• 전기학회논문지
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• 제68권2호
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• pp.359-363
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• 2019

As commercial drones have been widely used, concerns for collision accidents with people and invading secured properties are emerging. The detection of drone is a challenging problem. The deep learning based object detection techniques for detecting drones have been applied, but limited to the specific cases such as detection of drones from bird and/or background. We have tried not only detection of drones, but classification of different drones with an end-to-end model. YOLOv2 is used as an object detection model. In order to supplement insufficient data by shooting drones, data augmentation from collected images is executed. Also transfer learning from ImageNet for YOLOv2 darknet framework is performed. The experimental results for drone detection with average IoU and recall are compared and analysed.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제10권4호
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• pp.470-477
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• 2022

EOTS for drones is showing another aspect of market expansion in detection and recognition areas previously occupied by artificial satellites. The two-axis EOTS for drones controls the vibration or disturbance caused by the drone during the mission so that EOTS can accurately recognize the goal. Vibration generated by drones is transmitted to EOTS. Therefore, it is essential to develop a stabilization controller that attenuates vibrations transmitted from drones so that EOTS can maintain the viewing angle. Therefore, it is necessary to standardize drone disturbance and secure the performance of EOTS disturbance attenuation controller optimized for disturbance level through this. In this paper, a method of standardizing drone disturbance applied to EOTS is studied, through which EOTS controller simulation is performed and stabilization controller shape is selected and designed.

• 한국측량학회지
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• 제37권1호
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• pp.19-28
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• 2019

드론영상은 소규모 지역의 공간정보를 신속하게 구축할 수 있는 장점을 가지고 있어 빠른 의사결정이 필요한 분야에 적용되고 있다. 이러한 드론영상을 지상좌표계가 설정되어 있는 정사영상에 자동으로 영상등록할 수 있는 기하보정 기법이 적용된다면 다양한 분석에 활용될 수 있다. 이에 본 연구에서는 선형정보와 특징점 정보를 이용하여 시 공간해상도에 차이가 있더라도 드론을 이용하여 촬영된 단일 영상 및 연속영상을 기하보정할 수 있는 방법론을 제안하였다. 선형정보를 이용하는 방법을 통해서 영상간의 초기 기하보정을 위한 투영변환 매개변수를 결정한 후 영상에서 다수 추출할 수 있는 특징점에 대한 템플릿 정합을 통해서 최종적으로 영상의 기하보정을 수행하였다. 실험을 통하여 지형의 기복이 많이 있지 않은 지역에서는 기하보정의 정확도가 높게 나타났다. 이에 반해 지형의 변화가 많은 지역에서는 정량적인 측면에서 다소 오차가 크게 나타났으나 정성적인 분석에는 연속영상의 기하보정 결과를 충분히 활용가능한 것으로 판단된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권4호
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• pp.217-222
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• 2017

본 연구에서는 사람을 대신하여 험난한 지형에서 위험작업을 수행이 가능한 지상로봇과 짧은 시간 안에 원거리 비행이 가능한 드론과의 결합을 통해 위험 상황에서의 효과적인 협업이 가능한 시스템을 구현하였다. 최근 관련 연구는 드론을 수용할 수 있는 무인지상차량이나 4족 로봇에 관한 연구가 있었으나 전체 가용 시간의 장점에 비해 대규모 로봇을 필요로 하여 현장에서 적용하기엔 어려움이 있었다. 본 논문에서는 경량 드론에 장착된 임베디드 웹캠과 영상처리 알고리즘을 사용하여 객체의 한 유형인 마커를 Canny Edge 알고리즘 및 특정한 Template matching 방법을 통하여 비행 중 실시간 검출한 결과를 보여주며, 지상로봇위에 표시된 마커의 2차원적 위치 정보 획득과 레이저 센서를 이용한 상대거리 확보를 융합하여 지상로봇과 드론간의 도킹을 구현하는 시스템을 제안하였다. 실험을 통하여 제안된 시스템은 50회의 도킹 시도에서 95%의 도킹 성공률을 보였으며 6가지의 Template mateching 방법 중 시스템에 적용할 수 있는 2가지의 템플릿 매치 방법을 제시하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.163-168
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• 2018

