A Study on the Improvement of Working Methods for cadastral survey Using UAV
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(2) 고정현. 량시스템은 전문성이 없으면 확인이 어렵고 현장에서. 2. 지적측량과 UAV. 토지 소유자와 이해 관계자들에게 설명하고 이해를 구하는데 어려움이 따른다. 이에 따라 본 연구에서는. 2.1. 지적측량. 4차 산업혁명의 핵심기술 중 하나인 UAV를 활용하여, 첫째 실험지역의 UAV기반 고해상도 정사영상을 생성. 지적측량은 토지를 지적공부에 등록하거나 지적공. 하여 지상기준점과의 정확도를 검증하고, 둘째 영상. 부에 등록된 경계점을 지상에 복원하기 위하여 필지. 에서의 기준점을 취득 및 지적도와의 오차를 비교하. 의 경계 또는 좌표와 면적을 정하는 측량을 말하며(공. 여 지적측량업무 방식의 개선 방안을 제시하고, 셋째. 간정보구축 및 관리 등에 관한 법률 제2조 4호) 평판. 토지 소유주 및 이해 관계자들에게 비주얼(visual)한. 측량, 전자평판측량, 경위의측량, 전파기 또는 광파기. 고해상도 영상자료를 제공함으로써, 경계결정이나 분. 측량, 사진측량 및 위성측량 등의 방법에 따른다(지적. 쟁 발생 시 이해도를 높이고, 지적측량에 활용하는 모. 측량시행규칙 제5조2항).. 델을 제시하고자 한다. 본 연구의 공간적 범위는 기존. 지적측량은 소유자와 이해관계인의 의사를 근거로. 소규모의 국지적 접근방법을 벗어나 대전 사업개발지. 하여 경계 및 면적을 결정하고 소유자의 동의 없이는. 구 및 서천군 도해, 수치지역 등 보다 다양하고 광범위. 수정할 수 없기 때문에 일반측량성과와 다른 측면이. 한 지역을 대상으로 접근하고, 현재 활용되고 있는. 있다.. UAV 성과분야를 분석․파악하고, 실험 대상 지역에 적. 1975년 지적법 전문 개정으로 법 제26조 지적측량. 합한 연구 결과를 제시하고자 하였다. 연구방법으로. 방법에 사진측량방법이 명시되어진 이래로 지적측량. 는 기존 측량데이터에 기초한 자료 수집과 UAV 실측. 부문에 직접적인 방법으로 적용한 사례가 없어, 세부. 결과에 따른 특성 및 방법을 연구 제시하며, 이를 근거. 측량이 기반이 되는 지적측량의 특성상 사진측량에. 로 경계결정에 있어 기술적, 비교론적 접근방법을 병. 의한 지적측량은 적용에 한계를 나타내었다. 그러나,. 용하여 효율적인 방안을 제시하고자 한다. UAV 활용. 정보 환경의 변화로 UAV 카메라의 해상도가 높아지. 에 관한 연구는 세계적으로 활발히 진행되고 있어 연. 고, 무인항공기의 등장으로 소규모 지역에서의 사진. 구결과는 다양한 분야에 걸쳐 상당히 많이 이루어진. 측량이 가능하게 되었다. 최근 25cm급 항공사진 측량. 편이나, 지적 분야에서는 정확성 및 활용사례만 제시. 방법이나 고해상도 UAV 측량 방법 등 공간정보에서. 되고, 정확성 확보에 의한 UAV를 활용한 지적측량 프. 지상의 위치정보를 이미지 형태로 취득할 수 있는 기. 로세스 등의 연구는 한정되어 있다. 본 연구를 토대로. 술들이 적용․연구되고 있으므로, 이러한 신기술을 집. UAV를 활용한 지적측량분야의 직접적인 접목이 이루. 단지․연속지 형태의 지적측량, 지적확정측량 등에 활. 어진다면, 현장업무 감소로 인한 업무종사자의 노동. 용한다면 정확하고 효율적인 측량이 가능할 것이다.. 력, 피로도 저감 및 고해상도 영상자료 제공으로 경계. 현형법에 의하여 정확한 기지점을 분류하려면 광범위. 분쟁 지역의 영상해석에 의한 보다 정확한 경계결정. 한 지역의 기지사핵이 필요한데, 이를 위해서는 고해. 을 유도 할 수 있고, 토지소유자 및 이해 관계자들의. 상도 영상 데이터 활용이 효과적이다. Figure 1은 현. 이해도를 상승시킬 수 있으며, 각 지자체의 국공유지. 형법에 의한 지적측량의 기지사핵을 나타낸 것이다.. 점유현황 및 불법 건축물 조사는 물론, 시설물 점검 등 다목적으로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.. 170. 「지적과 국토정보」 제49권 제2호. 2019.
