국가의 중요 방재시설인 대형 댐 시설물은 노후화와 홍수, 지진 등의 위험으로 디지털 전환 기술을 적용한 보다 나은 댐 안전점검 및 진단이 필수적이다. 종래의 인력에 의한 육안 안전점검 방식은 인력 접근의 어려움과 고소작업의 위험성, 노하우 중심의 점검에서 오는 데이터의 신뢰성 등의 문제가 있었다. 본 연구에서는 2개 대규모 댐 시설물을 대상으로 드론 photogrammetry에 의한 디지털 데이터 기반 댐 안전점검의 적용성을 검토하고, 지속적 활용을 위한 데이터 관리 방법론을 제시하였다. 댐 높이 42 m 및 99.9 m의 댐들에 대해 수면 및 전자기장 간섭, 심한 고저차에도 불구하고 평면적 더블그리드 및 수동 촬영 방식으로 GSD 2.5 cm/pixel 이내의 양호한 3D 디지털 모델을 생성하였다. 생성된 3D 메쉬 모델, 정사영상, 수치표면모형으로 as-built 조건의 종단 및 횡단 선형을 손쉽게 추출하여 댐의 변형 모니터링에 효과적임을 확인하였다. 댐 여수로 등 콘크리트 시설물에 대한 디지털 3D 모델로부터 균열 및 손상부를 효과적으로 검출하고 시각화하였으며, 이는 고소작업의 위험성 및 접근 제약 시설의 안전점검에 활용가능하다. 또한 댐의 안전점검 시 외관 조사망도를 3D 디지털 모델 상에서 매핑하는 방법과 손상 정보 이력 관리를 위한 관계형 데이터베이스 구조화 방안을 제안하였다. SYG댐 여수로 안전점검에 대한 투입 노동력과 시간을 실측한 결과, 드론 photogrammetry 방법은 기존 인력 육안점검에 비해 48%의 생산성 향상 효과를 확인하였다. 드론 photogrammetry 기반 댐 안전점검 디지털 전환은 업무의 생산성과 데이터 신뢰성 향상에 매우 효과적인 것으로 판단된다.
Google provides mapping services using satellite imagery, this is widely used for the study. Since about 20 years ago, research and business using drones have been expanding. Pix4D is widely used to create 3D information models using drones. This study compared the distance error by comparing the result of the road construction site with the DSM data of Google Earth and Pix4 D. Through this, we tried to understand the reliability of the result of distance measurement in Google Earth. A DTM result of 3.08 cm/pixel was obtained as a result of matching with 49666 key points for each image. The length and altitude of Pix4D and Google Earth were measured and compared using the obtained PCD. As a result, the average error of the distance based on the data of Pix4D was measured to be 0.68 m, confirming that the error was relatively small. As a result of measuring the altitude of Google Earth and Pix4D and comparing them, it was confirmed that the maximum error was 83.214m, which was measured using satellite images, but the error was quite large and there was inaccuracy. Through this, it was confirmed that there are difficulties in analyzing and acquiring data at road construction sites using Google Earth, and the result was obtained that point cloud data using drones is necessary.
The amphibian breeding habitat is confirmed by mating call. In some cases, the researcher directly identifies the amphibian individual, but in order to designate the habitat, it is necessary to map the mating call region of the amphibian population. Until now, it has been a popular methodology for researchers to hear mating calls and outline their breeding habitats. To improve this subjective methodology, we developed a technique for mapping mating call regions using Unmanned Aerial Vehicle (UAV). The technology uses a UAV, fitted with a sound recorder to record ground mating calls as it flies over an amphibian habitat. The core technology is to synchronize the recorded sound pressure with the flight log of the UAV and predict the sound pressure in a two-dimensional plane with probability density. For a demonstration study of this technology, artificial mating call was generated by a potable speaker on the ground and recorded by a UAV. Then, the recorded sound data was processed with an algorithm developed by us to map mating calls. As a result of the study, the correlation coefficient between the artificial mating call on the ground and the mating call map measured by the UAV was R=0.77. This correlation coefficient proves that our UAV recording system is sufficiently capable of detecting amphibian mating call regions.
