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소정 마
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44 특집 : 드론영상기반기술과서비스 특집 드론영상기반기술과서비스 무인항공사진측량에의한공간객체의 3 차원실감모델생성기술 3D Reality Model Generation Technique of Spatial Objects by Unmanned Aerial Photogrammetry 엄대용 / 한국교통대학교 Ⅰ.

1 44 특집 : 드론영상기반기술과서비스 특집 드론영상기반기술과서비스 무인항공사진측량에의한공간객체의 3 차원실감모델생성기술 3D Reality Model Generation Technique of Spatial Objects by Unmanned Aerial Photogrammetry 엄대용 / 한국교통대학교 Ⅰ. 서론 드론기술은크게항공기제작기술, 영상획득및처리기술, 소프트웨어개발기술, 항공기운항기술및드론활용기술등으로대별할수있다. 또한각대분류기술에따른세부기술은매우다양하다. 드론을활용한다양한민간목적의활용이급증함에따라드론관련기술에대한연구가국내 외적으로활발히이루어지고있으며, 공간정보분야에서도드론을이용한대축척공간정보의획득에관심이집중되고있다. 최근공간정보는특정장소및객체의위치와형태에관한정보를제공하는수준을넘어정보기술 (IT) 과융합되면서다양한첨단기술의창출과진화가이루어지고있다. 최근이슈가되고있는무인항 공기 ( 드론 ) 역시공간정보와융합되어기존의항공사진측량분야에대혁신을이끌것으로전망되고있다. 무인항공기드론은자율비행이가능해짐에따라공간객체에대한정보획득에있어시간적, 공간적제약을최소화할수있을뿐아니라저고도에서촬영되는영상정보는대축척공간정보의획득을위한수단으로서주목을받고있다. 이에대축척 3 차원공간정보의획득을위한사진측량기술은무인항공사진측량으로전환또는대체될것으로전망되고있으며, 무인항공사진측량 이라는새로운기술을탄생시켰다. 여기서저고도촬영이가능한드론에의해획득된영상을이용하여 3차원실감모델로대표되는대축척 3차원공간정보의획득기술과측위기술에대하여알아보고자한다. 본원고는 2015 년한국연구재단기본연구지원사업 (NRF-2015R1D1A1A ) 의지원을받아연구된논문 저가형회전익드론영상을이용한 3 차원실감모델생성및측위정확도분석 ( 예술인문사회융합멀티미디어논문지, 제 6 권제 9 호, 2016) 의내용을기반으로작성한것임. 44 방송과미디어제 22 권 2 호

