드론 항공사진을 L∗a∗b 색공간으로 변환하고 항공사진에서 잘피가 나타난 영역을 분할 및 보정하여 드론 항공사진을 이용한 수심측량의 정확도를 향상시켰다. 드론을 이용한 수심측량은 음향측심기와 같은 보편적으로 통용되던 방식에 비해 저비용으로 빠른 시간에 수심자료를 얻을 수 있다. 그러나 수심측량 대상 해역에 잘피가 서식할 경우 해저면의 반사 특성이 일정하지 않아 드론을 이용한 수심측량시 오차가 발생한다. 우리나라에 서식하는 잘피를 비롯한 해조류는 수온이 낮아지기 시작하는 11월부터 자라기 시작하여 1~4월에 최대 밀도를 형성한다. 따라서 해당 시기의 드론 항공사진을 그대로 사용할 경우 수심측량의 정확도가 낮아지며, 이는 드론을 이용한 수심측량방식을 상용화하는데 극복해야 할 단점이다. 본 연구에서는 경북 월포해수욕장에서 드론으로 촬영한 고해상도 카메라 이미지를 분석하여 오차 발생해역을 구분하고 보정하는 알고리즘을 개발하였다. 또한, 보정한 드론 항공 사진으로 천해 수심 추정을 수행하여 알고리즘을 검증하였다. 잘피로 인한 오차 보정 알고리즘 적용 전 수심 5 m 이내의 200 m × 300 m 해역에서 발생하는 오차 표준편차의 1.5배를 넘는 오차 이상값 비율은 전체 이미지의 8.6%를 차지하였다. 오차 보정 알고리즘을 적용한 결과 오차 이상값의 92%가 제거되었으며, 평균제곱근오차(RMSE)는 33% 감소하였다.
IMO(국제해사기구)에서는 자율운항선박의 도입을 위해 현행 국제협약의 적용을 검토 중이며, 많은 회원국들은 Remote Operator(원격운항자)의 명확한 개념 정립의 필요성을 공감하고 있다. 그러므로 국제사회 대응을 위한 우리나라 현황을 반영한 Remote Operator의 개념 정립이 필요하다. 본 연구는 Remote Operator 개념 정립을 위해 앞선 신기술 사례를 분석하고 Remote Operator 개념 정립에 필요한 요소를 식별하고자 한다. 이를 위해 자율주행자동차와 드론 산업의 현황을 분석하고 도입에 따른 우리나라 정책 변화를 살펴보고자 한다.
일반적으로 운항 중인 선박이나 건조 중인 선박의 선저에는 많은 해양 생물들이 부착된다. 이러한 현상으로 인해 선박 표면의 거칠기가 증가하여 선박속도의 손실이 발생하게 되고 결과적으로 경제적 손실 및 환경오염 등의 발생을 초래하게 된다. 본 연구에서는 선박 선저에 부착된 해양생물 및 선저 상태를 검사하는 수중드론 등의 카메라 영상을 획득/활용한다. 획득된 해당 영상은 관리자 육안확인에 의해 해양 생물들에 따른 거칠기 등을 판단하게 된다. 이에 영상을 보정하는 필터 알고리즘을 원본 영상에 적용함으로써 해양 생물들 부착 여부 등에 대한 올바른 판단에 도움을 줄 수 있다. 수중 영상의 보정 알고리즘에는 다양한 필터가 필요하며, 어두운 수중 환경에 맞는 조명이 판단에 많은 영향을 미치므로 조명의 밝기 정도에 따른 해양 생물 부착 여부 판단에 대한 내용도 소개하고자 한다. 본 연구에서 적용된 보정 알고리즘 및 각 알고리즘별 조명 밝기에 따른 연구테스트 결과는 많은 분야에 적용 가능할 것으로 사료된다.
최근 4차 산업에 대한 관심으로 농업 분야의 벼농사에서 농민의 방제에 대한 요구수준이 증가하고 농업용 방제 드론의 관심과 활용이 증가하고 있다. 따라서 고농도의 농약을 살포하는 농업용 방제 드론 제품의 다양화와 드론 국가자격증 취득으로 인한 방제사의 증가로 인하여 드론 산업 분야에서 농업 분야가 급성장하고 있다. 세부 사업으로 농약 관리, 방제사 관리, 정밀살포, 방제 작업 물량 분류, 정산, 토양관리, 병충해 예찰 및 감시 등으로 방대한 빅데이터를 구축하고 데이터를 처리하기 위한 효과적인 플랫폼을 요구하고 있다. 그러나 데이터 분석알고리즘, 영상 분석 알고리즘, 생육 관리 알고리즘, AI 알고리즘 등 이를 통합하고 빅데이터를 처리하기 위한 모델과 프로그램 개발에 대한 국내외 연구는 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 농업 분야에서의 관리자와 농민 요구도를 만족하고 드론을 활용한 농업용 드론방제 프로세서를 기반으로 정밀 AI 방제를 실현화시키기 위하여 온라인 드론 방제 관리 정보 플랫폼을 제안하고 실증 실험을 통하여 종합 관리 시스템 개발의 토대를 제시하였다.
