본 연구에서는 기존 지점 및 구간 검지체계의 한계를 극복하기 위한 방편으로 드론 촬영영상을 활용하여 차량을 검지 및 레이블링 하고 이를 기반으로 도심부 간선도로상 차간간격을 산정하는 것을 목적으로 한다. 드론 영상 데이터 획득 시 적정 시간대, 위치, 고도를 선정하기 위하여 여러 조건하에서 촬영을 실시하여 최종 영상 데이터를 획득하였다. 다양한 영상분석기법 중 혼합 Gaussian, 영상 이진화, 모폴로지 기법을 적용시켜 차량을 검지하였고 칼만 필터를 적용하여 차량을 레이블링 하였다. 레이블링율 분석 결과 실제 차량 수 285대 중 185대를 검지함으로써 차량 레이블링율은 65%로 나타나는 것을 확인하였다. 차간간격은 픽셀 단위화를 통해 산정하였으며, 결과는 다음 지도와의 비교 분석을 통해 검증을 수행하였다. 검증 결과 차간간격 오차가 모두 5m 미만으로 나타났으며 평균 오차는 선행차량과의 차간간격은 1.67m, 후행차량과의 차간간격은 1.1m로 분석되었다. 본 연구에서 산출된 차간간격은 도심부 도로의 밀도, 서비스 수준 판단 기준 설정 등으로 활용될 수 있을 것이다.
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 연구에서는 반복 설계를 통한 틸트 + 정지로터형 전기추진 수직이착륙 항공기(eVTOL)의 개념설계를 수행하였다. 현대자동차의 S-A1을 기준 형상으로 하여 도심항공모빌리티(UAM)의 개념을 사용하여 임무 형상을 정의하고 OpenVSP, XFLR5 소프트웨어를 사용하여 형상 설계와 공력해석을 수행하였다. 설계된 형상을 바탕으로 필요 동력을 추정한 뒤 배터리의 요구성능과 최대 이륙 중량(MTOW)을 계산하였다. Microsoft Excel과 Visual Basic Application을 사용해 반복적으로 계산하였으며, 이 과정에서 전기모터의 중량 추정식을 새롭게 고안하였다. 또한 자동화된 프로그램을 이용하여 eVTOL의 설계변수별 민감도 분석을 수행하였다.
본 논문에서는 도심항공교통(UAM)을 위한 FAA와 EASA의 새 vertiport 규정을 분석하고 vertiport의 이착륙 패드(vertipad)의 주요 구성과 각 구성요소의 새로운 규격을 분석하였으며, 여러 환경에서의 UAM 운용을 위한 vertiport 추가 구성요소 및 주변 공역에 대한 규정도 함께 검토하였다. 이후, 현대자동차에서 개발 중인 S-A1 항공기의 크기를 기준으로 UAM 운용을 위한 국내 vertiport 규격 및 배치 방안에 대한 연구를 수행하고, 이를 인천광역시에 적용하였다. 또한, UAM 이용 시 효율을 평가를 위해, 인천과 서울 지역의 주요 거점에 대해 택시나 승용차 이용 시 소요되는 시간과 UAM 이용 시 소요시간을 비교하였다.
본 논문에서는 드론과 지상 로봇 간 효과적인 협업을 위하여 광학 흐름 기술 기반의 특징점 추적 알고리즘을 제안하였다. 드론의 비행 중 빠른 움직임에 의하여 많은 문제점이 발생하여 지상물체를 성공적으로 인식하기 위해 직관적이면서도 식별자를 가지고 있는 마커를 사용했다. 특징점 추출이 우수한 FAST알고리즘과 움직임 감지가 우수한 루카스-카나데 광학흐름 알고리즘의 장점들을 혼합하여 기존 특징점-특징량 기반 객체 추적 방법보다 개선된 속도의 실험결과를 보여준다. 또한 제안한 마커의 검출방법에 적절한 이진화 방법을 제안하여 주어진 마커에서의 검출 정확도를 개선하였으며, 추적속도는 유사한 환경의 기존연구보다 40% 이상 개선됨을 확인하였다. 또한 비행드론의 경량화와 속도개선에 문제가 없도록 최소형 고성능의 임베디드 환경을 선택하였으며, 제한된 개발환경에서도 물체검출과 추적 등 복잡한 연산이 가능하도록 동작환경에 대하여 연구하였다. 향후에는 다른 환경에서 빠르게 움직이는 두 로봇 간의 협업의 정확도를 향상시키기 위해 지능적 비전기능에 대해 추가할 예정이다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권3호
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pp.814-836
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2021
Wildlife ecologists and biologists recapture deer to collect tracking data from deer collars or wait for a drop-off of a deer collar construction that is automatically detached and disconnected. The research teams need to manage a base camp with medical trailers, helicopters, and airplanes to capture deer or wait for several months until the deer collar drops off of the deer's neck. We propose an intelligent robust base-station research with a low-cost and time saving method to obtain recording sensor data from their collars to a listener node, and readings are obtained without opening the weatherproof deer collar. We successfully designed the and implemented a robust base station system for automatically collecting data of the collars and listener motes in harsh wilderness environments. Intelligent solutions were also analyzed for improved data collections and pattern predictions with drone-based detection and tracking algorithms.
