1.1 연구의 필요성

건설 산업은 내수산업의 중심이자 지역경제의 핵심 산업중 하나이다. 2017년 국토교통부가 발표한 건설정책 추진방향에 따르면, 건설 산업은 국내총생산(Gross Domestic Product: GDP)대비 13~15 %, 지역내총생산(Gross Regional Domestic Product: GRDP)대비 20~25 %를 담당하고 있다. 하지만, 국내 건설업체들은 2014년 이후 감소하고 있는 해외건설 수주 및 낮은 노동생산성(제조업의 53.2 %)로 인하여 인력부족, 경쟁력 저하 등의 이유로 어려움을 겪고 있다. 이에 따라 국토교통부에서는 대내외적인 문제점 해결을 위한 추진 정책 중 하나로 “안전하고 스마트한 건설인프라 관리체계 구축”이라는 추진과제를 내세워 드론 등 첨단 기술을 활용하고자 노력하고 있다. 또한 국토·교통 분야 신산업 활성화를 위하여 드론을 비롯한 자율주행차, 공간정보, 해수담수화, 제로에너지빌딩, 스마트시티 등 “국토·교통 7대 新산업 육성”을 통해 기술개발 R&D 지원 등의 정책을 펴고 있다.

무인비행장치(Unmanned Aerial Vehicle: UAV) 혹은 드론은 1차 세계대전부터 군사적 활용을 위하여 실험적으로 투입된 이후 현재 정찰용, 군사용 외 다양한 분야에 활용되고 있다. 최근에는 민간 분야의 드론 활용이 점차 증가하여 2024년경에는 민간 드론 시장이 전체 드론 시장규모의 14 %에 이를 것으로 전망된다^{(Kim et al., 2015)}. 건설 산업에서도 기존 산업에서의 한계를 극복하기 위한 방법으로 드론을 건설 산업의 다양한 분야에 활용하고자 노력하고 있다.

기획 및 설계 단계에서는 건설이 진행될 현장을 빠르고 정확하게 파악하고 상세 계획을 위한 정보취득을 목적으로 무인비행장치가 다양하게 활용되었다. 토공 프로젝트의 측량 작업을 위하여 드론으로 취득한 영상을 기반으로 3차원 매핑 기술을 활용, 지형을 모델링하기도 하였다^{(Siebert and Teizer, 2014)}. 현장의 성토량 및 절토량 산출을 위하여 영상장치를 장착한 무인비행장치를 활용하여 포인트클라우드 형태의 DSM (Digital Surface Model)을 도출하기도 하였으며^{(Choi and Kim, 2014)}, 무인비행장치를 활용하여 사람의 직접적인 접근이 어려운 비탈면 지점을 조사하고, 이 데이터를 바탕으로 수치표고모델을 구성하였다^{(Kim et al., 2018)}. 대만에서는 건설 현장의 지형 모델을 재건하는 방법으로 드론을 활용하기 위하여 기기의 경로를 지정하는 연구를 진행하기도 하였다^{(Liu et al., 2014)}.

시공 단계에서는 시공이 진행되고 있는 현장의 영상 취득을 통해 시공 과정을 모니터링하고 안전하게 현장을 관리하는 목적으로 무인비행장치가 활용되고 있다. 초고층 빌딩의 건설 프로젝트에서 시공 안전 계획 및 모니터링을 위하여 현장 정보를 취득하는데 무인비행장치를 활용하였으며^{(Martinez et al., 2020)}, 무인비행장치를 활용하여 취득한 현장 정보와 BIM (Bilding Information Model)을 기반으로 한 공정 데이터를 결합하여 건설 현장의 안전관리에 활용하기도 하였다^{(Alizadehsalehi et al., 2018)}. 4D BIM 데이터를 활용하여 시공단계에서의 무인비행장치 최적 경로를 탐색하는 연구와^{(Ibrahim and Golparvar-Fard, 2019)} 건설 진행 모니터링을 위하여 건설 현장에서 드론을 활용하여 조적 공정의 진행사항을 파악하기 위한 연구도 진행되었다^{(Goessens et al., 2018)}. 또한 시공단계에서의 크레인 활용을 위하여 드론에서 취득한 영상정보를 바탕으로 3차원 정보를 재건하는데 활용하기도 하였다^{(Jiang et al., 2020)}.

