제6부 센서·임무 탑재체
6.6 LiDAR 탑재체: 원리·점밀도·정확도
6.6.1 이 장에서 배우는 것 / 선수 지식 / 특히 중요한 독자
LiDAR(light detection and ranging)는 레이저 펄스를 쏘고 돌아오는 시간을 재서 거리를 얻는다. 무인기에 탑재하면 초당 수십만 개의 거리를 땅에 뿌려 3차원 점군을 만든다. 사진측량(6.3·6.12)과 달리 조명과 질감이 필요 없고, 나뭇잎 틈으로 들어가 숲 아래 지면까지 잰다. 대신 점 하나의 좌표에는 거리 하나뿐 아니라 기체의 위치와 자세가 함께 들어가므로, LiDAR 탑재체의 정확도는 레이저보다 항법이 정하는 경우가 많다. 이 장은 그 사슬을 식으로 세우고 숫자로 보인다.
배우는 것:
- 거리 측정의 원리 — 비행시간(ToF)과 거리 정밀도, 다중 반사, 반사율·대기가 정하는 도달 거리.
- 스캔 방식 — 회전 다중 빔·선 주사 거울·MEMS·리슬리 프리즘·플래시가 점을 어떻게 뿌리는지.
- 점밀도의 유도 — 펄스율·속도·고도·주사 폭에서 점밀도가 나오는 식과, 숲에서 지면 점이 얼마나 남는지(틈 비율).
- 정확도 예산 — GNSS 위치·자세·보어사이트·거리 잡음·시각 동기가 수평·수직 오차로 바뀌는 기하. 자세 오차가 고도와 주사각에 곱해지는 크기.
- 파장과 눈 안전 — 905 nm와 1,550 nm의 교환, IEC 60825-1의 등급.
- 측량 표준과 검증 — 점밀도·정확도 등급과 검사점, 6 kg 결합형으로 숲 3 km²를 측량하는 워크스루.
선수 지식: 야간·저시정의 LiDAR와 안개 속 도달 거리는 4.11.8.2, LiDAR SLAM과 점군 정합은 4.10.4, 관성 센서 등급과 자세 오차의 근원은 4.3.4·4.3.8, 결합 항법은 4.4, RTK의 위치 오차는 2.7.8.1, 정확도 척도의 환산은 4.1.6이다. 탑재체의 무게·전력과 체공은 6.1.9가 계산했다.
특히 중요한 독자: 엔지니어는 6.6.5(점밀도)와 6.6.7(정확도 예산)의 식을 본다. 측량·산림·전력 설비 사업 담당자는 6.6.10의 워크스루와 6.6.11의 LiDAR 대 사진측량 비교로 장비와 비행 계획의 논리를 잡는다. 안전·규제 담당자는 6.6.8(눈 안전)과 6.6.14를 먼저 읽는다.
기준 시점과 정직성. 이 장은 2026년 10월을 기준으로, 지식은 2026년 중반까지 반영했다. 수치 예시는 일반적 모형의 교육용 가정(가상의 소형 LiDAR와 세 등급의 자세 정확도)이며 이 장의 식을 파이썬(표준 라이브러리
math)으로 계산했다(mil-uam/fig-src/6.6-calc.py). 특정 제품의 성능이 아니다. 제조사 주장은(공개 주장치), 문헌의 대략적 범위는(경험 범위), 확인하지 못한 것은(확인 필요)로 표시했다. 제품 비교는 24.32가 맡는다.
6.6.2 개념·직관 — 점 하나에 다섯 가지 측정이 들어간다
LiDAR 점 하나의 지상 좌표는 다섯 가지 측정을 이어 붙인 결과다. ① GNSS 안테나의 위치, ② 안테나에서 센서까지의 레버암과 센서와 IMU 사이의 각도 차인 보어사이트, ③ IMU가 추정한 기체의 자세(롤·피치·방위), ④ 센서 안 거울이나 빔의 주사각, ⑤ 레이저가 잰 거리다. 이것을 기준점 없이 바로 계산하는 방식을 직접 지오레퍼런싱이라 한다.
이 사슬에서 직관 하나가 나온다. 각도 오차는 거리에 곱해진다. 자세가 0.1도 틀리면 100 m 밖의 점은 17 cm 옮겨진다. 레이저가 거리를 mm 단위로 재도, 자세가 그만큼 정확하지 않으면 소용이 없다. 그래서 측량용 LiDAR 탑재체의 값과 무게의 상당 부분이 레이저가 아니라 GNSS·관성 장치에 있다 (경험 범위).
세 축의 요구는 이렇게 달라진다. 민간 UAS는 측량·산림·전력선 수목 관리·광산 체적·재해 지형 변화처럼 정확도 등급이 정해진 성과물을 만든다. 측량 표준과 검사점이 품질을 정한다. 군용 드론은 지형 지도와 장애물(전선) 탐지, 변화 탐지에 사용하며, 레이저 방사가 자기 위치를 드러낸다는 점이 제약이다(5.6). AAM에서 LiDAR는 버티포트 주변의 장애물과 착륙면 판단을 돕는 근거리 감지 센서이고, 거리가 짧고 안개에 약하다는 한계가 인증 논리를 어렵게 한다(2.14·4.11.8.2).
