• 한국측량학회지
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• 제34권6호
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• pp.619-627
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• 2016

Cells of a PV (photovoltaic) module can suffer defects due to various causes resulting in a loss of power output. As a malfunctioning cell has a higher temperature than adjacent normal cells, it can be easily detected with a thermal infrared sensor. A conventional method of PV cell inspection is to use a hand-held infrared sensor for visual inspection. The main disadvantages of this method, when applied to a large-scale PV power plant, are that it is time-consuming and costly. This paper presents an algorithm for automatically detecting defective PV panels using images captured with a thermal imaging camera from an UAV (unmanned aerial vehicle). The proposed algorithm uses statistical analysis of thermal intensity (surface temperature) characteristics of each PV module to verify the mean intensity and standard deviation of each panel as parameters for fault diagnosis. One of the characteristics of thermal infrared imaging is that the larger the distance between sensor and target, the lower the measured temperature of the object. Consequently, a global detection rule using the mean intensity of all panels in the fault detection algorithm is not applicable. Therefore, a local detection rule was applied to automatically detect defective panels using the mean intensity and standard deviation range of each panel by array. The performance of the proposed algorithm was tested on three sample images; this verified a detection accuracy of defective panels of 97% or higher. In addition, as the proposed algorithm can adjust the range of threshold values for judging malfunction at the array level, the local detection rule is considered better suited for highly sensitive fault detection compared to a global detection rule. In this study, we used a panel area extraction method that we previously developed; fault detection accuracy would be improved if panel area extraction from images was more precise. Furthermore, the proposed algorithm contributes to the development of a maintenance and repair system for large-scale PV power plants, in combination with a geo-referencing algorithm for accurate determination of panel locations using sensor-based orientation parameters and photogrammetry from ground control points.

• 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.

• 대한공간정보학회지
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• 제17권1호
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• pp.21-35
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• 2009

KOMPSAT-2(KOrean MultiPurpose SATellite-2)위성은 GSD(Ground sample distance) 1m급 전정색(panchromatic) 영상과 GSD 4m급의 다중분광(multispectral)영상을 동시에 제공하는 세계 7번째 고해상도(High-Resolution) 위성으로 지도제작, 국토모니터링, 환경 등 여러 분야에서의 다양한 활용이 기대된다. 그러나, KOMPSAT-2영상은 다중분광센서(MSC : Multi Spectral Camera)의 복잡성과 보안성에 의해 위성궤도 및 자세정보 등 영상 취득 시 기하학적 정보 및 영상이 제한적으로 제공되고 있어 KOMPSAT-2 영상을 이용한 다양한 연구가 미흡한 실정이다. 이에 본 연구에서는 KOMPSAT-2의 스테레오 영상을 이용하여 DEM 및 정사영상 제작실험을 수행하여 KOMPSAT-2 영상을 이용한 지형공간정보 생성 가능성을 타진하고자 하였다. KOMPSAT-2영상을 이용한 DEM(Digital Elevation Model) 및 정사영상을 제작하기 위해서는 먼저 표정해석(orientation)을 수행하여야 한다. DEM을 제작하여 정확도를 분석한 결과, 전반적으로 수치지도에 비해 표고가 높게 추출되었다. 평지부에서는 평균 1.8m, 구릉지에서는 평균 7.2m, 산지에서는 평균 11.9m의 표고오차를 나타냈다. 본 연구를 통해 생성된 정사영상의 수평위치오차 평균은 ${\pm}3.081m$로 1:5,000 수치지도 수평위치오차 허용범위인 ${\pm}3.5m$ 준하는 것으로 나타났다. KOMPSAT-2호 영상을 이용하여 DEM 및 정사영상을 제작한 결과, 1:5,000급의 수치지도제작 및 지형공간정보 생성에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_1호
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• pp.1111-1124
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• 2021

갯벌 표면에는 저서성 미세조류의 생체량이 높고, 그에 따라 높은 일차생산을 나타낸다. 갯벌의 탄소순환 및 유기탄소 부존량을 추산하기 위한 일차생산력 측정 연구가 기존에 진행되어 왔지만, 최근에는 광학 원격탐사, 특히 초분광센서를 이용하는 연구는 비교적 최근에 시도되기 시작하였다. 본 연구에서는 지상에서 관측된 초분광자료를 통하여 생산성 추정의 기초자료가 되는 갯벌 표면의 엽록소 농도를 추정하는 연구를 수행하였다. 연구 대상지는 충청남도 태안군에 위치한 근소만이며, 현장조사는 2021년 4월과 6월 간조시에 수행하였다. 갯벌 표면의 초분광반사도를 얻기 위하여 지향형 센서인 TriOS RAMSES와 카메라 형태의 Specim-IQ, 두 종류의 초분광센서를 사용하였고, 광학관측자료를 통해 갯벌 표면의 엽록소-a 농도를 추정하기 위해 정규식생지수(NDVI)와 Continuum Removal Depth(CRD)기법을 사용하였다. 현장조사시 시료분석을 통해 측정한 엽록소-a 농도와의 비교 결과, 두 기법 모두 엽록소-a 농도 약 0~150 mg/m²의 범위에 대해 추정 결정계수 약 0.7을 달성할 수 있는 것으로 나타났다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제8권1호
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• pp.22-31
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• 2021

