KR101891087B1 - 드론을 이용한 암반사면의 안정성 평가방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 드론으로 찍은 사진을 이용해 암반사면의 안정성을 평가하는 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 드론을 이용해 낙석이나 붕괴의 위험이 의심되는 암반지역에 대해 여러 장의 사진을 찍고, 촬영된 사진을 정합하여 지상의 기준점과 대비해 발생된 오차를 보정한 다음 이를 이용해 개별 암반사면의 경사방향, 경사각 및 표면굴곡도와 같은 암반사면의 정보를 획득하고 추출한 다음 안정성 평가를 통해 암반사면의 위험도를 평가하는 드론을 이용한 암반사면의 안정성 평가방법이다.

Description

드론을 이용한 암반사면의 안정성 평가방법{Evaluation method for stability of rock slope using drone}
본 발명은 드론으로 찍은 사진을 이용해 암반사면의 안정성을 평가하는 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 드론을 이용해 낙석이나 붕괴의 위험이 의심되는 암반지역에 대해 여러 장의 사진을 찍고, 촬영된 사진을 정합하여 지상의 기준점과 대비해 발생된 오차를 보정한 다음 이를 이용해 개별 암반사면의 경사방향, 경사각 및 표면굴곡도와 같은 암반사면의 정보를 획득하고 추출한 다음 안정성 평가를 통해 암반사면의 위험도를 평가하는 드론을 이용한 암반사면의 안정성 평가방법이다.
일반적으로 드론(drone)은 무인비행체의 일종으로 사람이 타지 않고 무선전파에 의해 비행하는 비행체를 말하여, 이러한 드론은 화재진압용, 구조용 및 농약살포용 등 다양한 분야에 사용되고 있다.
근래에는 이러한 드론을 이용해 항공촬영 등을 행하고, 촬영된 사진을 이용해 특정지역의 지형변화를 감지하는 기술에 대해 연구가 되고 있으며, 이와 관련된 종래기술로서는 등록특허 제10-1365090호에 제안되어 있는 무인기를 이용한 지형 변화 감지 시스템이 있다.
상기 특허에는 GPS 수신기 및 거리센서를 탑재하고, 상기 거리센서의 출력값이 기준값 이하일 때 제1알람신호를 출력하는 원격조종 무인기; 데이터 베이스의 지형 데이터를 지도 형태로 변환하여 제공하는 서버; 및 통신망을 통해 상기 서버로부터 수신한 지도 및 이 지도상의 상기 무인기의 위치를 시각적으로 표시하고, 상기 지도상의 물체와 무인기 간 거리가 상기 기준값 이하일 때 제2알람신호를 생성하며, 상기 무인기로부터 제1알람신호를 수신한 시점과 상기 제2알람신호의 생성 시점을 비교하여 지형의 변화 여부를 판단하는 단말기;를 포함하되, 상기 단말기는, 제1알람신호의 수신만이 이루어지면 물체가 새롭게 생긴 것으로 판단하고, 제2알람신호의 생성만이 이루어지면 물체가 사라진 것으로 판단하며, 제1알람신호의 수신 및 제2알람신호의 생성이 모두 이루어지면 지형의 변화가 없는 것으로 판단하는 무인기를 이용한 지형 변화 감지 시스템이 제안되어 있는데, 무인기가 지도 상의 모든 위치를 지나가야만 지형변화에 대해 감지할 수 있고, 특히 거리센서에 의한 지형변화의 감지는 오차가 많이 발생할 수밖에 없어 그 정확도가 떨어질 수밖에 없다.
한편, 암반의 사면파괴는 크게 사면파괴는 크게 직접적인 원인과 간접적인 원인이 있으며 직접적인 원인으로는 집중강우, 지진, 급한 수위강하, 수축-팽창, 화산분출, 해빙 등의 자연현상적(Physical)원인과 비탈면의 절취, 비탈면 상부 재하, 인위적 진동, 산림벌채, 광산개발, 상하수도 누수 등의 인위적 원인이 있다.