6.6.3 거리 측정의 원리
6.6.3.1 비행시간과 거리 정밀도
결론부터: 빛은 1 ns에 왕복 15 cm를 간다. mm급 거리를 재려면 수십 ps의 시간을 가려야 하고, 그 정밀도는 펄스의 가파름과 신호 대 잡음비가 정한다.
$$R=\frac{c\,\Delta t}{2},\qquad \sigma_R=\frac{c}{2}\,\sigma_t\approx\frac{c}{2}\,\frac{t_r}{\mathrm{SNR}}$$
$\Delta t$는 왕복 시간, $t_r$은 펄스 앞쪽의 상승 시간이다. 뒤 식은 문턱을 넘는 시각의 흔들림을 어림한 것이다. 상승 시간 1 ns에서 SNR 10이면 15 mm, 30이면 5 mm, 100이면 1.5 mm다. 상승 시간이 2 ns이면 두 배다. 먼 표적과 어두운 표적은 SNR이 낮아 거리 잡음이 커진다. 소형 무인기 LiDAR의 거리 정밀도 주장치는 cm 안팎이 흔하다 (공개 주장치). 이 장은 거리 잡음을 2 cm(1σ)로 둔다.
펄스율(PRF)에는 위쪽 한계가 있다. 다음 펄스를 쏘기 전에 앞 펄스가 돌아와야 거리가 모호하지 않다. 최대 모호 거리는 $c/(2\,\mathrm{PRF})$로, 240 kHz에서 625 m, 1 MHz에서 150 m다. 펄스율을 올리면서 높이 날려면 공중에 여러 펄스를 두는 처리가 필요하다 (경험 범위).
6.6.3.2 다중 반사와 전체 파형
한 펄스의 빔은 지면에서 수 cm 크기의 발자국을 만든다. 빔 발산각 0.5 mrad(가정)이면 고도 80 m에서 4.0 cm, 주사각 35도의 가장자리에서 4.9 cm다. 이 발자국이 나뭇가지와 땅을 함께 포괄하면 반사가 여러 번 돌아온다. 첫 반사는 수관 꼭대기, 마지막 반사는 지면일 가능성이 크다. 이것이 LiDAR가 숲 아래 지형을 재는 원리다(6.6.6).
두 반사를 분해하려면 그 사이가 펄스 길이의 절반보다 멀어야 한다. 펄스 폭 2 ns이면 약 0.30 m, 4 ns이면 0.60 m, 6 ns이면 0.90 m다. 키 작은 풀이나 덤불 속 지면은 첫 반사와 섞여 지면이 실제보다 높게 나온다. 수신 파형 전체를 기록하는 전체 파형(full-waveform) 방식은 반사를 나중에 분해할 수 있지만 데이터가 크게 늘어난다.
6.6.3.3 얼마나 멀리 재나 — 반사율과 대기
결론부터: 넓은 확산 표적에서 받는 전력은 거리의 제곱에 반비례하므로, 같은 센서의 최대 거리는 반사율의 제곱근에 비례한다. 안개는 왕복으로 두 번 깎는다.
$$P_r=\frac{P_t\,\rho\,\cos\alpha\,A_r\,\tau_o\,e^{-2\sigma R}}{\pi R^{2}}$$
$\rho$는 표적의 반사율, $\alpha$는 입사각, $A_r$은 수신 구경, $\tau_o$는 광학 투과율, $\sigma$는 대기 소광계수다(4.11.8.2와 같은 식). 4.11.8.2의 기준 센서(반사율 10 %에서 맑은 공기 100 m)로 계산하면 다음과 같다.
| 반사율 | 맑은 공기 | 시정 1 km | 시정 200 m |
|---|---|---|---|
| 0.05(젖은 아스팔트·검은 지붕 수준, 가정) | 71 m | 57 m | 35 m |
| 0.10 | 100 m | 75 m | 43 m |
| 0.20 | 141 m | 97 m | 52 m |
| 0.50 | 224 m | 133 m | 64 m |
| 0.80 | 283 m | 155 m | 71 m |
입사각도 신호를 깎는다. 30도에서 도달 거리는 0.93배, 60도에서 0.71배다. 경사면과 주사 가장자리가 중첩되면 어두운 표면의 점이 먼저 빠진다. 데이터시트의 최대 거리는 어느 반사율에서의 값인지 함께 읽어야 한다. 허용 펄스 에너지가 10배이면 맑은 공기의 거리는 $\sqrt{10}=3.16$배다. 이것이 눈 안전 한계가 큰 파장을 고르는 이유다(6.6.8).
6.6.3.4 다른 방식 — 위상·FMCW·단일 광자
- 위상 방식은 세기를 변조한 연속광의 위상 차로 거리를 잰다. 정밀하지만 거리가 짧아 지상 스캐너에 흔하다
(경험 범위). - FMCW 방식은 주파수를 쓸어 올리는 연속광의 맥놀이 주파수로 거리를 재고, 도플러로 속도도 함께 얻는다. 레이더의 FMCW(5.5)와 같은 원리다. 자동차용으로 개발이 활발하나 항공 측량 제품의 성숙도는 확인하지 못했다
(확인 필요). - 단일 광자(가이거 모드) 방식은 광자 하나에 반응하는 검출기로 높은 고도에서 넓은 면적을 빠르게 잰다. 유인 항공기의 광역 측량에 사용된다는 보고가 있다
(공개 주장치). 잡음 광자를 걸러 내는 처리가 핵심이다.
