1. 드론 서비스 시장의 도래
드론에 대해 관심이 없던 독자들도 언제부턴가 택배드론이 언론에 오르내리면서 드론에 의한 우리 일상의 변화에 대해 상상해 보았을 것이다. 현재 널리 드론이라 불리는 비행체는 기술 수준이 RC 완구와 군사용 드론 사이에 있는 것으로, 완구와는 차별되는 다양한 센서 기술이 적용되어 있고 저가형 센서를 사용함으로써 군사용 드론과는 달리 민간에서 엄두를 낼만한 수준의 가격을 보인다. 택배드론은 화물을 탑재하고 도착지까지 자동비행은 물론이고 예상치 못한 장애물을 회피할 수 있는 자율비행이 가능해야 하며 출발지까지 다시 복귀할 수 있는 충분한 전력원이 요구되는 것으로 기술수준이 상당히 높아야 실현 가능한 드론 서비스 영역이다. 현재로서는 일반적인 교통수단의 이용에 제한이 있는 낙도나 산간지역에서 긴급하게 가벼운 물건을 이송하는 정도의 활용도를 보인다. 현재 기술수준으로 가장 활발하게 드론의 값어치를 하는 분야는 역동적인 항공사진과 동영상이 필요한 곳으로 영화, CF는 물론이고 TV 보도, 예능프로에서 없어서는 안 될 장비가 되었다<그림 1>. 이렇듯 드론이 미래먹거리로 이슈가 되면서 자격증 취득 돌풍이 불었고 2018년도에만 만 오천여명이 자격증을 취득하였다. 하지만 드론자격증 취득만으로는 고소득이 보장되는 직업을 가질 수 있는 것은 아니며 해당분야의 전문성과 드론 관련 기술이 결합될 때 시너지가 날 수 있다. 농업 방제사업 분야에서도 기존의 유인헬기를 드론이 점차 대체하고 있는데 이러한 방제사업은 단순히 사업자가 의뢰받은 지역에 농약 분사드론으로 농약을 뿌려주고 단위면적당 단가에 근거하여 수익을 창출하는 수준이 아니라 정밀농업의 일환으로 보다 고차원적인 비즈니스 모델이 구축되고 있다. 서비스 플랫폼으로 수요자가 업무를 의뢰해 오면 사업자가 일차적으로 드론 원격탐사를 통해 해당지역에 대한 병충해나 생육 상태 등에 관한 지도를 만들어 입체적으로 상황을 파악하고 이를 기반으로 맞춤형 농약/비료를 살포해 주는 방식이며 이에 대한 모든 정보는 웹지도 기반 서비스 플랫폼에서 수요자 및 사업자가 모니터링 할 수 있다. 즉, 단순한 드론 비행에 의한 수익모델이 아닌 공간정보와의 연계를 통해 그 부가가치를 높이는 것이다.
건설/광산분야에서 4차 산업혁명 바람이 불면서 스마트 컨스트럭션, 스마트 마이닝이라는 키워드가 이슈화 되고 있으며 이를 위해 주기적으로 현장 공간정보의 갱신이 필요한데 드론매핑 기술이 주목받고 있다. 토목건설/노천광산분야에 있어 가장 기본적인 드론 서비스는 항공사진과 동영상으로 이러한 일차적인 드론 데이터만으로도 광범위한 건설 현장에 대한 현황을 파악하는데 있어 큰 도움을 준다. 하지만 매핑작업을 통해 정사영상(Orthomosaic), 수치표고모델(Digital Elevation Model), 3차원 지형모델(3D Terrain Model) 등이 주기적으로 제공된다면 현장관리 측면에서 다양한 서비스가 가능하다. 현장 현황관리는 물론이고 지형 모니터링을 통한 토공관리, 절리면 분석, 사면안정해석, 배수해석(지표수 모델링) 등 보다 고차원적인 작업이 가능하다. 이러한 서비스를 다양한 시각화 기능을 포함하여 클라우드 플랫폼 기반으로 제공되면 중요 의사 결정에 도움이 되고 효율적인 현장관리를 가능하게 할 것이다.
