• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.265-267
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• 2019

본 논문에서는 기존의 실시간 드론 영상 전송 방식의 전송 거리 한계 및 장애물 간섭 문제를 극복하기 위한 LTE 기반 실시간 영상 전송 드론 시스템을 제안하고 구현한다. 원격 LTE 드론 연결 및 영상 전송을 위한 Companion Computer (CC) 구축 및 개발과 유동 IP 를 가진 LTE 모듈의 원활한 연결을 위한 중계서버 구축과 취득한 영상을 통한 객체 탐지 및 추적 기능 개발을 목표로 한다. 개발 및 실험 결과에서는 구현한 LTE 영상전송 시스템을 통해 실시간 영상을 전달받고 GCS 를 통한 드론 조작이 원활하게 동작하는 것을 보여준다.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.9 no.12
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• pp.17-23
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• 2019

In this paper, I propose a system development methodology that accepts images taken by camera attached to drone in real time while controlling mini drone and recognize and confirm the face of certain person. For the development of this system, OpenCV, Python related libraries and the drone SDK are used. To increase face recognition ratio of certain person from real-time drone images, it uses Deep Learning-based facial recognition algorithm and uses the principle of Triples in particular. To check the performance of the system, the results of 30 experiments for face recognition based on the author's face showed a recognition rate of about 95% or higher. It is believed that research results of this paper can be used to quickly find specific person through drone at tourist sites and festival venues.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.19 no.6
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• pp.35-40
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• 2019

In this research, we suggest a real-time tele-driving system for unmanned drone operations using the LTE communication system. The drone operator is located 180km away and controls the altitude and position of the drone with a 50ms time delay. The motion data and video from the drone is streamed to the operator. The video is played on the operator's head-mounted display (HMD) and the motion data emulates the drone on the simulator for the operator. In general, a drone is operated using RF signal and the maximum distance for direct control is limited to 2km. For long range drone control over 2km, an auto flying mode is enabled using a mission plan along with GPS data. In an emergency situation, the autopilot is stopped and the "return home" function is executed. In this research, the immersion tele-driving system is suggested for drone operation with a 50ms time delay using LTE communication. A successful test run of the suggested tele-driving system has already been performed between an operator in Daejeon and a drone in Inje (Gangwon-Do) which is approximately 180km apart.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.1250-1253
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• 2017

본 논문은 드론 산업이 발전함에 따라 하천, 호수, 바다 상공에서 활용하는 드론이 수중에 빠졌을 때, 물에 빠진 드론을 모선(Mothership)과 집게팔이 달린 ROV(Remotely Operated Vehicle)를 이용하여 인양하는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템의 구성 요소는 세 가지로 첫 번째는 실시간으로 GCS(Ground Control Station)에 영상을 전송하며 ROV와 전력선 모뎀을 이용하여 통신을 하는 모선, 두 번째는 수중에 들어가 수중 카메라를 이용하여 육안으로 드론을 탐색하고 장착된 집게팔로 드론을 몸체에 고정시키는 ROV, 세 번째는 모선, ROV와 실시간으로 영상 데이터와 명령 신호를 주고 받는 GCS 이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.1003-1004
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• 2017

본 연구에서는 실내 환경에서 드론의 측위를 위한 마커 인식 및 검출 기술을 소개한다. 기존 실내 측위를 위한 기술인 Global Positioning System이나 Wi-Fi를 이용한 삼각측량 기법은 실내 환경에서 각각의 성질로 인하여 사용하기 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 2차원 바코드와 마커 등의 객체를 드론의 카메라를 이용한 실시간 영상 전송을 통하여 검출하여 위치 정보를 획득하는 기술을 소개한다. 실험에서는 드론의 카메라를 통하여 실시간 전송된 영상에서 OpenCV V2.4.10을 통하여 객체를 검출하였고, 카메라와 객체 사이의 거리와 바코드 크기에 따른 2차원 바코드의 검출 여부를 보였으며 15*15cm의 2차원 바코드는 비교적 잘 인식하였으나 비교적 작은 11*11cm의 2차원 바코드는 거리가 멀어질 수록 인식이 힘들어지는 결과를 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.401-404
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• 2020

