• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권8호
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• pp.936-942
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• 2019

실내 자율 주행은 실외 환경에서의 자율 주행과는 다른 환경적인 요소가 주어진다. 폐쇄된 환경에서 좁은 길을 따라 주행해야 하며, 불규칙한 조명, 계단과 같은 지형의 특성, 바닥에 산재한 장애물 등 실외 환경과 다른 요소를 극복해야 한다. 또한 실내 복도에서의 주행은 텍스처가 유사하거나 다양성이 적은 환경의 경우 복잡한 환경에 비해 인식에 어려움이 있다. 본 논문에서는 다양성이 적은 실내 복도환경에서의 컨벌루션 신경망(CNN)을 이용한 자율 주행 드론을 연구한다. 설계한 신경망은 드론의 전면 카메라로부터 이미지를 받아온 후, 그 이미지를 바탕으로 다음 경로를 예측하여 드론을 조향한다. 총 38번의 주행 테스트 결과, 복도 주변의 벽이나 문에 부딪히지 않고 직선 구간을 완주하여 다양성이 적은 실내 환경에서의 주행 성능을 확인할 수 있었다.

• 한국농공학회논문집
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• 제60권6호
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• pp.21-31
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• 2018

The result of examination of diagnostic method, which is composed of a combination of a thermal camera and a drone that visually shows the temperature of the object by detecting the infrared rays, for detecting the leakage of earth dam was driven in this research. The drone infrared thermography method was suggested to precise safety diagnosis through direct comparing the two method results of electrical resistivity survey and thermal image survey. The important advantage of the thermal leakage detection method was the simplicity of the application, the quickness of the results, and the effectiveness of the work in combination with the existing diagnosis method.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.355-356
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• 2021

새만금 방조제의 갯벌 유실상태 및 생태변화를 조사하기 위해 매년 지질학적, 생물학적 조사가 이루어지고 있다. 또한 우리나라 전역에서 산림감시 및 대규모 환경 감시를 위한 다양한 활동들이 활발히 진행되고 있다. 최근 드론 기술과 인공지능 기술의 발달로 인하여 이러한 활동을 보다 효율적이고 경제적으로 수행하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 도론을 이용하여 대규모 면적의 생태환경을 효율적으로 조사 및 분석하기 위하여 시멘틱세그멘테이션 기법을 활용한 영상 분할 기법을 제안한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권6호
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• pp.463-467
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• 2020

본 연구의 주요 특징은 무인항공기(드론)등에서 취득되는 항공사진과 영상을 클라우드 서버에 전송하여 자동으로 정사영상을 합성하고 영상 촬영의 목적에 적합한 분석알고리즘을 적용하는 것이다. 개발된 무인항공 촬영영상 분석은 녹조, 산불감시, 작물재배 상태 등 다양한 분야에 활용이 가능한 영상분석 프로세스이다.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제26권5호
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• pp.775-784
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• 2023

Drone images are being used more and more actively in the fields of surveying and spatial information, and are rapidly replacing existing aerial and satellite images. The technology of quickly acquiring real-time data at low cost and processing it is now being applied to actual industries beyond research. However, there are also problems encountered as this progresses. When high-resolution spatial information is acquired using a general 2D flight plan for a terrain with sever undulations, problems arise due to the difference in resolution of the data. In particular, when a low-altitude high-resolution image is taken using a drone in a mountainous or steep terrain, there may be a problem in image matching due to a resolution difference caused by terrain undulations. This problem occurs because a drone acquires data while flying on a 2D plane at a fixed altitude, just like conventional aerial photography. In order to acquire high-quality 3D data using a drone, the scale difference for the shooting distance should be considered. In addition, in order to obtain facade images of large structures, it is necessary to take images in 3D space. In this study, in order to improve the disadvantages of the 2D flight method, a 3D flight plan was established for the study area, and it was confirmed that high-quality 3D spatial information could be obtained in this way.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.967-978
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• 2023

본 연구에서는 다양한 드론 영상 데이터셋을 효과적으로 학습하여 의미론적 분할의 정확도를 향상시키기 위한 combined segmentation network (CSN)를 제안하고 검증하였다. CSN은 세 가지 드론 데이터셋의 다양성을 고려하기 위하여 인코딩 영역의 전체를 공유하며, 디코딩 영역은 독립적으로 학습된다. CSN의 경우, 학습 시 모든 데이터셋에 대한 손실값을 고려하기 때문에 U-Net 및 pyramid scene parsing network (PSPNet)으로 단일 데이터셋을 학습할 때보다 학습 효율이 떨어졌다. 그러나 국내 자율주행 드론 영상에 CSN을 적용한 결과, CSN이 PSPNet에 비해 초기 학습 없이도 영상 내 화소를 적절한 클래스로 분류할 수 있는 것을 확인하였다. 본 연구를 통하여 CSN이 다양한 드론 영상 데이터셋을 효과적으로 학습하고 새로운 지역에 대한 객체 인식 정확성을 향상시키는 데 중요한 도구로써 활용될 수 있을 것으로 기대할 수 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.243-250
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• 2019

