• 한국측량학회지
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• 제35권4호
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• pp.261-268
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• 2017

The topographic volume estimation is carried out for the earth work of a construction site and quarry excavation monitoring. The topographic surveying using instruments such as engineering levels, total stations, and GNSS (Global Navigation Satellite Systems) receivers have traditionally been used and the photogrammetric approach using drone systems has recently been introduced. However, these methods cannot be adopted for inaccessible areas where high resolution satellite images can be an alternative. We carried out experiments using Kompsat-3/3A data to estimate topographic volume for a quarry and checked the accuracy. We generated DEMs (Digital Elevation Model) using newly acquired Kompsat-3/3A data and checked the accuracy of the topographic volume estimation by comparing them to a reference DEM generated by timely operating a drone system. The experimental results showed that geometric differences between stereo images significantly lower the quality of the volume estimation. The tested Kompsat-3 data showed one meter level of elevation accuracy with the volume estimation error less than 1% while the tested Kompsat-3A data showed lower results because of the large geometric difference.

• 대한공간정보학회지
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• 제24권4호
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• pp.67-74
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• 2016

공간해상도가 높은 드론 영상은 수목 밀도가 높은 지역에서 추출 한계를 갖는 기존 연구의 대안으로 떠오르고 있다. 본 연구에서는 드론 영상으로부터 수목이 우거진 산림 지역 내 수목 개체를 추출하였다. 영상 분할 과정을 거쳐서 추출되는 수목 개체 인식을 위해, DSM(digital surface model), 그리고 R, G, B 밴드 모두를 조합한 경우와 각각을 분리 조합한 경우의 영상 분할 결과를 비교하였다. 또한, 낙엽수림의 수목 우거짐의 변화를 시기별 영상별로 실험하였다. 3, 4, 5월 영상 중 숲이 울창한 5월의 경우 현지 측량한 나무를 기준으로 한 수목 개체 추출율은 50%로 나타났고, 수관폭 정확도 분석 결과 RMSE(root mean square error)가 1.5미터 이하로 가장 좋은 결과를 보였다. 실험지역의 추출은 중간 나무, 작은 나무 2가지 크기로 추출하였으며 작은 크기의 나무가 추출 정확도가 더 높았다. 이를 바탕으로 수고 추출을 하고, 수관폭과 흉고직경간의 관계식을 이용하여 흉고직경을 추정한다면, 임목재적 추정 및 산림바이오매스 추정까지 가능할 것으로 보인다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권2_1호
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• pp.203-211
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• 2018

댐 방류는 장마 또는 가뭄 등을 원인으로 하천과 하천 주변 지역의 관리를 위해 시행되고 있다. 댐 방류는 하천에서 수용할 수 있는 저수량을 정확하게 파악하는 것이 전제되어야 한다. 따라서 하천의 허용 저수량 파악은 하천 주변 환경 관리에 중요한 요소라고 할 수 있다. 하지만 현재 하천의 허용 저수량 파악에 사용되고 있는 수위계측기, 영상을 이용한 방법들은 정확성, 효율성 등의 측면에서 한계점을 보인다. 따라서 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 드론으로 촬영한 영상을 기반으로 하천의 허용 저수량을 자동으로 계산하는 방법을 제안한다. 본 논문이 제안하는 방법은 크게 두 단계로 수행된다. 첫 번째 단계에서는 드론 영상을 이용하여 하천의 3차원 모델을 생성한다. 이 생성 과정은 대응점 추출, 영상 표정, 영상 정합 단계로 구성된다. 두 번째 단계에서는 생성된 하천 3차원 모델과 대상지역의 도로 및 하천 레이어를 이용하여 하천 단면 분석을 통해 허용 저수량을 산정한다. 이 단계에서는 하천의 최대 수위를 결정하고 하천을 따라 단면 프로파일을 추출, 3D 모델을 사용하여 대상지역 전체에 대한 허용 유량을 산정한다. 제안한 방법을 실험하기 위하여 북한강 일대의 데이터를 사용하였고, 결과적으로 허용 저수량을 자동으로 추출할 수 있었다. 제안한 방법은 하천과 그 주변지역의 실시간 관리 및 드론 영상을 활용한 3D 모델 활용에 큰 도움이 될 것이라 기대된다.

