최근 노천광산 현장의 지형측량을 위해 고정익 무인항공기와 회전익 무인항공기를 이용한 항공사진측량 기법들이 활발하게 연구되고 있다. 고정익 무인항공기와 회전익 무인항공기는 비행고도, 비행속도, 비행시간, 탑재된 광학 카메라의 성능 등에서 다양한 차이가 있으므로 동일한 현장을 대상으로 지형측량을 수행한 후 그 결과를 비교해 볼 필요가 있다. 본 연구에서는 경상남도 양산시에 위치한 토목건설 현장을 연구지역으로 선정하고, 고정익 무인항공기인 eBee와 보급형 회전익 무인항공기인 Phantom2 Vision+를 이용하여 지형측량을 수행한 후 그 결과를 비교하였다. eBee와 Phantom2 Vision+에서 촬영된 항공사진을 각각 자료처리한 결과 약 4 cm/pixel 공간해상도의 정사영상과 수치표면모델들을 제작할 수 있었다. 7곳의 지상기준점들에 대한 고정밀 위성측정시스템 좌표 측정결과와 비교할 때 eBee와 Phantom2 Vision+의 지형측량 결과 모두 평균 제곱근 오차가 X, Y, Z 방향에서 10 cm 내외로 나타났다.
이 연구는 사회 기반 구조물의 노후화에 대한 안전점검 기술분야에서 구조물 외관점검 기술의 효율적 대안에 관한 연구이다. 기존 육안점검 및 조사를 대신하여 산업용 드론과 딥 러닝기반의 이미지 분석 기법을 접목함으로써 막대한 인력과 시간소요 및 비용을 절감하고 높은 구역 및 돔 구조물의 접근 한계를 극복하고자 하였다. 구조물의 0.3mm 이상의 균열 손상을 검지할 수 있는 고 해상도 카메라와 라이다 센서, 임베디드 이미지 프로세서 모듈로 구성된 탑재체를 제작하여 산업용 드론에 탑재하였다. 이를 현장 시험에 적용하여 자동비행항법을 통해 시편의 손상 이미지를 촬영하였다. 또한 균열경을 이용하여 기존 육안 점검 방법으로 백태, 박리박락과 같은 면적형 손상과 선형 손상인 균열의 폭과 길이를 측정하여 최종 이미지 분석 검출 결과와 비교하고자 하였다. 촬영된 이미지 중 80장의 샘플을 골라 이미지 분석 기법을 적용하여 사전처리작업(pre-processing)-분리작업(segmentation)-특징점 추출작업(feature extraction)-분류 작업(Classification)-지도학습작업(supervised learning) 등의 과정을 거쳐 손상을 분리하고, 이를 딥러닝 기반 플랫폼으로 지도학습하여 분석 파라미터를 추출하였다. 지도학습을 수행하지 않은 임의의 이미지 샘플 60장을 신규로 추가하여 추출된 파라미터를 기반으로 이미지 분석을 수행한 결과, 손상 검출율의 90.5%로 나타났다.
굴착 현장에서 신속·정확·안전한 측량을 위해 본 연구에서는 드론을 이용한 지하 시설물 측량의 적용 가능성 및 3D 시각화의 기대효과를 다음과 같이 도출하였다. Phantom4 Pro 20MP의 드론으로 30m의 비행 고도, 중복도 85%의 비행계획으로 0.85mm의 GSD (Ground Sampling Distance)값을 확보하였고, GCP (Groud Control Point)4점과 검사점 2점을 계산하여 기준점에 대하여 7.3mm, 검사점은 11mm의 성과를 취득할 수 있었다. 저가의 드론으로 측량할 경우 GCP의 중요성이 확인되었으며, 지상 기준점이 없는 경우, X값의 오차 범위는 -81.2cm에서 +90.0cm, Y값의 오차 범위는 +6.8cm에서 155.9 cm 값을 도출하였다. Pix4D 프로그램을 이용하여 포인트 클라우드 데이터를 분류하였다. 지하 시설물 데이터와 도로 포장면의 데이터를 분류하고, 중첩과정을 통해 실제 모형의 도로와 지하 시설물의 데이터를 3D 시각화하였다. 중첩된 포인트 클라우드 데이터는 Open Source 프로그램인 CloudCompare를 통해 사용자가 원하는 장소의 위치와 심도 정보를 확인할 수 있게 되었다. 본 연구결과로 지하 시설물 측량의 새로운 패러다임으로 자리매김하게 될 것이다.