(3) UAV를 활용한 지적측량 업무방식 개선에 관한 연구. Figure 1. survey by the feature method. Figure 2. Trends in the Application of Ultra Lightweight Flying Devices in Korea Source: Korea Transportation Safety Authority. 지적측량 시 UAV을 활용하려면 제도개선이 필요한. 인먼트, 농업, 공간정보 등의 분야에서 널리 사용되고. 데, 지적업무처리규정의 전자평판방법으로 세부측량. 있다. 최초 UAV는 군의 원격정찰·수송·공격 등의 용. 을 할 경우 지적측량 방법에 UAV 활용 여부 신설(지. 도로 활용되었으나 최근 항공기술이 발전하면서 민간. 적업무처리규정 제14조 1항), 측량준비파일의 작성. 부분에서도 많은 활용이 이루어지고 있으며 관련 산. 조항에 측량의 기준이 될 수 있는 기지점(지적업무처. 업 또한 발전하고 있다.. 리규정 제18조 1항 5호), 지적측량성과의 검사방법에. UAV는 무게와 비행형식에 따라서 구분된다. 무게. 서 검사 시 기지점 사용의 적정 여부, 기지점과 지상경. 에 의한 분류는 가장 일반적인 분류기준이나, 국제적. 계의 부합 여부(지적업무처리규정 제26조), 지적측량. 인 중량 기준은 없으며 국가마다 기준이 판이한 상태. 성과의 검사 방법에서 주위필지와의 부합 여부(지적. 이다. 현재 개발된 기체는 무게 기준으로 소형에서부. 업무처리규정 제27조) 등의 규정에서 UAV를 활용한. 터 대형에 이르기까지 다양하다. 그러나 유럽의 경우,. 영상 자료를 함유할 수 있도록 측량이나 검사 부분의. 일반적인 UAV는 150kg 이하는 소형, 150kg을 초과. 관련 법 개정이 필요하다.. 하는 대형 UAV로 구분되고 있다. 비행형식에 따라서 는 고정익과 회전익으로 분류된다. 고정익은 기존의. 2.2. UAV. 유인항공기와 가장 유사한 형태로, 2차 세계대전 군사 목적으로 사용되기 시작한 것으로 알려진다. 고정익. UAV란 무인비행장치, 무인항공기 및 드론이라고도. UAV는 고고도(15km 이상)까지 비행이 가능하고, 장. 칭하며 조종사가 탑승을 하지 않고 통신주기를 활용. 시간 비행시간을 목적으로 개발되었다. 이 장비는 일. 하여 원격 조종하는 기체를 말한다. UAV는 가격이 저. 정 위치의 제자리 체공이 불가능하고, 이착륙을 위한. 렴하고 운용이 용이하다는 장점과 특히 원하는 지역. 넓은 활주로가 필요하다는 단점으로 인해 이를 보완. 의 빠른 접근이 가능하다는 특징을 가진다. 평균. 하기 위한 정지 비행이 가능한 수직 이 착륙기의 개발. 150m 기준 5cm 이내의 높은 위치정확도로 공간정보. 이 이루어지고 있다. 회전익은 헬리콥터 형태로서 국. 의 취득이 가능하고, 취득된 지역의 영상을 빠른. 지적인 특수 지역에 가장 최적화되어있다. 고정익과. 속도로 전송이 가능해지면서 군사, 통신, 엔터테. 는 달리 활주로가 필요하지 않고 항공촬영을 위한 준 Journal of Cadastre & Land InformatiX Vol.49 No.2 (2019). 171.
(4) 고정현. Sortation UAV. Sortation. content. Manufacturer. China. Flight time. About 28 minutes. UAV. Resolution. 20 million pixels. Data Format. JPEG, PNG. Figure 3. Specification of UAV (Phantom4 pro, multicopter).. China. Flight time. About 25 minutes. possible flight time About 16 minutes. Possible flight time About 15 minutes Camera. content. Manufacturer. Camera. Resolution. 20 million pixels. Data Format. JPEG, PNG. Figure 4. Specificationof UAV (m210, multicopter).. 비시간이 짧다는 장점이 있다. 특히, 좁은 소규모 공간 에서 이착륙할 수 있고 정지비행이 가능하다. 최근 UAV는 군사작전뿐만 아니라 대기질 측정, 항공영상 촬영, 교통 흐름 모니터링, 국토 조사뿐만 아니라 위험 하거나 인간이 접근할 수 없는 재난구조 분야에서 빠. Sortation. 르고 안전하게 활용 가능한 장점이 있어 관련 산업이 급속하게 성장하고 있다. 국내에서는 2000년 초부터. UAV. 2019년 기준 1만 5천명에 육박할 정도로 많은 관심을. South Korea. Flight time. About 90 minutes. possible flight time About 16 minutes. UAV를 활용하여 각종 분야에서 공간영상을 취득하기 시작하였고, 초경량비행장치조종면허의 보유자 수가. content. Manufacturer. Camera. Resolution. 20 million pixels. Data Format. JPEG. Figure 5. Data of UAV (Remo m-002, fixed-wing).. 받고 있다. 평가하였다.. 3. 연구방법. 기체의 선정기준은 동일한 성과를 제공하기 위해 카메라 해상도 2000만 화소의 성능을 가진 기체를 선. 3.1. 연구장비 촬영용 UAV의 가격은 다양하지만 사진의 해상도. 택하였다.. 3.2. 연구 소프트웨어. 및 위치 정확도에 따라 연구 성과가 결정되는 요소가 크기에 카메라에 성능에 초점을 맞추고 회전익은 DJI. 연구 장비가 정해졌다면, 첫째 촬영을 위한 적합한. 의 팬텀 4 프로와 어드밴스, 매트리스 M210, 그리고. 자동매핑, 둘째 취득된 데이터를 가공 및 수정하기 위. 고정익에서는 유콘시스템 리모엠-002를 활용하여 항. 한 영상처리, 셋째 가공된 데이터를 비교, 검증 등을. 공사진을 촬영 및 후처리하고 지적측량에 활용성을. 위한 소프트웨어가 선택되어야 한다.. 172. 「지적과 국토정보」 제49권 제2호. 2019.
