Development of 3D Mapping System for Web Visualization of Geo-spatial Information Collected from Disaster Field Investigation

재난현장조사 공간정보 웹 가시화를 위한 3차원 맵핑시스템 개발

Abstract

With the development of GeoWeb technology, 2D/3D spatial information services through the web are also has been used increasingly in the application of disaster management. This paper is suggested to construct a web-based 3D geo-spatial information mapping platform to visualize various spatial information collected at the disaster site in a web environment. This paper is presented a web-based geo-spatial information mapping service plan for the various types of 2D/3D spatial data and large-volume LiDAR point cloud data collected at the disaster accident site using HTML5/WebGL, web development standard technology and open source. Firstly, the collected disaster site survey 2D data is constructed as a spatial DB using GeoServer's WMS service and PostGIS provided an open source and rendered in a web environment. Secondly, in order to efficiently render large-capacity 3D point cloud data in a web environment, a Potree algorithm is applied to simplifies point cloud data into 2D tiles using a multi-resolution octree structure. Lastly, OpenLayers3 based 3D web mapping pilot system is developed for web visualization of 2D/3D spatial information by implementing basic and application functions for controlling and measuring 3D maps with Graphic User Interface (GUI). For the further research, it is expected that various 2D survey data and various spatial image information of a disaster site can be used for scientific investigation and analysis of disaster accidents by overlaying and visualizing them on a built web-based 3D geo-spatial information system.

GeoWeb 기술이 발전하면서 재난관리 분야에서도 웹을 통한 2D/3D 공간정보 서비스에 대한 관심과 활용도가 높아지고 있다. 본 논문은 재난사고 현장에서 수집된 다양한 공간정보를 웹 환경에서 시각화하기 위한 3D 공간정보 맵핑 플랫폼 구축에 관한 연구로서, 웹 개발 표준기술인 HTML5/WebGL과 오픈소스를 활용하여 재난사고 현장에서 다양한 형태로 수집된 2D/3D 공간 데이터와 대용량의 LiDAR 점군 데이터에 대한 웹기반의 공간정보 맵핑 서비스 방안을 제시하였다. 첫째, 오픈소스인 GeoServer의 WMS 서비스와 PostGIS를 이용하여 수집된 재난현장 조사 2D 데이터를 공간 DB로 구축한 후 웹 환경에서 렌더링하였다. 둘째, 웹 환경에서 대용량 3D 점군 데이터를 효율적으로 렌더링하기 위하여 다중 해상도의 옥트리 구조를 이용하여 점군 데이터를 2D 타일로 단순화하는 Potree 알고리즘을 적용하였다. 마지막으로 OpenLayers3를 기반으로 3차원 지도를 제어 및 측정하기 위한 기본·응용 기능을 Graphic User Interface(GUI)로 구현하여 2D/3D 공간정보의 웹 시각화를 위한 3D 웹 맵핑 파일럿 시스템을 개발하였다. 향후, 재난현장의 각종 2D 조사 데이터 및 다양한 공간영상정보를 구축된 웹기반 3차원 공간정보시스템에 중첩·표출함으로써 재난사고 과학조사 및 분석 업무에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

요약

GeoWeb 기술이 발전하면서 재난관리 분야에서도 웹을 통한 2D/3D 공간정보 서비스에 대한 관심과 활용도가 높아지고 있다. 본 논문은 재난사고 현장에서 수집된 다양한 공간정보를 웹 환경에서 시각화하기 위한 3D 공간정보 맵핑 플랫폼 구축에 관한 연구로서, 웹 개발 표준기술인 HTML5/WebGL과 오픈소스를 활용하여 재난사고 현장에서 다양한 형태로 수집된 2D/3D 공간 데이터와 대용량의 LiDAR 점군 데이터에 대한 웹기반의 공간정보 맵핑 서비스 방안을 제시하였다. 첫째, 오픈소스인 GeoServer의WMS 서비스와 PostGIS를 이용하여 수집된 재난현장 조사 2D 데이터를 공간 DB로 구축한 후 웹 환경에서 렌더링하였다. 둘째, 웹 환경에서 대용량 3D 점군 데이터를 효율적으로 렌더링하기 위하여 다중 해상도의 옥트리 구조를 이용하여 점군 데이터를 2D 타일로 단순화하는 Potree 알고리즘을 적용하였다. 마지막으로 OpenLayers3를 기반으로 3차원 지도를 제어 및 측정하기 위한 기본·응용 기능을 Graphic User Interface(GUI)로 구현하여 2D/3D 공간정보의 웹 시각화를 위한 3D 웹 맵핑 파일럿 시스템을 개발하였다. 향후, 재난현장의 각종 2D 조사 데이터 및 다양한 공간영상 정보를 구축된 웹기반 3차원 공간정보시스템에 중첩·표출함으로써 재난사고 과학조사 및 분석 업무에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

