• 한국지리정보학회지
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• 제21권3호
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• pp.162-175
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• 2018

본 연구는 도시 열환경 문제를 개선하기 위해 UAV 영상 표면온도 자료를 이용하여 피복재질별 표면온도 특성을 분석하였다. 그리고 UAV 영상 표면온도를 유사한 시기에 측정된 현장 실측 표면온도와 비교하였다. UAV 영상과 실측 표면온도와 비교한 결과, 가장 큰 차이를 보이는 피복재질은 회색 콘크리트 지붕 재질로 약 $7.8^{\circ}C$로 나타났다. 우레탄은 $0.3^{\circ}C$ 차이로 가장 적었다. 산점도를 분석한 결과 설명력이 63.75%로 상관성이 높은 것으로 분석되었다. 표면온도가 가장 높은 재질은 금속지붕으로 $48.9^{\circ}C$로 나타났고, 우레탄($43.4^{\circ}C$), 회색 콘크리트 지붕($42.9^{\circ}C$) 순이었다. 표면온도가 낮은 재질은 나지($30.2^{\circ}C$), 수목 및 잔디($30.2^{\circ}C$), 흰색 콘크리트 지붕($34.9^{\circ}C$)이었다. UAV 영상 표면온도 자료는 피복재질의 열적특성을 정밀하게 분석 가능하였다. 향후, 실측자료와의 비교를 통해 UAV 영상의 정확성 검 보정과 위성영상과 연계하여 UAV 영상 자료의 활용성을 확대할 필요가 있다.

• 대한공간정보학회지
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• 제23권4호
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• pp.25-33
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• 2015

생태계 평가 연구는 대부분 토지피복 정보를 기반으로 하여 연구되며, 주로 전지구적인 범위로 이루어져 왔다. 그러나 이러한 결과들을 지역적 현안에 대한 의사결정 자료로 활용하기에는 범위와 스케일에 있어서 활용성이 떨어지는 측면이 있다. 지역적 스케일에 활용 가능한 토지피복 정보로는 환경부에서 제작된 토지피복도가 있지만 시각판독법(On Screen Digitizing Method)의 한계와 시기별, 지역별 차이로 인해 자료 활용에 제한이 있다. 본 연구는 객체기반 분류기법을 이용하여 UAV 영상의 중분류 토지피복도를 제작하는데 목적이 있다. 이를 위하여 고해상도 UAV 영상을 5m 공간해상도로 재배열한 후 영상분할을 수행한 결과 scale 20, merge 34가 최적의 가중치 값으로 나타났으며, RapidEye 영상 분할에서는 scale 30, merge 30이 중분류 수준에 적절한 가중치 값으로 나타났다. 토지피복도는 예제기반분류를 사용하여 제작하였고, 층화추출법을 사용하여 정확도 검증을 수행하였다. 그 결과, RapidEye 분류 영상은 90%, UAV 분류 영상은 91%로 양호한 토지피복분류 결과가 도출되었다.

• 한국측량학회지
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• 제36권4호
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• pp.223-233
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• 2018

본 연구는 지적기준점과 필지경계점에 대하여 무인항공기를 비행고도별로 40m, 100m로 구분하고 정사영상과 GNSS 지상현황측량을 통한 필지경계점 좌표간의 차이를 비교하여 정확도를 제시하였다. 연구결과, 첫째, 공간해상도 분석에서 비행고도별 정사영상에 대한 평균오차는 40m일 때 0.024m, 100m일 때 0.034m의 정확도로 나타났고, 비행고도 100m보다 40m에서 공간해상도와 위치 정확도가 높은 것으로 분석되었다. 둘째, 비행고도에 따른 지형지물별 영상인식의 정확도 분석을 위해 대공표지 없음, 녹색, 적색의 세가지 경우로 구분하여 비교한 결과 적색의 경우 RMSE가 X=0.039m, Y=0.019m, Z=0.055m로 가장 높은 정확도로 나타났다. 셋째, 정사영상과 현장실측을 통한 좌표를 비교한 결과 지적기준점의 경우 전체 RMSE는 X=0.029m, Y=0.028m, H=0.051m로 나타났고, 필지경계점의 경우 X=0.041m, Y=0.030m로 나타났다. 결론적으로 본 연구결과를 토대로 볼 때, 지적측량을 위한 정사영상 관련 법률규정에서 비행고도별 평균오차 0.05m 미만으로 제한한다면, 공간정보취득 뿐만 아니라 지적측량에도 경제적이고 효율적인 방법이 될 것으로 기대한다.

