[사진 1] 세미나 발표자료 발췌
드론 사진으로 해양쓰레기의 부피를 잰다
2차원 탐지를 넘어 무인도서 쓰레기를 3차원으로 기록하는 방법
김령규 | (사)동아시아바다공동체 오션 데이터연구팀 연구원 | rgkim@osean.net
오션 제581회 정기세미나 ‘Marine Debris Monitoring on Uninhabited Islands Using UAV-Based 3D Modeling’
무인도서는 해양쓰레기가 지속적으로 쌓이지만 접근이 어려워 정기적인 현장 조사와 수거가 쉽지 않다. 기존 위성 영상은 넓은 지역을 반복 관측하는 데 유리하지만 작은 쓰레기를 구분하기 어렵고 드론 영상과 인공지능 객체탐지는 쓰레기의 위치와 개수를 파악하는 데 효과적이지만 실제로 얼마나 많은 양이 쌓였는지를 부피로 설명하는 데에는 한계가 있다.
오션 제581회 정기세미나에서는 윤성주, 김태호 연구진이 2025년 ISPRS Archives에 발표한 논문을 함께 읽었다.(클릭시 원문 링크로 이동) 연구진은 드론으로 촬영한 여러 장의 사진을 3차원 모델로 복원하고 쓰레기 더미의 실제 형상을 이용해 부피를 계산하는 방법을 제안했다. 특히 접근이 제한된 무인도서에서 도서별 30장 미만의 영상만으로도 해안 지형과 해양쓰레기를 복원할 수 있는지 현장 실측을 대신할 만큼 정확한 부피를 얻을 수 있는지를 검토했다.
사진을 3차원 부피 정보로 바꾸는 과정
분석은 드론 영상 취득, 번들 조정, 3차원 복원, 부피 산정의 순서로 진행되었다. 먼저 여러 사진에서 공통으로 보이는 특징점을 찾고 잘못 연결된 점을 제거한 뒤 사진들이 서로 가장 잘 맞도록 촬영 당시 카메라의 위치와 방향 정보를 보정했다. 이 과정에서 만들어진 희소점군을 스테레오 매칭으로 촘촘하게 채우고 점들을 삼각형으로 연결해 3차원 메쉬 표면을 생성한 뒤 드론 사진의 질감을 입혔다.
부피는 쓰레기 주변의 지면을 기준면으로 설정하고 쓰레기 표면과 기준면 사이를 닫힌 입체로 만든 다음 이를 작은 사면체로 나누어 합산하는 방식으로 계산했다. 기존 2차원 분석처럼 쓰레기의 높이를 일정하다고 가정하지 않고 실제로 복원된 높낮이와 형태를 이용한다는 점이 핵심이다. 분석에는 Pix4Dmapper와 CloudCompare가 사용되었으며 해안선은 비교적 평탄하고 쓰레기는 주변 지면보다 높게 쌓여 있다는 조건을 전제로 했다.
[사진 2] 세미나 발표자료 발췌
적은 영상으로도 복원했지만 촬영량이 품질을 좌우했다
연구진은 해양쓰레기가 많이 발생하는 국내 무인도서 세 곳을 DJI Phantom 4 Pro로 촬영했다. 선박에서 드론을 운용해야 하는 제약 때문에 섬별 영상은 27장, 10장, 13장에 그쳤지만 종횡 중복도 75%, 지상표본거리 3cm 이하를 유지했다. 가장 넓은 해변을 가진 섬 1에서는 특징점과 점군이 가장 많이 생성되었고 재투영 오차도 0.14픽셀로 가장 낮아 결측이 거의 없는 정밀한 3차원 모델을 얻었다.
반면 영상 수와 점군이 상대적으로 적었던 섬 2와 섬 3에서는 해안 지형은 비교적 잘 복원되었으나 일부 영역이 비어 있는 결측이 나타났다. 이는 접근이 어려운 현장이라도 촬영 경로와 중복도를 충분히 확보하고 복잡한 지형이나 가려짐이 있는 구간에서는 영상을 추가로 취득해야 한다는 점을 보여 준다. 즉 30장 미만의 영상으로도 기본적인 복원은 가능하지만 결과의 완전성은 촬영 범위와 영상 수에 크게 좌우된다.
부피 정확도 검증에서는 실제 부피가 0.2649㎥인 단일 스티로폼 부표를 0.2623㎥로 계산해 차이가 0.0026㎥에 불과했다. 군집 쓰레기도 특정 높이를 가정하지 않고 계산할 수 있었으며 섬 1의 군집 부표는 6.8250㎥, 섬 2와 섬 3의 대규모 쓰레기 더미는 각각 1,879.0832㎥와 288.5776㎥로 산정되었다. 연구진은 이 결과를 바탕으로 3차원 모델링이 현장 부피 측정을 보완하거나 일부 대체할 가능성이 있다고 보았다.
