본 연구에서는 l/5,000 항공사진을 12000pi와 6000pi로 자동독취한 영상에 대하여 저가의 PC 기반 수치사진 측량시스템을 사용하여 수치지도, DEM, 정사영상 등의 제작을 수행하고 다양한 방법으로 정확도를 비교 평가하였다. 비숙련자가 PC 기반 수치사진측량시스템을 사용하여 12004pi의 항공사진영상을 도화한 결과, 등고선 삽입은 불가능하였지만 이를 제외한 나머지 부분은 l/l,000 수준의 수치지도 제작 가능성을 나타냈으며, 자동 DEM 제작에 있어서는 자동독취 해상도 및 격자간격이 DEM의 정확도에 크게 영향을 미치지 않음을 알 수있었다. 정사영상의 제작에 있어서는 DEM의 격자간격이 커질수록 정확도가 저하되지만 그 차이는 크지 않았으며, 이보다는 원 영상의 자동독취 해상도가 정사영상의 품질에 더 큰 영향을 미치는 것을 알 수 있었다. 한편 동일한 검사점에 대하여 정사영상과 수치지도 제작 결과를 비교한 결과 정사영상의 정확도가 수치지도보다 더 좋게 나타나, 보다 다양한 분야에서 정사영상이 활용될 수 있을 것으로 판단되며, 향후 민간 부문에서 항공사진영상과 PC 기반 수치사진측량시스템이 GIS분야의 자료 수정 및 갱신에 적극적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Site-specific N application for corn is one of the precision crop management. To implement the site-specific N application, various nitrogen stress sensing methods, including aerial image, tissue analysis, soil sampling analysis, and SPAD meter readings, have been used. Use of side-dressing, an efficient nitrogen application method than a uniform application in either late fall or early spring, relies mainly on the capability of nitrogen deficiency detection. This paper presents map-based variable rate nitrogen application based using a multi-spectral corn nitrogen deficiency(CND) sensor. This sensor assess the nitrogen stress by means of the estimated SPAD reading calculated from the corn leave reflectance. The estimated SPAD value from the CND sensor system and location information form DGPS of each field block was combined into the field map using a ArcView program. Then this map was converted into a raster file for a map-based variable rate application software. The relative SPAD (RSPAD = SPAD over reference SPAD) was investigated 2 weeks after the treatments. The results showed that the map-based variable rate application system was feasible.
인터넷에 3차원 GSIS 데이터를 제공하기 위해서는 VRML로 3차원 지형을 생성하는 방법과 지형공간정보 데이터의 자동연결 방법에 관한 연구가 필요하다. VRML은 3차원 물체들의 상호관계를 표현하는데 표준적인 언어로서 온라인상에 연결된 가상의 세계를 시뮬레이션할 때 쓰인다. 이는 가상세계를 표현할 뿐만 아니라 파일로 저장하여 웹 이용자들 중의 한사람에게 가상세계를 보여줄 수도 있다. 본 연구에서는 수치지도 데이터, 항공사진, VRML 스크립터로 구성된 VRML모델을 이용하는 인터넷상에서 3차원 GSIS를 제공하는 방법을 보여주고자 한다. 인터넷상에서 3차원 GSIS 제공하는 것과 항공사진들을 이용해서 정밀하게 지도를 제작하는 방법을 알아보며 VRML로 수치지도와 항공사진으로 3차원 영상을 만들기 위해 어떠한 데이터가 가장 효율적인지 비교하였으며 3차원 지형데이터의 인터넷제공 방법에 대해 연구하였다.