간접적인 원인으로는 지질학적 요소(암종, 풍화상태, 팽창성 이암), 구조적 불연속면(단층, 습곡, 부정합 등), 투수성의 현저한 차이 등의 지질학적 원인이 있으며 지구조적 또는 화산성 융기, 비탈기슭의 하식, 파랑침식 등의 지형학적 원인이 있다.
또한, 일반적으로 암반에서 사면의 파괴형태는 원형파괴(Circular Failure), 평면파괴(Plane Failure), 전도파괴(Toppling Failure) 및 쐐기파괴(Wedge Failure)가 있으며, 토사사면의 파괴형태로는 붕락(Fall), 회전활동(Rolling), 함몰(Slump) 및 유동(Flow)의 형태가 있다.
이러한 암반사면의 파괴로 인해 발생하는 붕괴나 낙석의 경우 등산객 또는 근접된 지역에 있는 주택 등에 많은 피해를 줄 수 있고, 심할 경우 산사태를 유발할 수 있으므로, 파괴위험이 높은 암반이 많은 산이나 지역의 경우 안정성 평가를 통해 붕괴위험을 예측하고, 붕괴위험이 높을 경우 보수나 보강공사 등을 행하여야 하며, 주기적인 모니터링을 통해 유지관리계획 수립에 기초자료로 활용되어야 한다.
한편, 드론을 이용한 암반사면의 안정성 평가와 관련된 종래기술로서는 공개특허공보 제10-2017-0119594호에 제안되어 있는 드론을 이용한 암반사면 안정성 평가를 위한 절리특성 측정방법이 있다.
상기 특허에는 암반사면의 안정성을 해석하기 위해 클리노미터를 드론의 기체하부에 연결하여 암반사면의 주향과 경사각을 용이하게 측정하는 장치로서, 드론을 측정대상인 암반사면에 도달시켜 착지하는 단계; 클리노미터를 이용하여 클리노미터의 긴 변인 주향측정면을 암반사면에 밀착시킨후 수평계를 이용하여 클리노미터가 수평면과 나란하게 놓고 클리노미터의 자침부가 가리키는 방향을 읽는 단계; 클리노미터를 경사방향으로 세워 암반사면에 밀착시킨후 경사측정부의 무게추가 가리키는 값을 읽는 단계; 상기 단계에서 얻은 값을 카메라로 촬영하여 실시간으로 준비된 모니터를 통해서 디스플레이하는 단계를 포함하는 드론을 이용한 암반사면 안정성 평가를 위한 절리특성 측정방법이 있는데, 드론을 비행시키면서 클리노미터에 의한 암반사면의 주향과 경사각을 측정하기가 용이하지 않고, 특히 드론이 비행중이므로 측정된 주향과 경사각에 어느 정도의 오차가 발생할 수밖에 없다.
또 다른 종래기술로서는 등록특허 제10-1787542호에 제안되어 있는 3차원 지형 모델과 토질 분류를 이용한 비탈면 안정성 평가 시스템이 있다.
상기 특허에는 평가 지역의 지형을 촬영하여 지형 이미지를 획득하는 지형 이미지 획득부; 상기 지형 이미지 획득부 내 외부 파라미터를 추정하고 지형 이미지 획득부 정보를 획득하여 지형의 3차원 모델을 생성하는 3차원 모델 생성부; 3차원 모델로부터 표면 및 토질 영역을 구분하는 표면 지형 분류부; 및 분류된 표면 지형 정보로부터 비탈면 또는 사면의 안정성을 분석하고 평가하는 사면 안정성 평가부를 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 지형 모델과 토질 분류를 이용한 비탈면 안정성 평가 시스템으로, 상기 표면 지형 분류부는, 획득한 지형 이미지들 내에 있는 토질들을 분류하는 표면 토질 분류부; 및 3차원 지형 모델에서 표면 토질 영역을 구분하는 토질 영역 구분부를 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 지형모델과 토질 분류를 이용한 비탈면 안정성 평가 시스템이 제안되어 있는데, 획득한 지형 이미지들 만으로써 표면 토질을 분류하고, 이를 모델링하여 토질 영역을 구분한 자료만으로써 비탈면의 안정성을 평가하게 되므로 대략적인 평가방법은 될 수 있으나 정확한 평가가 가능한지 여부에 대해서는 담보할 수 없다.
