[공학저널 전찬민 기자] 최근 고정밀 공간정보의 활용에 대한 수요가 증가하면서 구글, 브이월드와 같은 공간정보 플랫폼을 시작으로 3D 건물과 같은 객체 모델 생성 기술의 수요가 증대되고 있다. 3차원 객체모델의 제공 기술의 개발은 생성된 모델이 현실성이 있는가에 대한 수요와 함께 관리와 갱신의 편의성도 함께 요구되고 있다.
항공, 무인기 영상에서 취득된 영상을 가공해 3D 객체 모델을 생성하기 위해서는 실감형 모델에 적합한 모델 구조를 선정하는 과정이 선행돼야 한다. 또한 대부분의 상용 SW에서는 포인트 클라우드 등 정점으로부터 폴리곤의 기본 단위인 삼각형으로 다면체를 구성하는 삼각 메시 모델 구조를 사용한다.
삼각 메시 구조는 객체 모델의 형태와 상관없이 일관된 품질을 유지할 수 있으며, 현재 상용 SW에서 현재 기술 수준에서 자동으로 생성할 수 있는 최고 수준의 품질을 갖는 모델을 추출하는 기술을 제공한다는 장점이 있다. 하지만 입력자료 전체에 대한 모델을 생성하기 때문에 객체 단위의 관리가 사실상 불가능하며 LOD(Level of Detail) 구분이 불가능하다는 단점이 있다. 또한 텍스쳐 갱신, 자료 관리 등 사후 관리 측면에 어려움이 있다는 단점도 존재한다.
이에 정점으로부터 동일한 면을 이루는 폴리곤에 대해 삼각형 단위로 분할하지 않고, 폴리곤 형태 그대로 구성해 표면을 효율적으로 구조화하는 솔리드 모델의 생성이 필요하게 된다. 하지만 객체 모델 품질(형상)의 영향을 받으므로, 입력자료 품질이 결과물에 비교적 큰 영향을 미친다는 단점이 있고, 솔리드 모델의 자동 생성 기술은 기술의 난이도가 매우 높다.
또한 무인항공기의 경우 획득되는 영상과 취득당시의 위치/자세정보가 불안정하기 때문에 높은 품질의 영상이 확보됐다고 하더라도 무인항공기 영상의 정보를 보정하는 기술은 필수적으로 포함돼야 한다. 보정된 영상 데이터를 이용해 3차원의 점군을 추출하는 매칭 기술, 그리고 솔리드 모델의 생성과 요구사항에 맞도록 데이터의 획득 시점에서 3D모델의 생성까지 일괄적으로 처리하기 위해 국내에서도 기술 개발이 수행되고 있다.
특히 지난 2018년 착수된 ‘수요처 맞춤형 실감형 3D 공간정보 갱신 및 활용지원 기술개발’ 연구사업을 통해 무인항공기를 이용한 3D 건물 모델링 기법이 개발돼 이목이 집중되고 있다. 이 기술은 무인항공기 센서모델링, 포인트 클라우드 생성, 3D 건물 모델 형상생성, 그리고 3D 건물 모델 텍스처 처리의 네 단계로 구분된다.
무인항공기로부터 취득된 데이터의 경우, 데이터 취득 당시 기체 불안정으로 인해 위치와 자세정보의 신뢰도가 낮다. 따라서 무인항공기 영상을 이용한 고정밀 3차원 정보 생성을 위해서는 무인항공기의 불안정한 자세/위치 정보를 개선하는 정밀 센서모델링 과정이 필요하다.
이번 과제를 통해 무인항공기 영상과 촬영 당시 취득된 무인항공기의 위치/자세 정보를 이용해 수립한 초기 센서모델의 정확도, 지상기준점 없이 입력 영상들로부터 추출한 타이포인트를 이용한 번들조정기술의 개발이 수행됐다. 상용소프트웨어(Pix4D Mapper)와 동등한 수준의 무인항공기 영상 ‘센서모델링’ 기술을 확보할 수 있게 됐다.