본 연구는 커뮤니티 매핑 과정에 스마트기기로 수집된 공간분석 정보를 제공하고 공유하여 시민들이 자신의 의견을 객관적으로 검토할 수 있는 기회를 제공하고, 이러한 공간정보의 제공이 시민들의 의사결정과 인식에 어떤 영향을 미치는지를 살펴보았다. 연구를 위해 부산광역시 중구 영주동을 사례지역으로 선정하여 이 지역의 초등학생 보행안전 문제를 개선하기 위한 위험지역 선정을 목표로 커뮤니티 매핑을 진행하였다. 시민들은 자신들의 경험과 인식을 기반으로 1차 위험지도를 작성하고, 드론과 센서 등 스마트기기로 수집된 보행안전시설과 유동인구 공간정보를 공유한 후 2차 위험지도를 작성하였다. 1차, 2차 위험지도를 비교한 결과 많은 구간에서 순위 변동이 발생했으며, 참여주민들이 인식했던 것보다 객관적으로 측정된 유동인구가 많고 안전시설이 미비한 지역의 순위가 상향되었다. 또한, 주민 설문조사 결과를 살펴보면, 커뮤니티 매핑과정에서 스마트기기 기반 공간분석 정보의 제공은 시민들의 지역문제 인식에 도움을 주었을 뿐 아니라 본인들이 제출한 의견이 정책에 반영될 수 있을 것이라는 기대감도 증가시키는 것으로 나타났다. 또한 참여자들이 직접 만들어 낸 결과물에 대한 신뢰도 향상되어 주민 스스로 자신감과 믿음을 갖는데 도움을 주는 것으로 나타났다.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제18권4호
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pp.767-779
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2017
Automated mission planning for unmanned aerial vehicles (UAVs) is difficult because of the propagation of several sources of error into the solution, as for any large scale autonomous system. To ensure reliable system performance, we quantify all sources of error and their propagation through a mission planner for operation of UAVs in an obstacle rich environment we developed in prior work. In this sequel to that work, we show that the mission planner developed before can be made robust to errors arising from the mapping, sensing, actuation, and environmental disturbances through creating systematic buffers around obstacles using the calculations of uncertainty propagation. This robustness makes the mission planner truly autonomous and scalable to many UAVs without human intervention. We illustrate with simulation results for trajectory generation of multiple UAVs in a surveillance problem in an urban environment while optimizing for either maximal flight time or minimal fuel consumption. Our solution methods are suitable for any well-mapped region, and the final collision free paths are obtained through offline sub-optimal solution of an mTSP (multiple traveling salesman problem).
In this study, we introduce a loosely coupled relative position estimation method that utilizes a decentralized ultrawideband (UWB), Global Navigation Support System and inertial navigation system for flight controllers (FCs). Key obstacles to multidrone collaboration include relative position errors and the absence of communication devices. To address this, we provide an extended Kalman filter-based algorithm and module that correct distance errors by fusing UWB data acquired through random communications. Via simulations, we confirm the feasibility of the algorithm and verify its distance error correction performance according to the amount of communications. Real-world tests confirm the algorithm's effectiveness on FCs and the potential for multidrone collaboration in real environments. This method can be used to correct relative multidrone positions during collaborative transportation and simultaneous localization and mapping applications.
우리나라 갯벌은 우리나라의 하천 및 중국의 양자강과 황하 등으로부터 흘러 들어온 퇴적물이 밀물과 썰물에 의해 생성된 지형이며 오염정화, 어패류 생산 등에 있어 중요성이 아주 높다. 갯벌은 직접적인 접근이 어려워 지상측량이 힘들어 항공사진측량 기법을 활용하여 고해상도의 공간 정보를 얻는 것이 효율적이다. 본 연구에서는 비용 및 촬영 주기 등에 있어 단점이 있는 유인항공기 및 인공위성을 보완하기 위해 최근 산업적으로 주목받고 있는 드론을 활용하여 갯벌 지형 생성에 대한 연구를 수행하였다. 전라남도 영광 함평만 야월리 갯벌에 대해 GPS(Global Positioning System) 기준점 측량, 시간대별 드론 영상 획득, 번들 조정, 입체영상 처리를 통하여 DSM(Digital Surface Model) 및 정사영상을 생성하고 상호 좌표등록 등의 절차를 통해 단시간 내에 공간 정확성이 높은 갯벌의 시계열 공간 정보의 생성이 가능하였다.