(5) UAV를 활용한 지적측량 업무방식 개선에 관한 연구. Program name Pix4d capture. Litchi. photo. Table 1. Status of the area under study. purpose rotary-wing automatic. Target area. navigation. Janghang-eup, Seocheon-gun CheonDong, Daejeon Seocheon-eup, Seocheon-gun Seo-myeon,. rotary-wing automatic navigation. Remo-m mapping. fixed-wing automatic. Pix4d Mapper. orthoimage procennsing. navigation. Seocheon-gun. Sortation Research Purpose Comparative Analysis of World Geodetic System. (㎢) 3.8. Application of field application. 0.4. Application of field application. 28. Application of field application. 20 52.2. Sum. Table 2. Reference Point Coordinate System Used Globalmapper. image modification Ellipsoid.. Photoshop. image correction. Autocad. Randigo survey program. GRS80. analysis. Koren 1985 Modified KGD 2002 (ITRF2000). Coordinate code (national territory Origin information and geographic institute) Central. 5174. Central. 5186. Data comparison. Arcgis. A cadastral. BESSEL. Data comparison. Geodetic system. analysis. 범위별로 소면적, 중면적, 대면적, 그리고 셋째 축적별. Data Comparison Analysis and Utilization. Figure 6. Softwares used in the study. 로 도해 및 수치 지역으로 각 각 구분하여 선정하였다. Table 1과 같이 연구 대상 행정구역은 서천군 장항읍 세계측지계변환 사업지구, 대전 천동3지구 주거환경 개선사업지구, 서천군 서천읍과 서면으로 대상 지역 을 선정하였다.. 소프트웨어의 선택 기준은 범용적으로 많은 사용자 들이 사용하면서 오류사항에 대한 계속적인 펌웨어. 3.4. 지상측량(대공표지). 업데이트를 거친 프로그램이 적합하다고 판단하여 Figure 6과 같이 활용하게 되었다.. 본 연구의 촬영항공사진의 보정 및 정확도 평가를 위해서 연구지역의 기준점은 VRS 측량을 실시하였다.. 3.3. 연구대상지. 기준점의 좌표계는, 첫째 지적측량의 GRS80 타원체 기반으로 관측된 지상기준점을 기준으로 보정계수가. UAV을 활용한 지적측량업무의 프로세스를 개선하. 적용된 Bessel 타원체로 변환하는 과정과, 둘째 변환. 기 위해 실험지역을 선정하고 연구를 진행하였다. 실. 된 지상기준점을 기존 지적기준점에 매칭하는 과정으. 험지역은 첫째, 연구 구분별로 세계좌표변환사업 비. 로 진행하였다.. 교·분석, 지적측량 현황선 대체 적용 분석 둘째 대상. 지상기준점은 정밀한 성과가 필요한 주거밀집지역 Journal of Cadastre & Land InformatiX Vol.49 No.2 (2019). 173.
(6) 고정현. Table 3. Status of ground reference point installation Area. Utilization form A fixed Control points. Ground control Point Field Use Photograph Topographic control point. A fixed article. Sum. Seocheon Area of world geodetic. 5. 13. 18. CheonDong, Daejeon. 1. 14. 15. The whole town of seocheon Seo-myeon 4 map quadrangles Sum. 57. 112. 169. 39. 63. 102. 102. 202. 304. 은 1㎢ 기준 10점 이상 그 외 농경지 및 임야 지역은 1. Figure 7. Ground Base Point Field Utilization Photograph Flight Planning(by province area). ㎢ 기준 5점 이상으로 분포하도록 관측하였다. 추후 지적측량 업무 시 실제 활용할 수 있도록 지적기준점 을 기반으로 설치 및 관측하였으며 현장 여건에 따라 망실되거나 균일하게 설치되지 않은 위치에 대해 고 정물에 추가 설치하여 분포도를 일정하게 설정했다. 아래와 같이 Table 3에 지상기준점 설치현황을 나 타내었다. 지상기준점은 Figure 7와 같이 30cm*30cm의 규격. Figure 8. flight plan(an administrative district). 으로 작성하였으며 지적기준점의 시인성을 높이는데 사용하였다. 고정물 설치 시에는 향후 훼손가능성이. 로 1회 비행시간 60분 기준, 1 도곽 당 1~2회 촬영 가능. 낮은 도로 지시선이나 석조로 된 구조물을 사용하였다.. 계획으로 설정하였으며 서면 일원에 대한 촬영계획은 Figure 9와 같이 사각형의 도곽 형태로 진행하였다.. 3.5. 비행계획. 도곽방식은 계획 이외의 불필요한 촬영면적을 줄이 고 심플한 디자인으로 현장에서 자동맵핑 프로그래밍. 4개 촬영 지역 중 촬영일수가 2일 이하인 지역은. 의 시간도 단축하는 결과를 보여주었다.. Google map의 DSM 고도 확인을 통해서 촬영계획을. 1일 가능한 촬영면적이 고도 180m 기준, 기존 8㎢. 준비하지만, 면적 20㎢ 이상의 서천읍과 서면 일원은. 에서 15㎦(3도곽)로 증가하였는데. 수치상으로 보면. 소요일수를 일별로 산정하여 계획하였다. 시행착오를. 약 1.9배의 증가수치를 나타내었다.. 최소화하고 작업 소요일수를 효율적으로 진행하고자 Figure 7과 같이 세부계획을 디자인하였다.. 촬영계획을 도곽의 형태로 디자인한 이유는 최종적 으로 Figure 10과 같이 전국의 UAV 영상을 구축하여. 서천읍 전체는 Figure 8처럼 리 기준으로 촬영 계획. 도곽의 색인표를 작성하는데 있다. 지적측량 수행 시. 을 진행하였지만 리계의 모양 특성상 대규모 면적을. 사업지구 또는 필지 단위별로 필요한 범위를 추출하. 효율적으로 촬영할 수 있는 고정익 자동항법프로그램. 여 사용하도록 계획한다면 편의성과 데이터 관리 측. 을 적용하는 부분에 한계를 체감하였다. 이의 대안으. 면에서 효율적일 것이다.. 174. 「지적과 국토정보」 제49권 제2호. 2019.
