이 연구에서는 무인항공기, LIDAR, TanDEM-X 자료 기반 DEM을 사용하여 곰소만 갯벌의 다년간의 지형 변화를 분석하였다. LIDAR 기반 DEM은 2011년 국립해양조사원에서 관측한 유인항공기 관측 자료를 활용하였으며, TanDEM-X 기반 DEM은 2015년 6월 영상을 활용하여 제작된 자료를 사용하였다. 무인항공기 자료는 주진천을 중심으로 만 바깥쪽에 위치한 고창군 만돌리 해안의 갯벌지역인 KM 지역과 하전리 연안의 갯벌지역인 KH 지역을 대상으로 각각 2019년 5월과 8월, 2018년 4월과 2019년 5월에 관측한 영상을 DEM으로 제작하여 비교하였다. KM 지역에서는 2011년에서 2019년 8월 사이에 평균 0.24 m 의 표고가 감소하였고, 셰니어가 육지 쪽으로 약 130 m 후퇴하였다. KH 지역에서는 연구 기간인 2011년에서 2019년 5월 사이에 평균 0.16 m의 표고가 증가하였다. 다중 플랫폼에 기반한 원격탐사 자료를 활용을 통해 갯벌의 정밀한 지형변화를 연구할 수 있을 것으로 기대된다.
드론은 처음에 공군기나 미사일 연습 사격 표적용으로 개발되었으며, 일반인들에게는 무인 항공기 전체를 의미하는 것으로 사용되고 있다. 드론의 핵심 개념은 '무인'과 '항공기'로 구분될 수 있다. 그러나, 융합과학 기술혁명으로 표현되는 제 4차 산업혁명은 새로운 도시 공간형성의 개념으로 스마트시티가 제안되고 있으며 새로운 도시내 통합이동 체계 내에서 드론을 포함한 자율주행 이동체의 역할이 강조되고 있는 시점에서 기존의 드론 개념이 과연 적합한지에 대해서는 여러 의문이 제기되고 있다. 본 연구에서는 기존의 드론의 개념에 대하여 발전과정과 각국의 법률상 정의, 선행연구 결과 등을 분석하여 미래 사회에 적합한 개념과 통일적인 용어를 제시하고자 하였다. 시대적 상황에 따라 국가나 기관, 또는 운용주체의 목적에 따라 드론을 정의하는 것은 바람직하지 않다. 인간의 삶에 바탕을 두고 드론의 개념을 인간의 도시 생활에서 찾아내는 것이 기존의 방법보다는 보다 합리적이며, 앞으로 드론의 발전상황을 고려한다면 더욱 타당하다고 할 수 있다. 후속연구에는 보다 상세하고 더 많은 자료와 연구결과 등을 분석하고, 본 연구에서 다루지 못한 부분에 대해서도 논의를 진행해야 할 것이다. 이를 바탕으로 법제화, 운영규정 마련, 관련 산업 진행 및 규제 등 다양한 주제에 대해서도 연구가 되어야 할 것이다.
최근 무인기 탑재를 위한 소형 SAR 시스템 관련연구가 활발하게 진행되고 있으나, 드론과 같은 소형 비행 플랫폼에 대한 적용 사례는 매우 드물다. 드론의 경우, 고정익 무인항공기에 비해 기상, 조종환경 등에 취약하므로 고품질의 SAR 영상을 획득하기 위해서는 매우 정밀한 요동 분석 및 오차 보상 알고리즘이 요구된다. 특히 소형 드론에서는 SAR 탑재체 무게 및 전력의 제약으로 자세 제어 및 센서 장착이 어려워 영상 품질 보장이 어려워진다. 본 연구에서는 드론에 SAR를 탑재하여 영상을 획득하는 가능성을 제시한다. 이를 위해 실제 레이다가 탑재된 드론을 사용하여 SAR 영상을 획득하고, 그 품질을 분석하였다. 드론 SAR 기하 구조 분석을 통해 드론의 요동에 의해 발생될 수 있는 위상오차를 분석하고, 불규칙한 드론 이동에 의한 왜곡을 보상함으로써 드론 SAR의 운용 가능성을 검증하였다.
본 논문에서는 전익기형 무인기의 비행 안정성 확보를 위한 날개 평면형상 및 비틀림 각을 포함하는 형상최적화 연구를 수행하였다. 전익기는 독립된 동체와 꼬리날개가 없어 공력특성과 스텔스 성능에 장점이 있는 반면, 정적 여유 및 비행 안정성 확보가 어렵다. 본 연구에서는 가로 안정성 개선을 위하여 비틀림 각과 후퇴각을 최적화 하였으며, 세로 안정성은 정적 여유와 날개 평면형상을 최적화 하여 향상시키고자 하였다. 비틀림 각의 영향은 윙렛이 장착된 형상과 비틀림 각이 있는 형상의 안정성을 비교하여 확인하였다. 최적화 문제구성에는 안정성 개선에 초점을 두어 제약조건을 수립하고 목적함수와 설계 변수를 설정하였으며, 설정된 설계 변수에 대하여 Sobol 방법을 이용해 민감도 해석을 수행하였다. 공력해석 및 안정성 해석에는 AVL이 사용되었으며, 최적화 방법으로는 SQP를 사용하였다. 최적화 결과 형상에 대한 CFD 해석 및 동안정성 시뮬레이션을 통해 비틀림 각이 윙렛을 대신하여 전익기의 스텔스 성능 향상뿐만 아니라 비행안정성 개선에도 적용될 수 있음을 검증하였다.