4차 산업혁명 시대의 도래와 함께 드론(Drone)의 활용이 다양한 분야에서 급속도로 진보하며 진행되고 있다. 이제 수사(搜査)의 영역에서도 드론이 광범위하게 활용될 것이다. 그동안의 형사사진이 2차원적 디지털 영상에 머물렀다면 드론을 활용할 경우 3차원 영상의 촬영뿐 아니라 그러한 영상물을 3D 프린터로 인쇄할 경우 사건현장의 재현이 가능하게 될 것이다. 일차적으로 수사기관이 드론을 이용하여 촬영하는 영상물은 디지털 영상증거로써 증거능력 확보를 위한 요건은 디지털 증거의 증거능력을 갖추기 위한 조건과 다르지 않다. 다만 드론이 과학수사의 새로운 영역으로 자리하게 될 때 드론으로 촬영한 영상물의 진정성을 확보하고 증거로써 활용할 수 있도록 시스템화 하는 것이 긴요한 바 본 논문에서는 드론으로 촬영한 디지털 영상물의 증거능력 확보방안을 제시하고자 한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.249-256
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• 2022

드론 사진 측량의 경우 통상 상용 전문 SW인 Metashape, Pix4D Mapper, ContextCapture 및 간이 SW인 Global Mapper GIS의 "픽셀 to 포인트 도구" 모듈 등을 널리 사용하고 있다. 각 SW마다 고유의 항공 삼각측량법 해석에 대한 로직을 보유하고 있지만, 사용자가 SW를 선택하기 위해서는 지형공간정보의 좌표 값에 대한 비교 분석이 필요하다. 이를 위하여 드론 사진 측량을 위한 항공사진을 촬영하고, VRS-GPS 측량을 통하여 GCP 기준점 측량을 하여, 취득된 기초 데이터를 각 SW를 이용하여 데이터 처리를 한 후 정사 이미지과 DSM을 구축하고, GCP 기준점 측량 성과와 각 SW에서 취득된 정사 이미지 상의 GCP 대공표지의 중심점의 좌표(X,Y)및 DSM에 의한 GCP점의 높이 값(EL)을 비교했다. "공공측량 작업규정"에 따르면 각 SW의 결과치는 모두 오차범위 이내에 포함되어 어느 SW를 사용하더라도 규정에는 문제가 없는 것으로 판명되었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.132-137
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• 2017

드론은 이미 우리의 실생활에 폭 넓은 응용분야로 자리 매김하고 있으며, 또한 다양한 분야에서 중요한 역할을 수행하고 있다. 본 연구는 이러한 응용 분야 중에서 산업재해 대응을 위한 드론 운용 시스템 설계에 관한 방법론으로서, 드론이 정상 비행경로에 따라 비행하면서 재해관리현장에서 촬영된 영상을 드론 관리 서버로 전송하고, 이를 분석하여 각 재해관리현장이 이상상황 또는 비상상황인지를 판단한다. 이상상황으로 판단되면, 드론이 근접지점이 포함된 지정된 이상비행경로로 비행경로를 변경하여 영상을 촬영하고 함께 측정된 센서 값을 드론 관리 서버로 전송하고, 이들을 분석하여 정상상황 또는 비상상황인지를 판단한다. 비상상황으로 판단되면, 드론을 최대 근접지점으로 비행시켜 다시 관련 정보를 드론 관리 서버 및 상황실 서버로 전송하는 시스템을 설계하는 방법론을 제안한다.

