Construction of Precise Mine Geospatial Information and Ore Modeling for Smart Mining

스마트마이닝을 위한 정밀 광산공간정보 구축 및 광체 모델링

Construction of Precise Mine Geospatial Information

and Ore Modeling for Smart Mining

박준규¹⁾ · 정갑용²⁾ Park, Joon Kyu ㆍ Jung, Kap Yong

Abstract

In mineral resource development, resource exploration is a task to find economical minerals on the surface and underground, and the success rate is low compared to the development and production stages, and it is necessary to collect a lot of data through exploration and accurately analyze the collected information. In this study, mine spatial information was constructed using a 3D (Three-dimensional) laser scanner, and accuracy evaluation was performed to obtain a maximum deviation of 0.140 m and an average of 0.095 m in the X, Y and Z directions, and the possibility of utilizing the construction of mine geospatial information through a 3D laser scanner could be presented. In addition, the ore body modeling was performed by applying the interpolation method of the ore body section using the resource exploration results. The ore body modeling result was superimposed with the modeling result of the mine geospatial information built through the 3D laser scanner to construct the ore body modeling result based on the precise mine geospatial information. The results of ore body modeling based on mine geospatial information built through research can increase the ease of data interpretation and the accuracy of the calculated data, which will greatly increase the efficiency of work related to mineral resource development and mine damage prevention in the future.

Keywords : Mineral Resources, 3D Laser Scanner, Mine Geospatial Information, Ore Modeling, Pointcloud

초 록

광물자원 개발에서 자원탐사는 지표와 지하에 있는 경제성 있는 광물을 찾아내는 작업으로 개발, 생산단계에 비해 성공률이 낮은 실정이며, 탐사를 통해 많은 자료를 수집하고 수집된 정보를 정확하게 분석하는 것이 필요하 다. 본 연구에서는 3D 레이저스캐너를 이용하여 광산공간정보를 구축하고, 정확도 평가를 수행하여 X, Y 및 Z 방 향으로 최대 0.140m와 평균 0.095m의 편차를 얻어 3D 레이저스캐너를 통한 광산공간정보 구축의 활용 가능성을 제시할 수 있었다. 또한 자원탐사 결과를 이용해 광체구간에 보간법을 적용하여 광체 모델링을 수행하였다. 광체 모델링 결과는 3D 레이저스캐너를 통해 구축된 광산공간정보의 모델링 결과와 중첩하여 정밀 광산공간정보 기반 의 광체 모델링 결과를 구축할 수 있었다. 연구를 통해 구축된 광산공간정보 기반의 광체 모델링 결과는 자료해석 의 용이성과 산출자료의 정확도를 높일 수 있어 향후 광물자원 개발과 광해방지 분야 관련 업무의 효율성을 크게 증가시킬 것이다.

핵심어 : 광물자원, 3D 레이저스캐너, 광산공간정보, 광체 모델링, 포인트클라우드

Received 2020. 12. 09, Revised 2020. 12. 16, Accepted 2020. 12. 24

1) Member, Associate Professor, Department of Civil Engineering, Seoil University, Republic of Korea (E-mail: [email protected])

2) Corresponding author, Member, Visiting Professor, Department of Construction Engineering Education, Chungnam National University, Republic of Korea (E-mail: [email protected])

https://doi.org/10.7848/ksgpc.2020.38.6.725 Original article

This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Non-Commercial License (http://

creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0) which permits unrestricted non-commercial use, distribution, and reproduction in any medium,

1. 서 론

우리나라는 광물자원 부족 국가로 대부분의 광물자원을 수 입에 의존하고 있어 향후 안정적인 경제적 성장을 위해 광물 자원의 안정적인 확보가 필요하다. 최근 해외 선진국들은 자 원 국유화를 통한 자원 통제를 점차 강화하고 있으며 이로 인 하여 국제 자원 시장의 불안 및 국제 원자재 가격의 급격한 상 승으로 자원 수요국들의 경쟁이 심화되고 있다(Eoma et al., 2019). 현재 광물자원 개발 분야는 효율성 증대를 위해 기계 화된 생산 장비를 현장에 투입하고 있으며 채굴 규모의 대형 화와 채광공정의 기계화는 생산성 증대에 기여했지만 작업공 정이 복잡해지는 문제점이 있다(Park and Kim, 2017). 최근 4 차 산업혁명에 대비하여 광산작업을 효율화 시키는 스마트마 이닝 기술이 전 세계적으로 주목을 받고 있다(Park and Kim, 2018). 스마트마이닝은 사물인터넷, 빅데이터, 증강현실 등 첨 단 ICT (Information & Communication Technology)를 자원 개발 현장에 도입하는 것이다. 자원개발 산업에서의 디지털 전 환으로 스마트마이닝에 대한 시장규모가 2018년 56억 달러에 서 2023년 139억 달러로 확장될 것으로 예상되고 있다(Soh et

al., 2018).