1. 서론

1) 연구의 배경 및 목적

다음 맵, 네이버 맵, 구글 맵 등 상업용 지도 서비스가 국내외적으로 보편화되면서 위성·항공사진 배경지도, 스트리트 뷰 등 단순한 2차원 공간정보 뿐만 아니라, 실감형 3차원 실내외 공간정보 서비스와 내비게이션과자율주행, 가상현실(VR, Virtual Reality), 텔레매틱스, 위치기반서비스, 재난관리 등 공간정보 콘텐츠에 대한 업무 활용도가 증가하고 있다. 최근에는 공간정보 산업과 관련하여 사물 인터넷(IoT, Internet of Things)과 초고속 네트워크 기술, 대용량 컴퓨팅 성능이 향상되면서 최근 가상 환경에서 현실 상황이 반영된 모델을 시뮬레이션하여 미래를 예측하고자 하는 디지털 트윈 기술이 미래공간정보 산업의 핵심적인 먹거리로 부각되고 있다.3D WebGIS 기술은 World Wide Web 개발 초기인 1994년 VRML(Virtual Reality Markup Language)를 시작으로 거의 30여 년에 걸쳐 개발되고 있다. 2010년 12월, 웹 브라우저가 처음으로 3D 콘텐츠를 지원하기 시작했고, 2011년 구글 크롬 버전 8부터 3D 콘텐츠 지원 표준인 WebGL을 부분적으로 지원하기 시작했다(Auer and Zipf, 2018). 주로 데스크탑기반 어플리케이션이나 플러그인 형태로 서비스되던 웹기반의 공간정보 서비스는2014년 W3C가 웹 표준안으로 HTML5을 채택하고, 웹 기반의 그래픽 라이브러리인 WebGL이 웹 브라우저에서 인터랙티브한 3D 그래픽을 사용할 수 있게 되면서 웹환경에서의 공간정보 시각화 기술들이 빠르게 발전하였다. WebGL 기술은 윈도즈와 리눅스, 유닉스, MacOS 등의 크로스 운영체제와 IE11, 크롬, 사파리, 파이어폭스, MS-엣지, 오페라 등의 크로스 브라우저, 그리고 모바일 플랫폼(iOS, Android)에서도 개발이 가능해 웹 호환성이 뛰어나다. 노키아의 HereMap과 구글의 구글 맵, 마이크로소프트의 빙맵 3D Preview와 2016년부터 서비스 중인 서울시 3차원 공간정보 시스템과 국토부의 브이월드도 HTML5/WebGL 방식으로 서비스하고 있다(NDMI, 2016)과 국토부의 브이 월드도 HTML5/WebGL 방식으로 서비스하고 있다 (NDMI, 2016).

본 논문은 재난사고 현장에서 수집된 다양한 공간정보를 웹 환경에서 시각화하는 3D 공간정보 맵핑 플랫폼을 서비스하기 위한 연구로서, 브이월드에서 채택하고 있는 웹 개발 표준기술인 HTML5와 WebGL을 활용하여 오픈소스기반의 다양한 재난사고 현장에서 수집된 2D/3D 공간정보와 대용량의 LiDAR 점군 자료를 웹기반으로 가시화하는 시스템 구축방안을 제시하였다. 이를 위하여 오픈소스 WMS 서버와 PostGIS를 이용하여 공간 DB에 업로드하고, GeoServer의 WMS 서비스를 이용하여 2D 공간정보를 클라이언트에서 렌더링하였다. 또한, 오픈소스 Potree 알고리즘을 적용하여 대용량 3D 점군 데이터를 웹 환경에서 효율적으로 시각화할 수 있는 방안을 제시하였다. 또한, 대용량의 항공사진과 UAV 정사영상을 가시화를 위하여 포탈 지도 서비스 데이터의 타일체계를 분석하여 개발된 시스템과 연동가능하도록 타일링 서비스하는 TMS(Tile Map Service) 방식을 제안하였다.