대한민국 등록특허공보 제10-1365090호 대한민국 공개특허공보 제10-2017-0119594호 대한민국 등록특허공보 제10-1787542호
따라서 본 발명은 드론으로 찍은 사진을 이용해 암반사면의 안정성을 평가하는 방법을 제공하되, 보다 상세하게는 드론을 이용해 낙석이나 붕괴의 위험이 의심되는 암반지역에 대해 여러 장의 사진을 찍고, 촬영된 사진을 정합하여 지상의 기준점과 대비해 발생된 오차를 보정한 다음 이를 이용해 포인트 클라우드를 생성하고, 생성된 포인트 클라우드로써 암반사면의 정보를 획득, 추출하여 암반사면의 안정성을 평가함으로써 사람의 접근이 어려운 위치에 있거나 광범위한 지역에 펼쳐져 있는 암반사면의 안정성을 한눈에 쉽게 파악할 수 있는 드론을 이용한 암반사면 안정성 평가방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
또한, 드론을 이용해 찍은 여러 장의 사진을 정합하고 정합된 이미지의 특정부분의 좌표값과 측량된 좌표값인 GCP값을 서로 대비하여 오차를 보정함으로써 보다 정확한 포인트 클라우드를 추출할 수 있는 드론을 이용한 암반사면 안정성 평가방법을 제공하는데 또 다른 목적이 있다.
또한, 생성된 포인트 클라우드를 이용해 암반사면의 경사방향, 경사각 및 표면굴곡도를 포함하는 정보를 획득하고 추출하여 불연속면의 경사방향, 경사각, 길이 및 간격을 이용해 동일한 양상의 불연속면을 그룹화함으로써 사면의 안정성 평가의 정확성을 높일 수 있는 드론을 이용한 암반사면 안정성 평가방법을 제공하는데 또 다른 목적이 있다.
본 발명에 의한 드론을 이용한 암반사면 안정성 평가방법은 드론으로 찍은 사진을 이용해 암반사면의 안정성을 평가하는 평가방법에 있어서, 낙석이나 붕괴가 의심되거나 예상되는 암반지역을 선정하고 안정성 평가 계획을 수립하는 지역선정 및 계획수립단계(S 10)와; 안정성 평가를 할 암반지역의 지상에서 기준점이 되는 위치를 둘 이상 측량하는 기준점 측량단계(S 20)와; 드론을 이용해 사진을 촬영하는 사진촬영단계(S 30)와; 촬영된 여러 장의 사진을 합쳐서 겹치는 부분을 제거하는 이미지 정합단계(S 40)와; 정합된 이미지의 특정부분의 좌표값과 측량된 좌표값인 GCP를 대비하여 오차를 보정하는 보정단계(S 50)와; 보정이 끝난 이미지의 정확도를 평가하는 정확도평가단계(S 60)와; 정확도평가가 완료된 이미지 상에 포인트 클라우드를 생성하는 포인트 클라우드 생성단계(S 70)와; 생성된 포인트 클라우드를 이용해 암반사면의 정보를 획득하고 추출하는 암반사면 정보획득 및 추출단계(S 80)와; 추출된 암반사면의 정보를 이용해 안정성을 평가하는 암반사면 안정성 평가단계(S 90);로 이루어지는 것이 특징이다.
