LiDAR는 '빛 감지 및 거리 측정'의 약어로, 레이저 빔을 사용하여 환경 내 정확한 거리와 움직임을 실시간으로 측정하는 원격 감지 기술입니다.
LiDAR 데이터는 상세한 지형도부터 빠르고 끊임없이 변화하는 환경에서 자율 주행 차량을 안전하게 안내하는 데 필요한 정밀한 동적 3D 모델에 이르기까지 모든 것을 생성하는 데 사용할 수 있습니다. LiDAR 기술은 용암 흐름, 산사태, 쓰나미 및 홍수와 같은 위험 및 자연 재해를 평가하는 데에도 사용됩니다.
일부 기업의 경우 이르면 2025년부터 ESG 공개가 시작되므로 가이드를 통해 준비해야 합니다.
더 스마트한 자산 관리에 대한 플레이북 등록하기
LiDAR는 레이더('무선 탐지 및 거리 측정', 선박과 비행기에서 자주 사용하는 위치 시스템) 및 소나('음파 탐색 및 거리 측정', 잠수함에서 일반적으로 사용하는 시스템)와 동일한 원리로 작동합니다. 세 가지 기술 모두 에너지 파동을 방출하여 물체를 감지하고 추적합니다. 차이점은 레이더는 마이크로파를 사용하고 소나는 음파를 사용하는 반면, LiDAR는 반사광을 사용하기 때문에 레이더나 소나보다 정밀하고 높은 해상도로 더 빠르게 거리를 측정할 수 있다는 것입니다.
일반적인 LiDAR 장비는 다음과 같은 여러 구성 요소로 이루어져 있습니다.
- 근적외선 레이저 빛의 빠른 펄스를 방출하는 레이저 스캐너
- 반환되는 광 펄스를 감지하고 수집하는 데 사용되는 LiDAR 센서, 그리고
- 시간과 거리를 계산하고 결과 데이터 세트를 구축하기 위한 프로세서(LiDAR 포인트 클라우드라고 함).
원격 감지가 정확하려면 시간과 공간의 측정이 정확해야 하므로 LiDAR 시스템에는 시간 유지 전자 장치, 관성 측정 장치(IMU), GPS도 활용됩니다.
LiDAR 장비는 펄스 레이저 빛을 주변으로 방출합니다. 빛의 속도로 이동하는 이 펄스는 주변 물체에서 반사되어 LiDAR 센서로 돌아옵니다. 센서는 각 펄스가 반환되는 데 걸린 시간을 측정하고 이동한 거리를 계산합니다. 레이저 빛의 속도는 일정하기 때문에 이 '비행 시간'을 사용하여 매우 정밀한 거리를 계산할 수 있습니다.
이 과정을 반복하고 더 넓은 영역에 레이저 펄스를 전송하면 수십억 개의 개별 지점에서 비행 시간 측정값을 수집하고 실시간으로 처리하여 LiDAR 포인트 클라우드라고 하는 데이터로 변환할 수 있습니다.
데이터는 LiDAR 포인트 클라우드를 3D 맵으로 변환하기 위해 여러 처리 단계를 거칩니다. 먼저 정확성과 완전성을 확인하고 비정상적인 노이즈를 제거하기 위해 클리닝합니다. 그런 다음 건물, 강둑, 임관과 같은 지표면 특징을 알고리즘을 통해 식별하고 분류합니다.
분석을 단순화하기 위해 알고리즘은 포인트 클라우드를 다운샘플링하여 중복 데이터를 제거하고 파일 크기를 줄입니다. 그런 다음 데이터는 3D x, y, z 데이터를 교환하는 데 사용되는 업계 표준 LAS(또는 LASer) 파일 형식으로 변환됩니다.
마지막으로, LAS로 변환되면 포인트 클라우드 데이터를 시각화하고 스캔한 지형의 3D 맵으로 모델링할 수 있습니다. 이러한 계산은 자율 주행 차량에 사용되는 것과 같은 움직이는 LiDAR 시스템에서 지속적으로 진행됩니다. 한 소식통에 따르면 자율 주행 자동차는 운행 시간마다 테라바이트의 데이터를 생성하고 처리한다고 합니다.1
LiDAR 시스템은 플랫폼에 따라 항공 LiDAR와 지상 LiDAR의 두 가지 주요 유형으로 나눌 수 있습니다.