6.6.4 스캔 방식 — 점을 어떻게 뿌리는가
| 방식 | 원리 | 점의 무늬 | 장점 | 약점 | 대표 용도 |
|---|---|---|---|---|---|
| 회전 다중 빔 | 여러 레이저·검출기 묶음이 통째로 돈다 | 여러 줄의 원 | 360도 시야, 대량 생산 | 대부분의 점이 하늘·옆을 본다, 줄 사이가 성기다 | 자율주행 파생, SLAM(4.10) |
| 선 주사 거울(다각형·진동) | 거울이 빔을 한 방향으로 쓸고 기체가 전진 | 평행한 주사선 | 균일한 밀도, 측량 표준과 맞다 | 기계 부품, 무게 | 측량용 항공 LiDAR |
| MEMS 거울 | 작은 반도체 거울이 빔을 주사한다 | 지그재그 | 작고 가볍다 | 시야·각도 정확도 제한 | 소형 기체·자동차 |
| 리슬리 프리즘 | 두 쐐기 프리즘을 서로 다른 속도로 돌린다 | 비반복 꽃잎 무늬 | 오래 볼수록 시야를 고르게 채운다, 가볍다 | 한 순간의 밀도가 고르지 않다 | 소형 측량·점검 |
| 플래시 | 넓게 비추고 면 배열 검출기로 한 번에 받는다 | 화소 격자 | 움직이는 부품이 없다 | 출력이 퍼져 거리가 짧다 | 근거리 착륙·장애물 |
| 광위상배열(OPA) | 위상으로 빔을 전자적으로 돌린다 | 자유 | 고체·고속 | 연구 단계 (경험 범위) | — |
무늬가 정확도를 바꾼다. 선 주사형은 주사각이 한 줄 안에서 정해진 범위를 오가므로 6.6.7의 오차 기하를 그대로 사용할 수 있다. 회전 다중 빔은 빔마다 고유한 각도 보정이 필요하고, 비반복 무늬는 같은 지점을 여러 각도에서 보는 대신 점밀도가 시간에 따라 바뀐다.
6.6.5 점밀도의 유도
결론부터: 점밀도는 1초에 쏘는 점의 수를 1초에 지나가는 넓이로 나눈 것이다. 고도와 속도에 반비례한다. 고도를 반으로 하면 밀도가 두 배, 속도를 반으로 해도 두 배다.
$$\rho_{\text{점}}=\frac{\mathrm{PRF}\cdot f}{v\,W},\qquad W=2h\tan\frac{\mathrm{FOV}}{2}$$
| 기호 | 뜻 | 이 장의 가정 |
|---|---|---|
| $\mathrm{PRF}$ | 펄스율 | 240 kHz |
| $f$ | 쏜 펄스 가운데 지면 쪽 시야로 가는 비율 | 선 주사형 1, 회전 360도형 0.3~0.5 |
| $v$ | 대지 속도 | 5~15 m/s |
| $W$ | 주사 폭 | 시야 70도에서 $1.40h$ |
| 고도 | 주사 폭 | 5 m/s | 10 m/s | 15 m/s |
|---|---|---|---|---|
| 40 m | 56 m | 857 | 428 | 286 |
| 80 m | 112 m | 428 | 214 | 143 |
| 120 m | 168 m | 286 | 143 | 95 |
| 150 m | 210 m | 229 | 114 | 76 |
(점/m², 한 번 지나간 평균, 첫 반사 기준)
평균 밀도만으로는 부족하다. 점 간격은 방향마다 다르다. 선 주사형이 초당 100줄을 쓸면 10 m/s에서 진행 방향 간격은 10 cm이고, 고도 80 m에서 한 줄에 2,400점이 112 m 폭에 놓여 가로 간격은 4.7 cm다. 초당 50줄이면 진행 간격 20 cm, 가로 2.3 cm다. 같은 평균 밀도라도 한 방향이 성기면 전선 같은 가는 물체를 놓친다. 측방 중복도는 밀도를 더한다. 50 %를 중복하면 모든 곳을 두 번 지나므로 밀도가 두 배가 되고, 서로 다른 각도에서 본 점이 그늘을 메운다.
국가 표준과 견주면 소형 무인기 LiDAR는 밀도가 넉넉하다. 미국 지질조사국(USGS)의 3DEP 품질 등급은 QL1이 8 펄스/m²(공칭 간격 0.35 m) 이상, QL2가 2 펄스/m²(0.71 m) 이상이고, 수직 정확도는 둘 다 RMSEz 10 cm다. QL0은 밀도가 QL1과 같고 RMSEz 5 cm, QL3은 0.5 펄스/m²·20 cm다(USGS 공식 누리집의 표로 확인). 위 표의 값은 그보다 한 자릿수 이상 크다. 소형 무인기 LiDAR의 제약은 밀도가 아니라 숲의 지면 점과 정확도다.
6.6.6 다중 반사와 식생 투과 — 숲 아래 지면은 얼마나 남는가
결론부터: 수관을 통과해 지면에 닿는 펄스의 비율은 잎의 양(엽면적 지수, LAI)에 지수로 줄어든다. 잎이 빽빽한 숲에서는 열 개 중 두 개만 땅에 닿고, 주사 가장자리로 갈수록 경로가 길어져 더 준다.
