• 융합정보논문지
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• 제10권9호
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• pp.147-153
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• 2020

드론 산업이 최근 4차 산업 혁명을 주도하는 분야로 발표되면서 드론 시장을 창출하기 위해 많은 투자와 연구가 이루어지고 있다. 그러나 드론 시험비행에 대한 수요가 급격히 증가함에 따라 고흥 항공센터만으로는 시험비행 요구를 충족시키기가 어려우며, 드론과 같이 신규 개발하였거나 기존 형상을 개조한 비행체가 비행시험장이 아닌 곳에서 시험비행을 수행할 시 예측할 수 없는 비행성능이나 조종 미숙으로 인한 잠재적 사고 위험성을 가지고 있다. 따라서 유인 및 무인 항공기의 안전 검증을 위해 충분한 시험비행 공간의 확보가 필수적이다. 따라서 본 연구는 국내 비행시험장의 상태와 ICAO DOC 9184-AN / 902 Part 1을 분석 하여, 종합적인 비행 테스트 인프라를 구축하기 위한 비행 테스트 사이트 예비 평가 방법과 인프라 사이트 평가 방법을 제시하였다.

• 한국측량학회지
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• 제35권6호
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• pp.453-460
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• 2017

고압 송전선은 전선을 느슨하게 가선하여 약간의 이도를 유지하도록 되어있다. 현재 송전선의 이도를 측정하는 방법은 직접 측량에 의존하고 있고 비교적 정확한 값을 얻을 수 있지만, 송전탑에 직접 승탑하거나 가까이 접근해야하는 위험성 및 어려움이 있다. 본 연구에서는 대상체에 접근하지 않고 3차원 측정을 수행하기 위해 저가의 드론을 활용한 항공사진측량 기법을 사용하였다. 선형 구조물인 송전선은 매핑을 위한 특징점이 존재하지 않기 때문에, 송전선의 방향과 수직이 되도록 에피폴라 라인을 형성하여 입체 사진 처리기법을 통해 송전선의 3차원 매핑을 수행하고, 송전선의 처짐량을 도출하였다. 사진측량기법에 의한 측정 결과 무타겟 토탈스테이션을 사용하여 직접 측정한 두 지점의 송전선의 처짐량과 비교하였을 때 수직 정확도가 15~16cm로 파악되었고 이는 해당 지점 처짐량 대비 5% 이내 및 대상 송전선 이도량의 3% 이내에 해당하는 값이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제40권2호
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• pp.151-166
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• 2024

해안쓰레기 문제는 전 세계적으로 환경에 대한 심각한 위협이 되고 있다. 본 연구에서는 딥러닝과 원격탐사 기술을 활용하여 해안쓰레기의 모니터링 방법을 개선하고자 하였다. 이를 위해 You Only Look Once (YOLO)v8 모델을 이용한 객체 탐지 기법을 적용하여 우리나라 주요 해안쓰레기 11종에 대한 대규모 이미지 데이터셋을 구축하고, 실시간으로 쓰레기를 탐지 및 분석할 수 있는 프로토콜(Protocol)을 제안한다. 낙동강 하구에 위치한 신자도를 대상으로 드론 이미지 촬영 및 자체 개발한 YOLOv8 기반의 분석 프로그램을 적용하여 해안쓰레기 성상별 핫스팟을 식별하였다. 이러한 매핑(Mapping) 및 분석 기법의 적용은 해안쓰레기 관리에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.233-240
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• 2024

본 연구에서는 5G 네트워크용 UAV(: Unmanned Aerial Vehicle)를 사용한 산업단지 내의 현장 상황을 실시간 감시하는 시스템에 대해 소개한다. UAV에 장착된 센서(화재, 유해가스 검출, 산업 재해형 인체 사고 감지)에서 모니터링 이벤트가 발생하면 센서의 주요 정보들이 UAS(: Unmanned Aerial System)애플리케이션 서버로 전달한다. 이러한 정보 전달 처리결과로, 산업단지공단의 관리자나 운영자는 사고 위험 상황별 트리거 처리를 통한 산업단지공단 내의 현장에서 인명사고와 화재, 그리고 유해 가스검출에 대한 법적인 근거 자료를 확보할 수 있게 되었다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제60권2호
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• pp.229-234
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• 2021