2 무인항공사진측량에의한공간객체의 3 차원실감모델생성기술 165 Ⅱ. 무인항공사진측량 항공사진측량기술은항공기, 비행선, 헬리콥터등에탑재된측정용카메라로촬영된항공사진을이용하여지형및공간객체의형상과위치정보를해석함으로써현실세계의객체들과그주변환경에대한정보를취득및활용하는기술이다. 항공사진측량은국가지형도를비롯한각종정밀지도의제작에사용되어왔으며, 최근에는국가지리정보구축을위한 3차원공간정보의획득, 디지털국토구현및국토모니터링을위한공간정보의획득기술로서중요한역할을담당하고있다. 최근무인항공기가도입됨에따라항공사진측량은크게유인항공사진측량과무인항공사진측량으로대별하고있다. 현행유인항공사진측량방법은 5cm 급의초고해상도의항공영상을획득할수있는디지털항공사진측량용카메라의도입으로큰발전이이루어졌다. 이에따라대축척의정밀지도를비롯하여고정밀도의 3차원공간정보의구축과활용이가능해지고있다. 그럼에도불구하고기존의유인항공사진측량은일반적으로 1000m 내외의촬영고도에서촬영됨에따라고해상도의영상을획득하기위해서는고가의전문카메라가요구되며, 더불어구름등의기상조건에큰영향을받아영상의질적저하와영상촬영에제한이따른다. 사진의촬영을위한작업은사람이직접항공기에탑승하여이루어짐에따라경제성과효율성이떨어지는문제를안고있으며, 항공촬영의특성상수직촬영방식에의해촬영이이루어짐에따라촬영방향에해당하는표고정보의경우정확도의저하가발생하는문제를피할수없게된다. 또한수직촬영된영상을이용하게됨에따라 3차원실감모델등 3차원공간정보의획득을위해서는공간객체에대한지상에서의추가적인촬영작업이요구되기도하는문제점을가진다. 이와같이유인항공사진측량은그간국토조사및모니터링분야에지대한역할을하면서큰발전을이루어왔지만여전히영상획득을위한시간적, 공간적제약과 3차원의실감모델의구축을위한추가작업이요구되는문제는여전히해결해야하는과제로남아있다. 이에반해무인항공사진측량방법은기존의유인항공사진측량이가지고있는문제점을상당부분해결 < 표 1> Comparison of Manned and Unmanned Aerial Surveying Division Manned Aerial Photogrammetry Unmanned Aerial Photogrammetry Equipment Cost Airplane, Camera etc (Approximately 2.5 billion) Approximately 0.1 billion Aerodrome Need Unnecessary(Fixed wing;need) Manpower Pilot, Co-Pliot, Shooting Man Remote Pilot Flying Height 1,000m 150m Large Scale Area Small Scale Area Flying Area (Approximately 10km 2 or more) (Within Approximately 10km 2 ) Flying Time Cessna 208 Standard 6 Hours Rotary wing(phantom4) Standard 28minutes Fuel Aviation fuel is a liquid fuel (High Price) General Battery Charging (Low Price) Flight Permission Application / Approval Approval from 2013 Flight Permission (Aviation administration, Ministry of National Defense) (Aviation administration, Ministry of National Defense) Weather Conditions Mostly Affected Less Affected Application Spatial Information Obtained of Large Scale Area Mapping : Maximum 1/1,000 Scale Spatial Information Obtained of Small Scale Area Mapping : Maximum 1/500 Scale Disaster, Environment, Fire Fighting ETC 2017 년 4 월 45

166 특집 : 드론영상기반기술과서비스 및보완할수있을것으로기대를모으고있다. 우선드론의경우저고도의비행이가능하여중저가의카메라로도소요되는영상의해상도를만족시킬수있을뿐아니라필요에따라고해상도의카메라를장착할경우현재의유인항공사진측량용카메라에비해높은해상도의영상을획득할수있게된다.

3 166 특집 : 드론영상기반기술과서비스 및보완할수있을것으로기대를모으고있다. 우선드론의경우저고도의비행이가능하여중저가의카메라로도소요되는영상의해상도를만족시킬수있을뿐아니라필요에따라고해상도의카메라를장착할경우현재의유인항공사진측량용카메라에비해높은해상도의영상을획득할수있게된다. 더불어드론은낮은고도에서촬영이이루어짐에따라구름등기상조건에대한제약도피할수있게되어사용자가원하는시간에영상을획득할수있다. 또한자율비행이가능하여정지, 회전, 전진및후진, 좌우이동, 상승및하강이자유로워사용자가요구하는대상에대해근접촬영및다각도의촬영이가능하여양질의영상획득이가능하게된다. 특히회전익드론의경우, 카메라마운트의조작으로원하는지점에서객체에대한수직및수평영상의촬영이가능하여객체의 3차원실감모델생성을위한영상을비교적쉽게 획득할수있었다. 그리고드론의경우활주로와같은비행체의이착륙을위한공간을요구하지않음으로공간적제약의문제도해소할수있게된다. 이와같이드론은기존유인항공사진측량이가지는시간및공간적제약의해소와함께상존하고있는다양한문제점들을해결또는보완할수있을것으로기대된다. 특히객체에대한근접촬영을통해 3차원실감모델을정밀하게생성할수있게됨으로써대축척 3차원공간정보의구축과측위정확도의향상에크게기여할수있는기술로발전할것으로기대를모으고있다. Ⅲ. 무인항공사진측량에의한 3 차원실감모델생성 무인항공사진측량기술에의해정밀도높은 3 차 < 그림 1> Work Flow for 3D Realistic Modeling 46 방송과미디어제 22 권 2 호

