드론을 운용한 지적재조사사업이 활발히 진행됨에 따라 사업 추진현황에 대한 국민적 관심과 축적되는 드론영상 등 성과물의 활용과 관리의 필요성이 대두되고 있다. 이에 본 연구에서는 기존 드론영상 관리 및 활용의 한계점을 해결하고 드론영상 기반의 3차원 지적정보를 제공하기 위해 3차원 공간정보 플랫폼을 구축하여 활용하는 방안을 제시하였다. 연구 대상지역은 2023년 2월에 지적공부 정리가 완료된 최신 지적재조사사업 완료 지구를 선정하였다. 이후 사용자의 공간적 제한을 해소하기 위한 웹기반 3차원 플랫폼을 연구에 적용하여 드론영상, 공간정보, 속성정보를 기반으로 플랫폼을 설계 및 구현하였다. 3차원 정보 기반의 지적재조사 성과물 가시화, 종전지적도와 확정지적도 성과 비교 등 주요 기능을 구현하였다. 본 연구에서 구축한 개방형 플랫폼을 통해 지적재조사 성과물에 대해 누구나 쉽게 활용할 수 있으며, 실제 사업 지구를 반영한 3차원 정보 기반의 체계적인 지적재조사 성과물 활용 및 공유를 기대할 수 있다. 또한, 분산된 성과물을 하나의 플랫폼에 통합하여 지속적인 관리방안을 제시하였다. 추후 전국을 대상으로 플랫폼을 구축하고, 지적재조사 행정시스템(바른땅)과 연계 서비스가 구축된다면 3차원 플랫폼의 활용성이 더욱 향상될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 수중 드론이 받아들이는 데이터 정보의 통신 방식과 데이터 정보의 콘솔 디스플레이로의 구현 방식에 관해 기술하였으며, 통합 모니터링 시스템 인터페이스의 기능과 음파 탐지기 인터페이스 설계 및 구현에 대하여 설명하였다. 콘솔과 연결된 컨트롤러를 이용해 수중 드론의 운항 및 자세를 제어할 수 있도록 하였고, 수중 드론과 장애물 사이의 거리 정보를 음파 탐지기로부터 획득하여 카메라 영상과 함께 콘솔 화면에 시각적으로 표시할 수 있도록 제작하였다. 통합 모니터링 내비게이션 콘솔은 개선사항에 맞게 구현하여 작업자가 편리하고 쉽게 이용할 수 있다. 또한 통합 모니터링과 제어 소프트웨어 기능 고도화를 통해 사용자별 프로젝트 관리 기능과 선저 검사용 보고서 출력 기능을 추가하여 다른 수중 드론과는 차별성과 경쟁력 있게 제작하였다.
UTM is an air traffic management ecosystem under development for autonomously controlled operations of UAS by the FAA, NASA, other federal partner agencies, and industry. They are collaboratively exploring concepts of operation, data exchange requirements, and a supporting framework to enable multiple UAS operations beyond visual line-of-sight at altitudes under AGL 500ft in airspace where air traffic services are not provided. Minimum Safe Altitude is a generic expression, used in various cases to denote an altitude below which it is unsafe to fly owing to presence of terrain or obstacles. The European drone regulation mentions that the UAS is maintained within 120 metres from the closest point of the surface of the earth during flight, except when overflying an obstacle. This study attempted to develop a minimum flight altitude database system. Based on domestic and international rules and regulations on setting the minimum flight altitude it is expected that it can be applied to the operation of aircraft and unmanned aerial system in UTM environments for specific area in Korea.
드론의 운항 방식 및 교통환경은 기존의 항공교통이나 지상교통과는 상이하다. 드론의 안전 운항을 위한 교통 관리 체계 정립의 필요성이 대두되고 있다. 이에 따라 드론이 비행 중에 조우할 수 있는 위험 상황에 대하여 시뮬레이션에 의거하여 분석하고 대책을 수립하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 드론이 도심 환경에서 운항할 때 건물 사이로 발생하는 외풍에 영향을 받을 수 있으며, 이러한 외풍의 영향성을 예측하고 위험도를 분석하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 외풍 환경에서 비행 임무의 안전도를 평가하는 방법을 제시하였다. 외풍 조건을 입력할 수 있는 정밀 6자유도 비행 시뮬레이션을 구현하여 비행 임무 수행 중 외풍으로 인한 경로의 이탈, 자세각의 변화 등 그 영향성을 예측하였다. 비행 임무 실패 확률에 대해 정량화하는 방법을 제시하였다.