본 발명에 의한 드론을 이용한 암반사면 안정성 평가방법은 드론을 이용해 낙석이나 붕괴의 위험이 의심되는 암반지역에 대해 여러 장의 사진을 찍고, 촬영된 사진을 정합하여 지상의 기준점과 대비해 발생된 오차를 보정한 다음 이를 이용해 포인트 클라우드를 생성하고, 생성된 포인트 클라우드로써 암반사면의 정보를 획득, 추출하여 암반사면의 안정성을 평가함으로써 사람의 접근이 어려운 위치에 있거나 광범위한 지역에 펼쳐져 있는 암반사면의 안정성을 한눈에 쉽게 파악할 수 있는 현저한 효과가 있으며, 드론을 이용해 찍은 여러 장의 사진을 정합하고 정합된 이미지의 특정부분의 좌표값과 측량된 좌표값인 GCP값을 서로 대비하여 오차를 보정함으로써 보다 정확한 포인트 클라우드를 추출할 수 있는 효과와 함께, 생성된 포인트 클라우드를 이용해 암반사면의 경사방향, 경사각 및 표면굴곡도를 포함하는 정보를 획득하고 추출하여 불연속면의 경사방향, 경사각, 길이 및 간격을 이용해 동일한 양상의 불연속면을 그룹화함으로써 사면의 안정성 평가의 정확성을 높일 수 있는 현저한 효과가 있다.
도 1은 본 발명에 의한 구성블록도
도 2와 도 3은 본 발명에 의한 드론을 이용한 암반사면 촬영사진
도 4와 도 5는 본 발명에 의한 포인트 클라우드 단계 사진
도 6은 도 5에 촬영된 암반사면의 포인트 클라우드를 이용한 안정성 평가단계 사진
본 발명은 드론으로 찍은 사진을 이용해 암반사면의 안정성을 평가하는 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 드론을 이용해 낙석이나 붕괴의 위험이 의심되는 암반지역에 대해 여러 장의 사진을 찍고, 촬영된 사진을 정합하여 지상의 기준점과 대비해 발생된 오차를 보정한 다음 이를 이용해 개별 암반사면의 경사방향, 경사각 및 표면굴곡도와 같은 암반사면의 정보를 획득하고 추출한 다음 안정성 평가를 통해 암반사면의 위험도를 평가하는 드론을 이용한 암반사면의 안정성 평가방법이다.
이하, 첨부된 도면에 의해 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명하면 다음과 같다.
도 1은 본 발명에 의한 구성블록도로써, 본 발명에 의한 드론을 이용한 암반사면 안정성 평가방법은 드론으로 찍은 사진을 이용해 암반사면의 안정성을 평가하는 평가방법에 있어서, 낙석이나 붕괴가 의심되거나 예상되는 암반지역을 선정하고 안정성 평가 계획을 수립하는 지역선정 및 계획수립단계(S 10)와; 안정성 평가를 할 암반지역의 지상에서 기준점이 되는 위치를 둘 이상 측량하는 기준점 측량단계(S 20)와; 드론을 이용해 사진을 촬영하는 사진촬영단계(S 30)와; 촬영된 여러 장의 사진을 합쳐서 겹치는 부분을 제거하는 이미지 정합단계(S 40)와; 정합된 이미지의 특정부분의 좌표값과 측량된 좌표값인 GCP를 대비하여 오차를 보정하는 보정단계(S 50)와; 보정이 끝난 이미지의 정확도를 평가하는 정확도평가단계(S 60)와; 정확도평가가 완료된 이미지 상에 포인트 클라우드를 생성하는 포인트 클라우드 생성단계(S 70)와; 생성된 포인트 클라우드를 이용해 암반사면의 정보를 획득하고 추출하는 암반사면 정보획득 및 추출단계(S 80)와; 추출된 암반사면의 정보를 이용해 안정성을 평가하는 암반사면 안정성 평가단계(S 90);로 이루어지는 것이 특징로 이루어지는 것이 특징이다.
