• 한국수자원학회논문집
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• 제53권12호
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• pp.1059-1070
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• 2020

하천단면 계측자료는 하천관리를 위한 유량산정 및 홍수 예·경보 방안 등 수리·수문 모델링 관련 연구에서 가장 중요한 입력자료 중 하나이다. 그러나 불규칙한 기하학적 구조로 이어지는 하천의 정확하고 연속적인 단면자료의 취득은 시간과 비용적 측면에서 큰 제약이 따른다. 이러한 관점에서 본 연구의 목적은 연속적인 하천특성의 공간분포를 시간과 비용, 인력의 투입을 최소화하여 계측할 수 있는 방법론을 개발하는 것이다. 따라서 RGB기반 항공 이미지와 실측 자료를 이용한 다중 선형 회귀 분석을 통해 각 단면별로 수심을 추정하고 연속적인 단면 추정 가능성과 정확도를 검토하고자 하였다. 실측 자료와 비교검증을 통해 공간적으로 이질적인 관계를 포착할 수 있는 수심 약 2 m 내외에서 수심을 정확하게 추정할 수 있음을 확인하였으며 이를 통해 정확하고 연속적인 하천 단면 취득에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국농공학회논문집
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• 제64권1호
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• pp.15-26
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• 2022

3D open-field farm model developed from UAV (Unmanned Aerial Vehicle) data could make crop monitoring easier, also could be an important dataset for various fields like remote sensing or precision agriculture. It is essential to separate crops from the non-crop area because labeling in a manual way is extremely laborious and not appropriate for continuous monitoring. We, therefore, made a 3D open-field farm model based on UAV images and developed a crop segmentation model using a supervised machine learning algorithm. We compared performances from various models using different data features like color or geographic coordinates, and two supervised learning algorithms which are SVM (Support Vector Machine) and KNN (K-Nearest Neighbors). The best approach was trained with 2-dimensional data, ExGR (Excess of Green minus Excess of Red) and z coordinate value, using KNN algorithm, whose accuracy, precision, recall, F1 score was 97.85, 96.51, 88.54, 92.35% respectively. Also, we compared our model performance with similar previous work. Our approach showed slightly better accuracy, and it detected the actual crop better than the previous approach, while it also classified actual non-crop points (e.g. weeds) as crops.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제23권2호
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• pp.45-53
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• 2022

본 연구의 목적은 드론을 활용하여 철근콘크리트 말뚝기초의 시공 오차를 분석하는 모델을 제시하는 것이다. 이에 따라 먼저, 드론을 활용하여 건설 현장에 대한 항공이미지를 획득하고 이를 기반으로 정사모자이크 이미지를 생성하고 다음으로 허프 변환 원형 검출 방법을 활용하여 정사모자이크 이미지에서 원형 형태의 말뚝기초를 자동으로 인식하도록 하였다. 마지막으로, 중첩된 정사 모자이크 이미지와 구조 도면 상의 철근콘크리트 말뚝기초의 중심점을 기준으로 연단거리를 계산하고, 수평 위치변동 15cm를 기준으로 철근콘크리트 말뚝기초의 시공 오차를 분석한다. 또한, 제시된 모델의 활요성을 검증하기 위하여 토공 및 지정공사가 진행 중인 교육시설물 1개소를 선정하여 적용한 결과, 시공된 말뚝기초 전부를 자동으로 인식하였고 오차범위를 초과한 말뚝기초의 개수를 도출하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.85-85
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• 2020

South Korea experiences few large scale erosion and sedimentation problems, however, there are numerous local sedimentation problems. A reliable and consistent approach to modelling and management for sediment processes are desirable in the country. In this study, field measurements of sediment concentration from 34 alluvial river basins in South Korea were used with the Modified Einstein Procedure (MEP) to determine the total sediment load at the sampling locations. And then the Flow Duration-Sediment Rating Curve (FD-SRC) method was used to estimate the specific degradation for all gauging stations. The specific degradation of most rivers were found to be typically 50-300 tons/㎢·yr. A model tree data mining technique was applied to develop a model for the specific degradation based on various watershed characteristics of each watershed from GIS analysis. The meaningful parameters are: 1) elevation at the middle relative area of the hypsometric curve [m], 2) percentage of wetland and water [%], 3) percentage of urbanized area [%], and 4) Main stream length [km]. The Root Mean Square Error (RMSE) of existing models is in excess of 1,250 tons/㎢·yr and the RMSE of the proposed model with 6 additional validations decreased to 65 tons/㎢·yr. Erosion loss maps from the Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE), satellite images, and aerial photographs were used to delineate the geospatial features affecting erosion and sedimentation. The results of the geospatial analysis clearly shows that the high risk erosion area (hill slopes and construction sites at urbanized area) and sedimentation features (wetlands and agricultural reservoirs). The result of physiographical analysis also indicates that the watershed morphometric characteristic well explain the sediment transport. Sustainable management with the data mining methodologies and geospatial analysis could be helpful to solve various erosion and sedimentation problems under different conditions.