• 한국측량학회지
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• 제37권2호
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• pp.63-70
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• 2019

Electric transmission towers are facilities to transport electrical power from a plant to an electrical substation. The towers are connected using wires considering the wire tension and the clearance from the ground or nearby objects. The wires are installed on a rights-of-way that is a strip of land used by electrical utilities to maintain the transmission line facilities. Trees and plants around transmission lines must be managed to keep the operation of these lines safe and reliable. This study proposed the use of a low-cost drone photogrammetry for the transmission line rights-of-way mapping. Aerial photogrammetry is carried out to generate a dense point cloud around the transmission lines from which a DSM (Digital Surface Model) and DTM (Digital Terrain Model) are created. The lines and nearby objects are separated using nDSM (normalized Digital Surface Model) and the noises are suppressed in the multiple image space for the geospatial analysis. The experimental result with drone images over two spans of transmission lines on a mountain area showed that the proposed method successfully generate the rights-of-way map with hazard nearby objects.

• 한국전자파학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.159-162
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• 2017

최근 드론은 다양한 분야에서 활용되고 있지만, 테러, 범죄, 보안 등에 악용될 우려가 높아지고 있다. 해외에서는 안티 드론 기술들에 대한 연구결과들이 수차례 발표되었으며, 국내에서도 레이다를 활용한 드론 탐지 기술에 관심이 증가하고 있다. 하지만 상용 드론은 작은 크기와 낮은 반사도로 인해 탐지가 어렵다고 알려져 있어 이를 극복하기 위한 기술개발이 필요되고 있다. 본 논문은 실제로 진행된 ISAR 기반의 드론 탐지 실험결과를 제시한다. 지상에 설치된 레이다를 통해 원거리에서 비행하는 드론의 ISAR 원시데이터를 획득하였으며, 영상형성 기법을 적용하여 탐지 성능이 향상됨을 보인다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권1호
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• pp.33-38
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• 2020

본 논문에서는 드론에 의하여 획득된 영상을 분석하여 건축자재의 수량을 측정하는 기술을 제안한다. 제안하는 기술은 드론 및 카메라 정보가 담겨있는 드론 로그와 영상 내 건축자재더미 종류와 영역을 예측하는 RCNN, 실제적인 수량 계산을 위한 사진측량법을 사용한다. 기존 연구에선 학습 데이터의 부족으로, 자재 종류 및 건축자재더미 영역 예측 정확도의 오류 범위가 컸다. 논문에서는 이러한 오류 범위를 줄이고 예측 안정성을 높이기 위해 자료 증가 방법으로 학습 데이터를 증가시킨다. 자료 증가는 학습 모델의 과적합을 막기 위해 회전에 의한 증가 방법만 사용한다. 수량 계산 방법으로는 Yaw, FOV 등의 드론 및 카메라 정보가 담겨있는 드론 로그와 영상 내 건축자재더미 영역을 찾고, 종류를 예측해 줄 RCNN 모델을 사용하고, 이 모든 정보를 종합해 논문에서 제안하는 수식에 적용하여 자재더미의 실제적인 수량을 계산한다. 제안하는 방법의 우수성은 실험을 통하여 확인한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.37-43
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• 2022

최근 군사용에서 산업용으로 확대되고 있는 4차 산업 기술 중 하나인 드론은 경찰청의 수색 임무에서 적극적으로 활용되고 실종자를 발견함으로써 광범위한 지역에 관한 관심과 대규모의 수색 인력의 투입을 감소시키고 있다. 그러나 경찰의 드론 운용의 법률적 검토가 지속적으로 필요하고 관련 운영에 대한 시스템의 고도화와 수색기법과 연계된 촬영 이미지 분석의 중요성도 동시에 증가하고 있다. 본 연구에서는 정밀 수색 및 모니터링 개념에서 기록, 보존, 모니터링이 원활하기 위해서는 영상 데이터 기반의 수색이 아닌 사진 기반으로 공간정보를 구축하여 정밀 수색이 수행되면 효율성이 높고 골든타임 확보가 가능하다. 따라서 피사체의 크기에 따라 불필요한 공간정보 완성률을 조절하여 결과 데이터 용량을 감소시키는 공간정보 구축 기법을 제안하고자 한다. 이를 통해 대규모 지역에 대한 드론 수색 임무의 활용 범위를 고도화하고 경찰 수색의 드론 운용 매뉴얼 구축을 위한 기초자료로 활용하고자 한다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제9권3호
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• pp.154-162
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• 2022

