• 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.

• 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.

• Journal of Aerospace System Engineering
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• v.18 no.4
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• pp.27-33
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• 2024

This study deals with the demonstration of precision agriculture technology that can predict the health status of crops by analyzing the vegetation index (NDVI) using a drone equipped with a multi-spectral camera and an EO/IR camera. The multi-spectral camera measures crop reflectance to determine the vegetation index, while the EO/IR camera detects temperature changes in crops to evaluate water stress and health status. Data from this study can improve agricultural productivity and optimize the use of chemical fertilizers and pesticides. Moreover, integrating object recognition technology in the future could turn precision agriculture into a vital alternative for enhancing the sustainability of agriculture.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.904-906
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• 2019

해외에서는 드론을 이용한 배달 서비스가 상용화되는 추세이지만, 한국에서는 여러 가지 한계점에 의해 서비스 개발이 침체하여 있는 상황이다. 이 문제를 해결하기 위해 창문에 카메라를 장착하여 드론이 촬영되고 있는 영상을 리눅스 서버에 전송하고, 딥러닝과 이미지 프로세싱을 통해 드론을 검출하고 택배를 받을 수 있는 위치로 조정한다. 조정이 완료되면 창문 개방 후 택배를 받는다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.487-488
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• 2021

시설물 점검은 사람이 직접 들어가거나 올라가 확인하는 방식이 일반적이다. 본 연구에서는 시설물 점검을 보다 안전하고 신속하게 하는 것을 전제로 하여 현재 상용화 되고 있는 드론과 아두이노를 이용한 센서를 적용하고자 한다. 본 논문은 기존의 어려운 조작의 드론에 건물 내부에서 호버링이 가능하게 하는 옵티컬 플로어 센서를 장착아여 조작을 보다 쉽게 한다. 또한, 외부 비행 시 GPS센서를 사용하여 좌표지정을 통한 자동비행을 가능하게 하고 아두이노의 센서와 펌프를 적용한 "오토파일럿이 가능한 시설물 관리 드론" 기술을 제안한다. 기존의 드론과 다르게 카메라와 센서를 이용해 시설물 관리를 대신하고, 외부 시설물 관리나 농업 등에서 사용할 때 좌표를 지정해 사용자가 직접 조작하지 않아도 지정한 좌표로 드론이 이동하여 관리 및 임무를 수행한다. 센서들의 값을 앱으로 전송받아 핸드폰으로 받아 볼 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.185-186
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• 2021

기존의 건물 점검은 사람이 직접 들어가 확인하는 방식이 일반적이다. 본 연구에서는 건물 탐사를 보다 안전하고 신속하게 하는 것을 전제로 하여 현재 상용화 되고 있는 드론과 아두이노를 이용한 센서를 적용하고자 한다. 건물 점검은 사람이 직접 들어가 확인하는 만큼 안전 수칙을 지켜가며 실시해야 하지만, 불편함이나 귀찮음을 핑계로 지켜지지 않는 경우가 대다수이다. 지켜지지 못한 안전 수칙에 더불어, 건물의 직접적인 상태를 미리 알지 못하고 진입하게 됨으로 발생하는 인명피해는 불가피하다. 본 논문은 이러한 문제점들을 개선하기 위해 기존의 어려운 조작의 드론에 호버링이 가능하게 하는 옵티컬 플로어 센서를 장착하여 조작을 보다 쉽게 하고 아두이노의 센서를 적용한 '건물 탐사 드론' 기술을 제안한다. 기존의 드론과 다르게 카메라와 센서를 이용해 건물의 점검을 대신하고, 센서들의 값을 앱으로 전송받아 핸드폰으로 받아 볼 수 있다.

• Journal of Industrial Convergence
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• v.18 no.1
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• pp.79-85
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• 2020

Recently, the RPAS(Remote Piloted Aircraft System), by remote control and autonomous navigation, has been increasing in interest and utilization in various industries and public organizations along with delivery drones, fire drones, ambulances, agricultural drones, and others. The problems of the stability of unmanned drones, which can be self-controlled, are also the biggest challenge to be solved along the development of the drone industry. drones should be able to fly in the specified path the autonomous flight control system sets, and perform automatically an accurate landing at the destination. This study proposes a technique to check arrival by landing point images and control landing at the correct point, compensating for errors in location data of the drone sensors and GPS. Receiving from the Google Map API and learning from the destination video, taking images of the landing point with a drone equipped with a NAVIO2 and Raspberry Pi, camera, sending them to the server, adjusting the location of the drone in line with threshold, Drones can automatically land at the landing point.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.07a
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• pp.308-309
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• 2015

