LiDAR 드론을 활용한 해안 지형 측정 방법

1. LiDAR 센서 기술 원리 및 스펙 비교 (키워드: LiDAR, 펄스 레이저, 스펙트럼)

LiDAR(Light Detection and Ranging)는 레이저 펄스를 대상 물체에 발사한 뒤 반사되어 돌아오는 시간을 측정해 거리를 계산하는 Time-of-Flight(TOF) 방식이 핵심이다. 해안 지형 측정을 위해서는 레이저 파장(532 nm vs. 1,550 nm), 발사 펄스 에너지(Pulse Energy), 펄스 반복률(PRF), 빔 분산(Beam Divergence)을 꼼꼼히 비교해야 한다. 예컨대 1,550 nm 대역은 수면 투과력(Bathymetric Penetration)이 높아 얕은 수역까지 지형 점군을 획득할 수 있지만, 물방울·염분에 의한 신호 감쇄가 커질 수 있다. 반면 532 nm 비수면용 토포그래픽 LiDAR는 해안 절벽이나 모래사구 관측에 적합하다. 스펙별로는 최대 포인트 밀도(Point Density, pts/m²), 각 펄스당 검출 감도(Sensitivity), 내부 노이즈(Footprint Noise)를 체크해야 하며, 특히 해안 식생·파도·조류로 인한 다중경로 반사를 제거할 수 있는 자동 노이즈 필터링 기능이 포함된 센서를 추천한다. 또한 페이로드 무게와 전력 소비량(Power Consumption)이 드론 비행 시간에 직접적 영향을 미치므로, 산업용 멀티콥터 호환성을 고려해 2kg 이하 경량화 모델 또는 효율 개선형 CMOS 수신기를 선택하는 것이 유리하다.

LiDAR 드론

2. 드론 플랫폼 통합 및 GNSS/IMU 동기화 (키워드: UAV 플랫폼, RTK/PPK, 동기화)

 

LiDAR 센서를 장착한 UAV 플랫폼을 선택할 때는 페이로드 적재량(Payload Capacity), 전력 공급(Power Supply), 진동 억제(Vibration Isolation), 냉각 시스템(Cooling System)을 종합적으로 검토해야 한다. 쿼드콥터는 기동성이 뛰어나지만 비행 시간이 짧고, 고정익 드론은 장거리 비행이 가능하나 저속 비행 시 포인트 클라우드 밀도가 낮아질 수 있다. 따라서 해안선 구간 길이와 현장 접근성을 고려해 플랫폼을 결정하되, GNSS(위성항법) 수신기와 IMU(관성측정장치)를 RTK(Real-Time Kinematic) 또는 PPK(Post-Processed Kinematic) 방식으로 보정해 센티미터 단위 위치 정밀도를 달성해야 한다. IMU는 드론의 롤·피치·요 각도 변화를 초당 200 Hz 이상으로 기록해 지형 경사 변화에 따른 데이터 왜곡을 최소화하며, 센서 포인트별로 정확한 위치·방향 태깅을 가능하게 한다. 자동 비행 계획(Autonomous Flight Plan)은 사전에 설계한 그리드(Grid) 형태로 설정해 동일 지점을 반복 촬영할 때 오차 범위를 5 cm 이내로 유지하도록 하고, 비행 속도와 고도를 일정하게 운용해 포인트 클라우드의 균일 분포를 보장해야 한다.

 

3. 포인트 클라우드 획득 및 후처리 워크플로우 (키워드: Point Cloud, 정합, 분류)

 

드론 비행 후 획득된 LiDAR 데이터는 RAW 포인트 클라우드(Point Cloud) 형태로 저장되며, 각 점은 X·Y·Z 좌표와 반사 강도(Intensity)를 포함한다. 후처리 단계에서는 먼저 비지형 점군(Non-Ground Points)과 이상치(Outliers)를 제거하는 노이즈 필터링(No-Ground, Statistical Outlier Removal)을 수행하고, 서로 다른 비행 세션에서 수집된 파일 간 정합(Registration)을 위해 ICP(Iterative Closest Point) 또는 NDT(Normal Distributions Transform) 알고리즘을 활용한다. 정합된 클라우드는 지형 점군(Ground Segmentation)과 비지형 점군(Vegetation, Buildings)으로 분류하며, Cloth Simulation Filter(CSF)나 Progressive TIN 기반 필터링을 적용해 식생·잔존 구조물을 제거한 뒤 지면 데이터만 추출한다. 이후 리샘플링(Resampling)과 간격 균일화(Point Spacing)로 DEM(Digital Elevation Model) 생성용 포인트 분포를 최적화하며, GeoTIFF 태그를 포함해 GIS 호환성을 확보한다. 이 파이프라인은 Python 기반 라이브러리(Open3D, PDAL, PCL)를 연동해 자동화할 수 있으며, 배치 처리(Batch Processing) 환경을 구축해 시간 절감을 이룰 수 있다.

 

4. DEM 생성 및 해안 침식 분석 응용 (키워드: DEM, 침식 분석, 시계열)

 

정밀하게 생성된 DEM은 시계열(Time Series) 분석을 통해 해안 침식 속도(Erosion Rate)와 퇴적량(Deposition Volume)을 정량 평가할 수 있는 핵심 자료다. 서로 다른 시점의 DEM 간 차분(DEM of Difference, DoD)을 통해 지형 높이 변화(ΔZ) 및 부피 변화(ΔV)를 산출하고, GIS(Geographic Information System) 툴(QGIS, ArcGIS)에서 열 지도(Heatmap)·등고선(Contour)·벡터 레이어(Vector Layer)로 시각화한다. 또한 클라우드 기반 병렬 처리(Parallel Processing) 기능을 활용하면 대규모 해안선 전 구간에 대한 자동 보고서(Report Generation) 작성이 가능해, 프로젝트 확장성과 효율성을 크게 높인다. 마지막으로 DEM 기반 3D 모델을 디지털 트윈(Digital Twin) 형태로 구현해 실시간 시뮬레이션을 수행함으로써, 해안 보호 공법 설계(Seawall Design)와 정책 결정을 위한 의사결정 지원(Decision Support)을 제공할 수 있다. 이와 같은 종합 분석 솔루션을 통해 초기 침식 징후를 조기에 탐지하고, 복구 공정 효과를 실시간으로 검증할 수 있어 해안 관리의 정확도와 신뢰도를 획기적으로 개선할 수 있다.