• 한국산업융합학회 논문집
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• 제26권6_2호
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• pp.1063-1071
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• 2023

Unmanned aerial vehicles (UAVs, drones) are becoming increasingly useful in a variety of fields. Advances in UAV and camera technology have made it possible to equip them with ultra-high resolution sensors and capture images at low altitudes, which has improved the reliability and classification accuracy of object identification on the ground. The distinctive contribution of this study is the derivation of sensor-specific performance metrics (GRD/GSD), which shows that as the GSD increases with altitude, the GRD value also increases. In this study, we identified the characteristics of various onboard sensors and analysed the image quality (discrimination resolution) of aerial photography results using UAVs, and calculated the shooting conditions to obtain the discrimination resolution required for reading ground objects.

• 시스템엔지니어링학술지
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• 제19권2호
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• pp.126-134
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• 2023

Drones are emerging as a new security threat, and the world is working to reduce them. Detection and identification are the most difficult and important parts of the anti-drone systems. Existing detection and identification methods each have their strengths and weaknesses, so complementary operations are required. Detection and identification performance in anti-drone systems can be improved through the use of artificial intelligence. This is because artificial intelligence can quickly analyze differences smaller than humans. There are three ways to utilize artificial intelligence. Through reinforcement learning-based physical control, noise and blur generated when the optical camera tracks the drone may be reduced, and tracking stability may be improved. The latest NeRF algorithm can be used to solve the problem of lack of enemy drone data. It is necessary to build a data network to utilize artificial intelligence. Through this, data can be efficiently collected and managed. In addition, model performance can be improved by regularly generating artificial intelligence learning data.

• 전자통신동향분석
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• 제37권1호
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• pp.10-20
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• 2022

A drone without attaching guns or bombs can be a dangerous weapon, since its motor speed is greater than 3000 rpm, which is similar to that of a mower powered by a LiPo battery. The anti-drone system is the only means of detecting and neutralizing drone attacks. Many defense companies around the world provide solutions using various types of equipment (for example, radar, cameras, jamming guns, and net guns). ETRI has also developed a Low-Altitude Drone Detection (LADD) system consisting of Ku-band radar and an Electro-Optical/Infra-Red (EO/IR) camera. In this paper, we summarize recent technical advances in anti-drone systems around the world and introduce the features and describe the performance of the LADD system.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제32권6호
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• pp.553-560
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• 2020

드론 항공사진을 L∗a∗b 색공간으로 변환하고 항공사진에서 잘피가 나타난 영역을 분할 및 보정하여 드론 항공사진을 이용한 수심측량의 정확도를 향상시켰다. 드론을 이용한 수심측량은 음향측심기와 같은 보편적으로 통용되던 방식에 비해 저비용으로 빠른 시간에 수심자료를 얻을 수 있다. 그러나 수심측량 대상 해역에 잘피가 서식할 경우 해저면의 반사 특성이 일정하지 않아 드론을 이용한 수심측량시 오차가 발생한다. 우리나라에 서식하는 잘피를 비롯한 해조류는 수온이 낮아지기 시작하는 11월부터 자라기 시작하여 1~4월에 최대 밀도를 형성한다. 따라서 해당 시기의 드론 항공사진을 그대로 사용할 경우 수심측량의 정확도가 낮아지며, 이는 드론을 이용한 수심측량방식을 상용화하는데 극복해야 할 단점이다. 본 연구에서는 경북 월포해수욕장에서 드론으로 촬영한 고해상도 카메라 이미지를 분석하여 오차 발생해역을 구분하고 보정하는 알고리즘을 개발하였다. 또한, 보정한 드론 항공 사진으로 천해 수심 추정을 수행하여 알고리즘을 검증하였다. 잘피로 인한 오차 보정 알고리즘 적용 전 수심 5 m 이내의 200 m × 300 m 해역에서 발생하는 오차 표준편차의 1.5배를 넘는 오차 이상값 비율은 전체 이미지의 8.6%를 차지하였다. 오차 보정 알고리즘을 적용한 결과 오차 이상값의 92%가 제거되었으며, 평균제곱근오차(RMSE)는 33% 감소하였다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.163-169
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• 2021

In this paper, we implemented a deep learning-based automatic object tracking and handy motion control drone system and analyzed the performance of the proposed system. The drone system automatically detects and tracks targets by analyzing images obtained from the drone's camera using deep learning algorithms, consisting of the YOLO, the MobileNet, and the deepSORT. Such deep learning-based detection and tracking algorithms have both higher target detection accuracy and processing speed than the conventional color-based algorithm, the CAMShift. In addition, in order to facilitate the drone control by hand from the ground control station, we classified handy motions and generated flight control commands through motion recognition using the YOLO algorithm. It was confirmed that such a deep learning-based target tracking and drone handy motion control system stably track the target and can easily control the drone.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.355-358
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• 2016