2) 기존 연구사례 및 기술동향 분석

HTML5에서 제공하는 WebGL 기술은 웹 브라우저 에서 3D 그래픽을 사용할 수 있어 3차원 공간정보 서비 스 활용에 많은 관심을 일으키고 있다(Mete et al., 2018; Gobakis et al., 2017). Kang (2017)은 3차원 공간정보의 렌더링 속도를 개선하기 위한 방편으로 3D 지도 서비스환경 변화를 반영하여 HTML5/WebGL 환경에서 산술처리 속도를 향상시키고, 개별 구축된 모델링 데이터를타일 단위로 렌더링함으로써 속도를 개선하는 방안을 제안하였다. Sohn et al. (2009)은 웹 가시화 표준인 X3D를 기반으로 하는 3차원 공간정보 시스템을 개발하는연구를 수행하였으며, Gang et al. (2017)은 3차원 게임엔진인 Unity를 활용하여 GIS 기능을 구현하고 이를 기반으로 여러 재난정보를 분석하고 모니터링할 수 있는 재난정보 3차원 GIS 시스템을 구축하였다. 국토교통부의 공간정보 오픈플랫폼의 브이월드 서비스가 구축·운영되면서, 3D 공간정보 서비스 향상과 상호운용성 개선연구들이 수행되었다. Kim and Jang(2015)은 플러그인 기반으로 동작하고 있는 브이월드의 3차원 공간정보를 빠른 성능으로 서비스할 수 있는 방법으로 HTML5/WebGL의 차세대 웹 표준 기술을 활용한 3차원 공간정보 오픈 플랫폼 설계 및 구현 방법을 제시하였다. 또한, Kim et al. (2017)은 2007년 V-World 초기에 정의된 3차원 건물데이터 포맷을 HTML5/WebGL 기반의 웹 서비스 환경 변화와 B3DM(Batched 3D Model)과 쿼드트리 알고리즘 등의 3D 데이터 신기술을 적용하여 실내 공간정보를 경량화함으로써 데이터 확장성과 적용성을 개선하는 연구를 수행하였다. Kang et al. (2018) 등은 기존바이너리 형태의 브이월드 데이터(*.dat, *.spi)를 구글의 프로토콜 버퍼(Protocol Buffer)와 아파치(Apache)의 에이브로(Avro) 인덱스 데이터 방식의 직렬화 기법을 적용하여 3D 데이터의 호환성을 개선하는 연구를 수행하였다.

2. 이론적 고찰

1) 오픈소스기반 공간정보 플랫폼 아키텍처 개념 설계

오픈소스기반의 공간정보 플랫폼은 지리공간 데이터를 관리하고 표출하기 위한 강력하고 유연한 아키텍처 구조로 사용자 친화적인 GIS GUI를 지향한다. 컴퓨팅 운영체계와 웹 브라우저 환경에 구속되지 않은 크로스 운영체제와 크로스 브라우저, 그리고 모바일 플랫폼에서 자유롭게 작동할 수 있는 운용 호환성 성능이 중요하다.