유지관리 단계에서는 영상 취득장치가 장착된 드론을 활용하여 교량의 현재 상태를 파악하는데 활용하기도 하였으며^{(Menti and Hamel, 2007)}, 일본에서는 드론을 활용하여 풍수해로 파괴된 제방의 3차원 모델을 구축하여, 소요 건설 자재 및 인력을 파악하는데 활용, 계획 및 설계 시간을 단축하였다^{(Yamamoto et al., 2014)}. 또한 넓은 지역에 분포되어 있어 관리가 어려운 태양광 발전소의 패널의 상태 파악을 위하여 무인비행장치를 활용하기도 하였으며^{(Kim et al., 2016)}, 건물 붕괴현장에서의 신속한 건축물 붕괴량 파악을 위한 방법으로 스테레오 비전 카메라를 장착한 드론을 활용한 연구도 진행되었다^{(Kim and Lee, 2016)}.

1.2 연구의 목적

본 연구에서는 건설 프로젝트, 특히 토목 시공 프로젝트의 생애주기중 주요 과정 중 하나인 공사/공정관리 모니터링 단계에서의 드론의 활용가능성에 대하여 분석하고, 그 방법에 대하여 고찰하고자 한다. 또한 무인비행장치에서 획득한 실제 건설 현장의 데이터를 활용하여 공정 관리 과정에 활용될 수 있는 기술을 개발하고 적용함으로써 실제 프로젝트에 활용 가능한 기초 연구를 진행하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 공사/공정관리 모니터링 과정에 대하여 먼저 분석을 수행하고, 현재 드론 기기의 특성에 맞는 활용 방법에 대하여 분석을 수행한다. 다음으로 건설 현장 관리를 위하여 필요한 정사영상 및 3차원 포인트 클라우드 정보 생성을 위한 시스템 요구사항 및 개발내용에 대하여 기술하였다. 마지막으로 개발된 시스템 및 기존 드론 제품을 국내외 실제 토목현장에 적용하고 자체 테스트를 통해 시스템 활용 가능성에 대하여 검토를 수행하였으며, 그 결과를 바탕으로 전문가 토의 과정을 활용하여 현장 적용에 따른 문제점 및 개선 방안을 도출하였다.

2.1 원거리에 위치한 시공현장

토목 분야 건설 프로젝트의 경우 시공현장의 지형 환경, 미비한 기반시설, 접근의 어려움 등의 이유로 실제 시공이 이루어지는 현장과 떨어진 곳에 현장 관리를 위한 사무 환경을 갖추는 경우가 많다. 상기와 같은 이유로 인하여 시공 현장을 지속적으로 파악하기 위하여 현장 사무실과 시공현장을 반복적으로 이동함으로써 시간적 손실과 인력 손실이 발생하고 있으며, 특히 돌발적인 문제 발생 시 시공현장을 신속하게 방문하는데 많은 시간과 노력이 필요하여 현장의 작업 추진이 지연되는 등 효율적인 현장관리가 이루어지지 못하는 등 여러 가지 문제점을 발생시키는 원인이 되고 있다.

또한 각각의 현장을 관리하는 공사 감독자 및 본사의 관리자의 경우 원거리에 위치한 현장 특성으로 인하여 직접 방문을 하여 현장 감독이 어렵기 때문에 실제 현장에서 작성한 문서나 보고에 의존하고 있다. 이러한 방식의 프로젝트 관리의 경우 공사 현장의 감독관 및 본사 관계자 사이의 의사결정을 지연시키는 문제도 발생할 가능성이 있다.

2.2 광범위한 시공현장의 크기

철도, 도로, 교량, 터널 등이 포함된 토목 건설 프로젝트의 경우 현장의 크기가 수 km에 달할 만큼 광범위한 지역에서 작업이 시행되므로, 넓은 현장을 종합적이고 효과적으로 관리할 수 있는 방안이 필요하다. 특히 도로 현장의 경우 길이가 긴 선형 현장을 진출입하여 모니터링 하는데 많은 시간이 소요되며, 교량 혹은 터널 현장의 경우 공사 프로젝트의 진행 경과에 따라 시점과 종점의 현장을 방문하는데 지형 등의 영향으로 인하여 먼 거리를 돌아서 접근해야 하는 경우도 있어 효율적인 현장관리가 어렵다. 특히 넓은 지역의 토공 작업을 수행하는 매립지 공사의 경우 현장의 범위가 수십 km에 달하여 넓은 범위를 소수의 현장 관리자가 관리하는데 많은 시간과 노력이 필요하다.