재난·사고와 같은 긴급한 상황에서는 신속한 데이터 획득 및 처리가 필요하다. 이에, 본 연구에서는 UAV 영상 초기정보의 패턴분석을 통해 외부표정요소 보정에 따른 신속 지오코딩 방법을 제안하였다. 그 결과, 총 비행길이 1.3 km, 넓이 0.102 ㎢의 연구지역에서 1개의 GCP를 활용하였을 때, 지오코딩 영상의 생성시간은 1장당 약 5~10초가 소요되었고, 약 6.91 m의 위치오차를 나타내었다. 본 연구에서 제안하는 신속 지오코딩 방법을 활용하면, 재난·사고 현장과 같은 긴급 상황에서 현장 모니터링 및 의사결정을 위한 기초자료 제공에 도움이 될 것으로 판단된다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제40권9호
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pp.830-835
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2016
미국을 중심으로 상업용 무인비행체에 대한 규제가 명시된 조건하에 완화되어 관련 산업의 발전이 예상된다. 이에 따라 2017년에 미국에서 약 60만대에 이르는 무인비행체가 운용될 것으로 예상되지만 안전사고의 문제로 무인비행체의 자율 비행에 제약이 따른다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 무인비행체의 충돌을 방지하고 경로를 탐색하는 연구가 진행되었으나, 경로 탐색 과정에서 상황에 따른 동적인 대처가 불가능하고 효율적인 경로 유도가 되지 못하는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 해당 문제를 해결하기 위하여 차량 네트워크를 이용한 중앙관리방식의 무인비행체 경로 유도 시스템을 제안하고자 한다. 제안된 방식은 차량 통신용 네트워크가 경로 탐색의 주체가 되어 무인비행체를 데이터 패킷과 같이 라우팅의 대상으로 처리하여, 무인비행체가 직접 처리할 경로 탐색 과정을 줄이기 때문에 무인비행체의 에너지 효율성을 증가시킬 수 있고, 동일한 네트워크 내 무인비행체들의 전체적인 비행 흐름을 미리 파악하여 갑작스런 혼잡현상을 미연에 대비할 수 있으므로 무인비행체 라우팅 효율을 개선할 수 있다.
무인항공기는 2000년대 중반부터 탐색, 조사, 매핑, 수색 및 구조 등의 3D 작업에 적극적으로 사용되기 시작했다. 이러한 세계적인 추세에 따라, 무인항공기의 정밀한 제어는 엄청난 응용 산업들의 측면에 있어서 혁명을 가져올 것이다. 논문의 첫 번째 파트에서는 시스템식별 기법을 사용하여 간략화 된 무인항공기의 모델을 이전의 이산시간 선형모델과 비교분석 한다. 두 번째 파트에서는 동적 모델의 세 가지 변수가 배치추정기법과 RLS추정기법을 사용하여 추정된다. 쿼드로터 무인항공기 호버링 기동 시의 각가속도 데이터가 항상 수렴한다고 분석되었다. 또한 실험 및 MATLAB 시뮬레이션의 쿼드로터 무인항공기 비행 데이터에 의하면, 배치추정기법이 RLS추정기법보다 더 정확하다고 판명되었다.