공간정보 웹 시각화 플랫폼 개발을 위한 OpenGIS는 보통 지리공간 데이터를 저장, 통합하는 데이터베이스, 지리공간 데이터 처리를 위한 중간 응용소프트웨어, 지리공간 데이터 웹 시각화를 위한 웹 브라우저 등 3가지 계층으로 구성(Fig. 1(a))되며, 각 단계별 대표적인 오픈소스 프로그램들은 PostgreSQL/PostGis, QGIS, Geoserver, Openlayers, 웹 서버 기능을 위한 Apache tomcat 등이 있다. PostgreSQL과 PostGIS은 Refraction Research Ins.에서 개발한 공간 데이터베이스 프로그램으로 데이터베이스를 생성, 유지관리 및 제어하는 응용프로그램이다. 고급 위상기하적 구조, GIS 공간·속성 데이터를 편집, 처리, 관리할 수 있는 데스크탑 사용자 인터페이스 도구들과 웹기반 접근 도구들을 지원하고 있다. QGIS는 공간 데이터를 생성하고, 편집·처리하며, 시각화를 제공하는 대표적인 오픈소스 데스크탑 응용프로그램이다. Geoserver는 Openlayers를 통해 웹 브라우저로부터 전달받은 요청을 수행하는 서버측 소프트웨어로 웹 공간정보를 생성한다. 보통 JAVA로 개발되고 OGC의 표준인 WFS(Web Feature Service)와 WCS(Web Coverage Service) 표준을 참조한다. GeoWebCache는 서버의 부하가 많이 발생하는 다중 사용자 환경에서 반복적인 질의 성능을 향상하기 위해 사용하는 간단한 케싱 엔진으로 GeoWebCache 역시 WMS(Web Map Server) 표준을 따른다. Openlayers는 GeoWebCache를 통해 Geoserver에 공간 질의를 수행하는 웹 브라우저를 로딩하는 데 필요한 오픈소스 도구이다. GeoWebCache에 타일맵(tiled map)이 존재하지 않으면 Geoserver가 타일맵을 생성하기도 한다(Fig.1(b)).

Fig. 1. WebGIS architecture : (a) Conceptual design and (b) Platform with Open Source.

2) 오픈소스기반 공간정보 웹 시각화 기술

(1) 오픈소스기반 2D 공간정보 웹 시각화 기술

3D 공간정보의 시각화는 주로 3차원 지형 모델의 높이 값을 결정하여 3차원 공간정보로 표출해 왔다. 이 방식은 첫째, 2D 벡터 데이터 노드의 지형 높이 값을 계산한 후 해당 노드의 높이 값을 결정하거나, 둘째, 지형 데이터를 일정 간격으로 샘플링하여 2D 벡터 데이터 상의 노드 높이 값을 결정하고, 마지막으로 지형 데이터의 해상도를 기준으로 2D 벡터 데이터 상의 노드 높이 값을 결정하는 등 데이터의 요구 정밀도에 따라 적용해 왔다(Fig. 2). 그러나 이러한 방식은 별도의 데이터 가공 과정과 정확하게 지형 데이터와 중첩하기 어려운 한계가 있다(NDMI, 2016). 최근 OGC(Open Geospatial Consortium) 표준인 WMS/WFS가 서비스되면서 3차원 지형 데이터에 2D 정보를 중첩하는 방식으로 주로 WMS를 채택하고 있다. 따라서, 본 연구에서도 오픈소스 형태의 WMS서버를 이용하여 2D 공간정보를 클라이언트에서 렌더링하는 방식으로 시스템을 구축하였다.

Fig. 2. Topographical Height value determination for 2D spatial data overlaying : (a) using the height value of corresponded node (b) using the height value after DEM sampling, and (c) using the height value after DEM sampling.

(2) 오픈소스기반 대용량 점군 데이터 웹 시각화기술

대용량 점군 데이터의 시각화는 초기 데스크탑기반 응용프로그램에 한정되었지만 WebGL 기술이 적용되면서 다양한 웹 렌더러(web renderer)에 적용이 가능해졌다. 상업용 점군 데이터 처리 솔루션으로는 Bentley의 Pointools와 ESRI의 ArcGIS가 대표적이다. 또한, FOSSMeshlab과 PCLVisualizer 등의 라이브러리도 제공되고 있다.