그동안 교통관리에서 적용되던 드론 관련 연구는 도로나 차량을 검지하고 추적하는 연구가 대분이었다. 교통분야에서 영상이미지를 분석하는 목적은 기존 교통자료 수집체계(차량검지기, DSRC 등)의 한계를 극복하기 위함이다. 그런 의미에서 드론은 상당히 좋은 대안이나 최대 비행시간이 제한되어 있어 기존 수집체계를 대체하기 보다는 보완적 성격으로 활용되는 것이 타당하다. 따라서 교통조사분석을 위한 드론 활용방안에 대한 연구가 더 필요한 실정이다. 교통문제의 경우 특정 구간이나 지점에서 발생한 문제가 네트워크 전체로 확대되는 경우가 많아 드론을 이용하여 이러한 구간들에 대한 분석이 필요하다. 본 연구는 교통조사분석 활용을 위한 기초 연구로 드론으로 촬영된 고속도로 구간(800~1000m)을 단위 구간으로 분할하여 교통류 변수들을 추출하였다. 또한 영상기술의 발전으로 고고도에서 영상 촬영을 수행하였다.
교통안전시설의 설치효과를 분석한 여러 연구사례에서는 주로 설치시점을 기준으로 전후의 교통사고자료나 지점검지기에서 수집되는 속도자료를 통해 사고건수, 사고심각도, 속도 등의 변화를 비교하는 방법을 활용하고 있다. 하지만 교통사고 자료는 설치 시점 기준 최소 전후 1년 이상 수집해야 하므로 소요시간이 길고, 자료 수집기간동안 분석 대상 시설 외에 다른 교통안전시설이 추가되는 등 도로환경이 변화하여 사고감소 효과가 분석 대상 시설로 인한 효과라고 판단하기 어려울 가능성이 있다. 또한 속도자료는 지점검지기 위치가 분석이 필요한 지점과 다른 경우가 많고 현장조사시 교통사고 위험에 노출되는 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 드론으로 영상을 촬영하고 프로그램을 이용해 자료를 추출한 다음, 속도완화구간 도입 전과 도입 후의 차량 주행속도를 비교하여 실효성을 파악하는 일련의 방법론을 정립하여 사례연구를 수행하였다. 드론을 활용한 차량의 속도 조사는 고속도로에서 이루어지는 관측조사에 비해 훨씬 안전하게 조사할 수 있고, 차량의 주행궤적을 따라 속도 변화를 추적할 수 있는 장점이 있어 향후 다양한 교통조사에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
최근 영상 인식 등의 인공지능 기술 발전에 힘입어 무인기 자율화에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 특히 전문 조종 인력 육성에 큰 비용이 들어가는 군용 무인기 분야에서 관련 연구가 늘어나고 있으며, 그중 하나가 정찰용 무인기의 자율적인 임무 수행을 위한 지능형 프레임워크 연구이다. 해당 연구에선 서비스 로봇을 위한 지능형 프레임워크 설계의 방법론을 활용해 무인기용 지능형 프레임워크를 설계하고자 하였다. 무인기의 자율적인 임무 수행 능력을 위해선 지능형 프레임워크와 무인기 모듈의 연동이 원활하게 이루어져야 한다. 하지만 기존 서비스 로봇을 위한 지능형 프레임워크의 모델 기반 인터페이스로는 주기성 메시지 프로토콜을 사용하는 무인기에 대한 연동 제공이 어려웠다. 먼저 주기성 메시지 프로토콜에 대한 메시지 모델의 표현력이 부족했고, 다음으로 주기성 메시지 프로토콜과 지능형 프레임워크의 비동기적 데이터 교환 방식의 상호운용성이 제공되지 않는다는 문제가 있었다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 메시지 주기성 서술을 위한 메시지 모델 확장 방법을 제안하여 주기성 메시지 모델에 대한 모델의 표현력을 확보하고, 확장된 모델을 이용한 주기적 및 비동기적 데이터 교환 방법을 제안하여 서로 다른 데이터 교환 방식의 상호운용성을 제공하고자 한다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제20권1호
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pp.8-15
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2022
The new 5G radio technology (NR) can provide ultra-reliable low latency communications. The supporting 5G network infrastructure will move away from the previous point-to-point network architecture to a service-based architecture. 5G can provide three new things, i.e., wider channels, lower latency and more bandwidth. These will allow 5G to support three main types of connected services, including enhanced mobile broadband, mission-critical communications, and the massive Internet of Things (IoT). In 2015, the 5th generation (5G) mobile communication was officially approved by the International Telecommunication Union (ITU) as IMT-2020. Since then, 3GPP, the international organization responsible for 5G standards, is actively developing specifications for 5G technologies. 3GPP Release 15 provides the first full set of 5G standards, and the evolution and expansion of 5G are now being standardized in Release 16 and 17, respectively. This paper provides an overview of 3GPP 5G technologies and key services.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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