현대사회의 산업 현장에서 기계가 사람들을 대체하면서 작업의 효율을 높이고 있다. 많은 산업 분야에서 사람들을 기계로 대체하고 있는데, 재해 및 사고 현장이나 위험 지역 조사 등에 대한 탐사 활동은 대부분 인력이 차지하고 있으며, 탐사 활동에 참여하는 많은 인력들은 2차, 3차 사고에 쉽게 노출되어 있으며, 그로 인한 인력소모가 심하다. 따라서 우리는 인력 투입 전 사고 및 재난 현장이나 위험 지역에 인력을 투입하기 전 피해를 최소화 하면서 탐사 인력에 대한 안전이 보장된 근무 환경을 개선 시키기 위해서 무인 탐사차량을 생각하게 되었다. 무인 탐사 차량에는 아두이노와 라즈베리파이를 메인으로 삼았고, 현장의 온도와 습도, 화재여부, 가스여부를 측정하기 위한 센서들은 아두이노에 연결하고, 카메라와 라이다센서의 경우 라즈베리파이에 연결을 하였다. 그리고 모든 데이터값은 블루투스와 와이파이 모듈을 통해서 수신받을 수 있게 프로그램을 구성하였다.
최근의 정보통신기술 발전에 기반한 무인 항공 전자탐사는 효율적인 광역 탐사가 가능하다는 장점으로 인해 다양한 활용이 시도되고 있다. 이 연구에서는 무인 항공 전자탐사의 실제 적용을 위한 이론 연구의 일환으로 한국지질자원연구원에서 개발된 무인 비행선 전자탐사 시스템에 대한 고찰을 수행하였다. 이 시스템은 기존의 항공 전자탐사 시스템들과는 다른 송수신루프의 배치로 인해 측정되는 자기장을 해석하기 위한 새로운 기술이 필요하다. 따라서, 임의의 모양을 갖는 송신원에 의한 전자기장 반응을 계산할 수 있는 방법을 제안하였으며 원형루프에 의한 이론해와의 비교 검증을 통해 그 타당성을 확인하였다. 또한, 3차원적으로 분포한 지하의 전도성 이상체에 의한 자기장 반응을 모사하기 위하여 변유한요소법 기반의 3차원 주파수영역 전자탐사 모델링 알고리듬과 결합하였다. 개발된 알고리듬을 바탕으로 지하 이상체에 의한 자기장 반응분석을 수행한 결과, 기존 항공 전자탐사 시스템들과 마찬가지로 탐사고도가 높아지거나 이상체의 심도가 깊어짐에 따라 이상체에 의한 반응이 줄어듦을 알 수 있었고 이상체의 전기비저항이 증가함에 따라서도 반응이 작아지는 것을 확인하였다. 그러나, 이상체의 심도 및 전기전도도와 사용 주파수에 따라 이상성분의 반응양상이 비선형적인 경향을 나타내는 구간이 존재하여, 자료해석 시 반응의 크기를 통한 단순 해석이 어려워지며 겉보기 비저항 계산 시에도 해의 비유일성을 야기시킬 수 있다는 것을 확인하였다. 따라서 실제로 시스템을 활용하여 탐사를 수행할 시, 탐사목적 및 현장 조건을 고려한 사전 모델링을 통해 적합한 주파수 대역 및 탐사고도를 설정하여 탐사를 수행하는 것이 선행되어야 한다.
최근의 정보기술발달에 힘입어 소형 무인 비행체를 활용한 각종 물리탐사 방법들이 제안되고 그 해석방법들에 대한 연구가 소개되고 있다. 이 연구에서는 한국지질자원연구원에서 개발 중인 송수신 분리형 무인 항공 전자탐사 장비를 소개하고 획득한 자료의 타당성 검증을 위해 수행된 시험자료를 분석하여 해석하는 방법을 제안하는 연구를 수행하였다. 특히, 수신기가 드론에 매달린 채로 탐사가 수행되기 때문에 발생되는 흔들림 성분의 영향을 고찰하고 회전변환을 이용하여 보정하였다. 한편, 비행체에 의한 탐사는 송수신기 간의 거리, 고도 등 여러 탐사 변수들이 실시간으로 변하게 되고 획득한 자료는 지상 탐사보다 더 많은 잡음을 포함하게 되어 전통적인 해석방법으로의 해석에 많은 어려움이 따른다. 따라서, 이 연구에서는 획득한 전자탐사자료를 이용하여 빠르게 겉보기 비저항을 예측할 수 있는 순환 인공 신경망 모델을 구축하였으며, 현장자료의 분석을 통해 얻어진 잡음들을 수치모델링을 통해 생성한 학습자료에 포함시켜 잡음이 포함된 자료의 예측성능을 향상시켰다. 학습된 순환 신경망 모델을 시험탐사 현장자료에 적용시킨 결과 지상탐사 및 전기비저항 탐사 결과와 유사한 겉보기 비저항을 예측함을 확인하였다.
하천에서 조류의 대량 번식은 녹조를 일으키고 수자원 안전에 대한 심각한 국가적 문제로 제기되고 있다. 따라서 깨끗한 용수를 확보하여 안정적인 수자원 공급을 위해 녹조로 인한 수질오염의 방재 기술 개발이 필요하다. 이에 본 연구는 무인항공기를 이용한 녹조 모니터링 기법을 적용하여 하천의 수질 관리 능력을 향상 시키고자 하였다. 녹조현상이 빈번하게 발생하는 낙동강 중류의 도동 나루터를 대상으로 무인항공영상을 취득하였다. 또한 녹조시료 채취 및 수질검사를 통해 식물성 플랑크톤의 현존량을 조사하였다. 무인항공영상에 녹조 탐지 지수식을 적용한 결과와 식물성 플랑크톤의 현존량 간의 상관관계가 강한 양의 관계를 가지는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제안된 원격탐사 기술은 하천 수질 오염 초기 대응 능력을 향상시킬 것으로 기대된다.
본 연구에서는 무인항공기 원격탐사 기법과 딥러닝 기반 객체인식 알고리즘을 활용한 해안표착폐기물 탐지기법을 제안한다. 항공영상 내에 존재하는 해안표착폐기물을 탐지하기 위해 심층신경망 기반 객체 인식 알고리즘을 제안하였다. PET, 스티로폼, 기타 플라스틱의 3가지 클래스의 이미지 데이터셋으로 심층신경망 모델을 훈련시켰으며, 각 클래스별 탐지 정확도를 Darknet-53과 비교하였다. 이를 통해 해안표착 폐기물을 무인항공기를 통해 성상별 모니터링할 수 있었으며, 향후 본 연구에서 제안하는 방법이 적용될 경우 해변 전체에 대한 성상별 전수조사가 가능하며, 이를 통해 해양환경 감시 분야의 효율성 증대에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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