• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2017.04a
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• pp.173-173
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• 2017

드론의 시장규모가 커짐에 따라 초창기 군사 목적에서 현재 민간부문으로 확대되고 있다. 현재 드론은 실외에서 사용될 목적으로 제작된 것이 많으나 실내에서도 드론의 활용 여부가 증가할 것으로 예상된다. 본 연구에서는 실외에서만 사용 가능한 GPS를 대신하여 영상 촬영으로 획득한 이미지를 CNN으로 학습을 시켜 자율고도제어비행을 하도록 한다. 첫 번째로 수동 조작하는 드론에 IMU센서를 부착하여 획득한 고도 데이터를 표로 제시함으로써 GPS를 사용하지 않는 드론의 실내주행에서 일정한 고도 유지는 다소 무리가 있음을 보여준다. 두 번째로 드론의 수동 조작은 일정하지 않은 고도 때문에 CNN의 학습할 영상 획득이 어렵다. 일정한 고도의 영상 획득을 위한 실험용 높이 조절 Base를 제작하여 고도별 영상을 획득한다. 획득한 영상을 통해 얻은 이미지를 CNN 학습을 시킨 후, 학습에 사용되지 않은 이미지를 사용하여 고도 판별을 확인한다. 대조군으로 실내장소를 바꾸어 미리 학습된 CNN으로 고도 판별을 확인한다. 학습에 사용된 이미지의 환경(생명공학관)과 대조군(제 2 공학관)이 촬영된 장소의 환경요소의 차이로 오차가 발생한다. 오차는 실내 장소의 총 높이의 차이 및 서로 상이한 천장 구조물에 따른 것으로 사료되며 Data crop을 통해 획득한 이미지의 천정 부분을 제거하여 노이즈를 줄여 고도 판별의 정확도를 높일 수 있을 것으로 예상한다. 세 번째, CNN으로 학습을 통해 Model을 도출하여 자율 고도 제어 프로세스를 제시한다. 그리고 해당 프로세스를 이용한 자율고도제어 주행과 수동조작을 통한 주행에서의 Z축 가속도 데이터의 표준편차를 비교하여 본 연구의 실효성을 보여준다

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.35 no.3
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• pp.195-202
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• 2017

Ortho images created by aerial photogrammetry have been used in large areas but they are uneconomical for small areas and continuous change observation. The drones have been developed for military purposes, and recently they are being used crop management and analysis, broadcast relay, meteorological observation and disaster investigation and so on. Also there were a lot of studies of expensive commercial drone. In this paper, lower price self-assembly drone usable for in small areas, Obtained images and produced Orthomosaic and DSM using mission planner which is a normal digital camera and open source program, and postprocessing was used Pix4d software. GCP errors are X-coordinate 3.4cm, Y-coordinate 2.4cm, Z-coordinate 4.2cm. It seems like the self-assembly drone can be used for various fields.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.346-346
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• 2020

홍수기 효과적인 하천관리를 위해서는 광역 모니터링을 위한 기술 확보가 매우 중요하며, 최근 드론을 활용한 하천 모니터링에 관한 관심이 점차 증가되고 있다. 하천관리에 필요한 드론 탑재용 센서는 기본적으로 RGB 광학센서를 비롯하여 근적외선(Nir) 및 열적외선 센서가 함께 운용되는 것이 효과적이다. 그러나 현재 판매되는 드론 카메라를 살펴보면 근적외선과 열적외선 센서가 별도로 분리되어 있고 광학센서에 비해 상대적으로 매우 고가로 판매되고 있는 실정이다. 따라서 하천 모니터링을 위해서는 광학(RGB), 근적외선 그리고 열적외선 센서가 통합된 저가의 탑재체 개발이 시급하고 이를 활용한 하천 모니터링 프로세스를 정립할 필요가 있다. 본 연구에서는 일반 드론에 쉽게 탑재 가능한 하천 모니터링용 탑재체를 개발하였으며, 이를 기반으로 하천 홍수 및 부유사 모니터링에 활용하였다. 광학센서는 하천의 주요 형상을 확인하는데 이용하였으며, 근적외선 센서는 홍수 및 부유사 탐지에 활용하였다. 특히 본 연구에서는 비교적 넓은 하천 구역에 대한 공간정보를 구축하기 위해 75% 이상의 중복도를 가지고 촬영하도록 세팅하였으며 영상접합 SW를 활용하여 정사영상을 생성하였다. 구축한 근적외선 정사영상으로부터 영상분석 프로그램을 활용하여 홍수 및 부유사 영역을 추출하였으며 이를 통해 홍수기 하천 모니터링 및 치수 업무 의사결정을 위한 정보를 제공할 수 있었다. 저가용 드론 센서는 상용 SW와의 연계가 어렵기 때문에 자동비행 프로그램처럼 해당 위치별 영상 촬영이 어려운 한계가 있었으며, 본 연구에서는 센서의 제원특성을 활용하여 자동비행 SW에서도 일정 이상의 중복도를 확보할 수 있는 비행고도별 촬영시간 등을 종합적으로 설계하였다. 이를 통해 해당 지역에 대한 하천 모니터링용 정사영상을 구축할 수 있었으며 기존의 고가용 드론 센서와 유사한 효과를 가져올 수 있었다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• v.9 no.3
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• pp.154-162
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• 2022

In this study, a technique for estimating water surface velocity fields in the Universal Transverse Mercator coordinate system using the GPS information of a propagating drone but not ground control points is developed. First, we determine the image direction in which the upper side of an image is directed based on the navigation information of the drone. Subsequently, we assign the start and end frames of the video used and determine the analysis range. Using these two frames, we segment the measurement cross-section into a few subsections at regular intervals. At these subsections, we analyze 30 frame images to create spatio-temporal volumes for calculating the velocity fields. The results of the developed method (propagating drone surface image velocimetry) are compared with those of the existing method (hovering drone surface image velocimetry), and relatively good agreement is indicated between both in terms of the velocity fields.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.40 no.4
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• pp.401-408
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• 2020