해상교통환경은 기술 발전과 더불어 자율운항선박(MASS)의 출현에 직면하여 있다. 이러한 자율운항선박을 비롯한 다양한 해상이동체(드론, 무인선, 다목적 해양레저선 등)는 선박교통관제(VTS)의 추가 관리대상이 될 것이다. MASS 및 다양한 해상 이동체의 관제구역내 안전운항을 위한 VTS의 적극적 대응을 제안하고자 하였다.
국내 해안 쓰레기 모니터링은 노동 집약적 방식과 한정적인 조사 범위로 세밀한 분포 확인이 어렵다. 따라서 해안 쓰레기 자료수집의 효율성 증대를 위해 원격탐사 기법을 이용한 연구가 이루어지고 있다. 하지만 국내 원격탐사 기반 해안 쓰레기 모니터링 방안에 대한 기준이 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 국내 연구 결과를 기초로 메타분석 방법을 적용하여 원격탐사체 중 드론을 이용한 해안 쓰레기 모니터링 연구 19건에 대해 모니터링 방법과 결과에 대해 분석하였다. 모니터링 방법을 대상으로 데이터 수집 방법, 수집 데이터 정보, 모니터링 대상지 정보에 대해 분석하였으며, 모니터링 결과를 대상으로 모니터링 실태, 탐지대상 및 활용모델에 대해 분석하였다. 또한, 메타분석 결과를 바탕으로 드론을 이용한 해안 쓰레기 모니터링 수행 시 고려 항목과 권장 항목, 수행 기준에 대한 모니터링 기준 항목을 제시하였다. 본 연구 결과를 통해 드론을 이용한 해안 쓰레기 모니터링 운용 기준 마련에 필요한 조건 및 기준을 정의하였으며, 추후 외국 사례 분석 및 현장 적용 결과를 추가하여 국가 차원의 원격탐사체를 이용한 해안 쓰레기 모니터링 지침 마련이 가능할 것으로 보인다.
광해역의 표층 해수유동을 준 실시간으로 측정하는 장비인 해양 고주파 레이다(High Frequency Radar, HFR)는 특정 전파대역(HF)의 주파수를 해수면으로 발사하고 후방으로 산란된 전파를 분석하여 표층 유속 벡터를 측정한다(Crombie, 1955; Barrick, 1972). 본 연구에서 사용되는 Codar사의 Seasonde HF radar의 경우, 무지향성 안테나에서 송·수신한 전파의 브래그 피크(Bragg peak)의 강도와 다중신호분류(Mutiple Signal Classification, MUSIC) 알고리즘을 통하여 방사형 해류(Radial Vector)의 속도와 위치를 결정하게 된다. 이때 생산된 해류는 관측 전파 수신 환경의 특성이 고려되지 않은 이상적인 전파환경(Ideal Pattern)이 적용된 자료로써 이를 보정하기 위하여 안테나 패턴 측정(Antenna Pattern Measurement, APM)을 시행하여 보정된 방사해류장(Measured Radial Vector)을 계산하게 된다. APM의 관측원리는 안테나로부터 수신되는 각 위치별 신호 강도값을 측정하여 해류의 위치 및 위상 정보를 수정하는 것으로 일반적으로 선박에 안테나를 설치하여 실험을 진행한다. 하지만 선박을 활용할 시, 기상조건과 해양 상황 등 다양한 환경에 의해 최적의 APM 결과를 산출하기까지 많은 제약이 따른다. 따라서 APM 실험에 대하여 해상 상황에 대한 의존도를 낮추고 경제적인 효율성을 높이기 위하여 무인항공기인 드론을 이용한 APM 활용 가능성을 검토하였다. 본 연구에서는 전남 완도군 당사리 당사도등대에 설치된 고주파레이다를 활용하여 선박을 활용한 APM 실험과 드론을 활용한 APM 실험을 진행하였으며 선박과 드론으로 관측된 결과가 적용된 방사형 해류와 계류된 고정부이를 활용하여 그 결과를 비교 분석하였다.
최근 4차 산업의 발달로 공공분야에서 드론을 활용하여 다양한 목적으로 수색 및 실시간 모니터링에 대한 관심이 높아지고 있다. 실종자 수색, 치안, 해안 순찰 및 감시, 과속 단속, 고속도로 및 도심지역 교통상황 모니터링, 화재 및 산불감시, 저수지 불법 낚시 감시 모니터링, 집회 현장 상황에서 다양한 수색 및 감시 임무 목적을 가지고 활용되고 연구되고 있다. 그러나 경찰, 소방, 군에서는 드론의 하드웨어적인 부분에 집중되고 있어 고성능의 해상도 카메라, 열화상 카메라에 집중되고 카메라로 수집된 데이터의 실시간 모니터링을 위해 원활한 통신시스템 및 특수 임무에 부합하는 분석 프로그램 관련 연구가 매우 부족하다. 따라서 본 논문에서는 수색의 임무를 목적으로 하는 드론의 효용성을 높이기 위해 드론에서 취득되는 이미지를 기반으로 수색 임무에 적합한 이미지 데이터 생성하고자 한다. 이를 통해 수색의 정밀도를 높이는 이미지 분석 기법을 제안하고 실제 현장 사례 및 실험을 통하여 관련 정책개선 및 플랫폼 구축을 위한 이미지 분석 기술을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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