Kim, Seong-Sam;Shin, Sung-Woong;Kim, Eui-Myoung;Yoo, Hwan-Hee
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.25
no.4
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pp.279-287
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2007
The increased availability of portable, low-cost, high resolution video equipments have resulted in a rapid growth of the applications for video sequences. These video devices can be mounted in handhold unit, mobile unit and airborne platforms like maned or unmaned helicopter, plane, airship, etc. This paper describes the feasibility fur generating image map from the experimental results we designed to track the interested points extracted by KLT operator in the neighboring frames and implement image matching for each frames taken from UAV (Unmaned Aerial Vehicle). In the image registration for neighbourhood frames of aerial video, the results demonstrate the successful rate of matching slightly decreases as the drift between frames increases, and also that the stable photographing is more important matching condition than the pixel shift.
The use of unmanned aerial vehicles is rapidly increasing in order to effectively utilize limited manpower and minimize casualties on the battlefield. The requirements for ground control equipment vary depending on the operating concept and environment of the unmanned aerial system, but there are still common requirements. However, the lack of standardized system configurations to meet these common requirements makes it difficult to reuse common functions, leading to continuous acquisition costs. To solve this problem, this paper develops a Korean version of the UCS model using the UCS architecture. Furthermore, after designing elements related to service development not specified in the architecture (such as framework, communication middleware, service structure, etc.), we develop a Boilerplate to enhance developers' work efficiency based on this. The results of this study will serve as a foundation for effectively and economically carrying out the development of ground control equipment for unmanned aerial systems.
Journal of Korea Entertainment Industry Association
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v.15
no.4
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pp.349-357
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2021
Recently, drones are rapidly becoming common and expanding. There is a great need for diversity in whether drone flight data can be used as entertainment technology analysis data. In particular, it is necessary to check whether it is possible to analyze and utilize the flight and operation process of entertainment drones, which are developing through autonomous and intelligent methods, through data analysis and machine learning. In this paper, it was confirmed whether it can be used as a machine learning technology by using FC data in the evaluation of drones for entertainment. As a result, FC data from DJI and Parrot such as Mavic2 and Anafi were unable to analyze machine learning for entertainment. It is because data is collected at intervals of 0.1 second or more, so that it is impossible to find correlation with other data with GCS. On the other hand, it was found that machine learning technologies can be applied in the case of Fixhawk, which used an ARM processor and operates with the Nuttx OS. In the future, it is necessary to develop technologies capable of analyzing the characteristics of entertainment by dividing fixed-wing and rotary-wing flight information. For this, a model shoud be developed, and systematic big data collection and research should be conducted.
Jung, Sejung;Park, Jueon;Lee, Won Hee;Han, Youkyung
Korean Journal of Remote Sensing
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v.36
no.5_2
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pp.989-1006
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2020
Building change monitoring based on building detection is one of the most important fields in terms of monitoring artificial structures using high-resolution multi-temporal images such as CAS500-1 and 2, which are scheduled to be launched. However, not only the various shapes and sizes of buildings located on the surface of the Earth, but also the shadows or trees around them make it difficult to detect the buildings accurately. Also, a large number of misdetection are caused by relief displacement according to the azimuth and elevation angles of the platform. In this study, object-based building detection was performed using the azimuth angle of the Sun and the corresponding main direction of shadows to improve the results of building change detection. After that, the platform's azimuth and elevation angles were used to detect changed buildings. The object-based segmentation was performed on a high-resolution imagery, and then shadow objects were classified through the shadow intensity, and feature information such as rectangular fit, Gray-Level Co-occurrence Matrix (GLCM) homogeneity and area of each object were calculated for building candidate detection. Then, the final buildings were detected using the direction and distance relationship between the center of building candidate object and its shadow according to the azimuth angle of the Sun. A total of three methods were proposed for the building change detection between building objects detected in each image: simple overlay between objects, comparison of the object sizes according to the elevation angle of the platform, and consideration of direction between objects according to the azimuth angle of the platform. In this study, residential area was selected as study area using high-resolution imagery acquired from KOMPSAT-3 and Unmanned Aerial Vehicle (UAV). Experimental results have shown that F1-scores of building detection results detected using feature information were 0.488 and 0.696 respectively in KOMPSAT-3 image and UAV image, whereas F1-scores of building detection results considering shadows were 0.876 and 0.867, respectively, indicating that the accuracy of building detection method considering shadows is higher. Also among the three proposed building change detection methods, the F1-score of the consideration of direction between objects according to the azimuth angles was the highest at 0.891.
