http://dx.doi.org/10.7848/ksgpc.2016.34.1.21
오픈 소스 환경의 노천광산 모니터링시스템 개발을 위한 데이터베이스 고도화 방안
Database Enhancement for Development of Open-pit Mine Monitoring System in Open Source Environments
김세열1) · 유지호2) · 유영걸3)· 이현직4)
Kim, Se-Yul · Yu, Ji-Ho · Yu, Young-Geol · Lee, Hyun-Jik
Abstract
Open-pit mines are the critical infrastructure for acquiring natural resources. Since it could be endangered by environmental and safety problems during operations, continuous monitoring is required for this type of mine.
However, the domestic level management and accumulation of present state data of the topographical alteration are incurred by the development and restoration of open-pit mines relying on digital topographic maps and site surveys. Because of it, other than an expert cannot be viewed easily examines those changes information of open-pit mines in the domestic level. If the efficient management and public access of the open-pit mine is targeted, it is easy to build a web-based three-dimensional monitoring system, utilized in the space information software of open source. Therefore, we purposed on developing an open-pit mine monitoring system to support the development and restoration of the ecology-friendly environment, which could be easily monitored by the general public for those changes within terrain and environments due to operations of the mine.
Keywords: Open-pit Mine, Open Source, Monitoring System, Database, Geospatial Information Openplatform
초 록
노천광산(open-pit mine)은 자원의 확보차원에서 매우 중요한 기반시설이지만 운영과정에서 지형 및 환경변화나 안전 문제 등이 발생되기 때문에 지속적인 모니터링이 요구되고 있다. 그러나 국내 노천광산에서 개발 및 복원에 따 른 지형 변화에 대한 현황 자료는 수치지형도와 현장측량 성과에 의존하여 전문가 이외에는 노천광산의 변화에 대 한 정보를 용이하게 확인할 수 없다. 이에 노천광산에 대한 효율적인 관리 및 일반인의 접근이 원활하게 노천광산 을 대상으로 오픈소스 공간정보 소프트웨어를 활용한 웹기반 3차원 모니터링시스템을 구축하여, 일반인들도 쉽게 광산의 운영에 따른 지형 및 환경변화 등을 모니터링하고 친환경 생태학적 개발 및 복원을 지원하는 노천광산모니 터링시스템을 개발하고자 한다.
핵심어 : 노천광산, 오픈 소스, 모니터링시스템, 데이터베이스, 공간정보 오픈플랫폼
Original article
Received 2015. 11. 17, Revised 2016. 01. 22, Accepted 2016. 02. 18
1) Member, Dept. of Civil Engineering, Sangji University([email protected]) 2) Member, Chung-Ang Aerosurvey CO., LTD.([email protected])
3) Member, Dept. of Civil Engineering, Sangji University([email protected])
4) Corresponding Author, Member, Dept. of Civil Engineering, Sangji University([email protected])
1. 서 론
노천광산은 자원의 확보차원에서 매우 중요한 기반시설이 지만 운영과정에서 지형 및 환경변화나 안전 문제 등이 발생되 기 때문에 지속적인 모니터링이 요구되고 있다.
기존의 연구에서 Froese and Mei(2008)는 항공 LiDAR(Light Detection And Ranging)와 위성 InSAR(Interferometric SAR) 기술을 이용하여 광산분포에 대한 정보를 정밀 DEM 을 이용하여 생성하고 공간 패턴에 관한 정량적 정보를 계산 하여 광산의 매핑과 모니터링을 수행하였다.
Brown et al.(2007)은 2km의 크기에 달하는 거대 노천광산 을 완전히 자동화 되고 정확하며 효율적인 모니터링시스템을 구축하기 위해 GNSS 수신기와 로보틱 토탈스테이션 장비를 결합하여 사면의 변형을 측정할 수 있는 방법을 제시하였다.
Tong et al.(2015)은 UAV와 지상 LiDAR를 이용하여 이미 지, Point Cloud처리, 객체분류 및 3D 매핑 등을 포함하는 데 이터 처리 및 결합을 위한 노천광산 모니터링 프레임 워크를 제공하였다.
노천광산의 지형공간정보 구축 및 모니터링에 관한 연구들 은 광산의 DEM(Digital Elevation Model) 자료를 이용한 변 화 분석에 관한 연구, 광산의 관리 시스템 제안에 관한 연구 및 다양한 측량장비를 이용한 모니터링 기법 개발이 주를 이 루고 있다.
또한 국내 노천광산에서 개발 및 복원에 따른 지형 변화 에 대한 현황 자료는 수치지형도와 현장측량 성과에 의존하 여 전문가 이외에는 노천광산의 변화에 대한 정보를 용이하 게 확인할 수 없다.
이에 노천광산에 대한 효율적인 관리 및 일반인의 접근이 원활하게 이루어지기 위해서는 웹기반 GIS 애플리케이션의 개발이 필요하다.
