• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제6권3호
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• pp.171-177
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• 2019

초분광 영상은 기존 다중분광 영상에 비해 보다 세밀한 분석이 가능하며 감지가 어려운 지표 성질의 분석에 유용하게 활용될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 수심에 대한 실측데이터와 드론 기반의 영상을 이용하여 하천환경 정보를 획득하는 것이 목적으로써 이를 위해 드론 기반의 초분광 센서를 활용하여 1개 측선 100개 지점에 대한 영상값을 취득하였으며 ADCP를 통해 확보된 실제 수심정보와 비교하여 상관관계를 분석하였다. ADCP 측정결과 중앙으로 갈수록 수심이 깊어지는 경향을 보이고 있으며 수심은 평균 0.81 m로 나타났다. 초분광 영상 분석 결과 최대 강도가 가장 높은 지점은 645, 가장 낮은 지점은 278이며 실제 수심과 초분광 영상분석결과의 상관성을 분석한 결과 최대 강도값이 감소할수록 수심은 증가하는 것으로 나타났다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.536-541
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• 2015

본 논문은 실내에서 미니드론의 영상기반 자동 비행 및 이 착륙 제어시스템을 제안한다. 천정 카메라와 지면에 마커가 있는 환경에서 미니드론의 자동 비행 제어시스템을 구성하였다. 천장에 설치된 카메라영상을 기반으로 착륙 위치와 드론을 인식할 뿐만 아니라 드론의 움직임을 추적한다. PC서버는 드론의 위치를 계산하여 드론에 제어 명령을 전송한다. 드론의 비행 제어기는 상태 머신 기법, PID 제어와 웨이포인트-위치 제어기법을 사용하여 구현하였다. 실제 미니드론을 사용하여 제안한 자동제어시스템을 검증하였다. 바닥의 마커를 인식하여 ㄱ, ㄷ, ㅁ자 등의 특정 형상의 궤적을 따라 비행하는 것을 실험으로 확인하였으며, 높이의 차이가 있는 두 개의 착륙지점에도 착륙하는 실험에서도 우수한 성능을 보여 주었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권12호
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• pp.1645-1652
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• 2018

군사적 용도로 처음 개발된 드론(drone)은 현재 드론 관련 기술의 발전으로 인해 다양한 용도로 군사적 용도 외 민간 분야에서도 개발되어 사용할 수 있게 되었다. 이러한 분야 중 영상 촬영을 목적으로 개발된 촬영용 드론은 드론에 카메라를 장착하여 현재 영화나 방송분야를 넘어 다양한 영상콘텐츠 제작 분야에서 활발히 사용되고 있다. 촬영용 드론은 기존의 촬영 기술로는 촬영하기 어려웠던 현장성과 역동성 있는 영상 촬영을 가능하게 해 준다. 본 논문은 드론을 이용하여 촬영을 할 때 드론 조종자가 드론을 조정하면서 드론 카메라가 촬영하는 피사체를 직접 보면서 드론을 조종할 수 있는 뷰파인더를 제작하였다. 제작한 드론용 뷰파인더는 안경 형식으로 3D MAX로 모델링한 데이터를 3D 프린터로 출력하여 초소형 LCD 모니터를 장착하는 과정으로 제작하였다. 이렇게 제작된 드론 촬영용 뷰파인더는 드론의 안전한 비행과 함께 촬영하고자 하는 피사체의 정확한 프레이밍 촬영을 가능하게 해 준다.

• 한국측량학회지
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• 제37권1호
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• pp.19-28
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• 2019

드론영상은 소규모 지역의 공간정보를 신속하게 구축할 수 있는 장점을 가지고 있어 빠른 의사결정이 필요한 분야에 적용되고 있다. 이러한 드론영상을 지상좌표계가 설정되어 있는 정사영상에 자동으로 영상등록할 수 있는 기하보정 기법이 적용된다면 다양한 분석에 활용될 수 있다. 이에 본 연구에서는 선형정보와 특징점 정보를 이용하여 시 공간해상도에 차이가 있더라도 드론을 이용하여 촬영된 단일 영상 및 연속영상을 기하보정할 수 있는 방법론을 제안하였다. 선형정보를 이용하는 방법을 통해서 영상간의 초기 기하보정을 위한 투영변환 매개변수를 결정한 후 영상에서 다수 추출할 수 있는 특징점에 대한 템플릿 정합을 통해서 최종적으로 영상의 기하보정을 수행하였다. 실험을 통하여 지형의 기복이 많이 있지 않은 지역에서는 기하보정의 정확도가 높게 나타났다. 이에 반해 지형의 변화가 많은 지역에서는 정량적인 측면에서 다소 오차가 크게 나타났으나 정성적인 분석에는 연속영상의 기하보정 결과를 충분히 활용가능한 것으로 판단된다.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제26권1호
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• pp.121-131
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• 2023

Although the utilization of drone photogrammetry that can generate spatial information using ultra-high-resolution images is increasing in the civil engineering and construction fields, analysis of areas that can be used is insufficient. Therefore, this study attempted to determine how far drone photogrammetry can be used in the civil engineering and construction fields by applying a detailed analysis method. The status map and cross-sectional map were actually vectorized using drone photogrammetry outcomes, compared and analyzed with the results acquired in the field, and the qualitative aspects of traffic safety facilities were analyzed to determine their usability. As a result, the accuracy of the plane position using drone photogrammetry was reliable, but the height accuracy was difficult to trust. Accordingly, although there is a possibility of preparing a status map, the use of it in areas requiring high accuracy such as cross-sectional plans was limited, and it is believed that it can be used in the construction management field where qualitative analysis is conducted.

