수고 및 흉고직경 측정 스마트폰 애플리케이션 개발

흉고직경 및 수고 등 다양한 임목 정보들을 한 번에 취득하고 효과적으로 관리하기 위해 스마트폰 애플리케이션 및 웹 애플리케이션 서버(Web Application Server, WAS)를 개발하였으며, 개발환경과 라이브러리 등은 Table 1과 같다.

개발 프로세스는 크게 두 가지로 구분되며, 먼저 스마트폰 애플리케이션은 Google AR Core에서 제공하는 증강현실(Augmented Reality, AR) API(Application Programming Interface)와 스마트폰(SM-G973N, Samsung, Suwon)에 내장되어있는 동작센서(자이로스코프, 가속도계, GPS)를 이용해 임목의 흉고직경, 거리, 수고, 방위, 고도, 위치 좌표를 측정하여 WAS로 전송한다. 데이터 수신이 고르지 않을 경우, 스마트폰 내부 저장소에 측정값을 리스트 형태로 저장한 후, 온라인 환경에 노출되었을 때 WAS로 순차적인 전송이 되도록 하였다. 또한, WAS는 스마트폰 애플리케이션이 측정한 데이터를 수신받아 웹상에서 데이터를 관리하고 조회, 출력할 수 있게 IntelliJ 2020.02, Java 13, Spring Boot 2.3.3, Gradle 6.6.1, MySQL 8.0.17 개발환경과 카카오 맵 API를 이용하여 개발하였다(Figure 1).

Figure 1. Workflow of the tree measurement using smartphone application and web application server (WAS).

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개발된 스마트폰 애플리케이션의 정확성을 평가하기 위해 인공 침엽수림에서 잣나무 90본과 천연 혼효림에서 무작위로 90본씩 총 180본을 선정하여 스마트폰 애플리케이션, 버텍스(Vertex laser geo, Haglöf, Sweden) 및 윤척(Haglöf Mantax Blue Caliper, Haglöf, Sweden)으로 조사하였다. 조사된 데이터는 IBM SPSS Statistic 25으로 회귀분석을 이용하여 비교ㆍ분석하였으며, 식 1을 이용하여 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)를 산출하였다.

연구대상지는 임상 및 임종에 따른 스마트폰 애플리케이션의 정확성 검증을 위해 영급, 경급, 경사도가 일치하는 곳을 선정하였다(Table 2). 인공 침엽수림은 안동시 남후면 단호리 산 134에 위치한 잣나무 조림지로 하층식생이 많이 자라지 않은 상태였으며, 천연 혼효림은 상주시 가장동 산 52에 위치한 혼효림으로 하층식생이 많고 수형이 곧지 않은 임목들이 다수 분포하였다.

AR과 동작센서를 활용하여 임목의 흉고직경, 거리, 수고, 방위, 고도, 위치 좌표를 측정할 수 있는 스마트폰 애플리케이션 개발 및 구성 화면, 그리고 측정된 값들을 조회하고 관리할 수 있는 WAS 개발 내용은 다음과 같다.

1) 증강현실(Augmented Reality)

AR은 가상현실(Virtual Reality, VR)의 한 분야로써 현실 세계에 배치되는 AR 객체는 실제 사물과 유사한 크기를 표현할 수 있으며, 3개의 좌표축(a_x, a_y, a_z)에 대한 방향성을 가진다. 이러한 특징을 이용해 AR 객체가 임목의 흉고직경과 거리를 측정할 수 있도록 구현하였다(Figure 2). 사용자가 임목 앞에 AR 객체를 배치하며, 배치된 AR 객체는 Figure 2의 A, B, C와 같다. A는 사용자 눈높이를 나타내며, 경사 측정에 사용된다. 이때의 눈높이는 사용자가 직접 설정할 수 있도록 하였다. B는 지상으로부터 1.2 m 높이에 배치되며, 윤척과 동일한 방식으로 좌우 길이를 조절하면서 흉고직경을 측정하며, C는 A, B를 이동 및 고정하는 역할을 한다.

Figure 2. AR objects placed in the real world. A represents the user eyes height, B represents the measurement DBH, C allows A, B to move and fixed in real world and calculate the distance using the a_x, a_y, a_z coordinates of the AR object and the p_x, p_y, p_z coordinates of the smartphone, and develop a method to minimize the error in measuring the D_t due to the difference in distance between the AR object and the tree(g).