노천광산 모니터링 시스템을 개발하기 위해 상용프로그램 을 이용하였을 경우와 오픈소스 프로그램을 이용하였을 경 우를 비교하였다. 노천광산 모니터링 시스템을 구축할 때에 상용프로그램을 이용한다면 프로그램 개발사와 연계를 통해 개발에 걸리는 시간이 단축되며 시행착오를 줄일 수 있지만 프로그램 구입비용이 높다는 단점이 있다. 반면에 오픈소스 프로그램의 경우에는 개발자 스스로가 문제를 해결해나감에 따라 개발시간이 늘어나는 단점이 있지만 프로그램 구입비용 이 절감된다(Lee et al., 2014(c)).
최근 다양한 연구사례에서는 웹상에서 공간정보를 운영, 유지관리하기 위해서 상업적인 소프트웨어 대신 오픈소스 GIS 소프트웨어가 활용되고 있는 추세이며, 천연자원 관리와
공간데이터 관리 등 다양한 분야에서 데이터베이스를 관리하 기 위해서 오픈 소스 소프트웨어를 활용한 연구들이 수행되 고 있다(Singh et al., 2012; YIN et al., 2009; Lee et al., 2008).
그러나 노천광산의 개발 및 복원에 대한 최적 모니터링 기 법에 대한 연구는 국내·외에서 많지 않으며, 노천광산 모니터 링시스템 구축과 오픈소스 공간정보 소프트웨어를 융합하여 활용한 사례도 부족한 실정이다.
친환경 생태학적인 광산의 복원을 위해서는 노천광산에 대 한 주기적이고 정확한 모니터링 기법이 필수적이며, 이를 효 율적으로 수행하기 위한 모니터링시스템의 개발이 요구된다.
이에 본 연구에서는 노천광산을 대상으로 최적화된 데이터 베이스를 구성하고 오픈소스 공간정보 소프트웨어를 활용한 웹기반 3차원 모니터링시스템을 구축하여 노천광산의 운영에 따른 지형 및 환경변화 등을 모니터링하고 친환경 생태학적 개발 및 복원을 지원하는 노천광산 모니터링시스템을 개발하 는데 목적이 있다.
또한 노천광산의 개발과 복원에 따른 변화를 모니터링하 기 위한 최적 센싱 및 고도화 방안을 제시하고 공간정보 오 픈플랫폼을 통한 노천광산의 모니터링 서비스 방안을 제시 함으로써 개방형 환경의 강원권 모니터링시스템을 개발하고 자 하였다.
노천광산 모니터링시스템은 강원도에 위치한 노천광산인 라파즈 한라시멘트광산을 대상으로 개발하였다. Fig. 1은 연 구의 흐름을 나타낸 것이다.
2. 기초 지형공간정보를 이용한 모니터링 지역의 분류
연구대상지역의 노천광산은 모니터링 개념을 정립하 기 위해 운영부문(operating aspect)과 환경 생태학적 부문 (environmental ecological aspect)으로 분류하여 모니터링 지 역을 세분하였다. 또한 차분영상기법(differential image)과 잔
Fig. 1. Main process of this research
차 DEM(residual DEM)을 이용하여 세부 모니터링 지역을 선 정한 후 가행광산과 휴지광산별 모니터링의 주안점을 분석하 여 운영지역 및 복원지역을 중심으로 모니터링 인자를 선정하 였다 (Lee et al., 2015(a); Lee et al., 2015(b)).
운영부문은 광산이 운영되며 생기는 채광지역이나 복원지 역에 대한 항목으로 광산의 운영계획과 복구계획에 따라 세 부항목을 선정하였다. 환경생태학적 부문은 광산 운영과 복 원 과정에서 발생되는 자연 및 환경변화에 대한 항목으로 운 영계획과 복구계획, 복구 추진현황에 따라 세부항목을 선정 하였다 .
노천광산의 모니터링 세부항목은 모니터링 항목에 맞추어 노천광산의 모니터링에 대한 주안점을 분석하여 운영지역과 복원지역을 선정하였다. 운영부문에서는 채광지역(mining area), 생태복원지역(ecological restoring area) 및 재해복구지 역 (disaster restoring area)으로 분류할 수 있다.
채광지역은 광산에서 채광을 진행하고 있는 지역으로 변 화가 지속적으로 발생하는 지역이며, 생태복원지역은 광산을 운영하면서 발생하게 되는 채광 종료지역을 인공적으로 복원 함으로써 자연으로 환원하는 지역으로 주기적인 데이터 취 득이 필요하다.
재해지역은 채광 및 복원과는 달리 자연적이나 인공적인 요 인으로 인해 갑작스러운 변화가 발생하는 지역으로 긴급한 데 이터 취득이 필요하게 된다.
환경생태학적 부문은 폐석적치지역(waste stowage area), 생태복원완료지역 (ecological restored area)으로 분류하였다.
폐석적치지역은 채광지역에서 석회석을 얻고 난 뒤 남게 되는 폐석을 추후 복원을 위한 지역에 적치하는 지역을 의미하며 지속적인 변화가 있는 지역이며, 복원 완료지역은 복원을 마 치고 자연에 환원한 지역으로 변화가 적게 발생하므로 긴 주 기의 데이터를 취득해도 되는 지역이다.