최근 드론(초경량 무인비행장치)에 대한 관심이 점차 높아짐에 따라 방송촬영, 재난현장, 레저 등 이를 활용하는 분야도 지속적으로 확대되고 있다. 그러나 드론의 활용이 높아지는 만큼 사생활 침해, 해킹 위협 또한 높아지고 있다. 드론에 탑재되는 고해상도 카메라는 실시간 동영상 및 사진 촬영이 가능하고, 언제 어디서든 촬영할 수 있어서 일반 주택, 빌딩, 호텔 등에서 사생활 및 소유권 침해 피해가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 일반적인 드론 상용 제품의 카메라에 대한 보안 취약점 분석 실험을 수행하고, 그 결과를 통해 외부의 비인가 공격자의 카메라에 대한 접근 및 침입 시도로부터 드론을 안전하게 보호하기 위한 대응 방안을 제시한다. 또한, 이를 통해 제작 단계에서부터 기술적 보완장치 장착, 관련 항공법 및 법제도 정비 등 드론 산업 활성화 정책이 마련되기를 기대한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권1호
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• pp.33-38
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• 2020

본 논문에서는 드론에 의하여 획득된 영상을 분석하여 건축자재의 수량을 측정하는 기술을 제안한다. 제안하는 기술은 드론 및 카메라 정보가 담겨있는 드론 로그와 영상 내 건축자재더미 종류와 영역을 예측하는 RCNN, 실제적인 수량 계산을 위한 사진측량법을 사용한다. 기존 연구에선 학습 데이터의 부족으로, 자재 종류 및 건축자재더미 영역 예측 정확도의 오류 범위가 컸다. 논문에서는 이러한 오류 범위를 줄이고 예측 안정성을 높이기 위해 자료 증가 방법으로 학습 데이터를 증가시킨다. 자료 증가는 학습 모델의 과적합을 막기 위해 회전에 의한 증가 방법만 사용한다. 수량 계산 방법으로는 Yaw, FOV 등의 드론 및 카메라 정보가 담겨있는 드론 로그와 영상 내 건축자재더미 영역을 찾고, 종류를 예측해 줄 RCNN 모델을 사용하고, 이 모든 정보를 종합해 논문에서 제안하는 수식에 적용하여 자재더미의 실제적인 수량을 계산한다. 제안하는 방법의 우수성은 실험을 통하여 확인한다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.149-157
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• 2020

Regarding previously-developed drone simulators, it was easy to check their flight stability or controlling functions based on the condition that their weight was fixed from the design. However, the drone is largely classified into two types that is the one with the fixed weight whose purpose is recording video with camera and racing and another is whole weight-variable during flight with loading the articles for delivery and spraying pesticide though the weight of airframe is fixed. The purpose of this thesis is to analyze the structure of drone and its flight principle, suggest dynamics-model-based simulator that is capable of simulating weight-variable drone and develop the simulator that can be used for designing main control board, motor and transmission along the application of weight-variable drone. Weight-variable simulator was developed by using various calculation to apply flying method of drone to the simulator. First, ground coordinate system and airframe-fixing coordinate system were established and switching matrix of those two coordinates were made. Then, dynamics model of drone was established using the law of Newton and moment balance principle. Dynamics model was established in Simulink platform and simulation experiment was carried out by changing the weight of drone. In order to evaluate the validity of developed weight-variable simulator, it was compared to the results of clean flight public simulator against existing weight-fixed drone. Lastly, simulation test was performed with the developed weight-variable simulation by changing the weight of drone. It was found out that dynamics model controlled various flying positions of drone well from simulation and the possibility of securing the optimum condition of weight-variable drone that has flying stability and easiness of controlling.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권11호
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• pp.2107-2112
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• 2016

본 논문은 드론 같은 움직임이 불규칙한 환경에서 깨끗하고 안정된 입체영상을 촬영하기 위해서는 드론용 짐벌 시스템 제어 안정화기 설계가 필요하다. 짐벌 시스템은 카메라 모듈을 지지하는 구조와 외부로 부터의 진동을 차단하면서 정확한 각도를 추종하는 센서 등으로 구성된다. 움직임이 불규칙한 촬영장비나, 비행중인 드론에는 매우 다양한 주파수 성분의 진동의 발생으로 인해 안정된 영상물을 촬영하기에 어려움이 많다. 이러한 다양한 주파수 성분의 진동을 제어하기 위해 일반적으로 rolling-pitching-yawing 운동에 대하여 일반적인 PID 제어기를 설계하여 안정적으로 제어하지만, 드론용 짐벌시스템 구조가 변경되거나 시스템 일부 요소가 변경되게 되면 기존에 설계된 PID 제어 파라미터를 재조정을 해야 되는 경우가 빈번하게 있다. 이런 문제점을 개선하기 위해 본 논문에서 제기된 제어 기법인 지적 PID제어를 통하여 움직임과 짐벌시스템의 진동제어를 수행하여 외부 환경의 변화에 강인한 제어기법을 제시하고자 한다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.193-200
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• 2016

This paper introduces an algorithm to middle-low price drone's autonomous navigation flight system using computer vision and GPS. Existing drone operative system mainly contains using methods such as, by inputting course of the path to the installed software of the particular drone in advance of the flight or following the signal that is transmitted from the controller. However, this paper introduces new algorithm that allows autonomous navigation flight system to locate specific place, specific shape of the place and specific space in an area that the user wishes to discover. Technology developed for military industry purpose was implemented on a lower-quality hobby drones without changing its hardware, and used this paper's algorithm to maximize the performance. Camera mounted on middle-low price drone will process the image which meets user's needs will look through and search for specific area of interest when the user inputs certain image of places it wishes to find. By using this algorithm, middle-low price drone's autonomous navigation flight system expect to be apply to a variety of industries.