본 연구에서는 멀티콥터를 이용한 무인항공용 방제약제 살포시 사용하는 상용 노즐에 3가지 타입에 따른 살포양상과 피복도를 조사하였다. 처리구에 플루페녹수론·메타플루미존(flufenoxuron+metaflumizone) 액상수화제와 비펜트린(bifenthrin) 유제를 살포하고난 뒤, 살포 약제의 낙하입자를 감수지를 이용하여 측정하고 감수지의 피복도를 조사하였다. 낙하입자 분석결과 풍속의 차이에 따라 노즐별 낙하입자 균일도에 차이를 보였으며 제형별 차이는 없었다. 노즐별 분사량은 공식 제공정보와 실제 분사량에 차이를 보였다. 이 결과들은 무인항공기 이용 농업현장방제 및 약제등록시험 가이드라인 설정에 근거자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국측량학회지
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• 제36권6호
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• pp.451-456
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• 2018

시설물의 유지 관리 및 모니터링에 UAVs (Unmanned Aerial Vehicles)의 활용이 확대되고 있다. 안전 점검을 위한 시설물의 외관 상태 평가를 위하여 고해상도 영상을 취득하는 것이 필요하며, 넓은 지역을 빠르게 취득하기 위하여 비디오 데이터로 취득할 필요가 있다. 일반적으로 비디오 데이터에는 위치 정보가 포함되지 않아, 검사 개체의 실제 크기에 대한 정량적 분석이 어렵다. 본 연구에서는 교량 시설물을 대상으로 비디오 프레임과 기준 사진의 정합을 이용하여 교량의 3차원 점군(point cloud) 데이터의 활용성을 평가하고자 한다. 드론을 이용하여 비디오와 사진을 취득하고, 기준 사진과의 특징점 정합을 통하여 비디오 프레임의 외부 표정 요소를 생성하였다. 실험 결과 비디오 프레임 데이터는 기준 사진과 유사한 표정 정확도를 얻었으며, 표정된 프레임 데이터를 이용하여 생성된 점군 데이터는 교량의 형상 및 크기를 잘 표현하였다. 향후 다양한 조건의 정합 실험을 통하여 결과물의 안정성이 확인되면, 비디오 기반의 시설물 모델링 및 점검에 효과적으로 적용될 것으로 기대된다.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제26권4_2호
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• pp.697-703
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• 2023

Intertidal zones, akin to tidal flats, are among the potential areas where underwater cultural heritage might be submerged. However, the shallow depths in these regions present challenges for conventional vessel-based survey methods. Moreover, during low tides, intertidal zones transform into tidal flats, limiting the efficiency of survey efforts due to restricted access and potential risks. As a result, proper underwater cultural heritage surveys encounter difficulties in these environments. In recent times, extensive research is underway to address these issues by investigating underwater cultural heritage surveys in intertidal zones, encompassing diverse fields, including equipment-based investigations. This study aimed to explore the feasibility of utilizing unmanned aerial vehicles (UAVs) to conduct intertidal cultural heritage surveys, employing aerial photography and 3D mapping to create detailed orthoimages and 3D models. The study focused on assessing the potential application of these techniques for cultural heritage surveying within intertidal zones. Notably, the survey conducted in Jindo's Naesan-ri demonstrated high-resolution capabilities, enabling the distinction of actual pottery fragments mixed within gravel fields. Similarly, in the survey of Jindo's Byeokpa-hang, it was found that a wooden pillar structure existed in a section about 200m long. The integration of various sensors, including LiDAR, with UAVs allows for diverse investigation possibilities, including bathymetric measurements, and is expected to facilitate the acquisition of varied datasets for further research and assessment.

