드론과 센서의 발달이 가속화됨에 따라 드론에 장착된 다양한 센서로 취득된 데이터를 융합하여 새로운 서비스 및 가치를 창출하고 있다. 그러나 데이터 융합을 통한 공간정보 구축은 주로 영상에 의존하여 구축하며, 하드웨어의 사양 및 성능에 따라 데이터 품질이 결정된다. 또한, 고품질 공간정보를 구축하기 위해 고가 장비가 요구되므로 실제 현장에서 사용하기에는 어려운 실정이다. 본 연구에서는 드론에 장착된 RGB 및 THM 카메라를 통해 취득된 저해상도 영상을 딥러닝에 적용하여 초해상화를 수행하고, 이를 통해 생성된 고해상도 영상의 정량적 평가 및 특징점 추출에 대한 평가를 수행하였다. 실험 결과 초해상화를 수행하여 생성된 고해상도 영상은 원본 영상의 특징을 유지하고 있었으며, 해상도가 개선됨에 따라 원본 영상 대비 많은 특징을 추출할 수 있었다. 따라서, 저해상도 영상을 초해상화 딥러닝 모델에 적용하여 고해상도 영상을 생성할 경우 하드웨어에 제약을 받지 않고 고품질의 공간정보를 구축하기 위한 새로운 방법일 것으로 판단하였다.
본 논문에서는 25kg 급 이하의 소형 무인기에서 활용 가능한 LTE/WiFi 기반의 영상 전송 시스템 개발 결과를 소개한다. 개발된 영상 전송 시스템은 탑재통신장치와 지상통신장치로 구성되었으며 소형무인기가 촬영한 HD급 해상도 이상의 영상(720p/30fps, 1080p/30fps)을 전송하기 위해 LTE와 WiFi 데이터통신 방식을 활용하였다. 탑재통신장치는 H.264 영상처리보드를 내장하여 실시간 스트리밍 영상 전송이 효율적으로 가능하도록 설계되었다. 지상시험평가를 통해 근거리부터 비가시선 영역에까지 실시간 영상전송이 가능함을 확인하였다.
재난·재해는 우리 사회의 인명과 재산에 막대한 피해를 주고 있으며, 국가적으로 해결해야 할 사회문제로서 인식되고 있다. 사물인터넷, 인공지능, 드론(무인기), 빅 데이터와 같은 4차 산업혁명 기술들은 과학·기술적 사회문제해결 도구로서 재난·안전산업 분야에도 흡수되면서 사회 전반에 영향을 미치고 있다. 국내 무인기 관련 29개 기관/기업은 재난치안 현장에서 운용 가능한 멀티콥터형 소형무인기 통합시스템 구축('17~'20)을 완료할 예정이다. 본 논문은 국가 재난대응 체계의 전략 자산으로서 재난치안용 무인기의 중장기적인 발전 방향을 고찰하고자 한다. 먼저, 재난안전 산업 및 정책 동향을 분석하고, 소형무인기 개발현황 및 향후계획, 부족기술 확보, 경쟁력 강화 방안 고찰을 통해 개발전략, 특화임무, 플랫폼, 통신, 관제, 운용 측면에서 재난치안용 무인기의 단계별 연구개발 방향을 제안한다.