잎이 무작위로 퍼져 있다고 보면 빔이 수관을 지나 땅에 닿을 확률(틈 비율)은 Beer–Lambert 꼴이다.
$$P_{\text{틈}}(\theta)=\exp\!\left(-\frac{G\cdot\mathrm{LAI}}{\cos\theta}\right)$$
$G$는 잎의 방향이 정하는 투영 계수로, 잎 방향이 고르게 퍼진 경우 0.5다. $\theta$는 천저에서 잰 빔의 각이다.
| LAI | 천저(0°) | 20° | 35° | 지면 10 점/m²에 필요한 전체 밀도(천저) |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 0.61 | 0.59 | 0.54 | 16 |
| 2 | 0.37 | 0.35 | 0.30 | 27 |
| 3 | 0.22 | 0.20 | 0.16 | 45 |
| 4 | 0.14 | 0.12 | 0.09 | 74 |
| 6 | 0.05 | 0.04 | 0.03 | 200 |
LAI 3인 숲에서 지면 10 점/m²를 얻으려면 전체 45 점/m²가 필요하다. 이 모형은 잎이 고르게 흩어졌다고 가정한다. 실제 숲은 잎이 무리 지어 틈이 더 많기도 하고(침엽수의 군집), 활엽수의 여름처럼 거의 막히기도 한다. 계절이 가장 큰 변수다. 낙엽기의 비행이 지형 측량에 유리한 이유다 (경험 범위). 지면 점이 적은 곳은 수치지형모형(DTM)을 보간으로 메우므로, 정확도 검증은 숲 안의 검사점으로 따로 해야 한다(6.6.9).
6.6.7 정확도 예산
6.6.7.1 직접 지오레퍼런싱의 식
점 $\mathbf p$의 항법 좌표는 위 그림의 사슬을 식으로 나타낸 것이다.
$$\mathbf p^{n}=\mathbf p^{n}_{\mathrm{GNSS}}+\mathbf C^{n}_{b}\left(\boldsymbol\ell^{\,b}+\mathbf C^{b}_{s}\,R\,\mathbf u^{s}(\theta)\right)$$
| 기호 | 뜻 | 오차의 근원 |
|---|---|---|
| $\mathbf p^{n}_{\mathrm{GNSS}}$ | 안테나 위치(항법 좌표계, 4.1.3) | GNSS 위치 오차(RTK·PPK) |
| $\mathbf C^{n}_{b}$ | 기체 자세(롤 $\phi$·피치 $\vartheta$·방위 $\psi$) | 관성·결합 필터의 자세 오차(4.3·4.4) |
| $\boldsymbol\ell^{\,b}$ | 레버암(안테나→센서) | 측정 오차, 구조 변형 |
| $\mathbf C^{b}_{s}$ | 보어사이트(센서와 IMU 축의 각도 차) | 보정 잔차 |
| $R$, $\mathbf u^{s}(\theta)$ | 거리와 주사 방향 | 거리 잡음, 주사각 엔코더 |
평지에서 비행 방향에 직각으로 주사하는 경우, 각 오차가 지면에 남기는 위치 오차는 작은 각 근사로 다음과 같다. $h$는 고도, $\theta$는 주사각, $R=h/\cos\theta$다.
$$\delta x_{\text{가로}}\approx h\,\delta\phi+\sigma_R\sin\theta,\qquad \delta y_{\text{진행}}\approx R\,\delta\vartheta+h\tan\theta\,\delta\psi+v\,\delta t,\qquad \delta z\approx h\tan\theta\,\delta\phi+\sigma_R\cos\theta$$
세 가지가 읽힌다. 롤·피치 오차는 고도에 곱해진다. 방위 오차는 촬영 코스에서 떨어진 거리($h\tan\theta$)에 곱해져 천저에서는 0이고 가장자리에서 커진다. 수직 오차는 천저에서 거리 잡음과 GNSS 수직 오차가 지배하고, 롤 오차는 가장자리에서만 수직에 들어간다. 시각 동기 오차 $\delta t$는 속도에 곱해진다. 10 m/s에서 1 ms면 1 cm, 10 ms면 10 cm다. 센서와 GNSS·IMU를 같은 시각 펄스(PPS)로 묶어야 하는 이유다.
6.6.7.2 자세 등급별 크기
자세 오차의 크기는 관성 센서 등급과 결합 방식이 정한다. 기울기(롤·피치)는 가속도계의 잔여 바이어스와 묶여 있다. 4.3.6.1이 보였듯 기울기 1 mrad는 가속도계 바이어스 1 mg와 같은 오차이므로, GNSS와 결합한 필터의 롤·피치 정확도는 대략 가속도계 잔여 바이어스 ÷ 중력이다(1 mg이면 0.057°, 4.3.8). 방위는 지구 자전을 읽을 수 없는 MEMS에서 GNSS 속도·기동·자력계에 기대므로 가장 약한 축이다(4.3.8, 4.4.3.3). 이 장은 세 등급을 교육용으로 가정한다.
| 등급(교육용 가정) | 롤·피치(1σ) | 방위(1σ) | 근거 |
|---|---|---|---|
| A 소비자 MEMS | 0.06° | 0.3° | 가속도계 1 mg(4.3.8), 방위는 4.7.6.2의 자세 오차 가정 |
| B 전술 MEMS + GNSS·관성 후처리 | 0.015° | 0.05° | (경험 범위, 확인 필요) |
| C 고급 전술 FOG + 후처리 | 0.005° | 0.01° | (경험 범위, 확인 필요) |
고도 100 m에서 자세만으로 생기는 수평 오차는 A가 천저 14.8 cm·가장자리(35°) 40.2 cm, B가 3.7 cm·7.4 cm, C가 1.2 cm·1.8 cm다. 소비자급 자세는 RTK의 cm급 위치(수평 반경 2.8 cm)를 무의미하게 만든다. 측량용 LiDAR가 고가의 관성 장치와 후처리(PPK·결합 평활)를 사용하는 이유다. 후처리는 비행이 끝난 뒤 앞뒤 자료를 함께 사용해서 실시간 필터보다 자세를 더 잘 추정한다(4.4).
