• 융합신호처리학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.171-176
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• 2019

드론은 원거리 동영상을 효율적으로 획득할 수 있어서 활용성이 높다. 드론 운용에서 속도의 크기인 속력은 설정할 수 있지만 이동하는 방위의 정확한 값은 설정이 불가능하다. 본 논문에서는 드론에서 획득한 동영상을 이용하여 일정한 속도로 이동하는 드론의 속도를 추정한다. 기준 프레임과 표적 프레임의 Sum of Absolute Difference(SAD)를 최소로 하는 표적 프레임의 변위를 구한다. 드론의 실제 속도(Ground Truth)는 각 프레임에서 일정한 동일 지점(Matching Point)의 위치를 이용하여 계산한다. 실험에서 150m 상공에서 일정한 속력으로 이동하는 드론으로 동영상을 획득하였다. 추정한 x와 y방향의 속도와 속력의 평균 제곱근 오차(RMSE)를 구하여 제안한 방법의 신뢰성을 보였다.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제11권3호
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• pp.209-215
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• 2022

As intelligent autonomous driving vehicle development has become a big topic around the world, accurate reference dynamics estimation has been more important than before. Current systems generally use speed and heading information sensed from a distant point as a vehicle reference dynamic, however, the dynamics between different points are not same especially during rotating motions. In order to estimate properly estimate the reference dynamics from the information such as velocity and heading sensed at a point distant from the reference point such as center of gravity, this study proposes estimating reference dynamics from any location in the vehicle by combining the Bicycle and Ackermann models. A test system was constructed by implementing multiple GNSS/INS equipment on an Robot Operating System (ROS) and an actual car. Angle and speed errors of 10° and 0.2 m/s have been reduced to 0.2° and 0.06 m/s after applying the suggested method.

• 한국지리정보학회지
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• 제25권4호
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• pp.136-150
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• 2022

본 연구는 하천 관리 및 홍수위 분석에 있어 필수적인 자료 중 하나인 하천 지형정보를 얻기 위해 RGB 영상을 활용하는 방법에 대한 비교 검토가 이루어졌다. 하천 구역의 지형정보를 얻는 데 있어 흐름 구간 즉 하도 지형정보를 얻는 것이 가장 어려운 분야 중 하나이기에 본 연구에서는 RGB 영상 기반으로 하도 지형정보를 추정하는 것에 집중하였다. 이를 위해 Acoustic Doppler Current Profiler(ADCP)와 RTK-GPS(Real Time Kinematic-GPS)를 이용하여 하도 지형을 직접 계측하였으며, 동시에 드론 촬영을 통해 획득한 고해상도 이미지를 이용하여 정사 영상을 생성하였다. 이후 수심 계측 결과와 RGB 정사 영상의 밴드 값들을 이용하여 수심 예측을 위한 기존에 개발된 회귀식들을 적용하였으며, 가장 뛰어난 예측력을 보여준 회귀식을 이용하여 연구 대상 지역의 하도 지형을 추정하였다. 흐름 구간 이외 지역의 경우 항공 라이다로부터 생성된 DEM을 이용하여 하천 구간 전체에 대한 지형정보를 구축하였다. 추가로 드론 촬영이 이루어진 동일한 시간 동안 직접 계측한 자료를 이용하여 생성된 지형정보와 드론 정사 영상 기반으로 생성된 하도 지형정보의 비교 검증을 수행하기 위해 CCHE2D 모형을 활용하여 흐름 모델링을 모의하였으며, 일부 구간에 대한 계측이 이루어지지 못한 직접 계측한 지형정보와 비교하여 영상 기반의 지형정보는 보다 나은 수심, 유속 모의 결과를 보여주었다. 본 연구 결과를 통해 RGB 영상으로부터 하도 지형정보를 획득할 수 있는 것을 확인하였으며, 추가적인 연구가 수행된다면 하천 관리를 위한 효율적인 하천 지형정보를 얻는 방법으로 활용할 가능성을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.16-16
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• 2021

전자파표면유속계(Microwave Water Surface Current Meter)를 이용한 홍수기 유량측정은 교량과 같은 구조물을 이용하여 안전 및 측정위치의 흐름조건 등의 이유로 측정의 한계가 발생한다. 이런 문제점을 개선하기 위해 전자파표면유속계를 드론(Drone)과 결합하여 하천에서의 유량측정에 이용하였다. 전자파표면유속계는 비접촉식 유속측정 장비로 하천의 표면유속을 측정하고 유량산정을 위해 환산계수 0.85를 적용하여 평균유속을 산정하고 있다. 환산계수 0.85는 하천의 각 횡측선 수심-유속분포를 일반적인 분포로 가정하고 표면유속에 0.85를 곱하여 평균유속을 산정한다(Rantz, 1982). 그러나 하천의 측정위치 및 흐름특성에 따라 유속분포가 변화하기 때문에 국외 많은 연구에서 환산계수의 범위를 0.72에서 1.72까지 제시한 바 있다(Johnson and Cowen, 2017). 따라서 환산계수 0.85의 일률적인 적용은 부정확한 유량산정을 초래할 수 있어 측정위치에 적절한 환산계수 산정이 필요하다. 본 연구에서는 2020년 금강의 지류인 봉황천에 위치한 금산군(황풍교) 관측소에서 드론과 전자파표면유속계를 이용해 측정한 표면유속과 ADCP를 이용하여 동시 측정한 평균유속의 비교를 통해 환산계수를 산정하여 평균유속 산정의 정확도를 높이고자 하였다. 전자파표면유속계로 측정한 6개 성과 중 ADCP와 동시 측정한 4개의 성과를 분석하여 환산계수를 산정하였다. 측정성과별 측선수는 16~17개로 홍수터로 월류하여 비정상흐름이 발생한 측선은 제외하고 측선별 환산계수는 0.66에서 1.09의 범위로 나타났고, 성과별 환산계수의 평균치는 0.90에서 0.93 범위로 산정되었다. 환산계수가 일반적인 수치보다 높게 산정된 것은 측정위치 하류 약 600m에 위치한 콘크리트 고정보의 영향이 홍수 시 흐름의 수위-유속분포에 영향을 미쳐 높게 산정된 것으로 판단된다. 따라서 유량산정에 있어 환산계수는 4개 성과에서 산정된 환산계수의 평균치인 0.92를 적용하여 산정하였다.