지진, 산사태와 같은 재난사고현장에서 조사업무는 시설물 붕괴 등 2차 재난 피해가 발생할 수 있어 많은 위험이 따른다. 이처럼 조사자가 직접 접근하기 힘든 재난현장에서 라이다(light detection and ranging, LiDAR)가 탑재된 드론 측량시스템을 통해 고정밀의 3차원 재난정보를 안전하게 취득할 수 있는 방법을 강구할 수있다. 이에 본 연구에서는 2023년 4월 성남시 분당구의 정자교 붕괴사고 현장을 대상으로 드론 LiDAR의 재난현장에서의 활용 가능성을 확인하였다. 이를 위해 사고 교량에 대한 고밀도 포인트 클라우드를 수집하고, 사고교량을 3차원 지형정보로 복원하여 10점의 지상기준점 측량 성과와 비교하였다. 그 결과, 수평방향으로의 root mean square error (RMSE)는 0.032 m, 수직방향으로 0.055 m로 확인되었다. 또한, 지상 LiDAR를 통해 같은 대상지를 측량하여 생성한 포인트 클라우드와 비교한 결과, 수직방향으로 약 0.08 m가량의 오차가 발생하였지만전체적인 형상은 큰 차이가 없을 뿐만 아니라 전체적인 데이터 취득과 자료 처리 시간 측면에서 드론 LiDAR가지상 LiDAR보다 효율적임을 확인할 수 있었다. 따라서 많은 위험이 따르는 재난현장에서 드론 LiDAR의 활용을 통해 안전하고 신속한 현장 조사가 가능할 것으로 판단된다.
Investigating disaster sites such as earthquakes and landslides involves significant risks dueto potential secondary disasters like facility collapse. In situations where direct access is challenging,there is a need to develop methods for safely acquiring high-precision 3D disaster information usinglight detection and ranging (LiDAR) equipped drone survey systems. In this study, the feasibility ofusing drone LiDAR in disaster scenarios was examined, focusing on the collapse accident at JeongjaBridge in Bundang-gu, Seongnam City, in April 2023. High-density point clouds for the accidentbridge were collected, and the bridge’s 3D terrain information was reconstructed and compared to themeasurement performance of 10 ground control points. The results showed horizontal and vertical rootmean square error values of 0.032 m and 0.055 m, respectively. Additionally, when compared to a pointcloud generated using ground LiDAR for the same target area, a vertical difference of approximately0.08 m was observed, but overall shapes showed minimal discrepancies. Moreover, in terms of overalldata acquisition and processing time, drone LiDAR was found to be more efficient than ground LiDAR. Therefore, the use of drone LiDAR in disaster sites with significant risks allows for safe and rapid onsiteinvestigations.