본 논문에서는 디지털 트윈 기반의 건물 관제 시스템에 활용할 수 있는 건물탐사 드론을 제안한다. 기존 건물 관제 시스템은 고정된 센서 박스를 통해 관제 정보를 관리하므로 관리 체계의 사각지대가 발생하는 문제점과 순찰을 통한 인위적인 방법은 자원적 한계성을 가진다. 본 논문은 온습도 센서와 가스 누출 탐지 센서를 내장한 드론을 통하여 관제 사각지대를 중심으로 건물의 내부 경로를 탐색하고 영상과 더불어 실시간으로 정보를 전송하여 관제 시스템의 문제점을 극복하고자 한다. 또한, 옵티컬 플로어 센서를 이용한 안정적인 호버링 기능을 가지며 기존 디지털 트윈 기반의 건물 관제 시스템에 적용할 수 있게 한다. 본 연구의 결과는 드론 활용을 통하여 향후 디지털 트윈 관제 시스템의 질적 향상에 많은 도움이 될 것으로 사료된다.
본 논문에서는 오리와 같은 유해조류에 의한 양식장의 피해를 방지하기 위해서 머신러닝 기반 해상용 드론 개발을 목적으로 한다. 기존 드론은 공중에서 새와 충돌하거나 바다에 떨어지는 경우 유실되는 문제점을 해결하기 위해서 해상드론으로 개발하였다. 자율주행으로 작동하는 해상드론이 해상에 나타난 유해조류를 판단하기 위해 CNN기반 머신러닝 학습 알고리즘을 설계하였다. 유해조류의 위치 인식 및 추적을 위해 카메라에 라즈베리파이를 연결하여 관제 PC로 영상을 전송하도록 설계하였다. 모바일 기반 관제 센터에서 미리 GPS 좌표와 연동된 맵을 미리 제작한 후, 유해조류의 위치에 대한 GPS 위치값을 전달받아 설정된 위치로 해상용 드론이 출동하여 유해조류를 퇴치하는 자율주행 기반의 해상용 조류 퇴치 드론 시스템을 설계 및 구현하였다.
동영상 스트리밍 기술은 다양한 영역에서 사용이 되고 있으며, 항공영역에서 또한 예외가 아니다. UAV (Unmanned Aerial Vehicle, 무인항공기) 기술은 꾸준히 발전하고 있고 군뿐만이 아닌 민간영역에서도 현재 많이 사용되고 있다. 이 UAV를 기반으로 원격지에서 동영상 스트리밍 서비스를 통해 실시간 감시 및 정찰이 가능해졌다. 그러나 UAV는 기상상태, 기체의 중량 그리고 배터리 등 다양한 환경 영향으로 인해 체공시간이 짧고 가변적이다. 따라서 다른 감시정찰 시스템대비 임무수행에 시간제약이 더 크다. 동영상 스트리밍 서비스의 경우 다수의 UAV를 활용하여 임무시간 단위로 순차적으로 비행시켜 직전 무인항공기의 임무를 인계하는 식으로 해결할 수 했다. 본 논문은 동영상 스트리밍 서비스를 수행하는 UAV 운영환경에서 항공기간 임무 인계가 이루어질 때 꾸준한 동영상 스트리밍 서비스가 지원될 수 있도록 제안한다.
