본 논문에서는 해경, 경찰 소방의 임무 상황 등에서 신속하고 능동적으로 대처할 수 있는 드론(Drone) 영상 종합정보처리 및 분석용 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 드론에서 획득한 영상을 RTP/RTSP 프로토콜을 통해 수신하여 서버에 저장하고, 다양한 시나리오에 따른 영상 처리 및 분석을 수행한다. 실험을 통해 교통량 측정, 용의자 및 차량 추적, 조난자 식별 및 해상 초계 임무에 적용할 수 있음을 확인한다. 드론 운용자가 임무에 따른 필요 기능을 선택하고 신속하게 대처할 수 있는 시스템을 구현하였다.
2013년 12월 2일에 아마존의 제프 베조스가 드론을 통하여 30분 배송을 실현하겠다고 배송 테스트를 했다. 고객이 주문한 물건을 플라스틱 보호 박스에 잘 담아 드론에 싣고 고객의 마당에 떨구고 돌아오는 모습을 담았다. 미국의 모든 언론은 드론에 대하여 대서특필하였고, 30분 배송의 실현 가능성에 대한 논쟁을 벌였다. 그 해 연말, 아마존은 쇼핑특수를 누렸다. 돈 안들이고 광고를 독특하게 한 셈이다. 나는 개인적으로 아마존의 드론 배달을 '쇼'라고 생각했다. 고객들의 주거 형태, 드론 비행의 법적인 문제, 드론으로 발생되는 사고, 사람들의 인식 등등 문제가 산적해 있기 때문이다. 그런데 2015년 초부터 알리바바는 1시간 내 차(Tea) 배달 서비스를 상하이와 광저우에서 테스트 중이라고 한다. 또한, DHL이 바다를 건너 섬으로 의약품을 수송하는 시연을 했다. CES 2015에서는 드론 전용관을 만들어 많은 사람들과 언론의 주목을 받았다. 마치 꿈과 같던 것이 실현되는 느낌이었다. 드론을 띄울 수 있는 권리 외에도 드론을 떨어뜨릴 권리도 논의되고 있다. 일본 총리관저에 드론이 떨어지기도 했다. 미국에서는 소형 드론에 폭발물을 탑재하여 타격하는 영상을 보이기도 했다. 개인적인 프라이버시가 존중되어야 할 가정집 위로 카메라가 달린 드론이 날아다니기도 하며, 재소자들의 수감시설에 마약과 담배를 실어 나르다 적발되기도 하였다. 부작용도 만만치 않다는 이야기이다. 나는 학생들에게 100만 원이 넘는 드론을 구매하여 주었더니, 동력인 배터리가 20분밖에 안 된다고 투덜거린다. 영상에 그리고 비행에 소리가 너무 난다고 또 투덜거린다. 바람에 밀려 조정이 어렵다고 또한 투덜투덜하더니만, 결국은 비행 중 조절이 안 되고 떨어져서 결국 박살이 났다. 내구성이 약하다는 이야기는 곧 전반적으로 아직 한계가 있으며 개선할 점이 많다는 의미이다. 위와 같은 부정적인 요인에도 불구하고 드론은 새로운 서비스의 융합으로 신시장이 기대되는 만큼 많은 국가와 기업들이 주목하고 있다. 미국가전협회(CEA)는 2015년 세계 드론 시장이 2014년보다 무려 55% 성장한 1억 3,000만 달러의 규모로 성장하고 5년 뒤에는 10억 달러까지 증가할 것으로 전망하면서 드론 산업의 가능성을 높게 평가하기도 했다.
소형드론의 상용화를 위해서는 안전성과 자율운행기능의 확보가 필수적이다. 최근 드론제작이 상당히 용이해졌으나, 여전히 안정적인 드론의 제작은 쉽지 않다. 따라서 자체드론제작 필요성은 영상이나 자율이동 등 상위 알고리즘의 연구에 큰 장애요소로 존재한다. 본 연구에서는 상용드론과 Raspberry PI, 및 오픈소스를 활용하여, 쿼드로터 드론의 자율운행기술 개발 중 영상기반 자율운행을 설계해볼 수 있는 지상원격제어시스템(GCS)을 설계하고 구현하였다. 설계한 시스템은 모듈화된 구성으로 통신, UI 및 영상처리 모듈로 구성하였고, 특히 주행선유지 알고리즘을 구현하여 기능 및 성능 실험을 하였다. 설계한 주행선유지 알고리즘은 Hough 변환에 의하여 검출된 차선을 소실점 검출과 자제적인 라인트래킹 알고리즘을 개발하여 사용하여 인식오류를 줄였으며, 주행선과 드론의 진행방향을 계산하고 방향 (전진, 정지, 좌우회전)제어하였다. 구현된 시스템은 현재 100m육상트랙의 직선과 완만한 곡선을 2-3 m/s로 주행할 수 있다.