무인헬기를 이용한 제초제처리는 제초제의 특성이 항공방제에 적합해야하는 등 선결 요인이 무척이나 많다. 논에 발생하는 잡초를 방제할 목적으로 환경친화적 생력형 macro granule(GG) 제초제를 개발하였다. 무인헬기를 이용한 벼 작형별 잡초방제효과 및 벼에 대한 생육특성을 조사하고, 주변작물에 미치는 영향을 평가하였던 결과를 요약하면 다음과 같다. GG의 무인헬기살포효과는 담수직파시험에서 93.6~96.6%의 방제효과를 보였는데, 손제초구와 큰 차이를 나타내지 않았다. 수량은 손제초구와 약제처리구가 각각 $4,700kg\;ha^{-1}$, $4,450\sim4,670kg\;ha^{-1}$로 비슷하였다. 기계 이앙시험에서는 시험약제 모두 92.7~97.3%의 방제효과를 보였다. 무인헬기살포와 손제초구의 수량은 각각 $5,270\sim5,520kg\;ha^{-1}$, $5,730kg\;ha^{-1}$로 큰 차이는 없었다. 또한 GG살포가 주변작물에 미치는 영향을 보면 액상 제형과 GG가 직접살포되었을 때 배추, 상추, 오이, 고추, 콩, 들깨에 생육억제, 황변, 낙엽 등의 증상이 나타났으며, 일부 개체는 고사하였는데 이것은 무인 헬기를 이용한 약제 살포의 문제점을 시사한 것으로 무인헬기 살포시 주변작물에 약액이 비산되지 않도록 주의가 필요 할 것으로 사료된다. 향후 사용 약제의 선택, 시기, 주변 작물의 종류 등을 감안 한 주도면밀한 연구가 반드시 필요하다고 생각된다. 본 연구의 결과 무인헬기를 이용한 제초제 살포는 우리나라의 농업이 처해진 여건상 새로운 대안이 될 수 있다고 보여지며 이에 대한 체계적인 연구가 더욱 심도 있게 수행되어야 한다고 생각된다.
The world which based on knowledge and information is changing significantly. In the various knowledge and information, the importance of GSIS has increased for efficient application and management of country. The Geomatics has made a change rapidly, observation methods have improved too. The existing acquisition of Geoinformation depend on aerial photogtaphs, but new technology Jike application of high resolution satellite images. SAR and LiDAR, is the fastest. especially, LiDAR surveying is most advanced active observation technology and Geoinfomtation is acquired by reflection of its laser pulse. In this study. the position accuracy of extracted building from LiDAR was evaluated by GPS surveying, then each data was made comparison between LiDAR's and GPS's data. After processing. the result of this study will be suggested basic data about application.
In this study, we will analyze the design, development and application of these small drones using open source. These drones are used in flight exercises, aerial photography, and coding education. In the era of the fourth industrial revolution, such as the development of sensor technology, expansion of open source sharing, and application of artificial intelligence, Is expected to be able to demonstrate convergence. In this paper, we have studied the design and fabrication of small drones using open source. In the case of drones, various functions and differentiated materials are required depending on the application, and the future development of the unmanned mobile object, namely the drone, in which the creativity and the technology are combined with each other continues to be enhanced by the improvement of autonomy and artificial intelligence. Software-based architecture-based technologies have been developed in collaboration with embedded SWs that combine sensors, motors, and control systems. In hardware, it is customary to use a combination of materials and design to increase the freedom of design. It will be made in a free structure.
국토 및 도시정보의 공간분석과 의사결정을 위하여 디지털 영상자료를 이용한 3D GIS와 구축된 3D 도형정보를 현실적으로 가시화하기 위한 사실적 3D 영상모형(3D photo-realistic model)에 관한 기술이 급속히 발전하고 있다. 현재, 3D 모형 구축을 위하여 위성영상, 항공영상 및 항공라이다 데이터가 주로 이용되고 있으며, 항공경사사진 또는 지상사진에서 취득된 텍스쳐를 이용하여 3D 영상모형을 구축하고 있다. 그러나, 상기 데이터만을 이용하여 구축된 모형은 지형 및 지물을 세밀하고 사실감 있게 표현하는데 제한적이기 때문에 고품질의 영상모형 구축이 필요한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 인공지물과 특수지형을 대상으로 공간정확도, 세밀묘사 및 현실감이 강조된 실세계에 근접한 3D 영상모형을 구축하기 위하여 항공사진, 항공라이다, 지상사진 및 지상라이다 데이터로 실세계를 표현하기 위한 기법을 분석하고, 위치정확도와 함께 사진과 같은 사실감을 확보한 3D 영상모형을 구축하고 인터넷 3D 영상지도 서비스를 통하여 제공할 수 있도록 하였다. 또한, 3D 영상모형은 이용목적 및 디스플레이 축척에 따라 표현요소를 구분하여 구축할 필요가 있으며, 본 연구에서는 LoD(Level of Detail) 개념을 도입하여 건물 3D 영상모형을 5단계로 정의하고 단계별로 모형을 구축하였다.
