• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.55-63
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• 2019

최근 교육, 제조, 건설 등 다양한 응용 분야에서 사실적인 가상환경을 표현하기 위하여 실세계 영상데이터를 활용하는 사례가 증가하고 있다. 특히, 스마트 시티 등 디지털 트윈에 대한 관심이 높아지면서, 항공 영상 등 실제 촬영한 영상을 이용하여 현실감 있는 3D 도시 모델을 구축하고 있다. 그러나, 촬영된 항공 영상에는 태양에 의한 그림자가 포함되어 있으며, 그림자가 포함된 3D 도시 모델은 사용자에게 정보를 왜곡시켜 표현하는 문제를 안고 있다. 그림자를 제거하기 위하여 그동안 많은 연구가 진행되었지만, 아직까지 해결하기 어려운 도전적인 문제로 인식되고 있다. 본 논문에서는 VWorld에서 제공하는 3차원 공간정보를 이용하여 건물의 높이 맵을 포함한 가상환경 데이터 셋을 구축하고, 높이맵과 딥러닝을 이용한 새로운 그림자 탐지 방법을 제안한다. 실험 결과에 의하면, 높이맵을 사용했을 때 기존 방법보다 그림자 탐지 에러율이 감소한 것을 확인할 수 있다.

• 한국측량학회지
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• 제38권1호
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• pp.23-33
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• 2020

최근 UAV (Unmanned Aerial Vehicle)를 이용하여 고해상도 영상을 편리하게 취득할 수 있게 되면서 저비용으로 소규모 지역의 관측 및 공간정보 제작이 가능하게 되었다. 특히, 농업환경 모니터링을 위하여 작물생산 지역의 피복지도 생성에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 랜덤 포레스트와 SVM (Support Vector Machine) 및 CNN(Convolutional Neural Network) 을 적용하여 분류 성능을 비교한 결과 영상분류에서 딥러닝 적용에 대하여 활용도가 높은 것으로 나타났다. 특히, 위성영상을 이용한 피복분류는 위성영상 데이터 셋과 선행 파라메터를 사용하여 피복분류의 정확도와 시간에 대한 장점을 가지고 있다. 하지만, 무인항공기 영상은 위성영상과 공간해상도와 같은 특성이 달라 이를 적용하기에는 어려움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 위성영상 데이터 셋이 아닌 UAV를 이용한 데이터 셋과 국내의 소규모 복합 피복이 존재하는 농경지 분석에 활용이 가능한 딥러닝 알고리즘 적용 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 최신 딥러닝의 의미론적 영상분류인 DeepLab V3+, FC-DenseNet (Fully Convolutional DenseNets), FRRN-B (Full-Resolution Residual Networks) 를 UAV 데이터 셋에 적용하여 영상분류를 수행하였다. 분류 결과 DeepLab V3+와 FC-DenseNet의 적용 결과가 기존 감독분류보다 높은 전체 정확도 97%, Kappa 계수 0.92로 소규모 지역의 UAV 영상을 활용한 피복분류의 적용가능성을 보여주었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제16권6호
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• pp.182-194
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• 2017

그동안 교통관리에서 적용되던 드론 관련 연구는 도로나 차량을 검지하고 추적하는 연구가 대분이었다. 교통분야에서 영상이미지를 분석하는 목적은 기존 교통자료 수집체계(차량검지기, DSRC 등)의 한계를 극복하기 위함이다. 그런 의미에서 드론은 상당히 좋은 대안이나 최대 비행시간이 제한되어 있어 기존 수집체계를 대체하기 보다는 보완적 성격으로 활용되는 것이 타당하다. 따라서 교통조사분석을 위한 드론 활용방안에 대한 연구가 더 필요한 실정이다. 교통문제의 경우 특정 구간이나 지점에서 발생한 문제가 네트워크 전체로 확대되는 경우가 많아 드론을 이용하여 이러한 구간들에 대한 분석이 필요하다. 본 연구는 교통조사분석 활용을 위한 기초 연구로 드론으로 촬영된 고속도로 구간(800~1000m)을 단위 구간으로 분할하여 교통류 변수들을 추출하였다. 또한 영상기술의 발전으로 고고도에서 영상 촬영을 수행하였다.