(7) UAV를 활용한 지적측량 업무방식 개선에 관한 연구. Flight Plan(by map quadrangles). Table 4. Photographic completion status A name of Flight Number of the equipdays pictures ment Seocheon Remo-M 1 day 2,724 Area of world geodetic (fixed-wing) Flight Completion Area. CheonDong, Daejeon. M210 1 day (rotary-wing ). The whole town of seocheon Seo-myeon 4 map quadrangles. Figure 9. flight plan(Grid). Sum. 1,065. Phantom4 M210 Remo-M M210 Remo-M. 9 days. 32,317. 4 days. 14,895. 15 days. 51,001. Map index diagram(utilization example). 3.6. UAV 촬영 본 연구대상 지역의 촬영방식은 자동항법과 수동 촬영방식을 혼용하였으며 고도는 80m~190m로 지역 의 특성(도시, 임야)에 따라 변화를 주어 진행하였다. 중복도는 80% 기준으로 건축물이 밀집된 도시지역 National unit cGrid(City·Do). By region(Eup ·Myeon). 은 영상의 왜곡을 최소화하기 위해 격자촬영 방식으 로 진행하였으며 개략적인 내용을 보면 Table 4와 같다. 이·착륙 포인트 선점을 위해 사전 현장조사 시 발생 되는 소요시간을 단축하고자 Figure 11과 같이 계획 하였다. 한 포인트(H)를 선점하는데 소요되는 시간을 10분으로 기준을 정했을 때, 서천군 전체 85점 기준 850분(약 14시간)의 소요시간을 단축할 수 있다.. By region(Dong ri). By Parcel application. Figure 10. grid index example. 소면적이 아닌 읍·면 단위 이상의 대규모 촬영을 계 획할 때는 아래 그림과 같은 사전 이·착륙 포인트 계 획이, 조사시간 단축과 데이터 관리 측면에서 효과적. 또한, 영상의 촬영 주기는 12월~3월 사이 초목이 무. 이다.. 성하기 전, 전국적으로 수행하여 토지형상의 식별성 을 향상시켜야 보다 정확한 경계를 영상에서 판별할. 3.7. 데이터 후처리. 수 있을 것이다. 영상처리 과정은 영상처리 소프트웨어인 Pix4 Dmapper Pro(ver 4.3)를 이용하여 영상 매칭과 포인 Journal of Cadastre & Land InformatiX Vol.49 No.2 (2019). 175.
(8) 고정현. Coordinate transformation. Flight Paths and GCP Layouts. Take-off and landing point(H) (enlarged drawing). Take-off and landing point(H) Full Drawing map (Seocheon County). Figure 12. location calibration The result(Orthoimage+Cadastral map). UAV Flight preparation. Janghang-eup, Seocheon-gun. Figure 11. Flight path and ground control points layout. Table 5. post-processing day. Flight Completion Area. Required number of days (Elapsed Time ) Orthoimage. Image Calibration and Overlapping. Seocheon Janghang-eup Area of world geodetic. 1 day. 1 day. CheonDong, Daejeon. 1 day. 1 day. The whole town of seocheon. 39 days. 5 days. Seo-myeon 4 map quadrangles. 12 days. 2 days. 53 days. 9 days. Sum. CheonDong, Daejeon. The whole town of seocheon. 62 days Seo-myeon 4 map quadrangles. Figure 13. overlay of orthoimage. 176. 「지적과 국토정보」 제49권 제2호. 2019.