• 한국지형학회지
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• 제26권2호
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• pp.69-84
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• 2019

The purpose of this study is to extract lineaments in the southeastern part of the Gaeum Fault System, and to understand their characteristics and a relationship between them and fault activation. The lineaments were extracted using a multi-layered analysis based on a digital elevation model (5 m resolution), aerial photos, and satellite images. First-grade lineaments inferred as an high-activity along them were classified based on the displacement of the Quaternary deposits and the distribution of fault-related landforms. The results of classifying the first-grade lineaments were verified by fieldwork and electrical resistivity survey. In the study area of 510 km², a total of 222 lineaments was identified, and their total length was 333.4 km. Six grade lineaments were identified, and their total length was 11.2 km. The lineaments showed high-density distribution in the region along the Geumcheon, Gaeum, Ubo fault, and a boundary of the Hwasan cauldron consisting the Gaeum Fault System. They generally have WNW-ESE trend, which is the same direction with the strike of Gaeum Fault System. Electrical resistivity survey was conducted on eight survey lines crossing the first-grade lineament. A low-resistivity zone, which is assumed to be a fault damage zone, has been identified across almost all survey lines (except for only one survey line). The visual (naked eyes) detecting of the lineament was evaluated to be less objectivity than the automatic extraction using the algorithm. However, the results of electrical resistivity survey showed that first-grade lineament extracted by visual detecting was 83% reliable for inferred fault detection. These results showed that objective visual detection results can be derived from multi-layered analysis based on tectonic geomorphology.

• 한국작물학회:학술대회논문집
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• 한국작물학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.88-88
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• 2022

Detection of stress responses in crops is important to diagnose crop growth and evaluate yield. Also, the multi-spectral sensor is effectively known to evaluate stress caused by nutrient and moisture in crops or biological agents such as weeds or diseases. Therefore, in this experiment, multispectral images were taken by an unmanned aerial vehicle(UAV) under field condition. The experiment was conducted in the long-term fertilizer field in the National Institute of Crop Science, and experiment area was divided into different status of NPK(Control, N-deficiency, P-deficiency, K-deficiency, Non-fertilizer). Total 11 vegetation indices were created with RGB and NIR reflectance values using python. Variations in nutrient content in plants affect the amount of light reflected or absorbed for each wavelength band. Therefore, the objective of this experiment was to evaluate vegetation indices derived from multispectral reflectance data as input into machine learning algorithm for the classification of nutritional deficiency in rice. RandomForest model was used as a representative ensemble model, and parameters were adjusted through hyperparameter tuning such as RandomSearchCV. As a result, training accuracy was 0.95 and test accuracy was 0.80, and IPCA, NDRE, and EVI were included in the top three indices for feature importance. Also, precision, recall, and f1-score, which are indicators for evaluating the performance of the classification model, showed a distribution of 0.7-0.9 for each class.

• 대한원격탐사학회지
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• 제40권1호
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• pp.115-122
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• 2024

Multi-object tracking (MOT) is a vital component in understanding the surrounding environments. Previous research has demonstrated that MOT can successfully detect and track surrounding objects. Nonetheless, inaccurate classification of the tracking objects remains a challenge that needs to be solved. When an object approaching from a distance is recognized, not only detection and tracking but also classification to determine the level of risk must be performed. However, considering the erroneous classification results obtained from the detection as the track class can lead to performance degradation problems. In this paper, we discuss the limitations of classification in tracking under the classification uncertainty of the detector. To address this problem, a class update module is proposed, which leverages the class uncertainty estimation of the detector to mitigate the classification error of the tracker. We evaluated our approach on the VisDrone-MOT2021 dataset,which includes multi-class and uncertain far-distance object tracking. We show that our method has low certainty at a distant object, and quickly classifies the class as the object approaches and the level of certainty increases.In this manner, our method outperforms previous approaches across different detectors. In particular, the You Only Look Once (YOLO)v8 detector shows a notable enhancement of 4.33 multi-object tracking accuracy (MOTA) in comparison to the previous state-of-the-art method. This intuitive insight improves MOT to track approaching objects from a distance and quickly classify them.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제17권6호
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• pp.9-15
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• 2023