Ji-hun Kwon;Dong-min Lee;Kyung-min Park;Ye-won Na;Ye-ju Kim;Gi-moung Lee;Jong-whoa Na
Journal of Advanced Navigation Technology
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v.27
no.4
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pp.382-390
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2023
The Korea market for LUAV (Light Unmanned Aerial Vehicle) weighing less than 150 kg is growing rapidly. As a result, the market for manufacturing and operating LUAV is expanding, and domestic development of parts and finished products is actively taking place. However, the flight control system and onboard software, which are key components of domestic LUAV, are largely dependent on overseas products due to the excessive cost and period required for development. This paper presented a domestic software development and certification procedure using DO-178C, a guideline for aircraft software development, and the Model-based Development method, and conducted a survey of those involved in the development, manufacturing, and certification of LUAV and analyzed the results. In addition, a case study was conducted to apply the software development plan to the helicopter FCC (Flight Control Computer).
This study analyzes the accuracy of ortho imagery based on whether camera calibration performed or not, using an unmanned aerial vehicle which equipped smart camera. Photgrammetric UAV system application was developed and smart camera performed image triangulation, and then created image as ortho imagery. Image triangulation was performed depending on whether interior orientation (IO) parameters were considered or not, which determined at the camera calibration phase. As a result of the camera calibration, RMS error appeared 0.57 pixel, which is more accurate compared to the result of the previous study using non-metric camera. When IO parameters were considered in static experiment, the triangulation resulted in 2 pixel or less (RMSE), which is at least 200 % higher than when IO parameters were not considered. After generate ortho imagery, the accuracy is 89% higher when camera calibration are considered than when they are not considered. Therefore, smart camera has high potential to use as a payload for UAV system and is expected to be equipped on the current UAV system to function directly or indirectly.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.53
no.3
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pp.114-123
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2016
The effective feature extraction method for unmanned aerial vehicle (UAV) detection is proposed and verified in this paper. The UAV engine sound is harmonic complex tone whose frequency ratio is integer and its variation is continuous in time. Using these characteristic, we propose the feature vector composed of a mean and standard deviation of difference value between fundamental frequency with 1st overtone as well as mean variation of their frequency. It was revealed by simulation that the suggested feature vector has excellent discrimination in target signal identification from various interfering signals including frequency variation with time. By comparing Fisher scores, three features based on frequency show outstanding discrimination of measured UAV signals with low signal to noise ratio (SNR). Detection performance with simulated interference signal is compared by MFCC by using ELM classifier and the suggested feature vector shows 37.6% of performance improvement As the SNR increases with time, the proposed feature can detect the target signal ahead of MFCC that needs 4.5 dB higher signal power to detect the target.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.34
no.5
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pp.1645-1653
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2014
In general, RGB, NIR, and thermal images are used for obtaining geospatial data. Such multiband images are collected via devices mounted on satellites or manned flights, but do not always meet users' expectations, due to issues associated with temporal resolution, costs, spatial resolution, and effects of clouds. We believe high-resolution, multiband images can be obtained at desired time points and intervals, by developing a payload suitable for a low-altitude, auto-piloted UAV. To achieve this, this study first established a low-cost, high-resolution multiband image collection system through developing a sensor and a payload, and collected geo-referencing data, as well as RGB, NIR and thermal images by using the system. We were able to obtain a 0.181m horizontal deviation and 0.203m vertical deviation, after analyzing the positional accuracy of points based on ortho mosaic images using the collected RGB images. Since this meets the required level of spatial accuracy that allows production of maps at a scale of 1:1,000~5,000 and also remote sensing over small areas, we successfully validated that the payload was highly utilizable.
Kang, Woonsung;Hwang, Sunnam;Chang, Ho Jung;Kim, Hyun-Sik
Journal of the Microelectronics and Packaging Society
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v.24
no.3
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pp.63-69
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2017
This paper presents a highly efficient power management system for UAV-drones. For free from the battery cell-balancing issue, the proposed system allows the drone to utilize a single-cell Li-Po battery. To realize low-voltage input of 3.7V, the switch-mode step-up DC-DC converter is optimally designed with high power efficiency. The prototype DC-DC converter was implemented with an output voltage of 5V, which will be provided to digital parts of the drone. The power efficiency was measured to be max. 91.3% with low surface temperature. The measured line and load regulations were 0.02V/V and 0.15V/A, respectively. Thanks to the proposed power management system, the available time-to-fly of the drone is expected to be significantly extended in virtue of the enhanced power efficiency.
This paper is to study the development of three dimensional Digital Surface Model (DSM) using photogrammetry technique based on self-developed Drone (Unmanned Aerial Vehicle (UAV)). To develop DSM, we selected a study area in Jeju island and took 24 pictures from the drone. The three dimensional coordinates of the photos were made by Differential Global Positioning System (DGPS) surveying with 10 ground control points (GCP). From the calculated three dimensional coordinates, we produced orthographic image and DSM. The accuracy of DSM was calculated using three GCPs. The average accuracy of X and Y was from 8.8 to 14.7 cm, and the accuracy of Z was 0.8 to 12.4 cm. The accuracy was less than the reference accuracy of 1/1,000 digital map provided by National Geographic Information Institute (NGII). From the results, we found that the self-developed drone and the photogrammetry technique are a useful tool to make DSM and digital map of Jeju.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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