2. 토목건설/노천광산 현장관리를 위한 드론 서비스 플랫폼
토목건설/노천광산 현장관리를 위한 드론 매핑에서 이슈가 되는 사항은 현장측량을 대체할 수 있는 수준의 정밀도와 좌표정확도가 높은 자료의 생산이다. 이를 위해서 적합한 드론 비행 및 사진촬영을 통해 양질의 사진데이터를 취득하는 것은 기본이며 RTK/PPK를 이용한 정확한 사진 위치정보 획득 및 지상기준점(Ground Control Point, GCP)을 이용한 지형모델 보정 등이 필요하다. 드론 사진촬영 외에 이러한 비용 소요가 드론 매핑의 건설 분야 적용에 장애요인이 되고 있는데 그러므로 드론 매핑을 통한 결과물이 단순히 현장 측량을 대체하는 것 외에 또 다른 가치가 있음을 보여주어야 하며 열화상, 다중분광(Multi-spectral), 초분광(Hyper-spectral) 센서 등의 원격탐사 자료를 중첩하여 보다 고차원적인 현장의 공간정보를 생성함으로써 드론 서비스의 경쟁력을 높이는 것이 필요하다<그림 2>.
드론 사진 데이터로부터 지형모델을 구축하기 위한 포토모델링 프로그램은 많이 출시되어 있는데 개인 컴퓨터에 설치하여 사용하는 방식과 클라우드 서비스를 이용하는 방식 등이 있다<표 1>. 중첩되어 연속 촬영된 사진으로부터 매쉬(Mesh)를 생성하기 위한 포인트 클라우드(Point Cloud)를 뽑아내는 알고리듬이 많이 개선되었고 개인용 컴퓨터의 성능 또한 좋아져 어렵지 않게 지형모델구축 작업을 할 수 있다. 하지만 원격탐사 자료를 이용한 고차원적인 서비스를 제공하기 위해서는 많은 노하우와 추가적인 연구가 아직 필요하다.
드론 데이터 취득 내용으로 돌아가서 조금 더 기술하면, 최근에 취미나 업무용으로 드론을 접하기 시작한 사람들은 DJI에서 출시한 드론들에 익숙할 것인데 중국 선전에 본사를 두고 있는 이 회사는 세계 민간 드론 시장의 80% 이상을 점유하고 있다. 예전에는 부품을 사서 일일이 조립하거나 반완성형 드론을 구매하여 업무에 적합하도록 개조하여 사용하는 것이 대부분이었으며, 이 과정에서도 전문성이 필요하지만 드론을 조작하는데 있어서도 많은 훈련이 필요하므로 전문 조종사를 불러 드론 데이터를 취득하는 것이 일반적이었다. 현재 DJI를 비롯한 많은 드론제작업체에서 다양한 임무형 드론을 출시하고 있으며 여기에는 적절한 모터 제어를 통한 비행기술은 기본이고 자동/자율비행을 위한 센서 및 소프트웨어 기술이 접목되어 있다<그림 3>. 이러한 드론들은 안정적 비행과 다양한 자동임무수행 기능이 포함되어 있어 약간의 훈련을 거치면 직접 조종이 가능하므로 드론 적용시장의 저변확대에 큰 기여를 하고 있다.
3D 매핑에서는 기본적으로 촬영된 사진의 품질에 따라 지형모델의 품질이 좌우된다. 따라서 최우선 되는 부분은 포토모델링에 적합한 고품질의 사진들을 촬영하는 것이다. 드론 기체, 비행 방법, 카메라/짐벌의 성능 및 사진촬영 방식 등 여기에 영향을 끼치는 다양한 요소가 있으며 과거에는 이러한 기술을 조합하고 적용하는데 많은 어려움이 있었으나 짐벌일체형 카메라 드론의 출시와 자동비행 및 촬영에 필요한 프로그램이 다수 공급되어 비교적 손쉽게 양질의 자료 취득이 가능하다<그림 4>.
