최근, 무인항공촬영시스템(UAV, UAS, 또는 드론)은 자료취득을 위한 플랫폼 및 측정기기로서 사진측량의 응용분야, 특히 고밀도 측점자료(HDPC : High Density Point Clouds) 구성에 큰 관심이 모아지고 있다. 본 연구는 저가회전익 UAS 영상에 의한 시험대상지 지표면의 고밀도 측점자료를 구성하고 위치 정확도를 평가한 내용이다. 정확도 평가는 62개의 지상 검사점에 대한 Network RTK GNSS 측량 결과를 기준으로 UAS 기반 HDPC 모형의 좌표와 비교 검토하였다. 연구결과, 작업지역 정사영상 내, 검사점의 평면 및 수직 좌표성분의 평균제곱근오차(RMSE)는 각각 ${\sigma}_H={\pm}0.102m$ 및 ${\sigma}_V={\pm}0.209m$, 수직 좌표성분의 최대오차는 0.570m로서 '영상지도제작 작업규정'에 따른 축척 1:1000(출력 시, 평면위치오차 1m)의 정사영상모자익 제작이 가능하였다. 또한, 격자규격 $1m{\times}1m$, 수치지도축척 1:1000의 수치표고모델을 제작할 경우, '항공레이저측량 작업규정'제한 기준에는 약간 미흡하였지만, 소규모지역을 대상으로 회전익 무인항공촬영시스템에 의한 축척 1:1000~1:2500의 정사영상 및 수치표고모델 제작의 가능성을 확인할 수 있었다.
무인항공사진측량을 이용한 지도제작의 지형·지물 묘사 방법에는 벡터화와 수치도화 방법이 있다. 벡터화 방법은 정사영상에서 평면위치를 추출하고, 수치표면모델(DSM: Digital Surface Model) 혹은 수치표고모델(DEM: Digital Elevation Model)에서 높이 값을 취득하고 있다. 그러나 지금까지 벡터화 성과의 정확도는 대부분 검사점만을 이용하여 분석하고 있어 지상시설물과 건물 등 3차원 지물의 위치정확도 판단이 어렵다. 이에 본 연구에서는 검사점 뿐만 아니라 지형·지물의 Layer별 모서리에 대한 정확도를 분석하여 벡터화를 이용한 3차원 공간정보취득 및 수치지도제작 가능성을 판단하고자 하였다. 촬영은 DJI사 Phantom 4 pro로 비행고도 90m에서 GSD (Ground Sample Distance) 3.6cm의 영상을 취득하였다. 연구 결과, 벡터화에 의한 묘사의 정확도는 현장측량 성과와 비교하여 검사점의 잔차를 분석한 결과 평면 RMSE (Root Mean Square Error)가 0.045m로 나타나 정사영상을 이용한 1/1,000 축척의 수치지형(평면)현황도 제작이 가능할 것으로 판단된다. 반면 전주, 옹벽 및 건물 등 Layer별 모서리 좌표를 기준자료와 비교하여 3차원 정확도를 분석한 결과 RMSE가 평면 0.068~0.162m, 표고 0.090~1.840m로 나타났다. 따라서 벡터화로 취득한 3차원 성과의 표고위치에서 오차가 크게 발생하여 벡터화를 이용한 3차원 공간정보 취득 및 1/1,000 수치지도제작이 어려운 것으로 판단된다.
본 연구는 환경생태학적 하천관리의 기초가 되는 것으로서, 어류분포 특성을 파악할 수 있는 하천서식처 분류에 영상정보를 활용하기 위한 기법을 개발하고 이에 대한 적용 가능성을 평가하였다. 먼저 서식처별 특성자료를 파악하기 위해 지형측량, 유량 및 수온관측 등을 실시하였으며 현지관측 시점에 해당하는 하천의 영상을 얻기 위해 무인항공촬영을 실시하였다. 어류 분포특성을 파악하기 위한 서식처로는 크게 riffle, pool, glide를 선정하였으며, riffle 영역은 빠른 물의흐름으로 인해 RGB의 표준편차가 pool과 glide에 비해 크게 나타났다. 이러한 RGB의 표준편차 특성을 이용하여 riffle 영역의 해상도와 kernel 크기별 분류 정확도를 평가한 결과, 해상도가 30cm이고 kernel 크기가 11일때의 분류 정확도가 77.17%로 가장 높게 나타났다. 또한 적외선 카메라를 이용하여 pool과 glide 영역에 대한 수온을 관측한 결과 각각 $19.6{\sim}21.3^{\circ}C$와 $15.5{\sim}16.5^{\circ}C$로서 약 $4{\sim}5^{\circ}C$의 차이를 보였으며, 이러한 적외선 사진정보를 통해 pool과 glide 영역에 대한 분류가 가능하게 되었다. 향후 RGB와 적외선 밴드를 탑재한 무인항공촬영시스템이 활용될 경우 어류 분포 파악을 위한 서식처 분류가 보다 효과적으로 수행될 것으로 판단된다.