본 논문에서는 다양한 재난치안안전 임무 상황에서 적용할 수 있는 드론 영상 종합정보 처리 및 분석용 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 드론에서 획득한 영상을 서버에 저장하고, 다양한 시나리오에 따른 영상 처리 및 분석을 수행한다. 각 임무에 따라 필요한 기능은 딥러닝을 활용하여 드론으로부터 확보하는 영상에서 영상분석 시스템을 구성한다. 실험 영상을 통해 교통량 측정, 용의자 및 차량 추적, 조난자 식별 및 해상 초계 임무에 적용할 수 있음을 확인했다. 드론 운용자가 임무에 따른 필요 기능을 선택하고 신속하게 대처할 수 있는 시스템을 구현하였다.

• 전기학회논문지
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• 제67권6호
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• pp.773-781
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• 2018

In recent years, a study of power-line inspection using an unmanned aerial vehicle (UAV) has been actively conducted. However, relevant studies have been conducting power-line inspection with an UAV operated by manual control, and they have developed just power-line detection algorithm on aerial images. To overcome limitations of existing research, we propose a drone-based power-line tracking system in this paper. The main contributions of this paper are to operate developed system under configured environment and to develop a power-line detection algorithm in real-time. Developed system is composed of the power-line detection and the image-based tracking control. To detect a power-line in real-time, a region of interest (ROI) image is extracted. Furthermore, clustering algorithm is used in order to discriminate the power-line from background. Finally, the power-line is detected by using the Hough transform, and a center position and a tilt angle are estimated by using the Kalman filter to control a drone smoothly. We design a position controller and an attitude controller for image-based tracking control, and both controllers are designed based on the proportional-derivative (PD) control method. The interaction between the position controller and the attitude controller makes the drone track the power-line. Several experiments were carried out in environments where conditions are similar to actual environments, which demonstrates the superiority of the developed system.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.33-40
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• 2022

With the recent increase in the development of military drones, they are adopted and used as the combat system of battalion level or higher. However, it is difficult to use drones that can be used in battles below the platoon level due to the current conditions for the formation of units in the Korean military. In this paper, therefore, we developed a program drones equipped with a thermal imaging camera and LiDAR sensor for reconnaissance and exploration that can be applied in battles below the platoon level. Using these drones, we studied the possibility and feasibility of drones for small-scale combats that can find hidden enemies, search for an appropriate detour through image processing and conduct reconnaissance and search for battlefields, hiding and cover-up through image processing. In addition to the purpose of using the proposed drone to search for an enemies lying in ambush in the battlefield, it can be used as a function to check the optimal movement path when a combat unit is moving, or as a function to check the optimal place for cover-up or hiding. In particular, it is possible to check another route other than the route recommended by the program because the features of the terrain can be checked from various viewpoints through 3D modeling. We verified the possiblity of flying by designing and assembling in a form of adding LiDAR and thermal imaging camera module to a drone assembled based on racing drone parts, which are open source hardware, and developed autonomous flight and search functions which can be used even by non-professional drone operators based on open source software, and then installed them to verify their feasibility.

• 지적과 국토정보
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• 제52권1호
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• pp.69-80
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• 2022

드론사진측량은 일반적으로 상공에서 수직 또는 경사로 영상을 획득하므로 3차원 모델링을 위한 목적으로 촬영할 경우 건물의 지면부분에 대한 영상매칭과 점군데이터의 공간정확도가 불량하여 3D메쉬의 완성도가 떨어진다. 따라서 본 연구에서는 이를 극복하기 위해 드론영상과 지상에서 스마트폰 영상을 획득하여 각각의 공간정확도를 분석함은 물론 드론영상에 스마트폰영상을 조합하지 않았을 경우와 조합해석 했을 경우의 정확도 향상과 3D메쉬의 완성도를 평가하였다. 연구결과 드론사진측량의 수평(x,y)정확도는 1/200,000정도로 전통적인 사진측량 정확도와 유사하였다. 또한, 촬영방법에 따른 정확도는 사진맷수의 증가보다 대상물에 대한 촬영각도에 영향을 더 받는 것으로 분석되었다. 스마트폰영상 조합의 경우 정확도에 별다른 영향을 미치지 않았으나 3D메쉬의 완성도는 디지털트윈시티 기준을 만족하는 LoD3급의 3D메쉬를 얻을 수 있었다. 따라서, 드론영상과 지상에서 촬영한 스마트폰 또는 DSLR영상을 조합처리 함으로써 디지털트윈시티를 위한 3D모델 구축에 충분히 활용할 수 있을 것으로 판단된다.