• 한국지리정보학회지
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• 제22권2호
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• pp.1-14
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• 2019

농촌지역에서 야적퇴비가 비점오염원으로 작용하고 있으나, 정량적으로 분포 및 적재량이 산정되지 않아 야적퇴비가 유실되어 하천 수질에 미치는 영향을 파악하기 어렵다. 본 연구에서는 지상 LiDAR를 활용하여 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)의 야적퇴비 데이터를 검증하고, 수동조종비행으로 UAV를 활용하여 야적퇴비 탐색 및 촬영 후 관리상태 및 적재량 변화를 파악함으로써, 수계에 미치는 영향을 판단하기 위한 기초자료를 확보하고자 한다. 지상 LiDAR를 기준으로 정확도를 비교분석한 결과 DSM(Digital Surface Model)에 대해 약 0.21m 이내의 차이를 보이며 적재량의 정확도는 93.24%로 나타나, UAV 영상을 이용하여 야적퇴비의 적재량을 산출하고 활용하기에 충분하다고 판단된다. UAV를 활용하여 야적퇴비의 관리상태를 확인할 수 있었으며, 총 야적 퇴비 적재량은 $1,172.16m^3$, $1,461.66m^3$, $1,350.53m^3$순으로 나타나 야적퇴비 적재량 변화를 파악할 수 있었다. 본 연구의 결과는 UAV를 활용하여 효율적인 비점오염원 관리에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• Composites Research
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• 제36권3호
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• pp.211-216
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• 2023

선박, 항공기 구조물을 설계할 때 경량화 및 강도를 만족할 수 있도록 설계하는 것은 중요하다. 현재, 경량화와 구조물의 강도를 만족시키기 위한 방법으로 3D 프린트 복합재료를 이용한 위상 최적화에 관련된 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서는 항공기 또는 무인기의 부품 중 하나인 조종면에 대한 3D 프린트 복합재료의 적용 가능성을 분석하기 위해 구조해석을 수행했다. 조종면의 내부 위상 형상에 대해 3가지(육각형, 사각형, 삼각형) 형상을 고려하여 굽힘 하중에 대한 조종면의 최적의 위상 형상을 분석하였다. 또한 3D 프린트 복합재료의 4가지 강화재(탄소섬유, 유리섬유, 고강내열유리섬유, 케블라)를 적용했을 때의 조종면의 굽힘 강도를 분석하였다. 3점 굽힘 실험결과와 구조해석 결과를 비교한 결과, 탄소섬유와 케블라로 제작된 육각형의 위상 형상을 갖는 조종면이 우수한 성능을 갖는 것을 확인하였다. 이를 통해 조종면에 대해 3D 프린트 복합재를 충분히 적용 가능할 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_1호
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• pp.1757-1766
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• 2021