재난 및 재해를 효과적으로 예방하고 대응하기 위하여 투시형 HMD를 착용한 조종사가 무인항공기에서 전송되는 영상을 이용하여 재난 및 재해 관련 구조 작업을 수행하는 기법들이 개발되어 왔다. 그러나 투시형 HMD를 착용한 조종사는 현장 전체를 통합적으로 인지할 수 없기 때문에 현장 상황에 적합한 작업들을 신속하게 결정하고 실행하기에는 한계가 존재한다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 본 논문에서는 투시형 HMD를 착용한 구조요원이 무인항공기를 효율적으로 운용할 수 있는 증강현실 기반의 인터페이스 기법을 제안한다. 모의실험 결과는 시야가 확보되는 상황에서 투시형 HMD를 착용한 구조요원이 손가락 제스처를 기반으로 짐벌과 무인항공기의 비행을 고속으로 제어할 수 있음을 보여준다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_2호
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• pp.1607-1622
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• 2022

본 연구의 목적은 도시폭염 저감을 위한 기법인 쿨루프를 연구지역에 적용하여 토지피복 객체 간 지표 온도와 흡수일사 간 공간적 상관관계 분석으로 실질적 효과 파악을 목적으로 한다. 이를 위해 실제 쿨루프가 적용된 경상남도 김해시 장유무계동 인근을 연구지역으로 선정하였으며, 드론 DJI Matrice 300 RTK에 열적외 영역센서 FLIR Vue Pro R, 가시광선 영역센서 H20T와 다중분광영역 센서인 Micasense Red-Edge를 활용하여 계측하였다. 계측 일정은 2021년 7월 27일 아침 7시 15분부터 약 1시간 30분 간격으로 총 9장의 열지도와 동일 시간대의 흡수일사 분포도, 쿨루프(113개) 및 일반옥상(367개) 지붕 객체를 추출하였다. 흡수일사 분포도는 ArcGIS의 3D 분석 기능인 Solar Radiation Analysis Tool을 통해 산출한 전천일사 분포도에 Micasense Red Edge를 통해 촬영한 Blue, Green Red, Near Infrared, Red Edge Range 영역대 센서의 조합을 통해 구축한 연구 지역의 알베도 값을 반영하여 구축한다. 전술된 자료를 기반으로 일반옥상과 쿨루프 지붕 객체별 지표온도와 흡수일사 간 Pearson 상관계수를 산출하였다. 분석 결과 일 평균 기준 일반옥상 0.550, 쿨루프 0.387의 상관계수 값을 나타내고 있었다. 하지만, 시간대별 상관성의 변화를 파악한 결과 분석일 기준 태양고도가 높은 시기인 11시 30분과 13시의 경우 일반옥상과 쿨루프 간 상관계수의 차이는 0.022, 0.024 값을 보여 유사한 상관성을 보이고 있다. 그 외 시간대는 일반옥상의 상관계수 값이 쿨루프 보다 약 0.1 이상 높은 값을 보이고 있다. 본 연구는 드론을 통해 취득한 고해상도 영상을 활용하여 쿨루프의 실질적 일사차단 영향의 가능성을 대조군이 되는 일반 옥상과의 상관성 비교를 통해 파악한 사례 연구이다. 향후 본 연구 결과를 기반으로 효율적인 도시열섬 저감기법 적용이 가능할 것으로 사료된다.

• 한국측량학회지
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• 제37권6호
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• pp.525-533
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• 2019

무인항공사진측량을 이용한 지도제작의 지형·지물 묘사 방법에는 벡터화와 수치도화 방법이 있다. 벡터화 방법은 정사영상에서 평면위치를 추출하고, 수치표면모델(DSM: Digital Surface Model) 혹은 수치표고모델(DEM: Digital Elevation Model)에서 높이 값을 취득하고 있다. 그러나 지금까지 벡터화 성과의 정확도는 대부분 검사점만을 이용하여 분석하고 있어 지상시설물과 건물 등 3차원 지물의 위치정확도 판단이 어렵다. 이에 본 연구에서는 검사점 뿐만 아니라 지형·지물의 Layer별 모서리에 대한 정확도를 분석하여 벡터화를 이용한 3차원 공간정보취득 및 수치지도제작 가능성을 판단하고자 하였다. 촬영은 DJI사 Phantom 4 pro로 비행고도 90m에서 GSD (Ground Sample Distance) 3.6cm의 영상을 취득하였다. 연구 결과, 벡터화에 의한 묘사의 정확도는 현장측량 성과와 비교하여 검사점의 잔차를 분석한 결과 평면 RMSE (Root Mean Square Error)가 0.045m로 나타나 정사영상을 이용한 1/1,000 축척의 수치지형(평면)현황도 제작이 가능할 것으로 판단된다. 반면 전주, 옹벽 및 건물 등 Layer별 모서리 좌표를 기준자료와 비교하여 3차원 정확도를 분석한 결과 RMSE가 평면 0.068~0.162m, 표고 0.090~1.840m로 나타났다. 따라서 벡터화로 취득한 3차원 성과의 표고위치에서 오차가 크게 발생하여 벡터화를 이용한 3차원 공간정보 취득 및 1/1,000 수치지도제작이 어려운 것으로 판단된다.