2.3 시시각각 변화하는 공정의 관리

건설 현장의 경우 공사 현장에 따라 다양한 공정이 발생하며, 시간이 흐름에 따라 넓은 현장에서 동시다발적으로 발생하는 공정을 모니터링 하여야 한다. 특히 공정에 따라 모니터링 해야 하는 방법 및 범위가 달라져 소수의 제한된 인력을 동원하여 시시각각 변화하는 공사 현장을 효과적으로 파악하는 것은 매우 어려운 일이다. 토공의 경우 흙을 깎아내어 이동시키는 절토와 이동시킨 흙을 쌓는 성토 작업에 따라 공사 현장의 지형이 변화하게 되는데 시간의 변화에 따라 각 지역을 모니터링하여 공정을 파악하는 것은 어렵다. 구조물 공사의 경우 주로 비계 설치 및 해체, 철제 구조물 설치, 철근 배근 및 콘크리트 타설과 양생 등의 작업으로 나누어지는데, 현장 곳곳에서 설계 도면에 따라 설치되는 구조물의 공정을 신속하고 효과적으로 파악하는 것은 힘든 일이다.

2.4 접근의 어려움

국토의 70 % 이상이 산지인 우리나라의 경우 일반적인 방법을 동원하여 현장 접근이 어려운 공사 현장이 포함된 경우가 많다. 계곡을 관통하는 교량 혹은 도로 공사 프로젝트에서는 현장의 공사 환경 조성을 위하여 장비와 자재의 이동을 위한 접근로를 사전에 확보하기도 하며, 터널 공사 프로젝트의 경우 시점과 종점이 직접적으로 연결되기 전까지 우회로를 통해 각 부분을 방문하여 공정을 모니터링하기도 한다. 또한 해상 교량 및 항만공사 등 바다에서 혹은 바다와 인접한 공간에서 시공이 이루어지는 공사 프로젝트에서는 선박과 같은 보조 운송수단을 활용하여 장비와 자재를 실어 나르고 공사 현장의 진척을 파악하는 등 접근의 어려움에 따라 현장의 상황을 파악하고 있다.

2.5 부족한 인력

한국고용정보원 보고서에 따르면 현재 건설 산업에 종사하는 기능인력 중 많은 인력이 4-50대 이상의 인력으로^{(Korea Employment Information Service, 2016)}, 현장에서는 관련 인력의 부족 현상을 겪고 있다. 각 공종에 실제로 투입되어 작업을 수행하는 인력 외에 공정의 진척사항을 지속적으로 파악하고 모니터링 하는 인력은 매우 부족하다. 각 현장에서는 이를 극복하기 위하여 외국인노동자 투입, 기계화, 자동화 시공 등 다양한 방법을 동원하여 부족한 인력을 대체하고자 노력하고 있다. 하지만, 건설 프로젝트에 대한 종합적인 관리 능력이 필요한 공사/공정관리 업무에 투입될 수 있는 역량을 갖춘 인력을 양성하는데 매우 힘든 실정이다. 따라서 제한된 인력을 활용하여 공사/공정관리를 보다 효율적으로 진행할 수 있는 시스템 및 기술 개발이 매우 시급하다.

3.1 기획 및 설계단계

앞서 분석했던 것처럼 공사 프로젝트가 진행되는 장소의 경우 그 범위가 넓고 접근성이 떨어지기 때문에 현장의 정보를 빠르고 정확하게 파악하는 것은 매우 어려운 일이다. 특히 기획 및 설계 단계에서 가장 중요한 업무 중 하나는 건설 현장의 현재 상황을 정확하게 파악하는 것인데 무인비행장치를 활용한다면 기존의 측량 장치를 활용하여 현장의 현재 상태를 파악하는 것 대비 유사한 정확도의 정보를 보다 효과적으로 취득하여 분석할 수 있을 것이다.

