스마트폰을 활용한 사고현장 디지털 아카이빙 및 정량적 분석 방안 연구 = Digital Archiving and Quantitative Assessment of Accident Sites through Smartphone-Based Rapid Imaging

국문 초록 (Abstract)

철도 인프라에서 옹벽과 같은 대형 구조물에 사고가 발생하면, 초기 현장을 신속히 기록하고 디지털 아카이빙하는 것이 중요하다.
그러나 긴급 상황에서는 드론이나 라이다(LiDAR)와 같은 고가 장비를 즉시 투입하기 어렵고, 현장이 빠르게 정리되어 원인 규명이나 책임 분석에 필요한 핵심 증거가 누락될 수 있다. 이에 본 연구는 범용 스마트폰을 활용한 급속촬영 기반 현장 디지털 아카이빙 방안을 검토하였다. 스마트폰으로 촬영한 영상을 사진측량 기법을 통해 3차원 포인트 클라우드로 변환하고, 이를 현장 기록⋅보존뿐 아니라 정성적 변형 식별 및 스케일 보정을 통한 정량적 치수 추정에 활용하였다. 틸트(Tilt) 및 배부름(Bulging) 변형을 모사한 시험체 실험 결과, 데이터가 희소하고 절대 스케일 정보가 부재한 상황에서도 변형 발생 여부와 패턴을 시각적으로 확인할 수 있었으며, 스케일 보정 후 정량적인 치수 변화 또한 측정할 수있었다. 에러 분석 결과, Tilt 시편에서는 높이 항목에서 최대 7.4 cm의 오차가 발생하여 정밀도가 낮았으며, 평균 MAE는 길이 5.1 cm, 높이 5.8 cm, 깊이 1.0 cm, 각도 0.75°로 나타났다. 반면 Bulging 시편에서는 길이와 깊이의 오차가 대체로 2–3 cm 수준에 머물렀고, 높이에서 약간의 편차가 발생하였다(MAE 3.5 cm). 이러한 결과는 스마트폰 기반 급속촬영의 한계에도 불구하고, 변화 발생 여부와 대략적인 치수 특성을 정량적으로 검출할 수 있음을 보여준다. 본 연구는 고가 계측 장비를 대체하기보다는 사고 현장의 디지털 아카이빙과 신속한 기록⋅분석을 지원할 수있는 보완적 수단으로서 스마트폰 급속촬영의 실질적 활용 가능성을 제시한다. 또한 제안된 절차는 누구나 쉽게 접근할 수 있는 장비와 단순한촬영 절차만으로 수행 가능하여, 긴급 대응 체계의 실효성을 높일 수 있다. 향후에는 스마트폰 기반 데이터의 품질을 보완하기 위해 전용 애플리케이션 개발 및 고정밀 계측 장비와의 비교⋅검증 연구가 필요하다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

When accidents occur in large railway infrastructures such as retaining walls, it is crucial to promptly record and digitally archive initial site conditions. However, in emergencies, deploying high-cost equipment like drones or LiDAR is difficult, and sites are often cleared quickly, leading to loss of key evidence. This study explores a rapid digital archiving method using a general-purpose smartphone. Video captured with a smartphone was processed into 3D point clouds via photogrammetry and used not only for site documentation but also for qualitative deformation identification and quantitative dimension estimation through scale correction. Experiments with tilt and bulging specimens showed that even with sparse data and without absolute scale, deformation occurrence and patterns were visually confirmed, and dimensional changes were measurable after scale correction.
Error analysis indicated that tilt specimens had the largest deviation in height (up to 7.4 cm; MAE 5.1 cm length, 5.8 cm height, 1.0 cm depth, angle:0.75°), while bulging specimens maintained 2–3 cm errors in length and depth with minor variation in height (MAE 3.5 cm). These findings demonstrate that despite limitations, smartphone-based rapid imaging can detect deformation and capture approximate dimensions, offering a practical complementary tool for digital archiving and prompt accident site analysis. Future research should focus on improving data quality through dedicated smartphone applications and conducting comparative validation against high-precision measurement equipment.