• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권11호
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• pp.2181-2186
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• 2016

최근 무인항공기를 지칭하는 드론 관련 산업이 미래를 이끌 신산업으로 부상하고 있으며, 이러한 현상은 카메라, 게임기 등의 역할을 하고 있는 스마트폰의 활용 현상과 같이 개인의 드론 활용도 급속도로 확산될 것으로 예측된다. 군사적 목적으로 로봇 비행체로만 인식되었던 드론이 이제 어른들의 장남감 또는 항공영상 등에 활용됨으로써 일상 생활에 근접하고 있는 실정이다. 이 논문에서는 고령화 인력을 드론테크 산업에 유입하여 활용할 수 있는 교육 방안 제시에 주요 목적이 있다. 드론의 조종 기술, 항공촬영 등이 고령층 인력의 교육을 통하여 현실적으로 고령층에게도 유용하다는 사실이 검증됨으로써, 고령층의 일자리 창출로 연계될 수 있는 결과를 보인다.

• 한국항행학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.287-292
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• 2023

고정형 CCTV의 경우 팬-틸트(pan-tilt)와 줌(zoom) 기능을 활용하여 가시범위를 최대화하더라도 음영지역이 발생하는 문제가 있다. 이에 대한 대표적인 해결방안으로 다수의 고정형 CCTV를 운영하는 것이다. 이는 CCTV의 개수와 비례한 다량의 부가장비(예: 전선, 설비, 모니터 등)가 필요하다. 다른 해결방안으로 드론을 활용하는 것이다. 문제는 운영시간에 대하여 고정형 CCTV 대비 훨씬 짧다. 운영시간을 연장하기 위해 다수의 드론을 활용하여 한 대씩 임무를 교대하면서 수행하는 방식이 있다. 이 경우 배터리 충전이 필요한 드론은 드론 포트(drone port)에서 준비상태(재충전 완료)로 재진입하여 연속된 임무가 가능하게 하는 것이다. 본 논문은 고정된 전방을 향한 단안 카메라가 탑재된 초소형 드론을 활용하여 방범용 CCTV의 기능으로 활용될 때, 원격지에서 효율적인 운영과 후속 임무의 원활한 연속 수행을 위한 드론포트에 안정적인 착지를 위한 시스템을 제안하고 구현한다. 그리고 이에 대한 운영을 통해 활용 가능성을 입증한다.

• 농업과학연구
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• 제47권2호
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• pp.349-360
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• 2020

Fire-blight disease is a kind of contagious disease affecting apples, pears, and some other members of the family Rosaceae. Due to its extremely strong infectivity, once an orchard is confirmed to be infected, all of the orchards located within 100 m must be buried under the ground, and the sites are prohibited to cultivate any fruit trees for 5 years. In South Korea, fire-blight was confirmed for the first time in the Ansung area in 2015, and the infection is still being identified every year. Traditional approaches to detect fire-blight are expensive and require much time, additionally, also the inspectors have the potential to transmit the pathogen, Thus, it is necessary to develop a remote, unmanned monitoring system for fire-blight to prevent the spread of the disease. This study was conducted to detect fire-blight on pear trees using discriminant analysis with color information collected from a rotary-wing drone. The images of the infected trees were obtained at a pear orchard in Cheonan using an RGB camera attached to a rotary-wing drone at an altitude of 4 m, and also using a smart phone RGB camera on the ground. RGB and Lab color spaces and discriminant analysis were used to develop the image processing algorithm. As a result, the proposed method had an accuracy of approximately 75% although the system still requires many flaws to be improved.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2016년도 전력전자학술대회 논문집
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• pp.471-472
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• 2016

Since photovoltaic generating system is significantly important among renewable energy sources, photovoltaic plants are installed more than past. As a result, accidents of photovoltaic system are also increased, so the additional hardware which includes monitoring system and periodic inspection are required for safety. In addition, a photovoltaic system is installed where a person can't approach to detect a fault, so a number of devices are required to detect it. This paper proposes that drone and thermo-graphic camera are used for detecting a fault of photovoltaic plant and suggests efficiency to control a drone for detecting a photovoltaic plant.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.204-209
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• 2016

In this paper, an unmanned delivery service using drone was proposed and verified the feasibility. The multicopter has GPS for autopilot and a camera for remote control by human operator. The gripper for manipulation of delivery object was designed and evaluated. The multicopter flies to a given position automatically based on GPS, and approaches to the prepared delivery desk by remote control of human operator using the received image from the multicopter. GPS sensor verification and experimental PID tuning were performed to ensure the flight stability. The flight tests were carried out to verify the feasibility of delivery service.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.303-304
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• 2019

본 논문에서는 자연재해나 노후화로 인해 많은 건물의 외벽에 균열(Crack)이 생기고 있고, YOLO 딥러닝 기법을 이용하여 텐서플로우(Tensorflow)기반 균열 데이터의 학습 과정을 거쳐 가중치 파일을 획득하고, 이를 기반으로 효율적으로 건물 관리를 할 수 있는 드론(Drone)에 장착된 카메라를 이용한 실시간 영상으로 건물 외벽 균열을 촬영하고 균열을 감지하여 사용자 모니터에 감지된 균열을 경계 상자를 통해 검출하고, 검출 사진과 위치를 기록하도록 시스템을 개발하였다.

