정부는 드론을 미래 핵심 성장 동력으로 보고 국가 주도 드론 산업 육성 방안을 마련하고 물품 수송, 산림 보호 및 감시, 시설물 안전 진단 등 다양한 분야에서 시범사업을 하고 드론활용에 적극적이다. 특히, 경찰에서는 실종자 수색을 위해 드론 활용을 시도하고 있으나 기존드론은 배터리 시간의 제약으로 운용시간이 짧고 야산이나 수풀이 우거진 현장에서는 산위에서 항공촬영으로 수색할 수밖에 없어서 효과성이 미흡하다. 본 연구에서는 실종자 수색의 한계점을 극복할 수 있는 드론으로서 가상현실을 활용한 FPV(First Person View)드론을 제안하다.
본 연구는 국내·외 논문들을 검토하여 드론이 활용되고 있는 다양한 분야를 조사하고, 이를 바탕으로 소방공무원의 업무에 드론이 활용될 수 있는 분야를 제시하였다. 연구결과를 종합해보면 드론의 활용분야는 수색(51%), 재난 및 화재 모니터링(35%), 운송(14%) 순으로 가장 많이 이용되는 것으로 나타났다. 이를 보다 구체적으로 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 수색 연구 분야에서는 드론의 융합시스템 개발과 활용으로 기존방식인 인력을 통한 수색업무에 비해 드론을 활용하는 것이 인력과 장비, 시간, 비용 등의 측면에서 효율적인 것으로 나타났다. 둘째, 재난 및 화재 모니터링분야에서는 드론을 통해 재난 및 화재 현장을 실시간으로 분석함으로써 소방공무원의 안정성 확보와 재난현장파악에 도움이 되는 것으로 확인되었다. 셋째, 운송 분야의 연구에서는 구조물품과 구호용품, 비상의약품 등을 빠른 시간에 운반하여 응급상황에서의 골든타임을 확보할 수 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 소방분야의 드론 활용방안에 대한 기초자료와 활용분야를 제시함으로써 급격히 변화하는 재난 환경과 고령화되고 있는 소방공무원의 환경 속에서 소방조직의 드론 활용에 대한 방향성을 제시하였다는데 그 의미가 있다.
본 논문은 드론 산업이 발전함에 따라 하천, 호수, 바다 상공에서 활용하는 드론이 수중에 빠졌을 때, 물에 빠진 드론을 모선(Mothership)과 집게팔이 달린 ROV(Remotely Operated Vehicle)를 이용하여 인양하는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템의 구성 요소는 세 가지로 첫 번째는 실시간으로 GCS(Ground Control Station)에 영상을 전송하며 ROV와 전력선 모뎀을 이용하여 통신을 하는 모선, 두 번째는 수중에 들어가 수중 카메라를 이용하여 육안으로 드론을 탐색하고 장착된 집게팔로 드론을 몸체에 고정시키는 ROV, 세 번째는 모선, ROV와 실시간으로 영상 데이터와 명령 신호를 주고 받는 GCS 이다.
Recently, unmanned aerial vehicles (UAV, Drone) are highly regarded for their potential in the agricultural field, and research and development are actively conducted for various purposes. Therefore, in this study, to present a framework for tracking research trends in UAV use in the agricultural field, we secured a keyword search strategy and analyzed social network, a methodology used to analyze recent research trends or technological trends as an analysis model applied. This study consists of three stages. As a first step in data acquisition, search terms and search formulas were developed for experts in accordance with the Keyword Search Strategy. Data collection was conducted based on completed search terms and search expressions. As a second step, frequency analysis was conducted by country, academic field, and journal based on the number of thesis presentations. Finally, social network analysis was performed. The analysis used the open source programming language 'Python'. Thanks to the efficiency and convenience of unmanned aerial vehicles, this field is growing rapidly and China and the United States are leading global research. Korea ranked 18th, and bold investment in this field is needed to advance agriculture. The results of this study's analysis could be used as important information in government policy making.
최근 4차 산업의 발달로 공공분야에서 드론을 활용하여 다양한 목적으로 수색 및 실시간 모니터링에 대한 관심이 높아지고 있다. 실종자 수색, 치안, 해안 순찰 및 감시, 과속 단속, 고속도로 및 도심지역 교통상황 모니터링, 화재 및 산불감시, 저수지 불법 낚시 감시 모니터링, 집회 현장 상황에서 다양한 수색 및 감시 임무 목적을 가지고 활용되고 연구되고 있다. 그러나 경찰, 소방, 군에서는 드론의 하드웨어적인 부분에 집중되고 있어 고성능의 해상도 카메라, 열화상 카메라에 집중되고 카메라로 수집된 데이터의 실시간 모니터링을 위해 원활한 통신시스템 및 특수 임무에 부합하는 분석 프로그램 관련 연구가 매우 부족하다. 따라서 본 논문에서는 수색의 임무를 목적으로 하는 드론의 효용성을 높이기 위해 드론에서 취득되는 이미지를 기반으로 수색 임무에 적합한 이미지 데이터 생성하고자 한다. 이를 통해 수색의 정밀도를 높이는 이미지 분석 기법을 제안하고 실제 현장 사례 및 실험을 통하여 관련 정책개선 및 플랫폼 구축을 위한 이미지 분석 기술을 제시하고자 한다.