RGB나 다중분광영상은 높은 공간 해상도로 인해 크기가 작은 물질의 클래스를 부여하는데 있어서는 효과적이지만 분광해상도가 낮아 다양한 종류의 지표물 분류 및 분광적으로 미세한 차이를 보이는 대상 체간의 분류에는 한계를 가지고 있다. 그러나 초분광 영상(Hyperspectral Image)은 대상 객체의 분광 반사곡선을 수백개의 연속적인 분광 파장대 영역으로 상세하게 해당 물체의 정보를 취득할 수 있는 기능을 가지고 있다. 최근 국내에서도 초분광 영상을 이용한 토지피복도 작성 및 환경 모니터링 등 다양한 분야에 적용하기 위한 연구가 시도되고 있다. 최근에는 드론과 같은 소형 UAV를 활용하여 경제적인 비용으로 시공간해상도가 높은 영상을 획득하는 것이 가능하게 되었으며 분광정보를 수집하는 영상 장비의 발전으로 드론에 탑재가 가능한 경량의 소형 초분광센서가 개발됨으로써 보다 높은 분광해상도의 영상을 취득할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 효율적인 하천환경조사를 위해 UAV를 활용하여 고해상도 초분광 영상을 취득하였으며, 차원축소법과 분류기 적용에 따른 공간 분류 정확도 분석을 통해 하천환경에 대한 분류 및 평가를 실시하였다. 연구지역에서 획득한 초분광 영상은 노이즈로 인한 영향을 줄이고자 MNF와 PCA 기법으로 차원축소를 수행하였으며, MLC(Maximum Likelihood Classification)와 SVM(Support Vector Machine), SAM(Spectral Angle Mapping) 감독분류기법을 적용하여 하천환경특성에 따른 공간분류를 수행하였다. 연구 결과 MNF기법으로 차원 축소한 영상을 적용하여 MLC 감독분류를 수행하였을 때 가장 높은 분류정확도를 얻을 수 있었으나, 일부 클래스 및 수역의 경계와 그림자 공간에서 주로 오분류가 나타나는 것을 확인할 수 있었다.
홀로그래픽 스테레오그램은 여러 시점에서 취득한 다수의 이미지를 사용하므로 입체피로나 어지러움 없는 입체감을 제공한다. 홀로그래픽 스테레오그램을 제작하기 위해서는 실사 물체의 다시점 투영 이미지를 획득한 후 디지털 홀로그램 프린터를 이용해 필름에 기록하는 과정을 거쳐야 한다. 다시점 투영 이미지(Perspective Images)를 획득할 때, 대상 물체와 카메라 사이의 거리가 일정해야 왜곡 없는 홀로그램을 제작할 수 있다. 대상 물체가 소형이면카메라와의 거리를 일정하게 유지하는 것이 가능하지만, 대형인 경우에는 물체와 카메라와의 일정 거리 유지가 어렵다. 본 논문에서는 대형 물체의 홀로그램 제작에 필요한 다시점 투영 이미지를 획득하기 위해, 드론을 이용하여 스마트 비행 모드인 POI(Point of Interest)방법으로 촬영하였다. 이후, 예기치 못한 흔들림이나 대상 물체와의 거리가 일정하지 못한 부분은 후반에서의 작업을 통해 문제점을 보정하는 단계를 거쳐 대형 물체의 다시점 투영 이미지를 제작하였다.
식생의 광학적 특성을 기반으로 만들어진 식생지수들은 식물의 생물생산량뿐만 아니라 생리적 활성을 나타내고 있다. 식생지수의 활용은 위성에 장착된 다중분광 광학 센서의 발달에 힘입은 바가 크지만, 관측 공간규모에 따라 식생지수의 민감도가 달라질 수 있어 여러 규모에서의 비교 관측이 요구된다. 특히 광화학반사지수(PRI, Photochemical Reflectance Index)는 광합성능과 식물 스트레스 탐지에 유용한 것으로 알려져 있지만 올바른 해석을 위한 다양한 공간규모에서의 선행연구가 드물다. 본 연구에서는 드론에 장착된 다중분광 카메라, 소형 필드 초분광계, 휴대용 잎 반사계를 이용해 마늘 작물을 대상으로 서로 다른 공간규모의 PRI를 평가하였다. 잎 규모에서 하루 중 PRI는 잎의 윗면이 향하는 방위에 따라 서로 다른 시간에 최저값을 보였으며, 이는 어떤 순간에 잎마다 다른 광이용효율(LUE, Light Use Efficiency) 상태라는 것을 의미한다. 잎 규모에서는 식생피복율에 영향을 받지 않으므로 PRI 생물계절적 변화는 생육 초기에 개체 및 군락 규모보다 값이 높게 나타났다. 개체 및 군락 규모에서 PRI는 생물량을 나타내는 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)와는 달리 공간적 변동성이 크게 나타났다. 반면, 지상의 개체들 규모의 식생지수를 드론 영상의 관측 지점 값과 비교해 보면 NDVI에 비해 PRI가좀더 좋은 일치도를 보였다. 이러한 결과는 서로 다른 공간규모에서 관측된 PRI를 이해하고 활용하는데 도움이 될 것이다.
