3D 모델 나란히 보기
RealityScan은 사람이, ‘AI 처리’ 표시가 붙은 둘은 AI가 만들었습니다. 한쪽을 움직이면 나머지도 같은 시점으로 따라옵니다. 왼쪽 드래그: 돌리기 · 휠: 확대 · 가운데 버튼(또는 Ctrl+드래그): 기울이기.
정사영상·높이 지도 나란히 보기
이동·확대가 함께 움직이고, 마우스를 올린 곳이 다른 지도에 빨간 원으로 보입니다. 오른쪽 위 레이어 단추에서 정사영상·높이 지도·RealityScan과의 높이 차를 고릅니다. 바탕지도: V-World(국토교통부).
점을 찍고 두 번 클릭하면 끝납니다. 길이·면적은 TM 중부원점 평면좌표, 경사 거리는 각 DSM 높이로 계산합니다.
정확도
각 DSM 높이를 GCP 11점의 측량 높이와 직접 대조했습니다. 처리 결과의 비교이지 프로그램 성능 비교는 아닙니다.
핵심
- 단단한 바닥에서는 셋 모두 측량 높이와 6 cm 안입니다. 도로·맨홀 위 P5·P6·P7, 검사점 P4가 그렇습니다.
- RealityScan 자동은 사람이 한 RealityScan을 그대로 재현했습니다. 두 DSM의 높이 차는 중앙값 0.0 cm, 79%가 ±10 cm 안입니다.
- 빈 수영장에서 WebODM만 크게 벗어났습니다 (P3 −54 cm, P2 −43 cm). 무늬 없는 파란 바닥이라 점구름이 거의 없고, P3를 찍은 사진 두 장의 시선 각도 차가 1.6도뿐이었습니다.
- 여러 점에서 RealityScan과 RealityScan 자동이 같은 방향으로 4~6 cm 벌어졌습니다 (P4, P6, P7, P10, P11). 두 결과의 차이는 1.1 cm 이하입니다. 원인이 처리인지 측량값·표적인지는 다음 현장에서 확인합니다.
GCP 11점 표 펼치기
| 점 | 측량 해발 (m) | RealityScan | WebODM (AI) | RealityScan 자동 (AI) | ||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 쓰임 | dX | dY | dZ | DSM − 측량 | 쓰임 | 오차 X | 오차 Y | 오차 Z | DSM − 측량 | 쓰임 | dX | dY | dZ | DSM − 측량 | ||
단위 cm. dX·dY·dZ·오차: 각 프로그램 보고서의 GCP 오차. DSM − 측량: GCP 주변 5×5 픽셀 DSM 높이 중앙값 − 측량 높이, 둘 다 해발(EGM2008). 표적 위에 사람·폴이 있거나 모서리면 표적 높이와 다를 수 있습니다.
처리 과정
사람이 RealityScan으로 처리한 과정 (6단계, 화면 사진)
사진 133장 정렬
DJI M300 RTK + Zenmuse P1(35mm, 4,500만 화소). 수직 59장, 경사 74장. 모든 사진이 RTK Fix 위치를 가집니다. 렌즈 왜곡 모델은 Brown4 + 접선 2항, 같은 카메라끼리 보정값을 공유하게 묶었습니다.
높이 기준이 달라 GCP가 23m 아래에 떴다
사진 높이는 타원체 기준, GCP 높이는 해수면(EGM08) 기준이라 23.25m 차이가 났습니다. 그래서 GCP 위치 제안이 표적에서 크게 벗어났습니다. GCP 높이를 사진과 같은 타원체 기준으로 바꿔 해결했습니다(아래 “높이 기준”).
사진마다 GCP 표적 찍기
높이를 맞추자 제안이 표적 근처에 붙었습니다. GCP마다 2~5장, 표적 중심을 직접 찍었습니다. 사진끼리 어긋남은 1픽셀 미만입니다.
GCP로 다시 정렬
GCP 오차가 m 단위에서 cm 단위로 내려갔습니다. 동쪽 가장자리 점에 사진을 더하고, 사진 위치(RTK) 정확도를 수평 3cm, 높이 5cm로 맞춰 다시 정렬했습니다.