노천광산의 모니터링 항목에 따라 노천광산을 효율적으로 모니터링하기 위해서는 기초 데이터의 취득, 가공, 성과품 제 작이 수반되어야 한다. 운영부문 및 환경생태학적 부문에서 정기적인 자료취득이 필요한 경우에는 1년 또는 2년을 주기로 항공사진측량 및 항공레이저측량을 통해 정사영상과 DEM 을 취득하고, 이 자료를 이용하여 광산운영 계획 및 연차별 복 원계획을 수립하여야 한다(Kim et al., 2015).
부정기적인 자료 취득은 민원이나 재해가 발생 하였을 때 비용과 절차가 간편한 UAV나 지상 LiDAR를 이용하여 정사 영상과 DEM을 취득하고 민원이나 재해로 인해 발생한 피해 상황을 파악하며 재해지역을 복구하기 위한 복구계획을 수립 하는데 이용하여야 한다.
이와 같이 본 연구에서 노천광산의 모니터링 지역을 세분 화 하고 세부항목별 데이터베이스 구축방법은 Fig. 2와 같다.
2.1 영상기반의 모니터링 지역 분류
고해상도 정사영상을 이용한 차분영상기법은 비교하는 영 상간의 시간경과에 따른 각 화소사이의 차이를 계산하고 그 결과를 이미지로 출력할 수 있는 기법이다. 차분영상기법을 적용한 결과는 2007년 정사영상과 2014년 정사영상을 이용 하여 나타냈으며 분석 결과는 Fig. 3과 같이 나타났다.
밝은 갈색으로 표현되는 영역은 2007년 정사영상에 비해 2014년 정사영상에서 식생이 줄어들고 광산 영역이 증가한 영 역으로 해당 영역을 채광지역으로 선정하였다. 밝은 회색으 로 표현되는 영역은 더 이상의 변화가 나타나지 않지만 기존 에 폐석을 적치하던 지역에 식재작업이 이루어져 식생이 발 생하는 지역으로 해당 영역을 생태복원지역으로 선정하였다.
연구 대상지역의 재해지역은 2012년 8월에 대상지역 인근 에 위치한 송전선로가 붕괴하는 사고가 발생하였다. 2007년
Fig. 3 . Classification of monitoring area using digital image
Fig. 2. Classification of monitoring area and data
acquisition method
정사영상을 분석하였을 때 더 이상 개발을 하지 않는 것으로 확인되었으며 2014년에 촬영한 정사영상에서는 붕괴 지역에 대한 복구가 이루어지는 것을 확인 할 수 있었다. 재해지역은 기존 광산영역에 비해 넓어짐에 따라 채광지역과 같이 갈색영 역으로 표현이 되며 재해복구지역으로 선정하였다. 차분영상 기법을 통해 분류된 모니터링 지역은 Fig. 4와 같다.
2.2 DEM기반의 모니터링 지역 분류
잔차 DEM은 두 DEM을 래스터 연산을 통해 높이 값에 대 한 차이를 계산하며 그에 대한 높이별 영역을 추출 할 수 있
는 분석 기법이다. 라파즈 한라시멘트광산의 DEM은 2007년 7월과 2014년 5월에 취득한 LiDAR 자료를 이용하여 1m Grid DEM으로 생성하였다.
두 DEM의 잔차를 이용하여 광산의 변화 지역을 분석하 였다 . 잔차 DEM은 차분영상 비교와는 달리 정량적인 분석 을 통해 모니터링 지역에 대한 세분화가 가능하였다. 2007년 DEM과 2014년 DEM의 잔차를 계산한 결과는 Fig. 5에 나타 내었다 .
차분영상기법을 통해 분류된 영역과는 달리 시각적으로도 광산의 변화가 얼마만큼 일어났는가에 대한 결과를 한눈에 확인할 수 있었다. 채광지역의 경우에는 차분영상기법에서 나 타난 영역과는 달리 광산 중심부에서도 활발한 채광활동이 있음을 알 수 있으며 광산의 중간부분과 끝부분에 폐석을 적 치하여 복원을 위한 활동이 이루어지는 것을 알 수 있었다.
반면에 생태복원지역의 경우에는 영상에서 분류한 영역과 대부분 일치하며 생태복원지역은 높이 변화가 채광지역이 비 해 미미한 것을 알 수 있었다. 마지막으로 2012년에 발생한 붕 괴 사고가 발생하였던 지역에도 절토가 주로 이루어졌음을 알 수 있었다.
분석 결과를 통해 차분영상으로 분류하였던 영역 이외에 변화가 없던 지역에서도 절토량과 성토량 변화가 발생하고 있 음을 알 수 있었다. 대상지역의 영역확장이나 복원이 이루어 지는 경우에는 영상을 통한 분석으로 충분하지만 현재 운영 되고 있는 광산에서는 DEM을 통한 분석이 필요한 것을 알 수 있었다.