표면영상유속계는 영상을 이용한 비접촉식 유속계로 최근에는 넓은 범위의 유속 및 유량을 간편하게 측정하기 위해 드론을 이용한 표면유속 측정 연구 또한 수행되고 있다. 하지만 드론을 이용한 표면유속 측정 시 영상 변환 및 화소 당 물리거리 산정을 위해 참조점을 영상에 담아야 하기 때문에 드론의 비행 고도와 촬영 영역에 한계를 가지게 된다. 따라서 드론 영상을 이용한 하천 유속 측정의 강점인 공간적 자유성을 최대한 확보하기 위해 참조점이 필요 없는 표면유속 산정 기법의 개발이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 드론의 위치 및 드론 장착 카메라의 제원만을 이용한 무참조점 표면유속 산정 기법을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 표면유속 산정 기법의 검증을 위해 안동 하천실험센터에서 표면유속을 산정한 뒤 FlowTracker로 측정한 유속, 기존에 표면유속을 산정하는데 사용하던 참조점을 이용하는 표면유속 산정 기법으로 구한 표면유속과 비교하였다. 비교결과 기존 표면유속 산정 기법으로 구한 유속과는 평균적으로 약 4.70%의 차이를 보였으며, FlowTracker로 측정한 유속과는 평균적으로 약 4.60%의 차이를 보이는 것을 확인하였다. 향후 본 연구에서 개발한 기법을 이용하면 비행고도와 촬영 영역, 분석 영역에 구애받지 않고 효과적으로 드론을 이용하여 표면유속을 측정할 수 있을 것으로 기대한다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제64권3호
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• pp.564-573
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• 2022

In this study, considering the difficulties for all farms to convert farm styles to animal welfare-based housing, an experiment was performed to observe the changes in the behavior and welfare of sows when the slat floor was changed to a collective breeding ground. Twenty-eight sows used in this study were between the second and fifth parities to minimize the influence of parity. Using a flats floor cover, the flattening rates were treated as 0%, 20%, 30%, 40%, and 50%. Data collection was the behavior of sows visually observed using a camera (e.g., standing, lying, fighting and excessive biting behaviors, and abnormal behaviors) and the animal welfare level measured through field visits. Lying behavior was found to be higher (p < 0.01) as the flattening rate increased, and sows lying on the slatted cover also increased as the flattening rate increased (p < 0.01). Fighting behavior wasincreased when the flattening rate was increased to 20%, and chewing behavior was increased (p < 0.05) as the flattening rate increased. The animal welfare level of sows, 'good feeding', it was found that all treatment groups for body condition score and water were good at 100 (p < 0.05). 'Good housing' was the maximum value (100) in each treatment group. As the percentage of floor increased, the minimum good housing was increased from 78 in 0% flattening rate to 96 in 50% flattening rate. The maximum (100) 'good health' was achieved in the 0% and 20% flattening rates, and it was 98, 98, and 99 in the 30%, 50%, and 40% flattening rate, respectively. 'Appropriate behavior' score was significantly lower than that of other paremeters, but when the flattening ratio was 0% and 20%, the maximum and minimum values were 10. At 40% and 50%, the maximum values were 39 and 49, respectively, and the minimum values were analyzed as 19 for both 40% and 50%. These results will be used as basic data about sow welfare for farmers to successfully transition to group housing and flat floors.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_1호
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• pp.1559-1572
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• 2021

다중분광카메라의 기술 개발로 인해 구조적 특성뿐만 아니라 생화학적, 생리적 특성을 가지는 식생지수를 다양한 공간 규모에서 활용할 수 있게 되었다. 이에 본 연구는 스트레스를 받은 노지작물을 대상으로 지상 초분광계 및 무인기 영상 기반 구조적, 생화학적, 생리적 계열의 식생지수 반응을 평가하였다. 마늘을 대상으로 서로 다른 생육시기에 고농도의 제초제를 살포하여 약해 처리하였으며, 정상 생육에 비해 지상부 건물중이 46.9~84.5% 감소하는 등 큰 피해가 나타났다. 제초제를 살포한 처리구에서 근적외선 분광반사도 값은 꾸준하게 감소하였으며, 구조적 식생지수에서 작물의 약해 피해가 명확하게 표현되었다. 생화학적 식생지수의 경우 일부 지수를 제외하고는 작물의 피해 상태를 표현하였으나 생리적 식생지수는 잎이 고사하고 드러나는 멀칭비닐의 영향으로 약해 피해를 해석하기에 어려움이 있었다. 제초제 살포 후 서로 다른 공간 규모에서 관측된 식생지수의 감소율 차이는 구조적 식생지수의 경우 평균적으로 2.3%로 나타났으며, 정규화 식생지수의 경우 1.3~4.1%의 분포를 보였다. 비록 생리적 식생지수가 작물 스트레스에 민감하다고 알려졌지만, 노지작물의 경우 작물 스트레스 종류와 재배 환경에 따라 적합한 식생지수를 활용하여야 한다는 것, 공간 규모에 따른 오차를 최소화하기 위해서는 정규화 식생지수를 활용해야 한다는 것을 확인하였다.