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AR 객체는 현실 세계에 배치되는 순간부터 a_x, a_y, a_z 값을 부여받으며, 스마트폰 또한 p_x, p_y, p_z 값을 가진다. 이를 식 2에 적용하여 사용자와 AR간의 거리(L_a)를 구하였다.

$$\begin{array}{l}Dx\text{=}ax\text{-}px\hfill \\ Dy\text{=}ay\text{-}py\hfill \\ Dz\text{=}az\text{-}pz\hfill \\ L_a=\left|\sqrt{D{x}^2+D{y}^2+D{z}^2}\right|\hfill \end{array}$$

(2)

• Dx, Dy, Dz: Distance between AR and smartphone (coordinate x, y, z)

• ax, ay, az: x, y, z coordinates of AR object

• px, py, pz: x, y, z coordinates of smartphone

• L_a: Distance between user and AR object (m)

B는 임목의 앞에 배치되므로 흉고 부분에 밀착되지 않고 일정 거리(g)가 떨어지게 된다. 이로 인해 실제 임목의 흉고직경(D_t)과 B를 이용해 측정되는 흉고직경(D_a)간에 원근법으로 인한 오차가 발생하게 된다. 이를 보정하기 위하여 수목이 완벽한 원형이라는 가정하에 g를 B의 반경(D_a/2)에 보정값 2 cm를 더해 추정하였으며, g에 L_a를 더함으로써 사용자와 임목 간의 거리(L_t)를 구하였다. 이때, 보정값은 오차율이 가장 적게 나타나는 값을 경험적으로 선택하였다. 이후 D_t는 식 3과 같이 비례식을 이용하여 계산하였다.

$$\begin{array}{l}g=\left(D_a/2\right)+2cm\hfill \\ L_t\text{=}g\text{+}{L}_a\hfill \\ D_t=\frac{D_a\times L_t}{L_a}\hfill \end{array}$$

(3)

• g : Distance between trees and B (cm)

• D_a : B object DBH (cm)

• D_t : Tree DBH (cm)

• L_a : Distance between user and AR objects (m)

• L_t : Distance between user and tree (m)

임목의 흉고 부분이 휘어있는 경우를 대비하여 B가 회전할 수 있도록 사원수(Quaternion)를 이용하였다. 사원수는 a_x, a_y, a_z의 회전축(k)에 대해 회전하고자 하는 각도(θ)를 식 4를 이용해 산출하였다. 사원수는 오일러 수를 사용하였을 때 발생되는 짐벌락(Gimbal lock) 현상을 피할 수 있어 회전 기능 구현에 사용하였다(Figure 3).

Figure 3. Rotation and rotation angle adjustment function of AR object with quaternion applied to measuring the curved breast height area. θ is axis of the rotate. k is rotate angle. a_x, a_y, a_z is coordinate the AR object.

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$$Q=\cos \frac{\theta }{2}+k\sin \frac{\theta }{2}$$

(4)

• Q: Quaternion rotation angle(º)

• θ: Rotation angle(º)

• k: Rotate axis of AR object

2) 동작센서

안드로이드 기반 스마트폰은 기기의 3차원적인 동작을 감지하는 가속도계와 자이로스코프 센서가 있다[Figure 4(a)]. 이를 활용해 수고, 경사, 방위, 수평거리를 측정하였으며, 고도 및 위치 좌표는 기압센서와 GPS 센서를 이용하였다. 먼저 가속도계는 세 개의 좌표축에 대한 가속력 데이터를 반환하고 자이로스코프는 세 개의 좌표축에 대한 회전 속도 데이터를 다차원적 배열로 반환하는데, 각 축을 중심으로 스마트폰을 θ만큼 회전시킬 때 반환되는 회전 행렬은 식 5와 같다. 본 연구에서는 R_y를 이용하여 경사와 수고를 측정하였으며, R_z를 이용해 8 방위각을 산출하였다. x축을 회전하여 얻는 R_x를 사용해 수고를 측정할 수 있으나, 스마트폰을 세로로 사용하는 것보다 가로로 사용하는 것이 안정성이 있으므로, 본 연구에서는 y축을 회전하여 얻는 R_y를 삼각함수에 적용하여 경사와 수고를측정하였다. 사용자가 A를 향해 첫 번째 $R_y^1$를 얻으면 식 6을 이용하여 경사(º)를 측정한 후, 스마트폰을 초두부에 향하여 취득한 $R_y^2$을 식 7에 적용해 수평거리 hd(m)와 수고 h(m)를 산출하였다[Figure 4(b)].