드론으로 취득한 측량 정보와 3D 레이저스캐너를 활용하여 취득한 건설 현장의 지형정보를 비교해 본 결과 30 cm이내의 정확도를 나타내는 것으로 분석되었으며, 이는 건설 공사 현황 측량에 무인비행장치를 활용하여 얻은 데이터를 기반으로 구성한 DSM의 활용 가능성을 확인해 주었다^{(Park and Um, 2018)}.

3.2 시공 단계

시공단계에서 현장 관리자의 주요 업무는 공사 프로젝트의 진척 상태와 현장의 상황을 정확하게 파악하는 것이다. 공사 프로젝트의 진척 상태를 신속하고 정확하게 파악하여, 이를 바탕으로 보다 정확한 공정 관리, 기성 관리, 기타 인력 관리 등에 활용될 수 있기 때문이다. 기존에는 토공 진척 상태 파악을 위하여 흙을 실어 나르는 덤프트럭의 진출입을 파악하여 간접적으로 토공량을 측정하거나 기타 측량 장비를 활용하여 절토 및 성토량을 파악하는 방법을 활용하였으나 일일이 진출입하는 덤프트럭의 개수를 파악하는데 많은 노력이 소요되고, 절토 및 성토를 파악하는데 측량 기사를 불러 그 양을 측장하는데 많은 번거로움이 있는 것도 사실이다. 구조물 시공 진척 상태 파악의 경우 현장 기사 혹은 관리자가 직접 현장에 나가 기존의 도면과의 비교를 통해 구조물 시공 정도를 파악하게 되는데, 이러한 작업 역시 많은 노력과 시간이 필요하다.

무인비행장치는 상기에 기술한 문제점을 해결할 수 있는 기술 중 하나라 할 수 있다. 비나 바람 등 무인비행장치가 안전하게 비행할 수 없는 날씨 상황을 제외하고는 기타 작업에 비해 간편하게 시공 현장의 상황을 영상 혹은 3차원 데이터로 취득이 가능하고, 손쉽게 이를 분석할 수 있는 형태로 데이터를 가공해 줄 수 있다. 또한, 건설 현장의 장비 위치 파악, 자재관리 및 안전관리에도 무인비행장치가 적용 될 수 있을 것으로 기대된다.

3.3 유지관리단계

유지관리 단계에서는 구조물 진단을 위한 데이터 수집에 무인비행장치가 활용 될 수 있다. 접근이 어려운 교량 구조물의 경우 안전문제로 인하여 구조물의 상태 파악을 하는데 많은 어려움을 겪고 있으며, 비행을 통한 접근이 가능한 무인비행장치를 활용한다면 보다 안전하고 효율적으로 구조물의 상태파악을 할 수 있을 것으로 기대된다. 무인비행장치를 통해 취득한 영상정보를 활용한다면 기존의 육안을 이용하여 검토한 구조물의 상태 파악 프로세스(구조물의 부식, 백화현상, 구조물 크랙 등)의 많은 부분을 대체할 수 있을 것으로 예상된다. 아래의 표(Table 1)는 건설 현장에서 무인비행장치의 활용 가능 분야 및 활용 시 주안점을 도출한 것이다.

4.1 시스템 설계 요구사항 도출

앞서 분석한 토목분야의 공사/공정에서의 모니터링 특징 및 공정에 따른 무인비행장치 적용 가능 분야를 바탕으로 아래의 표(Table 2)와 같이 문제점 및 이를 해결하기 위한 시스템 요구사항을 도출하였다. 범위가 넓고 복잡한 토목 공사 현장에서 무인비행장치 및 드론을 비행하며 현장 정보를 취득하기 위해서는 현장관리자가 직접 조정을 하는 것 보다 자동운행기능(Auto Pilot)과 연계한 시스템 개발이 이루어 져야 보다 안전하고 효율적으로 기기를 운용할 수 있다. 또한 데이터 취득 및 분석을 위하여 무인비행장치로 취득한 사진 정보를 분석하여 자동적으로 정사영상 및 포인트 클라우드 모델을 생성하는 기능이 필수적으로 요구된다. 마지막으로 분석된 정보의 시각화 및 관리를 위하여 포인트 클라우드 모델을 활용한 분석 기능 및 리포트 생성 기능이 요구된다.

4.2 시스템 구성

본 연구에서 적용된 시스템은 1) 무인비행장치의 비행 및 현장 영상 데이터 취득 시스템; 2) 현장 영상 데이터 분석 시스템 그리고 3) 데이터 시각화 및 관리 시스템의 3 단계로 구성되어 있다(Fig. 1).