This study considers various equipment used for collecting traffic information, analyzes that equipment in accordance with the operation states and problems, the suggests a process of traffic information collection using drones to reduce the problems and errors of existing methods. In this field investigation study using drones, the results were analyzed by altitude, angle, and direction. We suggested a standard for drone filming-based traffic information collection. Pros and cons were presented through comparison and review of the existing traffic information collection method and traffic information collection method using drones. Drones can be used to collect various traffic information from the air, more extensively than is possible with existing traffic information collection points, and provide traffic information to users proactively, responding to various accidents and disasters. It is believed that it will be possible to contribute to achieving accurate traffic volume investigation by supplementing the traffic information collected by fixed equipment, including changes and enlargement of collecting points as needed.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.01a
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• pp.131-132
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• 2020

본 논문에서는 OpenCV의 Marker Detection 기술을 이용하여 특정지점의 마커를 영상처리기술로 인식하여 드론의 자동 이착륙 및 주변 위기상황, 미션수행 등을 마커를 통해서 드론에게 전달하여 비행 제어할 수 있는 체계를 개발한다. 드론은 OpenCV Aruco모듈을 이용하여 Marker ID별로 특정 명령어를 데이터 베이스와 비교하여 비행제어 명령을 수행한다. 지상에서는 마커의 변경을 통해서 실시간으로 미션변경을 할 수 있다. 이를 통해 드론은 제어용 송수신 채널을 통해서 통신을 하고는 있으나, 주파수 채널수가 제한이 되어 있으므로 구체적인 비행 제어 명령을 마커를 통해 이착륙시 추가적이며, 자동적인 진행이 가능하다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.24 no.2
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• pp.243-250
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• 2019

In this paper, we propose a system for processing and analyzing drone image information which can be applied variously in disasters-security situation. The proposed system stores the images acquired from the drones in the server, and performs image processing and analysis according to various scenarios. According to each mission, deep-learning method is used to construct an image analysis system in the images acquired by the drone. Experiments confirm that it can be applied to traffic volume measurement, suspect and vehicle tracking, survivor identification and maritime missions.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.06a
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• pp.259-261
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• 2019

본 논문에서는 RGB-IR 이미징 센서가 탑재된 드론을 사용하여 태양광 발전소의 태양광(PV) 패널을 탐지하는 방법을 제안한다. 태양광 발전소에서 드론에 설치된 IR 영상의 활용은 PV 패널의 결함 여부를 판단하는데 큰 도움이 된다. 그러나 IR 영상만을 사용해서 태양광 패널을 탐지하고 결함 여부를 판단하는 것은 태양광에 의해 생긴 정반사로 인해 정확도가 떨어진다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 드론을 이용해서 IR 영상과 RGB 영상을 동시에 획득하고 활용하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템으로부터 IR 영상과 RGB 영상으로 패널 탐지의 정확도를 향상시키고, 태양광에 의한 정반사와 같이 오검출 될 수 있는 문제를 극복할 수 있다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.25 no.6
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• pp.536-541
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• 2015

In this paper, we propose a the image-based automatic flight control system for the mini drone. Automatic flight system with a camera on the ceiling and markers on the floor and landing position is designed in an indoor environment. Images from the ceiling camera is used not only to recognize the makers and landing position but also to track the drone motion. PC sever identifies the location of the drone and sends control commands to the mini drone. Flight controller of the mini drone is designed using state-machine algorithm, PID control and way-point position control method. From the, The proposed automatic flight control system is verified through the experiments of the mini drone. We see that known makers in environment are recognized and the drone can follows the trajectories with the specific ㄱ, ㄷ and ㅁ shapes. Also, experimental results show that the drone can approach and correctly land on the target positions which are set at different height.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.66-66
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• 2019

침수흔적도는 풍수해로 인한 침수기록(침수심, 침수위, 침수시간 등)을 조사하여 표시한 도면으로 자연재해 경감 및 신속한 대피를 위하여 작성하도록 자연재해대책법에 따라 규정되어있다. 이러한 침수흔적도는 국가 방재에 따른 기초자료로 사용되지만 광범위한 지역을 신속 정확하게 조사하기에는 예산 부족 및 관리 미흡으로 한계가 있다. 따라서 본 연구는 2018년 10월초 경북 영덕군에서 발생한 태풍 콩레이 침수피해사상을 대상으로 위성영상기반 침수판별지도를 작성하였고, 이를 실제자료와 비교하여 침수흔적도 작성 시 첨단영상의 활용가능성을 확인하였다. 위성영상으로는 ESA의 Sentinel-1과 PlanetLab사(社)의 PlanetScope를 활용하였고, 검증에 활용한 자료는 CCTV를 영상자료를 활용하여 정확성을 평가하였다. 침수심과 침수규모를 확인하기 위해 사용한 지형자료는 10m DEM자료와 드론영상자료를 통해 구축한 DSM을 활용하였다. 그 결과 위성영상을 활용한 침수판별지도는 실제 CCTV영상자료와 높은 상관관계를 보이는 것으로 나타났으며, 드론영상을 통해 지형자료를 구축한 경우 DEM에 비해 정확도가 높아지는 것을 확인할 수 있었다. 또한 위성영상자료의 해상도가 높을수록 실제자료와 유사하게 침수규모를 판별할 수 있는 것으로 나타났다. 첨단영상을 활용한 침수흔적도 작성은 기존조사보다 신속하고 광범위하게 자료를 수집할 수 있을 것으로 기대한다.