먼저, 지역선정 및 계획수립단계(S 10)는 암반의 낙석이나 붕괴가 의심되거나 예상되는 암반지역을 선정하고 평가 계획을 수립하는 단계로써, 지역을 선정할 때에는 집중강우가 일어날 수 있는 지역이나 급격한 수위강하 등 자연적으로 발생할 수 있는 환경변화로 인해 암반사면이 붕괴되어 등산객 등에 피해를 주거나 문화재 등의 파손이 일어날 수 있는 지역을 선정할 수 있으며, 안정성 평가 계획을 수립할 때에는 암반사면의 크기나 종류에 따라 적절한 기간을 선정하게 된다.
상기 기준점 측량단계(S 20)는 안정성 평가를 행할 지역의 특정위치를 둘 이상 잡아서 측량한 뒤 측량된 지점의 위치를 x, y, z 좌표로 나타내는 단계로써 일반적인 측량기술이 사용될 수 있으며, 안정성 평가 실시지역의 범위가 넓을수록 측량을 통한 기준점의 수를 늘려주어야만 오차범위를 줄일 수 있다.
상기 사진촬영단계(S 30)는 드론을 이용해 여러 장의 사진을 촬영하는 단계로써, 드론의 고도를 지면에서 일정하게 유지한 상태로 사진을 촬영하여야만 어느 정도 비슷한 흐림정도(blur)로 촬영이 되며, 상기 드론에 의해 촬영하는 사진은 드론에 둘 이상의 카메라를 보는 관점이 다르도록 장착하여 동시에 촬영을 행할 수 있으며, 이러한 경우 드론에 촬영한 시점과 촬영된 대상물체 간의 상대적 위치를 더욱 정확하게 확보할 수 있다. 또한, 촬영하고자 하는 암반사면의 상공에서 수평 또는 수직방향으로 중첩도 75% 이상을 유지하도록 드론을 컨트롤하여 촬영을 실시함으로써 촬영된 사진 간의 정합도를 높일 수 있다.
상기 이미지 정합단계(S 40)는 드론에 의해 촬영된 여러 장의 사진을 합쳐서 서로 겹치는 부분의 이미지를 제거하고 남은 이미지를 살려서 촬영된 이미지가 겹치지 않도록 하나의 이미지로 만드는 단계이며, 이러한 이미지 정합단계(S 40)는 보정단계(S 50)와 정확도평가단계(S 60)를 통해 여러 번 수행될 수 있다.
상기 보정단계(S 50)는 정합된 이미지의 특정부분 즉, 기준점 측량단계에서 측량한 GCP(지상기준점, Ground Control Point)의 위치를 촬영한 지점과 실제 GCP를 대비하여 오차가 있을 경우 이를 보정하는 단계로써, 통상 이미지 정합단계(S 40)를 거쳐 만들어진 이미지의 경우 좌우편차는 크지 않으나 고도차에서 많은 차이가 발생할 수 있다. 고도차에 많은 차이가 발생한 경우 고도차가 크지 않은 해안과 같은 부분의 지형에 대한 변화를 관측할 때에는 오차량이 크지 않으나, 산의 절벽이나 해안절벽과 같이 고도차가 크게 있는 부분의 지형변화를 모니터링하고 평가할 때에는 고도차에 대한 보정이 이루어져야만 보다 정확한 데이터를 확보할 수 있으므로, 상기 보정단계에서는 기준점 측량단계에서 측량한 GCP와 이미지 정합단계에서 정합한 이미지의 GCP 지점에 대한 좌표를 서로 대비하여 발생한 오차를 보정하게 된다.
상기 정확도평가단계(S 60)는 보정단계(S 50)를 통해 보정된 이미지의 정확도를 평가하는 단계로써, 상술한 바와 같이 암반사면의 안정성 평가를 행할 특정지역에는 기준점 측량단계(S 20)를 통해 측량하는 기준점이 둘 이상이 되므로 각각의 기준점에 대한 정확도평가를 통해 기준범위에 들어가는 정확도가 확보될 때까지 이미지 정합을 반복 수행하게 된다.