Fig. 1. System Framework

먼저 무인비행장치의 비행 및 현장 영상 데이터 취득을 위하여 본 연구에서 사용된 드론 기종은 DJI사의 Phantom 4 모델에서 제공하는 자동 비행 및 자료 취득 시스템을 활용하였으며 그 이외의 데이터 분석 및 시각화와 관리는 마이크로소프트 C++ 언어를 활용, 본 연구를 위하여 개발된 시스템을 활용하였다. 기존 정사영상 및 포인트 클라우드 생성 프로그램과의 차별화를 위하여 생성된 정보를 리포트화 하여 저장할 수 있는 기능을 구현할 수 있도록 개발을 수행하였다. 생성된 리포트에는 건설 현장을 3차원으로 구현한 포인트 클라우드 정보, 정사영상, 현장 지형 분석 정보 등 토공을 관리하기 위한 다양한 정보를 포함하였다. 일정한 간격을 통해 현장 촬영 및 리포트 생성/저장을 통하여 시간의 흐름에 따라 프로젝트의 진행 상황을 3차원 포인트 클라우드 및 정사영상을 바탕으로 파악할 수 있도록 하였다.

데이터 분석 시스템은 데이터 분석 프로젝트 생성 후 영상 데이터 불러오기, EOP (Exterior Orientation Parameters) / IOP (Interior Orientation Parameters)편집, 좌표계 편집 등을 수행한 후 정사영상 및 포인트 클라우드 출력을 위한 기능을 수행할 수 있도록 구성하였다. 데이터 시각화 및 관리 시스템에서는 포인트 클라우드의 시각화(Viewing)와 이동/축소/확대를 통한 모델 관리 및 리포트작성 기능으로 구성되어 있다.

먼저 현장 영상 데이터 분석 시스템의 주요 기능인 포인트 클라우드(Point Cloud) 제작 모듈 및 정사영상(Orthophoto) 제작 모듈은 번들조정(Bundle Adjustment)을 수행하는 기능, 깊이지도(Depthmap)및 포인트 클라우드를 제작할 수 있는 기능, 번들조정 결과물로 나타난 외부표정요소를 이용하여 기준점 좌표를 계산하는 기능, 번들조정 결과물의 외부표정요소로 계산한 기준점 좌표와 입력한 기준점 좌표간의 절대표정요소를 결정하는 기능, 결정된 절대표정요소를 이용하여 포인트 클라우드의 좌표계를 변환하는 기능을 통해 3차원 포인트 클라우드가 구성될 수 있도록 하였으며, 정사영상 생성 기능을 구현하기 위하여 번들조정 결과물의 외부표정요소로 계산한 기준점 좌표와 입력한 기준점 좌표간의 절대표정요소를 결정하는 기능 및 결정된 절대표정요소를 이용하여 포인트 클라우드의 좌표계를 변환하는 기능을 통해 뷰어 모듈에서 제작된 정사영상을 출력할 수 있도록 하였다.

기존의 정사영상 및 포인트 클라우드 데이터 생성 소프트웨어와의 차별화된 기능 구현을 위하여, 데이터 시각화 및 관리 시스템에서는 포인트 클라우드 모델 및 정사영상을 이동, 회전, 확대를 할 수 있는 기능, 제작된 포인트 클라우드, 정사영상, 분석결과, 내외부 표정요소 등의 리포트 기능이 구현되었다.

4.3 시스템 현장 적용

카메라 기반 무인비행장치의 해외 현장 적용 가능성에 대하여 알아보기 위하여 2차례 각기 다른 테스트베드 현장을 대상으로 시스템 적용을 수행하였다. 첫 번째 실험 현장은 Fig. 2 좌측 지도 우측 지점이며 이 지역의 구글 맵 상 위치는 Fig. 2의 우측 그림에 나타나 있다. 2차 실험은 Fig. 2 좌측 지도 하단 지점이며 이 지역의 구글맵 상 위치는 Fig. 2 중앙 그림에 나타나 있다. 1차 실험은 촬영 지점으로부터의 고도 88 m, 총 면적 2.68 ha 에 걸쳐 촬영 되었다. 2차 실험은 촬영 지점으로부터의 고도 98 m, 총면적 6.76 ha 에 걸쳐 촬영되었다. 사용된 드론 기종은 DJI사의 Phantom 4 모델이다.

