RGB-D 카메라를 활용한 숲길 사면 경사도 산출 알고리즘 개발 연구

류도현*, 이수광, 전신영, 이강욱, 유리화

(국립산림과학원 산림휴먼서비스연구과)

Development and Validation of a Slope Gradient Estimation Algorithm for Forest Trails Using an RGB-D Camera

Do-Hyun Ryu*, Sugwang Lee, Shin-Young Jeon, Kang-Uk Lee, Rhee-Hwa Yoo

(Division of Forest Human Service Research, National Institute of Forest Science)

요약: 본 연구는 숲길 사면 조사의 객관성과 효율성을 제고하기 위해 RGB-D 카메라를 활용한 사면 경사도 자동 산출 알고리즘을 개발하고 그 성능을 검증하였다. 숲길 상부 사면의 경사 측정 구간 시·종점에 ArUco 마커를 설치하고, RGB-D 카메라로 획득한 영상 및 관성 정보를 이용하여 마커 간 위치 벡터를 산출하였다. 이후 IMU 기준 중력 벡터를 기반으로 벡터 차를 중력 및 수평 성분으로 분해하여 사면의 절대 경사각을 도출하였다. 정확도 검증을 위해 12개 지점에 대한 실측값, RGB-D 산출값, 그리고 3인에 의한 순토 경사계 측정값을 비교 분석하였다. 분석 결과, RGB-D 카메라 측정값은 실측값과의 차이가 평균 0.5°(±1.4°)에 불과하였으며, RMSE 1.38°, 결정계수(R2) 0.99로 매우 높은 정밀도와 일치도를 보였다. 반면, 순토 경사계 측정 결과는 실측값 대비 평균 5.2°(±4.3°)의 차이를 보였으며, RMSE 6.59°(평균), Bias -5.18°로 실제 경사보다 과소 추정하는 경향이 뚜렷했다. 본 연구에서 제안한 좌표 기반 경사 산출 방식은 주관적 개입을 배제하여 데이터의 신뢰성을 향상시킬 수 있으며, 향후 숲길 위험도 평가 및 정밀 모니터링의 자동화를 위한 핵심기술로 활용될 것으로 기대된다.

Abstract: This study developed an RGB-D camera–based algorithm for automatically calculating slope angles to improve the objectivity and efficiency of forest road slope surveys. ArUco markers were placed on the ground at the start and end points of the upper slope measurement section, and the position vector between the markers was calculated using image data and inertial information acquired from the RGB-D camera. The vector difference was then decomposed into gravitational and horizontal components based on the IMU-referenced gravity vector, allowing the absolute slope angle to be derived. To verify accuracy, slope angles measured at 12 locations using a reference method were compared with values calculated using the RGB-D algorithm and manual clinometer measurements conducted by three investigators. The RGB-D–derived slope angles exhibited a mean difference of 0.5°(±1.4°) relative to the reference measurements, with a root mean square error(RMSE) of 1.38° and a coefficient of determination(R²) of 0.99, indicating high accuracy and consistency. In contrast, the manual clinometer measurements showed a larger mean difference of 5.2°(±4.3°), with an average RMSE of 6.59° and a bias of -5.18°, demonstrating a systematic underestimation of slope angles. By eliminating subjective intervention through coordinate-based slope calculation, the proposed method enhances data reliability and shows strong potential as a core technology for automating forest road risk assessment and enabling precise slope monitoring.

사사: 본 연구는 산림청 국립산림과학원 산림과학연구(FM0400-2024-02-2025)의 지원에 의해 이루어진 것임.