최근 들어 일반인들도 다중 콥터와 4k 고성능 카메라를 장착한 상용 드론을 구매하여 자신의 취미 활동용으로 사용하고 있다. 드론을 이용한 많은 동호회가 생겨나고 1인 1드론, 개인용 드론의 시대가 시작되고 있다. 또한 사물인터넷의 시대에 걸맞게 아두이노, 라즈베리파이와 같은 오픈하드웨어 플랫폼과 오픈 소스를 이용하고 저가형 3D printer 의 보급으로 자신만의 독특한 형태를 지니는 기체 제작을 시작하고 있다. 이에 본 논문에서는 3D 캐드를 이용한 위상최적화 기법을 적용하여 기존 상용 기체의 강성은 그대로 유지하되 기체 프레임 무게를 절반으로 줄인다. 또한, 풍동실험을 진행해서 기존 기체에서 발생하는 유체흐름을 분석하고 새로운 기체를 적용했을 경우에도 유사한 유체흐름이 나타나도록 설계하여 3D 프린터를 사용하여 제작하였다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.17 no.6
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• pp.33-38
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• 2016

Understanding of current features of collapsed buildings, terrain, and other infrastructures is a critical issue for disaster site managers. On the other hand, a comprehensive site investigation of current location of survivors buried under the remains of a building is a difficult task for disaster managers due to the difficulties in acquiring the various information on the disaster sites. To overcome these circumstances, such as large disaster sites and limited capability of rescue workers, this study makes use of a drone (unmanned aerial vehicle) to effectively obtain current image data from large disaster areas. The framework of 3D model reconstruction of disaster sites using aerial imagery acquired by drones was also presented. The proposed methodology is expected to assist fire fighters and workers on disaster sites in making a rapid and accurate identification of the survivors under collapsed buildings.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.16-16
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• 2022

영상유속계는 영상을 이용한 비접촉식 유속계로 하천과 같은 넓은 범위의 유속 및 유량을 간편하게 측정할 수 있다는 장점이 있어 현재 국내외에서 영상유속계의 실용화 연구가 수행되고 있다. 특히 유속 및 유량을 측정하기 위해 카메라 외에 별도의 측정 장비가 필요없기 때문에 드론에 장착하여 표면유속을 측정하는 연구 또한 활발히 이루어지고 있다. 기존 드론 영상을 이용한 표면유속 측정 연구에서는 드론을 측정하고자 하는 하천 영역 위에서 정지하여 영상을 촬영하여 표면유속을 측정하고 있다. 이때 한 화면에 하폭이 다 담기지 않는 넓은 하천의 경우 촬영 위치를 옮겨서 다시 영상을 촬영하거나 하폭이 담길 때까지 비행 고도를 높여 촬영하고 있다. 하지만 촬영 위치를 옮겨 촬영하는 방식의 경우 넓은 하천을 다 담기 위해 여러 번의 촬영을 하고 이를 정합하는 과정이 필요하다는 단점이 있으며 비행 고도를 높여 촬영하는 방식의 경우 촬영 품질 저하로 인해 측정한 유속의 불확도가 크게 산정된다는 단점이 있다. 이에 본 연구에서는 드론을 이동하며 촬영한 연속적인 영상을 이용하여 하천의 표면유속을 측정하는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 하천을 가로질러 비행하며 촬영한 드론 이동영상을 활용하면 폭이 넓은 하천의 경우도 간편하게 유속 분포를 측정할 수 있다. 이동영상을 이용하여 유속을 측정하기 위해서는 연속된 이동영상 내에서 지표면의 공통된 특징점을 찾아 흔들림 보정 알고리즘을 적용하여 유속을 산정하는 방법과 드론의 이동 속도를 이용하여 영상의 수표면 이동속도와 벡터연산을 적용하는 두가지 방법을 사용할 수 있다. 이 두가지 방법 중 영상 분석에 필요한 전처리 과정이 적고 지표면의 고정점이 필요 없는 드론의 이동속도를 이용한 벡터 연산을 적용하는 방법을 실제 흐름에 적용하였다. 측정한 수표면의 유속을 전자파표면유속계로 측정한 유속과 비교한 결과 평균 5 % 이내의 차이를 보이는 것을 확인하였다. 향후 다양한 흐름 조건과 드론의 비행속도를 변경하여 측정하는 등의 유속 측정 적용성을 검토하는 연구가 수행된다면 하폭이 넓은 하천 등 다양한 조건에서 드론 영상을 이용한 유속 측정이 가능할 것으로 기대한다.