드론 기술의 발달과 대중화로 인하여 드론을 범죄나 테러 등에 악용하는 소위 '비열한 드론 (dirty drone)'이 사회문제화가 되고 있으며, '드론의 역습'을 심각하게 고려할 시점이 되었다. 실제로 드론으로 인한 위협 사례는 지상 시설물에 대한 위협은 물론, 항공 안전 위협, 최근에는 대규모 행사나 집회 및 특정 인사를 겨냥한 범죄, 테러에 이르기까지 그 악용 범위가 넓어지고 있다. 본 연구는 드론이 범죄, 테러 등에 악용되면서 새로운 형태의 사회 안전 위협요인으로 등장한 반면, 이에 대한 대응은 아직 충분하지 못하고 있는 상황에서 안티드론의 개념을 명확하게 규정하고자 하였다. 이를 통하여 효과적인 안티드론 시스템 구축방안을 제시하고자 하였다. 안티드론의 주요 쟁점 요소들에 대하여 분석을 하였으며, 안티드론은 "드론으로 인해 야기되는 범죄나 테러 등 공공의 안녕과 질서를 침해하는 행위를 예방, 탐지, 차단하기 위해 법집행기관, 관련 기술 및 산업 주체 등이 상호 유기적으로 결합하여 수행하는 법적, 제도적, 기술적 차원의 종합적 대응 활동"으로 정의하였다. 비열한 드론에 대한 효과적인 대응을 위하여 법집행 기관의 권한 부여와 관련 법률의 제정 등을 제시하였다. 앞으로 직접적인 데이터 (primary data)를 활용하여 안티드론에 대한 종합적이고 체계적인 후속 연구가 이어져야 할 것이다.
일반적으로 차로변경 형태는 선택적 차로변경과 강제적 차로변경 등의 두 가지 형태로 구분된다. 선택적 차로변경은 운전자가 원하는 운전상태를 유지하기 위해 선택적으로 차로를 변경하는 경우이며 강제적 차로변경은 운전자가 현재 차로에서 반드시 차로를 변경해야 하는 경우로 합류부 또는 분류부와 같은 반복정체 구간에서 발생하므로 연속류 도로의 교통상태에 매우 큰 영향을 미치게 된다. 본 연구에서는 먼저 고속도로의 대표적인 반복정체 구간인 합류부와 엇갈림 구간에서 수집한 항공사진 개별차량 자료를 사용하여 교통량, 속도, 밀도 데이터와 차로변경 데이터를 생성하였다. 개별차량 속도 변화추이를 이용하여 각 분석구간에서 안정류와 정체류를 구분하였으며 30m 간격으로 분석구간을 구분하여 교통혼잡전과 후의 차로변경 횟수와 차로변경 지점의 변화를 차로변경 분포를 통하여 비교분석 하였고 정체 교통류를 대상으로 차로 변경 분포를 이용하여 본선차로간 전이과정에 대한 분석을 수행하였다. 본 연구는 본선 차로간의 차로변경 분포와 본선과 연결로간의 차로변경 행태가 고속도로의 교통류 흐름에 따라 변화하는 영향을 분석하여 고속도로 반복정체구간의 차로변경 모형을 개발하는데 기초이론 제시를 목적으로 수행되었다.
현재 현업에서 사용되고 있는 상용 무인기 영상처리 소프트웨어는 카메라 캘리브레이션 정보나 영상 전체에 대한 블록 번들조정 정확도만 제공할 뿐 스테레오 페어의 실제 도화 가능여부에 대한 정확도는 거의 제공하지 않는다. 본 논문에서는 무인기 영상처리 소프트웨어에서 산출된 표정요소를 사용하여 도화품질을 산출하고 실제 도화기에 적용하여 도화품질의 신뢰성에 대해서 분석하였다. 도화품질은 Y시차 정확도, 상대모델 정확도, 절대모델 정확도의 3가지 정확도로 정의하였다. Y시차 정확도는 스테레오 페어간 입체시 여부를 판단할 수 있는 정확도이다. 상대모델 정확도는 모델 좌표계 상에서 스테레오 페어간 상대적인 번들조정 정확도이다. 절대모델 정확도는 절대 좌표계에서 번들조정 정확도이다. 실험데이터는 도심지를 대상으로 회전익에서 취득된 GSD 5 cm급의 영상 723장을 사용하여 도화품질을 분석하였다. 연구진이 개발한 기술을 사용해 예측한 상대모델 정확도와 실제 도화기에서 관측한 정확도의 최대오차는 0.11 m로 정밀한 결과를 보여 주었다. 절대모델 정확도도 마찬가지로, 도화기에서 관측한 정확도의 최대오차는 0.16 m로 정밀한 결과를 보여주었다.
