• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.06a
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• pp.58-59
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• 2016

최근에 재난현장에는 사물인터넷기반의 다양한 장비나 장치들이 많이 활용되고 있으며, 이중에서도 드론이 심심찮게 활용이 되고 있다. 우리나라의 경우도 산림보호활동이나 화재가 발생하는 지역에 드론을 활용하여 재난대응을 하고 있다. 특히나 작년 네팔에서 지진으로 많은 인명과 재산 손실을 보았는데 이때 지난지역을 수색하는 등, 드론의 역할이 상당히 컸던 것으로 회자되고 있다. 본 논문은 최근에 산악구조 활동으로 생존자의 탐색을 위한 드론의 도입을 준비하며 모니터링 하였던 내용을 정리하고자 한다. 드론에 대한 국내의 현황을 먼저 알아보고, 실제적으로 몇 가지 필요한 요소를 나열한다. 산악구조활동에서 드론에 대한 제약인 최소 3km 이상의 원거리 탐색과 최소 30분 이상의 비행, 영상의 선명도, 열화상 등 재난구조에 필수적인 요소이다. 결과적으로 현재의 재난구조용 드론은 국내의 기술 기반이 취약하여 비행위주이고, 응용분야에 대한 깊이 있는 기술이전이 함께 이루어져야 만 드론에 대한 재난구조의 역할이 아닌가 판단한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.882-884
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• 2018

드론은 최근 기상관측, 영상촬영, 인명구조 등의 다양한 분야로 활용 가능성이 입증되고 있다. 이에 따라 다양한 산업 분야에서 드론 적용을 위한 연구가 활발하게 진행되고 있으며, 또한 민간용 시장으로 빠르게 확산되고 있다. 이러한 확산은 일반인들도 드론에 대한 이해와 활용 관점을 가지게 되었고, 실험용 드론 시스템 제작/개발로 이어지고 고 있다. 그러나 드론은 비행체의 물리적 특성상 정밀한 제어가 용이하지 않기 때문에 많은 연습이 필요하다. 또한 법적으로 드론을 비행시킬 수 있는 공간이 다양하지 못하다. 따라서 이 논문에서는 드론을 처음 접하거나 조종이 미숙한 사람들을 대상으로 드론의 비행 조종 연습을 할 수 있는 웹 기반의 교육용 소프트웨어를 개발하고 그 실용 가능성을 평가한다.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2022.10a
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• pp.373-374
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• 2022

본 연구는 민간 시큐리티 분야의 드론 도입 시 교육과목 중 드론의 기능을 적용할 수 있는 과목을 기준으로 절차 및 내용에 관하여 연구를 실시하였다. 연구 결과 경계감시, 순찰, 경보, 촬영 및 영상기록, 장비점검, 장비 운송, 사격등의 과목에 드론운영에 대한 교육 내용을 포함시켜야 할 것이다. 이처럼 드론 시큐리티 분야를 민간 시큐리티 산업에 적용하기 위해서는 드론의 기능과 더불어 각 업무분야에 고유한 특성을 반영하여 과목을 구성하여야 할 필요가 있다. 또한 현재의 기술로는 드론에 부착되는 장비에 따라 사용 용도가 다를 수 밖에 없으며, 비행시기와 장소에 따라 실내비행이나 야간비행이 필요한 추가적인 조종교육 및 운용교육이 요구된다고 할 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.249-249
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• 2016

무인항공기(UAV)는 군사적 목적으로 개발되었지만, 최근 다양한 분야에서 활용되고 있다. 수자원 관리를 위해서도 시대적 흐름에 따라 드론과 관련된 많은 연구가 진행되고 있다. 이수임 등(2015)은 UAV영상을 활용한 수변구조물의 DSM 생성 및 정확도 연구를 통해 지상 LIDAR와 같은 수준의 DSM 및 더욱 정확한 GCP 취득의 필요성을 제시했다. 이용창(2015)은 회전익 UAS 영상기반 고밀도 측점자료의 위치 정확도를 평가하였다. 이인수 등(2013)은 초경량 고정익무인항공기 사진측량기법의 정사영상 정확도 평가를 수행하였다. 또한 김민규 등(2010)은 풍수해 모니터링을 위한 UAV 적용성 분석을 실시하였고, 김홍래 등(2014)은 UAV를 활용한 감시정보정찰 임무분석 및 설계도구 개발을 위한 연구를 수행하였다. 상기와 같이 수자원 분야 활용을 위한 많은 연구가 보고 되고 있으나, 아직까지 드론 활용의 대부분은 항공영상 취득 및 분석기술 개발에 집중되어 있다. 본 연구에서는 무인항공기를 수재해 감시 및 관리 기술에 적용하기 위해 수행되었다. 수재해 감시 및 관리를 위한 방법으로 NIR(Near Infrared) 센서를 부착한 '재해관리용 드론'을 개발하고 현장실험을 수행하였다. 실험결과 NIR센서를 탑재한 드론은 수재해 관리에 매우 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단되었다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.38 no.6_2
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• pp.1737-1741
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• 2022