오스트리아 기술대학교의 컴퓨터 그래픽 알고리즘 연구소의 SCANOPY 프로젝트의 일환으로 개발된 오픈소스인 QSplat은 대용량 점군 데이터를 렌더링하는 최초의 솔루션으로 LOD(Level-Of-Detail) 기반의 포인트-노드 계층 구조로 개발되었다. 계층화된 점군 데이터(Layered Point Cloud)는 노드별로 저장되며, 성능을높이기 위해 메모리가 아닌 GPU를 사용하는 방식이다. QSplat는 초기 데스크탑기반의 점군 렌더러에서 Potree라는 웹기반 뷰어로 발전하였다. PotreeConverter는 입력된 점군 파일(*.LAS, CLAZ, *.PTX, *.PLY)을 Potree 렌더러에서 요구하는 다중 해상도 옥트리(octree) 구조로 변환하며, 이 때 옥트리의 각 노드는 파일로 저장된다. 옥트리 파일 형식은 바이너리 파일 형식(*.LAS, *.LAZ)으로 저장된다. 초기 데이터 로딩 시간을 줄이기 위해 전체 옥트리 계층 구조는 여러 개의 보조 파일에 분산저장된다. 옥트리 생성을 위해 간격 변수, 레벨 변수와 같은 여러 입력 변수가 정의된다. 간격 변수는 해상도(점밀도)를 결정하며, 생성된 옥트리의 최상위 노드 내부의 점간 최소거리로 정의된다. 옥트리 하위 레벨의노드는 상위 노드 간격의 절반으로, 점밀도가 증가하게 되며, 간격 변수의 기본값은 입방축 정렬 경계박스(CAABB, Cubic Axis-Aligned Bounding Box)로 결정된다. 레벨 변수는 옥트리 레벨의 수, 즉 옥트리 층의 깊이를 결정한다. 대용량 점군에서 2D 옥트리 노드로 단순화하는 데이터 변환단계는 Fig. 3과 같다. 사용자가 변수를 지정하지 않으면 점군 데이터의 CAABB가 자동 계산하여 지정한다. 이 후, 지정된 변수에 따라 레벨별 옥트리 노드의 공간 범위가 결정된다. 최종적으로 간격 변수의 값에 따라 점-노드간 계산이 수행된다. 이 단계가 가장 많은 연산이 많은 단계로 각 점에 대해 최상위 노드 내부의 점간 거리가 지정된 간격보다 길면 해당 점은 상위 노드에 할당된다. 반면, 검색 범위 주변에 있는 간격 변수보다 가까운 점은 하위 레벨 노드로 할당되며, 이러한 검사가 간격변수의 범위내에서 반복된다(Fig. 4). 이 과정은 해당 점이 새로운 노드에 추가되거나 옥트리 깊이가 초과될 때까지 진행된다(Oscar et al., 2015).

Fig. 3. 2D simplification of the PotreeConverter steps to create a 3 levels multi-resolution octree.

Fig. 4. 2D simplification with only 3 levels of the Massive-PotreeConverter approach.

이러한 Potree 알고리즘은 WebGL, three.js, Javascript 와 같은 표준 웹 기술을 사용하여 고품질 렌더링을 구현하고, 다양한 공간정보를 시각화하며, 추가 플러그인을 통해 다른 웹 응용프로그램과 연동할 수 있다. 또한, 기존의 웹 표준인 X3D나 3DHOP에 비해 3D 공간정보와 GIS 데이터를 효율적으로 통합할 수 있고, WebGIS 상에서 구글 맵, 오픈스트리트뷰와 같은 OpenLayers 배경지도 위에 3D/4D 공간정보나 사진, 동영상, 애니메니션, 표 등 다양한 형태의 정보와 벡터/래스터 데이터를 쉽게 시각화할 수 있어 본 연구에서는 웹 환경에서의 대용량 점군 데이터의 시각화를 위해 Potree 알고리즘을 적용하였다.