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.
최근 첨단산업이 발달함에 따라 일상생활의 다양한 부분에서 드론의 이용이 급격하게 발전되어 지고 있다. 드론은 기술성과 기능성의 증가 및 여러 생활방식에 맞춰 활용이 가능한 분야에 대한 접목이 쉬운 장점을 가지고 있다. 또한 드론 서비스에 대한 다양화를 통하여 카메라와 CCTV같은 영상처리를 할 수 있는 매체를 융합해 사람 대신 경비를 할 수 있는 자동화 시스템이 도입되어 질 예정이다. 이러한 무인경비 기술을 설계하여 기존 드론 응용기술력을 강화하는 새로운 융합적 경비드론 서비스 기법을 제안하고자 한다. 제안하는 기법에는 OpenCV 기술 및 객체 추적 알고리즘인 CAM-Shift 알고리즘을 통해 초기 윈도우와 탐색 윈도우에서 객체를 중심으로 물체를 탐색 및 영역을 설정하여 안전의 유무를 판단하고 보안성에 대하여 드론에 접목시킬 수 있는 추가적인 인증수단인 생체인증기술을 설계한다. 이를 통해 기동성 및 실시간 영상 처리에 대한 기술의 분석이 지속적으로 증가될 수 있는 드론을 이용하여 무인 경비를 하는데 있어서 효율성이 높은 경비드론 융합서비스 모델에 대한 내용을 제안한다.
불법 무인기에 의한 위협을 줄이기 위해, 음향 기반 기법에 의한 추적시스템을 구현하였다. 드론 음향 추적 방식에는 3가지 주요 사항이 있다. 첫째, 가변 빔 형성을 통해 공간을 스캔하여 음원을 찾아 마이크 어레이를 사용하여 소리를 녹음한다. 둘째, 음원의 존재 유·무 여부를 알기 위해 은닉 마르코프 모델(HMM)로 분류한다. 마지막으로 음원이 드론인 경우, 적응형 빔 패턴을 기반의 추적기준 신호로 기록 및 저장된 음원을 사용한다. 시뮬레이션은 배경 노이즈 및 간섭 사운드가 없는 이상적인 상태와 배경 노이즈 및 간섭 사운드가 있는 비이상적인 조건 모두에서 수행되며 불법적인 드론의 추적 성능을 평가하였다. 드론 추적 시스템은 마이크 어레이 성능에 따른 탐색 거리 성능향상 및 음향 패턴 일치 정도에 따른 드론 유무 판정 기준을 설계하여 음성판독 회로설계에 반영하였다.
실종자 수색은 많은 시간과 인력이 필요하다. 그 해결책의 일환으로 YOLO 기반 모델을 활용하여 실종자 수색 AI 시스템을 구현하였다. 객 객체 탐지 모델을 훈련하기 위해 AI-Hub에서 드론 이동체 인지 영상(도로 고정)을 수집하고 모델을 학습하였다. 또한, 훈련 데이터 세트와 상이한 환경에서의 성능을 평가하기 위해 산악 환경 데이터 세트를 추가 수집하였다. 실종자 수색 AI 시스템의 최적화를 위해 모델 크기 및 하이퍼파라미터에 따른 성능평가, 과대적합 우려에 대한 추가 성능평가를 시행하였다. 성능평가 결과 YOLOv5-L 모델이 우수한 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었으며 데이터 증강 기법을 적용함에 따라 모델의 성능이 보다 향상되었다. 이후 웹 서비스에는 데이터 증강 기법을 적용한 YOLOv5-L 모델을 적용하여 실종자 수색의 효율성을 높였다.
Among the technologies of the 4th industrial revolution, drones that have grown rapidly and are being used in various industries can be operated by the pilot directly or can be operated automatically through programming. In order to be controlled by a pilot or to operate automatically, it is essential to predict and analyze the optimal path for the drone to move without obstacles. In this paper, after securing and analyzing the pilot training dataset through the unmanned aerial vehicle piloting training platform designed through prior research, the profile of the dataset that should be preceded to search and derive the optimal route of the unmanned aerial vehicle was designed. The drone pilot training data includes the speed, movement distance, and angle of the drone, and the data set is visualized to unify the properties showing the same pattern into one and preprocess the properties showing the outliers. It is expected that the proposed big data-based profile can be used to predict and analyze the optimal movement path of an unmanned aerial vehicle.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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