DEM의 잔차를 통해 높이변화별 면적 값은 Table. 1과 같으 며 채굴된 지역 중 –50m 이하로 내려간 면적이 201,008m² 이 며 전체 광산 영역 중 약 1.8%의 영역을 차지하고 있었다. 다 음으로 –50m~0m 지역은 1,629,346m²으로 전체 광산 영역 중 약 14.7%의 영역을 차지하고 있었다.
(a) Subdivision of monitoring area with digital image(2007)
(b) Subdivision of monitoring area with digital image(2014) Fig. 4. Detail classification of monitoring area with
digital image
Fig. 5. Residual DEM of active mine in elapse of time
폐석 적치 지역에서 0m~50m 상승된 지역 면적이 1,203,069m² 로 전체 광산 영역 중 약 10.9%의 영역을 차지하 고 있으며 50m이상 상승한 지역은 87,626m²로 전체 광산영역 중 0.8%의 영역을 차지하고 있었다. 이러한 광산내부에서 일 어난 절토량 대비 성토량을 비교 하면 광산의 생산량을 유추 할 수 있으며 유추한 생산량을 이용하여 효율적인 광산의 운 영계획을 수립 할 수 있다.
3. 노천광산 모니터링시스템을 위한 데이터베이스 구축
3.1 모니터링을 위한 데이터베이스 고도화 및 구축 방안
연구대상지역의 지형공간정보는 노천광산 모니터링시스템 을 구성하는데 중요한 기초 자료이다. 본 연구에서는 노천광 산 모니터링시스템을 구성하기 위한 최신 자료의 취득과 기존 자료의 수집 방안은 Fig. 6에 제시하였다.
대상 광산에 대한 기존 지형공간정보의 수집에는 국토지리 정보원의 국토공간영상정보 서비스와 공간정보 오픈플랫폼, 민간 포털 사이트의 오픈데이터 서비스(Daum map), USGS 의 EarthExplorer를 이용하였다.
또한 , 기초 지형공간정보의 고도화를 위한 자료취득은 일 정한 주기의 정기적인 취득방안인 항공레이저측량을 통해 GSD 0.4m급 이상 정사영상 및 격자간격 1m의 DEM을 취 득하였다 . 부정기적인 취득방안으로는 UAV와 지상 LiDAR 를 활용함으로써 긴급 상황에 맞게 지형공간정보를 신속하 게 취득할 수 있었다.
노천광산 모니터링시스템의 Client는 하드웨어 가속 그래 픽을 이용하여 WebGL을 구동함으로써 보다 효율적인 변 화모니터링이 가능하며 기초데이터가 다른 공간정보 오픈플 랫폼에 비해 뛰어나며 다양한 3차원 모델링 포맷을 제공하 여 시스템을 개발하는데 더 유리할 것으로 판단되어 Cesium 으로 선정하였다. Fig. 7은 노천광산 모니터링시스템(http://
gwopmms.kro.kr)을 구축한 초기화면을 나타낸 것이다(Lee et al., 2014(a); Lee et al., 2014(b)).
또한 노천광산 모니터링시스템은 노천광산의 변화를 탐지 하고 분석하기 위해 시스템상의 기초자료인 정사영상과 DEM 이 최신성을 갖춰야하며, 지속적인 모니터링 데이터의 업로드 와 경년자료의 비교가 이루어져야 한다. 따라서 노천광산 모 니터링시스템에 이용되는 공간정보 오픈플랫폼인 Cesium상 에 정사영상과 DEM 데이터를 업로드하기 위한 방법을 정립 하였다 . Fig. 8은 영상과 DEM를 고도화하기 위한 방안을 도 식적으로 나타낸 것이다.
경년별 영상 데이터는 노천광산 모니터링시스템을 구축 하는 중요한 모니터링 데이터이다. 따라서 영상 데이터를 노 천광산 모니터링시스템에서 서비스를 원활하게 수행하기 위해서 영상 데이터의 원시 좌표체계를 파악하는 것이 필 요하다 .
Interval Area(m
2) ratio(%) -50 m below 201,008 1.816
-50m ~ 0m 1,629,346 14.723 non change 7,945,998 71.799 0m~50m 1,203,069 10.871 50m above 87,626 0.792
Total 11,067,047 100.000 Table 1. Subdivision of the monitoring area using residual
DEM of 2007 and 2014
Fig. 7. Main page of monitoring system Fig. 6. Main process of DB construction for the
monitoring system
노천광산 모니터링시스템의 좌표체계는 WGS84 좌표체계 를 이용하고 있으며 영상 데이터의 좌표체계가 WGS84 좌표 체계가 아닐 경우 OSGeo4W Shell을 이용하여 영상 데이터의 좌표체계를 변경해야 한다.
GeoServer에 데이터를 등록하고 발행하기 전 영상 데이터 가 노천광산 모니터링시스템에서 원활하게 표현되기 위해서 는 Image Pyramid 구축 및 Geowebcache와 같은 전처리를 하는 것이 중요하다.