3. 시스템 구축 및 결과 분석

1) 오픈소스기반 3차원 맵핑시스템 개발을 위한 하드웨어 구축

재난현장의 조사자료를 웹으로 가시화하기 위한 본 논문의 3D 웹 맵핑 플랫폼의 구성도는 다음 Fig. 5와 같다. 하드웨어는 재난원인조사실의 기존의 보유 서버 1대와 스토리지 2대로 구성되어 있다. 서버에는 3차원 맵핑 시스템과 관련하여 개발된 모든 어플리케이션이 설치되었고, 스토리지에는 각종 재난사고 현장의 취득자료의 원본과 분석 결과를 저장하기 위한 용도로 사용된다. 향후 DSI 시스템과 연동을 고려하여 연구원의 외부망 네트워크를 활용하였다(Fig. 5. (a)). 소프트웨어 아키텍처를 설계할 때 논리적으로는 웹 서버와 응용 및 DB 서버를 각각 분리하여 효율성을 극대화하는 것이 일반적이나, 본 연구에서는 재난원인조사실에서의 운용가능한 서버가 현재 1대인 점을 감안하여 웹 서버, 영상 서버, 2D/3D 공간정보 DB 서버, 2D/3D 공간정보 응용시스템 서버를 1대의 물리적 서버에서 가동하도록 설계·구축하였다(NDMI, 2016). 재난 현장조사 공간정보의 웹 가시화를 위한 3D 맵핑 플랫폼 개발을 위하여 2D 공간정보 서비스를 위한 응용 시스템과 DB 서버 부분은 본 연구에서 실제 기능적으로 적용되지 않았지만, 향후 시스템 확장성을 고려하여 최종적인 시스템 아키텍처에는 반영하였다. 또한, 시스템을 구성·운용하는 대부분의 소프트웨어는 검증된 오픈소소 기반의 소프트웨어로 구성하였다(Fig. 5. (b)).

Fig. 5. Configuration of 3D web mapping system : (a) HW & Network and (b) SW.

2) 시스템 데이터셋 구축

기본적으로 지형을 표현하는 3차원 지형표고모델(DEM), 기본 배경지도인 항공사진과 정사영상 지도, 3차원 건물 모델, POI(Point Of Interest) 데이터 등이 3차원 맵핑시스템의 핵심 데이터들이다. 본 연구에서는 이러한 3차원 데이터 중 3차원 건물 모델을 제외한 DEM, 정사영상, POI를 공간정보 기본 데이터로 구축하였으며(Fig. 6), EPSG:5181 좌표체계를 기준 좌표계로 통일하여 재난현장에서 수집된 2D/3D 데이터를 변환하여 동일한 좌표체계로 설정하였다.

Fig. 6. Data types for constructing 3D spatial information : (a) DEM, (b) Ortho-imagery, and (c) 3D Model.

아울러, 조사차량에 탑재된 지상 LiDAR에서 취득된 재난현장의 조사 데이터와 이를 분석 처리한 데이터, UAV로부터 취득된 항공사진과 드론맵핑 산출물 데이터 등 실제 재난현장에서 수집·구축된 공간 데이터 현황은 Table 1과 같다.

Table 1. Disaster investigation data uploaded on 3D mapping platform

3) 시스템 GUI 설계 및 가시화 기능 개발

2D/3D 공간정보를 표출하기 위한 3D 웹 맵핑 시스템의 GUI 구성은 OpenLayers3를 기반으로 3차원 지도를 제어하기 위해 화면의 좌·우측에 기본·응용 기능이 배치되도록 설계하였다. 시스템 화면의 좌측에는 각종 재난사고 현장에서 수집된 공간정보의 목록 리스트 박스, 포털의 하이브리드 배경지도를 표출하는 드롭 박스, 2D 공간 데이터와 드론 정사영상 표출을 위한 체크 박스, 대략적인 현재 위치정보를 안내하기 위한 인덱스 맵을 배치하였다. 시스템 화면의 우측에는 실행 버튼을 배치하여 2D 지도에서 3D 지도로 전환 기능, 화면 확대/축소 기능, 거리·면적 측정기능을 구현하였다(Fig.7).

Fig. 7. GUI designing of 3D web mapping system.

4) 오픈소스를 이용한 재난정보 시각화

(1) 2D/3D 재난현장 공간정보 가시화

본 연구에서는 오픈소스 기술 중 2D 공간정보 가시화에 주로 적용된 OpenLayers3를 활용하여 3차원 가시화가 가능한 확장된 형태로 공간정보를 구축하였다. 이는 대용량 데이터인 3D 공간정보의 렌더링 성능 및 2D 공간정보 중첩의 용이성, 확장성 등을 고려하였다. 최근 2D 공간정보가 OGC(Open Geospatial Consortium) 표준인 WMS(Web Map Service)/WFS(Web Feature Service) 등으로 서비스되면서 3차원 지형 데이터에 2D 정보를 중첩하는 방식으로 주로 WMS를 이용하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 2D 공간정보를 오픈소스인 PostGIS를 이용하여 공간 DB에 업로드하고, GeoServer의 WMS 서비스를 이용하여 2D 공간정보를 다운로드해서 클라이언트에서 렌더링하였다. GeoServer에서 서비스되는 2D 공간정보는 필요에 따라 WMS 또는 WFS 방식으로 서비스될 수 있으며, 3차원 공간정보 상에 중첩 표출될 수 있도록 구현하였다. Fig. 8은 벡터 데이터인 대한국토정보공사의 연속지적도를 WMS 방식의 서비스를 통해 가시화한 보여주고 있으며, 사용자가 원하는 데이터를 손쉽게 추가할 수 있도록 개발되었다.