6.6.7.3 예산표와 보정
등급 B를 고도 80 m, 주사각 35°(가장자리)에 놓은 예산이다(cm, 1σ). GNSS는 RTK 고정해의 한 축 0.02 m(2.7.8.1), 수직은 0.03 m로 가정했다. 보어사이트 교정 잔차 0.005°를 자세 각에 제곱합으로 더했다. 시각 동기는 0.1 ms·10 m/s다.
| 오차 항 | 가로 | 진행 | 수직 |
|---|---|---|---|
| GNSS 위치 | 2.0 | 2.0 | 3.0 |
| 롤(+보어사이트) | 2.2 | — | 1.5 |
| 피치(+보어사이트) | — | 2.7 | — |
| 방위(+보어사이트) | — | 4.9 | — |
| 거리 잡음 2 cm | 1.1 | — | 1.6 |
| 시각 동기 | — | 0.1 | — |
| 제곱합 | 3.2 | 6.0 | 3.8 |
수평 합은 6.8 cm, 수직은 3.8 cm다. 천저에서는 수평 4.2 cm, 수직 3.6 cm다. 등급별로 가장자리의 수평·수직은 A가 32.3·6.8 cm, B가 6.8·3.8 cm, C가 3.6·3.5 cm다. 단독 GNSS(수평 한 축 1.5 m)를 사용하면 다른 항이 어떻든 수평 2.1 m, 수직 2.5 m다. 수직 정확도는 GNSS 수직이, 수평 정확도는 가장자리의 방위가 지배한다.
이 예산은 무작위 오차만 담았다. 실제로 더 무서운 것은 계통 오차다. 보어사이트가 0.05° 틀리면 고도 80 m에서 모든 점이 7 cm씩 같은 쪽으로 편향되고, 왕복 촬영 코스끼리는 반대로 편향되어 중복된 곳에서 줄무늬 어긋남이 생긴다. 그래서 세 가지 보정을 한다.
- 보어사이트 교정 비행 — 건물 지붕처럼 경사면이 있는 곳을 서로 다른 방향으로 지나며 보어사이트 각을 추정한다.
- 스트립 조정 — 중복된 촬영 코스의 점군을 서로 맞춰 남은 계통 오차를 줄인다(점군 정합은 4.10.4.1과 같은 원리).
- 검사점 검증 — 기준점(GNSS 측량으로 잰 독립 점)과 비교해 RMSE를 보고한다. 정확도 척도의 환산은 4.1.6, 지리 위치 결정의 일반 예산은 6.10이 다룬다.
6.6.8 파장 선택과 눈 안전
무인기 LiDAR의 파장은 대부분 905 nm 안팎이나 1,550 nm다 (경험 범위). 수심 측량에는 물을 통과하는 532 nm(녹색)를 사용한다.
| 항목 | 905 nm | 1,550 nm |
|---|---|---|
| 검출기 | 실리콘(APD·SPAD), 싸다 | InGaAs, 비싸다 |
| 광원 | 반도체 펄스 레이저 | 광섬유 레이저 등 |
| 눈 안전 | 망막까지 닿는 대역(400~1,400 nm) — 허용 노출이 작다 | 각막·수정체에서 흡수 — 허용 노출이 훨씬 크다 |
| 햇빛 배경 | 상대적으로 크다 | 상대적으로 작다 (경험 범위) |
| 물·눈(雪) | 흡수가 작다 | 물 흡수가 커서 젖은 면·눈 위의 반사가 약하다 (경험 범위) |
| 안개 | 가시광과 비슷하게 막힌다(4.11.9.2) | 같다 |
눈 안전은 파장이 정하는 출력 한계다. 400~1,400 nm의 빛은 눈의 렌즈가 망막의 한 점에 모으므로 허용 노출이 작다. 1,400 nm보다 긴 빛은 각막과 수정체에서 흡수되어 망막에 닿지 않으므로 허용 노출이 크다. 그래서 1,550 nm는 같은 눈 안전 등급에서 펄스 에너지를 더 사용할 수 있고, 6.6.3.3의 식대로 도달 거리가 에너지의 제곱근만큼 는다. 배율은 펄스 폭·반복률·관찰 조건에 따라 달라 이 장은 계산하지 않았다 (IEC 60825-1의 허용 방출 한계 표, 확인 필요).
레이저 제품의 등급은 IEC 60825-1이 정한다. 현행은 2014년 제3판이다(IEC의 2025년 시리즈 묶음에 포함된 판으로 2차 확인, 제4판은 개정 작업 중 (확인 필요)). 등급은 1·1M·2·2M·3R·3B·4로 올라가며, 1등급은 정상 사용에서 눈에 안전하고, 1M은 망원경·쌍안경 같은 광학 기구로 보면 위험할 수 있다. 소형 무인기 LiDAR는 1등급을 표방하는 제품이 많다 (공개 주장치). 출력이 큰 측량용 LiDAR는 3B·4등급일 수 있고, 그때는 공칭 눈 위험 거리(NOHD) 안에 사람이 들어오지 않게 하는 운용 절차가 필요하다. 하향 주사라도 지붕 위 작업자나 다른 항공기의 조종사가 빔에 들 수 있다.
