Jung, Sunggoo;Lee, Hanseob;Shim, David Hyunchul;Agha-mohammadi, Ali-akbar
ETRI Journal
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제43권4호
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pp.580-593
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2021
When operating in confined spaces or near obstacles, collision-free path planning is an essential requirement for autonomous exploration in unknown environments. This study presents an autonomous exploration technique using a carefully designed collision-free local planner. Using LiDAR range measurements, a local end-point selection method is designed, and the path is generated from the current position to the selected end-point. The generated path showed the consistent collision-free path in real-time by adopting the Euclidean signed distance field-based grid-search method. The results consistently demonstrated the safety and reliability of the proposed path-planning method. Real-world experiments are conducted in three different mines, demonstrating successful autonomous exploration flights in environment with various structural conditions. The results showed the high capability of the proposed flight autonomy framework for lightweight aerial robot systems. In addition, our drone performed an autonomous mission in the tunnel circuit competition (Phase 1) of the DARPA Subterranean Challenge.
항공수심라이다(ABL: Airborne Bathymetric LiDAR)는 녹색 레이저(green laser)를 사용하여 연안 및 하천에 대해 해저지형과 수심에 대한 관측을 동시에 수행하는 첨단측량 기술이다. 항공수심라이다를 활용하여 해저지형 정보를 구축하기 위해서는 취득된 포인트 클라우드로부터 해수면과 해저면 점들을 분리하고 추출하는 과정이 필요하다. 기존의 해저면 점을 추출하기 위한 연구는 주로 waveform 분석(analysis)을 기반으로 수행되었다. 하지만 일반 사용자의 경우 waveform 데이터에 대한 접근성이 낮으며, waveform 분석 기반 해저면 추출 방법론에 대한 보완도 필요하다. 본 연구는 항공수심라이다 데이터의 지형학적 정보를 사용하여 해저면 점들을 추출하기 위한 연구를 수행하였다. 이를 위해 지면분리(ground filtering) 기법인 CSF (Cloth Simulation Filtering) 알고리즘을 RIEGL VQ880 항공수심라이다 시스템으로부터 취득된 데이터에 적용하고 효용성을 분석하였다. 실험결과 CSF 알고리즘을 항공수심라이다 데이터의 해저면 포인트 추출에 효과적으로 적용할 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 상업용 소형 드론의 드론 맵핑 기하 정확도 평가와 지상 LiDAR와 드론 점군 자료의 융합을 통하여 재난 긴급 맵핑 적용성에 관한 연구이다. 기존의 드론 맵핑 절차와 카메라 검정과 광속조정법으로 카메라 모델을 최적화한 드론 맵핑 간의 위치 오차를 비교 분석한 결과, 평면 위치오차는 2~3 m에서 약 0.11~0.28 m 수준으로, 수직 위치오차는 2.85 m에서 0.45 m 수준으로 위치결정 정확도가 향상되었다. 아울러, 드론 맵핑과정에서 누락되기 쉬운 점군 자료의 측면정보를 지상 LiDAR 점군자료와 융합을 통해 보완할 수 있도록 두 점군 자료간 정합을 위한 개선된 좌표계 변환 모델을 제시하여 연구 대상지내 이종 점군 자료를 최대 오차 0.07 m 이내로 정합하였다. 본 논문에서의 재난현장에서의 드론 기반의 긴급 맵핑과 재난 현장정보를 보다 정밀하게 구축하기 위한 점군 자료융합에 관한 연구 성과는 향후 국가 재난안전 관리 현업에 일조할 수 있을 것으로 기대된다.
국내 농업용 저수지는 1970년 이전에 축조되어 준공 년도가 50년 이상 된 노후화된 시설이 대다수이며, 소규모 저수지는 기본 제원 및 수위 등을 파악할 수 있는 계측시스템이 없는 미계측 저수지이다. 준공 이후 호우발생 시 퇴적된 토사 유입, 퇴사량 증가에 따른 저수지 용량 감소 및 산업 고도화에 따른 수질악화 등은 저수지의 용수공급능력을 저하시키고 형상 변화를 야기한다. 따라서, 디지털 정보 및 원격탐사 정보를 결합한 계측 기술을 활용하여 미계측 저수지 수체 모니터링을 위한 공간정보 구축 방안이 필요하다. 본 연구에서는 지표면의 고도정보와 형태를 파악할 수 있는 Light Detection And Ranging (LiDAR) 센서를 활용하여 저수지 시설물의 고해상도 Digital Surface Model (DSM), Digital Elevation Model (DEM) 자료를 구축하고, 멀티빔(MultiBeam) 음향 측심기 기반 수심측량 정보의 융합을 통해 디지털 공간정보 융합 방안을 제시하고자 한다. 드론용 LiDAR를 활용하여 공간해상도 50 cm의 DSM 및 DEM 자료를 구축하여, 저수지 제방, 여수로, 용수로 등의 수리시설물의 디지털 공간정보를 구축하였다. 다분광 영상을 활용하여 수체를 탐지하기 위해 정규식생지수(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI), 정규수분지수(Normalized Difference Water Index, NDWI)를 산정하여, 저수지의 수표면을 산정하였다. 또한, 고해상도 DEM 자료는 수심측량 자료와 융합하여 수심도를 작성하였으며, Triangulated Irregular Network (TIN)로부터 저수지 만수면적 및 체적을 산정하였다. LiDAR 센서 및 멀티빔 기반의 수심측량, 광학위성자료 영상 및 다중분광 드론영상을 활용한 수체 탐지 기술 등의 공간정보 융합은 미계측 저수지의 디지털 인프라를 구축하여 저수지의 가용용수공급능력을 모니터링 하기 위한 기초자료로서 활용성이 높을 것으로 사료된다.
