 처리에 2주가 소요되는 반면, 드론 기술을 사용하면 이틀이면 충분합니다. 시간을 많이 절약할 수 있고 정확도도 높습니다.”
대규모 프로젝트의 효율적인 문서화
케냐의 댐 건설
프로젝트 정보
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프로젝트 유형 | 댐 건설 |
위치 | 케냐 나이로비 지역 |
프로젝트 규모 | 8km |
이미지 개수 | 6,500장 |
해상도 | GSD 약 2.4픽셀(cm당) |
워크플로 | X4S 카메라가 장착된 Inspire II 드론 + 콘크리트에 설치한 GCP |
소프트웨어 |
STRABAG는 대규모 프로젝트에서 정확한 지도를 작성하고 지오레퍼런싱 데이터를 확보하기 위해 여러 지상기준점 (GCP)을 설치했습니다. 하지만 곧바로 측량 과정에서 문제에 직면했습니다. 매일 오전 폭우가 쏟아져 지상에 표시한 GCP 마크가 지워져 하루에 수집한 데이터와 다음 날 수집한 데이터를 정확하게 비교할 수 없었던 것입니다.
팀은 콘크리트로 만든 GCP를 구축하여 마침내 측정치를 얻고 정확도를 확신할 수 있는 솔루션을 찾았습니다. GCP를 구축하고 측정하는 과정은 3주가 걸렸지만, 일단 설치한 후에는 전체 지역을 비행하여 이미지를 수집하는 데 3일밖에 걸리지 않았습니다.
PIX4D를 통한 대량 이미지를 처리에는 1주일이 소요되었습니다. GCP 마킹 과정의 어려움을 극복하기 위해 STRABAG은 드론으로 PPK-Direct Georeferencing 시스템을 시험 사용해 보았습니다. Thomas는 이렇게 말했습니다.
“이 GPS 시스템은 PIX4D 소프트웨어와 호환이 잘 됩니다. 테스트했을 때의 결과도 우수했습니다. GPS 정보가 2cm 이상의 정확도로 이미지 파일에 내장되어 있기 때문에 더 이상 PIX4D에서 추가 보정할 필요가 없습니다. 이를 통해 GCP를 줄이고 향후 프로젝트에서 상당한 시간을 절감할 수 있었습니다. 예를 들어 프로젝트 진행을 위해 기존 100개 대신 20개의 GCP만 필요하게 된 거죠.”
다양한 프로젝트, 하나의 도구
여기 소개된 프로젝트들은 규모, 복잡성, 위치 면에서 매우 다릅니다. 그러나 가장 효율적인 데이터 수집 및 처리를 위해 STRABAG는 동일한 도구 세트, 즉 드론과 PIX4D 드론 매핑 소프트웨어를 사용했습니다.
