Unmanned Aerial Vehicle (UAV) have several advantages over conventional remote sensing techniques. UAV can acquire high-resolution images quickly and repeatedly with a comparatively lower flight altitude i.e. 80~400 m nullifying the effect of extreme weather and cloud. This study discussed the use of low cost-effective UAV based remote sensing application in inspection of agricultural subsidy. The study area accrue $60.5km^2$ of Buljeong-myeon, Goesan-gun, Chungbuk in South Korea. UAV image acquired 25 times from July 25 to August 11, 2015 for 3 days. It is observed that almost 81.1 % (3,571 of 4,410 parcels) parcels are truthful whereas some parcels are incorrect or fraudulent. Surveying with UAV for agricultural subsidy instead of field stuff can reduce the required time as much as 64.8 % (19 of 54 days). Therefore, it can contribute significantly in speedy and more accurate processing of grant application and can end unfair receipt of the grant which in turn will improve customer satisfaction.
Researches on air-ground robot cooperating system has been made recently. The cooperation among homogeneous robots focused on the architecture of the system, quality and influence of the communication. In contrast, the cooperation among heterogeneous robots such as aerial vehicle and ground vehicle robots has not been much handled. There are a couple of main points for those air-ground cooperating robots. One is using UAV (Unmanned Aerial Vehicle) as an extra sensor of UGV (Unmanned Ground Vehicle). This kind of application is usually used in situations such as guiding UGV to an appropriate path which could be better determined from the eye in the sky as UAV. The other main application of air-ground cooperating robot system is the localization. By combining sensor information from both UAV and UGV, the robot system as a whole can localize a target object or find features in the environment with better performance than UGV or UAV alone. Although these applications are recently studied in many different ways and devices, there are still a lot of possibilities in the field of air-ground cooperating robot systems. We introduce those research fields in this paper.
This study introduces the development and application of instructional materials for a micro-UAV (unmanned aerial vehicle) design and manufacturing program in university education for freshman/sophomore students. The ADDIE methodology was applied to the development of educational materials, which consist of 15 lessons including the aircraft design theory, 3D CAD modeling, 3D printing production, and UAV flight control. The validity of the program was evaluated with 8 expert panels. A total of 82 participants from engineering and social science grouped the 16 teams for the creative UAV wing design and cooperative interactions. The results of overall program satisfaction survey was measured highly as the average 4.54 (out of 5), so that the students were content with the professional engineering knowledge, 3D digital tools, and the opportunity to design and manufacture airplanes on their own. In conclusion, it can be confirmed that the developed program is effective for UAV education for junior level college student.
UAV(Unmanned Aerial Vehicle)에 대한 활용영역은 시간이 갈수록 꾸준히 확대되고 있다. 특히 네 개 이상의 수평적인 프로펠러로 구성된 VTOL(Vertical Take-Off and Landing) 기능이 가능한 UAV는 시스템 안정성 및 비교적 단순한 항공역학적 설계 및 구조에 따라 다양한 플랫폼이 등장하고 있으며 비교적 저렴한 가격으로 응용제품들이 시중에 유통이 되고 있다. 대부분의 UAV는 GCS(Ground Control System, 지상시스템)를 통해 임무가 수행된다. 지상시스템은 주로 인터넷에 연결되어있기 때문에, 전자 지도 및 기타 최적의 비행조건(온도, 습도, 풍향 등)을 위한 환경정보를 또한 얻을 수 있다. 본 논문은 AIS(Auto Identification System)를 통해 얻은 정보를 기반으로 식별된 선박으로의 접근 및 감시(monitoring)하기 위한 UAV의 운영기법을 설계한다.
UAVs are unmanned, autonomous or remotely piloted aircraft. As UAVs become smaller, lighter and more economical, their applications continue to expand. Researches on UAVs in the field of remote sensing show development methods and purposes similar to those on satellite images, and they are widely used in studies such as 3D image composition and monitoring. In the field of environmental impact assessment(EIA), satellite information and data are mainly used. However, only low-resolution images covering long distances and large-scale data allowing for rough examination are being provided, so their uses are seriously limited. Therefore, in this paper, we construct spatial information of forest area by using unmanned aerial vehicle and seek efficient utilization and policy improvement in the field of environmental impact assessment. As a result, high-resolution images and data from UAVs can be used to identify the location status of SEIA, EIA, and small scale EIA project plans and to evaluate detailed environmental impact analysis. In addition, when provided together with infographics about Post-environmental impact investigation, it was confirmed that the possibility of periodic spatial information construction and evaluation can be used throughout the entire project contents and project post-process.In order to provide sophisticated infographics for the EIA, drone photography and GCP surveying methods were derived.The results of this study will be used as a basis for improving high-resolution monitoring and environmental impact assessment in the forest sector.
최근 IT기술의 발달과 공간정보기술의 고도화는 방재분야에 있어서 효과적인 피해조사 기술 개발의 필요성을 증대시키고 있다. 자연재해에 효과적으로 대응하고, 복구계획을 수립하기 위해서는 신속한 피해조사가 필요하며, 이러한 점에서 UAV는 신속한 피해조사를 위한 유용한 수단이 될 수 있다. 본 연구에서는 효율적인 자연재해 피해조사를 위한 UAV 기반 실시간 공중자료획득시스템의 활용성을 평가하고자 하였다. 시스템의 적용성 평가를 위해 정확도 분석을 수행하였으며, 국내 규정을 바탕으로 재난 유형을 구분하여 재해 유형별로 시스템을 적용한 피해조사의 활용성을 평가하였다. 연구 결과, 주택피해, 농경지 및 농림시설 피해, 공공시설 피해 등의 피해조사가 가능하였다. 향후 다양한 자연재해 현장을 대상으로 실시간공중자료획득시스템을 통해 취득된 영상자료를 활용함으로써 효율적인 자연재해 피해조사 및 복구계획 수립이 가능할 것이다.
