• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.30-30
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• 2018

제방 매핑 연구는 제방 안전도 측정을 위해 중요하며, 드론 영상은 실시간 제방 지도를 만들기 위해 활용될 수 있다. 본 연구에서는 하천유역을 촬영한 드론 영상을 이용하여 제방 매핑 연구를 진행하였다. 우선 테스트 베드의 하천유역을 촬영한 드론 영상을 수집한다. 그리고 드론 영상을 이용하여 사진측량/영상처리 기법을 기반으로 3차원 디지털 표고모델(DEM)과 정사영상을 제작한다. 최종적으로 수동/자동화 기법을 이용하여 제방 표면에 존재하는 중요한 객체(둑마루, 제방법선, 비탈경사면, 침식지역 등)를 디지털 표고모델과 정사영상으로부터 탐지한다. 추후 연구에서는 드론 영상으로부터 중요한 객체를 탐지할 수 있는 자동화 기술 개발을 목표로 한다.

• 한국측량학회지
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• 제35권3호
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• pp.195-202
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• 2017

기존의 넓은 면적 지역에 대한 정사영상은 항공사진측량을 이용하였으나 이 방법은 작은 면적 지역에 대한 정사영상 및 짧은 주기의 지속적인 변화 관측 측면에서는 비경제적이다. 드론은 군사목적으로 개발되어 활용되었으나 최근 농작물 관리 및 분석, 방송 중계, 기상 관측 그리고 재난 조사등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이러한 드론은 가격이 비싼 상업용 드론을 이용한 사례가 많았다. 본 연구에서는 Orthomosaic과 DSM을 제작하기 위하여 소규모 지역에서 활용이 유용한 저가형 조립식 드론, 일반 디지털카메라와 오픈 소스 프로그램인 Mission planner를 이용하여 영상을 취득하고 후처리 작업은 Pix4d 소프트웨어를 사용하였으며 제작된 정사영상의 GCP는 각각 평균 오차 X 좌표는 3.4cm, Y 좌표는 2.4cm, Z 좌표는 4.2cm로 나타났다. 조립식 소형 드론은 소규모 지역에서의 조립식 드론은 빠르게 영상을 취득하고 다양하게 활용 할 수 있을 것으로 보인다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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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.

• 한국지리정보학회지
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• 제25권4호
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• pp.136-150
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• 2022

본 연구는 하천 관리 및 홍수위 분석에 있어 필수적인 자료 중 하나인 하천 지형정보를 얻기 위해 RGB 영상을 활용하는 방법에 대한 비교 검토가 이루어졌다. 하천 구역의 지형정보를 얻는 데 있어 흐름 구간 즉 하도 지형정보를 얻는 것이 가장 어려운 분야 중 하나이기에 본 연구에서는 RGB 영상 기반으로 하도 지형정보를 추정하는 것에 집중하였다. 이를 위해 Acoustic Doppler Current Profiler(ADCP)와 RTK-GPS(Real Time Kinematic-GPS)를 이용하여 하도 지형을 직접 계측하였으며, 동시에 드론 촬영을 통해 획득한 고해상도 이미지를 이용하여 정사 영상을 생성하였다. 이후 수심 계측 결과와 RGB 정사 영상의 밴드 값들을 이용하여 수심 예측을 위한 기존에 개발된 회귀식들을 적용하였으며, 가장 뛰어난 예측력을 보여준 회귀식을 이용하여 연구 대상 지역의 하도 지형을 추정하였다. 흐름 구간 이외 지역의 경우 항공 라이다로부터 생성된 DEM을 이용하여 하천 구간 전체에 대한 지형정보를 구축하였다. 추가로 드론 촬영이 이루어진 동일한 시간 동안 직접 계측한 자료를 이용하여 생성된 지형정보와 드론 정사 영상 기반으로 생성된 하도 지형정보의 비교 검증을 수행하기 위해 CCHE2D 모형을 활용하여 흐름 모델링을 모의하였으며, 일부 구간에 대한 계측이 이루어지지 못한 직접 계측한 지형정보와 비교하여 영상 기반의 지형정보는 보다 나은 수심, 유속 모의 결과를 보여주었다. 본 연구 결과를 통해 RGB 영상으로부터 하도 지형정보를 획득할 수 있는 것을 확인하였으며, 추가적인 연구가 수행된다면 하천 관리를 위한 효율적인 하천 지형정보를 얻는 방법으로 활용할 가능성을 확인하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권6호
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• pp.463-467
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• 2020

본 연구의 주요 특징은 무인항공기(드론)등에서 취득되는 항공사진과 영상을 클라우드 서버에 전송하여 자동으로 정사영상을 합성하고 영상 촬영의 목적에 적합한 분석알고리즘을 적용하는 것이다. 개발된 무인항공 촬영영상 분석은 녹조, 산불감시, 작물재배 상태 등 다양한 분야에 활용이 가능한 영상분석 프로세스이다.