무인항공사진측량에의한공간객체의 3 차원실감모델생성기술 167 원실감모델의생성가능성과그정확도를검토하여제시하고자한다. 이를위해중 저가형회전익드론을이용하여대상지에대하여근접다각도영상을획득하고처리소프트웨어를이용하여 3차원모델을생성하였으며, 실감모델의정확도를 GPS 측위성과와비교하여정확도를검토하였다.

4 무인항공사진측량에의한공간객체의 3 차원실감모델생성기술 167 원실감모델의생성가능성과그정확도를검토하여제시하고자한다. 이를위해중 저가형회전익드론을이용하여대상지에대하여근접다각도영상을획득하고처리소프트웨어를이용하여 3차원모델을생성하였으며, 실감모델의정확도를 GPS 측위성과와비교하여정확도를검토하였다. < 그림 1> 은 3차원실감모델의생성을위한작업과정을정리하여나타낸것이다. 1. 회전익드론을이용한영상획득우선본저자가근무하고있는한국교통대학교캠퍼스의일원을대상지로선정하였으며, 대상지내각종지형과지물들에대한 3차원실감모델을생성하고자하였다. 앞서기술한바와같이정밀도가높은 3차원실감모델을생성하기위해서는객체에근접하여수직및수평영상을포함하여다각도의영상을촬영하여야하며, 이에따라원격제어를통한정지, 수평및수직이동이가능하여야한다. 이에객체에대한다각도의대축척영상을획득하기위해회전익드론을이용하여영상을획득하였으며, 중저가형의모델인 DJI 社의 PHANTOM4 를이용하였다 (< 그림 2>), PHANTOM4 는 4개의프로펠러가장착된회전익쿼드콥터 (Quardcopter) 로서기체에위치제어를위한 GPS와방향제어를위한 INS 가내장되어있으며, FC330 카메라가장착되어있다. 촬영영상의해상도는 pixels 이며, 영상촬영의안정성을확보하기위하여비행자세제어및장애물회피기능이구현되어있다. 수직영상은촬영고도 150m 에서카메라마운트를지상과수직으로조작하여촬영이이루어졌으며, 대상지전체를피복할수있도록가로방향 3개및세로방향 5개의격자형촬영경로를설정하여촬영 < 그림 2> DJI Phantom4/Controller 하였다. 이때입체영상의확보를위한중복도는종방향 70% 와횡방향 40% 내외로확보하였다. 촬영대상지내건물등의상세모델링을위한수평영상은건물로부터 15m의거리를이격하여수평촬영모드로촬영하였으며, 고층건물에대해서는건물전체를피복하기위하여 3단수평촬영을실시하였다. 이와같은과정에의해수직영상 150매와수평영상 120매를획득하여 3차원실감모델의생성을위한입력영상으로사용하였다. 2. 영상처리에의한 3차원실감모델생성드론에의해촬영된영상을이용하여 3차원실감모델을생성할수있는소프트웨어는다수의회사들에의해공급되고있다. 이들중드론영상을활용하여 3차원실감모델링을지원하는대표적인소프트웨어를 < 표 2> 에정리하였다. 본작업에서회전익드론에의해획득된수직및수평영상을이용하여 3차원실감모델의생성을위해사용한소프트웨어는 Bentley 社의 ContextCapture 를이용하였다. 회전익드론에의해촬영된수직영상 150매와수평영상 120매를입력하고, 촬영에사용된 PHANTOM4 의 FC330 카메라의정보를입 2017 년 4 월 47

