• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.219-222
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• 2013

최근 몇 년간 무인항공기(UAV) 시장이 점차 커지면서 군뿐만 아니라 민간, 상업적으로도 무인항공기의 수요가 증가하고 있다. 이에 무인항공기의 한 종류인 에어드론(AR.Drone)을 활용한 실시간 원격 쿼드로터(Quadrotor) 퓨전제어기법을 제안하였다. 특히, 본 논문에서는 아이폰(i-phone) 기반의 제어기법이 아닌, 안드로이드(Android) 기반의 퓨전제어기법을 통하여 에어드론을 실시간으로 원격조정가능하게 했는데, 이는 아이폰 App 개발 시 제공되는 API와 PC 기반의 쿼드로터 제어기법을 퓨전하는 방식으로 쿼드로터의 비행제어와 영상처리를 분리시켜 기존의 방식보다 영상처리 속도를 향상시키는 방식이다. 그리고 제안된 퓨전제어기법의 우수성을 보여주기 위해, 기존의 방식들과 영상처리 속도를 비교분석하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.509-511
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• 2018

셀프 카메라로 배경과 함꼐 사용자 자기 자신의 전신 샷을 찍을 수 있도록 도와주는 '셀카봉'이 등장하였지만 아직도 사용자부터 카메라까지 거리의 한계가 존재하기 때문에 셀프 카메라를 찍는 것에 불편함이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 드론을 이용하여 셀프 카메라를 찍을 수 있도록 하는 기술을 제안한다. Real-Time 영상처리를 이용해 웹과 드론이 서로 통신을 하여 Haar Cascade 알고리즘을 기반으로 사용자의 얼굴을 실시간으로 인식하고 PID 제어를 통해 드론을 자동으로 조종한다면 사용자의 제스쳐에 인식해 드론의 촬영 기능을 컨트롤 할 수 있도록 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.69-69
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• 2017

최근 여러 분야에서 드론에 대한 관심도가 높아짐에 따라, 하천분야에서도 다양한 연구에 드론이 활용하고 있다. 드론관련 기술의 발전으로 GPS와 같은 첨단 기술이 탑재되어 사용자에게 여러가지 정보를 제공하며, 조작 또한 간단하여 누구나 쉽게 활용할 수 있다. 그리고 무엇보다도 사람이 접근하기 힘든 지역을 쉽게 촬영할 수 있다는 큰 장점을 가지고 있다. 본 연구의 목적은 드론을 기반으로 표면영상유속측정법을 적용시켜 하천의 표면유속을 효율적으로 측정하는 것이다. 표면영상유속측정법은 카메라로 촬영된 영상을 이용하여 표면유속을 도출하기 때문에 촬영된 영상이 무엇보다도 중요하다. 하지만 드론으로 촬영된 영상들은 아무리 정지비행을 잘하더라도 필연적으로 영상에 흔들림이 존재한다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 흔들린 영상에 대하여 형태 정합법에 의해 보정을 하였으며, 이는 가장 핵심적인 기술이라 할 수 있다. 형태 정합법에 의한 영상 보정 과정은 고정된 표정점을 영상에서 추적한 뒤, 기준 영상의 표정점과 보정 영상의 표정점이 일치하도록 보정하였다. 영상 보정 후 영상 처리와 분석프로그램을 통하여 유속을 도출한다. 기존의 표면영상유속측정법에서는 표정점을 설치한 후 각 표정점마다 측량을 실시하여 좌표를 측정하였다. 이는 한국건설기술연구원 안동하천실험센터와 같이 이상적인 실험을 진행할 수 있는 환경에서는 문제가 없다. 하지만 실제 하천에서 표면유속측정 시 하천의 폭, 주변 환경 등의 영향으로 측량작업에 많은 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 Arduino와 GPS센서를 이용하여 표정점을 구성하였다. Arduino와 GPS 센서를 이용하면 각 표정점들의 좌표를 노트북에서 실시간으로 자동으로 확인할 수 있다. GPS 센서의 측정 오차에 따라 관측 오차가 다소 존재하지만, 실제 측량을 할 때와는 비교할 수 없을 정도로 신속하게 표정점의 좌표를 구할 수 있다. 이를 바탕으로 실험 하천에 대해 적용한 결과 기존의 방법에 비하여 간편하고 빠르게 표면유속측정을 수행할 수 있었으며, 표면유속측정값 또한 만족스러운 결과를 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.303-304
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• 2019

본 논문에서는 자연재해나 노후화로 인해 많은 건물의 외벽에 균열(Crack)이 생기고 있고, YOLO 딥러닝 기법을 이용하여 텐서플로우(Tensorflow)기반 균열 데이터의 학습 과정을 거쳐 가중치 파일을 획득하고, 이를 기반으로 효율적으로 건물 관리를 할 수 있는 드론(Drone)에 장착된 카메라를 이용한 실시간 영상으로 건물 외벽 균열을 촬영하고 균열을 감지하여 사용자 모니터에 감지된 균열을 경계 상자를 통해 검출하고, 검출 사진과 위치를 기록하도록 시스템을 개발하였다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.6 no.4
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• pp.217-222
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• 2017