기존 조사와 어떻게 연결할 것인가
세미나에서는 이 기술을 오션의 기존 조사 체계와 어떻게 연결할 수 있을지 의견을 나눴다.
홍선욱 대표는 먼저 바다기사단의 테라나이츠 활동에서 현장 참여자가 측정한 쓰레기 부피와 드론 3차원 모델이 산정한 부피를 같은 장소와 시점에서 비교해 볼 필요가 있다고 제안했다. 현장에서는 눈대중 또는 일정한 기준에 따라 부피를 기록하는 반면 3차원 모델은 쓰레기 더미의 외형을 기준으로 계산한다. 두 결과를 반복 비교하면 시민과학 방식의 오차 범위를 확인하고 테라나이츠의 부피 측정 기준을 보정하거나 간소화하는 근거를 만들 수 있다.
또한 현재 수행하는 해안쓰레기 모니터링과 인공지능 객체탐지가 각각 쓰레기의 종류, 개수, 분포를 파악하는 데 강점이 있다면 3차원 모델링은 여기에 높이와 부피 정보를 더하는 보완 기술로 볼 수 있다는 의견이 제시되었다. 객체탐지로 쓰레기 영역과 종류를 자동 식별하고 해당 영역의 3차원 점군과 메쉬에서 부피를 자동 계산한다면 조사자가 일일이 쓰레기 구역을 지정하는 과정을 줄일 수 있다. 장기적으로는 개수, 면적, 부피, 추정 무게를 함께 제공하는 통합 조사 체계로 발전시킬 수 있다.
다만 논문은 단일 부표 외에 다양한 군집 쓰레기의 실제 부피와 비교한 정확도 검증이 부족하고 평탄한 기준면을 설정하기 어려운 자갈밭, 암반, 경사지에서는 오차가 커질 수 있다. 나무와 절벽에 가려진 쓰레기, 그물처럼 얇고 복잡한 물체, 내부에 빈 공간이 많은 더미 역시 외형 부피와 실제 수거 부피가 다를 수 있다.
이번 세미나는 드론과 인공지능을 이용한 조사가 “무엇이 몇 개 있는가”를 찾는 단계에서 “얼마나 쌓였고 수거에 어느 정도의 자원이 필요한가”를 계산하는 단계로 확장될 수 있음을 확인하는 자리였다. 기존 모니터링과 객체탐지에 3차원 부피 정보를 결합한다면 무인도서, 항만, 양식장 등 접근이 어려운 지역의 수거 우선순위 설정과 인력 및 장비 배치, 사업비 산정에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
[사진 1] 세미나 발표자료 발췌
드론 사진으로 해양쓰레기의 부피를 잰다
2차원 탐지를 넘어 무인도서 쓰레기를 3차원으로 기록하는 방법
김령규 | (사)동아시아바다공동체 오션 데이터연구팀 연구원 | rgkim@osean.net
오션 제581회 정기세미나 ‘Marine Debris Monitoring on Uninhabited Islands Using UAV-Based 3D Modeling’
무인도서는 해양쓰레기가 지속적으로 쌓이지만 접근이 어려워 정기적인 현장 조사와 수거가 쉽지 않다. 기존 위성 영상은 넓은 지역을 반복 관측하는 데 유리하지만 작은 쓰레기를 구분하기 어렵고 드론 영상과 인공지능 객체탐지는 쓰레기의 위치와 개수를 파악하는 데 효과적이지만 실제로 얼마나 많은 양이 쌓였는지를 부피로 설명하는 데에는 한계가 있다.
오션 제581회 정기세미나에서는 윤성주, 김태호 연구진이 2025년 ISPRS Archives에 발표한 논문을 함께 읽었다.(클릭시 원문 링크로 이동) 연구진은 드론으로 촬영한 여러 장의 사진을 3차원 모델로 복원하고 쓰레기 더미의 실제 형상을 이용해 부피를 계산하는 방법을 제안했다. 특히 접근이 제한된 무인도서에서 도서별 30장 미만의 영상만으로도 해안 지형과 해양쓰레기를 복원할 수 있는지 현장 실측을 대신할 만큼 정확한 부피를 얻을 수 있는지를 검토했다.
사진을 3차원 부피 정보로 바꾸는 과정
분석은 드론 영상 취득, 번들 조정, 3차원 복원, 부피 산정의 순서로 진행되었다. 먼저 여러 사진에서 공통으로 보이는 특징점을 찾고 잘못 연결된 점을 제거한 뒤 사진들이 서로 가장 잘 맞도록 촬영 당시 카메라의 위치와 방향 정보를 보정했다. 이 과정에서 만들어진 희소점군을 스테레오 매칭으로 촘촘하게 채우고 점들을 삼각형으로 연결해 3차원 메쉬 표면을 생성한 뒤 드론 사진의 질감을 입혔다.