• Corrosion Science and Technology
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• 제18권6호
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• pp.253-257
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• 2019

A deep learning based real-time painting surface inspection algorithm is proposed herein, designed for developing an autonomous inspection drone. The painting surface inspection is usually conducted manually. However, the manual inspection has a limitation in obtaining accurate data for correct judgement on the surface because of human error and deviation of individual inspection experiences. The best method to replace manual surface inspection is the vision-based inspection method with a camera, using various image processing algorithms. Nevertheless, the visual inspection is difficult to apply to surface inspection due to diverse appearances of material, hue, and lightning effects. To overcome technical limitations, a deep learning-based pattern recognition algorithm is proposed, which is specialized for painting surface inspections. The proposed algorithm functions in real time on the embedded board mounted on an autonomous inspection drone. The inspection results data are stored in the database and used for training the deep learning algorithm to improve performance. The various experiments for pre-inspection of painting processes are performed to verify real-time performance of the proposed deep learning algorithm.

• 한국측량학회지
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• 제33권6호
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• pp.605-614
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• 2015

Drone imaging, which is more cost-effective and controllable compared to airborne LiDAR, requires a low-cost camera and is used for capturing color images. From the overlapped color images, we produced two high-resolution digital surface models over different test areas. After segmentation, we performed tree identification according to the method proposed by , and computed the tree height and the canopy crown size. Compared with the field measurements, the computed results for the tree height in test area 1 (coniferous trees) were found to be accurate, while the results in test area 2 (deciduous coniferous trees) were found to be underestimated. The RMSE of the tree height was 0.84 m, and the width of the canopy crown was 1.51 m in test area 1. Further, the RMSE of the tree height was 2.45 m, and the width of the canopy crown was 1.53 m in test area 2. The experiment results validated the use of drone images for the extraction of a tree structure.

• 융합보안논문지
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• 제16권3_2호
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• pp.25-32
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• 2016

Drone은 원격조정장치에 의한 무인비행 시스템을 말한다. 즉 조종사가 비행체에 직접 탑승하지 않고 지상에서 원격조종(remote piloted)하거나 사전 프로그램 경로에 따라 자동(auto-piloted) 또는 반자동(semi auto-piloted)형식으로 자율 비행하는 시스템이다. 이러한 드론은 초창기에 군사적 목적으로 개발되어 이용되어 왔으나 현재에는 물류 및 재난 지역의 구호품 배송, 무선인터넷 연결 방송, 영상 촬영, 재해 관측, 범죄자 추적 등 다양한 영역에서 활용이 되고 있다. 민간시큐리티 분야에서의 드론의 사용은 많은 장점과 방범의 효율성을 기대할 수 있다. 특정지역의 감시나 정찰, 세밀 탐색, 고공촬영 등 범죄예방에 효과적으로 대처할 수 있고, 범죄자 추적에 대해서도 시시각각 정보를 제공함으로서 범죄자 체포에 용이하게 사용 될 수 있다. 특히 야간의 경우 적외선 카메라를 사용하여 침입자나 사람의 움직임을 찾아낼 수 있고, 재난 현장에서의 수색이나 구조 등의 활동에도 적극 이용될 수 있다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.37-43
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• 2022

최근 군사용에서 산업용으로 확대되고 있는 4차 산업 기술 중 하나인 드론은 경찰청의 수색 임무에서 적극적으로 활용되고 실종자를 발견함으로써 광범위한 지역에 관한 관심과 대규모의 수색 인력의 투입을 감소시키고 있다. 그러나 경찰의 드론 운용의 법률적 검토가 지속적으로 필요하고 관련 운영에 대한 시스템의 고도화와 수색기법과 연계된 촬영 이미지 분석의 중요성도 동시에 증가하고 있다. 본 연구에서는 정밀 수색 및 모니터링 개념에서 기록, 보존, 모니터링이 원활하기 위해서는 영상 데이터 기반의 수색이 아닌 사진 기반으로 공간정보를 구축하여 정밀 수색이 수행되면 효율성이 높고 골든타임 확보가 가능하다. 따라서 피사체의 크기에 따라 불필요한 공간정보 완성률을 조절하여 결과 데이터 용량을 감소시키는 공간정보 구축 기법을 제안하고자 한다. 이를 통해 대규모 지역에 대한 드론 수색 임무의 활용 범위를 고도화하고 경찰 수색의 드론 운용 매뉴얼 구축을 위한 기초자료로 활용하고자 한다.