Active fire monitoring using high-resolution drone images and deep learning technologies is now an initial stage and requires various approaches for research and development. This letter examined the detection of active fire objects using You Look Only Once Version 7 (YOLOv7), a state-of-the-art (SOTA) model that has rarely been used in fire detection with drone images. Our experiments showed a better performance than the previous works in terms of multiple quantitative measures. The proposed method can be applied to continuous monitoring of wide areas, with an integration of additional development of new technologies.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.27 no.2
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• pp.132-137
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• 2017

Drone is currently used for wide application areas in our real life. Also it performs more important functions. We propose a method of drone operation system for the prevention of industrial disaster. In normal operation of drone system the drone monitors the industrial sites according to the planned flight path with acquiring the monitored images and send the image information to the server. The server analyzes and compares the images to DB information by calculating the similarity based on the threshold. Then the system decides whether the industrial sites has problems or not. If the abnormal condition is occurred, the drone change the flight path to abnormal flight path and keep monitoring the industrial sites with measuring the air status by sensors and sends all information to server system on the ground. If the emergency case is occurred, drone approaches the closest position of accident points and acquiring the all information and send them to server and 119 center.

• Journal of Cadastre & Land InformatiX
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• v.53 no.2
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• pp.5-18
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• 2023

As the development of drones and sensors accelerates, new services and values are created by fusing data acquired from various sensors mounted on drone. However, the construction of spatial information through data fusion is mainly constructed depending on the image, and the quality of data is determined according to the specification and performance of the hardware. In addition, it is difficult to utilize it in the actual field because expensive equipment is required to construct spatial information of high-quality. In this study, super-resolution was performed by applying deep learning to low-resolution images acquired through RGB and THM cameras mounted on a drone, and quantitative evaluation and feature point extraction were performed on the generated high-resolution images. As a result of the experiment, the high-resolution image generated by super-resolution was maintained the characteristics of the original image, and as the resolution was improved, more features could be extracted compared to the original image. Therefore, when generating a high-resolution image by applying a low-resolution image to an super-resolution deep learning model, it is judged to be a new method to construct spatial information of high-quality without being restricted by hardware.

• Journal of the Society of Disaster Information
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• v.16 no.1
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• pp.79-86
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• 2020

Purpose: In this study, a model was developed to estimate the storage in Cheonan reservoir using images taken by Sentinel-1 satellite. Method: A total of three reservoirs were studied. All three reservoirs are small reservoirs whose water level is being measured. The preprocessing of Sentinel-1 images was done using SNAP distributed by the European Space Agency(ESA), and the storage was estimated by classifying water surface by the threshold classification method. The estimated reservoir area was compared with satellite and drones images taken on the same day. The correlation was derived by comparing the estimated reservoir area with the actual measurement. Results and Conclusions: The storage values estimated by satellite image analysis showed similar values to the actual measurement data. However, because of the underestimation of the reservoir area due to green algae and Epilithic diatom of summer reservoirs and the low resolution of satellite images, it is dificult to detect reservoir area by satellite images less than 10,000㎡.

• Journal of Cadastre & Land InformatiX
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• v.47 no.1
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• pp.213-223
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• 2017

Recently, the air quality of South Korea has deteriorated and public interest has been increasing. Various observation means are used for the monitoring of the atmospheric environment, but it relies on the experience and judgment of the observer in the absence of spatial information on the emission facilities. The purpose of this study was to determine the availability of using drones for monitoring air pollutant emission facilities. A texture transformation method was applied to the drone ortho image to detect the small gas emission facility and the slope data calculated by the digital surface model (DSM) was used to reduce the false alarm ratio. As a result, it shows the possibility of using drones in the detection of small gas emission facilities by showing about 80% of positive detection ratio and 40% of false alarm ratio. In the future, various researches are required to the improve positive detection ratio and the reduction of the false alarm ratio. Based on these results, it is necessary to construct a database including 3D spatial information of air pollutant emission facilities.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.38 no.6_1
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• pp.1231-1244
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• 2022

The frequency of exposure of field crops to stress situations is increasing due to abnormal weather conditions. In South Korea, large-scale diseases in representative paddy rice cultivation area were happened. There are limits to field investigation on the crop damage due to large-scale. Satellite-based remote sensing techniques are useful for monitoring crops in cities and counties, but the sensitivity of vegetation index measured from satellite under abnormal growth of crop should be evaluated. The goal is to evaluate satellite-based normalized difference vegetation index (NDVI) retrieved from different spatial scales using drone imagery. In this study, Sentinel-2 and Landsat-8 satellites were used and they have spatial resolution of 10 and 30 m. Drone-based NDVI, which was resampled to the scale of satellite data, had correlation of 0.867-0.940 with Sentinel-2 NDVI and of 0.813-0.934 with Landsat-8 NDVI. When the effects of bias were minimized, Sentinel-2 NDVI had a normalized root mean square error of 0.2 to 2.8% less than that of the drone NDVI compared to Landsat-8 NDVI. In addition, Sentinel-2 NDVI had the constant error values regardless of diseases damage. On the other hand, Landsat-8 NDVI had different error values depending on degree of diseases. Considering the large error at the boundary of agricultural field, high spatial resolution data is more effective in monitoring crops.