특히, 광물자원 개발에 첨단기술 융합을 통한 생산성 개선 및 자동화의 필요성이 대두되면서 스마트마이닝 기술 개발에 대한 중요성이 더욱 커지고 있는 시점이다. 한편, 광물자원 개 발에서 자원탐사는 지표와 지하에 있는 경제성 있는 광물을 찾아내는 작업으로 개발, 생산단계에 비해 성공률이 낮은 실 정이며, 탐사를 통해 많은 자료를 수집하고 수집된 정보를 정 확하게 분석하는 것이 필요하다(Park and Jung, 2018). 광체 모 델링이란 지하자원의 위치, 부존량, 형태 등의 지질정보를 3차 원으로 구현하는 것으로 호주, 캐나다 등 선진국에서는 이 기 술을 도입해 탐사와 개발과정에 소요되는 시간을 줄이고 광물 자원 개발의 성공률을 높이고 있다. 정밀한 광산공간정보 기 반의 광체 모델링은 광물자원 개발에 필수적인 데이터로 우리 나라에서는 광물자원공사를 중심으로 국내 광산에 도입을 추 진하고 있다(Park et al., 2019). 지질 연구 자료의 관리와 활용 을 위한 암석 및 광물의 3D 모델링에 대한 연구도 수행되었다 (Ko et al., 2020). 또한 광산개발 계획 및 광산의 관리를 위한 갱 내에 대한 3차원 공간정보를 구축한 연구도 이루어졌다(Park and Jung, 2017). 하지만 광산에 대한 3차원 공간정보와 광체 모델링을 동시에 수행하여 광물자원 개발을 위한 데이터를 구 축한 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 스마트마이닝을 위한 효과적인 광산공간정보 구축을 위해 3D 레이저스캐너로 데이터를 취득하고, 자료처리를 통해 광산공간정보를 구축하

며, 광물자원 개발을 위한 광산공간정보 기반의 광체 모델링을 수행하고자 한다. Fig. 1은 연구 흐름도를 나타낸다.

Fig. 1. Study flow

2. 연구대상지 및 데이터 취득

2.1 광산공간정보 구축을 위한 데이터 취득 및 처리 본 연구에서는 광산공간정보 구축을 위해 석회석 광산을 연 구대상지로 선정하고, 토털스테이션을 이용한 기준점 측량과 3D 레이저스캐너를 통한 데이터 취득을 수행하였다. 작업과정 은 준비 및 답사, 현장조사, 데이터 처리 및 분석의 순서이며, 주 요 내용은 Table 1과 같다(Park and Jung, 2020).

Table 1. Workflow

Process Contents

Preparation

Working area selection and preliminary investigation

Field survey

Control point survey and 3D Laser Scanning

Data processing

and analysis

Data processing and reporting

토털스테이션 측량은 연구대상지 일부 약 350m에 대해 폐 합 트래버스 측량을 수행하였으며, 3D 레이저스캐너를 통 해 구축되는 광산공간정보의 정확도를 평가하기 위한 검사 점 성과도 함께 취득하였다. Fig. 2는 데이터 취득에 이용된 토털스테이션과 3D 레이저스캐너이며(Trimble Inc., 2020), Table. 2에 검사점 성과를 나타내었다.

Fig. 2. Total station and 3D laser scanner Table 2. Check point survey result

Point X(m) Y(m) H(m)

CP01 521598.95 155365.43 303.41 CP02 521620.43 155392.60 301.32 CP03 521649.66 155404.37 303.54 CP04 521654.89 155389.73 296.67 CP05 521673.66 155389.09 298.41 CP06 521689.07 155413.90 295.58 CP07 521674.47 155433.88 297.99 CP08 521652.93 155415.95 297.92 CP09 521637.40 155422.69 300.15 CP10 521616.52 155416.74 302.99