쉽게 조종이 가능한 소형 무인기가 빠르게 보급되고, 무인기 산업이 빠른 속도로 성장함에 따라 공중 보안(airspace security)에 취약한 보안/전략 시설의 보안성 확보에 무인기가 새로운 위협이 되고 있다. 이러한 위협이 다양해지면서, 위협에 대응하는 무인기 대응체계 개발에 대한 연구/개발도 빠르게 연구되고 있다. 본 논문에서는 소형 무인기 보급에 따른 여러 가지 위협 및 사고 사례를 기술하고, 무인기 개발 및 운용방식에 따라 맞춤형으로 개발되고 있는 무인기 대응체계 개발 동향을 무인기 대응체계의 개념, 탐지/식별방안 및 제압/대응방안으로 나누어 기술한 후, 드론을 포함한 소형 무인기 대중화에 따른 부작용을 최소화할 수 있는 기술적, 제도적 대안을 제안하고자 한다.
최근의 무기체계에서는 효율적으로 적진을 탐색, 타격할 수 있는 저가의 소형 유도무기 개발이 많이 요구되고 있다. 이처럼 저가의 소형 드론형 무기의 제어를 위해서는 무선 인터페이스, 자세제어 위치탐색 타깃 탐색들을 위한 다양한 센서들과 고성능 카메라, 그리고 이를 실시간으로 통합하여 처리할 수 있는 고성능의 프로세싱 능력들을 갖춘 통합 전자장치가 필수적이다. 본 논문에서는 이를 위한 솔루션으로 안드로이드 스마트폰을 통합 전자 제어장치로 제안하고, 유도조종 알고리듬을 수행할 어플리케이션을 구현한다. 제안된 어플리케이션을 실제 스마트폰에 올려 비행모의 시뮬레이션을 통해 성능을 분석한다.
최근 멀티콥터는 비행 안정성 향상을 위해 다양한 충돌회피 센서를 탑재하고 있다. LiDAR를 이용해 3차원 위치를 인식하거나 다수 카메라와 실시간 SLAM 기술을 이용해 장애물과의 상대 위치를 계산하기도 한다. 또한 소형 프로세스와 카메라로 구성된 3D 깊이 센서를 사용하기도 한다. 본 연구에서는 충돌회피 소프트웨어 기술 개발을 위한 플랫폼으로써 상용 부품을 활용해 실내 비행이 가능한 소형 충돌회피 멀티콥터 시스템을 개발하였다. 멀티콥터 시스템은 LiDAR, RealSense, GPU 보드를 탑재하였고, 비행시험을 통해 YOLO 알고리즘 기반의 사물 인식 및 충돌회피 기능을 검증하였다. 이 논문에서는 시스템 설계/제작 및 탑재 장비 선정과정, 비행시험 결과에 관해 기술하였다.
최근 드론 기술의 대중화와 함께 저비용의 소형 무인기를 다수 또는 군집으로 운용함으로써 상당한 군사적 효용성을 얻을 수 있음이 알려지면서, 군집무인체계의 전장 활용을 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 국방과학연구소에서는 이와 관련한 주요기술로 군집제어, 군집통신, 군집정보, 군집협업 기술을 식별하였으며, 1단계로써 대상 무인체를 운용하는 데 필요한 군집제어와 군집통신 기술에 대한 연구를 수행하였다. 본 논문에서는 소형 고정익 무인기 기반의 군집무인기시스템을 설계 및 제작하고, 군집제어 및 군집통신 기술을 비행시험으로 검증한 과정을 소개한다. 최종비행시험에서 무인기 19대가 군집비행을 수행함으로써 국내 최초로 군사적으로 활용도가 높은 고정익 무인기 약 20대 규모의 군집 비행시험에 성공하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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