• 전기학회논문지
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• 제68권2호
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• pp.359-363
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• 2019

As commercial drones have been widely used, concerns for collision accidents with people and invading secured properties are emerging. The detection of drone is a challenging problem. The deep learning based object detection techniques for detecting drones have been applied, but limited to the specific cases such as detection of drones from bird and/or background. We have tried not only detection of drones, but classification of different drones with an end-to-end model. YOLOv2 is used as an object detection model. In order to supplement insufficient data by shooting drones, data augmentation from collected images is executed. Also transfer learning from ImageNet for YOLOv2 darknet framework is performed. The experimental results for drone detection with average IoU and recall are compared and analysed.

• 산업융합연구
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• 제18권1호
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• pp.79-85
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• 2020

최근 원격조종과 자율조종이 가능한 무인항공기(RPAS:Remotely Piloted Aircraft System)가 택배 드론, 소방드론, 구급 드론, 농업용 드론, 예술 드론, 드론 택시 등 각 산업 분야와 공공기관에서의 관심과 활용이 높아지고 있다. 자율조종이 가능한 무인드론의 안정성 문제는 앞으로 드론 산업의 발달과 함께 진화하면서 해결해야 할 가장 큰 과제이기도 하다. 드론은 자율비행제어 시스템이 지정한 경로로 비행하고 목적지에 정확하게 자동 착륙을 수행할 수 있어야 한다. 본 연구는 드론의 센서와 GPS의 위치 정보의 오류를 보완하는 방법으로서 착륙지점 영상을 통해 드론의 도착 여부를 확인하고 정확한 위치에서의 착륙을 제어하는 기법을 제안한다. 서버에서 도착지 영상을 구글맵 API로부터 수신받아 딥러닝으로 학습하고, 드론에 NAVIO2와 라즈베리파이, 카메라를 장착하여 착륙지점의 이미지를 촬영한 다음 이미지를 서버에 전송한다. Deep Learning으로 학습된 결과와 비교하여 임계치에 맞게 드론의 위치를 조정한 후 착륙지점에 자동으로 착륙할 수 있다.

• 한국측량학회지
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• 제35권3호
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• pp.195-202
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• 2017

기존의 넓은 면적 지역에 대한 정사영상은 항공사진측량을 이용하였으나 이 방법은 작은 면적 지역에 대한 정사영상 및 짧은 주기의 지속적인 변화 관측 측면에서는 비경제적이다. 드론은 군사목적으로 개발되어 활용되었으나 최근 농작물 관리 및 분석, 방송 중계, 기상 관측 그리고 재난 조사등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이러한 드론은 가격이 비싼 상업용 드론을 이용한 사례가 많았다. 본 연구에서는 Orthomosaic과 DSM을 제작하기 위하여 소규모 지역에서 활용이 유용한 저가형 조립식 드론, 일반 디지털카메라와 오픈 소스 프로그램인 Mission planner를 이용하여 영상을 취득하고 후처리 작업은 Pix4d 소프트웨어를 사용하였으며 제작된 정사영상의 GCP는 각각 평균 오차 X 좌표는 3.4cm, Y 좌표는 2.4cm, Z 좌표는 4.2cm로 나타났다. 조립식 소형 드론은 소규모 지역에서의 조립식 드론은 빠르게 영상을 취득하고 다양하게 활용 할 수 있을 것으로 보인다.

• 전기학회논문지
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• 제64권7호
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• pp.1081-1087
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• 2015

Recently, the researches of aerial drones are actively executed in various areas, the researches of surface drones and underwater drones are also executed in marine areas. In case of surface drones, they essentially utilize acoustic information by the sonar and consequently have the local information in the obstacle avoidance as the sonar has the limitations due to the beam width and detection range. In order to overcome this, more global method that utilizes optical images by the camera is required. Related to this, the aerial drone with the camera is desirable as the obstacle detection of the surface drone with the camera is impossible in case of the existence of clutters. However, the dynamic-floating aerial drone is not desirable for the long-term operation as its power consumption is high. To solve this problem, a collaborative obstacle avoidance method based on the acoustic information by the sonar of the surface drone and the optical image by the camera of the static-floating aerial drone is proposed. To verify the performance of the proposed method, the collaborative obstacle avoidances of a MSD(Micro Surface Drone) with an OAS(Obstacle Avoidance Sonar) and a BMAD(Balloon-based Micro Aerial Drone) with a camera are executed. The test results show the possibility of real applications and the need for additional studies.

• 지적과 국토정보
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• 제51권1호
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• pp.79-95
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• 2021

본 연구는 지적측량 단계 중 가장 중요하지만, 객관적이지 못하고 주관에 의해 측량자의 오판이나 실수가 발생할 수 있는 개연성이 큰 지적측량 성과결정 단계에서 드론사진측량을 기반으로 지적측량성과 결정의 적용성을 평가하였다. 드론사진측량 결과물에서 경계점 추출의 정확도를 판단하기 위한 실험에서는 2D와 3D영상에서 추출한 22개 필지의 자표면적과 지상측량 좌표면적을 비교하여 그 차이가 2D영상은 RMSE가 1.44m², 3D영상은 0.32m²로 정량화할 수 있었다. 또한, 정사영상을 기반으로 지적측량 성과결정을 평가하기 위한 실험에서는 자료조사를 통한 기존 측량성과 결정량과 비교하여 RMSE가 N방향으로 0.346m, E방향으로 0.296m로 나타났다. 이러한 실험결과로 미루어 볼 때 도해지역에서 정사영상기반의 성과 결정시 약 0.3m 내외의 정확도로 현지 측량없이 성과결정이 이루질 수 있으며, 이는 자료조사 및 지상측량과 더불어 정사영상이 활용된다면, 지적측량성과 결정 과정을 더 객관화하여 개인오차를 줄일 수 있다고 판단된다.