정확도평가를 반복 수행하여 목적하는 정확도가 확보된 이후에는 포인트 클라우드 생성단계(S 70)가 진행되는데, 상기 포인트 클라우드 생성단계(S 70)는 정확도평가가 완료된 이미지상에 포인트 클라우드 즉, 점군(點群)을 생성하게 되며, 이러한 포인트 클라우드는 포인트 하나하나마다 각각의 좌표값을 가지게 된다.
이러한 포인트 클라우드 역시 포인트의 수를 늘려줄 수 있으며, 최초 포인트 클라우드 생성단계를 통해 생성한 포인트의 수가 적어서 표본의 정확도나 해상도가 떨어진다면 포인트의 수를 늘려 정확도나 해상도를 더욱 높일 수 있다.
이후에는 생성된 포인트 클라우드를 이용해 암반사면의 정보를 획득하고 추출하는 암반사면 정보획득 및 추출단계(S 80)가 진행되는데, 포인트 클라우드의 경우 포인트 하나하나마다 각각의 좌표값을 가지게 되므로, 이미지 상에 나타나는 암반사면의 포인트와 포인트를 서로 연결해주게 되면 암반사면의 경사방향, 경사각 및 표면굴곡도를 포함하는 정보를 획득할 수 있으며, 이러한 정보들을 이용해 암반사면 정보를 추출하게 된다.
이후에는 추출된 암반사면의 정보를 이용해 암반사면의 안정성 즉, 암반에서 발생할 수 있는 원호파괴, 평면파괴, 전도파괴 및 쐐기파괴 등의 위험에 대해 평가를 진행하게 되는 암반사면 안정성 평가단계(S 90)가 이루어진다.
따라서, 이러한 과정을 거쳐 암반사면의 안정성을 평가함으로써 낙석이나 붕괴위험이 있는 암반사면에 대해 확인할 수 있고, 이러한 위험한 암반사면에 대한 확인으로 붕괴위험이 있는 암반사면의 보수나 보강공사 등 유지관리계획 수립에 기초자료로 활용될 수 있다.
또한, 상기 보정단계(S 50)는 지상기준점에서 측정된 좌표값인 GCP값과 정합된 이미지값에서 촬영한 지상기준점 간의 좌우편차와 함께 고도차에 대한 보정을 동시에 수행하여 오차를 줄인 것이 특징이다.
즉, 일반적인 GPS(Global Positioning System)는 GPS 위성에서 보내는 신호를 수신해 사용자의 현재 위치를 계산하는 위성항법시스템으로써, x, y 좌표에 대한 오차는 그리 크지 않으나, 위성의 신호를 수신하는 방법의 특성상 고도에 대한 오차는 크게 나타나게 된다.
따라서, 본 발명의 경우 보정단계를 통해 x, y 좌표값과 z 좌표값을 동시에 보정함으로써 드론의 고도와 상관없이 촬영된 사진에 대한 고도보정이 이루어지고 이로 인해 정확성을 더욱 높일 수 있다.
도 2와 도 3은 본 발명에 의한 드론을 이용한 암반사면 촬영사진이고, 도 4와 도 5는 본 발명에 의한 포인트 클라우드 단계 사진으로써, 사람이 쉽게 접근하지 못하는 절벽과 같은 지역에 있는 암반사면을 드론에 의해 촬영하고, 촬영된 여러 장의 사진을 통해 안정성을 평가할 암반사면을 확인하게 된다.
도 4와 도 5는 본 발명에 의한 포인트 클라우드 단계 사진으로써, 사진촬영단계(S 30)에서 촬영한 여러 장의 사진을 이용해 이미지 정합을 하고 오차를 보정한 뒤 정확도를 평가하고 나서 포인트 클라우드를 생성한 것이다.
