한반도 지진 재해 대비를 위해 지난 5년간 활성 단층 조사가 수행되어 왔다. 피복 활성단층 조사는 항공 LiDAR 기반 지형 분석, 지표 지질 조사, 지구 물리 탐사 결과를 종합하여 피복된 단층면에 대한 트렌치 조사를 수행하거나 단층 활동에 영향을 받은 지질학적 구조가 수반되어 있는 노두가 지표면 위에 존재 하는 경우 해당 지점에서 조사를 수행 한다. 국내 연구에서 항공 LiDAR 를 활용한 단층 조사는 활발히 이루어 지고 있으나 지상 LiDAR 를 활용한 단층 조사 사례는 극히 드물다. 따라서 이 연구에서는 양산 단층 구간에서 활성 단층 조사 간에 굴착 된 트렌치 2개 지점과 단층 활동에 영향을 받아 암석의 깨짐이 두드러지게 나타나는 하천 일대의 노두 1개 지점에서 지상 LiDAR 조사를 수행하였다. 지상 LiDAR 조사를 통해 3개 지점에 대한 3 차원 점군 자료를 생성하고 디지털 공간에서 현장을 복원하였다. 점군 자료에는 레이저 펄스의 스칼라 값인 강도 값 이외에도 디지털 카메라를 활용하여 현장의 색상 정보도 포함 되어 있다. 측정된 3 개 점군 자료는 평균 0.003 m 의 정합 오차를 가지며 조사 현장의 형상을 정교하게 복원하였다. 트렌치 점군 자료의 경우 조사 당시 트렌치 노두에 젖어 있는 물의 영향을 받아 점군 자료를 강도 분포로 영상화 할 경우 지질 구조를 관찰하기 쉽지 않았다. 또한, 햇빛 노출 정도에 따라서 트렌치 단면의 색상 정보가 다르게 영상화 되어 후처리 과정의 고도화가 필요함을 시사하였다. 하천 일대의 노두 점군 자료에서는 현장에 대한 3차원 형상 복원 외에 추가로 강도 값을 이용하여 단층의 영향을 받아 깨짐이 두드러진 부분에 대해 기계 학습을 통한 분류를 수행하였다. 최적의 분류 결과를 얻기 위해서 분류를 위한 훈련의 기반이 되는 자료를 생성하기 위해 분석을 수행하였으며 분석 결과에 따른 훈련 정확도는 89 % 로 계산되었다. 분류 된 값을 영상화 하여 점군 자료를 재구성한 결과는 기존 강도 분포와 유사하게 나타난 것을 확인하였다. 이와 같이 단층 활동에 영향을 받은 지질학적 구조에서 지상 LiDAR 점군 자료를 통한 기계 학습 기법의 적용 가능성을 확인하였다. 점군 자료들은 대용량 파일로 존재하기 때문에 연구자 간 공유가 어려우며 이미지 형식의 공유는 점군 자료의 3차원 특성을 보여주지 못하는 단점이 있다. 이러한 단점을 보완 할 수 있는 방법으로 오픈소스 플랫폼인 Potree 를 활용하여 웹 상에서 점군 자료를 영상화 하는 방법을 제안하였다. 이에 따라 기존 연구자 및 미래 후속 연구자에게 지질 조사에서 지상 LiDAR 점군 자료의 활용 가능성을 직접적으로 보여 주고자 한다.