3D 모델
사진 절반 해상도로 깊이를 계산해 5,650만 삼각형 모델을 만들고, 2cm 텍스처를 입혔습니다. 웹에서는 3D Tiles로 나눠 가까이 갈수록 자세히 보입니다.
정사영상과 DSM
원본 사진을 이어 붙여(Image mosaic aerial) 2cm 정사영상을 만들었습니다. 색 조각은 어느 사진을 어디에 썼는지 보여 줍니다. DSM은 같은 범위의 높이 지도입니다.
AI가 WebODM으로 처리한 과정
- 윈도우 PC의 원본 사진 133장(1.9 GB)을 arcAI 서버로 복사
- 사람이 RealityScan에서 찍은 GCP 표시를 ODM 형식으로 변환 (높이는 사진과 같은 타원체 기준, P4는 검사점이라 제외)
- ODM 3.8.3 실행, 72분: 정렬 13분, 점구름 23분, 메시 4분, 텍스처 27분, 정사·DSM 2분, 3D Tiles 3분
- 웹용으로 줄이기: 텍스처를 JPEG로, 먼 단계는 1/4·1/8로 (1.8 GB → 233 MB)
AI가 RealityScan 리눅스판으로 처리한 과정
- 입력: 사람이 윈도우에서 맞춘 RealityScan 전역 설정, 사진 133장, GCP 좌표, 사람이 찍은 GCP 표시 29개. 나머지는 새 프로젝트로 처음부터
- arcAI 서버(리눅스, RTX 5060 Ti)에서 화면 없이 명령 파일로 실행: 정렬 4분, 메시 18분, 텍스처 14분, 정사 7분, 3D Tiles 36분
- 정렬 GCP 오차 RMSE X 2.8 · Y 1.6 · Z 3.7 cm, 사람이 화면에서 한 결과와 같은 수준
- DSM: 명령줄이 DSM 내보내기 설정을 읽지 않아(12가지 시도) RealityScan 3D 모델을 위에서 본 높이로 계산. GCP 11점에서 사람이 내보낸 DSM과 차이 −1.1 ~ +1.3 cm
장비·높이 기준
장비·데이터
| 드론 / 카메라 | DJI Matrice 300 RTK / Zenmuse P1 35mm (8192 × 5460) |
|---|---|
| 촬영 | 2026-09-12, 스마트 오블리크 70/70 중복, 사진 133장 (수직 59 · 경사 74), 모두 RTK Fix |
| 지상기준점 | 11점 GNSS 측량 (EPSG:5186, EGM08 높이). 정렬 10점, 검사 1점(P4) |
| 처리 컴퓨터 | 윈도우 PC: Ryzen 7 8700G · 64 GB · RTX 3060 Ti 8 GB / arcAI 서버: i5-10400 · 32 GB · RTX 5060 Ti 16 GB |
| 좌표계 | Korea 2000 / Central Belt 2010 (EPSG:5186) |
| 결과 | 3D 모델 5,650만 삼각형 (웹은 3D Tiles), 정사영상·DSM 0.02 m |
높이 기준: 같은 땅, 다른 숫자
높이는 어디를 0 m로 잡느냐에 따라 숫자가 달라집니다. 이번 작업에서 가장 오래 걸린 부분입니다.
| 기준 | 무엇의 높이 | 이 현장의 지오이드고 N | P1 지면 높이 |
|---|---|---|---|
| WGS84 타원체 | 드론 RTK가 주는 높이 | 0 (기준 자체) | 152.12 m |
| EGM2008 (NGA 공식 격자) | 이번 GCP 측량 높이 | 23.25 m | 128.87 m |
| 국가 지오이드 KNGeoid | 국내 공식 표고 | 약 23.5 m | 약 128.6 m |
- RealityScan은 지오이드 높이를 직접 다루지 않습니다(개발사 포럼 답변). 그래서 GCP 높이에 위치별 EGM2008 지오이드고를 더해 사진과 같은 타원체 기준으로 맞췄습니다.
- 이 페이지의 해발 높이는 결과 높이에서 위치별 EGM2008 지오이드고를 뺀 값입니다.
- 같은 “EGM08”이라도 국토정보플랫폼 지오이드 서비스 값은 NGA 공식 격자보다 이 지역에서 약 0.52 m 큽니다. 어느 출처의 값인지 함께 적어야 합니다.