본 연구에서는 사진측량 과정에서 항공삼각측량의 접합점 관측과정을 경계선 검색기법과 영상정합기법을 이용하여 특징점 추출, 영상의 정합 상좌표의 관측 과정을 자동화하였다. 본 연구를 통하여 기존에 수동적인 방법에 의하여 수행되어 오던 항공삼각측량의 접합점 선정 및 상좌표 관측 과정을 특징점 추출 및 좌우 동일점 탐색과정 수행에 의한 접합점 선정 및 관측 자동화 기법을 개발하였다. 자동화된 접합점 선정과정을 적응하여 산출된 결과물은 상좌표의 평균제곱근 오차가 $6.8{\mu}m$로서, 기존의 해석적 사진 측량방법이 작업자의 경력이나 기술 숙련도에 따라 편차가 발생하는 것에 비해, 균일한 성과를 산출할 수 있으며, 관측과정에서 소요되는 처리시간은 기존의 해석적인 방법에 비하여 61.2% 절감되어 경제적인 작업 처리가 가능하였다.
항공사진자료의 데이타베이스 구축은 독취과정에서 발생하는 오차를 최소화 하기위해 항공사진전용자동독취기에 의해 적정 해상도로 독취하여야 한다. 그러나, 항공사진전용 자동독취기의 경우 매우 고가이고 보유대수 역시 많지 않아 현재 시중에 유통되고 있는 일반용 자동독취기를 사용하는 방안이 모색되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 일반용 자동독취기를 이용하여 항공사진을 자동독취한 후 시각적 수치적 분석을 통하여 그 활용성 여부 및 한계를 평가함으로서 항공사진영상 데이터베이스의 품질확보에 기여하고자 한다. 이를 위하여 확대배율에 따른 정보의 명확성 및 자동내부표정을 통한 상좌표 정확도 분석을 수행하였으며, 수치지도제작을 위한 각 표정단계마다 수치적으로 정확도를 비교분석하였다. 또한, 최근들어 정사투영영상의 활용성이 증대됨에 따라 DEM생성 및 수치정사 투영생성단계에서 발생되는 오차를 분석하는 한편 자동독취기의 기하학적 왜곡을 검증할 수 있는 자동독취기 검증프로그램을 개발하여 적용함으로서 항공사진영상 데이터베이스의 품질 확보에 기여하고자 하였다.
Ham, Young-Min;Hyun, Ho-Bong;Yoon, Seon-A;Yoon, Weon-Jong;Yang, Woo-Sam;Oh, Dae-Ju
한국자원식물학회:학술대회논문집
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한국자원식물학회 2018년도 춘계학술발표회
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pp.61-61
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2018
Buckwheat is a important vegetable in asia for long time. Recently, Buckwheat has attracted attention to its potential for health benefit and especially as a gluten-free food. Conventional buckwheat studies have focused on seeds and sprouts, but we studied the components of the aerial parts and roots of buckwheat after harvesting. Therefore, we hope that this research will be a basic study to expand the application range of buckwheat plants which are discarded after harvesting. The ethanol extracts of aerial part and roots of buckwheat (Daegwan, Yangjul) were analysed using high performance liquid chromatography (HPLC). Rutin was detected as the major compound in Daegwan, Yangjul aerial part and Daegwan root extracts, except yangjul root extract. So we analysed Yangjul root extract using liquid chromatography-mass spectrometry (LC-MS) and then obtained the informations about the components in Yangjul root extract. Yangjul root extract was analysed by $LC-MS^n$ in negative ESI mode within the range m/z 150-2000 amu. Totally, four components was found in the Yangjul root extract and obtained the fragments ion patterns of ones. Further study, we have to confirm the structure of components in Yangjul root extract and try to more biological activity test the components for development as useful food or cosmetic ingredients.
This study proposes a method for forest vegetation monitoring using high-resolution aerial imagery captured by unmanned aerial vehicles(UAV) and deep learning technology. The research site was selected in the forested area of Mountain Dogo, Asan City, Chungcheongnam-do, and the target species for monitoring included Pinus densiflora, Quercus mongolica, and Quercus acutissima. To classify vegetation species at the pixel level in UAV imagery based on characteristics such as leaf shape, size, and color, the study employed the semantic segmentation method using the prominent U-net deep learning model. The research results indicated that it was possible to visually distinguish Pinus densiflora Siebold & Zucc, Quercus mongolica Fisch. ex Ledeb, and Quercus acutissima Carruth in 135 aerial images captured by UAV. Out of these, 104 images were used as training data for the deep learning model, while 31 images were used for inference. The optimization of the deep learning model resulted in an overall average pixel accuracy of 92.60, with mIoU at 0.80 and FIoU at 0.82, demonstrating the successful construction of a reliable deep learning model. This study is significant as a pilot case for the application of UAV and deep learning to monitor and manage representative species among climate-vulnerable vegetation, including Pinus densiflora, Quercus mongolica, and Quercus acutissima. It is expected that in the future, UAV and deep learning models can be applied to a variety of vegetation species to better address forest management.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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