최근 드론 산업은 미래를 이끌어갈 신산업으로 부상하고 있다. 이러한 기대에도 불구하고 드론으로 인해 생기는 여러 문제들 중에서 개인정보침해 관련 문제는 기술적으로 쉽게 풀리지 않아서 드론 사용에 대한 법적인 규제만 더 강화하고 있는 실정이다. 본 논문은 드론 촬영물이 묵시적으로 가지고 있는 개인정보 침해문제를 클라우드 환경 가운데 기술적으로 풀어내었다. 사용자는 자신의 개인정보 침해 요소가 제거된 안전한 영상을 이용할 수 있도록 실시간 촬영 시 특정 사람 객체에 대한 마스킹을 진행할 수 있다. 라즈베리파이 카메라와 드론을 이용해 동영상을 촬영한 뒤 소켓 통신을 통해 이를 클라우드 환경에서의 서버로 전송하면 서버는 실시간으로 마스킹 처리를 진행하며 마스킹이 완료된 영상은 최종적으로 서버에 저장된다. 사용자는 모든 사람 객체 마스킹과 특정인을 제외한 모든 사람 객체 마스킹이라는 두 가지 옵션 중에서 원하는 옵션을 선택하여 개인정보 마스킹 처리를 진행할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.30-30
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• 2018

Research on mapping levees is an important task for assessing levee stability. The drone imagery acquired in river basins is useful for generating real-time levee maps. This research proposes a robust methodology for mapping levees in river basins using the drone imagery. In the first step, the multiple imagery taken in the test bed was acquired by the drone. Then, the orthorectified image and DEM (Digital Elevation Model) were generated by the photogrammetry and image processing process. Finally, the significant features on levee surfaces such as levee tops, levee lines, levee slopes, eroded areas were detected from the generated DEM and orthorectified image by manual labors and automatic methods. In future research, the automatic procedure for identifying the significant levee features from the drone imagery would be proposed.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.15-18
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• 2023

UAV는 군사용을 처음 시작으로 근래에 취미용 드론의 급격한 성장과 더불어 최근 기후변화, 교통혼잡, 범죄 예방 등 여러 사회 문제 해결을 위한 드론의 필요성이 증가함에 따라 건설, 교통, 농업, 에너지, 엔터테인먼트 등 다양한 산업과 여러 사회 서비스로 그 필요성이 확대되고 있다. 본 연구는 이러한 사회적 흐름에 따라 인공지능 기술을 통한 드론의 활용성을 확대하고 GPS 수신이 안 되는 환경에서 딥러닝 객체 탐지 모델을 활용한 자율 착륙을 연구를 목표로 한다. GPS 신호는 실내와 같은 환경 혹은 지하, 교량 아래, 산속 등과 같은 곳에서는 수신이 어렵다. 이를 극복하고자 GPS 신호수신이 어려운 지역에서 GPS 수신기를 통해 받는 위치 정보 대신 드론에 장착된 카메라를 통해 전달받는 영상에서 착륙할 지점을 인식하고 카메라를 통해 받는 영상 정보만 이용하여 목표지점으로 하강하는 방식으로 자율 착륙을 유도한다. 딥러닝 중 경량화 모델을 활용하여 소형 드론에서 실시간으로 착륙 지점을 감지하기 위해 최적화 과정을 진행해 실시간 자율 착륙이 가능하게 하였다. 본 연구를 통해 드론의 착륙에 있어 GPS 수신기와 사람의 조종에 대한 의존도를 낮출 수 있을 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.01a
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• pp.131-132
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• 2020

본 논문에서는 OpenCV의 Marker Detection 기술을 이용하여 특정지점의 마커를 영상처리기술로 인식하여 드론의 자동 이착륙 및 주변 위기상황, 미션수행 등을 마커를 통해서 드론에게 전달하여 비행 제어할 수 있는 체계를 개발한다. 드론은 OpenCV Aruco모듈을 이용하여 Marker ID별로 특정 명령어를 데이터 베이스와 비교하여 비행제어 명령을 수행한다. 지상에서는 마커의 변경을 통해서 실시간으로 미션변경을 할 수 있다. 이를 통해 드론은 제어용 송수신 채널을 통해서 통신을 하고는 있으나, 주파수 채널수가 제한이 되어 있으므로 구체적인 비행 제어 명령을 마커를 통해 이착륙시 추가적이며, 자동적인 진행이 가능하다.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.49 no.10
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• pp.883-892
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• 2021

This paper provides a process for developing deep learning-based aerial object detection models that can run in realtime on onboard. To improve object detection performance, we pre-process and augment the training data in the training stage. In addition, we perform transfer learning and apply a weighted cross-entropy method to reduce the variations of detection performance for each class. To improve the inference speed, we have generated inference acceleration engines with quantization. Then, we analyze the real-time performance and detection performance on custom aerial image dataset to verify generalization.