본 연구의 목적은 항공 및 위성영상을 활용한 토지피복 관련 인공지능 학습 데이터를 구축, 검증 및 알고리즘 적용의 효율화 방안을 연구하였다. 이를 위하여 토지피복 8개 항목에 대하여 고해상도의 항공영상 및 Sentinel-2 인공위성에서 얻은 이미지를 사용하여 0.51 m 및 10 m Multi-resolution 데이터셋을 구축하였다. 또한, 학습 데이터의 구성은 Fine data (총 17,000개) 와 Coarse data (총 33,000개)를 동시 구축 및 정밀한 변화 탐지 및 대규모 학습 데이터셋 구축이라는 2가지 목적을 달성하였다. 학습 데이터의 정확도를 위한 검수는 정제 데이터, 어노테이션 및 샘플링으로 3단계로 진행하였다. 최종적으로 검수가 완료된 학습데이터를 Semantic Segmentation 알고리즘 중 U-Net, DeeplabV3+에 적용하여, 결과를 분석하였다. 분석결과 항공영상 기반의 토지피복 평균 정확도는 U- Net 77.8%, Deeplab V3+ 76.3% 및 위성영상 기반의 토지피복에 대한 평균 정확도는 U-Net 91.4%, Deeplab V3+ 85.8%이다. 본 연구를 통하여 구축된 고해상도 항공영상 및 위성영상을 이용한 토지피복 인공지능 학습 데이터셋은 토지피복 변화 및 분류에 도움이 되는 참조자료로 활용이 가능하다. 향후 우리나라 전체를 대상으로 인공지능 학습 데이터셋 구축 시, 토지피복을 연구하는 다양한 인공지능 분야에 활용될 것으로 기대된다.
고해상도 위성영상 활용의 증가와 함께 자동 정밀 기하보정의 필요성이 증가하고 있다. 정밀기하보정을 위한 지상기준점(ground control point, GCP)을 수집하는 방법 중 하나로 항공정사영상과 같은 영상지도의 일부를 추출한 칩(chip) 영상을 이용하는 것을 들 수 있고, 영상 정합 기법을 이용하여 자동화할 수 있다. 이 때 통합기준점과 같이 기존에 측량이 이루어진 지상기준점을 대상으로 칩 영상을 제작하는 경우 개수의 제한으로 영상 정합 성공률의 중요성이 증가한다. 이 연구의 목적은 KOMPSAT-3A 영상과 항공정사영상 기반 지상 기준점 칩 영상 간 정합 성공률을 향상시키기 위한 방법을 제시하는 것이다. 이를 위하여 KOMPSAT-3A 전정색(panchromatic, PAN) 영상, 다중분광(multispectral, MS) 영상, 융합(pansharpening, PS) 영상과 항공정사영상의 각 밴드 조합에 대해 영상 정합을 실시하고 성공률을 비교하였다. 그 결과 주로 사용되고 있는 전정색 영상과 다중분광 영상을 이용할 때 약 10-30%의 영상 정합 성공률이 융합 영상을 이용할 때 약 40-50%로 증가하는 것으로 나타났다. 따라서 KOMPSAT-3A 위성영상과 항공정사영상의 정합에 있어 융합 영상을 사용하는 것이 정합 성공률을 향상시키는데 도움이 되는 것으로 판단된다.
지난 2021년 버진 오빗(Virgin Orbit)사는 747-400 항공기를 공중발사 플랫폼으로 개조하여 2월과 7월 두 차례 공중발사에 성공을 하였다. 기존 지상발사 대비 발사 장소나 날씨에 큰 구애를 받지 않고, 비용을 절감할 수 있으며, 발사 준비시간 단축과 고도 및 속도의 이득을 볼 수 있는 등 큰 효용성으로 인해 공중발사에 대한 관심이 증가하고 있다. 또한 전자장비의 소형/정밀화로 소형위성이 과거 중/대형 위성과 유사한 성능을 가지게 됨으로써 향후 소형위성 발사가 주를 이룰 것으로 전망된다. 본 논문에서는 국내 대형 민항기를 활용한 공중발사 플랫폼의 비행안전성 확보를 위해 국내 및 해외, 민간 및 군의 감항인증 규정/절차 등 제도적 인증 방안에 대해 살펴보고 적용 가능한 민간 및 군 감항인증 기술 기준을 검토 및 분석하였다. 그 결과로, 국내 현실을 반영한 감항인증 방안과 공중발사 플랫폼으로 개조 시 적용 가능한 감항인증 기술기준을 기반한 감항인증기준(안)을 결론에서 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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