Image Pyramid는 OSGeo4W Shell을 통해 변환을 하며 GDAL(Geospatial Data Abstraction Library)의 gdaladdo를 이용하여 Image Pyramid를 구축함으로써 노천광산 모니터 링시스템의 요구 데이터 해상도에 맞춰 영상 데이터가 불필요 하게 높은 해상도부터 불러오는 현상을 막아 시스템의 속도 를 높이고자 하였다.
또한 Geowebcache를 설정하여 한번 불러온 영상 데이터를 노천광산 모니터링시스템의 사용자가 다시 보고자 할 때 기존 에 저장된 캐시를 통해 영상 데이터를 불러옴으로써 시스템의 속도를 높일 수 있다.
Fig. 9 (a)는 Geowebcache를 적용하기 전의 영상 데이터 서 비스 구문이며 Fig. 9 (b)는 Geowebcache를 적용한 영상 데이 터 서비스 구문이다.
전처리를 완료한 영상 데이터는 GeoServer의 작업공간 에 저장소를 생성한 뒤 레이어를 GeoTiff 포맷으로 발행 등 록을 하여 Cesium에서 자체적으로 제공하는 Cesium Image Provider를 통해 모니터링시스템 상에 영상을 서비스하도록 한다 . 이 과정은 Fig. 10에 나타내었다.
노천광산 모니터링시스템에는 Geoserver를 이용하여 2007 년, 2008년, 2010년, 2012년, 2014년, 2015년 영상 데이터를 업 로드 하였지만 영상 데이터 간의 촬영시기의 차이로 인해 영 상간 이질감이 발생되었다. 이런 문제는 영상의 톤 및 색상처 리를 통해 해결하여야 한다. 노천광산 모니터링시스템 상에 업 로드된 영상 데이터는 Fig. 11과 같이 내었다.
Fig. 8. Construction of combined DB for monitoring system
Fig. 9. Apply to Geowebcache before&after (a) Non-Apply to Geowebcache
(b) Apply to Geowebcache
Fig. 10. Process of ortho image uploading on monitoring DB
Fig. 11. Digital ortho image newly uploaded on Cesium
지형 데이터는 노천광산 모니터링시스템에서 지형에 대한 가시적인 변화를 보여줄 수 있는 중요한 데이터이다. 지형 데 이터는 노천광산 모니터링시스템상에 서비스하기에 앞서 지 형 데이터의 원시데이터의 좌표체계를 파악하여야 한다. 원 시자료인 Vector DEM은 Raster DEM으로 변환한 뒤 좌표 체계를 OSGeo4W Shell을 이용하여 WGS84로 변환하였다.
변환된 Raster DEM은 경계 파일을 생성하여 DEM 내 에 불필요한 데이터를 Null 처리를 한 뒤 DEM을 저장하였 다 . 이러한 처리를 거친 DEM을 노천광산 모니터링시스템상 에 업로드하였을 때 DEM간의 단차를 줄이기 위해 NASA의 SRTM(Shuttle Rader Topography Mission) DEM과 융합하 여 서비스하고자 하였다.
SRTM DEM과 처리된 DEM의 융합 과정은 SRTM DEM을 PCI Geometica를 이용하여 Raster DEM을 Vector DEM으로 변환하고 Null 처리를 한 LiDAR의 Vector DEM 을 SRTM Vector DEM과 Vector DEM으로 융합하였다. 융 합된 DEM은 Raster DEM으로 변환하여 GeoServer상에 등 록하였다 .
Fig. 12는 GeoServer에 BIL 추가모듈을 설치한 뒤 작업공 간을 생성하고 저장소를 생성한 뒤 지형 레이어를 생성하여 GeoServer에 등록 및 발행하여 Cesium-GeoServer Terrain Provider를 이용하여 DEM을 노천광산 모니터링시스템에서 서비스하기 위한 오픈 소스 환경의 지형데이터 통합 방안을 제시한 것이다.
Cesium-GeoServer Terrain Provider는 Raster DEM에 색상 값을 주고 그 값을 통해 높이를 지정하여 Cesium상에 표현해
주는 기능이다. 초기에 Cesium-GeoServer Terrain Provider 를 통해 지형 데이터를 서비스하였을 때 지형데이터가 계단과 같이 표현이 되며 매끄럽지 못한 문제가 발생하였다.
이 문제는 Cesium-GeoServer Terrain Provider의 높이 클 래스가 초기 설정 값이 4개로 지정되어 데이터의 범위가 넓 게 분류되기 때문이며, Cesium-GeoServer Terrain Provider 의 높이 클래스를 36개로 재분류하여 서비스를 한 결과 지형 데이터가 매끄럽게 표현되었다. Fig. 13은 노천광산 모니터링 시스템에서 지형 데이터를 서비스하여 생긴 문제점과 해결된 결과를 나타낸 것이다.
3.2 모니터링시스템 데이터베이스 취득
노천광산 모니터링 대상지역에 대한 촬영은 2007년 7월과 2014년 6월에 실시하였다. 2007년에 사용한 항측용 카메라는 Rollei AIC로 Pixel 크기는 9μm, Image 크기는 5,440×4,080 이며 , GSD는 0.25m로 영상을 취득할 수 있으며 2014년에 는 Intergraph DMC로 Pixel 크기는 12μm, Image 크기는 7,680×13,824이며, GSD는 0.12m로 영상을 취득할 수 있다.