(9) UAV를 활용한 지적측량 업무방식 개선에 관한 연구. 트 클라우드(점데이터)를 추출하고 연구의 성과물인. Image Analysis by Change of Reference Point Quantity. 정사영상과 DSM(Digital Surface Model)을 생성하였. Comparative Analysis Target. Orthoimage. 다. Table 5의 결과대로 후처리는 총 62일이 소요되었 으며 Figure 12와 Figure 13은 UAV 항공사진의 좌표 변환과 결과물인 정사영상을 나타낸 것이다. 기준점캘리브레이션(좌표변환)은 영상의 위치를 최종 결정해 주는 중요한 작업으로 세계지역으로 좌 표 변환된 영상에 지오태깅 및 기준점을 매칭을 하는. ground control point(6 points)ground control point(22 points). 과정으로 진행하였다.. 4. 비교 분석 4.1. 지상기준점 수량의 변화에 의한 위치 오차 촬영된 영상을 활용하여 하나의 영상에 기준점 6점 과 22점을 각각 적용하여 후처리 과정을 진행하였다.. ground control point(6 points)ground control point(6 points) maximum error value minimum error value △X(m) = -0.69 △Y(m) = -0.27 △X(m) = -0.05 △Y(m) = -0.04. 이 과정은 측량에 사용될 정사영상의 적절한 지상기 준점 수량과 성과를 비교하여 향 후 촬영 기준을 마련 하기 위하여 진행되었다. 비교 대상 지역은 서천군 서 면 도둔리 일원의 5㎦ 면적 Figure 14를 대상으로 하 였으며 Table 6과 같이 영상별 RMSE(평균제곱근오 차)오차는 △X(m) = 0.10 △Y(m) = 0.04로 근소한 것 처럼 보이나 기준점 6점 적용 영상은 오차 최대치 △. Figure 14. Image Analysis by the Quantity of ground control points. X(m) = -0.69 △Y(m) = -0.27, 22점 적용 영상은 오 차 최대치 △X(m) = -0.05 △Y(m) = -0.04로 산출되. 시행규칙 제27조 제1조 제3항) 0.25m∼0.15m 기준. 었다.. 이내의 정확도를 나타내었다. 디지털 항공사진의 분. 위의 결과는 8㎦ 면적 기준 22점을 적용했을 시 지. 석 능력을 좌우하는 공간해상도(GSD; Gound Sample. 적기준점 위치 허용오차(지적측량시행규칙 제27조. Distance)는 카메라의 해상도와 초점거리, 고도 등에. 제1조 제3항)0.25m∼0.15m 수치에 부합하였으며, 6. 의해 결정된다. 본 연구에서 취득된 디지털 항공사진. 점 적용 시 평균값은 허용 오차를 초과하지는 않았으. 의 공간 해상도는 2.4㎝~4.5㎝/pixel이다.. 나 최대오차는 기준을 초과하여 적용하기는 다소 난 해한 결과를 나타내었다.. 4.2. 도근점간 거리 오차. 촬영된 영상의 전체 GCP에 대한 RMSE(평균제곱 근오차)는 3cm 이하로 Table 7과 같이 지적측량성과. 후처리된 최종 정사영상의 왜곡이나 형상변경을 파. 의 결정에 있어 지적기준점 위치 허용오차 (지적측량. 악하기 위해 영상의 도근(지상기준점) 점간거리와 도 Journal of Cadastre & Land InformatiX Vol.49 No.2 (2019). 177.
(10) 고정현. Table 6. Comparison of mean square root error in orthoimage Control points Number. Image and reference Image and reference point error control point error control point (6 points) point (6 points). Table 8. boundary tolerance source: Ministry of Government Legislation Scale. Tolerance range. Renovation of cadastre. ±7cm. △X(m). △Y(m). △X(m). △Y(m). Area of numerical terrier. ±10cm. 0.10. -0.05. 0.03. -0.04. 1/600. ±18cm. 1/1000. ±30cm. 1/1200. ±36cm. 1/3000. ±90cm. 1/6000. ±180cm. 1071 1075. 0.03. -0.04. 0.03. -0.04. 1348. -0.69. -0.27. 0.00. -0.01. 1515. -0.04. -0.09. -0.02. -0.01. 1517. -0.05. -0.06. -0.03. -0.01. 1525. 0.04. -0.14. 0.02. -0.02. 1528. 0.08. -0.04. 0.00. -0.01. 1874. 0.02. 0.0.2. 0.01. 0.0.2. 1878. 0.03. 0.03. 0.00. 0.01. Comparison of Point Distance between Image and Actual Drawing map. 1879. -0.02. 0.09. -0.01. 0.04. The point distance of images The Drawing map distance. 3651. -0.12. 0.05. -0.05. 0.01. 3660. 0.03. 0.03. 0.01. -0.04. 3674. -0.07. 0.03. -0.05. 0.02. 5412. 0.19. -0.06. 0.02. 0.04. 5415. 0.34. 0.09. 0.03. -0.03. 6834. 0.12. 0.01. 0.03. -0.04. 6835. 0.10. 0.04. 0.00. -0.02. 6836. 0.10. 0.02. -0.01. -0.01. RMSE. 0.12. 0.06. 0.02. 0.02. Comparison. Each image error. of results. △X(m) = 0.10 △Y(m) = 0.04. Distance between points Distance between points 1437.85m 1437.88m 3cm Point-to-point error. Figure 15. Reference point-to-point distance comparison. 상의 도근(기존 좌표상의 기준점) 점간거리 비교를 통 Table 7. the entire Comparison of mean square root error in orthoimage △X(m). RMSE △Y(m). △Z (m). Seocheon Janghang-eup Area of world geodetic. 0.01. 0.01. 0.01. 3.6㎝. CheonDong, Daejeon. 0.02. 0.02. 0.03. 2.4㎝. The whole town of seocheon. 0.03. 0.03. 0.03. 4.5㎝. Seo-myeon 4 map quadrangles. 0.03. 0.03. 0.03. 4.1㎝. RMSE. 0.02. 0.02. 0.03. 지역. 178. 「지적과 국토정보」 제49권 제2호. 2019. GSD. 해서 영상의 측량 사용가능 여부를 확인하였다. 비교 대상지는 서천군 서천읍 군사리로 선정하였으며 오토 캐드(V 2013)와 랜디고(V 2019.04.18.1400) 소프트웨 어를 사용하였다. 기준점간 거리는 상대적으로 원거리가 근거리 보다 오차의 배부율이 큰 점을 감안하여 1.4km 이상이 되 는 기준점을 비교 대상으로 사용하였다. 사용된 지적기준점은 번호 2297과 6244를 사용하 였는데 Figure 15와 같이 정사영상에 표시된 점간거 리는 1437.85m이며 도상의 지적기준점의 점간거리는.