기준점 측량에 의해 설치된 기준점에 3D 레이저스캐너를 설치하여 데이터를 취득하고, 자료처리를 통해 석회석 광산 내 부에 대한 포인트클라우드 형태의 데이터를 생성하였다. 자료 처리는 Trimble사의 Realworks 소프트웨어를 이용하였으며, 정밀한 광산공간정보 구축을 위해 측점별로 취득된 데이터 를 registration 하였다. 3D 레이저스캐너로 각각의 측점에서 취득된 포인트클라우드 데이터는 모두 개별적인 지역 좌표계 를 가지는데 이 데이터들을 하나의 좌표계로 표현하는 과정을 registration이라고 한다(Kim et al., 2018). 본 연구에서는 포인 트클라우드 정합을 위해 형상정합 방법을 이용하였다. 형상정 합 방법은 각 측점에서 취득된 데이터의 형상 정보를 추출하 고, 이를 이용해 자동으로 registration을 수행하는 방법으로

빠른 데이터 처리가 가능한 장점이 있다. Fig. 3은 registration 과정이며, Fig. 4는 포인트클라우드 형태의 광산공간정보를 나 타낸다.

Fig. 3. Pointcloud registration

Fig. 4. Mine geospatial information

2.2 광체 모델링을 위한 데이터 취득 및 처리 연구대상지 광산에 대한 시추자료와 Geological Object Computer Aided Design 소프트웨어를 이용하여 광체 모델 링을 수행하였다. 시추자료는 시추지점에 대한 수직적인 상 태를 직접적으로 관찰할 수 있는 자료로써 암종, 강도, 풍화정 도 등에 대한 지질특성을 파악할 수 있다. 모델링 과정은 지질 조사 자료의 입력, 객체구현, 광체에 대한 모델링의 과정으로 수행되었다. 광체 모델링 결과는 광산공간정보와 중첩을 위 해 시추자료의 좌표성과를 이용해 georeferencing을 수행하 였으며, 자료채취 간격과 광체의 분포특성 등을 고려하여 통

계학적 보간법 적용을 통해 대상 구간에 대해 블록 형태의 모 델을 생성하였다. Fig. 5는 시추자료이며, Fig. 6은 광체 모델 링 결과를 나타낸다.

Fig. 5. Drilling data

Fig. 6. Modeling results

3. 광산공간정보 분석

3.1 정확도 평가

구축된 광산공간정보에 대한 정확도 평가를 위해 토털스테

이션을 통해 취득된 검사점 성과와 3D 레이저스캐너를 통해 구 축된 성과를 비교하였다. Fig. 7는 검사점 중 일부이며, Table 3 은 정확도 평가 결과를 나타낸다.

Fig. 7. Check point

Table 3. Accuracy analysis result

Point dX(m) dY(m) dH(m)

CP01 0.08 -0.04 -0.12

CP02 -0.05 0.11 -0.05

CP03 -0.06 0.09 0.05

CP04 -0.06 0.09 0.06

CP05 0.12 0.08 -0.11

CP06 0.09 0.09 -0.14

CP07 0.07 0.12 0.1

CP08 -0.1 0.12 0.08

CP09 0.11 0.14 -0.14

CP10 0.09 -0.14 0.06

정확도 평가 결과 3D 레이저스캐너를 통해 구축된 광산정보 는 X, Y 및 Z 방향으로 토털스테이션 측량결과와 최대 0.140m 와 평균 0.095m의 편차를 나타내었다. 이는 1:1,000 수치지형 도의 평면 및 표고에 대한 허용정확도를 만족하는 것으로 3D 레이저스캐너를 통해 구축되는 광산공간정보의 활용 가능성 을 나타내는 것이라 할 수 있다. Table 4는 1:1,000 수치지형도 의 평면 및 표고에 대한 허용정확도를 나타낸다(National Law Information Center, 2020).

Maximum error(m) RMSE(m)

plane Contour Height plane Contour Height

0.4 0.6 0.3 0.2 0.3 0.15

Table 4. Allowable accuracy of 1:1,000 digital topographic map

3.2 공간 분석

산업통상자원부는 「광산보안법 시행규칙」을 기준으로 해외 사례와 산업현장 의견을 수렴하고 광산안전위원회 심의 및 의 결을 통해 광산안전기술기준을 제정하였다(Korea Resource Corporation, 2020). 광산안전기술기준에서는 작업장의 안전을 위한 갱내 공기, 소음 등의 환경기준을 정하고 있으며 특히 갱 내의 채굴 작업장 또는 갱도 및 광주의 안정성 확보를 위해 채 굴공동 및 광주의 크기와 형상에 대한 분석을 수행하도록 규 정하고 있다.

연구를 통해 구축된 포인트클라우드 형태의 광산공간정보 는 광산 내부의 공간적 안정성 평가를 위한 광주 규격 및 갱

도 폭의 분석 및 종 · 횡단도의 작성에 활용이 가능하다. Fig. 8 은 광주 규격이며, Table. 5는 갱도 폭의 분석 결과를 나타낸다.