• 농촌계획
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• 제30권1호
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• pp.57-66
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• 2024

This study aimed to develop a precise vegetation cover classification model for small streams using the combination of drone remote sensing and support vector machine (SVM) techniques. The chosen study area was the Idong stream, nestled within Geosan-gun, Chunbuk, South Korea. The initial stage involved image acquisition through a fixed-wing drone named ebee. This drone carried two sensors: the S.O.D.A visible camera for capturing detailed visuals and the Sequoia+ multispectral sensor for gathering rich spectral data. The survey meticulously captured the stream's features on August 18, 2023. Leveraging the multispectral images, a range of vegetation indices were calculated. These included the widely used normalized difference vegetation index (NDVI), the soil-adjusted vegetation index (SAVI) that factors in soil background, and the normalized difference water index (NDWI) for identifying water bodies. The third stage saw the development of an SVM model based on the calculated vegetation indices. The RBF kernel was chosen as the SVM algorithm, and optimal values for the cost (C) and gamma hyperparameters were determined. The results are as follows: (a) High-Resolution Imaging: The drone-based image acquisition delivered results, providing high-resolution images (1 cm/pixel) of the Idong stream. These detailed visuals effectively captured the stream's morphology, including its width, variations in the streambed, and the intricate vegetation cover patterns adorning the stream banks and bed. (b) Vegetation Insights through Indices: The calculated vegetation indices revealed distinct spatial patterns in vegetation cover and moisture content. NDVI emerged as the strongest indicator of vegetation cover, while SAVI and NDWI provided insights into moisture variations. (c) Accurate Classification with SVM: The SVM model, fueled by the combination of NDVI, SAVI, and NDWI, achieved an outstanding accuracy of 0.903, which was calculated based on the confusion matrix. This performance translated to precise classification of vegetation, soil, and water within the stream area. The study's findings demonstrate the effectiveness of drone remote sensing and SVM techniques in developing accurate vegetation cover classification models for small streams. These models hold immense potential for various applications, including stream monitoring, informed management practices, and effective stream restoration efforts. By incorporating images and additional details about the specific drone and sensors technology, we can gain a deeper understanding of small streams and develop effective strategies for stream protection and management.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제16권4호
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• pp.122-131
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• 2017

본 연구는 최근 활용도가 주목받고 있는 드론을 활용하면 기존 현장조사장비로는 불가능했던 수준의 정밀한 영상자료 수집이 가능하다는 점에 착안하여 진행된 "드론활용 사례연구"의 하나로서, 접근로에서 황색신호 점등시 운전자의 의사결정 패턴을 분석하기 위해 드론 촬영 영상을 활용하였다. 본 연구에서는 먼저 접근로상의 딜레마구간을 파악하고, 황색신호점등 시 실제 운전자들이 정지 혹은 통과하는 의사결정 기준선을 파악하고, 이를 적정 황색신호 셋팅값에 의한 기준선과 비교하여 차이가 있는 구간을 "위험통과구간"으로 정의하고자 하였다. 또한, 이를 개선하기 위한 방법으로 황색시간 재설정 및 특정한 가이드 노면표시를 도입하여 운전자들이 안전하게 정지 혹은 통과 결정을 할 수 있도록 돕는 방안을 제안하였다.

• 한국환경과학회지
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• 제30권2호
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• pp.173-184
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• 2021

Ecological disturbance plants distributed throughout the country are causing a lot of damage to us directly or indirectly in terms of ecology, economy and health. These plants are not easy to manage and remove because they have a strong fertility, and it is very difficult to express them quantitatively. In this study, drone hyperspectral sensor data and Field spectroradiometer were acquired around the experimental area. In order to secure the quality accuracy of the drone hyperspectral image, GPS survey was performed, and a location accuracy of about 17cm was secured. Spectroscopic libraries were constructed for 7 kinds of plants in the experimental area using a Field spectroradiometer, and drone hyperspectral sensors were acquired in August and October, respectively. Spectral data for each plant were calculated from the acquired hyperspectral data, and spectral angles of 0.08 to 0.36 were derived. In most cases, good values of less than 0.5 were obtained, and Ambrosia trifida and Lactuca scariola, which are common in the experimental area, were extracted. As a result, it was found that about 29.6% of Ambrosia trifida and 31.5% of Lactuca scariola spread in October than in August. In the future, it is expected that better results can be obtained for the detection of ecosystem distribution plants if standardized indicators are calculated by constructing a precise spectral angle standard library based on more data.