(11) UAV를 활용한 지적측량 업무방식 개선에 관한 연구. Field verification method Observation preparation 1 (field). Random-point orientation Of orthoimage (point name g2). Observation preparation 2. Table 9. field verification error Point. Observation error. G1. △X(m)= 0.04 △Y(m)= -0.06. G2. △X(m)= -0.01 △Y(m)= -0.02. G3. △X(m)= 0.15 △Y(m)= -0.08. G4. △X(m)= 0.06 △Y(m)= -0.05. G5. △X(m)= 0.10 △Y(m)= 0.15. G6. △X(m)= 0.08 △Y(m)= 0.13. G7. △X(m)= -0.02 △Y(m)= 0.05. G8. △X(m)= 0.12 △Y(m)= -0.05. G9. △X(m)= -0.04 △Y(m)= -0.12. G10. △X(m)= 0.03 △Y(m)= -0.08. G11. △X(m)= 0.08 △Y(m)= 0.16. (randigo). Actual field observation Of target (point name g2). Error confirmation (△x(m) = -0.01 △y(m) = -0.02). maximum error value. RMSE. △X(m)=0.15 △Y(m)=-0.12. △X(m)= 0.06 △Y(m)= 0.09. 로 판단되어 대전 천동3 주거환경개선사업지구를 대 상으로 검증을 실시하였다. 측량 소프트웨어는 고해 3cm Distance error. Figure 16. field verification method. 상도 정사영상을 로딩할 수 있는 랜디고(측량시스템) 을 사용하였다. 수행 방식은 Figure 16과 같이 좌표변환된 정사영. 1437.88m로 3cm의 차이를 보였다.. 상에서 임의의 한 점을 선택한 후, 그 점에 대하여 현. 위의 결과 Table 8에 나타난 축척 1/500~1/1200 경. 장에서 타겟을 위치시켜 관측, 정사영상과 실제 현장. 계점 허용오차를 상회하는 결과 값이 확보하였고, 지. 의 오차를 비교하는 방법으로 진행하였다. 관측은 총. 적측량 업무에서의 활용이 가능할 것으로 판단된다.. 11점으로 진행하였으며 Table 9의 결과와 같이 최대 오차 △X(m)= 0.15 △Y(m)= -0.12 최소오차 △X(m). 4.3. 현장 검증. = -0.01 △Y(m)= -0.02 평균제곱근오차(RMSE) △ X(m)= 0.06 △Y(m)= 0.09로 Table 8의 도해지역의. 위와 같이 후처리된 정사영상을 기준으로 수치를 비교하였다면, 실제 현장에서의 확인이 필요할 것으. 경계점 허용오차 ±36cm에 부합되는 수치가 산출되 어 현형자료로서의 활용 가능성을 확인하였다. Journal of Cadastre & Land InformatiX Vol.49 No.2 (2019). 179.
(12) 고정현. Application of Field Work The index of map quadrangles. Uproad of topographic control point. Image extraction of map quadrangles. Matching status check (image+historical survey data). Matching status check of parcels (image+historical survey data). Field utilization Application of adastral survey (A survey program of Landigo.). Overlaid drawing of images and phenomena lines. Figure 18. field utilization. 뿐만 아니라 관련 소관청 담당자와의 원활한 업무 협의를 위해. 도움이 될 것으로 판단된다. 적용 방법은, 첫째 지적측량 자료준비를 할 때 Figure 17과 같이 기존에 도곽된 색인표의 영상을 검 색하여 기존 지적측량 현형 데이터를 확인하고, 둘째 현장에서 준비된 영상을 Figure 18처럼 랜디고(측량 시스템)에 탑재하여 현장에서 활용하는 방안이다.. Figure 17. Application of field application. 도보로 쉽게 이동할 수 없는 담장, 넝쿨 및 원거리의 경우 더욱 효과적으로 활용될 수 있으며 타겟 관측 방. 5. 활용 방안 및 정책 제언 5.1. 현형선 관측 최소화 지적측량을 수행할 때 현장과 지적선의 부합 여부. 법과 상호 보완하여 적절히 사용된다면 많은 시너지 를 낼 것으로 판단된다.. 5.2. 세계측지계 좌표변환 사업지구 성과 검증. 를 확인하기 위하여 현형 관측에 많은 시간을 할애하. 도해지역의 지적측량에서 사용되는 지적삼각점은. 는 것이 현실이다. 하지만 도근을 기반으로 작성된 고. 일본 동경원점을 기준으로 한 지역측지계이며, 2021. 해상도 UAV 영상을 활용한다면 측량 대상지의 현형. 년 1월 1일부터 지적측량의 기준을 세계측지계로 사. 관측 최소화로, 업무 관련 종사자의 노동력 절감과 자. 용하도록 규정됨에 따라 세계측지계 좌표변환을 위해. 연스럽게 피로도를 저감이라는 효과를 나타낼 것이다.. 전국적으로 사업을 진행하고 있다.. 180. 「지적과 국토정보」 제49권 제2호. 2019.