표면영상유속계는 영상을 이용한 비접촉식 유속계로 최근에는 넓은 범위의 유속 및 유량을 간편하게 측정하기 위해 드론을 이용한 표면유속 측정 연구 또한 수행되고 있다. 하지만 드론을 이용한 표면유속 측정 시 영상 변환 및 화소 당 물리거리 산정을 위해 참조점을 영상에 담아야 하기 때문에 드론의 비행 고도와 촬영 영역에 한계를 가지게 된다. 따라서 드론 영상을 이용한 하천 유속 측정의 강점인 공간적 자유성을 최대한 확보하기 위해 참조점이 필요 없는 표면유속 산정 기법의 개발이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 드론의 위치 및 드론 장착 카메라의 제원만을 이용한 무참조점 표면유속 산정 기법을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 표면유속 산정 기법의 검증을 위해 안동 하천실험센터에서 표면유속을 산정한 뒤 FlowTracker로 측정한 유속, 기존에 표면유속을 산정하는데 사용하던 참조점을 이용하는 표면유속 산정 기법으로 구한 표면유속과 비교하였다. 비교결과 기존 표면유속 산정 기법으로 구한 유속과는 평균적으로 약 4.70%의 차이를 보였으며, FlowTracker로 측정한 유속과는 평균적으로 약 4.60%의 차이를 보이는 것을 확인하였다. 향후 본 연구에서 개발한 기법을 이용하면 비행고도와 촬영 영역, 분석 영역에 구애받지 않고 효과적으로 드론을 이용하여 표면유속을 측정할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구에서는 다양한 드론 영상 데이터셋을 효과적으로 학습하여 의미론적 분할의 정확도를 향상시키기 위한 combined segmentation network (CSN)를 제안하고 검증하였다. CSN은 세 가지 드론 데이터셋의 다양성을 고려하기 위하여 인코딩 영역의 전체를 공유하며, 디코딩 영역은 독립적으로 학습된다. CSN의 경우, 학습 시 모든 데이터셋에 대한 손실값을 고려하기 때문에 U-Net 및 pyramid scene parsing network (PSPNet)으로 단일 데이터셋을 학습할 때보다 학습 효율이 떨어졌다. 그러나 국내 자율주행 드론 영상에 CSN을 적용한 결과, CSN이 PSPNet에 비해 초기 학습 없이도 영상 내 화소를 적절한 클래스로 분류할 수 있는 것을 확인하였다. 본 연구를 통하여 CSN이 다양한 드론 영상 데이터셋을 효과적으로 학습하고 새로운 지역에 대한 객체 인식 정확성을 향상시키는 데 중요한 도구로써 활용될 수 있을 것으로 기대할 수 있다.
재난지역의 영상 촬영 및 물품 조달 등 인간이 직접 수행하기 어려운 임무를 대신하기 위해 드론이 사용된다. 시중에 판매되고 있는 드론들은 비행과 영상촬영 기능을 모두 제공하지만 firmware 및 응용프로그램 소스코드가 제한적으로 공개되어 있어 일반 개발자가 드론의 firmware를 수정하거나 센서 및 카메라를 직접 제어할 수 없다는 단점이 있다. 하지만 개발자의 목적에 맞는 드론의 비행 시스템을 구축하기 위해서는 시스템 내부의 제어코드를 직접 수정할 필요성이 있다. Pixhawk는 firmware 및 관련 application의 개발에 대한 소스 코드가 공개되어 있고, 일반 개발자들의 접근이 상대적으로 용이하다는 장점이 있다. 본 프로젝트에서는 Pixhawk와 3D Robotics 사에서 제공하는 Drone-Kit Platform을 활용하여 조난 상황에 대한 인명 구조 시스템을 설계하고, 응급상황에 대한 드론 제어 시스템을 구현하였다.