녹피율은 행정구역면적 대비 녹지가 피복된 면적의 비율로, 실질적인 도시녹화 지표로 활용되고 있다. 현재 녹피율은 토지피복지도를 기반하여 산출되는데, 토지피복지도의 낮은 공간해상도와 일정하지 않은 제작시기는 정확한 녹피율 산출과 정밀한 녹피분석을 어렵게 한다. 따라서 본 연구는 새로운 녹피율 산출방안으로 항공영상과 심층학습을 활용한 방안을 제안한다. 항공영상은 높은 해상도와 비교적 일정한 주기로 정밀한 분석을 가능하게 하며 심층 학습은 항공영상 내 녹지를 자동으로 탐지할 수 있다. 지자체는 매년 다양한 목적을 위해 유인항공영상을 취득하여 이를 활용해 신속하게 녹피율을 산출한다. 하지만 미리 취득된 유인항공영상은 취득 시기와 해상도, 센서와 같은 세부사항을 선택할 수 없어 정밀한 분석이 어려울 수 있다. 이러한 한계점은 다양한 센서의 탑재가 가능하고 낮은 고도의 비행으로 인해 고해상도 영상을 취득할 수 있는 무인항공기를 활용하여 보완될 수 있다. 이에 두 가지 항공영상으로부터 녹피율을 산출하였고 그 결과, 모든 녹지 유형으로 부터 높은 정확도로 녹피율을 산출할 수 있었다. 하지만 유인항공영상으로부터 산출된 녹피율은 복잡한 환경에서 한계가 있었다. 이를 보완하고자 활용한 무인항공영상은 복잡한 환경에서도 높은 정확도의 녹피율을 산출할 수 있었고 추가밴드 영상을 통해 더 정밀한 녹지 영역 탐지가 가능했다. 추후 기존 유인항공영상에 새로 취득한 무인항공영상을 보완적으로 사용해 녹피율을 효과적으로 산출할 수 있을 것이라 기대된다.

• 해양환경안전학회지
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• 제17권4호
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• pp.307-314
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• 2011

본 연구는 무인 항공사진 촬영을 이용하여 해안에 산재한 해안표착물을 탐지하는 새로운 방법을 제시하였다. 이동성과 신속성, 경제성이 우수한 소형 무선 조정 헬리콥터의 기체와 헬리콥터의 진동에 관계없이 연직 상태를 유지할 수 있는 짐벌 장치에 디지털카메라를 장착하여 항공사진 촬영을 시행하였다. 또한, 촬영된 영상으로부터 해안표착물을 탐지하기 위해 Matlab program을 이용한 디지털 영상처리 알고리즘을 고안하였다. 특히 고안된 알고리즘은 배경 차감 기법(Background subtraction method)을 적용하여 연구 대상 해안의 각기 다른 모래 상태로 인해 발생하는 물체 추출 오차를 감소시킴으로써 다양한 형태의 해안표착물을 안정적으로 탐지하는 결과를 보여주었다. 향후, 이 연구 방법을 적용한 해안표착물 모니터링이 이루어질 경우 모니터링 대상 구역 설정의 대표성 문제 해결 및 발생량 추정에 크게 기여할 수 있으며, 해양환경 감시 분야에 활용가능성이 클 것으로 판단된다.

• 대한공간정보학회지
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• 제24권4호
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• pp.39-45
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• 2016

본 연구에서는 임의의 수상기준점을 배치하고, UAV를 활용하여 해상에서의 사진측량 정확도 분석을 수행하였다. 소규모 저수지를 연구지역으로 선정하여 20개의 부표를 임의의 수상기준점으로 사용했으며, 사용되는 기준점의 수를 조절하여 위치 좌표의 오차를 확인하였다. 사진당 기준점수에 따라 case별로 분류하였으며 X의 정확도는 0.141m ~ 0.166m, Y의 정확도는 0.137m ~ 0.241m로 나타났다. 해상경계측량을 위한 오차범위가 ${\pm}2m$임을 고려할 때, 이 수치는 해상과 같이 특이점이 부족하여 사진측량이 어려운 곳에서 임의의 기준점을 이용한 무인항공기 사진측량으로 사용 가능한 수준의 위치 데이터 정확도를 확보할 수 있을 것으로 사료된다. 또한, 사진당 기준점 평균 사용수, 기준점 사용 부표수, 면적당 기준점비율, 기준점 사용 부표 비율등 4개의 수치와 x, y의 상관분석을 실시하였다. 각 요소와 x, y는 강한 음의 상관관계를 보였고 면적당 기준점 비율, 사진당 기준점 평균 사용수 기준점 사용 부표 비율의 순서로 x, y와의 상관도가 높은 것으로 나타났다. 기준점 사용 부표수와 x, y간의 관련성은 매우 낮은 것으로 나타났다. 이러한 상관분석의 결과는 실제 사용되는 기준점의 총 개수보다 각 사진에 사용되는 기준점의 수가 위치 정확도에 더 큰 영향을 미친다고 분석할 수 있다.