주요 장비제원은 Table 2에 나타내었다.
레이저 스캐너는 2007년에는 Optech ALTM 30/70을 이 Fig. 13. Solution of DEM registration on monitoring
system
Fig. 12. Process of DEM uploading on monitoring DB
용하였으며 레이저 펄스 강도는 70kHz, 촬영가능 고도는 3,000m이다. 2014년에는 Leica ALS50-II를 이용하였으며 레 이저 펄스 강도는 150kHz, 촬영가능 고도는 200~6,000m이 다 . 주요 장비제원을 Table 3에 나타내었다.
부정기적인 자료취득은 지상 LiDAR(terrestrial LiDAR)를 이용한 포인트 클라우드 취득과 UAV를 이용한 디지털영상과 포인트 클라우드 취득으로 이루어진다.
노천광산은 계단식으로 채광이 이루어져 급경사지가 많고 지형의 기복이 많아 항공사진 및 위성사진을 이용할 경우 채 광지역의 사면경사가 80° 이상이 넘는 지역은 사면의 LiDAR 포인트가 적어 정확한 지형모델링이 어려우며 토공량 산정의 정확도가 저하된다. 지상에서 수평으로 촬영이 이루어지는 지상 LiDAR는 고각도 사면에 대한 관측이 가능하며, 노천 광산과 같이 수직에 가까운 사면에 대한 위치정보를 취득할 수 있는 장점이 있다. 2012년 8월에 라파즈 한라시멘트광산에
서 발생한 붕괴사면의 피해량을 분석하기 위해 2012년 10월 에 지상 LiDAR를 이용하여 포인트 클라우드를 취득하였다.
지상 LiDAR 장비는 Optech사의 ILRIS-3D를 이용하였다.
스캔 범위는 3m~1500m이며 스캔 간격은 5cm에서 이루어진 다 . 주요 장비제원은 Table 4와 같으며 지상 LiDAR를 이용 하여 취득한 붕괴사면에 대한 DEM 결과는 Fig. 14에 나타 내었다 .
UAV는 SensFly사의 eBee 모델을 이용하였으며 리튬폴리 머전지로 최대 45Km/h의 공기저항을 견딜 수 있는 고정익 UAV 모델이다. 디지털 카메라는 비항측용 카메라로 Sony사 의 WX220 모델이며 초점거리는 4.45～44.5mm, GSD 1.5cm/
Pixel 이하로 나타난다.
데이터 취득을 위한 촬영은 2015년 8월에 약 80%의 중복 도로 4개 구역으로 분할하여 촬영하였으며 총 484매의 항공 사진을 취득하였다.
UAV로 취득된 항공사진은 성과품 제작 시 정확도의 향상 과 Georeferencing을 위해 지상기준점 측량을 수행해야 한 다 . 노천광산은 도로 선과 같이 항공사진에서 확인 가능한 변 2007 Digital Camera
Equipment Rollei AIC
Pixel Size 9μm
Image Size 5,440 x 4,080
GSD 0.25m
2014 Digital Camera
Equipment Intergraph DMC
Pixel Size 12μm
Image Size 7,680 x 13,824
GSD 0.12m
Table 2. Equipment specification of digital camera using acquisition data
2007 Airborne Laser Scanner
Equipment Optech ALTM 30/70
Laser Pulse 70kHz
Flight Height 3,000m
2014 Airborne Laser Scanner
Equipment Leica ALS50-II
Laser Pulse 150kHz
Flight Height 200~6,000m
Table 3. Equipment specification of airborne laser scanner using acquisition data
Equipment Optech ILRIS–3D
Range of Point Scan 3m ~ 1500m( 800m )
Interval of Point Scan 5cm
Acquisition Point 2,500 (point/sec) Ratio of Error 7 ~ 8mm (per 100m) Scanning Swath Horizontal: 360˚, Vertical: -90 ˚ ~ 90 ˚ Table 4. Equipment specification of terrestrial LiDAR using
acquisition data
Fig. 14. Fusion of airborne LiDAR and terrestrial LiDAR
UAV를 활용해 제작된 정사영상은 추출된 포인트 클라우 드를 이용하여 자동제작을 수행하여 제작하였으며 그 결과 는 Fig. 16과 같다.
UAV로 제작된 정사영상의 정확도 분석은 항공레이저측량 으로 취득된 정사영장의 좌표를 최확값으로 광산 내부의 컨 베이어벨트의 방향이 변하는 변곡점의 좌표를 이용하여 평면 위치오차의 RMSE를 구하였다. 그 결과 정사영상의 평면위치 오차의 RMSE는 ±0.391m로 나타났다.
3.3 모니터링 지역의 시스템 개발 및 변화 탐지
노천광산의 모니터링은 시간경과에 따른 지형의 변화를 감 지하는 것으로 본 연구에서는 디지털 영상과 DEM을 활용하 여 모니터링 지역별 변화를 모니터링하였다. Table 7은 본 연 구를 통해 구축된 모니터링 데이터베이스의 data inventory를 나타낸 것이다.