(13) UAV를 활용한 지적측량 업무방식 개선에 관한 연구. Comparison of the Distance between the World Coordinate Transformation District and the Control Point. Overlay-map of the World Coordinate Transformation District. Janghang-eup, Comparison of World Coordinate Transformation District(Before Transformation ). Overlay-map of Janghang-eup, World Coordinate Transformation District(Before Transformation). Sinchangri Janghang-eup, 239-20 (Control Point 2428). Sinchangri Janghang-eup, 165-3 (Control Point 2452). Janghang-eup, Comparison of World Coordinate Transformation District(After Transformation ) Sinchangri Janghang-eup, 239-20 (Control Point 2428). Overlay-map of Janghang-eup, World Coordinate Transformation District(After Transformation). Sinchangri Janghang-eup, 165-3 (Control Point 2452). Figure 19. Comparison of distance error. Figure 20. An cadastrall Overlay Map of the World Coordinate Transformation. 지역측지계는 일본지형에 적합하도록 설정한 동경. 째, 도근2428과 필지239-20의 굴곡점 거리 둘째, 도. 측지계로 세계표준과 365m편차가 발생한다. 반면 세. 근 2452와 필지165-3 굴곡점 거리를 좌표계별로 비. 계측지계는 지구 질량을 원점으로 전 세계 국가들의. 교하였다.. 형상과 거의 일치해 지역적 오차가 없는 국제표준의 측지계다. 사업방식은 정확한 좌표변환을 위해서 기존에 보유 한 공통점(기존 기적기준점)과 추가 신설점을 활용하 여 지적도를 변환하는 방식으로 진행하고 있다. UAV로 촬영된 영상을 활용하여 변환된 ‘지적도의 성과 부합여부’를 검토하고자 서천군 장항읍 신창리 일원 면적 3.6㎢을 대상으로 검증을 수행했다. 수행방식은 Figure 19와 같이 기존 지역측지계의 지적중첩도와 세계측지계로 좌표변환된 사업지구의 지적중첩도를 비교하였다. 특정 공통점(기준점)과 필지 굴곡점의 거리를 Figure 20과 같이 지역좌표와 세계좌표를 구분하였는데 첫. 검증 결과는 아래의 Table 10과 같이 RMS(평균제 곱근오차) △X(m) = 0.02 △Y(m) = 0.02로 경계 허용 범위에 부합되는 결과를 확인하였다. 세계측지계로 좌표변환된 성과의 검증은 공통점의 지역측지계 성과에서 변환 전 필지의 도상좌표까지 각과 거리를 계산하고 이 값을 사용하여 산출한 성과 와 비교하여 검증토록 하고 있다. Table 10은 도근 성과지역을 대상으로 한 결과이며, 현재 추진되고 있는 세계측지계 좌표변환 대상지역 내에 상당수의 현형 성과 결정지역이 존재한다. 위의 방법으로 UAV 영상을 활용한다면 전국적으로 수행되고 있는 세계측지계 변환사업 전·후의 부합여부 를 검증하는데 활용될 수 있을 것이다. Journal of Cadastre & Land InformatiX Vol.49 No.2 (2019). 181.
(14) 고정현. Table 10. Comparison of distance error between a field and a datum point Before after Deviation Transformation Transformation Point Parcel Point △X △Y No △X(m) △Y(m) △X(m) △Y(m) (m) (m). -. 2 3 9 2 0. -. 1 6 5 3. 2 4 2 8. 2 4 5 2. Comparison of results (RMSE). 1. 7.72. 6.85. 7.71. 6.87 0.02 -0.02. 2. 18.93 8.03 18.91 8.04 0.02 -0.01. 3. 19.29 -1.66 19.28 -1.65 0.01 -0.01. 4. 7.82 -0.66 7.81 -0.65 0.01 -0.01. 1. 12.34 -3.48 12.35 -3.46 -0.01 -0.02. 2. 26.86 -4.50 26.87 -4.48 -0.02 -0.02. 3. 24.44 -33.45 24.45 -33.43 -0.01 -0.02. 4. 2.37 -31.76 2.38 -31.74 -0.01 -0.02. 5. 4.01 -10.98 3.98 -10.96 0.03 -0.02 239-20, 165-3 2 Parcls RMSE(Mean square root error) △X(m) = 0.02 △Y(m) = 0.02. 사용함으로써 잘못된 경계위치를 주장하게 될 경우 실제 경계점 측량을 수행할 때 논란을 초래하는 어려 움이 따르게 된다. 본 연구에서 UAV로 촬영하여 얻어진 검사점 정확 도가 확보된 정사영상을 활용할 경우 위의 문제점들 이 일부 해소될 것이 기대된다. 또한 지적재조사사업의 경계조정, 지장물조사, 이 지목 현황조사, 지적측량 적부심사 근거자료, 기준점 전수조사, 집단지나 연속지의 토지이동측량이나 검사 측량 부문에 활용함으로써 업무의 효율화 및 비용 절 감 등의 효과를 얻을 수 있을 것이다.. 5.4. 정책 제언 1975년 지적법 전문 개정으로 법 제26조 지적측량 방법에 사진측량방법이 명시되어진 이래로 지적측량 부문에 직접적인 방법으로 적용한 사례가 없어, 세부 측량이 기반이 되는 지적측량의 특성상 사진측량에. 5.3. 기타 활용 분야. 의한 지적측량은 적용에 한계를 나타내었다. 지적측량 시 UAV을 활용하려면 제도개선이 필요한. Portal site image vs. Uav orthoimage overlay. 데, Figure 22와 같이 지적업무처리규정의 전자평판. Overlay of Portal. 방법으로 세부측량을 할 경우 지적측량 방법에 UAV. Overlay of Uav orthoimage. 활용 여부 신설(지적업무처리규정 제14조 1항), 측량 준비파일의 작성 조항에 측량의 기준이 될 수 있는 기 지점(지적업무처리규정 제18조 1항 5호), 지적측량성 과의 검사방법에서 검사 시 기지점 사용의 적정 여부, 기지점과 지상경계의 부합 여부(지적업무처리규정 제 26조), 지적측량성과의 검사 방법에서 주위필지와의 Figure 21. Comparison of portal and orthoimage. 부합 여부(지적업무처리규정 제27조) 등의 규정에서 UAV를 활용한 영상 자료를 함유할 수 있도록 측. Figure 21은 웹상의 항공사진과 UAV 정사영상을. 량이나 검사 부분의 관련 법 개정이 필요하다.. 지적도를 중첩한 비교 결과이다. 최근 지적경계와 항 공사진의 차이가 보여 지는 자료가 포털 상에서 서비. 6. 결론. 스되고 있으며 전문성이 없는 일반인들에게 혼동을 야기할 수 있으며, 민원인들이 이 자료를 참고 자료로. 182. 「지적과 국토정보」 제49권 제2호. 2019. 본 연구는 UAV 영상에 기반한 지적업무관련 비교.
