• 대한원격탐사학회지
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• 제31권5호
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• pp.461-471
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• 2015

이 연구에서는 무인항공기를 이용하여 연안 갯벌의 정확한 공간지형정보 생성 가능성을 검토하고자 정사영상과 수치표고모델을 생성하였다. RTK-GPS로 측량한 고도 값을 이용하여 수치표고모델의 정확도를 분석하였다. 고정익 무인항공기와 회전익 무인항공기를 이용하여 항공삼각측량법으로 수치표고모델을 생성하였고, 조위상태가 다른 영상의 수륙경계선 추출법을 사용해 수치표고모델을 생성하였다. 정확한 정사영상과 수치표고모델을 생성하기 위해 촬영한 카메라의 내부표정 및 외부표정에 의해 발생한 왜곡과 무인항공기 자세변화로 발생한 왜곡을 보정해 주었다. 또한 위치오차를 보정하기 위해 31개의 지상기준점을 설치하였으며 이를 통해 30 cm 이내의 위치오차를 갖는 정사영상과 수치표고모델을 생성하였다. 갯벌에서 일정한 간격으로 측량한 2개 라인에 대한 RTK-GPS 고도자료와 무인항공기로 측량한 수치표고모델을 비교한 결과 $R^2$ 값이 1에 가까운 결과를 확인할 수 있었다. 연안 갯벌에서 높은 정확도의 수치표고모델 생성이 가능하며, 무인항공기를 이용한 연안 갯벌에서의 공간지형정보 활용은 매우 유용할 것으로 판단된다.

• 한국측량학회지
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• 제34권1호
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• pp.53-62
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• 2016

최근 초경량 무인비행장치(UAS: Unmanned Aerial System)에 저가의 소형 항법장치와 카메라 등의 센서를 탑재하여 지상의 공간정보를 신속하고 정확하게 취득하는 무인항공사진측량(UAV Photogrammetry)이 크게 주목받고 있다. 특히, 무인 항공사진측량은 저가의 일반 카메라로 취득된 다량의 고해상 영상을 컴퓨터 비전기술을 접목한 영상처리 소프트웨어로 정사영상과 DEM 등을 신속히 생성할 수 있어 기존의 항공사진측량을 서서히 대체하고 있다. 따라서 무인항공사진측량의 활용분야는 정밀한 위치정보를 요구하는 대축척 지형도제작과 지적측량 등에까지 확장 적용되고 있다. 본 연구에서는 고정익 무인항공기로 지상표본거리(GSD: Ground Sample Distance) 4cm로 촬영된 영상을 이용하여 농경지 필지의 경계설정 정확도 실험 결과를 소개하였다. 연구결과, 지적현황측량 성과와 비교하여 무인항공 정사영상으로부터 추출된 필지경계점의 정확도는 8cm미만으로 축척 1:500 지적측량을 위한 연결교차의 허용범위를 만족하였다. 그리고 면적오차는 비교 기준면적인 1,969m²에 비하여 약 0.2%(3.3m²) 미만의 무시가능한 미소 오차가 발생하였다. 따라서 무인항공사진측량은 농경지의 필지경계 설정을 위하여 충분히 적용 가능한 전도유망한 기술임을 입증하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제33권9호
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• pp.16-26
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• 2005

본 연구에서는 틸트로터 항공기 개념을 채택하고 있는 스마트무인기의 프롭로터 공력형상 설계를 수행하였다. 틸트로터 항공기의 프롭로터는 단일 형상의 로터가 회전익과 고정익의 두 가지의 비행모드에서 운용되어야 하므로 회전익으로서의 로터와 고정익으로서의 프로펠러 요구 성능을 동시에 만족할 수 있도록 형상 설계가 이루어 져야 한다. 프롭로터의 공력형상 설계는 로터의 성능, 비행체의 공력성능, 그리고 엔진의 성능데이터를 결합하여 이루어 졌다. 모멘텀-깃요소 이론에 바탕을 둔 로터의 성능해석코드에 대한 검증은 TRAM 데이터와의 비교를 통해 이루어 졌다. 프롭로터의 공력형상 설계는 틸트로터 항공기의 고정익과 회전익 성능을 동시에 만족할 수 있는 형상을 구현하기 위하여 다양한 형태의 성능 맵이 작성되었고, 이들 선도 위에서 최적의 성능이 구현될 수 있는 성능 및 형상 파라메타가 결정되도록 하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.910-919
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• 2012

