• 대한원격탐사학회지
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• 제35권6_1호
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• pp.987-997
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• 2019

최근 무인항공기(UAV)의 발전과 관심이 높아지면서 UAV의 수요가 급증하고 있다. 전통적인 방식의 인공위성 및 항공영상에 비해 적은 운용비용으로 효과적인 자료 취득이 가능하여 다양한 연구(환경, 지리정보, 해양관측, 원격탐사)에 활용되고 있다. 다만, 배터리 용량 및 관제시스템과 기체의 거리 제한에 따라 전통적인 원격탐사 방법인 위성과 항공기를 이용한 방법에 비해 좁은 면적만을 획득한다는 단점이 있다. 하지만 원거리 원격관제가 가능하다면 원격탐사 분야에서의 UAV의 활용 가능성은 더 높아질 수 있으며 이에 UAV와 관제 시스템의 거리에 상관없이 관제할 수 있는 통신 네트워크 시스템이 필요하다. 전통적인 방식의 무선장치(RF 2.4 GHz, 915 MHz, 433 MHz)로 UAV와 Ground Control System(GCS)가 송수신 할 수 있는 거리는 약 2 km 내외로 제한적이다. 하지만 구축되어 있는 Long-Term Evolution(LTE) 통신망 기반의 제어방식을 적용하면 Radio Frequency(RF) 통신망의 단점을 보완할 수 있어 기존 산업과 융합하여 보다 큰 효과를 이룰 수 있다. 본 연구에서는 LTE 통신방식을 통해 GCS 기준 최대 직선거리 6.1 km, 촬영 면적 2.2 ㎢, 총 비행 거리 41.75 km의 비행을 수행하였다. 또한, LTE 통신의 무선 기지국 현황을 통해 통신 두절 가능성에 대해서도 분석하였다.

• 항공우주정책ㆍ법학회지
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• 제33권1호
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• pp.227-260
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• 2018

최근 드론의 활용이 증가하면서 드론 기체의 파손 망실 손해 및 제3자의 신체 재산 피해 등 위험 역시 커지고 있다. 국내에서는 최근 드론 활용이 증가하면서 드론사고가 언론에 자주 보도되고 있다. 또한 시민 제보나 군 경찰의 처분의뢰 등을 통해 불법 사실을 인지하고 행정처분을 한 건수 역시 증가 추세이다. 드론사고로 인하여 제3자의 인적 물적 피해에 대한 손해배상책임 및 촬영정보유출 배상책임 등이 발생할 수 있다. 이에 따라 드론사고로 인한 책임과 위험을 완화할 수 있는 드론보험에 대한 고찰이 필요하다. 미국은 주택종합보험을 통해 주택에서 레저용 드론에 의해 발생하는 손해에 대해 보상받을 수 있다. 영국은 드론사고 발생 시 드론 소유자나 운영자가 무과실책임을 부담하게 된다. 또한 영국에서는 드론의 무게 및 운영 목적에 따라 드론보험 가입의무가 구분된다. 독일은 인적 물적 손해 발생 시, 드론 소유자는 드론이 항공기로 인정되는 한 무과실책임이 인정된다. 또한 독일에서는 드론 소지자에게 책임보험 가입의무를 부과하고 있다. 국내는 타인의 수요에 따라 유상으로 활용하는 초경량비행장치사용사업, 항공기대여업 및 항공레저스포츠업에 한하여 보험 가입을 의무화하고 있다. 이에 따라 자기 수요에 따라 활용되는 임무용 무인비행장치로 인한 제3자 손해 발생시, 원활한 손해배상에 어려움이 발생할 수 있는 상황이다. 외국 보험회사들은 드론으로 발생할 수 있는 다양한 손해를 담보하는 드론보험을 출시 판매하고 있다. 국내에서도 일부 보험사에서 드론 관련 제3자 손해배상보험 및 드론 기체 파손 망실 시 손해보전을 위한 기체보험을 개발하여 운영 중이다. 그러나 국내 드론보험은 합리적인 수준의 보험요율 산정을 위한 객관적인 자료 부족으로 인해 드론보험 요율이 매우 높은 실정이다. 또한 해킹 도난 분실 위험 및 기상영향 등 드론의 특수성을 반영한 드론보험 개발 역시 미흡한 실정이다. 드론 도입 활용 활성화 및 드론 활용 기관의 경제적 부담을 완화하기 위하여 드론보험 요율을 합리적인 수준으로 인하하는 것이 우선적으로 필요하다. 합리적인 수준의 보험요율을 산정하기 위해서는 보험사가 비행자료 등 기초자료를 확보하는 것이 선행되어야 하므로, 드론 시범사업을 통해 확보된 비행자료 등 기초자료를 보험업계와 공유하는 것이 필요하다. 또한 드론 활용으로 인한 제3자 손해 발생 시 원활한 배상을 위해 기체무게 활용분야 활용빈도 등 위험도를 고려하여 제3자 배상보험 가입을 제도화하는 방향에 대한 검토가 필요하다.

• 한국농림기상학회지
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• 제25권1호
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• pp.17-27
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• 2023

포장에서 잡초의 발생은 농작물의 생산량을 크게 떨어트리는 원인 중 하나이고 SSWM을 기반으로 잡초를 변량 방제하기 위해서 잡초의 발생 위치, 밀도 그리고 이를 정량화하는 것은 필수적이다. 본 연구에서는 2020년의 국립식량과학원에서 잡초 피해를 입은 옥수수 포장의 영상데이터를 무인항공기를 활용해서 수집하였고 이를 배경과 옥수수로 분리하여 딥러닝 기반 영상 분할 모델 제작을 위한 학습데이터를 획득하였다. DeepLabV3+, U-Net, Linknet, FPN의 4가지의 영상 분할 네트워크들의 옥수수의 검출 정확도를 평가하기 위해 픽셀정확도, mIOU, 정밀도, 재현성의 지표를 활용해서 정확도를 검증하였다. 검증 결과 DeepLabV3+ 모델이 0.76으로 가장 높은 mIOU를 나타냈고, 해당 모델과 식물체의 녹색 영역과 배경을 분리하는 지수인 ExGR을 활용해서 잡초의 면적을 정량화, 시각화하였다. 이러한 연구의 결과는 무인항공기로 촬영된 영상을 활용해서 넓은 면적의 옥수수 포장에서 빠르게 잡초의 위치와 밀도를 특정하고 정량화하는 것으로 잡초의 밀도에 따른 제초제의 변량 방제를 위한 의사결정에 도움이 될 것으로 기대한다.