기후변화와 극한기상으로 유발된 다양한 자연재해와 사고로 전세계적으로 수많은 인명과 재산 피해가 발생하고 있다. International Charter와 같은 국제기구간의 상시 공조체계를 구축하고, 이러한 대규모 재난관리와 신속한 복구를 위해 고해상 위성영상 및 공간정보를 제공하고 있다. 국내에서는 국토위성이 본격적으로 정상 운용되면서 국토정보 구축뿐만 아니라 국내·외 대형 재난에 대해 피해분석 정보를 제공하고 있다. 이번 국립재난안전연구원 특별호에서는 2023년 주요 재난사고 발생 현황과 정부의 국가재난안전시스템 개편 대책을 기술하였다. 또한, 연구원에서 재난 상황관리 및 분석을 위해 수행하고 있는 인공위성과 정보통신, 공간정보 활용기술과 관련된 최신 연구성과와 재난사고 원인·피해조사를 위한 자료 수집·처리·분석과 관련된 최신 연구성과를 담았다. 아울러, 드론매핑(drone mapping)과 라이다(LiDAR) 관측기술을 활용한 2023년 집중호우로 인한 산사태 피해 현장조사 사례를 기술하였다.
드론은 다양한 분야에서 활용이 증가하고 있으며, 산림관리에 높은 잠재력을 가지고 있으므로 본 연구에서는 산림훼손지역에 대하여 드론을 적용하고자 하였다. 산림훼손지역은 인위적으로 발생된 훼손지역과 자연적으로 발생된 훼손지역으로 나뉘며, 사면 슬라이딩이나 사면붕괴, 산사태, 토사유출 등의 재해 발생 가능성이 존재한다. 따라서 본 연구에서는 산림훼손지역에 대하여 훼손 현황 분석을 수행하기 위해 드론 사진측량을 활용하고자 하였다. 드론사진측량의 기하처리 결과, 평면위치오차의 RMSE는 ${\pm}0.034m$로 나타났으며, 표고오차의 RMSE는 ${\pm}0.017m$로 나타났다. 드론사진측량으로 생성된 정사영상의 평면위치오차의 RMSE는 ${\pm}0.083m$, 수치표고모델의 수직위치오차의 RMSE는 ${\pm}0.085m$로 나타났다. 또한, 산림훼손 전 데이터인 항공 레이저측량성과와 드론 사진측량성과의 비교 분석을 통해 산림훼손지역의 훼손 현황 분석 수행이 가능하였으며, 산림훼손지역의 복원 계획을 위한 기초자료 생성에 드론사진측량의 활용이 가능하였다.
신두리해빈 인근지역은 겨울철 북서풍의 영향으로 인하여 모래언덕을 이룬 전형적인 퇴적지형이다. 그 규모가 방대하고 잘 발달되어 있어 보존가치를 인정받아 현재 천연기념물 제431호로 지정되어 있으며 지형학적 가치 보존 측면에서 꾸준한 모니터링이 필요하다. 본 연구에서는 충청남도 태안군에 위치한 신두리 해안사구의 장기간 지형변화 관측을 위해 약 36년 동안의 항공영상, 드론영상 그리고 드론기반 LiDAR 자료를 사용하여 분석하였다. 이를 위해서 원 자료로부터 생성된 Digital Elevation Model (DEM)을 사용하여 래스터 연산기반의 DEM 차분 기법을 적용하여 각 기간별 표고 및 부피의 변화량을 산정하였다. 또한 각 자료원의 고유오차를 오차전파법칙을 이용하여 확률기반의 부피의 변화량도 산정하였다. 그 결과, 1986년부터 2022년까지 관심영역 A (면적: 17,960 m2)에서는 35,119 m3의 퇴적이 발생하였으며, 관심영역 B (면적: 17,686 m2)에서는 54,954 m3의 퇴적이 발생하였음을 알 수 있었다.