항공 레이저 스캐닝 시스템이라고도 하는 항공 LiDAR 시스템은 항공기(일반적으로 헬리콥터 또는 UAV)에 장착된 LiDAR 스캐너를 사용하여 지표면의 3D 모델을 생성합니다.
항공 LiDAR 매핑은 지구 표면의 디지털 고도 모델을 생성하는 데 유용한 도구가 되었으며, 주로 오래되고 정확도가 떨어지는 사진 측량 방법을 대체합니다. 항공 LiDAR 스캐닝은 임관에 대한 LiDAR 측량과 산림 지표면의 지형 지물 모델을 구축하기 위해 임업에서도 광범위하게 사용됩니다.
항공 LiDAR 기술의 유형은 다음과 같습니다.
수심 측량 LiDAR
수심 측량 LiDAR는 얕은 물과 해안선을 따라 GIS 데이터를 캡처합니다. 수심 측량 LiDAR는 일반적인 LiDAR 시스템처럼 적외선 레이저 광을 사용하는 대신 물을 관통할 수 있는 파장의 녹색 레이저 빔을 방출하여 해저의 디지털 고도를 측정합니다.
우주 기반 LiDAR
NASA 및 기타 우주 기관은 우주선 항법 및 천체의 디지털 매핑에 우주 기반 LiDAR를 사용합니다. LiDAR는 NASA의 자율 주행 차량을 조종하고 화성에서 헬리콥터 Ingenuity를 비행하는 데에도 사용됩니다.
지상 LiDAR는 지형 및 풍경 매핑에 자주 사용되는 지상 기반 LiDAR 시스템입니다. 지상 LiDAR는 더 지역적이고 단거리 데이터를 수집하는 데 사용할 수 있으므로 더 작은 영역을 높은 정밀도로 매핑하는 데 이상적입니다.
지상 LiDAR의 유형은 다음과 같습니다.
정적 LiDAR
일부 지상파 LiDAR 시스템은 정적이고 한 위치에 고정되어 있으며 단일 영역의 정확하고 반복적인 LiDAR 스캔을 수행하는 데 사용됩니다. 정적 LiDAR는 고고학 유적지, 건설 프로젝트 및 위험 평가에 자주 사용됩니다. 활화산, 지진 단층 및 홍수 지역의 지표면을 모니터링 할 수 있습니다.
모바일 LiDAR
모바일 LiDAR는 움직이는 차량에서 LiDAR 데이터를 수집하는 지상형 LiDAR의 한 형태입니다. 모바일 LiDAR 시스템(MLS)은 자동차 산업에서 운전자 지원 및 자율 주행을 개발하는 데 중요한 역할을 합니다. 실시간 조명 감지 및 거리 측정을 통한 데이터 수집을 통해 자율 주행 자동차는 도로 자산과 인프라를 빠르고 정확하며 비용 효율적으로 식별할 수 있습니다.
LiDAR 스캔은 여러 산업 분야에서 실제로 광범위하게 사용되고 있습니다. 지표면과 해저의 상세한 지형 모델을 생성하고 움직이는 물체의 정확한 고해상도 실시간 시각화를 생성할 수도 있습니다.
LiDAR 센서는 농경지 및 지형을 측정하고, 작물 바이오매스 추정, 깊이, 경사, 수분 및 측면의 변화를 매핑하여 토양 특성을 감지하는 데 사용됩니다. LiDAR는 자율 주행 농장 차량을 조종하는 데도 사용됩니다.
LiDAR는 지형 매핑, 표적 추적, 지뢰 추적 및 클라우드를 통한 이미징, 밀집된 도시 환경에서도 정교한 전장 시각화를 활용한 임무 계획에 사용됩니다.
첨단 운전자 지원 시스템(ADAS)과 자율주행차와 같은 자율 주행 차량은 3D LiDAR 지도 데이터를 활용하여 도로 및 기타 환경을 '보고' 탐색합니다.
LiDAR는 풍속을 정확하게 측정하는 데 사용할 수 있으며 공항에서 항공기 및 이물질 잔해(FOD)를 추적하는 데에도 사용됩니다.