우리나라는 전국토의 63% 가 산림으로 이루어져 있으며, 지구의 평균 기온은 증가하고 있다. 소나무재선충병과 같은 산림재해충의 확산 방지를 위한 효과적 운영 방법으로는 선제적인 방제가 요구된다. 선제적인 방제 체계는 기상, 지형적 및 인력운영의 어려움 등으로 적시 방제에 쉽지 않다. 본 논문에서는 정보통신기술 기반으로 소형 무인항공기를 이용하여 획득한 영상을 기반으로 피해목과 고사목을 자동으로 분류하는 체계를 갖춰 신속·정확하고 효율적인 방제체계를 갖추는 모델을 제시한다. 특히 제안된 모델은 민간분야 협력을 통해 정부업무에 대한 효과적인 대응체계를 구축함으로써 무인항공기 사업 및 서비스 산업 등의 새로운 일자리 창출을 기대할 수 있다.
Conventional integral effect test facilities were constructed to enable the precise observation of thermal-hydraulic phenomena and reactor behaviors under postulated accident conditions to prove reactor safety. Although these facilities improved the understanding of thermal-hydraulic phenomena and reactor safety, applications of new technologies and their performance tests have been limited owing to the cost and large scale of the facilities. Various nuclear technologies converging 4th industrial revolution technologies such as artificial intelligence, drone, and 3D printing, are being developed to improve plant management strategies. Additionally, new conceptual passive safety systems are being developed to enhance reactor safety. A new integral effect test facility having a noticeable scaling ratio, i.e., the (UNIST reactor innovation loop (URI-LO), is designed and constructed to improve the technical quality of these technologies by performance and feasibility tests. In particular, the URI-LO, which is constructed using a transparent material, enables better visualization and provides physical insights on multidimensional phenomena inside the reactor system. The facility design based on three-level approach is qualitatively validated with preliminary analyses, and its functionality as a test facility is confirmed through a series of experiments. The design feature, design validation, functionality test, and future utilization of the URI-LO are introduced.
Inventory inspection is an important task to eliminate the inconsistency between real assets and inventory management systems, and it is performed periodically at the site. In the case of a large-sized property, it is mainly managed in an outdoor workshop or a warehouse. However, due to the large area of the outdoor area, it is relatively difficult to identify the quantity and location of the property and is also vulnerable to theft. To solve this problem, we proposed a method and system for performing a warehouse inventory inspection using an unmanned aerial vehicle (UAV) and Bluetooth low energy (BLE) beacons. The proposed method has the following advantages. First of all, if we carry out inventory inspection by utilizing UAV, we can minimize user's effort compared to existing methods. The method of recognizing the asset by attaching the BLE beacon is more costly than using the existing RFID technology, but it is advantageous because the recognition distance is increased and the battery life of the tag is drastically increased. We also designed a BLE beacon reader for the system and implemented a prototype to show the feasibility of the proposed system. The prototype is based on Genuino 101, which is a kind of arduino, and adds HM-10 and Neo-6m modules to provide Bluetooth and GPS functions. The BLE beacon reader was tested in outdoor, and attached in drone. We also developed an inventory checking system based on the web to display results of inventory checking. The proposed approach enables the users to automate the operation of inventory checking on an outdoor warehouse.
