활용사례
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GPS와 지상기준점이 없는 스위스 하수 터널에서
Hovermap ST-X로 연속 3D스캐닝을 수행한 현장 사례
지하 터널이나 광산 갱도, 배관 통로는 GPS 신호가 닿지 않고, 조명이 부족하며, 비슷한 구조가 반복되어 3D스캐닝이 까다로운 환경입니다. SLAM 기반 이동형 LiDAR는 주변 구조를 인식해 자신의 위치를 추정하지만, 구분할 특징이 부족할 경우 위치 오차가 누적되거나 추적이 불안정해질 수 있습니다.
이번 사례는 길이 약 1.48km의 스위스 하수 터널에서 진행됐습니다. 여러 SLAM 장비가 위치 미끄러짐과 드리프트로 활용 가능한 데이터를 확보하지 못했던 조건에서, Emesent Hovermap ST-X를 활용해 하나의 연속 스캔으로 전체 구간을 측정한 과정과 결과를 살펴봅니다.
SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)은 주변 환경의 지도를 생성하면서 동시에 장비의 위치를 추정하는 기술입니다. GPS를 사용할 수 없는 지하 공간에서도 공간 데이터를 확보할 수 있지만, 센서가 관측하는 구조가 지나치게 유사하면 이전 위치와 현재 위치를 구분하기 어려워집니다.
이때 발생할 수 있는 드리프트(Drift)는 이동하면서 작은 위치 오차가 계속 쌓이는 현상이며, 슬립(Slip)은 일시적으로 위치 추적이 어긋나는 현상입니다. 긴 터널에서 이러한 현상이 발생하면 전체 포인트 클라우드의 형상과 위치 정합에 영향을 줄 수 있습니다.
측정 대상은 길이 약 1.48km, 직경 약 3m의 콘크리트 라이닝 터널이었습니다. 터널 바닥에는 철제 하수관이 콘크리트 파일 위에 설치되어 있었고, 벽면과 기초 구조물은 길게 비슷한 형태로 반복되었습니다.
콘크리트 기초 구조물은 약 5~10m 간격, 비교적 큰 인프라 구조물은 약 50m 간격으로 반복되었으며, 배관이나 전선관처럼 구분 가능한 요소도 약 100m 간격으로 드물게 나타났습니다. 벽면의 염분 흔적 등 일부 특징은 존재했지만, 안정적인 위치 추정에 충분한 환경은 아니었습니다.
비슷한 콘크리트 벽과 기초 구조물이 장거리로 이어져 위치 구분이 어려운 환경
GCP 및 별도의 지오리퍼런싱 없이 현장에서 활용 가능한 데이터를 확보해야 하는 조건
기존 여러 SLAM 솔루션이 위치 미끄러짐·드리프트로 활용 가능한 결과 확보에 어려움을 겪음
따라서 이 프로젝트에서 중요한 것은 터널을 빠르게 스캔하는 것만이 아니라, 특징이 부족한 긴 공간을 기준점 없이 연속 측정하면서도 데이터 정합을 유지할 수 있는가였습니다.
현장에 투입된 Emesent 기술 전문가는 사전에 터널 사진을 검토하고 특징점이 부족한 환경임을 파악했습니다. 이후 Hovermap ST-X를 핸드헬드 방식으로 운용하며 터널 끝까지 이동한 뒤 되돌아오는 단일 연속 스캔을 수행했습니다. 전체 측정 시간은 약 2시간으로, 배터리 사용 가능 시간에 가까운 작업이었습니다.
작업의 핵심은 이동 속도와 센서 방향이었습니다. 천천히 걸으면 같은 구간에서도 더 많은 포인트를 취득할 수 있고, 콘크리트 기초나 배관, 벽면의 미세한 흔적처럼 작은 구조적 특징을 세밀하게 기록할 수 있습니다.
“환경 안에 어떤 특징이 있든, 저는 그것을 최대한 높은 해상도로 확보하고 싶었습니다. 그래서 천천히 걸으면서 센서가 앞, 뒤쪽을 모두 볼 수 있도록 옆에 두고, 특징들을 서로 이어 붙이려고 했습니다.”
백팩 마운트가 아닌 핸드헬드 방식을 선택한 것도 같은 이유였습니다. 센서를 옆으로 유지해 진행 방향과 지나온 방향을 함께 관측하면서, 앞뒤의 제한적인 특징을 연결할 수 있도록 했습니다.
측정 중에는 동행한 고객이 Emesent Commander 소프트웨어에서 포인트 클라우드가 실시간으로 생성되는 과정을 확인했습니다. 스캔 완료 후 데이터 누락을 발견하는 것이 아니라, 작업 중 데이터가 쌓이는 상태를 점검할 수 있다는 점에서 의미가 있습니다.
초기 데이터 처리에서는 일부 위치 미끄러짐이 확인됐습니다. 길이가 1.48km에 달하고 주변 특징이 부족하며 GCP가 없는 조건을 감안하면 예상할 수 있는 문제였습니다.
이후 처리 설정을 몇 차례 조정하면서 포인트 클라우드가 안정적으로 정리되었고, 고객은 며칠에 걸친 기술 평가 끝에 데이터가 프로젝트의 요구 정확도를 충족한다고 판단했습니다.
수치화된 오차값이 공개된 사례는 아니므로, 이 결과는 특정 수치의 정확도를 보증한다기보다 까다로운 현장 조건에 맞춘 스캔 운용과 후처리 조정이 실용적인 데이터 확보에 기여한 사례로 이해할 수 있습니다.
이번 사례에서 확인할 수 있는 요소는 장비 자체의 SLAM 성능뿐 아니라, 특징이 부족한 공간에서 데이터를 확보하기 위한 측정 방법과 후처리의 조합입니다.
이동 속도를 낮춰 반복 구조 사이의 작은 특징도 최대한 포착하고 위치 추정에 활용할 수 있도록 합니다.
센서가 앞쪽과 지나온 구간을 함께 관측하도록 운용해 연속 경로에서 특징을 연결할 가능성을 높입니다.
초기 정합에서 문제가 확인되더라도 처리 조건을 검토하고 조정해 최종 데이터 품질을 평가합니다.
핵심은 측정 속도만이 아닙니다. 긴 지하 터널처럼 특징이 부족한 환경에서는 현장에 맞는 이동 속도와 센서 방향, 실시간 데이터 확인, 후처리 설정이 함께 작동해야 정확도와 데이터 활용성을 확보할 수 있습니다.
이번 스위스 하수 터널 프로젝트는 모든 SLAM 스캔이 처음부터 문제없이 완료되는 것은 아니라는 점을 보여줍니다. 복잡한 환경에서 오차가 발생할 가능성을 이해하고, 스캔 경로와 장비 운용, 후처리 방법을 현장 조건에 맞춰 조정하는 것이 중요합니다.
특히 지하 터널·광산·긴 배관 통로 등에서는 주변 구조의 특징 밀도, 외부 기준점 사용 가능 여부, 연속 스캔 경로, 최종 정확도 평가 절차를 측정 계획 단계부터 함께 검토해야 합니다.
터널과 지하 시설의 구조·측정 범위·요구 정확도에 맞춰
SLAM LiDAR의 측정 방법과 데이터 처리 방식을 확인해 보세요.