수심 측정 LiDAR는 녹색 레이저 빛을 사용하여 물을 투과하고 얕은 저수지, 강 및 해안 해저의 디지털 고도 모델을 생성합니다. 이를 통해 침식을 측정하고, 야생 동물 서식지를 매핑하고, 홍수 지역 내 위험을 평가할 수 있습니다.
LiDAR는 건설 현장을 신속하고 정확하게 측량하고 자재의 양을 계산하며, 안전 점검을 수행하고 발생 가능한 위험을 감지하는 데 사용될 수 있습니다.
LiDAR 기술은 풍력 자원 평가, 석유 및 가스 탐사, 송전선 유지 를 위한 초목 관리에 사용됩니다.
LiDAR는 가상 현실 및 증강 현실 애플리케이션의 환경 매핑에 사용됩니다.
LiDAR 는 상세한 지형도를 제공하는 것 외에도 잎 면적 지수, 임관 부피 등 나무의 구조적 특성을 측정하는 데 사용할 수 있어 초목 관리에 유용한 툴입니다. 또한 산불을 감시하고 억제하는 데에도 사용됩니다.
광산과 채석장은 접근이 어렵기 때문에 LiDAR는 측량, 매핑 및 작업자 안전을 위해 점점 더 많이 사용되고 있습니다. LiDAR 스캔은 채석장의 부피 측정에도 사용할 수 있습니다.
LiDAR 기술은 제조에 사용할 물체의 3D 모델을 만드는 데 사용할 수 있습니다. 또한 이상 징후 및 결함을 감지하기 위한 품질 관리에도 사용할 수 있습니다.
LiDAR는 디지털 고도 모델을 만들고 도로, 교량 및 기타 지리, 인프라 기능을 매핑하는 데 사용됩니다.
LiDAR는 임관을 스캔하고 초목 밀도, 종 및 상태를 모니터링하여 유틸리티 및 기타 인프라에 위험할 수 있는 식생을 식별하는 데 사용할 수 있습니다.
LiDAR 센서는 온도, 운량, 풍속, 공기 밀도 및 기타 대기 매개변수를 측정하는 데 사용되며 날씨 예보 모델에 중요한 데이터를 제공합니다.
연구팀은 LiDAR의 정확성, 속도 및 효율성을 높이기 위해 새로운 시스템과 알고리즘을 지속적으로 개발하고 있으며, LiDAR 기술을 더 작고, 더 가볍고, 더 저렴하게 만드는 데 초점을 둔 개발을 진행 중입니다. 이를 통해 가전제품, 로보틱, 스마트 홈 디바이스 등 다양한 산업과 애플리케이션 전반에 걸쳐 더 폭넓은 채택이 가능해질 것입니다. LiDAR는 자율 주행 차량에서 점점 더 대중화되고 있으며, 미래 자동차에서 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다.
기술이 계속 발전하고 비용이 감소함에 따라 LiDAR의 응용 분야는 많이 늘어날 것입니다.
기후 및 기상 인사이트를 확보하여 환경 조건을 예측하고 선제적으로 위험을 관리하며 보다 지속 가능한 운영 환경을 구축합니다.
IBM의 지속가능한 솔루션을 사용하여 지속가능성에 대한 포부를 행동으로 옮기고 탄력적인 미래를 위한 지속가능성 목표에 따라 실행하세요.
기상 인사이트와 결합된 위성 데이터 및 가이거 모드 LiDAR 예측 분석을 사용하여 인공 지능 기반 인사이트를 제공하고 유틸리티 식생 관리에 대해 더 많은 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
지리공간 데이터가 환경 지속가능성에 관한 전략적 비즈니스 기획을 위한 필수 툴이 된 방법을 알아보세요.
산업 기업이 운영 기술(OT)을 IT 데이터와 통합하여 자산 유지 보수, 모니터링 및 관리를 개선하는 방법을 알아보세요.
지능형 우선순위 지정 및 보고와 결합 날씨, 위성 및 IoT 데이터를 통해 초목 관리 의사 결정을 개선합니다.
조직에서 지리공간 데이터를 사용하여 패턴과 추세를 파악하고 변수 간의 관계에 대한 인사이트를 얻는 방법을 알아보세요.
각주
1David Edwards, "On the Way to Solving the Big Data Problem in Autonomous Driving"(ibm.com 외부 링크), Robotics and Automation, 2022년 7월 21일