본 논문에서는 농장의 위성 사진 혹은 드론 사진을 이용하여 농장을 구분하고 농장 드론과 트랙터의 자율주행 및 행동을 제어하는 'AMCS(Agricultural Machine Control System)'를 제안한다. AMCS는 드론과 트랙터의 센서 데이터 및 비디오 영상 데이터로부터 농장 경계를 구분하고, 메인 서버에서 원격 제어 명령어를 읽어 들인 후 드론 및 트랙터 스프링클러와의 연동을 통해, 관리지역 내의 원격 제어 명령을 전달하는 'LSM(Local Server Module)'과 드론과 트랙터가 농장 밖에서 농장으로 이동하는 경로와 농장 안에서 저비용, 고효율로 일을 처리할 수 있는 경로를 설정하는 'PSM(Path Setting Module)'으로 구성된다. 본 논문에서 제안하는 AMCS의 성능분석 결과 AMCS의 PSM은 외부 출발점에서 농장까지 도달하는 경로를 설정할 때 다익스트라 알고리즘보다 약 100% 향상된 성능을 보였으며, 농장 내부 작업 경로를 설정할 때 기존 경로보다 약 13% 높은 작업 효율을 보였고 36% 낮은 작업 거리를 설정했다. 따라서 PSM은 기존 방식보다 더 효율적으로 트랙터와 드론을 제어할 수 있다.
본 연구는 디지털 전환기를 맞이하여 지방정부의 공간정보 정책의 성숙도를 진단하였다. 이를 위하여 계층화(AHP) 분석 기법을 이용하여 공간정보 전문가 집단을 대상으로 공간정보화 수준 측정 지표들의 선정과 함께 중요도 평가를 수행하였다. 먼저, 이론적 고찰을 통해 지방정부 공간정보 정책 측면에서의 현황 및 지표들을 연구하였다. 또한 선행 연구를 검토함으로써 본 연구와의 차별성을 제시하였다. 본 연구에서는 3개 지표와 18개의 세부항목의 공간정보화 수준 평가 지표들을 선정할 수 있었다. 평가 결과, 측정 지표에 대한 종합 중요도 순위는 자체 공간정보시스템 구축·활용 0.125(12.5%), 기본공간정보 품질 관리 0.109(10.9%), 자체 공간정보 구축·활용 0.107(10.7%), 기관 내부의 협업과 공유 0.073(7.3%), 공간정보 교육지원체계 운영 0.071(7.1%), 전담조직 및 전문 인력 0.065(6.5%), 기관 차원의 관심도 0.053(5.3%) 순으로 도출되었다. 본 연구의 결과는 지방정부에서 추진하고 있는 공간정보 정책의 수준을 평가할 수 있는 기초자료로 유용하게 활용될 수 있을 것으로 전망된다. 또한 연구에서 도출된 주요 지표를 중심으로 지방정부의 공간정보 정책을 추진한다면, 효율적인 정책 운영이 가능할 것으로 기대된다.
농업용 저수지는 전국적으로 중요한 수자원으로 기후변화에 따른 가뭄과 같은 이상기후의 영향에 취약한 특성을 가지며 적절한 운영을 위해 강화된 관리가 필요하다. 지속적인 모니터링을 통한 수위 추적(water level tracking)이 필요하지만 현실적인 문제로 현장 실측 및 관측이 어려운 실정이다. 본 연구는 저수지 수표면적을 측정하기 위해 광역 모니터링이 가능한 위성레이더 자료를 이용하여 4가지 AI 모델 간의 수체 탐지 성능에 대해 객관적인 비교를 제시한다. 위성 레이더자료는 Sentinel-1 SAR 이미지를 사용하였으며, 광학영상과 달리 기상환경에 영향을 적게 받기 때문에 장기 모니터링에 적합하다. 드론 이미지, Sentinel-1 SAR 그리고 DSM 데이터를 사용하여 Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Artificial Neural Network (ANN), Automated Machine Learning (AutoML)의 4가지 AI 모델을 구축했다. 연구대상 저수지는 총 22개소로 유효저수량이 30만톤 미만의 중소형 저수지이다. 총 45개 이미지가 모델 훈련과 검증에 사용되었으며, 연구 결과 AutoML 모델이 Accuracy=0.92, mIoU=0.81로 다른 3가지 모델에 비해 수체 픽셀 분류에서 0.01-0.03 더 나은 것을 보여주었다. 해당 결과는 SAR 영상으로부터 AutoML을 이용한 중소형 저수지 대상의 수체 분류 기법이 기존의 머신러닝 기법만큼의 성능을 보이는 것을 보여주었고, 학습을 통한 수표면적 분류 기술의 저수지 모니터링에 대한 적용 가능성을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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