또한 다른 위치/자세에서 취득된 영상 쌍이 존재할 경우 이들 사이의 동일한 점을 찾으면, 이를 통해 해당 점의 3차원 위치 정보의 획득이 가능하다. 이를 위해 스테레오 영상에서 대응점을 추출하는 방법에 대한 특허 기술을 기반으로 높은 품질의 ‘포인트 클라우드의 생성’을 수행하게 된다. 또한 이를 보완해 다수의 무인항공기 영상에서의 안정적인 포인트 클라우드 정제를 위한 연구를 지속하고 있다.
‘3D 건물모델 형상 생성’과 관련해서는 이번 과제에서 목표로 하는 3D 건물 모델은 ‘무인항공기 영상을 이용한 LOD2.5 수준의 솔리드 모델’로 이를 위해 영상처리 기법을 기반으로 솔리드 모델의 생성을 시도했다. 해당 기술은 건물영역의 자동 추출-건물 영역 단순화-건물 세부 구조물 추출-최종 건물 형상 생성의 과정을 통해 진행되며 이를 통해 포인트 클라우드에서 자동으로 2.5 LOD의 건물 형상 생성이 가능하다는 것을 입증했다.
뿐만 아니라 ‘3D 건물 모델에 텍스처’ 정보를 입력하기 위해 텍스처 생성을 위한 영상 검색, 최적 영상 선별, 텍스처 패치 생성, 멀티 텍스처 맵 생성 등 네 가지 방법이 연구에 활용됐다.
이번 연구과제는 자동화된 기술의 개발을 목표로 하고 있지만, 데이터과 기술의 한계 등으로 인해 매뉴얼 처리는 불가피하다. 특히 이런 필요는 자동 추출된 건물의 형태, 텍스처 추출 등에서 두드러지게 되며, 이를 보완하고 사용자가 좀더 편하게 3D 모델의 편집/보정을 가능하게 하기 위한 반자동 편집도구를 연구를 통해 개발하고 있다. 이들 중 외부 영상을 이용한 텍스처의 편집이 가능한 기술을 간편도화 기술로 명명했다.
이와 같은 3D 건물 모델링 기법을 개발한 ㈜쓰리디랩스는 인하대학교 공과대학 영상공학연구실에서 연구 개발된 각종 기술들을 기반으로 2011년에 설립된 기업으로 사진측량, 영상처리, 패턴인식, 3차원 복원 분야에서의 핵심 기술들을 보유하고 있다.
쓰리디랩스는 국내·외 3차원 지형공간정보 처리 전문가와 전문기업, 3D 지형분석관, 3D 하드웨어 생산업체와 일반 사용자를 위한 핵심 기술을 개발하고 이를 통해서 3차원 지형공간정보 생성, 3차원 영화 제작, 3차원 시각화 분야에 적용되는 소프트웨어와 하드웨어를 제작해 판매를 목표로 하고 있다.
쓰리디랩스 이수암 소장(사진)은 “현재 위성영상의 정밀 센서모델링과 3차원 정보 추출 기술을 시작으로 이들 기술을 항공, 무인항공기 영역으로 확장해가는 과정에 있다”며 “이에 이번 연구는 보유중인 기술, 개발 중인 기술에 정확하게 부합되는 성격의 과제라고 판단돼 참여하게 됐다”고 말했다.
그는 이어 “건물 모델의 생성 자동화 기술은 도시 설계, 단순한 건물 3D모델의 빠른 구축, 변화탐지, 기존 구축된 모델의 텍스처 갱신 등 많은 분야에 사용 가능하다”며 “센서모델링 기술의 확보를 통한 다른 센서 등에의 기술 적용도 가능할 것으로 기대된다”고 덧붙였다.
이렇듯 사진 측량과 영상 처리의 핵심 기술 보유와 전문가가 확보돼 있다는 것이 쓰리디랩스의 최대 강점이다. 이에 따라 해당 분야의 기술 개발 확보뿐만 아니라 상용 SW대체, 각 기관이 원하는 기술의 커스터마이징 등 사진 측량, 영상 처리 분야의 사업을 지속적으로 수행할 계획이다.
또한 쓰리디랩스의 시작인 위성사업 분야에서도 꾸준히 사업을 진행할 계획이며, 지속적인 기술 개발과 제품 개발을 통해서 영상 기반 3차원 정보 처리 분야 기술의 첨단을 달리는 글로벌 기업이 되도록 노력을 기울일 예정이다.