곡점이 없어 대공표지를 설치하고 지상기준점 측량을 수행 하였으며 대공표지를 설치한 상태로 UAV 촬영이 이루어졌 다 . UAV 촬영을 수행한 노천광산은 현재 채광이 진행되고 있 는 광산으로 작업이 이루어지지 않고 있는 지역에서 8개의 지 상기준점 (GCP : Ground Control Point)을 선점하고 지상기준 점측량을 수행하였다. Table 5는 지상기준점 측량 결과를 나 타낸 것이다.
UAV로 취득된 항공사진의 성과품 제작은 기하학적 처리 가 선행되어야 한다. 기하학적 처리와 성과품 제작은 Agisoft 사의 Photoscan Standard Edition 버전을 이용하였으며 UAV 를 이용한 성과품제작은 UAV로 촬영된 영상을 입력하고 외 부표정요소를 입력한 뒤 8개의 지상기준점을 입력하여 표정 해석을 실시하였다. 그리고 영상을 매칭하여 포인트 클라우드 를 추출하여 정사영상을 제작하였다.
기하학적 처리 결과는 Table 6과 같이 평면위치오차가
± 0.059m, 표고오차가 ±0.024m로 나타났다. 이는 항공사 진측량작업규정에서 규정하고 있는 1:1,000 수치지도 제작을 위한 항공삼각측량의 평면위치 및 표고오차의 허용오차인
± 0.20m보다 정확도가 높은 것으로 나타났다.
Table 6의 기하학적 처리 결과를 이용하여 포인트 클라우 드를 추출하였으며 DEM의 제작이 가능하였다. UAV를 활 용하여 추출된 포인트 클라우드를 기반으로 제작된 DEM은 Fig. 15와 같다.
No X Y Z
GCP-01 549424.2404 196267.9272 752.9365 GCP-02 549458.5970 196625.2317 747.9657 GCP-03 549764.1988 196231.5376 702.0638 GCP-04 549673.9593 196361.5042 663.1052 GCP-05 549815.0014 196463.1092 618.0052 GCP-06 551359.6658 198351.8876 447.4510 GCP-07 551549.7345 198452.4635 370.5223 GCP-08 551400.4604 551400.4604 441.7731
Table 5. Result of GCP surveying in open-pit mine
item RMSE
dX(m) dY(m) dZ(m) dL(m) Geometric
Processing ±0.035 ±0.041 ±0.024 ±0.059 Table 6. Geometric accuracy of UAV data
Fig. 15. 2015 DEM using UAV Surveying
Fig. 16. 2015 orthophoto using UAV Surveying
수집 및 취득된 데이터는 개발된 노천광산 모니터링시스템 상에 GeoServer를 통해 위치정보, 광산경계, 영상, 지형데이 터로 서비스된다. 위치정보는 광산별 주요 속성정보인 광산명, 광산주소, 광산 면적, 도엽번호와 좌표를 포함하고 있다. 광산 경계는 광산의 전체 영역과 분류된 노천광산 모니터링 지역으 로 분류되고 영상 데이터와 지형데이터는 정기적인 데이터와 부정기적인 데이터로 분류되어 관리하며 노천광산 모니터링 시스템에서 노천광산의 년도별 3차원 변화를 모니터링 할 수 있도록 하며 Fig. 17은 노천광산 모니터링시스템의 UML 다 이어그램을 나타낸 것이다.
채광지역은 광산에서 채광을 진행하고 있어 변화가 지속적 으로 발생하는 지역으로 주기적인 데이터를 취득하여 영상패 턴 변화와 DEM의 변화 분석을 통해 연도별 채광지역 변화와 작업구간 및 작업로의 변화 탐지가 필요하다.
Fig. 18은 모니터링시스템상에 정사영상과 DEM을 업로드 하여 채광지역의 변화탐지를 수행하였으며 채광지역의 2007 년과 2014년에 취득한 항공레이져측량 성과물과 UAV 시스 템을 통해 취득된 2015년 성과물을 이용하여 3차원적 변화 를 분석한 결과, 시간이 경과함에 따라 채광영역이 늘어난 것 을 알 수 있었다.
생태복원지역은 광산을 운영하면서 발생되는 채광 종료지 역을 인공적으로 복원함으로써 자연에 환원하는 지역으로 주 기적인 데이터를 취득하여 영상패턴 분석을 통해 연차별로 복원계획과 실 복원현황과 비교를 통해 올바른 복원이 이루 어지고 있는지 분석을 할 수 있다.