Planting trees is a very common practice in the coastal dunefields of South Korea as a way to stabilize dune landscapes and protect inland residential areas from strong winds and blown sands. On the other hand, disturbing the original foredune environment may deteriorate the ability of coastal landsto recover from coastal erosion after storms, causing a retreat of coastline. However, there is little information of this sort on the surface of forested dunefields. Airborne LiDAR or drone-based mapping is not easily applicable in such areas. In this study, we developed a digital terrain model of Dasari dunefields, Chungnam Province, based on direct topographic surveys with real-time kinematic GPS and total stations. We also analyzed previous two aerial photographs taken in 1947 and 1966, in order to detect an older landforms of the dunefields. Results suggested that there have been little changes in geomorphology of the Dasari dunefields for the last 50 years, despite continued tree plantings. Today, there are remains of U-shaped structures such as blowouts and parabolic dunes in the dunefields.
하천 조사에 드론의 필요성은 점차 증가하고 있으며, 하천시설 조사 및 하천 물리량 간접 계측 등에 있어서 활용성 또한 증가하고 있다. 드론을 이용한 하천시설 및 하천 조사는 주로 광학 영상에 기초한 간접 계측을 중심으로 활발히 기술 개발이 진행되고 있으며, 최근에는 적용하는 임무장비를 확장하여 초분광카메리나 LiDAR 등을 활용하려는 시도가 활발히 이루어지고 있으며, 관련 기술의 개발도 역시 급격히 진행되고 있다. 이러한 기술 발전을 통해 하천 조사에 있어서 간접 계측의 정확도는 계속하여 증가하고 있으나, 기술의 편리성이나 활용성에 비해 정확도 향상에는 어느 정도 한계가 있으며, 간접 계측에 의한 정확도를 확보하기 위해서는 여전히 직접 계측 결과와 비교를 통한 검보정이 필수적이다. 직접 계측은 첨단 계측기를 사용한다고 하더라도 아직까지 인력에 의한 의존도가 높으며, 측정 효율이 여전히 떨어지고 있어 간접 계측의 편리성을 저하시키는 원인으로 작용하고 있다. 본 연구에서는 드론 기반의 간접 계측이 편리성 및 활용성, 정확도를 올리 수 있는 무인 IoT 수질 측정기를 개발하고자 한다. 무인 IoT 수질 측정기는 드론에서 측정한 자료 검보정 자료 획득을 목표로 하며, 드론으로 측정한 지역에 대한 데이터 검보정 정확도를 향상 시킬 수 있는 측정방안을 고려하고 있으며, 현재 이용 가능한 IoT 통신 모듈의 적용성 및 통신 거리를 고려하여 개발을 진행하고 있다. 특히 데이터 전송을 고려하여 개별 통신 규약 검토를 진행하였으며, 각종 표준을 검토하였다. 통신을 위한 전력 소모를 고려하여 저전력 통신 모듈을 중심으로 검토를 진행하였으며, 하천의 특성을 고려한 수질 측정 지점 결정을 위한 측정 알고리즘을 개발하여 적용하였다.
하천법 개정 및 수자원의 조사·계획 및 관리에 관한 법률 제정으로 하상변동조사를 정기적으로 실시하는 것이 의무화되었고, 지자체가 계획적으로 수자원을 관리할 수 있도록 제도가 마련되고 있다. 하상 지형은 직접 측량할 수 없기 때문에 수심 측량을 통해 간접적으로 이루어지고 있으며, 레벨측량이나 음향측심기를 활용한 접촉식 방법으로 이루어지고 있다. 접촉식 수심측량법은 자료수집이 제한적이기 때문에 공간해상도가 낮고 연속적인 측량이 불가능하다는 한계가 있어 최근에는 LiDAR나 초분광영상을 이용한 원격탐사를 이용한 수심측정 기술이 개발되고 있다. 개발된 초분광영상을 이용한 수심측정 기술은 접촉식 조사보다 넓은 지역을 조사할 수 있고, 잦은 빈도로 자료취득이 용이한 드론에 경량 초분광센서를 탑재하여 초분광영상을 취득하고, 최적 밴드비 탐색 알고리즘을 적용해 수심분포 산정이 가능하다. 기존의 초분광 원격탐사 기법은 드론의 경로비행으로 획득한 초분광영상을 면단위의 영상으로 정합한 후 특정 물리량에 대한 분석이 수행되었으며, 수심측정의 경우 모래하천을 대상으로 한 연구가 주를 이루었으며, 하상재료에 대한 평가는 이루어지지 않았었다. 본 연구에서는 기존의 초분광영상을 활용한 수심산정 기법을 식생이 있는 하천에 적용하고, 동일지역에서 식생을 제거한 후의 2가지 케이스에 대해서 시공간 초분광영상과 단면초분광영상에 모두 적용하였다. 연구결과, 식생이 없는 경우의 수심산정이 더 높은 정확도를 보였으며, 식생이 있는 경우에는 식생의 높이를 바닥으로 인식한 수심이 산정되었다. 또한, 기존의 단면초분광영상을 이용한 수심산정뿐만 아니라 시공간 초분광영상에서도 수심산정의 높은 정확도를 보여 시공간 초분광영상을 활용한 하상변동(수심변동) 추적의 가능성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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