본 연구는 강릉 경포해변에서 약 500 m 거리에 위치한 노출암인 십리바위 주변에 발달한 사질-수중암반 해역에 대한 해저지형자료를 기반으로 해저면영상 및 수중영상과 드론영상 등을 중첩하고 통합 분석하여 동해 북부 연안 서식지의 해저면 환경 특성을 분석하고자 하였다. 십리바위 주변 약 600 m × 600 m 해역을 연구 범위로 선정하고 총 3회 현장자료를 획득하였다. 무인도서인 십리바위는 크게 2 개 노출암과 주변의 여러 돌출암, 노출암 및 수중암초들이 작은 군도 형태를 이루며 형성되어 있다. 십리바위 서쪽으로는 약 200 ~ 300 개의 인공구조물들에 의한 해중림초가 조성되어 있다. 십리바위 주변 약 600 m × 600 m 범위 해역의 수중암반지대는 수심 약 9 m ~ 11 m 범위 내에서 주로 발달해 있으며, 노출된 십리바위 남서쪽 주변으로는 암반지대가 수면 위에서부터 해저면으로 연장되어 발달된 특징을 보이고 있다. 동남쪽의 수심 약 10 m ~ 13 m 해역에는 가장 넓은 수중암반지대가 나타난다. 십리바위 주변해역은 총 4 가지 Type의 해저면 환경 특성이 나타나는데, 수중암반지대(Type I)가 가장 많이 분포하고 있다. 수중암반지대가 발달한 구간 주변이나 사이 및 십리바위 서쪽 방향의 경포해변으로 이어지는 해역은 연성기반의 사질 퇴적층이 나타나며, 조립한 사질 퇴적층이 형성되어 있는 구간(Type II: gS(gravelly Sand)과 세립한 사질 퇴적층구간(Type III: S(Sand)으로 나뉘어 분포하는 특징을 보이고 있다. 십리바위의 서쪽해역 일부 구간에는 인공적으로 형성된 해중림초(TypeIV)가 조성되어 있다. 수중 합성영상 촬영 범위인 십리바위 북서쪽의 약 10 m × 10 m의 수중암반지대에 형성되어 있는 서식지에는 해조류(약 6종), 해면동물(약 2종), 극피동물(약 3종), 연체동물(약 3종) 그리고 척삭동물(약 2종) 등이 우점하여 서식하고 있는 것으로 나타나고 있다. 수면 위 십리바위 조간대 범위에는 두드럭배말, 굵은줄격판담치 등의 연체동물과 거북손, 조무래기따개비 등의 절지동물들이 서식하고 있으며 그 범위와 분포 양상을 해저지형자료와 드론영상을 통합 분석한 자료에서 파악이 가능하다. 본 연구에서 파악하고 확인한 십리바위 및 주변 해역의 서식지 환경 특성은 해저지형자료를 기반으로 해저면영상, 표층퇴적물 시료, 수중영상 그리고 드론영상 등의 자료들을 통합 분석한 결과로 2차원의 분석 자료들을 3차원의 시각화된 주제도로 도출함으로써 해저지형 특성에 따른 서식 환경 특성 연구에 기여하고자 하였다.
작물 수분 스트레스는 토양수분 함량, 농작물 생리학적 특성 및 원격탐사 기술을 이용하여 감지할 수 있으며, 작물의 생산량 감소를 평가하는데 매우 중요하다. 작물 수분 스트레스 지수(CWSI)는 작물의 엽온과 기온의 차이를 이용하여 산출할 수 있다. 본 연구에서는 드론 기반 열적외 영상을 이용하여 봄배추를 대상으로 관수 처리구(WCP)와 무관수 처리구(WDP)에 대한 CWSI 분포도를 작성하였다. 그 결과, CWSI 공간분포는 배추의 생육이상 반응 요소(구고, 구직경 및 엽록소 함량 측정치)와 높은 일치율을 나타내었다. 따라서 CWSI는 작물 생육이상 모니터링 및 평가에 좋은 수단으로 활용 가능할 것으로 판단된다.
고압 송전선은 전선을 느슨하게 가선하여 약간의 이도를 유지하도록 되어있다. 현재 송전선의 이도를 측정하는 방법은 직접 측량에 의존하고 있고 비교적 정확한 값을 얻을 수 있지만, 송전탑에 직접 승탑하거나 가까이 접근해야하는 위험성 및 어려움이 있다. 본 연구에서는 대상체에 접근하지 않고 3차원 측정을 수행하기 위해 저가의 드론을 활용한 항공사진측량 기법을 사용하였다. 선형 구조물인 송전선은 매핑을 위한 특징점이 존재하지 않기 때문에, 송전선의 방향과 수직이 되도록 에피폴라 라인을 형성하여 입체 사진 처리기법을 통해 송전선의 3차원 매핑을 수행하고, 송전선의 처짐량을 도출하였다. 사진측량기법에 의한 측정 결과 무타겟 토탈스테이션을 사용하여 직접 측정한 두 지점의 송전선의 처짐량과 비교하였을 때 수직 정확도가 15~16cm로 파악되었고 이는 해당 지점 처짐량 대비 5% 이내 및 대상 송전선 이도량의 3% 이내에 해당하는 값이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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