본 논문은 드론 산업이 발전함에 따라 하천, 호수, 바다 상공에서 활용하는 드론이 수중에 빠졌을 때, 물에 빠진 드론을 모선(Mothership)과 집게팔이 달린 ROV(Remotely Operated Vehicle)를 이용하여 인양하는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템의 구성 요소는 세 가지로 첫 번째는 실시간으로 GCS(Ground Control Station)에 영상을 전송하며 ROV와 전력선 모뎀을 이용하여 통신을 하는 모선, 두 번째는 수중에 들어가 수중 카메라를 이용하여 육안으로 드론을 탐색하고 장착된 집게팔로 드론을 몸체에 고정시키는 ROV, 세 번째는 모선, ROV와 실시간으로 영상 데이터와 명령 신호를 주고 받는 GCS 이다.
최근 드론과 1인 미디어 시장의 성장으로, 영상 촬영 분야에서의 드론 산업이 활발하게 발전되고 있다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 다중 객체 인식 기술인 Openpose를 활용하여 인물촬영을 위한 음성인식 드론 제어 시스템을 제안한다. 해당 시스템은 자연어 처리된 음성명령어를 통해 드론이 각 촬영 객체에 대한 회전, 초점변화 등 실제 영상촬영기법에 사용되는 다수의 동작을 수행할 수 있도록 한다. 최종적으로 96.2%의 정확도로 음성명령에 따라 동작을 수행하는 것을 확인할 수 있다. 이는 누구나 전문적 지식이나 경험 없이 음성만으로 쉽게 드론을 제어할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 드론 산업은 미래를 이끌어갈 신산업으로 부상하고 있다. 이러한 기대에도 불구하고 드론으로 인해 생기는 여러 문제들 중에서 개인정보침해 관련 문제는 기술적으로 쉽게 풀리지 않아서 드론 사용에 대한 법적인 규제만 더 강화하고 있는 실정이다. 본 논문은 드론 촬영물이 묵시적으로 가지고 있는 개인정보 침해문제를 클라우드 환경 가운데 기술적으로 풀어내었다. 사용자는 자신의 개인정보 침해 요소가 제거된 안전한 영상을 이용할 수 있도록 실시간 촬영 시 특정 사람 객체에 대한 마스킹을 진행할 수 있다. 라즈베리파이 카메라와 드론을 이용해 동영상을 촬영한 뒤 소켓 통신을 통해 이를 클라우드 환경에서의 서버로 전송하면 서버는 실시간으로 마스킹 처리를 진행하며 마스킹이 완료된 영상은 최종적으로 서버에 저장된다. 사용자는 모든 사람 객체 마스킹과 특정인을 제외한 모든 사람 객체 마스킹이라는 두 가지 옵션 중에서 원하는 옵션을 선택하여 개인정보 마스킹 처리를 진행할 수 있다.
본 연구는 LTE 통신망을 사용하여, 실시간 드론 원격주행 시스템을 제안한다. 원격지에 위치한 드론을 180km 떨어진 거리에 위치한 조종자가 50msec 시간지연으로 실시간 고도와 위치, 자세를 제어하면서 조정한다. 조정자의 조정 신호에 따라 움직이는 드론의 영상과 모션 정보는 실시간으로 조정자에게 전송되어, 영상은 조종자의 HMD에서 재생되며, 모션 정보는 조종자가 탑승한 시뮬레이터를 구동하게 된다. 일반으로 드론조정은 RF 신호를 사용하여 통상 2km 이내에서 직접 조정이 가능하며, 이 이상의 거리에서는 미션 플래너를 사용하여 GPS 운행을 한다. 따라서 장거리 비행 중 발생하는 긴급 상황에 대처하는 방안은 자동 비행 종료 후, 원위치로 복귀하는 기능이 주를 이룬다. 본 연구에서는 LTE 통신을 사용하여, 비행 중인 드론의 모션과 영상을 평균 50m sec 이내로 조종자에게 전송하여, 조종자에게 실제 원격지의 드론 위에서 조정하는 것과 유사한 실감환경을 제시한다. 제안된 시스템의 검증을 위하여 대전의 드론 조종자가 강원도 인제에 위치한 드론을 조종하는 실험 결과를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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