Fig. 8. Visualization of vector map : (a) overlay on the 2D basemap and (b) overlay on the 3D map

또한, 대용량의 항공사진과 UAV 정사영상을 가시화를 위하여 통판의 원본 데이터를 서비스하지 않고 일정한 크기로 영상을 레벨링·타일링하여 서비스하는 TMS(Tile Map Service) 방식을 시스템 개발에 적용하였다. 국내 포털의 영상 및 지도 서비스들은 대부분 TMS 방식을 채택하고 있으며, 서비스 데이터의 타일체계를 분석하여 개발된 시스템과 연동시켜 표출할 수 있도록 구현하였다. Fig. 9는 다음 하이브리드 맵의 상세한 타일맵체계를 보여주고 있다.

Fig. 9. Setting-up example of Tile map for Daum hybrid map visualization.

Fig. 10은 다음 포털의 하이브리드 지도가 개발된 3D웹 맵핑 시스템과 연동되어 웹 상에서 2D/3D 공간정보를 시각화하는 모습을 보여주고 있다.

Fig. 10. Visualization of a hybrid map (Daum map) : (a) overlay on the 2D basemap and (b) overlay on the 3D map.

(2) 재난현장 드론맵핑의 공간정보 가시화

드론으로 취득한 저고도 항공사진을 드론맵핑 처리과정을 통해 최종적으로 EPSG:5181 좌표체계로 변환된 정사영상으로 기하보정하였다. 드론 정사영상 지도의 RGB 정보가 없는 외곽지역 주변은 nodata로 검게 표현된다. 따라서 이 부분을 기 수집된 영상으로 메워주거나 정의된 타일체계에 따라 배경지도와 중첩을 통하여 nodata 영역을 처리한 후, TMS 데이터인 타일 DB(sqlite) 형태로 재가공하였다. 타일링된 데이터를 파일형태가 아닌 타일 DB 형태로 서비스함으로써 방대한 영상 데이터 파일의 핸들링없이 대용량 영상 타일 데이터를 효율적으로 관리할 수 있다. 이렇게 생성된 TMS 데이터는 하나의 공간정보 레이어 개념으로 Fig. 11에 서와 같이 3차원 공간정보에 중첩시켜 표출할 수 있다. 추가적인 UAV 영상이 수집되더라도 기존 TMS 서비스와 통합적으로 혹은 사용자 요구에 따라 개별적으로 서비스할 수 있다.

Fig. 11. Visualization of Ortho-image produced by drone mapping procedure : (a) overlay on the 2D map and (b) overlay on the DEM.

(3) 3D 대용량 점군 데이터 가시화

본 연구에서는 대용량 포인트 클라우드 데이터를 웹 상에서 가시화하기 위해 오픈소스로 공개된 Potree 알고리즘을 적용하여 웹 표출 기능을 구현하였다. Potree는 대용량 포인트 클라우드 데이터를 위한 WebGL 기반의 뷰어로, 오스트리아 비엔나 기술대학교(TU Vienna)의 컴퓨터 그래픽 & 알고리즘 연구소의 SCANOPY 프로젝트의 데스크톱 포인트 클라우드 렌더러 개발에서웹 기반 뷰어로 발전했다. 다양한 포맷(pts, las, laz, ptx,ply)의 포인트 클라우드 데이터를 가시화하기 위해 먼저 포인트 클라우드 데이터의 표준포맷인 LAS 데이터로 변환이 선행되어야 한다. 일반적으로 지상 LiDAR에서 취득되는 ASCII 포맷의 포인트 클라우드 데이터를 LAS 포맷으로 변환하기 위해서 범용 오픈소스인 LAStools의 txt2las를 활용했다(Fig. 12).