최근 드론(초경량 무인비행장치)에 대한 관심이 점차 높아짐에 따라 방송촬영, 재난현장, 레저 등 이를 활용하는 분야도 지속적으로 확대되고 있다. 그러나 드론의 활용이 높아지는 만큼 사생활 침해, 해킹 위협 또한 높아지고 있다. 드론에 탑재되는 고해상도 카메라는 실시간 동영상 및 사진 촬영이 가능하고, 언제 어디서든 촬영할 수 있어서 일반 주택, 빌딩, 호텔 등에서 사생활 및 소유권 침해 피해가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 일반적인 드론 상용 제품의 카메라에 대한 보안 취약점 분석 실험을 수행하고, 그 결과를 통해 외부의 비인가 공격자의 카메라에 대한 접근 및 침입 시도로부터 드론을 안전하게 보호하기 위한 대응 방안을 제시한다. 또한, 이를 통해 제작 단계에서부터 기술적 보완장치 장착, 관련 항공법 및 법제도 정비 등 드론 산업 활성화 정책이 마련되기를 기대한다.
사진측량법(Photogrammetry)는 서로 다른 촬영각을 가지는 다수의 2차원 이미지로부터 대상물의 정밀한 3차원 형상을 얻어내는 기법이다. 본 연구에서는 사진측량법을 활용하여 다목적 실용위성 2호 비행모델 하부 탑재체 플랫폼(Low Payload Platform)의 고해상도 카메라 접합면에 대한 편평도(Flatness) 측정 작업을 수행하였으며, 정밀하게 교정된 2개의 스케일바(Scale Bar)를 사용하여 절대적인 길이 값을 3차원 모델에 부과함과 동시에 측정정확도를 계산하여 내었다. 또한 측정된 편평도 결과는 고해상도 카메라 납품 업체에서 제시한 편평도 요구조건과 비교되었다.
본 연구는 세종특별자치시 소나무재선충병(PWN) 피해지의 선단지에 대해서 무인항공기를 이용하여 효율적인 예찰 및 방제사업 지원을 실시하기 위해 수행되었다. 선단지를 중심으로 2016년 2월 15일부터 약 2주간 6개 구역 총 2,284 ha의 면적에 대해 무인항공 촬영을 실시하여 GSD (Ground Sample Distance) 12 cm의 고품질 정사영상 6매를 제작하였다. 정사영상을 바탕으로 1차 피해 의심목 분류를 실시한 결과 총 423본이 분류되었다. 그러나 촬영시기의 계절적 특성, 임상의 다양성 등의 문제로 인해 적중률이 낮아짐에 따라 1차 분류 결과와 스냅사진, 비행정보 등을 활용하여 2차 재분류를 실시하였으며, 이를 통해 피해 의심목 423본 중 231본을 추출하였다. 추출된 231본에 대해 대상지별 주제도를 제작하고 GNSS 등을 이용하여 현장조사를 실시하였으며, 그 결과 총 23본의 피해 의심목을 추출하였다. 현장조사를 통해 추출된 23본에 대해 시료를 채취하여 관련기관에 검증을 의뢰한 결과 23본 모두 소나무재선충병에 감염된 것으로 나타났다. 소나무재선충병 피해목의 분포 특성을 분석한 결과 활엽수림 14본, 침엽수림 4본, 소나무림 3본, 리기다소나무림 2본 등 다양한 임상에서 피해목이 검출된 것으로 나타났다. 무인항공기를 활용하여 항공촬영에서부터 현장조사까지의 과정에 대해 효율성 분석을 실시한 결과 2.3인의 인력으로 6일에 걸쳐 수행한 것으로 분석되었다.
기존의 위성을 활용한 영상과 항공사진은 광활한 지역의 자료를 제공하는 장점이 있지만, 특정 지역의 자료를 원하는 시점에 촬영하여 가공하는 것의 한계와 짧은 주기의 반복적인 촬영이라는 어려운 측면이 있다. 이와 같은 단점을 극복하기 위한 많은 신기술이 개발되면서 지적정보 구축방법은 빠르게 변화하고 있다. 특히 UAV를 이용하여 신속하고 정확하게 지적정보를 구축하는 무인항공측량이 지적정보 취득기술로 관심도가 높아졌다. 따라서 본 연구에서는 UAV를 이용하여 지적측량 대상 지역의 지적측량 업무 적용 방안을 제시하고자 하였다. 이를 위해 관측지역별 제작된 고해상도 영상의 정확도를 비교.분석해 보고, 검증된 영상과 지적 관련 자료를 활용해 기존 지적업무에 적용하고자 하였다. 그리고 지적측량 관련 법률 규정 현황과 UAV의 기술적 특성 등을 분석해 지적측량에 활용 가능성을 분석해 보고 이를 기초로 도입을 위한 기술적, 법제도적 개선 방안을 제시하고자 한다.