Fig. 19는 모니터링시스템상에 정사영상과 DEM을 업로드 하여 생태복원지역의 변화탐지를 진행한 것이다. 생태복원지 역은 채광이 종료된 후 복구계획에 따라 지형 및 생태를 복원 하는 지역으로 그림과 같이 시간경과에 따라 생태복원이 이 Data Acquisition
Methods Acquisition
year Characteristics of data UAV surveying
(non periodic) 2015 Fixed-wing UAV : GSD 0.3m Airborne Laser
surveying
(periodic) 2014
Digital image : GSD 0.12m DEM : LiDAR 1m X 1m DEM NGII Portal open
data service
(data collection) 2013 NGII Open data : GSD 0.5m terrestrial LiDAR
surveying
(non periodic) 2012 gird size 1m X 1m DEM Portal site open
data service (data collection)
2012 Daum map Open data - GSD 0.5m - 2 years interval 2008 2010
Airborne Laser surveying
(periodic) 2007
Digital image : GSD 0.4m
DEM : LiDAR 1m X 1m DEM Table 7. Data inventory of monitoring database
Fig. 17. UML diagram for open-pit mine monitoring system
Fig. 18. Change detection of ecological restoring area using
monitoring system
루어져 채광지역에 폐석을 적치되고 있으며 생태복원지역에 식생이 증가되고 있는 것을 알 수 있었다.
재해지역은 채광 및 복원과는 달리 자연적이나 인공적인 요 인으로 인해 갑작스러운 변화가 발생하는 지역으로 긴급한 데 이터 취득 시에 항공레이저 측량을 이용하기에는 비용과 절차 가 까다롭다. 이에 본 연구에서는 UAV 및 지상 LiDAR를 통 해 정사영상과 DEM를 취득하는 것이 이로울 것으로 판단되 며 취득된 데이터는 사고규모 조사, 사고 전후 변화를 통해 빠 른 사고복구 계획을 수립할 수 있다.
Fig. 20은 모니터링시스템상에 정사영상과 DEM을 업로드 하여 재해복구지역의 변화지역을 탐지하였다. 해당 재해복구 지역은 라파즈 한라시멘트광산으로 2012년 8월에 광산 상단 부의 154Kv의 고압 송전선로가 붕괴되는 재해가 발생하였다.
2007년에는 붕괴가 일어나기 전 모습이며 대상지역의 꼭대기 부분에 송전선로가 지나가고 있는 것을 알 수 있다. 2014년에 는 붕괴가 일어나고 복원을 하고 있는 모습이며 2012년에 일 어난 붕괴로 인해 2007년과는 송전선로의 위치가 다른 것을 알 수 있다. 또한 2015년에는 재해복구지역에 소단이 생기며 재해지역의 복원이 거의 다 진행된 것을 알 수 있다.
4. 결 론
본 연구에서는 오픈소스 환경에서 디지털영상 및 DEM 등 의 데이터베이스를 구성하고 고도화방안을 제시하고자 하였 으며, 웹기반 3차원 노천광산 모니터링시스템을 개발하여 채 광지역, 생태복원지역, 재해복구지역에 대한 시계열별 변화를 분석하고 모니터링을 수행하고자 하였다.
첫째, 노천광산 모니터링시스템의 Client는 하드웨어 가속 그래픽을 이용하여 WebGL을 구동함으로써 보다 효율적인 변화모니터링이 가능하며 기초데이터가 다른 공간정보 오픈 플랫폼에 비해 뛰어나며 다양한 3차원 모델링 포맷을 제공하 여 시스템을 개발하는데 더 유리할 것으로 판단되어 Cesium 으로 선정하였다.
둘째, 데이터베이스는 GeoServer상에 등록하며 영상 데이 터는 Cesium에서 자체 제공하는 툴로 업로드가 가능하였으 나 지형 데이터는 별도의 툴을 이용하여 업로드해야 한다. 또 한, 기존 툴의 경우에는 높이 값의 범위가 넓어 단차현상이 발 생하였으나 높이 값의 범위를 세분화함으로써 단차현상을 해 결하였다.
셋째, 노천광산 모니터링 지역은 채광지역, 생태복원지역, 재해복구지역으로 분류하였다. 채광지역은 채광이 지속적으 Fig. 19. Change detection of ecological restoring area using
monitoring system
Fig. 20. Change detection of disaster restoring area using
monitoring system
로 이루어지는 영역으로 절토영역이 채광영역의 약 89.5%를 차지하였으며 생태복원지역은 채광을 마치고 자연으로 환원 하는 영역으로 생태복원지역의 50.03%가 변화가 없는 지역 으로 분류되었다. 재해복구지역은 재해발생 직후에는 지대가 낮아졌으나 복구가 진행되며 지대가 높아졌다.
넷째 , 노천광산 모니터링시스템은 다양한 시간별 데이터베 이스를 구축함에 따라 노천광산에 일어나는 시간적 변화를 일반인들도 쉽게 확인할 수 있었으며, 향후 광산의 관리 및 운 영 , 환경 및 생태관리, 재해관리 및 친환경 생태학적인 개발 및 복원 계획을 수립하는데 효과적으로 활용될 수 있을 것으 로 판단된다.
감사의 글
이 논문은 2013년도 정부(교육과학기술부)의 재원으로 한 국연구재단의 지원을 받아 수행된 이공분야기초연구사업 연 구이며 한국연구재단의 지원에 감사를 표합니다.
(NRF-2013R1A2A2A01068391).
References