본 논문에서는 승강기 비상통화 장치의 활용성과 안정성을 높이기 위해 상시 모니터링 환경의 서비스 체계를 구축하는 WebRTC 기반의 비상 화상통화 시스템 구조를 제시한다. 제시된 시스템은 비상상황 시 승강기 내의 비상 호출 시스템과 유지보수 담당자들 간의 원활한 통화 환경을 제공하고 대상 승강기의 모니터링을 통해 승강기 비상 호출에 대한 신속한 응답 처리를 수행하고 승강기의 물리적 공간에서 발생할 수 있는 화상통화에 필요한 제약환경을 극복하여 음성과 영상의 저지연 실시간 화상통화 서비스를 구현할 수 있는 환경을 구축하고자 한다. 이를 위해 현재 다양한 분야에서 활용되고 그 성능이 검증된 OpenAPI를 기반으로 서비스 환경을 구축하고 실시간 화상통화 및 저지연 통화 품질 제공, 그리고 신속한 메시징 방식의 비상상황 전파 방식을 통해 비상 화상통화 장치의 성능 및 활용성을 높이고자 한다. 제시된 시스템 구조는 승강기 제어반 및 다양한 장치와의 결합을 통해 다양한 기능 확장 및 신뢰성 있는 서비스 환경을 통해 승강기 시스템에 대한 지능적 모델을 구성할 수 있는 기반을 제공할 수 있을 것이다.
최근 들어 고성능 비행 드론이 주목받고 있다. 특히, 다중 로터를 장착한 헬기 형태의 비행 드론은 항공촬영, 방송영상제작, 항공구조, 물류배송, 감시, 측량, 방역 방제, 군사용 등으로 그 활용범위를 확장해가고 있다. 그러나 이를 조종하는 제어기의 형태는 매우 단순하다. 따라서 본 연구에서는 모바일 기기에 탑재된 G-센서를 이용하여 사용자의 직관적인 동작으로 비행 드론을 조종할 수 있는 향상된 제어기를 구현한다. 구현된 제어기는 신경망 알고리즘을 사용하여 동작 인식 성능을 향상시켰다.
COVID-19로 인해 사람들은 외출과 모임 자제로 온라인 쇼핑, 온라인 여행, 화상회의 등 새로운 라이프 스타일을 구축하고 있다. 이러한 급격한 사회의 변화는 새로운 문제들을 야기시킴과 동시에 기존의 문제들을 심화시키고 있다. 특히 온라인 소비가 크게 증가함에 따라 생활물류산업에서는 교통체증, 대기오염, 배송기사의 과중한 업무 등이 심화되고 있으며 대면배송이 새로운 문제점으로 나타나고 있다. 4차 산업혁명의 등장으로 드론에 인공지능, 자율주행 등을 활용한 무인 배달이 기존 생활물류산업의 대체산업으로 떠오르고 있으나 드론의 비행에 따른 물류시설의 공간과 추가적인 물류부지 확보가 해결되어야 하는 새로운 문제점으로 나타난다. 따라서, 기존의 문제들과 새롭게 생겨난 문제들을 해소할 수 있는 드론을 위한 물류시설의 공간으로 기존 운수 사업인 지하철을 활용하여 물류 이동과 보관, 배송 등과 같은 부가적인 서비스를 연계하고자 한다.
소형 쿼드콥터 드론의 제작이 다양화되고, 고속 처리가 가능한 MCU의 보급으로 인해 FC에 멀티 센서가 장착되면서, 단순 동작이 아닌 특수 목적의 동작을 수행할 수 있는 소형 드론이 구현되었다. 드론에 장착된 FC 안의 IMU를 통하여 호버링과 자세제어 그리고 위치 이동 제어를 할 수 있었으나, 복잡구조를 갖는 폐쇄된 건물 안에서 GPS 연결과 영상통신이 불가능한 경우는 제어가 쉽지 않다. 본 연구에서는 이러한 공간에서 고저 변화가 있는 장애물을 만났을 경우, Lucas-Kanade 방법을 이용한 optical flow와 IR 센서를 이용하여 스스로 장애물을 넘어서 자율 비행을 수행하는 방법을 제안하였다. 실험을 통하여 안정적인 호버링 동작과 폐쇄 공간의 복잡구조를 대신하는 계단에서, 드론의 고저 비행은 주변의 외적 영향에 의한 허용 오차 10[cm] 이내로 98%의 성공률을 보이며 오르고 내리는 신뢰성 있는 자율 비행이 이루어지는 것을 확인하였다.