6.6.9 측량 표준과 검증
LiDAR 성과물은 "얼마나 촘촘한가"(점밀도)와 "얼마나 맞는가"(정확도)로 평가한다.
- 정확도 표준. 미국 사진측량·원격탐사학회(ASPRS)의 Positional Accuracy Standards for Digital Geospatial Data는 2024년 Edition 2, Version 2에서 LiDAR·사진측량·UAS·경사 영상의 부록을 더했다(ASPRS 발표와 업계 보도로 확인, 2차). 수평·수직 RMSE로 정확도 등급을 정하고 검사점의 수와 배치를 요구한다. 맨땅과 식생 지역의 수직 정확도를 어떻게 나눠 보고하는지는 판마다 다르며, 등급의 수치와 검사점 규칙은 원문으로 확인해야 한다
(확인 필요). - 점밀도·자료 규격. USGS의 Lidar Base Specification은 QL0~QL3의 밀도·정확도·분류 규칙을 정한다(QL1·QL2 값은 6.6.5). 한국은 국토지리정보원 고시인 「공공측량 작업규정」과 「수치표고모형의 구축 및 관리 등에 관한 규정」이 공공 LiDAR 과업의 기준으로 인용된다(지자체 과업 문서로 2차 확인, 판과 조항 확인 필요).
- 자료 형식. 점군은 ASPRS의 LAS 형식(1.4판)으로 주고받는 것이 사실상 표준이다(9.17).
검증의 원칙은 둘이다. 하나는 독립 검사점이다. 보정에 사용한 기준점으로 정확도를 재면 낙관적으로 나온다. 다른 하나는 지역을 나눈 보고다. 맨땅·포장면과 숲·덤불의 오차는 원인이 다르다(6.6.6). 측량 성과물의 법적 지위와 측량업의 자격은 14.9과 18.20가 다룬다.
6.6.10 수치 예시·워크스루 — 결합형으로 숲 3 km²를 잰다
6 kg 결합형(1.11.7, 순항 13.9 m/s)에 소형 LiDAR를 탑재해 산림 지형을 측량한다. LiDAR의 질량 1.0 kg·전력 25 W와 그때의 체공 84분은 6.1.9의 가정과 계산을 그대로 사용한다. 센서는 펄스율 240 kHz, 시야 70°, 반사율 10 %에서 맑은 공기 최대 거리 200 m로 가정한다.
| 단계 | 가정 | 계산 | 결과 |
|---|---|---|---|
| ① 주사 폭 | 고도 80 m, 시야 70° | $2\cdot80\tan35°$ | 112 m |
| ② 한 번의 밀도 | 13.9 m/s | $240{,}000/(13.9\times112)$ | 154 점/m² |
| ③ 중복도 | 측방 50 % | 촬영 코스 간격 56 m | 308 점/m² |
| ④ 지면 점 | LAI 3(여름 활엽수 가정) | 틈 비율 0.22(천저)~0.16(35°) | 49~69 점/m² |
| ⑤ 가장자리 거리 | 경사 거리 $80/\cos35°$ | 97.7 m | 반사율 10 %에서 200 m 안 |
| ⑥ 면적률 | $56\times13.9$ | 779 m²/s | 2.80 km²/h |
| ⑦ 한 번의 비행 | 체공 84분의 80 % | $67\ \text{분}\times2.80\ \text{km}^2/\text{h}$ | 약 3.1 km² |
| ⑧ 정확도(등급 B) | 6.6.7.3의 예산 | 천저·가장자리 | 수평 4.2~6.8 cm, 수직 3.6~3.8 cm |
| ⑨ 데이터 | 펄스당 평균 1.3 반사, 점당 16바이트(2.9.5의 관례) | $240{,}000\times1.3\times16\times67\ \text{분}$ | 약 20 GB |
읽는 법은 네 가지다.
- 밀도는 남고 지면이 문제다. 308 점/m²는 국가 표준(QL1, 8 펄스/m²)의 수십 배지만, 여름 숲에서 지면에 닿는 것은 그 5분의 1 안팎이다. 그래도 49 점/m²는 수치지형모형에 넉넉하다. LAI 6의 빽빽한 숲이면 지면 점이 8~15 점/m²로 준다.
- 정확도는 자세 등급이 결정한다. 같은 비행을 소비자급 자세(A)로 하면 가장자리 수평 오차가 32 cm로, 밀도가 아무리 높아도 측량 성과물이 되지 못한다. 가장자리를 ±25°로 잘라 사용하면 등급 B의 수평 오차가 5.5 cm로 줄지만 폭이 74.6 m로 줄어 촬영 코스를 더 촘촘히 짜야 한다.
- 체공이 면적을 정한다. 2 kg 쿼드에 같은 LiDAR를 탑재하면 6.1.9의 계산으로 체공이 9.6분까지 줄어, 같은 고도·중복도를 10 m/s로 날면 한 번에 약 0.26 km²다. 넓은 산림 측량은 결합형·고정익의 영역이다.
- 20 GB는 착륙 후 처리한다. 30.7 Mbit/s(단일 반사)의 점군을 실시간으로 보낼 일은 드물다. 재난 현장처럼 빨리 봐야 하면 온보드에서 줄인 산출물(수치지형모형·변화 지도)만 보내는 방식을 사용한다(6.11).
6.6.11 설계 트레이드오프 — LiDAR인가 사진측량인가, 어떤 등급인가
선택은 셋으로 펼쳐진다.
