– 기존의 수동 처리 방식 대비, 전체 처리 공정 시간 약 30% 단축
– 해당 기술로 측량 시 m 단위의 오차를 mm단위까지 최소화
– 드론 데이터 처리 공정을 자동화함으로써 속도, 정확성, 품질 측면의 개선

건설 드론 데이터 솔루션을 서비스하는 콘테크 스타트업 엔젤스윙(대표 박원녕)은 국내 최초로 드론 측량 데이터 후처리 과정에서 사용되는 지상기준점 자동 탐지 및 보정 기술을 개발했다고 26일 밝혔다.

지상기준점(GCP)는 좌표를 가진 지표면 위의 인공, 자연 지점을 통칭하는 개념으로, 통상적으로 드론을 포함한 항공 사진 측량 시에는 식별이 쉬운 위치에 별도로 설치하는 표지판을 뜻한다. 이러한 지상기준점을 탐지하고 보정하는 과정은 드론 측량 결과물의 정확도와 품질을 높이기 위해서는 필수적인 공정 중에 하나다.

그동안 이러한 후처리 과정에는 숙련된 엔지니어의 개입이 필수적이었다. 다만, 사람의 손으로 지상기준점 데이터를 수동으로 보정하는 작업은 여러 가지 단점이 존재했다. 수동 작업의 특성상 생기는 오류뿐만 아니라 현장을 촬영한 사진의 수가 많거나 데이터 용량이 큰 경우 데이터 처리 시간이 지나치게 길어지기 마련이었다. 결국 최종 현장 가상화 결과물을 사용자가 확인하기까지의 시간 또한 같이 지연되는 사례가 종종 발생했고, 이는 플랫폼 사용자의 사용자 경험을 해치는 주요한 요소가 되곤 했다.

엔젤스윙은 이러한 실수 및 오류를 방지함과 동시에 모든 데이터 처리 공정을 자동화함으로써 더욱더 빠르고 정확한 결과물을 얻기 위한 목적으로 기술 개발에 착수하였고, 실제 건설 현장 데이터와의 지속적인 정확도 비교 실험을 통해 관련 기술 고도화에 성공하였다.

딥러닝 파이프라인 모델을 기반으로 개발된 해당 데이터 처리 공정 자동화 기술은 현장을 촬영한 사진 내에서 자동으로 지상기준점을 탐지하고 해당 위치에 대한 좌표값을 찾는다. 이후 중심점 탐지 알고리즘을 적용한 후처리 과정을 통해 3차원 지상기준점과의 매칭을 통해 정확한 중심점을 찾아내어 정확도를 높인다.

실제 개발 기술을 엔젤스윙 플랫폼에 적용하여 기존 선행 기술과 비교 후 정확도를 분석한 결과, 지상기준점을 사용하지 않은 경우 m 단위의 오차율을 사진 즉량의 허용 오차 범위인 5cm 이내로 보정할 수 있음은 물론, 특정 케이스에서는 mm 단위로 정확도를 높일 수 있었다. 또한, 수동 보정 작업을 대체함으로써 기존의 수동 처리 방식보다 약 30%가량의 전체 처리 공정 시간 단축 효과를 얻을 수 있다.

해당 기술 개발을 주도한 엔젤스윙의 류병연 엔지니어는 “딥러닝 모델을 기반으로 한 본 기술은 사람이 직접 보정하는 것보다 정교하고, 일관된 결과를 제공하기에 사람이 작업하면서 생기는 필연적인 문제점을 미연에 방지할 수 있다는 장점이 있다.”라며, “전체 처리 공정 시간을 30%가량 낮춤으로써, 궁극적으로 사진 측량 프로세스의 확장성과 건설 현장의 생산성을 한층 높일 수 있을 것으로 기대한다.”라고 밝혔다. 한편, 엔젤스윙이 개발한 지상기준점 자동 탐지 및 보정 기술에 대한 자세한 기술백서는 엔젤스윙 홈페이지 라이브러리에서 다운받을 수 있다.

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