• 한국지리정보학회지
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• 제24권3호
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• pp.1-9
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• 2021

본 연구에서는 드론으로 취득한 고해상도 정사영상 자료를 이용하여, 컨볼루션 신경망(Convolution Neural Network, CNN)을 이용한 딥러닝 기법을 통해 수종에 대한 자동분류 가능성을 분석해 보고자 하였다. 수종판독을 위한 분류항목을 소나무, 자작나무, 낙엽송, 잣나무 그리고 신갈나무 5개 수종으로 선정하였다. 고해상도 정사영상과 임상도를 이용하여 총 5,000개의 데이터셋을 구축하였다. 수종분류를 위한 학습모델로 CNN 기법을 적용하였고, 데이터셋을 5:3:2의 비율로 훈련데이터, 검증테이터, 테스트데이터를 구분하여 모델의 학습 및 평가에 사용하였다. 모델의 전체 정확도는 89%로 나타났으며, 수종별 정확도는 소나무 95%, 자작나무 89%, 낙엽송 80%, 잣나무 86%, 신갈나무 98%로 나타났다.

• 한국측량학회지
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• 제35권6호
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• pp.441-452
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• 2017

드론은 항공에서 영상을 신속하게 촬영할 수 있기 때문에 재난 피해조사에 활용도가 높아지고 있다. 재난 피해조사를 위해서 드론영상과 기존의 정사영상을 상호 등록하여 피해면적을 추출해야 되는데 이 과정에서 시.공간해상도가 다른 두 영상을 등록해야 하는 문제에 직면하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 드론영상과 기존의 정사영상에서 추출한 선형쌍과 연관행렬을 이용하여 초기 영상변환을 수행하고, 초기 영상변환 된 결과를 정제하기 위해 선형을 이용하여 영상을 최종 등록하는 새로운 방법론을 제안하였다. 제안한 방법론의 적용성을 평가하기 위해 인공지물이 있는 지역과 자연지역을 구분하여 실험을 수행하였다. 실험결과 인공지물과 자연지역에서 평균제곱근오차는 각각 1.29 픽셀과 4.12 픽셀로 나타났으며, 선형정보를 많이 추출할 수 있는 인공지물이 있는 지역에서 상대적으로 높은 정확도의 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제22권2호
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• pp.35-39
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• 2021

드론을 이용한 사진측량은 고해상도의 정사영상을 제작할 수 있고 높은 정확도의 3차원 위치정보를 취득할 수 있어 토목·건설 분야에서의 활용성이 높다. 이에 본 연구에서는 드론사진측량을 이용하여 지형 현황도를 제작하고 제작 시 발생되는 문제점과 정확도를 분석하여 공원 조성에 드론사진측량의 활용 가능성을 판단하고자 하였다. 이를 위하여 드론 영상으로 정사영상과 수치표면모델(DSM: Digital Surface Model)을 제작하고 벡터화하여 지형 현황도를 작성하였다. 정확도 분석은 GPS(Global Positioning System)와 TS(Total Station)으로 제작한 지형 현황도를 기준으로 비교하였다. 검사점을 이용한 정확도 분석 결과 잔차의 평균이 평면에서 0.044m, 표고에서 0.066m로 나타나 1/1,000 수치지도 허용오차 범위를 만족하였으며 연구 대상지 내 호수의 면적을 비교한 결과 약 4.4%의 면적의 차이를 보여 지형현황도 작성 가능이 있다고 판단된다. 한편, 지형 현황도 제작 시 식생이 존재하는 지형의 경우 높이 값을 정확하게 취득하기 어려웠으며 지하 구조물 같은 경우 영상에서 확인할 수 없기 때문에 현장에서 직접적인 공간정보 취득이 필요하였다. 따라서, 드론사진측량을 이용한 지형 현황도 작성은 일부 지형에 대하여 직접적인 공간정보 취득이 같이 이루어지면 효율적으로 제작 될 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한공간정보학회지
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• 제24권4호
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• pp.97-104
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• 2016

본 연구에서는 강원도에 존재하는 노천 채굴 방식의 석회석 광산 내부에 존재하는 생태복원지역에 대한 변화 분석 및 모니터링을 수행하고자 고해상도의 다시기 정사영상을 이용하여 식생 분포 지역의 식생 분포 변화 분석을 수행하고자 하였으며, DEM을 이용한 지형의 변화 분석을 수행하였고, 드론 사진측량의 활용성을 검토하고자 하였다. 따라서 본 연구에서는 2014년 항공레이저측량 및 2015년 고정익 드론사진측량으로 제작된 정사영상과 포인트 클라우드를 수집하였다. 또한 2016년 회전익 드론사진측량을 이용하여 정사영상 및 포인트 클라우드를 제작하고, 이를 이용하여 생태복원지역의 변화 분석을 수행하였다. 그 결과 유인 항공측량시스템보다 단시간, 저비용으로 지형공간정보를 생성하고 이를 이용하여 노천광산 생태복원지역의 변화 모니터링 수행이 가능하였다. RGB 정사영상을 활용하여 식생 분포 지역을 추출하는 nEGI 및 VARI를 통해 식생 분포 지역을 추출한 결과 식생 분포 지역이 대상지역의 면적 대비 약 10~30%가 증가하여 생태복원이 원활하게 진행되고 있는 것으로 나타났다. DEM을 이용해 제작된 단면과 복원 계획선을 비교 분석한 결과 드론의 활용으로 제작된 단면과 복원 계획선이 ${\pm}10cm$의 오차로 유사한 형태를 나타냈으며, 토공량 분석이 가능하였다.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2017년 정기학술대회
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• pp.107-108
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• 2017

도시재생사업의 성공적 완수를 위해 드론을 활용하여 항공촬영정사영상 실태조사 지원하고 관리시스템을 구축하여 도시재생사업의 원활한 추진을 돕는다.