Figure 4. Smartphone sensor system and measurement of tree height using motion sensor. (a) Smartphone rotation about x, y, z axis. Pitch is rotation about axis x(R_x) and roll is rotation about axis y(R_y). Yaw is rotation about axis z(R_z). (b) The sensor built into the smartphone can acquire the Ry¹, Ry², and estimate the tree height and azimuth by applying trigonometry using the Ry¹, Ry² value. The azimuth bearing was calculated using Ry¹, and the tree height was calculated using Ry².

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$$\begin{array}{l}{R}_x(\theta )=\left|\begin{array}{ccc}1& 0& 0\\ 0& \cos \theta & -\sin \theta \\ 0& \sin \theta & \cos \theta \end{array}\right|\hfill \\ R_y(\theta )=\left|\begin{array}{ccc}\cos \theta & 0& \sin \theta \\ 0& 1& 0\\ -\sin \theta & 0& \cos \theta \end{array}\right|\hfill \\ R_z(\theta )=\left|\begin{array}{ccc}\cos \theta & -\sin \theta & 0\\ \sin \theta & \cos \theta & 0\\ 0& 0& 1\end{array}\right|\hfill \end{array}$$

(5)

• R_x, R_y, R_z: Smartphone x, y, z axis rotation matrix

$$slope\left({}^{°}\right)={90}^{°}-\left(R_y^1\times \frac{{180}^{°}}{\pi }\right)$$

(6)

$$\begin{array}{l}hd=\cos \left(R_y^1\right)\times L_t\hfill \\ h=\tan \left(R_y^2\right)\times hd\hfill \end{array}$$

(7)

• $R_y^1$: The y-axis rotation angle of the smartphone as it faces Figure 3b

• $R_y^2$: The y-axis rotation angle of the smartphone as it faces tree top

• L : Horizontal Distance(m)

• hd : Distance between user and AR objects(m)

• h : Tree height(m)

3) 스마트폰 애플리케이션의 구성 화면

최종적으로 개발된 스마트폰 애플리케이션의 구성 화면은 다음과 같다(Figure 5). 조사지 및 조사자에 대한 기본적인 정보를 입력하는 화면과[Figure 5(a)] 사용자가 AR 객체를 현실세계에 배치하고, 배치되는 동시에 고도, 방위, 사용자 간의 거리가 계산되며, 흉고직경 측정 장치를 통해 흉고직경을 측정할 수 있는 화면[Figure 5(b)], 동작센서를 활용하여 수고, 경사를 측정하고 측정된 모든 정보를 WAS로 전송할 수 있는 화면으로 구성된다[Figure 5(c)].

Figure 5. Configuring of smartphone and web application. (a) The first screen of smartphon app. (b) Screen for DBH measurement. (c) Screen for height, slope, take a picture and data transfer.

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(4) 웹 애플리케이션 서버(Web Application Server)

WAS는 SpringBoot 2.3.3을 백엔드로 스마트폰을 통해 측정된 정보들을 모두 관리하고 Intelli J 2020.02 및 Java 13을 프론트엔드로 사용하여 사용자에게 정보를 조회, 출력할 수 있게 구성하였다(Figure 6). 정보 조회는 위치기반, 날짜 기반, 표준지 번호에 따라 측정정보를 조회 및 출력할 수도 있고, MySQL 8.0.17을 이용하여 정보 저장 및 스프레드 시트 파일로 다운로드할 수 있게 구현하였다[Figure 6(b)]. 또한, 카카오 맵 API에 임목의 위치가 표시되며 아이콘에 마우스를 올려놓으면 해당 임목에 대한 정보가 표시되도록 하였다.

Figure 6. Web application server that stores and manages data measured by the smartphone application. (a) On the web server, user can search for the location of the tree, the height of the DBH, and the number of the tree, and user can add and modify it. (b) WAS can be output as spread sheet file.