① 사진측량(매핑 카메라). 싸고 가볍고 색과 정사영상을 함께 준다(6.3.10). 질감이 있는 맨땅·건물에서는 LiDAR에 버금가는 지형을 낸다 (경험 범위). 그러나 숲 아래 지면을 보지 못하고, 질감이 없는 곳(물·눈·균일한 지붕)과 그늘·야간에 약하다.
② LiDAR 단독. 숲 아래 지형, 전선·가는 구조물, 야간 운용, 질감 없는 표면에 강하다. 무게·전력·값이 크고, 정확도의 대부분이 고가의 GNSS·관성 장치에 달려 있다.
③ LiDAR와 카메라의 결합. 점군에 색을 입히고 정사영상을 함께 만든다. 두 센서의 시각 동기와 보정이 하나 더 늘고 질량이 더해진다(6.1.9).
견해: 숲·전력선·재해 사면처럼 식생 아래나 가는 구조물이 목적이면 ②나 ③이, 맨땅·건설 현장의 체적과 정사영상이 목적이면 ①이 합리적이라고 본다. 근거는 둘이다. 첫째, 이 장의 틈 비율 계산에서 여름 숲의 지면 점은 펄스의 20 % 안팎만 남는데, 영상은 이마저도 얻지 못한다. 둘째, LiDAR의 정확도는 레이저보다 자세 등급이 정하므로(6.6.7.2), 소비자급 관성 장치로 LiDAR를 사용하면 값은 치르고 정확도는 얻지 못한다. LiDAR를 고를 때는 레이저의 사양보다 GNSS·관성 장치의 등급과 후처리 체계를 먼저 본다. 이 판단은 숲의 구조·계절·요구 정확도에 따라 달라진다.
6.6.12 세 축 비교
| 항목 | 군용 드론 | 민간 UAS | AAM |
|---|---|---|---|
| 주된 용도 | 지형 지도·변화 탐지, 저고도 장애물(전선) 탐지(개념) | 측량·산림·전력선 수목·광산 체적·재해 사면 | 버티포트 장애물·착륙면 판단, 근거리 감지 |
| 지배 지표 | 은밀성과 거리, GNSS 거부 시의 자세·위치 | 정확도 등급·지면 점밀도·면적률 | 감지 거리·갱신율·악천후 강건성 |
| 대표 제약 | 레이저 방사의 노출(5.6), 노획 시 자료 보호(8.17) | 눈 안전 운용, 측량 자격·성과 심사(18.20) | 짧은 거리·안개(4.11.8.2), 인증 근거(7.4) |
| 항법 의존 | GNSS 거부면 LiDAR SLAM(4.10)·관성 | RTK·PPK와 후처리 | 기체 항법과의 결합(7.1) |
| 제품 | 24.13 | 24.32 | 2.14·7.1 |
6.6.13 관련 규격·프로토콜
| 문서 | 발행 | 무엇을 정하나 | 상세 |
|---|---|---|---|
IEC 60825-1:2014(제3판, 제4판 개정 중 (확인 필요)) | IEC | 레이저 제품의 등급·허용 방출 한계·표시 | 6.6.8 |
| ASPRS Positional Accuracy Standards for Digital Geospatial Data, Edition 2, Version 2(2024) | ASPRS | 위치 정확도 등급과 검사점, LiDAR·UAS 부록 | 6.10·14.9 |
USGS Lidar Base Specification (판 확인 필요) | USGS | 3DEP 품질 등급(QL0~QL3)의 밀도·정확도·분류 | 14.9 |
ASPRS LAS Specification 1.4 (개정판 확인 필요) | ASPRS | 점군 파일 형식(점 형식·반사 번호·분류) | 9.17 |
ASTM E2807(E57) (판 확인 필요) | ASTM | 3차원 영상 자료 교환 형식 | 9.17 |
「공공측량 작업규정」·「수치표고모형의 구축 및 관리 등에 관한 규정」 (판 확인 필요) | 국토지리정보원 | 한국 공공측량과 DEM의 작업 기준 | 14.9·18.20 |
6.6.14 관련 규제·인증 요구와의 연결
| 대상 | 요구 | 이 장과의 연결 | 상세 |
|---|---|---|---|
| 레이저 제품 안전 | IEC 60825-1 등급 표시. 미국은 21 CFR 1040.10의 레이저 제품 성능 기준과 IEC 등급의 수용 관계가 있다 (확인 필요) | 파장·출력·눈 위험 거리 | 6.6.8 |
| 옥외 레이저 운용 | 항공기 조종사 눈부심을 막는 옥외 레이저 운용의 신고·승인 제도가 있는 나라가 있다 (확인 필요) | 고출력 측량 LiDAR의 운용 | 18.6 |
| 측량 성과 | 공공측량의 작업 기준·성과 심사, 측량업 등록 (확인 필요) | 정확도 예산과 검사점 | 14.9·18.20 |
| 공간정보 보안 | 보안 시설이 포함된 고정밀 지형·점군의 공개 제한 (확인 필요) | cm급 점군 | 18.20 |
| 수출통제 | 일부 레이저 거리 측정·LiDAR 장비와 고급 관성 장치가 통제 품목일 수 있다 (확인 필요) | 센서와 GNSS·관성 장치 | 19.15~19.17 |
| 야간·비가시권 비행 | 승인 조건 | LiDAR는 야간에도 잰다 | 14.17·18.6 |
| AAM 감지 기능 | 성능 근거와 고장 모드 | 거리·안개·반사율의 한계 | 7.4 |
6.6.15 함정과 한계
| 오해 | 실제 | 더 볼 곳 |
|---|---|---|
| "거리 정밀도가 mm면 점군도 mm다" | 각도 오차가 거리에 곱해진다. 소비자급 자세는 고도 100 m에서 15~40 cm다 | 6.6.7.2 |
| "점밀도가 높으면 숲 아래도 촘촘하다" | 여름 숲(LAI 3)은 펄스의 22 % 이하만 지면에 닿는다 | 6.6.6 |
| "최대 거리 100 m면 100 m를 잰다" | 반사율 10 % 기준이다. 5 %면 71 m, 입사각 60°면 0.71배, 안개면 더 짧다 | 6.6.3.3 |
| "RTK면 정확도는 해결된다" | RTK는 위치만 고친다. 수평은 자세(가장자리의 방위)가, 계통 오차는 보어사이트가 정한다 | 6.6.7.3 |
| "1,550 nm는 무조건 안전하다" | 허용 노출이 클 뿐 출력이 크면 위험하다. 등급과 NOHD를 확인한다 | 6.6.8 |
| "펄스율을 올리면 높이 날아도 된다" | 최대 모호 거리가 $c/(2\,\mathrm{PRF})$로 준다. 1 MHz는 150 m다 | 6.6.3.1 |
| "검사점이 맞으면 전체가 맞다" | 보정에 사용한 점으로 재면 낙관적이다. 숲은 따로 검증한다 | 6.6.9 |
이 장의 한계를 밝혀 둔다.