Fig. 12. Data format conversion of point cloud : PTS to LAS.

LAS 포맷으로 변환된 데이터를 실제 서비스 데이터로 변환을 위해 PotreeConverter를 이용하였으며, 변환된 서비스 데이터의 구조는 Fig. 13과 같다. 최종적인 점군 데이터의 웹 가시화는 RGB 모드와 높이값 모드, intensity 모드로 표출할 수 있도록 개발하였다(Fig. 14).

Fig. 13. Data format conversion of point cloud for web visualization : LAS to Potree.

Fig. 14. Web visualization of Point cloud : (a) on RGB mode and (b) Elevation mode.

추가적으로 표출된 3D 점군 데이터를 활용하여 시스템 화면 상에서 간단한 거리나 면적 측정, 특정 구간의 횡단면 분석을 위한 기본적인 공간측정 기능들을 구현하였다(Fig. 15).

Fig. 15. Geo-spatial measuring functions using point cloud : (a) distance measuring (b) area calculation, and (c) 3D topographic profile analysis.

(4) 재난현장 관측 및 분석정보 가시화

국립재난안전연구원의 재난사고 조사차량을 통해 재난현장에서 수집된 기상관측정보 POI 데이터를 표출하는 기능도 개발하였다. 현장의 관측데이터는 시간대별 로그방식으로 저장되므로 해당 프로젝트 폴더를 생성한 후 데이터를 표출하는 방식을 채택했다(Fig. 16(a)). 수집 데이터 중 중요 기상 데이터(기온, 기압, 풍향, 상대습도, 풍속 데이터만 표출)를 선별적으로 저장하였으며, 데이터베이스내에서 질의 기능을 통해 탐색된 로그 파일을 선택하여 가시화하도록 구현하였다(Fig. 16(b)).

Fig. 16. Geo-spatial measuring functions : (a) a log file file for field surveying data and (b) query results for log files of disaster filed surveying data.

앞서 언급한 3D 점군 데이터를 활용한 공간 측정기능과 유사하게, 재난현장에서 수집한 관측자료를 개발된 3D 웹 맵핑 가시화 플랫폼의 3차원 공간정보 상에서 필요한 거리(Fig. 17(a))나 면적 측정(Fig. 17(b)), 특정 구간의 횡단면 분석(Fig. 17(c))을 수행할 수 있게 기능을 구현하였다.

Fig. 17. 3D Geo-spatial measuring functions : (a) distance measuring (b) area measuring, and (c) 3D topographic profile analysis.

4. 결론

본 논문에서는 재난사고 현장에서 수집된 다양한 공간정보를 웹 환경에서 효과적으로 시각화하기 위하여 웹 개발 표준기술인 HTML5/WebGL과 오픈소스인 GeoServer의 WMS 서비스와 PostGIS를 활용하여 재난사고 현장에서 다양한 형태로 수집된 2D/3D 공간 데이터와 대용량의 LiDAR 점군 데이터에 대한 웹기반의 공간정보 맵핑 서비스 방안을 다음과 같이 제시하였다.

첫째, 최근 재난 현장에서 많이 활용되고 있는 대용량의 드론 정사영상 지도나 대용량 포털 지도를 효과적으로 웹 환경에서 렌더링하기 위해 포탈 지도 서비스 데이터의 타일체계를 분석하여 개발된 시스템이 연동가능하도록 타일링 서비스하는 TMS 방식을 제안하였다. 둘째, 웹 환경에서 대용량 3D 점군 데이터를 효율적으로 렌더링하기 위하여 다중 해상도의 옥트리 구조를 이용하여 점군 데이터를 2D 타일로 단순화하는 Potree 알고리즘을 적용하였다. 마지막으로 3차원 지도를 제어및 측정하기 위한 기본·응용 기능을 OpenLayers3를 기반으로 사용자가 편리하게 사용할 수 있는 GUI로 구현하였다. 향후, 본 연구에서 구축된 웹기반 3차원 맵핑시스템을 통해 재난현장의 각종 2D 조사 데이터 및 다양한 소스의 공간영상정보를 3차원 공간정보 상에 통합적으로 표출·분석함으로써 재난사고 과학조사 업무를보다 효과적으로 수행할 수 있을 것으로 기대된다.