상기 포인트 클라우드 생성단계(S 70)는 각각의 포인트마다 x, y, z의 위치좌표를 가지도록 생성되며, 생성된 포인트클라우드의 정보가 부족할 경우 재차 수행하여 포인트 클라우드의 수를 늘려주게 된다.
즉, 포인트 클라우드의 수를 무한대로 늘려줄수록 정확성을 더욱 높일 수 있는데, 실제 본 발명을 수행할 때에는 이미지 정합단계에서 생성한 이미지를 적절한 크기의 메쉬로 분할하였을 때 분할된 메쉬에 들어가 있는 이미지와 근접한 메쉬에 들어가 있는 이미지가 서로 매끄럽게 이어질 수 있을 정도의 수가 되어야 한다.
상기 포인트 클라우드 생성단계(S 70)는 정확도평가단계(S 60)를 거쳐 만들어진 모든 이미지를 이용해 전문분석 프로그램에서 3D 모델을 형상화한 후 불연속면의 방향성 분석에 필요한 데이터파일을 생성하게 된다.
포인트 클라우드 생성단계(S 70)를 통해 생성된 이미지는 암반사면 정보획득 및 추출단계(S 80)를 통해 암반사면의 경사방향, 경사각 및 표면굴곡도를 포함하는 정보를 획득하며, 불연속면의 경사방향, 경사각, 길이 및 간격을 추출한 다음 동일 양상의 불연속면에 대해 그룹화를 진행하게 된다.
이후 추출된 암반사면의 정보를 이용해 안정성을 평가하는 암반사면 안정성 평가단계(S 90)가 진행되며, 안정성 평가를 통해 암반사면의 위험도를 판단하여 붕괴위험이 높을 경우 보수나 보강공사 등을 행하는 자료로 활용하게 된다.
도 6은 도 5에 촬영된 암반사면의 포인트 클라우드를 이용한 안정성 평가단계 사진으로써, 평사투영법을 사용한다.
이러한 평사투영법은 대원(Great Circle)과 극점(Pole)으로 해석하는 두 가지 방법으로 대별되며, 태원투영법은 쐐기파괴에 대한 안정성을 평가하고, 극점투영법은 평면파괴 및 전도파괴에 대한 안정성을 평가한다. 불연속면의 긴 연장성 외에 충진물 협재, 지하수 유동 등 위험요소를 내포한 절리와 단층과 같은 불연속면은 평사투영 해석시 방향성이 우세하게 나타나지 않아도 중요 위험불연속면으로 고려하여 해석하게 된다.
이러한 평사투영법에 의한 해석의 경우 사면의 안정성에 중요한 영향을 미치는 요소인 암석의 단위중량, 점착력, 지하수의 분포상태, 사면의 높이 등이 고려되지 않기 때문에 이러한 방법을 적용하여 파괴발생 가능성이 발견될 경우 2차 분석인 한계평형해석을 실시할 수 있으며, 암반블록의 자중, 절리면의 마찰각 및 점착력, 암반간극수압 등을 고려하여 암반블록에 대한 비탈면 안정계수(Safety Factor)로 나타내는 방법으로 해석하여 평가한다.
도 6의 경우 평면파괴와 쐐기파괴에 대해 불안정한 상태임을 알 수 있고, 전도파괴의 경우 안정한 상태임을 알 수 있으며, 이러한 결과를 바탕으로 평면파괴와 쐐기파고에 대해 한계평형해석을 실시할 수 있다.