5 168 특집 : 드론 영상 기반 기술과 서비스 DJI_0628.jpg DJI_0629.jpg DJI_0630.jpg DJI_0631.jpg DJI_0632.jpg DJI_0633.jpg DJI_0634.jpg DJI_0635.jpg DJI_0636.jpg DJI_0637.jpg DJI_0638.jpg DJI_0639.jpg DJI_0640.jpg DJI_0641.jpg DJI_0642.jpg DJI_0643.jpg DJI_0644.jpg DJI_0645.jpg DJI_0646.jpg DJI_0647.jpg DJI_0648.jpg DJI_0649.jpg DJI_0650.jpg DJI_0651.jpg DJI_0652.jpg DJI_0653.jpg DJI_0654.jpg DJI_0655.jpg DJI_0656.jpg DJI_0657.jpg DJI_0658.jpg DJI_0659.jpg DJI_0660.jpg DJI_0661.jpg DJI_0662.jpg DJI_0663.jpg DJI_0664.jpg DJI_0665.jpg DJI_0666.jpg DJI_0667.jpg DJI_0668.jpg DJI_0669.jpg DJI_0670.jpg DJI_0671.jpg DJI_0672.jpg DJI_0673.jpg DJI_0674.jpg DJI_0675.jpg DJI_0676.jpg DJI_0677.jpg DJI_0678.jpg DJI_0679.jpg DJI_0680.jpg DJI_0681.jpg DJI_0682.jpg DJI_0685.jpg DJI_0686.jpg DJI_0687.jpg DJI_0688.jpg DJI_0689.jpg DJI_0690.jpg DJI_0691.jpg DJI_0692.jpg DJI_0693.jpg DJI_0694.jpg DJI_0695.jpg DJI_0696.jpg DJI_0697.jpg DJI_0698.jpg DJI_0699.jpg DJI_0700.jpg DJI_0701.jpg DJI_0702.jpg DJI_0703.jpg DJI_0704.jpg DJI_0705.jpg DJI_0706.jpg DJI_0707.jpg DJI_0708.jpg DJI_0709.jpg DJI_0710.jpg DJI_0711.jpg DJI_0712.jpg DJI_0713.jpg DJI_0714.jpg DJI_0715.jpg DJI_0716.jpg DJI_0717.jpg DJI_0718.jpg DJI_0719.jpg DJI_0720.jpg DJI_0721.jpg DJI_0722.jpg DJI_0723.jpg DJI_0724.jpg DJI_0725.jpg DJI_0726.jpg DJI_0727.jpg DJI_0728.jpg DJI_0729.jpg DJI_0730.jpg DJI_0731.jpg DJI_0732.jpg DJI_0733.jpg DJI_0734.jpg DJI_0735.jpg DJI_0736.jpg DJI_0737.jpg DJI_0738.jpg DJI_0739.jpg DJI_0740.jpg DJI_0741.jpg DJI_0742.jpg DJI_0743.jpg DJI_0744.jpg DJI_0745.jpg DJI_0746.jpg DJI_0747.jpg DJI_0748.jpg DJI_0749.jpg DJI_0750.jpg DJI_0751.jpg DJI_0752.jpg DJI_0753.jpg DJI_0754.jpg DJI_0755.jpg DJI_0756.jpg DJI_0757.jpg <그림 3> Drone Image Sample <표 2> Solution for 3D Realistic Modeling 구분 보유사 활용영상 version ContextCapture PhotoMesh Pix4Dmapper PhotoScan Bentley Skyline Pix4D Agisoft 항공사진, UAV, 지상사진 등 UAV, 지상사진 등 UAV, 지상사진 등 Ver.7.0 Ver.2.1 Ver Basic(1 fuser, 50 Gpixels) Mesh 항공사진, UAV, 지상사진, 동영상 등 Ver.4.2 ContextCapture(100 Gpixels) S/W edition PLUS(3 fuser, 100 Gpixels) ag Standard Unlimited(unlimited) Pro Pro Enterprise(Government) Enterpirse 3D model, TrueOrtho, 3D model, TrueOrtho, 3D model, TrueOrtho, DSM, Point Cloud DSM, Point Cloud DSM, Point Cloud 3MX, S3C, OSGB, OBJ, 3dml, Citybuilder, OSGB, DAE, LOD tree, FBX, STL, OBJ, DAE, TerraExplorer KML, ESRI i3s, SpacEye3D for Web ContextCapture Center (Unlimited) Output 3D model format Edit Model 권장사양 3ds Max, Maya등 Microstation, Descrates DSM, Point Cloud OBJ, 3DS, VRML, OBJ, FBX, PLY, DXF DAE, PLY, STL, FBX, DXF, KMZ Win7/8 64bit, Win7/8/10 64bit, Win7/8/10 64bit, Win7/8 64bit, 8 Core GTX780 Ti, 8 Core GPU 2GB RAM, Core i7 GPU 2GB RAM, Core i7, GeForce 8XX이상, 16GB RAM 32GB RAM 32GB RAM 12GB RAM 이상 3D모델 품질우수, 장 단점 Autodesk MeshMixer 3D model, TrueOrtho, 호환성 좋음, 모델수정, 수계/색상수정 가능 고가 48 방송과 미디어 제22권 2호 품질: Beta테스트중 Skyline제품군과 호환성 우수 고가 3D모델 품질 떨어짐 정사영상 품질우수 point 자체 수정가능 40MP 이상 Add-on필요 3D모델 품질 떨어짐 데이터 수정이 어려움 가격 저렴

