2023-2 전북대학교 SW 캡스톤디자인

해당 프로젝트는 한국국토정보공사(LX) x 팀 온새미로가 함께 진행했습니다.(Link)

팀 온새미로

성명	역할
오주형	PM, AI모델 설계
소부승	데이터 전처리, AI모델 설계
김지성	자료 정리 , QGIS 개발
곽성대	데이터 후처리, QGIS 개발

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주제

고정밀 영상을 활용한 소하천 불법 점용 탐지 기법 개발

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목적

하천 환경에 대한 국유지 무단 점용과 무분별한 사용으로 인한 피해를 최소화하기 위해 고정밀 영상과 AI 를 활용하여 하천의 불법 점용 의심 지역을 탐지

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필요성

• 하천의 불법 점유 및 무단 사용은 행정 관리 비용을 증가시키는 주요 요인 중 하나
• 기존에는 각 시에서 불법 객체가 있다는 보고를 받고, 해당 구역이 하천 지목인지, 그리고 하천 지목에 보고 받은 불법 객체가 있는지, 실제로 불법 객체가 맞는지 사람이 모두 판단해야 하는 수고로움

: AI 모델과 QGIS 를 통해 해당 구역이 하천 지목인지 직접 확인할 필요가 없고, 하천 지목 위에 불법 객체가 있는지 알려줘 불법 점용 의심 지역을 확인

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1. 전체 과정

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2. 무단 점용 기준 설정

• 무단 점용에 대한 기준은 최대한 객관적인 사실에 근거하기 위해 법적 근거와 공문을 바탕으로 설정
• 각 시의 공문에서 「하천법」 제 33 조 위반 사례를 참고
• 공문의 내용 중 ‘불법 행위 내용’에 주목
  • 지목이 하천으로 되어있으면 하천 용도로 쓰여야 한다는 의미
  • 하천의 용도로 쓰여야 하는 곳에 해당 무단 점유물이 있어서 불법 점유다 라는 내용으로 해석
  • 위 내용에 근거해 불법 점유 기준을 정함

: 불법 점유의 근거가 되는 무단 점유 항목들과 불법 탐지 모델을 학습시키기 위한 데이터인 아산시 데이터의 레이블 중 가장 유사한 경작지(004), 비닐하우스(005), 가건물(006), 천막(008) 을 불법 객체로 정의

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3. AI 불법 탐지 모델 설계

• 모델을 학습하기 위해 사용한 데이터는 AI-HUB에 있는 아산시 데이터
• 최종 단계에서 QGIS에 활용하기 위해 좌표계 정보 필요

• 아산시 데이터는 9개의 레이블로 구성, 무단 점용의 기준이 되는 불법 객체의 내용을 반영해 데이터 전처리
• 모델 학습시 적용한 데이터는 135,000장, 동일한 조건에서 모델을 학습
• 학습 완료 후 여러 가지 성능 지표 이용해 모델의 성능 평가

: 가장 좋은 성능을 보여준 YOLOv8을 최종 모델로 선정

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4. 불법 탐지

• 완성된 불법 탐지 모델을 통해 검출된 불법 객체들의 bounding box 좌표 정보와 polygon 좌표의 무게 중심을 추출하여 csv 파일에 저장
• csv 파일을 지리 정보를 활용할 수 있는 QGIS에 넘김
• 최종 단계에서 불법 점용 의심 지역을 알려주기 위해 QGIS에서 2개의 지리 정보(위 그림 참고) 사용

• 위 그림은 QGIS에서 2개의 지리 정보를 불러온 화면
• 모델을 통해 검출된 불법 객체 정보를 담은 csv 파일 이 QGIS에 전달
• 최종적으로 csv 파일에 있는 불법 객체가 하천 지목이라는 지리 정보에 위치 하면 불법 점용 의심 지역으로 판단

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설치

1. 먼저 첫번째 트랙을 위해 VSCode에서 터미널에서 다음의 과정으로 Conda 가상환경을 준비해줍니다. (Conda가 설치되었다고 가정)

conda create -n [가상환경명] python=3.8

conda activate [가상환경명]

3. 다음의 필요한 라이브러리들을 설치해줍니다. (파이토치에 관한 설치는 따로 해주셔야 합니다.)

pip install shapely

pip install ultralytics

5. QGIS 3.34 버전을 설치해야 합니다. 다음의 링크를 통해 설치해주세요.

6. 사전에 드론맵을 준비해주세요(별도로 구해야됨, TIF파일 형식만 지원)

7. 드론맵에 해당되는 지역의 행정데이터(토지소유정보, DBF파일 형식만 지원)를 다음의 링크를 통해 다운받습니다.

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과정

첫번째 트랙

• 1_YOLO폴더의 README.md를 참고해주세요.

두번째 트랙

• 2_QGIS폴더의 README.md를 참고해주세요.

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결과

두가지 유형을 담고있는 파일이 저장됩니다.

결과 이미지 예시

(왼쪽의 사진은 모든 과정을 거쳐서 나온 결과 이미지, 오른쪽은 원본 이미지입니다.)

• 파란색 배경: 하천 지목(필지의 지목이 하천인 곳)을 나타냅니다.
• 초록색 박스: AI 모델에 의해 예측된 객체의 박스를 나타냅니다.
• 빨간색 박스: 초록색 박스 중, 하천 지목에 있는 경우 불법 점용 의심 지역을 나타냅니다.

불법 의심 객체 정보를 담은 CSV파일

• 파일: 검출된 객체가 있는 이미지 파일
• 필지 고유번호: 검출된 객체가 포함된 필지의 고유번호
• 법정동명: 검출된 객체가 포함된 필지의 법정동명
• 검출된 물체 번호: 모델에 의해 예측된 라벨 번호
• 지목코드: 검출된 객체가 포함된 지목의 코드
• 지목명: 검출된 객체가 포함된 지목의 이름
• Reason: 검출된 객체가 불법인 이유

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라이센스

MIT (LICENCE파일 참고)

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버그 리포트

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