지상표정점을 이용하지 않고도 동영상에 기록된 위치정보 (GPS 자료)만을 이용하여 드론으로 촬영한 동영상에서 절대위치의 유속을 산정할 수 있는 방법을 개발하였다. 이 방법은 드론 동영상에서 있는 GPS 정보를 이용하여 드론의 이동방향과 영상이 향하는 방향을 결정하고, 각 영상점을 물리적인 전역좌표계 (UTM 좌표계)로 변환하였다. 그 다음 시작프레임과 종료프레임을 지정하여 분석할 동영상의 범위를 결정하였다. 지정된 두 프레임의 정보를 이용하여 측정횡단면을 일정간격의 기준프레임 (측정소단면)으로 나누었다. 그리고, 각 측정소단면에서 1초간 영상 (30 프레임)을 모아서 시공간체적을 구성한 뒤 유속을 분석한다. 이렇게 개발된 방법을 기존의 정지비행드론을 이용한 동영상분석법과 비교한 결과 상당히 양호한 결과를 보였다.

• 한국측량학회지
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• 제35권6호
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• pp.441-452
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• 2017

드론은 항공에서 영상을 신속하게 촬영할 수 있기 때문에 재난 피해조사에 활용도가 높아지고 있다. 재난 피해조사를 위해서 드론영상과 기존의 정사영상을 상호 등록하여 피해면적을 추출해야 되는데 이 과정에서 시.공간해상도가 다른 두 영상을 등록해야 하는 문제에 직면하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 드론영상과 기존의 정사영상에서 추출한 선형쌍과 연관행렬을 이용하여 초기 영상변환을 수행하고, 초기 영상변환 된 결과를 정제하기 위해 선형을 이용하여 영상을 최종 등록하는 새로운 방법론을 제안하였다. 제안한 방법론의 적용성을 평가하기 위해 인공지물이 있는 지역과 자연지역을 구분하여 실험을 수행하였다. 실험결과 인공지물과 자연지역에서 평균제곱근오차는 각각 1.29 픽셀과 4.12 픽셀로 나타났으며, 선형정보를 많이 추출할 수 있는 인공지물이 있는 지역에서 상대적으로 높은 정확도의 결과를 얻을 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1489-1503
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• 2022

드론(drone)과 센서(senor) 적용기술은 농업분야 작물의 성장 정보에 대한 디지털화를 가능하게 하면서 정밀농업 발전을 한층 가속화하고 있다. 이 기술은 자연재해 발생시 농작물 피해량 산정을 가능하게 하고, 현장 방문조사로 진행되고 있는 농작물재해보험 평가방법의 과학화에 기여할 수 있다. 본 연구는 콩을 대상으로 드론 기반 RGB영상을 취득하여 추출된 식생지수로 도복피해율을 산정하는 방법을 개발하고자 하였다. Support Vector Classifier (SVC) 분류 모델은 Crop Surface Model (CSM) 기반의 도복피해율에 식생지수를 추가하여 식생지수 적용성을 검토하였다. 식생지수 중 Visible Atmospherically Resistant Index (VARI), Green Red Vegetation Index (GRVI) 기반 콩의 도복피해율 분류 정확도는 각각 0.709, 0.705로 높은 분류정확도를 나타내었다. 연구 결과, 드론 기반 RGB 영상은 도복피해율 산정에 매우 유용한 도구로 활용 가능하다는 점을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 얻어진 결과는 이상기후로 인한 광역 지역 자연재해에 대한 도복피해 산정 시 Sentinel-2, RapidEye 위성과 더불어 2025년 발사 예정인 농림업중형위성 영상과 연계해 활용 가능할 것으로 기대된다.