본 연구에서는 UAV에 의해 촬영한 항공사진으로부터 정사영상을 생성하고 이를 바탕으로 국·공유지의 점유위치 분석 등 효율적인 토지실태조사에의 적용성을 제시하는데 연구의 목적을 두었다. 대지와 농경지 두 가지 유형의 토지이용별로 필지 경계의 좌표 및 면적을 VRS-GNSS측량과 정사영상에 의해 각각 관측하였다. VRS-GNSS 측량성과를 기준데이터로 하여 UAV 정사영상에서 추출된 경계점 좌표 및 면적을 비교분석한 결과, 경계점들에 대한 좌표의 RMS오차는 대지에서 X, Y 모두 ±0.074m, 농경지에서 X, Y 각각 ±0.150m, ±0.127m를 보였다. 경계가 비교적 뚜렷하게 나타나는 대지에 비해 농경지에서 경계점의 위치오차가 1.7~2배 정도 크게 나타났다. 토지면적의 RMS오차는 대지에서 ±1.898㎡, 농경지에서 ±8.964㎡로서 대지에 비해 농경지에서 면적오차가 4.7배 정도 높게 나타났다. 정사영상으로부터 측정한 22개 필지의 면적오차가 모두 허용오차 범위 내에 있는 것으로 나타남으로써 정확도 측면에서 UAV 사진측량에 의한 정사영상을 국·공유지 토지이용 실태조사에 적용하는데 타당성이 있음을 보여준다.
수치지형도는 정확성과 함께 최신성을 가져야만 국가공간정보로서 그 역할을 다할 수 있으나 항공사진 촬영과 측량, 현지조사를 수행해야 하는 제작과정의 특성상 많은 시간과 비용이 소요되어 최신성을 유지하는데 한계가 있다. 준공도면을 활용하여 수시 갱신한다면 기 작성된 도면을 재활용하므로 불필요한 국가예산의 낭비를 막을 수 있고 측량된 성과를 이용할 수 있으므로 정확한 갱신이 가능하여 그 효과가 크나 CAD 도면 표준화 미비, 준공도면과 수치지형도 파일 형식의 상이, 대장자료의 미비, 입력 객체와 기존 객체와 위상 관계 등으로 인해 어려움이 있는 실정이다. 본 연구에서는 첫째, 준공도면에서 추출된 CAD 객체를 기존 객체의 존재 여부에 따라 신규 혹은 갱신으로 안착시키고 객체간 공간관계에 따라 위상정보를 생성한 후 둘째, 이의 무결성 여부를 검수하여 효율적으로 수치지형도의 갱신을 수행할 수 있는 방안을 제시하였고 그 결과로 수치지형도의 정확성과 최신성을 확보하였다.
일반적으로 UAV를 이용한 항공촬영은 약 430 MHz 대역폭의 radio frequency (RF) 모뎀을 이용하여 UAV와 지상관제시스템간의 연결을 통해 UAV의 통제 및 원격 조종을 한다. 기존의 방법을 이용한 경우 1~2 km 정도의 통신 범위를 가지고 있으며 잦은 혼선이 일어나고, 무선통신은 전파를 매개로 정보를 전달하기 때문에 신호세기를 10 mW로 제한을 두고 있어 장거리 통신을 하는데 제약이 있었다. 본 연구에서는 스마트 카메라의 long-term evolution (LTE), 블루투스, WiFi와 같은 무선 데이터 통신 기술을 이용하여 데이터 송수신이 가능한 통신 모듈 시스템과 카메라를 이용하여 영상 획득이 필요한 지역에서 UAV에 영상을 획득하는 자동촬영 시스템을 설계하고 개발하는데 그 목적은 둔다. 본 연구에서 제안한 안드로이드 기반의 UAV 촬영 및 통신모듈시스템은 스마트 카메라 하나로 영상 획득뿐만 아니라 UAV 시스템과 지상관제 시스템을 연결해주며, UAV 시스템의 GPS와 자이로스코프, 가속도계, 자기 계측 센서 등의 센서로 부터 획득된 3차원 위치정보와 3차원 자세정보를 실시간으로 제공받을 수 있어서 항공삼각측량을 통한 UAV의 위치 및 보정 작업에 실시간으로 이용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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