• 한국측량학회지
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• 제30권1호
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• pp.31-38
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• 2012

UAV기반 멀티센서 시스템을 통해 취득된 영상의 지오레퍼런싱 정확도는 사용된 GPS/INS 시스템의 성능뿐만 아니라 카메라와 GPS/INS 시스템간의 상호관계를 나타내는 탑재변수의 정확도에 의해 영향을 받는다. 따라서 멀티센서 시스템 개발에 있어서 탑재변수의 정확한 추정은 필수적이다. 현재 우리는 재난/재해와 같은 긴급 상황에 대한 빠른 대응을 위해 실시간으로 대상지역을 감시할 수 있는 저고도 UAV기반의 실시간 공중자료획득 시스템을 개발하고 있다. 본 연구는 현재 개발 중인 시스템의 탑재변수 추정을 위한 시스템 캘리브레이션 방법론을 제안한다. 또한 실제 시스템의 제원을 이용한 시뮬레이션 데이터를 이용하여 정확하고 효율적인 캘리브레이션을 위한 효과적인 비행경로 및 지상기준점의 필요 개수를 도출하였다. 실험 결과, 총 6개의 스트립으로 구성된 비행경로를 따라 획득된 데이터와 5점 이상의 지상기준점 정보를 이용하면 제안된 방법론을 통해 정확한 탑재변수의 추정이 가능함을 확인할 수 있었다. 향후에는 제안된 방법론을 이용하여 개발된 시스템의 탑재변수를 추정하고 이를 이용하여 획득된 센서 데이터의 지오레퍼런싱 정확도 평가를 수행할 예정이다.

• 한국지리정보학회지
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• 제20권1호
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• pp.1-14
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• 2017

토지피복도는 지역의 현황을 파악하는 기초적 자료이지만 시간적 공간적 해상도의 한계로 인하여 생태 연구 분야에서의 활용성은 떨어지는 측면이 있다. 이에 본 연구에서는 UAV으로 취득된 고해상도 영상을 기반으로 토지피복도 제작과 자료의 활용가능성을 알아보고자 하였다. UAV를 이용하여 연구대상지 $2.5km^2$ 범위에서 10.5cm 정사영상을 취득하였으며 객체기반(Object-based)과 화소기반(pixel-based) 분류를 통해 얻어진 토지피복도를 비교 분석하였다. 정확도 검증 결과 화소기반 분류는 Kappa 0.77, 객체기반 분류는 Kappa 0.82로 분류정확도가 높았으며, 전반적인 면적비율은 유사하지만 초지, 습지 지역에서 양호한 분류 결과가 나타났다. 객체기반 분류를 위한 최적의 영상분할 가중치는 Scale150, Shape 0.5, Compactness 0.5, Color 1로 선정하였으며 가중치 선정과정에서 Scale이 가장 큰 영향을 주었다. 화소기반 분류 결과와 비교해 객체간의 명확한 경계를 가지므로 결과물 판독이 용이한 것으로 나타났으며, 환경부 토지피복도(세분류)와 비교하여 개발지역(도로, 건물 등)을 제외한 자연지역(산림, 초지, 습지 등)의 분류에 효과적이었다. UAV 영상을 활용한 토지피복 분류방법으로서 객체기반 분류기법의 적용은 자료의 최신성, 정확성, 경제성 등의 장점으로 생태 연구 분야에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.