후쿠시마 원전사고의 교훈으로 사고단계별 다양한 방사선 탐사 수단을 이용하여 포괄적인 환경방사선을 측정하는 것이 효율적인 사고대응과 위험관리를 위하여 바람직하다. 본 연구에서는 드론 등의 무인기를 이용한 환경방사선 탐사 기술 현황으로 분광분석이 가능한 고분해능의 방사선 검출기 2대를 활용한 환경방사선 탐사시스템을 개발하고, 이를 무인기에 장착하여 직접 사고현장에 적용함으로써 그 성능을 평가하였다. 최종적으로 다양한 비행고도에서의 탐사결과를 지상 1m 높이에서의 선량률로 환산하기 위한 보정인자를 도출함으로써 성공적인 현장 적용성 평가 결과를 도출할 수 있었다.
본 연구는 공공데이터에서 제공하고 있는 미세먼지 데이터가 광역 공기질을 대표하기에는 지역적 제한이 존재한다. 위치적 제약을 벗어나 특정지역에서 상세한 데이터를 제공할 수 있는 방안에 대한 것이다. 본 구현의 목표는 고정형으로 되어 있는 현재 측정소의 위치적 제약을 넘어서 자율적으로 비행할 수 있는 쿼드콥터에 IoT기반 미세먼지 센서를 장착하여 화재발생지역, 급격한 미세먼지의 발생지역을 빠르게 이동하여 세밀한 측정을 통하여 발생에 대한 근원적인 분석을 할 수 있도록 시스템을 설계, 구현하는 것이다. QDMS 시스템을 설계하였으며, 제작 및 실험을 통하여 특정 위치에서 상세한 미세먼지 변화에 대한 측정을 할 수 있는 방안을 제안하였다.
4차 산업혁명과 함께 새롭게 등장한 무인항공기는 국내는 물론 전 세계의 이목을 끌면서 그 활용과 시장의 규모는 점점 확대되어 가고 있는 현실에 있다. 최초 군사용으로 그 활용의 소극적인 면을 보였지만 현재는 운송, 조사, 감시, 농업 등에 활용되고 있어 원래의 목적인 군사 분야의 활용은 비교적 소극적인 것으로 평가된다. 미국, 유럽 등 전통적인 기술 강국과 더불어 중국이 상업용 무인항공기 시장의 선두주자로 부상하고 있으며, 관련 분야 세계 7위의 기술력을 갖춘 우리나라 또한 무인항공기와 관련한 각종 기술개발 정책의 추진과 제도개선을 위한 노력을 하고 있다. 군사용 드론은 미래전의 양상에 따라 네트워크 중심전 및 효과중심작전 등의 이론에 기반을 둔 무인체계라는 전쟁수단을 이용하여 전쟁수단의 혁명적 전환이 이루어질 것이다. 드론을 포함한 기동장비는 지형과 기상이라는 환경요소와 해당 분야 기술 발전 및 관심에 따라 많은 영향을 받는다. 이제 드론의 활용은 많은 분야에서 활발하게 이루어지고 있으며 특히 군사분야에서는 발전된 드론의 활용이 새로운 국방 환경조성과 전쟁의 새로운 패러다임을 제공할 것으로 예상된다.
Alien species cause problems in various ecosystems, reduce biodiversity, and destroy ecosystems. Due to these problems, the problem of a management plan is increasing, and it is difficult to accurately identify each individual and calculate the number of individuals, especially when researching alien turtle species such as GPS and PIT based on capture. this study intends to conduct an individual recognition study using a UAV. Recently, UAVs can take various sensor-based photos and easily obtain high-definition image data at low altitudes. Therefore, based on previous studies, this study investigated five variables to be considered in UAV flights and produced a test paper using them. OCR was used to monitor the displayed turtles using the manufactured test paper, and this confirmed the recognition rate. As a result, the use of yellow numbers showed the highest recognition rate. In addition, the minimum threat distance was confirmed to be 3 to 6m, and turtles with a shell size of 6 to 8cm were also identified during the flight. Therefore, we tried to propose an object recognition methodology for turtle display text using OCR, and it is expected to be used as a new turtle monitoring technique.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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