매년 해양에서 많은 사고가 빈번하게 발생하고 불법 조업이 성행하고 있으며, 그 규모와 빈도도 증가하고 있다. 이로 인한 인명이나 재산 피해를 경감시키기 위하여 신속한 원격 감시 수단이 필요하다. 이러한 감시 수단의 효과적인 플랫폼으로써 무인항공기가 주목을 받고 있다. 해양 사고나 불법 조업이 이루어지는 상황에서 주된 감시 대상은 선박이 될 것이다. 이에 본 연구에서는 무인항공기 기반 선박 감시 체계를 제안하고, 무인항공기 센서 데이터를 이용하여 선박 위치를 결정하는 방법을 제시하고자 한다. 제안된 방법에서 먼저 사전에 수행된 시스템 캘리브레이션 결과와 영상 취득 시각에 취득된GPS/INS데이터를 이용해서 개별 영상을 취득한 위치와 자세를 결정한다. 또한, 개별 영상으로부터 선박을 자동 또는 반자동으로 탐지한 후 탐지된 지점들의 절대좌표를 결정한다. 제안된 방법을 200 m, 350 m, 500 m 고도에서 취득된 실측 데이터에 적용한 결과로 각각 4.068 m, 8.916 m, 13.374 m의 정확도로 선박 위치를 결정할 수 있었다. 수로측량의 최소기준에 따라 항해에 덜 중요한 해안선 및 지형 위치 항목에서 200 m 데이터의 선박위치결정 결과는 특등급, 350 m와 500 m 데이터의 결과는 1a등급을 만족한다. 제안된 방법은 다양한 목적의 해양 감시 또는 측량에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 판단한다.
현재 무인항공사진측량을 이용한 지도제작의 지형·지물 묘사는 주로 벡터화로 이루어지고 있다. 그러나 벡터화는 평면과 표고 위치를 별도로 취득하기 때문에 시간이 많이 소요되고 수치표면모델에서 표고값을 추출 할 때 과대 오차가 발생될 수 있다. 이에 3차원 공간정보를 동시에 취득가능한 수치도화의 필요성이 증가하고 있으나, 고가의 도화장비가 필요하고 무인항공영상의 수치도화 기술이 불완전한 단점이 있다. 이에 본 연구에서는 저가의 시스템으로 수치도화가 가능한 Menci사의 StereoCAD를 이용하여 지형·지물의 묘사정확도를 분석 평가하였다. 무인항공영상의 취득은 Phantom4 pro에 FC 6310 카메라를 탑재하여 비행고도 90 m에서 GSD (Ground Sample Distance) 3 cm로 촬영하였다. 정확도 분석은 검사점과 점·선·면형 레이어별 모서리에 대한 지상측량결과와 도화결과의 3차원 좌표의 차이를 산출하여 비교하였다. 그 결과 검사점의 RMSE는 평면 0.048 m, 표고 0.078 m이고, 레이어별 RMSE는 평면이 0.104~0.127 m, 표고는 0.086~0.092 m로 나타나 무인항공영상의 입체도화로 1:1,000 수치지형도 제작의 가능성을 입증할 수 있었다.
무인항공사진측량은 저비용, 고효율의 장점으로 최근 고정밀의 신속 공간정보 데이터 취득 수단으로 떠오르고 있다. 하지만 무인항공영상의 정량적인 품질 검증 방법이나 인증에 대한 구체적인 절차와 세부규정이 미흡하다. 또한, 영상 품질에 대한 검증 수단이 영상의 해상도와 함께 명암의 대비 정도를 분석 할 수 있는 MTF (Modulation Transfer Function) 분석이나 경계반응 분석이 아니라 단순히 GSD (Ground Sample Distance) 만으로 품질을 평가하는 실정이다. 이에 본 연구에서는 무인항공영상 품질 분석에서 경계반응 분석의 필요성을 확인하기 위해 GSD 분석과 함께 Slanted edge target을 이용한 경계반응 분석을 실시하였다. 또한, 작업자가 간편하게 경계반응을 분석할 수 있도록 Matlab GUI 기반 tool을 제작하였다. 연구 결과, 동일한 GSD 임에도 불구하고 경계 반응 분석 결과는 상이하게 나타나 경계반응 분석의 필요성을 확인할 수 있었다. 아울러, 무인항공영상의 경계반응 분석 수치는 무인항공기에 탑재한 카메라의 성능에 비례함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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