무인항공사진측량에 의한 공간 객체의 3차원 실감모델 생성 기술 169 력하였다.

입력된 영상들로부터 영상정합(Image Matching)을 위해 식별이 용이한 특징점을 자동 추출하고 자동항공삼각측량(Auto Aerial Triangulation)을 실시하였다(<그림 5>(a)).

5m 단위 의 점군자료(Point Cloud)(<그림 5>(b))를 추출하는 한편 추출된 점들을 상호 연결하여 메쉬(Mesh)(<그 림 5>(c))형태로 변환하였다.

6 무인항공사진측량에 의한 공간 객체의 3차원 실감모델 생성 기술 169 력하였다. 또한 생성하고자 하는 3차원 실감모델 이 실물과 동일한 좌표를 가질 수 있도록 하기 위 하여 사전에 기준점(총 9개 측점)을 선정하고 현장 에서 GPS 측량을 실시하여 절대좌표로 입력하였 다(<그림 4>). 입력된 영상들로부터 영상정합(Image Matching)을 위해 식별이 용이한 특징점을 자동 추출하고 자동항공삼각측량(Auto Aerial Triangulation)을 실시하였다(<그림 5>(a)). 이후 영상의 정합을 위해 SIFT기법을 이용하여 자동영상정합을 실시하였다. 이와 같은 과정에 의해 수직 및 수평 영상으로부터 대상지에 포함된 각종 객체들에 대하여 0.5m 단위 의 점군자료(Point Cloud)(<그림 5>(b))를 추출하는 한편 추출된 점들을 상호 연결하여 메쉬(Mesh)(<그 림 5>(c))형태로 변환하였다. 변환된 메쉬는 면처리 를 통하여 렌더링 결과를 도출하였다(<그림 5>(d)). <그림 4> Index of GCP Surveying (a) Result of Auto Aerial Triangulation (c) Mesh Creation (b) Creation of Point Cloud data (d) Rendering Result <그림 5> Process for creating 3D realistic model 2017년 4월 49