• 한국측량학회지
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• 제27권6호
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• pp.649-658
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• 2009

최근 지능형 미래의 도시공간구축을 위해 유비쿼터스 개념을 적용한 u-City, u-Ecocity 등의 새로운 도시계획의 패러다임의 등장은 도시영역에 대한 고품질의 3차원 공간정보를 필요로 하고 있다. 최신 GIS응용 기술을 기반으로 하여 3차원으로 모델링된 도시 규모의 방대한 영역에 대한 다양한 형식의 공간정보를 통합하여 가시화 및 공간정보 검색 및 분석, 평가를 위한 솔루션을 포함하는 다차원 공간영상정보 시스템을 구축하고자 하는 것이 목적이다. 기존의 3차원 도시모델링의 한계를 극복하기 위한 방안으로 항공 라이다(LiDAR) 데이터를 이용하여 실사용자들의 요구사항을 충분히 반영할 수 있도록 시스템의 활용도를 높여 도시 시설물의 고품질, 고해상도의 현실감있는 3차원 가상 도시환경 구축을 목표로 공간정보의 통합, 가시화, 활용기능 생성을 연구의 범위로 한다. 속성 및 기호로 구성된 표준형식의 공간정보에 위성영상 및 항공사진을 매쉬업하여 실제 세계와 최대한 흡사한 가상의 도시환경을 재현하여 조망 및 일조권 분석은 물론 도시의 각종 행정업무 및 의사결정을 지원할 수 있는 분석기능과 활용기능을 제공할 수 있도록 구축한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_2호
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• pp.1901-1922
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• 2021

대부분의 대규모 지진은 기존의 활성단층이 재활하여 발생하므로, 이러한 활성단층의 위치와 특성을 파악하는 것은 지진재해 연구와 지진방재 측면에서 매우 중요하다. 최근에는 활성단층 조사에서 지표지질조사에 앞서 실시하는 선형구조 분석에 다양한 원격탐사 기술이 유용하게 활용되고 있다. 본 논문에서는 원격탐사 기술 중 이러한 활성단층 조사에 널리 활용되는 위성원격탐사, 항공원격탐사, 그리고 InSAR, LiDAR 기법의 간단한 원리와 적용사례를 소개하고자 한다. 또한, GIS를 활용하여 단층활동에 의해 형성된 경사급변점과 주향이동단층의 수평변위를 분석한 사례를 소개하고자 한다. 토의에서는 항공사진을 활용하여 DEM을 구축할 때 발생할 수 있는 문제점들과 해결방안, 항공 LiDAR 기반 DEM의 문제점을 극복하여 개발한 새로운 기법인 RRIM에 대해 논의하고자 한다. 활성단층 조사에서 어떤 원격탐사 기술이 활용되는지 이해하고 각 원격탐사기법의 장단점과 한계점을 이해하여 상황에 따라 적절한 방법을 활용하는 것은 효율적인 활성단층조사를 위해 중요하다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제8권4호
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• pp.253-265
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• 2021

본 연구에서는 위성영상 촬영 한계를 극복하고 재배 필지 현황 파악 기술 발전에 기여하고자 무인기 영상 및 딥러닝 모형을 이용하여 옥수수 재배 필지 추출 방법을 제안하였다. 연구대상지역은 충북 괴산군 감물면 이담리 일대로 설정하고, 무인기 촬영을 통해 해당지역의 정사영상을 취득하였다. 모형에 필요한 학습자료는 현장조사 자료와 팜맵을 이용하여 구축하였다. 본 연구에 적용한 딥러닝 모형은 의미론적 분할 모형인 Attention U-Net을 이용하였다. 모형의 성능 평가는 학습과정을 거친 후 비학습 자료를 이용하여 옥수수 재배 필지 추출에 대해서 실시 하였다. 모형 성능평가 결과 정밀도는 0.94, 재현율은 0.96 및 F1-Score는 0.92로 나타났다. 본 연구에 적용한 Attention U-Net방법은 옥수수 재배 필지를 효과적으로 추출할 수 있는 방법임을 확인하였다. 따라서 본 연구 방법은 옥수수는 물론 다른 작물에 대한 재배 필지 구분에도 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국측량학회지
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• 제40권3호
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• pp.217-226
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• 2022

고정밀 공간정보제작 분야의 활용 측면에서 무인항공사진측량은 촬영된 영상의 정량적인 품질 검증 방법과 인증에 대한 절차와 세부 규정이 미흡한 문제점이 있다. 또한, 영상에 대한 검증 수단이 해상도와 명암의 대비 정도를 동시에 분석 할 수 있는 MTF (Modulation Transfer Function) 분석이 아닌 GSD (Ground Sample Distance) 만으로 품질을 평가하고 있어 유인항공영상보다 품질이 떨어지는 경우도 있다. 이에 본 연구에서는 드론 영상 품질 분석에서 MTF 분석의 필요성을 확인하기 위해 Siemens star를 이용하여 GSD와 MTF 분석을 동시에 실시하였다. 서로 다른 드론 기체와 센서로 동일한 해상도로 타겟을 촬영한 영상을 분석한 결과, GSD에서는 약간 상이한 결과를 나타내었지만, 영상의 해상도와 명암의 대비 정도를 동시에 분석할 수 있는 σ_MTF 수치는 큰 차이를 나타내었다. 이와 같은 결과로 MTF 분석이 보다 객관적이며 신뢰도 높은 품질분석 방법이라고 결론지을 수 있다. 아울러 작업자가 카메라 센서의 성능, 중복도 및 기체의 성능을 적절하게 판단하여 촬영을 실시하여야만 높은 품질의 드론 영상을 획득할 수 있음을 알 수 있었다. 하지만 본 연구는 제한된 기체와 촬영 조건하에서 취득된 영상으로만 분석을 수행한 결과이다. 따라서 향후 관련 분야의 다양한 실험 데이터를 축척하여 지속적인 연구를 수행하면 보다 객관적이고 신뢰성 있는 결과를 도출할 것으로 기대된다