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개발된 스마트폰 애플리케이션의 정확성을 평가하기 위해 인공 침엽수림에서 잣나무 90본과 천연 혼효림에서 무작위로 90본씩 총 180본을 선정하여 스마트폰 애플리케이션, 버텍스, 윤척으로 조사하고 비교⋅분석한 결과, 임상 에 상관없이 수고와 흉고직경 모두 F 값이 3870.405(α<0.05)와 15022.367(α<0.05) 이므로 본 회귀모형이 적합하였으며, 특히 흉고직경이 수고보다 더 적합한 것으로 분석되었다. R²는 평균 0.972로 높은 설명력을 가지며, 비표준화 계수 B값이 모두 0.5 수준보다 높으므로 스마트폰으로 취득한 수고와 흉고직경 값이 버텍스와 윤척으로 취득한 값과 정적인 관계를 나타내는 것으로 분석되었다(Table 3).

인공 침엽수림에서의 버텍스와 스마트폰의 수고 비교 결과, RMSE가 0.6714 m의 차이를 나타내었으며 R² 또한 0.980으로 매우 높은 상관관계를 가지는 것으로 분석되었다. 흉고직경은 RMSE가 0.6745 cm의 차이를 나타냈으며, R²가 0.985의 높은 상관관계를 보였다. 이러한 수고와 흉고직경 분석결과는 모두 선행연구(Fan et al., 2020)보다 높은 정확도를 나타내었다. 천연 혼효림에서의 수고는 RMSE가 1.3297 m이며, R²는 0.944로 인공 침엽수림에 비해 낮은 상관관계를 가지는 것으로 분석되었다. 흉고직경은 RMSE가 1.0139 cm의 차이와 R²가 0.975로 흉고직경은 아주 근소한 차이를 나타내었다(Figure 7). 이는 천연 혼효림에서의 초두부 확인이 인공 침엽수림에 비해 어려워 이러한 결과가 나타난 것으로 판단된다.

Figure 7. Simple regression analysis of DBH and tree height measurements on stand data acquired from the both study sties. (a) Results of total tree height. (b) Results of total DBH. (c) Results of tree height in site 1. (d) Results of DBH in site 1. (e) Results of tree height in site 2. (f) Results of DBH in site 2. ^**: α<.05

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이처럼 본 연구는 이론적으로 정확한 기하학적 높이, 크기를 설명할 수 있었으나, 스마트폰 기기에 따라 센서 감도가 상이하여, 측정오차 또한 달라질 수 있다(Molinier et al., 2016). 특히 임목 위치 파악을 위해 사용된 스마트폰 GNSS(Global Navigation Satellite System) 기능은 임분밀도에 크게 영향을 받아 정확성이 낮거나 측정할 수 없는 경우가 발생할 수 있다(Korpilo et al., 2017).

또한, 흉고직경 측정을 위해 응용한 AR 기술은 스마트폰 배터리 소모를 가속시키며, 천연 혼효림과 같이 지형이 고르지 못하거나 관목이 많을 경우, 산림 내에 AR 객체를 배치시키기 어려워 작업 시간이 증가 되는 단점이 발생하였다. 본 연구에서 개발한 스마트폰 애플리케이션은 인공 침엽수림, 천연 혼효림에서 모두 조사는 가능하였으나, 위와 같은 스마트폰의 기술적 한계로 인해 천연 혼효림에서의 활용은 인공 침엽수림에 비해 다소 부정확한 것으로 사료되며, 타 스마트폰에 적용할 경우 측정 오차가 달라질 수 있을 것으로 판단된다.

그러나 스마트폰은 기존 산림조사 장비에 비해 휴대성이 우수하고 비용 효율적이며, 타 장비와의 높은 호환성 등 기능적 활용성이 높아 LiDAR(Light Detection and Ranging), 무인 항공기, SLAM(Simulataneous Localization and Mapping) 기술과의 융합이 가능하다. 이에 따라 다양한 스마트폰을 활용한 산림 분야 적용 연구 및 표준지 매목조사를 통한 현장적용 시험 연구 등이 지속적으로 수행될 필요가 있는 것으로 판단된다.