부피는 쓰레기 주변의 지면을 기준면으로 설정하고 쓰레기 표면과 기준면 사이를 닫힌 입체로 만든 다음 이를 작은 사면체로 나누어 합산하는 방식으로 계산했다. 기존 2차원 분석처럼 쓰레기의 높이를 일정하다고 가정하지 않고 실제로 복원된 높낮이와 형태를 이용한다는 점이 핵심이다. 분석에는 Pix4Dmapper와 CloudCompare가 사용되었으며 해안선은 비교적 평탄하고 쓰레기는 주변 지면보다 높게 쌓여 있다는 조건을 전제로 했다.
[사진 2] 세미나 발표자료 발췌
적은 영상으로도 복원했지만 촬영량이 품질을 좌우했다
연구진은 해양쓰레기가 많이 발생하는 국내 무인도서 세 곳을 DJI Phantom 4 Pro로 촬영했다. 선박에서 드론을 운용해야 하는 제약 때문에 섬별 영상은 27장, 10장, 13장에 그쳤지만 종횡 중복도 75%, 지상표본거리 3cm 이하를 유지했다. 가장 넓은 해변을 가진 섬 1에서는 특징점과 점군이 가장 많이 생성되었고 재투영 오차도 0.14픽셀로 가장 낮아 결측이 거의 없는 정밀한 3차원 모델을 얻었다.
반면 영상 수와 점군이 상대적으로 적었던 섬 2와 섬 3에서는 해안 지형은 비교적 잘 복원되었으나 일부 영역이 비어 있는 결측이 나타났다. 이는 접근이 어려운 현장이라도 촬영 경로와 중복도를 충분히 확보하고 복잡한 지형이나 가려짐이 있는 구간에서는 영상을 추가로 취득해야 한다는 점을 보여 준다. 즉 30장 미만의 영상으로도 기본적인 복원은 가능하지만 결과의 완전성은 촬영 범위와 영상 수에 크게 좌우된다.
부피 정확도 검증에서는 실제 부피가 0.2649㎥인 단일 스티로폼 부표를 0.2623㎥로 계산해 차이가 0.0026㎥에 불과했다. 군집 쓰레기도 특정 높이를 가정하지 않고 계산할 수 있었으며 섬 1의 군집 부표는 6.8250㎥, 섬 2와 섬 3의 대규모 쓰레기 더미는 각각 1,879.0832㎥와 288.5776㎥로 산정되었다. 연구진은 이 결과를 바탕으로 3차원 모델링이 현장 부피 측정을 보완하거나 일부 대체할 가능성이 있다고 보았다.
기존 조사와 어떻게 연결할 것인가
세미나에서는 이 기술을 오션의 기존 조사 체계와 어떻게 연결할 수 있을지 의견을 나눴다.
홍선욱 대표는 먼저 바다기사단의 테라나이츠 활동에서 현장 참여자가 측정한 쓰레기 부피와 드론 3차원 모델이 산정한 부피를 같은 장소와 시점에서 비교해 볼 필요가 있다고 제안했다. 현장에서는 눈대중 또는 일정한 기준에 따라 부피를 기록하는 반면 3차원 모델은 쓰레기 더미의 외형을 기준으로 계산한다. 두 결과를 반복 비교하면 시민과학 방식의 오차 범위를 확인하고 테라나이츠의 부피 측정 기준을 보정하거나 간소화하는 근거를 만들 수 있다.
또한 현재 수행하는 해안쓰레기 모니터링과 인공지능 객체탐지가 각각 쓰레기의 종류, 개수, 분포를 파악하는 데 강점이 있다면 3차원 모델링은 여기에 높이와 부피 정보를 더하는 보완 기술로 볼 수 있다는 의견이 제시되었다. 객체탐지로 쓰레기 영역과 종류를 자동 식별하고 해당 영역의 3차원 점군과 메쉬에서 부피를 자동 계산한다면 조사자가 일일이 쓰레기 구역을 지정하는 과정을 줄일 수 있다. 장기적으로는 개수, 면적, 부피, 추정 무게를 함께 제공하는 통합 조사 체계로 발전시킬 수 있다.
다만 논문은 단일 부표 외에 다양한 군집 쓰레기의 실제 부피와 비교한 정확도 검증이 부족하고 평탄한 기준면을 설정하기 어려운 자갈밭, 암반, 경사지에서는 오차가 커질 수 있다. 나무와 절벽에 가려진 쓰레기, 그물처럼 얇고 복잡한 물체, 내부에 빈 공간이 많은 더미 역시 외형 부피와 실제 수거 부피가 다를 수 있다.
이번 세미나는 드론과 인공지능을 이용한 조사가 “무엇이 몇 개 있는가”를 찾는 단계에서 “얼마나 쌓였고 수거에 어느 정도의 자원이 필요한가”를 계산하는 단계로 확장될 수 있음을 확인하는 자리였다. 기존 모니터링과 객체탐지에 3차원 부피 정보를 결합한다면 무인도서, 항만, 양식장 등 접근이 어려운 지역의 수거 우선순위 설정과 인력 및 장비 배치, 사업비 산정에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.