Recent studies for working robot in dangerous places have been carried out on large unmanned ground vehicles or 4-legged robots with the advantage of long working time, but it is difficult to apply in practical dangerous fields which require the real-time system with high locomotion and capability of delicate working. This research shows the collaborated docking system of drone and ground vehicles which combines image processing algorithm and laser sensors for effective detection of docking markers, and is finally capable of moving a long distance and doing very delicate works. We proposed the docking system of drone and ground vehicles with sensor fusion which also suggests two template matching methods appropriate for this application. The system showed 95% docking success rate in 50 docking attempts.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.14 no.3
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• pp.579-586
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• 2019

The purpose of this study is to determine the rapid saving of life through the drones when natural disasters such as earthquake and fire occur. Drones are equipped with riders, temperature, hazardous gas sensors and wireless cameras are registered with the application server for monitoring the disaster site and real-time monitoring functions are performed to identify the situation on site before rescuing personnel are active. When monitoring finds a person to save, the application server provides real-time image information for effective life-saving.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.18 no.3
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• pp.143-149
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• 2018

Recently, due to the large-scale damage of natural disasters caused by global climate change, a monitoring system applying remote sensing technology is being constructed in disaster areas. Among remote sensing platforms, the drone has been actively used in the private sector due to recent technological developments, and has been applied in the disaster areas owing to advantages such as timeliness and economical efficiency. This paper deals with the development of a preprocessing system that can map the drone image data in a near-real time manner as a basis for constructing the disaster monitoring system using the drones. For the research purpose, our system is based on the SURF algorithm which is one of the computer vision technologies. This system aims to performs the desired correction through the feature point matching technique between reference images and shot images. The study area is selected as the lower part of the Gahwa River and the Daecheong dam basin. The former area has many characteristic points for matching whereas the latter area has a relatively low number of difference, so it is possible to effectively test whether the system can be applied in various environments. The results show that the accuracy of the geometric correction is 0.6m and 1.7m respectively, in both areas, and the processing time is about 30 seconds per 1 scene. This indicates that the applicability of this study may be high in disaster areas requiring timeliness. However, in case of no reference image or low-level accuracy, the results entail the limit of the decreased calibration.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.15 no.5
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• pp.959-966
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• 2020

With the growing importance of the fishery industry and the rapid growth of the aquaculture industry, research on smart farms through ICT convergence in the aquaculture field is in progress. To enable monitoring of the growing environment at the farm site, an underwater drone drive unit, an image collection device, an integrated controller for posture stabilization, and a remote control device capable of controlling and controlling drones through real-time underwater images were proposed, and design, development, and tests were conducted. By utilizing underwater drones, it is possible to replace the supply and demand of manpower and high-cost work in the aquaculture industry, and to manage fish farms in a stable manner by reducing the probability of farming deaths.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.322-323
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• 2021

증강현실이나 자율 주행, 드론 등의 기술에서 현재 위치와 시점을 파악하기 위해서는 실시간 카메라 자세 추정이 필요하다. 이를 위해 가장 일반적인 방식인 연속적인 단안 영상으로부터 카메라 자세를 추정하는 방식은 두 영상의 정적 객체 간에 견고한 특징점 매칭이 이루어져야한다. 하지만 일반적인 영상들은 다양한 이동 객체가 존재하는 동적 환경이므로 정적 객체만의 매칭을 보장하기 어렵다는 문제가 있다. 본 논문은 이 같은 동적 환경 문제를 해결하기 위해, 신경망 기반의 객체 분할 기법으로 영상 속 객체를 추출하고, 객체별 특징점 매칭 및 자세 추정 결과로 정적 객체를 특정해 매칭하는 방법을 제안한다. 또한, 제안하는 정적 객체 특정 방식에 적합한 신경망 기반 특징점 추출 방법을 사용하면 동적 환경에 보다 강인한 카메라 자세 추정이 가능함을 실험을 통해 확인한다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.37 no.1
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• pp.19-28
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• 2019

Images captured by drone have the advantage of quickly constructing spatial information in small areas and are applied to fields that require quick decision making. If an image registration technique that can automatically register the drone image on the ortho-image with the ground coordinate system is applied, it can be used for various analyses. In this study, a methodology for geo-referencing of a single image and sequential images using drones was proposed even if they differ in spatio-temporal resolution using linear features and distinct points. Through the method using linear features, projective transformation parameters for the initial geo-referencing between images were determined, and then finally the geo-referencing of the image was performed through the template matching for distinct points that can be extracted from the images. Experimental results showed that the accuracy of the geo-referencing was high in an area where relief displacement of the terrain was not large. On the other hand, there were some errors in the quantitative aspect of the area where the change of the terrain was large. However, it was considered that the results of geo-referencing of the sequential images could be fully utilized for the qualitative analysis.