Fig. 2와 같이 동티모르 Dili-Ainaro에 위치한 도로 건설 현장을 대상으로 공사현장의 특성(산악지형 도로) 파악 테스트를 수행하였다. 현장은 공사 계획 단계에 있었으며, 정확한 구간 확정과 토공량 계산을 위해 전체적인 디지털 삼차원 모델과 정사영상이 필요한 현장이다. 동티모르의 현장은 신악지형으로 도로 종방향 경사도 변화가 매우 다양했으며, 산림의 높이는 구간에 따라 4~5 m에서 50 m까지 다양하게 나타났다. 이에 따라 산악지형 토공량 계산을 위한 특화된 수치표고모델(Digital Elevation Model: DEM) 도출 알고리즘에 대한 필요성 역시 제기되었다. 실험은 2회에 걸쳐 진행되었다.

Fig. 2. Testbed Construction Site Location 1

Fig. 3. Testbed Construction Site Location 2

두 번째로 무인비행장치의 국내 현장 적용 가능성을 알아보기 위해 Fig. 3과 같이 하남 황산-생태공원간 천호대로 확장공사에서 테스트를 수행하였다. DJI 사의 Phantom 4 기종 드론으로 촬영고도 50 m, 총 2.85 km 구간에 대해 촬영하였다. 실험 순서는 - 촬영계획 수립, Stop&go 방식의 대상지 연직영상/동영상 촬영, Way point 기반의 동영상 촬영 실험 순으로 진행하였다. Fig. 3 실험현장 위치를 나타낸다. Fig. 3에서 하얀색 점선이 촬영 구간을 나타낸다.

4.4 시스템 기능 구현 및 실행여부 확인

앞서 수행한 두 번의 현장 테스트를 통해 취득한 토목공사 현장 데이터를 활용하여 현장 영상 데이터 분석 시스템 그리고 데이터 시각화 및 관리 시스템의 구현 및 실행을 수행하였다. 먼저 현장 영상 데이터 분석 시스템의 주요 기능인 포인트 클라우드(Point Cloud) 제작 모듈 및 정사영상(Orthophoto) 제작 모듈의 결과는 아래의 Fig. 4 및 Fig. 5와 같다. Fig. 4와 같은 포인트 클라우드 제작 모듈에서는 뷰어 모듈에서 제작된 밀집된 포인트 클라우드를 출력하며, 깊이지도에 있는 가상의 높낮이를 3차원으로 표출할 수 있도록 기능을 구현하였다(Fig. 4의 ①).

Fig. 5와 같이 정사영상 생성 모듈에서는 뷰어 모듈에서 제작된 정사영상을 출력한다. 본 모듈에서의 정사영상은 격자화된 이미지에 밝기 값을 매핑하여 나타내었으며, 출력된 정사영상은 이동, 회전, 확대, 축소가 가능하도록 하는 기능이 성공적으로 구현되었다(Fig. 5의 ①).

기존의 상용 시스템과의 차별성을 구현하기 위한 데이터 시각화 및 관리 시스템에서는 3차원 포인트 클라우드 모델의 시각화 및 분석과 리포트 작성을 통하여 촬영한 곳의 보고서 정보를 제공해 주는 것으로 제작된 결과물의 정확도와 데이터 정보를 나타낼 수 있도록 하였다(Fig. 6의 ① 보고서 생성, ② 보고서 중 조정된 EOP 정보, ③보고서 중 조정된 IOP 및 초기 IOP 정보, ④ 제작된 결과물의 정확도 및 데이터 정보).

Fig. 4. Point Cloud Generation Module

Fig. 5. Orthophoto Generation Module

Fig. 6. Report Generation Module

6.1 현장 영상 데이터양 관리를 위한 적정 드론 촬영 고도 및 거리 설정

무인비행장치를 건설 현장에 활용할 때 고려해야할 주요 요소 중의 하나는 활용되는 드론의 적정 드론 촬영 고도이다. 테스트베드 적용 결과 평지 도로 도로건설 현장의 경우, 촬영 지점부터 고도 50 m 정도로 충분한 정확도 및 해상도 취득이 가능하다. 고도가 낮아짐에 따라 해상도는 증가하며, 데이터의 량과 계산량이 증가하는 현상이 발생함에 따라 공사현장 적정 해상도에 따른 적정고도 도출이 필요하다. 또한 무인비행장치 활용시 시야 확보를 위하여 1회 촬영 최대 거리는 1.5 km를 넘지 않도록 할 필요가 있다.