본 논문에서는 고정익 무인항공기의 온보드 영상처리 시스템 개발에 대하여 개발과정에 대해 기술하고, 비행실험을 통한 실험결과를 토대로 하여 성능을 검증하고자 하였다. 시스템 개발보드는 ARM 프로세서가 탑재된 영상처리용 보드에 임베디드 리눅스를 포팅하였다. 목표물 추적을 위한 영상처리 알고리즘으로는 비교적 간단한 알고리즘인 색상 기반 알고리즘을 적용하여, 지상에 있는 특정 색상의 물체를 추적하도록 하였다. 개발된 시스템의 성능검증을 위해 실험실에서 제작한 무인항공기에 탑재하여 비행실험을 수행하였으며, 실시간 성능 향상을 위해 영상처리 알고리즘 및 임베디드 리눅스의 커널에 대한 최적화 작업을 수행하였다. 비행실험 결과, 4픽셀 이내의 오차범위에서 지속적으로 목표물을 추적하는 것을 확인하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제42권6호
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• pp.478-487
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• 2014

개념설계는 복합시스템인 무인기의 성공적인 개발을 위해 가장 중요한 단계로써 간단한 성능해석과 형상설계가 수행된다. 개념설계 단계에서의 성능해석은 복잡한 해석도구를 사용하기 보다는 주로 경험식이나 통계적 데이터를 이용한 추세방정식을 사용한다. 무인기의 형상은 매우 다양하여 개념설계 단계에서 이러한 모든 항공기 형상을 고려하기에는 어려움이 있다. 본 연구에서는 무인기 개념설계를 위해 주요 성능변수에 대한 추세방정식을 도출하였고, 자주 사용되는 형상 선정을 위해 최대이륙중량 50-1,500kg 급의 중소형 무인기에 대한 데이터베이스를 구축하였다. 또한 주요 성능변수들에 대한 파라미터 분석을 수행하였으며, 이들 성능변수에 대한 상관도 분석결과에 따라 높은 상관도를 보이는 최대이륙중량과 날개폭을 기준으로 각 성능요소별 회귀분석을 수행하여 추세방정식을 도출하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제32권2D호
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• pp.129-136
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• 2012

무인항공기(UAV: Unmanned Aerial Vehicle), 헬리콥터, 항공기를 이용하여 실시간 교통자료를 수집하는 항공 기반 차량 검지시스템(ADS: Aerial-Based Vehicle Detection System)에 관한 연구가 미국, 일본, 독일에서 이루어져 왔다. 따라서 본 연구에서는 ADS의 교통자료 수집 시스템으로 활용 가능성을 검토하기 위하여 먼저 ADS에 의하여 수집된 자료가 이미지프로세싱 등 자료추출 기법을 거쳐 통행속도 등 교통정보를 산출할 수 있는 지를 확인하였다. 다음으로는 ADS에 의하여 수집된 자료의 신뢰성 정도가 교통정보 제공에 적합한 지를 확인하였다. 그 결과 ADS는 기존에 상시적으로 실시간 교통정보 제공을 하기 위하여 사용되고 있는 VDS 등을 대체하기에는 기술적 비용적 측면에서 어려움이 있을 것으로 파악되었다. 하지만 재해 발생 등 비반복적 교통상황이 장시간 발생할 경우 비상교통관리대책 등을 세우기 위한 보완적 방안으로 활용할 수 있을 것이다.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.183-188
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• 2017

소형 무인항공기의 가격이 저렴해지고 제어가 쉬워짐에 따라, 고정익 또는 회전익 무인항공기를 사용하는 항공 어플리케이션이 최근 많이 등장하였다. 본 논문에서는 4대의 회전익 무인항공기를 사용한 새로운 공중 광고법이 제안되었다. 무인항공기 군집 제어를 통해, 4대의 무인항공기가 $7.07{\times}7.07m^2$ 사이즈의 정사각형 현수막을 사전에 정의된 비행경로를 따라 운반하며 공중 광고를 한다. 시뮬레이션 결과에 따르면, 무인항공기들이 $669{\times}669m^2$ 크기의 영역에서 전체를 비행하며 공중 광고를 수행하는 데는 총 270 s 가 소요되며, 무인항공기들 사이의 최소거리는 0.45 m 로서 충돌이 발생하지 않음이 밝혀졌다. 몇몇 급격한 방향 전환이 필요한 경로로 인하여 무인항공기들이 정확한 정사각형 군집 비행을 수행하기 어려운 구간이 있으며, 이때 정사각형 편대 비행의 최대 및 최소 변의 길이는 10.35 m와 1.96 m로 밝혀졌다. 또한, 정사각형 편대 비행의 최대 및 최소 대각선 길이는 각각 14.75 m와 2.78 m로 파악되었다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제14권4호
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• pp.501-509
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• 2018