드론 3D매핑에 있어 자동비행은 필수인데 자동비행은 드론의 수동조종이 어려운 조종자가 편리하게 드론을 운용할 수 있다는 측면도 있지만 적합한 매핑 파라메터를 고려한 비행을 통해 최적의 조건으로 매핑용사진들을 취득할 수 있다는 장점이 있다. DJI에서는 3D 매핑을 용이하게 할 수 있게 자동비행용 앱으로 DJI GS pro를 출시하여 보급하고 있으며 Pix4D에서도 포토모델링 연계차원에서 자동비행 앱인 Pix4D capture를 무료로 배포하고 있다. 그 외 다양한 모바일용 앱과 PC용 자동비행 프로그램이 출시되고 있으며 그 중에서 UgCS는 지형을 고려한 비행이 가능하여 균질한 지면해상도(GSD, Ground Sampling Distance)가 요구되는 지형모델구축을 포함하여 라이다 드론, GPR 드론 등 특수임무형 드론을 운용하는데 선호되고 있다<그림 5>. 이렇게 취득한 사진들은 <표 1>에서 언급했던 포토모델링 프로그램을 통해 정밀지형모델로 만들어진다.
이 과정에서 정사영상 및 수치표고모델, 3차원 지형모델 등이 기본적으로 생성된다<그림 6>. 여기에 더하여 열화상, 다중분광, 초분광, 라이다 센서 등의 원격탐사 드론을 통해 측정한 다양한 지표 상태 정보를 획득하거나, GPR, 자력, 방사능, 전자탐사 등의 물리탐사 드론으로 지중 정보를 획득하여 함께 서비스함으로써 드론 데이터의 활용도를 넓히고 서비스의 부가가치를 높여줄 수 있다<그림 7>.
다양한 형태의 드론데이터를 효율적으로 저장/공유/분석/도시하기 위해 클라우드 기반의 플랫폼 형태로 서비스를 하는 기업들이 생겨나고 있다. 초기에는 드론 데이터의 공유 및 간단한 분석/도시 기능으로 시작하였지만 최근에는 매핑용 드론의 판매, 대여에서부터 드론 비행, 지형모델구축, 다양한 GIS 분석 및 시각화까지 그 서비스 범위를 확장하고 있다<그림 8>.
한국지질자원연구원(KIGAM)에서는 이러한 기본 기능과 더불어 3D 기반의 결과 도시, 드론정밀지형모델을 이용한 3D 해석 기능을 추가한 드론데이터플랫폼(Drone Data Platform)을 구축하였다. 이 드론데이터플랫폼은 연구원에서 동시에 구축하고 있는 3D 지질모델링 플랫폼(3D Geological Modeling Platform) 및 VR/AR 플랫폼(Virtual Reality/Augmented Reality Platform)과도 연동될 예정이다<그림 9>.
3. 모바일 드론 운용 시스템(차량형 관제센터)
막상 드론을 이용하여 데이터를 취득하려고 할 때 장비 적재 후 현장으로의 이동, 적합한 이착륙 위치 선정, 배터리 충전, 악천후 등 드론 조종 환경, 취득한 데이터 1차 품질 확인 등, 현장에서 발생하는 많은 어려움이 있다. 이때 차량형 관제센터 형태의 모바일 드론 운용 시스템이 있으면 효율적인 드론 데이터 취득을 가능하다<그림 11>. 한국지질자원연구원에서는 앞서 소개한 드론데이터플랫폼과 연동하여 운용하는 차량형 관제센터 형태의 KIGAM 모바일 드론 운용 시스템을 제작하여 운용계획 중에 있다<그림 12>. 드론 데이터 수요자로부터 의뢰가 들어오면 현장에 긴급하게 투입이 가능한 형태로 드론 데이터 취득을 위한 드론 상시 수납, 배터리 충전은 기본이고 투입되는 현장 조건상 드론 이착륙 공간을 확보하기 힘든 경우가 많으므로 차량 상단에 드론 이착륙장이 장착되어 있는 형태이다. 공사현장 및 산악지역에서의 이동을 고려하여 사륜구동 차량을 기반으로 실내 관제센터에서 드론 이착륙부터 비행 컨트롤 및 모니터링, 드론 데이터의 확인 및 1차 처리가 가능하다.