7 170 특집 : 드론 영상 기반 기술과 서비스 <그림 6> Generation of 3D realistic model for study area 이상의 과정에 의해 도출한 렌더링 결과 등 3차 를 취득하여 분석을 수행하였다. 분석 결과는 <그 원 모델링 자료와 드론에 의해 촬영된 영상을 텍스 림 7>과 같으며, 검사점에 대해 3차원 실감모델에 처링(texturing)함으로써 최종적인 3차원 실감모 서 추출된 좌표성과와 GPS 측량에 의한 좌표성과 델을 생성하였다(<그림 6>). 그리고 3차원 실감모 간의 편차를 나타낸 것이다. 델이 실제 대상지의 좌표값을 갖도록 하기 위하여 분석결과, 드론의 다각도 영상을 입력하여 생성 영상처리의 초기단계에서 입력한 기준점 성과를 한 3차원 실감모델로부터 추출할 수 있는 절대측위 이용하여 절대좌표 체계로 전환하였다. 결과적으 의 정확도는 평면좌표의 경우 평균편차 10cm내외 로 생성된 3차원 실감모델상의 모든 포인트들은 3 의 정확도를 보였으며, 수직방향의 정확도는 평면 차원의 절대좌표를 갖게 되어 실감모델상에서 측 좌표의 정확도에 비해 약 2배정도 저하됨을 확인할 정되는 값들은 실공간상의 좌표값을 갖게 된다. 수 있었다. 이는 기존의 항공사진측량의 측위 정확 도와 유사한 패턴을 보였으나 그 정확도는 다소 떨 3. 3차원 실감모델의 측위 정확도 검토 어지고 있음을 확인할 수 있었다. 기존 항공사진측 량 시스템은 영상획득을 위한 고성능 측정용 카메 무인항공사진측량 기법에 의해 생성한 3차원 실 라를 이용하고 있고 제어를 위해 고정밀 GPS/INS 감모델의 정확도를 검토하였다. 이를 위해 3차원 로부터 취득한 자료를 이용하며 더불어 영상 및 해 실감모델에서 식별이 명확한 15점의 검사점을 선정 석자료들에 대한 각종 보정 자료가 적용되어 영상 하고 3차원 절대좌표를 획득하였다. 그리고 비교 을 해석하는 반면, 본 실험에서 사용한 드론의 경우 및 분석을 위한 자료로서 동일 검사점들에 대해 현 기체의 불안정성, 중 저가형 비측정용 카메라, 일 장에서 직접 GPS Network-RTK(VRS)측량 성과 반형 GPS/INS, 카메라 렌즈에 대한 검 보정 자료 50 방송과 미디어 제22권 2호

8 무인항공사진측량에의한공간객체의 3 차원실감모델생성기술 171 < 그림 7> Positioning Accuracy of 3D Reality Mode 등각종보정자료를일체사용하지않고 3차원실감모델을구현하였음을고려한다면도출된측위정확도는만족스러운결과라판단된다. 향후드론에장착되는카메라의성능과구조적안정성을확보하고정밀한검 보정자료를사용하여촬영영상의기하학적안정성을확보한다면보다정밀한 3차원실감모델을생성할수있을것으로확신한다. 현재시점에서높은정밀도를요구하지않는객체의모델링및실감모델의생성, 가상현실의구현과도시모델링및국토모니터링등의지원에있어무인항공사진측량은요구하는정확도를충분히만족시킬수있을것이라판단되며, 성능과해석기법의향상을통해보다정밀한 3차원실감모델의생성이가능할것으로사료된다. 무인항공사진측량기술은다각도영상획득의편의성과시간적및공간적제약에대한해소그리고보다단순화된처리과정에의한고정밀 3차원실감모델의생성이가능하여작업의효율성과경제성이높다고판단되며, 대축척 3차원공간정보의획득수단으로서훌륭한역할을담당할수있을것으로기대된다. Ⅳ. 결론 본고에서는공간상의지형및지물에대한 3차원실감모델의생성을위한무인항공사진측량기술을소개하고드론으로부터획득되는수직및수평등의다각도영상을이용하여공간객체에대한 3 차원실감모델의생성과정과그정확도를검토하여제시하였다. 서론에서밝힌바와같이드론은영상취득의편리성과영상획득을위한초기투자비용을최소화할수있을뿐아니라시간적, 공간적제약에서비교적자유로워공간및객체에대한대축척영상획득에있어매우효율성을가지고있다고할수있다. 더불어이를통해획득된영상을이용하여생성할수있는 3차원실감모델은비교적높 2017 년 4 월 51