연구목적: UAV기반의 사진측량은 기존 항공촬영에 비해 비용이 절감될 뿐만 아니라 원하는 시간과 장소에 대한 고해상도의 데이터를 취득하기 용이하기 때문에, 공간정보 분야에서도 UAV를 활용한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 UAV 기반의 고해상도 영상을 활용하여 토지피복 분류를 수행하고자 하였다. 연구방법: 고해상도 영상의 획득을 위하여 RGB카메라를 사용하였으며, 추가적으로 식생지역을 정확하게 분류하기 위해서 다중분광 카메라를 사용하여 동일 지역을 추가 촬영하였다. 최종적으로 RGB 및 다중분광 카메라를 이용하여 생성된 정사영상, DSM(Digital Surface Model), NDVI(Normalized Difference Vegetation Index), GLCM(Gray-Level Co-occurrence Matrix)을 이용하여 대표적인 감독분류기법인 RF(Random Forest)방법을 이용해 총 7개 클래스에 대해 토지피복분류를 수행하였다. 연구결과: 분류정확도 평가를 위해 오차행렬을 기반으로 한 정확도 평가를 실시하였으며, 정확도 평가 결과 RGB 영상만을 이용한 감독분류결과와 비교하여 제안 방법이 해당 지역의 클래스를 효과적으로 분류할 수 있음을 확인하였다. 결론: 본 연구에서 제안한 정사영상, 다중분광영상, NDVI, GLCM을 모두 추가한 경우 기존의 정사영상만을 이용하였을 때 보다 높은 정확도를 나타냈다. 추후 연구로는 추가적인 입력자료의 개발을 통해 분류 정확도를 향상시키고자 한다.

• 한국지리정보학회지
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• 제21권2호
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• pp.24-33
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• 2018

무인항공사진측량(UAV Photogrammetry)의 대표적인 성과물인 DSM(Digital Surface Model)과 정사영상은 고품질 공간정보 데이터로써 최근 공간정보산업 여러 분야에서 다양하게 활용되고 있다. 하지만 무인항공사진측량은 무인항공기체의 촬영고도, 촬영 카메라의 캘리브레이션, 촬영 당시의 기상조건, 기체에 사용된 GPS/IMU의 성능, 지상기준점의 개수 등 여러 가지 요인으로 인해 성과물의 품질이 저하되는 문제점을 가지고 있다. 이에 본 연구에서는 지상기준점 개수 변화에 따른 무인항공사진측량 성과물의 위치정확도를 분석하고자 하였다. 실험에 사용한 기체는 고정익 기체이며, 촬영고도는 130m와 260m로 설정하였다. 사용한 지상기준점은 총 9개이며 각각 9, 8, 5, 4개를 사용하였다. 검사점은 연구 대상지에 골고루 분포된 총 10개의 검사점을 사용하였으며, RMSE 분석방법을 사용하여, 정사영상에서는 XY RMSE를 DSM에서는 Z RMSE를 비교 분석하였다. 또한, 정사영상의 해상도가 평면위치 정확도 검증시 작업자의 판단에 영향을 미친다고 판단하여 Siemens star 타겟을 이용하여 시각적해상도를 분석하였다. 분석결과, 지상기준점의 개수가 달라지는 경우 평면위치 정확도의 변화량보다 수직위치 정확도의 변화량이 더 큰 결과를 나타내었으며 촬영고도가 높을수록 지상기준점의 개수의 변화가 위치 정확도에 미치는 영향이 큰 결과를 나타내었다.

• 한국농공학회논문집
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• 제62권4호
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• pp.75-86
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• 2020

The purpose of this study is to develop a technology for estimating rice growth and damage effect according to bacterial leaf blight using UAV multi-spectral imagery. For this purpose, we analyzed the change of aerial images, rice growth factors (plant height, dry weight, LAI) and disease effects according to disease occurrence by using UAV images for 3 rice varieties (Milyang23, Sindongjin-byeo, Saenuri-byeo) from 2017 to 2018. The correlation between vegetation index and rice growth factor during vegetative growth period showed a high value of 0.9 or higher each year. As a result of applying the growth estimation model built in 2017 to 2018, the plant height of Milyang23 showed good error withing 10%. However, it is considered that studies to improve the accuracy of other items are needed. Fixed wing unmanned aerial photographs were also possible to estimate the damage area after 2 to 4 weeks from inoculation. Although sensing data in the multi-spectral (Blue, Green, Red, NIR) band have limitations in early diagnosis of rice disease, for rice varieties such as Milyang23 and Sindongjin-byeo, it was possible to construct the equation of infected leaf area ratio and rice yield estimation using UAV imagery in early and mid-September with high correlation coefficient of 0.8 to 0.9. The results of this study are expected to be useful for farming and policy support related to estimating rice growth, rice plant disease and yield change based on UAV images.