- 오차 기하는 단순화했다. 평지·직각 주사·작은 각 근사를 사용했고, 지형 경사·빔 발자국이 경사면에서 늘어나는 효과·주사 엔코더 오차는 넣지 않았다.
- 자세 등급은 가정이다. 롤·피치를 가속도계 바이어스로 어림한 것은 정상 비행의 근사이며, 후처리 정확도의 실제 값은 제품의 공개 사양과 검증 시험으로 확인해야 한다.
- 식생 모형은 고른 잎을 가정한다. 실제 수관의 군집·계절·잎 방향은 틈 비율을 크게 바꾼다.
- 눈 안전 수치를 계산하지 않았다. 허용 방출 한계는 유료 표준의 표에 있고 원문을 확인하지 못했다.
6.6.16 체크포인트·연구 질문
체크포인트
- 거리 정밀도 2 cm를 얻으려면 시간을 몇 ps로 가려야 하는지 계산하고, 그 정밀도가 SNR에 따라 어떻게 바뀌는지 설명하라.
- 점밀도 식 $\mathrm{PRF}\,f/(vW)$를 유도하고, 고도 80 m·13.9 m/s·시야 70°·펄스율 240 kHz의 밀도를 구하라.
- LAI 3인 숲에서 지면 10 점/m²를 얻는 데 필요한 전체 밀도를 틈 비율 식으로 구하라.
- 롤 오차와 방위 오차가 지면에 남기는 위치 오차가 주사각에 따라 어떻게 다른지, 왜 방위 오차는 천저에서 0인지 설명하라.
- RTK 고정해를 사용해도 소비자급 관성 장치로는 측량용 점군을 만들기 어려운 이유를 오차 예산으로 보여라.
- 905 nm와 1,550 nm의 눈 안전 한계가 다른 이유와, 그것이 도달 거리에 주는 영향을 설명하라.
연구 질문 — 이 장에서 파생되는 열린 주제(25.7에 모은다)
- 소형 무인기 GNSS·관성 장치의 후처리 자세 정확도 — 제조사 주장치와 독립 검증의 차이는 얼마이며, 기동 패턴이 방위 가관측성(4.4.3.3)을 얼마나 바꾸는가?
- 한국 산림의 틈 비율 자료 — 수종·계절별 LiDAR 지면 투과율을 공개 자료로 정리해 비행 계획(밀도·계절)의 기준을 만들 수 있는가?
- GNSS 거부 환경의 LiDAR 지도 작성 — LiDAR SLAM(4.10)과 관성으로 만든 점군의 정확도를 직접 지오레퍼런싱과 같은 척도로 보고할 수 있는가?
- AAM 착륙면 판단용 LiDAR의 성능 근거 — 안개·비·반사율의 한계를 인증 가능한 성능 요구로 어떻게 사용할 것인가(7.4)?
1차 출처(이 장)
- Shan, J.; Toth, C. K.(eds.), Topographic Laser Ranging and Scanning: Principles and Processing, 2nd ed., CRC Press, 2018.
- Vosselman, G.; Maas, H.-G.(eds.), Airborne and Terrestrial Laser Scanning, Whittles Publishing, 2010.
- Baltsavias, E. P., "Airborne laser scanning: basic relations and formulas," ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 54(2–3), 199–214, 1999.
- IEC 60825-1:2014; ASPRS Positional Accuracy Standards for Digital Geospatial Data, Edition 2, Version 2(2024); USGS Lidar Base Specification; ASPRS LAS Specification 1.4.
출처를 찾고 판을 추적하는 방법은 0.9에서 다룬다.
다음 장: 6.7에서 빛을 수많은 좁은 대역으로 나눠 보는 다중분광·초분광 센서를 다룬다. 분광 해상도와 대역 수, 푸시브룸과 스냅숏 구조, 반사율 패널과 태양 각으로 하는 방사 보정, 식생 지수의 원리와 함정, 그리고 초분광 자료가 얼마나 큰지를 계산한다.