(15) UAV를 활용한 지적측량 업무방식 개선에 관한 연구. 위와 같은 결과로 지적측량의 고해상도 영상 활용 으로 현형선 최소 관측이라는 측면에서 업무 종사자 의 노동력 및 피로도 저감, 나아가 자연스럽게 업무관 계자와의 원할한 업무 협의에도 도움이 될 것이다. 제 도 부분에서는 지적업무처리규정에 있어 측량준비파 일 작성과 지적측량성과의 검사방법 등의 조항에 영 상자료 확인 등의 내용을 추가･개정한다면, 표준화된 기지점 확인 절차를 거침으로써 현장절차에 도움이 Figure 22. Contrast table of the old and the new. 연구로 UAV 항공사진을 취득 및 처리하고 지적 분야 에 활용가능성을 비교·평가하였다. 지상 304점의 GCP를 이용하여 좌표를 보정하였고 첫째, 지상기준 점수의 변화에 의한 각 영상의 비교 결과가 △X(m) = 0.10 △Y(m) = 0.04로 처리되어 적은 수의 지상기준 점을 사용했을 시 정사영상의 활영상의 활용에 다소 어려움이 있을 것으로 판단하였다. 둘째, GCP에 대한 지상기준점 오차는 RMSE는 △ X(m) = 0.02 △Y(m) = 0.02로 확인되어 지적기준점 위치 허용오차 (지적측량시행규칙 제27조 제1조 제3 항) 0.15m∼0.15m 기준에 부합되는 결과를 나타내었다. 셋째, 세계측지계 좌표변환 사업지구 성과 검증은. 될 것으로 판단된다. 또한 인터넷 사이트의 부정확한 영상과 중첩된 지적도로 필지 형상을 오인한 소유주 들의 민원증가에 효율적으로 대처할 수 있으며, 비주 얼한 데이터 제시로 지적측량 민원 해소를 위한 기초 설명자료로 활용도가 높을 것으로 사료된다. 향후 UAV 기술의 적극적인 적용을 위한 관련 규정 마련 등 법적 뒷받침이 마련된다면, 세계측지계 좌표변환 사 업, 지적재조사 사업지역 및 확정측량, 토지이동측량 이나 검사 측량 시 활용도를 높일 수 있고, 지적소관청 의 설명회 자료제공, 지적측량적부심사 근거 자료 등 다방면 분야에서 활용성을 기대할 수 있을 것으로 판 단된다.. 참고문헌. RMSE(평균제곱근오차) △X(m) = 0.02 △Y(m) =. References. 0.02로 허용범위인 ±36cm를 벗어나지 않는 것으로. 김수정, 안재철, 이인수, 장정화. 2012. 영상응용지적. 나타났다. 이 결과는 도근 성과지역을 대상으로 한 결. 도개발 및 응용 연구. 한국국토정보공사 공간정. 과이며 도근 성과지역 뿐만 아니라 추가적으로 현황. 보연구원. 공간정보연 2012-6.. 성과 결정지역의 변환 전·후 부합 여부를 검증할 수 있겠다. 넷째, UAV 정사영상과 지적도를 이용하여 연구대. Kim SJ, An JC, Lee IS, Jang JH. 2012. A Study on the Development and Application of Image Application cadastral map. LXSiri 2012-6.. 상지역의 영상좌표와 도근 좌표를 비교한 도근점간. 박종현, 홍성언. 2016. 드론을 활용한 지적재조사사업. 거리는 결과 차이가 0.03m, 현장 검증 오차는 평균오. 프로세스 재정립 방안 연구. 한국지적학회지.. 차 △X(m)= 0.06 △Y(m)= 0.09로 확인되어 현행 지. 8(2):98-102.. 적법규상의 도해지역 경계점 허용오차 기준 이내의 성과를 확보할 수 있었다.. Park JH, Hong SE. 2016. A Study on Process Reestablishment of Cadastral Resurvey Project. Journal of Cadastre & Land InformatiX Vol.49 No.2 (2019). 183.
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