172 특집 : 드론영상기반기술과서비스 은정확도와품질을확보할수있어사용자의요구에적절히부합할수있는 3차원공간자료를충분히제공할수있을것으로판단된다. 기술의발전과함께드론과장착기기에대한구조적안정성이확 보되고최적의촬영조건을도출하여활용한다면보다높은품질의 3차원실감모델을제공할수있을것이며, 그활용범위도보다크게확대될수있을것으로전망된다.

9 172 특집 : 드론영상기반기술과서비스 은정확도와품질을확보할수있어사용자의요구에적절히부합할수있는 3차원공간자료를충분히제공할수있을것으로판단된다. 기술의발전과함께드론과장착기기에대한구조적안정성이확 보되고최적의촬영조건을도출하여활용한다면보다높은품질의 3차원실감모델을제공할수있을것이며, 그활용범위도보다크게확대될수있을것으로전망된다. 참고문헌 참고문헌 [1] 김민철, 윤혁진, 장휘정, 유종수, UAV 영상을활용한수변구조물피해분석및정확도평가, 한국지형공간정보학회지, Vol. 24, No. 1, pp.81-87, [2] 박민호, 김석구, 최승영, 무인비행시스템 (UAS) 을활용한건설현장공간정보구축방안에관한연구, 한국지적정보학회지, Vol. 15, No. 1, pp , [3] 박영진, 정갑용, 고정익무인항공기를이용한공간정보구축의활용성평가, 한국지형공간정보학회지, Vol.22, No.4, pp , [4] 엄대용, 송용현, 저가형회전익드론영상을이용한 3차원실감모델생성및측위정확도분석, 인문사회과학기술융합학회, Vol. 6, No.9, pp , [5] 이용창, 회전익 UAS 영상기반고밀도측점자료의위치정확도평가, 한국지형공간정보학회지, Vol. 23, No. 2, pp [6] 이인수, 이재원, 김수정, 홍순헌, 초경량고정익무인항공기사진측량기법의정사영상정확도평가, 대한토목학회지, Vol.33, No.6, pp , [7] 이성재, 최요순, 고정익무인항공기 ( 드론 ) 와보급형회전익무인항공기를이용한지형측량결과의비교, 한국암반공학회지, Vol.26, No.1, pp , [8] 이지훈, 최경아, 이임평, UAV기반저고도멀티센서사진측량시스템의캘리브레이션, 한국측량학회지, Vol. 30, No. 1, pp.31-38, [9] 정성혁, 임형민, 이재기, 무인항공사진측량을이용한 3D 공간정보취득, 한국측량학회지, Vol.28, No.1, pp , [10] 최경아, 이지훈, 이임평, 저고도무인항공기기반의근접실시간공중모니터링시스템구축, 한국공간정보학회지, Vol. 19, No. 4, pp.21-31, 필자소개 엄대용 년 : 충남대학교토목공학과졸업 ( 학사 ) 년 : 충남대학교대학원토목공학과졸업 ( 석사 ) 년 : 충남대학교대학원토목공학과졸업 ( 박사 ) 년 ~ 현재 : 한국교통대학교토목공학과 ( 교수 ) - 주관심분야 : Photogrammetry & Remote Sensing, GIS 52 방송과미디어제 22 권 2 호

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< B9DAC1D8B1D420BEF6B4EBBFEB2D20B9ABC0CEC7D7B0F8B1E22E687770> Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society Vol. 19, No. 11 pp. 568-573, 2018 https://doi.org/10.5762/kais.2018.19.11.568 ISSN 1975-4701 / eissn 2288-4688 엄대용 1, 박준규 2* 1 한국교통대학교토목공학과,