• 한국산림과학회지
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• 제112권3호
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• pp.363-373
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• 2023

산림 바이오매스 조사는 탄소흡수원으로서의 산림을 평가하고 관리하기 위해 주기적으로 수행된다. 원격탐사의 한 종류인 라이다는 적은 노동력으로 객관적인 산림 구조 정보를 획득할 수 있어, 최근 라이다(LiDAR, Light Detection and Ranging)를 이용한 산림 조사가 주목받고 있다. 본 연구에서는 임분 상하층 바이오매스 추정에 백팩형 라이다(Backpack Laser Scanning, BPLS)와 드론 라이다(Unmanned Aerial Vehicle Laser Scanning, UAV-LS)를 이용하는 방법을 제시하고 그 정확도를 평가하였다. 상층의 경우 BPLS와 UAV-LS의 흉고직경과 수고 추정 정확도를 분석하였고, 하층의 경우 BPLS 데이터에서 추출한 수직구조 변수 중 최상의 변수 조합으로 하층 바이오매스를 추정하는 다중회귀모델을 개발하였다. 그 결과, BPLS는 흉고직경을 높은 정확도로 추정하였지만(R² =0.92) 수고는 과소 추정하였다(R² =0.63, Bias=-5.56 m). UAV-LS는 BPLS보다 더 높은 수고 추정 정확도를 보였다(R² =0.91). 하층의 경우 점들의 평균 높이와 라이다 데이터를 같은 높이를 가진 10개의 층으로 나누었을 때 아래에서 네 번째 층의 점 밀도를 의미하는 변수가 선택되어 모델이 개발되었으며, 교차검증 결과 결정계수 값은 0.68로 나타났다. 본 연구의 결과는 BPLS와 UAV-LS를 이용한 임분의 상하층 바이오매스 조사 방법이 기존의 조사 방식을 효과적으로 대체할 수 있음을 시사한다.

• 대기
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• 제34권1호
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• pp.35-53
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• 2024

Under the leadership of the National Institute of Meteorological Sciences (NIMS), the first domestic autonomous flight-type weather modification experimental drone for fog and lower-level cloud seeding was developed in 2021. This drone is designed based on a multi-copter configuration with a maximum takeoff weight of approximately 25 kg, enabling the installation of up to four burning flares for seeding materials and facilitating weather observations (temperature, pressure, humidity, and wind) as well as aerosol (PM₁₀, PM_2.5, and PM_1.0) particle measurements. This research aims to introduce the construction of the drone and its recent applications over the past two years, providing insights into the experimental procedures, effectiveness verification, and improvement directions of the weather modification drone-based rain enhancement. In particular, partial confirmation of the experimental effects was obtained through the fog dissipation experiment on December 10, 2021, and the lower-level cloud seeding case study on October 5, 2022. To enhance the scope and rainfall amount of weather modification experiments using drones, various technological approaches, including adjustments to experimental altitude, seeding lines, seeding amount, and verification methods are necessary. Through this research, we aim to propose the development direction for weather modification drone technology, which will serve as foundational technology for practical application of domestic rain enhancement technology.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제18권2호
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• pp.64-70
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• 2024

국내에서 중형급 무인동력비행장치(25kg < MTOW ≤ 150kg) 신고 건수 및 안전성인증 수요가 급격하게 증가하고 있다. 그리고 무인동력비행장치 안전성인증 불합격 사례도 증가하고 있으며, 제작 품질 문제가 불합격의 주요 원인으로 확인되고 있다. 그러나 무인동력비행장치 안전성인증 제도에서 제작업체에 대한 품질시스템 기준은 부재하다. 따라서 본 논문에서는 무인동력비행장치 제작업체의 품질시스템 점검 기준을 수립하기 위해 국내 안전성인증 업무와 미국재료시험협회(ASTM)의 소형 무인항공시스템(sUAS)의 품질 기준을 분석하였다. 그리고 국내 제작사 실정에 맞는 품질시스템 기준 수립을 위해 중형급 무인동력비행장치 제작업체 현장실사를 통해 제작 품질시스템 특성을 추가 점검항목으로 반영한 제작업체 품질시스템 기준을 제안하였다. 그리고 제안된 품질시스템 기준에 대하여 국내 무인동력장치 제작업체 7개사를 대상으로 설문조사를 수행하였다.