• 실천공학교육논문지
• /
• 제9권1호
• /
• pp.15-21
• /
• 2017

졸업 조건 만족을 위한 졸업 작품 제작과 제작된 작품의 공학 논문 체계로 서술해야 하는 졸업 논문 제출 규정에 따라 전공단위에서 이루어진 절차의 개요를 제시하고, 개선에 필요한 사항을 제안한다. 설계 내용은 재난 지역의 인원이나 물체를 탐지하기 위한 소형 무인기 구성에 관한 것이다. 적외선 센서와 GPS를 소형 무인기인 드론에 탑재하고, 블루투스 통신을 이용하여 드론을 조종한다. 조종되는 드론이 구조 대상물을 탐지하고, 드론에 탑재된 GPS를 이용하여 실시간으로 탐지한 대상물의 위치를 수신하는 대상물 탐지용 드론을 설계하고 제작한다. 실험결과로 3~4 m 범위의 구조 대상물 탐지가 가능했고, 위치값을 실시간으로 전송하는 것을 확인했으며, RF 통신을 이용하여 통신 거리를 증가시킬 계획이다.

• 한국재난정보학회 논문집
• /
• 제15권1호
• /
• pp.49-66
• /
• 2019

연구목적: 본 연구는 드론의 테러위협으로부터 민간 다중이용시설이 안전하고 유익하게 사용될 수 있도록, 민간시설의 드론테러 방어를 위한 법제도의 개선방안을 제시하고자 한다. 연구방법:연구를 위해 국가가 민간시설에 대해 시행하고 있는 대테러활동 운영실태를 조사 분석하였으며, 국외의 모범사례를 기술하고 비교하여 국내에 필요한 드론테러에 대한 국가 대테러정책의 방향을 제시하고 있다. 연구 결과: 국내 드론테러에 대한 법제도 한계점에 대하여 연구한 결과, 국내 적용 가능한 안티드론 기술을 구축 활용하기 어려워짐에 따라 드론테러에 대한 위협 뿐만 아니라, 사생활 침해, 스토킹 등의 범죄에도 취약점이 드러났다. "전파법과" 정보보호관련 법률 등 국민의 안전에 관한 법률은 안티드론기술의 도입을 방해하는 장애요인이 되고 있으므로 본 논문에서 제시하고 있는 법제도의 개선이 요구된다. 결론: 본 연구를 통해 민간시설 드론테러 취약요인과 피해경감대책의 법제도적 한계점과 개선방안을 하였다. 따라서 본 연구의 개선방안을 검토하여 드론테러의 대책방안이 마련되어야 한다.

• 한국측량학회지
• /
• 제40권2호
• /
• pp.69-77
• /
• 2022

3차원 공간모형은 도시문제 해결을 위한 분석틀로서 도시계획, 환경, 토지 및 주택관리, 재난 시뮬레이션 등 다양한 분야에서 이용되고 있다. 또한, 3차원 공간모형의 구축 시에 저비용으로 단시간에 3차원 영상 촬영이 가능한 드론의 활용성은 증가하고 있다. 드론을 활용한 가상도시 구축 및 시뮬레이션 모듈 활용 측면에서 항공촬영의 정확도 및 3차원 공간모형의 정밀도는 매우 중요한 요소로 기능하기 때문에 이를 향상시키기 위한 방법들이 제안되고 있다. 본 연구는 건축물이 밀집하여 위치한 도심지를 대상으로 항공촬영 조건별로 드론을 활용한 항공촬영의 정확도 및 3차원 공간모형의 정밀도를 비교분석하였다. 분석 대상지는 서울특별시 영등포구 대림2동 내 건축물 밀집도가 높은 일부지역으로 선정하였으며 항공촬영 조건으로, 촬영각, 촬영고도, 드론영상의 중복률을 활용하였다. 항공촬영의 정확도는 대상지 내에 설치한 검사점의 실제 측량값과 항공촬영을 통해 구축한 3차원 공간모형의 예측값 간의 차이를 분석함으로써 정확도를 산정하였다. 3차원 공간모형의 정밀도는 항공촬영을 통해 생산된 Point cloud와 Point cloud에 기반하여 구축된 3차원 공간모형 간의 차이를 분석함으로써 정밀도를 산정하였다. 분석결과, 정확도의 경우, 상대적으로 높은 중복률에서 정확도가 높은 것으로 분석되었으나, 정밀도의 경우에는 중복률이 높을수록 정밀도는 오히려 낮아지는 경향을 보였으며 촬영각도가 수직에 가까울수록 정밀도는 높아지는 경향을 보였다. 촬영고도의 경우에는 정밀도와 유의미한 관련성은 없는 것으로 분석되었고, 기선고도비의 경우에는 중복률과 상이하게, 기선고도비가 커질수록 정밀도는 높아지는 경향을 보였다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제18권6호
• /
• pp.155-163
• /
• 2019

본 연구에서는 대전광역시 주요 간선도로인 유성대로를 대상으로 드론을 통해 취득한 노면 영상데이터를 기반으로 물체탐지알고리즘(Object Detection algorithm) 가운데 Tiny-YOLO-V2와 Faster-RCNN을 활용하여 아스팔트 도로노면의 균열을 인식, 균열유형을 구분하고 실험 결과차이를 비교하였다. 분석결과, Faster-RCNN의 mAP는 71%이고 Tiny-YOLO-V2의 mAP는 33%로 측정되었으며, 이는 1stage Detection인 YOLO계열 알고리즘보다 2Stage Detection인 Faster-RCNN 계열의 알고리즘이 도로노면의 균열을 확인하고 분리하는데 더 좋은 성능을 보인다는 것을 확인하였다. 향후, 드론과 인공지능형 균열검지시스템을 이용한 도로자산관리체계(Infrastructure Asset Management) 구축방안 마련을 통해 효율적이고 경제적인 도로 유지관리 의사결정 지원 시스템 구축 및 운영 환경을 조성할 수 있을 것이라 판단된다.