Fig. 8과 Table 5에서 보는 바와 같이 광산공간정보는 광주 의 실제 형상과 크기를 효과적으로 파악할 수 있다. 이러한 방 법은 기존의 측정값만을 기록하는 방식보다 갱내 안정성 확보 를 위한 다양한 역학적 분석에 이용될 수 있다. 또한 광산공 간정보를 이용한 종단 및 횡단 도면의 작성은 갱도의 형상을 보다 실제에 가깝게 나타낼 수 있는 장점이 있다. 포인트클라 우드 형태의 광산공간정보를 통해 생성되는 도면은 국가광물 자원 관리를 위한 기반자료로 광물자원 데이터베이스로 활용 이 가능하다. Fig. 9는 광산공간정보를 통해 작성한 갱내 도면 을 나타낸다.

Fig. 9. Profile and cross section

No. Cross section Width(m) Height(m)

1 44.74 9.32

2 21.09 7.54

3 12.38 6.08

Table 5. Analysis result of tunnel width

Fig. 8. Analysis result of pillar size

4. 광산공간정보 기반 광체 모델링의 활용성 평가

3D 레이저스캐너를 통해 구축된 광산공간정보는 광체 모델 링 결과와 중첩을 위해 모델링을 수행하였다. 광산공간정보의 모델링은 포인트클라우드 데이터의 resampling 후 갱내에 대한 mesh 데이터 생성을 통해 이루어 졌다. Fig. 10은 광산 갱내의 모델링 결과이며, Fig. 11은 광산공간정보 기반의 광체 모델링 결과, Fig. 12는 갱내 막장에서 광체까지의 거리와 방향을 나타 낸다.

Fig. 10. Mine Modeling

Fig. 11. Overlap of ore modeling

Fig. 12. End of the mine and ore body

자원을 평가하고, 적절한 채굴계획을 수립하기 위해서는 지 질조사 결과를 바탕으로 광체모델을 3차원으로 나타내는 것이 필수적이다. 정밀 광산공간정보 기반의 광체 모델링은 3차원 데 이터로 가시성이 뛰어나 자료해석의 용이성을 높일 수 있으며, 광산의 갱도 내에서 광체까지의 방향 및 각도를 효과적으로 파 악할 수 있기 때문에 광물자원 개발 및 광해방지에 기초자료로 활용이 가능하다. 광산공간정보 기반의 광체모델링의 적용은 자원개발 프로젝트 성공률 향상과 위험도 감소 및 광산의 안정 성 확보에 기여할 것이다.

5. 결 론

본 연구에서는 3D 레이저스캐너로 데이터를 취득하고, 자 료처리를 통해 광산공간정보를 구축하였다. 구축된 광산공간 정보와 토털스테이션 측량을 통해 취득된 검사점의 비교를 통 한 정확도 평가 결과 정확도 평가 결과 3D 레이저스캐너를 통 해 구축된 광산정보는 X, Y 및 Z 방향으로 토털스테이션 측량 결과와 최대 0.140m와 평균 0.095m의 편차를 나타내었다. 이러 한 결과는 1:1,000 수치지형도의 허용 정확도를 만족하는 것으 로 3D 레이저스캐너를 통한 광산공간정보 구축의 활용 가능성 을 제시할 수 있었다. 또한 자원탐사 결과를 이용해 광체구간의 보간법을 적용하여 광체 모델링을 수행하였다. 광체 모델링 결 과는 3D 레이저스캐너를 통해 구축된 광산공간정보의 모델링 결과와 중첩하여 정밀 광산공간정보 기반의 광체 모델링 결과 를 구축할 수 있었다. 광산공간정보 기반의 광체 모델은 갱도의 특정 지점에서 광체까지의 거리와 방향을 효과적으로 파악할 수 있기 때문에 채굴계획 수립이나 광산관리에 활용이 가능하 다. 또한 구축된 포인트클라우드 형태의 광산공간정보는 광산 내부의 공간적 안정성 평가를 위한 광주 규격 및 갱도 폭의 분 석 및 종 · 횡단도의 작성에 활용이 가능하다. 연구를 통해 구 축된 광산공간정보 기반의 광체 모델링 결과는 자료해석의 용 이성과 산출자료의 정확도를 높일 수 있어 향후 광물자원 개발 과 광해방지 분야 관련 업무의 효율성을 크게 증가시킬 것이다.

감사의 글

이 논문은 2018년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으 로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 기초연구사업임(No.

NRF-2018R1C1B6004021)

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