4. 가상현실을 통한 토목건설/노천광산 현장관리
가상물리시스템(CPS, Cyber Physical System), 디지털트윈(Digital Twin) 등도 4차 산업혁명과 관련하여 자주 오르내리는 키워드이다. 앞서 드론데이터플랫폼과 관련하여 기술한 내용 중에 드론 정밀지형모델 기반으로 사면안정해석 및 배수해석과 같은 3D 해석을 수행함으로써 미래의 현실을 예측하는 내용이 가상물리시스템의 개념에 포함된다고 할 수 있다. 토목건설/노천광산 분야에서 디지털트윈은 현장 모습 그대로의 형상을 정밀한 디지털 모델 형태로 가상세계에 옮겨 놓는 것 그 자체로도 충분하다. 이러한 가상세계를 컴퓨터 모니터가 아닌 VR 기기를 통해 더욱 실감나게 경험할 수 있으며 Sketchfab (sketchfab.com) 등에서 직접 제작한 3D 모델에 대해 VR 환경에서 관찰할 수 있도록 서비스 하고 있다. 한국지질자원연구원에서는 가상공간에서 현장지형모델에 대한 관찰은 기본이며 360사진/동영상 보기, 다양한 측정(거리, 면적, 부피, 주향, 경사)이 가능한 KIGAM Earth VR 플랫폼을 개발, 서비스 중에 있다. 현장 답사나 실제 지질조사 및 현장탐사에 앞서 드론 3D 매핑을 통해 해당 현장의 정밀지형모델을 구축하고 이 모델을 활용하여 VR공간에서 실제 현장에 와 있는 것 같은 환경에서 현장 답사, 지질조사 등을 수행할 수 있다<그림 13>.
5. 드론 데이터 기반 3D 프린팅을 통한 현장관리
4차 산업혁명과 관련된 또 다른 키워드로 3D 프린팅이 있다. 3차원 공간 안에 실제 사물을 인쇄하는 3D 프린팅 기술은 의료, 생활 용품, 자동차 부품 등 많은 물건을 만들어낼 수 있다. 누구나 쉽게 저렴한 가격으로 적은 수량이라도 필요한 물건을 만들어낼 수 있다는 매우 큰 장점이 존재하지만 현재의 기술수준으로는 산업분야에 필요한 정밀한 부품을 제작하는 데는 한계가 있다. 건설/광산 분야에서 현장관리를 함에 있어 현장 소개 및 다른 사람과 정보를 공유하는데 있어 현장 모형의 활용도가 매우 높은데 일반적인 방법으로는 현장 상태 그대로를 반영하는 모델 제작이 어려우며 그 비용도 만만치 않다. 하지만, 드론 3D 매핑을 통해 정밀지형모델을 만들고 이를 3D 프린터로 출력함으로써 현장 상황을 다른 사람들과 쉽게 공유할 수 있다. 한국지질자원연구원에서는 독도, 성산 일출봉과 같이 지질학적으로 의미가 있는 대상을 포함하여 지질조사, 광물자원탐사, 석회석 노천광산 등의 현장관리를 등을 위해 드론 데이터 기반의 3D 프린팅 기술을 활용하고 있다<그림 14>.