• 한국항행학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.182-189
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• 2023

깊이 추정은 차량, 로봇, 드론의 자율주행을 위한 3차원 지도 생성의 핵심 기술이다. 기존의 센서 기반 깊이 추정 방식은 정확도는 높지만 가격이 비싸고 해상도가 낮다. 반면 카메라 기반 깊이 추정 방식은 해상도가 높고 가격이 저렴하지만 정확도가 낮다. 본 연구에서는 무인항공기 카메라의 깊이 추정 성능 향상을 위해 Self-Attention 기반의 비지도 단안 카메라 영상 깊이 추정을 제안한다. 네트워크에 Self-Attention 연산을 적용하여 전역 특징 추출 성능을 향상시킨다. 또한 카메라 파라미터를 학습하는 네트워크를 추가하여 카메라 칼리브레이션이 안되어있는 이미지 데이터에서도 사용 가능하게 한다. 공간 데이터 생성을 위해 추정된 깊이와 카메라 포즈는 카메라 파라미터를 이용하여 포인트 클라우드로 변환되고, 포인트 클라우드는 Octree 구조의 점유 그리드를 사용하여 3D 맵으로 매핑된다. 제안된 네트워크는 합성 이미지와 Mid-Air 데이터 세트의 깊이 시퀀스를 사용하여 평가된다. 제안하는 네트워크는 이전 연구에 비해 7.69% 더 낮은 오류 값을 보여주었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권10호
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• pp.1353-1358
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• 2021

IoT(Internet of Things) 기술은 통신, 마이크로 프로세서 그리고 임베디드 소프트웨어 기술의 발전과 융합으로 인해 탄생 되었다. 그에 따른 응용 중 하나로 UAV(Unmanned Aerial Vehicle, 무인 항공기) 시스템에도 적용되고 있다. 운용상 유인용 항공기(manned aircraft)는 지상에 있는 관제 시스템을 통해 운항의 지시를 받아, 조종사가 직접 비행 기체를 제어하는 방식으로 운영되지만, UAV는 GCS(Ground Control System, 지상 제어시스템)를 통해 직접 비행 제어를 받는다. 따라서 UAV와 GCS 간의 통신을 위한 프로토콜로 개방형인 MAVLink (Macro Air Vehicle Link)가 주로 사용이 되고 있으나, 범용이고 공개적이다 보니 일부구간에서 제삼자에 의해 쉽게 노출되어 비행체의 상태 및 기타 제어 정보 등의 정보 보안에 취약하다. 본 제안은 UAV를 안전하게 운영하기 위한 GCS 내 통신메시지의 암호화 적용 방안을 제시한다.

• 한국측량학회지
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• 제38권4호
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• pp.353-361
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• 2020

급격한 도시화로 인해 출퇴근 시간의 차량 정체, 상시 정체지역 발생 등 다양한 교통문제들이 발생하고 있다. 이러한 교통문제들을 해결하기 위해서는 신속·정확한 교통량 예측 및 분석이 필요하다. ITS (Intelligent Transportation System)는 최신 ICT (Information and Communications Technology) 기술들을 활용하여 최적의 교통관리를 수행하는 시스템이며, 다양한 기법을 통해 신속·정확한 교통량을 분석하기 위한 많은 연구가 수행 되었다. 본 연구에서는 높은 정확도로 실시간 교통량 분석을 위해 UAV (Unmanned Aerial Vehicle) 동영상을 활용한 딥러닝(deep learning) 기반의 차량탐지기법을 제안하고자 한다. 이를 위해, UAV를 활용하여 다양한 차량이 통행하는 교차로에서 학습 및 검증에 필요한 정사 동영상 촬영을 수행하였으며, 승용차(sedan), 트럭(truck), 버스(bus)로 분류하여 차량을 학습시켰다. 딥러닝 알고리즘은 대표적인 객체탐지 알고리즘 중의 하나인 YOLOv3 (You Only Look Once V3)를 이용하였으며, 실험결과 전체 차량 검출율은 90.21%이며, 정확도와 재현율은 각각 95.10%와 85.79%이다. 본 연구를 통하여, 드론을 이용한 영상으로부터 차량 탐지를 통한 실시간 교통량 분석이 가능함을 확인하였다.