6.2 무인비행장치 활용 위치에 따른 적용 환경 검토

두 번째 테스트 베드 현장인 천호대로 확장공사의 경우 기존의 도로 옆에 확장을 하는 형태의 건설 현장이라 공사현장 주변의 차량을 피해 촬영구역 및 이/착륙지 선정이 필요하였다. 이와 같이 건설 현장이 도심지나 기존 시민들의 생활반경에 위치하여 있을 경우 무인비행장치 활용 시 비행에 물리적으로 방해가 되는 식생, 빌딩, 전신주, 건축 구조물 등으로 인하여 충돌 혹은 사고의 위험성이 있어 무인비행장치 활용에 주의를 기울여야 하며, 소리로 인하여 사람들의 이목을 집중시킬 수 있어 민원 등이 발생할 수 있어 사전에 비행을 위한 허가 혹은 활용 동의 등을 받는 것이 중요하다. 토목 현장이 주로 위치한 교외지역에서 무인비행장치를 활용할 경우 도심지에 비해 비행에 방해가 되는 장애물이 상대적으로 적어 드론 활용이 자유롭다. 하지만 기기의 위치 및 방향을 정확하게 파악할 수 있도록 도와주는 기준점 등이 부족하여 드론을 멀리 날려 보내 분실의 위험이 있기 때문에 이에 대응할 수 있도록 사전에 준비하는 것이 필요하다.

동티모르 테스트베드 적용 결과 산악지역의 경우 실제 지형이 나무 등에 의해 가려져 기기가 나무에 충돌하는 경우가 발생하기 때문에 실제 지형의 높이보다 훨씬 더 높은 곳에서 기기를 비행시키는 것이 중요하다. 또한 무인비행장치 비행 시 나무에 의해 시야가 가려져 조종하는 기기의 위치를 파악하는 것이 매우 어렵기 때문에 이에 대한 고려가 필요하다. 바다, 강 등 물 주변에서 무인비행장치 운영 시 조종 미숙으로 인하여 물에 빠지는 경우가 발생하지 않도록 주의하는 것이 필요하다. 또한 플랜트나 주요 인프라시설을 모니터링 하기 위해 무인비행장치를 운영할 경우, 추락 시 폭발 등 큰 위험에 빠질 수 있기 때문에 이에 대한 주의가 필요하다.

6.3 안전한 드론 촬영을 위한 드론 활용 범위 사전 정의 및 검토 필요

넓은 지역에 현장이 산재되어 있는 경우 무인비행장치를 활용하여 한번에 모니터링하는 것은 힘든 일이다. 조종하는 사람이 현장에 대한 정확한 파악이 되어 있지 않은 경우 무인비행장치의 조종 방향을 잃어버리거나, 비효율적인 기기 운용이 이루어 질 수 있기 때문에 현장의 상황에 맞도록 기기 운용 계획을 세워야 한다. 또한 배터리 용량의 제한으로 인하여 넓은 현장을 모니터링 하는데 불필요한 자원 낭비를 할 수 있기 때문에 현장 정보를 취득하거나 모니터링 하는데 사전 계획을 정확하게 세워 효율적인 현장 관리가 이루어 질 수 있도록 하여야 한다.

도로나 철도 현장과 같이 현장의 모양이 선형인 경우, 무인비행장치 조종 시 기기와 조종하는 사람의 거리를 어느 정도까지 유지할 것인지를 사전에 검토하여 기기와의 신호가 잃어버리지 않도록 주의하는 것이 필요하다. 현장의 형태가 선형인 경우 조종하는 사람의 시야에서 무인비행장치가 벗어나는 경우가 발생할 수 있기 때문에 신호 오류시 자동으로 출발 지점에 돌아올 수 있도록 세팅을 해놓는 것이 필요하다. 또한 주변에 철제 구조물이 있는 경우 조종하고자 하는 기기와의 통신오류가 발생할 가능성도 있기 때문에 이에 대한 주의도 요구된다.