결국, 본 발명에 의한 드론을 이용한 암반사면 안정성 평가방법은 드론을 이용해 낙석이나 붕괴의 위험이 의심되는 암반지역에 대해 여러 장의 사진을 찍고, 촬영된 사진을 정합하여 지상의 기준점과 대비해 발생된 오차를 보정한 다음 이를 이용해 포인트 클라우드를 생성하고, 생성된 포인트 클라우드로써 암반사면의 정보를 획득, 추출하여 암반사면의 안정성을 평가함으로써 사람의 접근이 어려운 위치에 있거나 광범위한 지역에 펼쳐져 있는 암반사면의 안정성을 한눈에 쉽게 파악할 수 있는 현저한 효과가 있으며, 드론을 이용해 찍은 여러 장의 사진을 정합하고 정합된 이미지의 특정부분의 좌표값과 측량된 좌표값인 GCP값을 서로 대비하여 오차를 보정함으로써 보다 정확한 포인트 클라우드를 추출할 수 있는 효과와 함께, 생성된 포인트 클라우드를 이용해 암반사면의 경사방향, 경사각 및 표면굴곡도를 포함하는 정보를 획득하고 추출하여 불연속면의 경사방향, 경사각, 길이 및 간격을 이용해 동일한 양상의 불연속면을 그룹화함으로써 사면의 안정성 평가의 정확성을 높일 수 있는 현저한 효과가 있다.
S 10; 지역선정 및 계획수립단계 S 20; 기준점 측량단계
S 30; 사진촬영단계 S 40; 이미지 정합단계
S 50; 보정단계 S 60; 정확도평가단계
S 70; 포인트클라우드 생성단계 S 80; 정보획득 및 추출단계
S 90; 안정성 평가단계

Claims (5)

  1. 드론으로 찍은 사진을 이용해 암반사면의 안정성을 평가하는 평가방법에 있어서,
    낙석이나 붕괴가 의심되거나 예상되는 암반지역을 선정하고 안정성 평가 계획을 수립하는 지역선정 및 계획수립단계(S 10)와; 안정성 평가를 할 암반지역의 지상에서 기준점이 되는 위치를 둘 이상 측량하는 기준점 측량단계(S 20)와; 드론을 이용해 사진을 촬영하는 사진촬영단계(S 30)와; 촬영된 여러 장의 사진을 합쳐서 겹치는 부분을 제거하는 이미지 정합단계(S 40)와; 정합된 이미지의 특정부분의 좌표값과 측량된 좌표값인 GCP를 대비하여 오차를 보정하는 보정단계(S 50)와; 보정이 끝난 이미지의 정확도를 평가하는 정확도평가단계(S 60)와; 정확도평가가 완료된 이미지 상에 포인트 클라우드를 생성하는 포인트 클라우드 생성단계(S 70)와; 생성된 포인트 클라우드를 이용해 암반사면의 정보를 획득하고 추출하는 암반사면 정보획득 및 추출단계(S 80)와; 추출된 암반사면의 정보를 이용해 안정성을 평가하는 암반사면 안정성 평가단계(S 90);로 이루어지며,
    상기 정보획득 및 추출단계(S 80)는 암반사면의 경사방향, 경사각 및 표면굴곡도를 포함하는 정보를 획득하며, 불연속면의 경사방향, 경사각, 길이 및 간격을 추출한 다음 동일 양상의 불연속면에 대해 그룹화를 진행하는 것이 특징인 드론을 이용한 암반사면 안정성 평가방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 보정단계(S 50)는 지상기준점에서 측정된 좌표값인 GCP값과 정합된 이미지값에서 촬영한 지상기준점 간의 좌우편차와 함께 고도차에 대한 보정을 동시에 수행하여 오차를 줄인 것이 특징인 드론을 이용한 암반사면 안정성 평가방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 포인트 클라우드 생성단계(S 70)는 각각의 포인트마다 x, y, z의 위치좌표를 가지도록 생성되며, 생성된 포인트클라우드의 정보가 부족할 경우 재차 수행하여 포인트 클라우드의 수를 늘려주는 것이 특징인 드론을 이용한 암반사면 안정성 평가방법.
  4. 삭제
  5. 제1항에 있어서,
    상기 안정성 평가단계(S 90)는 포인트 클라우드 생성단계(S 70)에서 생성된 이미지를 이용해 암반사면에 대해 평사투영법을 적용하여 해석하는 것이 특징인 드론을 이용한 암반사면 안정성 평가방법.
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