그동안 교통관리에서 적용되던 드론 관련 연구는 도로나 차량을 검지하고 추적하는 연구가 대분이었다. 교통분야에서 영상이미지를 분석하는 목적은 기존 교통자료 수집체계(차량검지기, DSRC 등)의 한계를 극복하기 위함이다. 그런 의미에서 드론은 상당히 좋은 대안이나 최대 비행시간이 제한되어 있어 기존 수집체계를 대체하기 보다는 보완적 성격으로 활용되는 것이 타당하다. 따라서 교통조사분석을 위한 드론 활용방안에 대한 연구가 더 필요한 실정이다. 교통문제의 경우 특정 구간이나 지점에서 발생한 문제가 네트워크 전체로 확대되는 경우가 많아 드론을 이용하여 이러한 구간들에 대한 분석이 필요하다. 본 연구는 교통조사분석 활용을 위한 기초 연구로 드론으로 촬영된 고속도로 구간(800~1000m)을 단위 구간으로 분할하여 교통류 변수들을 추출하였다. 또한 영상기술의 발전으로 고고도에서 영상 촬영을 수행하였다.
최근 드론, 액션캠 등과 같은 촬영 장비의 활성화로 다양한 전역 움직임을 내포한 영상들이 많이 생성되고 있다. 이때 회전, 확대, 축소 등의 움직임이 발생한 경우, 2D motion vector를 활용하는 기존의 화면 간 예측 방법은 높은 부호화 효율을 기대하기 어렵다. 본 논문에서는 전역 움직임을 homography 참조 픽처를 통해 반영한 비디오 부호화 방법을 제안한다. 제안방법으로, 1) 현재 픽처와 참조 픽처간 전역 움직임 관계를 homography로 파악하여 새로운 참조 픽처를 생성하는 방법, 2) homography 참조 픽처를 화면 간 예측에 활용하는 방법이 있다. 실험은 HEVC 참조 소프트웨어인 HM 14.0에 적용하였고, 실험결과 RA 기준 6.6% 부호화 효율이 증가했다. 특히, 회전 전역 움직임을 지니는 영상을 이용한 실험 결과에서는 기존대비 최대 32.6%의 부호화 효율이 증가하는 결과를 나타내어, 드론과 같이 복잡한 전역 움직임이 자주 나타나는 비디오에서 높은 효율을 보일 수 있을 것으로 기대된다.
경찰이 범죄예방과 수사를 위해 영상장비를 활용하고 있는 것은 비단 최근의 일만은 아니다. 과거 캠코더나 열화상 카메라와 같은 새로운 영상장비들이 개발되어 사용되면서부터 꾸준히 범죄에 대응하기 위한 수단으로 사용되어 왔다. 하지만 최근 들어 지능형 CCTV나 드론의 영상장비, 개량된 열화상 카메라 등과 같이 관련 기술들이 더욱 진화하고, 해당 영상 장비들을 범죄대응 목적으로 사용할 수 있는 근거 법령들이 뒷받침 되면서 그 활용범위가 보다 넓어지고 있다. 그에 따라 범죄예방 목적 뿐 아니라 범죄수사, 형사소송절차에도 널리 사용되고 있다. 그러나 영상장비의 활용이 많아짐에 따라 다양한 문제점들도 제기되고 있다. 최근 범죄대응 영상장비의 활용과 관련된 문헌들을 살펴보면 근거규정 미비, 개인정보 침해 위험성, 사생활 자유침해, 그리고 영상장비의 보안침해에 대해 꾸준히 문제점들을 제시하고 있다. 앞으로 영상장비는 보다 다양한 모습으로 범죄대응을 위해서 사용될 것이고, 그 기술 또한 더욱 발전할 것이다. 하지만 지금 시점에서 제기되고 있는 문제점을 해결하지 않는다면 앞으로 더욱 큰 문제들이 발생할 수 있다. 따라서 입법자들과 정부는 제기되는 문제점들을 면밀히 검토하여 영상장비들이 시민의 인권을 침해하지 않으면서 시민의 안전을 위해 활용될 수 있도록 노력해야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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