• 전기학회논문지
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• 제64권7호
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• pp.1081-1087
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• 2015

Recently, the researches of aerial drones are actively executed in various areas, the researches of surface drones and underwater drones are also executed in marine areas. In case of surface drones, they essentially utilize acoustic information by the sonar and consequently have the local information in the obstacle avoidance as the sonar has the limitations due to the beam width and detection range. In order to overcome this, more global method that utilizes optical images by the camera is required. Related to this, the aerial drone with the camera is desirable as the obstacle detection of the surface drone with the camera is impossible in case of the existence of clutters. However, the dynamic-floating aerial drone is not desirable for the long-term operation as its power consumption is high. To solve this problem, a collaborative obstacle avoidance method based on the acoustic information by the sonar of the surface drone and the optical image by the camera of the static-floating aerial drone is proposed. To verify the performance of the proposed method, the collaborative obstacle avoidances of a MSD(Micro Surface Drone) with an OAS(Obstacle Avoidance Sonar) and a BMAD(Balloon-based Micro Aerial Drone) with a camera are executed. The test results show the possibility of real applications and the need for additional studies.

• 전기학회논문지
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• 제66권7호
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• pp.1123-1130
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• 2017

This paper deals with the dynamic surface control based tracking control for a drone equipped with a 2-DOF manipulator. First, the dynamics of drone and 2-DOF manipulator are derived separately. And we obtain the combined model of a drone equipped with a manipulator considering the inertia and the reactive torque generated by a manipulator. Second, a dynamic surface control based attitude and altitude control method is presented. Also, multiple sliding mode control based position control method is presented. The system stability and convergence of tracking errors are proven using Lyapunov stability theory. Finally, the simulation results are given to verify the effectiveness of the proposed control method.

• Corrosion Science and Technology
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• 제18권6호
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• pp.253-257
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• 2019

A deep learning based real-time painting surface inspection algorithm is proposed herein, designed for developing an autonomous inspection drone. The painting surface inspection is usually conducted manually. However, the manual inspection has a limitation in obtaining accurate data for correct judgement on the surface because of human error and deviation of individual inspection experiences. The best method to replace manual surface inspection is the vision-based inspection method with a camera, using various image processing algorithms. Nevertheless, the visual inspection is difficult to apply to surface inspection due to diverse appearances of material, hue, and lightning effects. To overcome technical limitations, a deep learning-based pattern recognition algorithm is proposed, which is specialized for painting surface inspections. The proposed algorithm functions in real time on the embedded board mounted on an autonomous inspection drone. The inspection results data are stored in the database and used for training the deep learning algorithm to improve performance. The various experiments for pre-inspection of painting processes are performed to verify real-time performance of the proposed deep learning algorithm.

• 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.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제9권3호
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• pp.154-162
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• 2022

지상표정점을 이용하지 않고도 동영상에 기록된 위치정보 (GPS 자료)만을 이용하여 드론으로 촬영한 동영상에서 절대위치의 유속을 산정할 수 있는 방법을 개발하였다. 이 방법은 드론 동영상에서 있는 GPS 정보를 이용하여 드론의 이동방향과 영상이 향하는 방향을 결정하고, 각 영상점을 물리적인 전역좌표계 (UTM 좌표계)로 변환하였다. 그 다음 시작프레임과 종료프레임을 지정하여 분석할 동영상의 범위를 결정하였다. 지정된 두 프레임의 정보를 이용하여 측정횡단면을 일정간격의 기준프레임 (측정소단면)으로 나누었다. 그리고, 각 측정소단면에서 1초간 영상 (30 프레임)을 모아서 시공간체적을 구성한 뒤 유속을 분석한다. 이렇게 개발된 방법을 기존의 정지비행드론을 이용한 동영상분석법과 비교한 결과 상당히 양호한 결과를 보였다.

• 한국측량학회지
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• 제36권3호
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• pp.197-202
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• 2018

Drone has been continuously studied in the field of geography and remote sensing. The basic researches have been actively carried out before the utilization in the field of photogrammetry. In Korea, it is necessary to study the actual way of research in accordance with the drone utilization environment. In particular, analysis on the characteristics of DSM (Digital Surface Model) generated through drone are needed. In this study, the characteristic of drone DSM as a data acquisition method was analyzed for coastal management. The coastal area was selected as the study area, and data was acquired by using drone. As a result of the study, the terrain model and the ortho image of coastal area were produced. The accuracy of UAV (Unmanned Aerial Vehicle) results were very high about 10cm at check points. However, concavo-convex shapes appeared in very flat areas such as tidal flats and roads. To correct this terrain model distortion, a new terrain model was created through data processing and the results were evaluated. If additional studies are carried out and the construction and analysis of terrain model using drone image is done, drone data for coastal management will be available.

• 한국환경과학회지
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• 제25권12호
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• pp.1653-1660
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• 2016

Drought is a reoccurring worldwide natural hazard that affects not only food production but also economics, health, and infrastructure. Drought monitoring is usually performed with precipitation-based indices without consideration of the actual state and amount of the land surface properties. A drought index based on the actual evapotranspiration can overcome these shortcomings. The severity of a drought can be quantified by making a spatial map. The procedure for estimating actual evapotranspiration is costly and complicated, and requires land surface information. The possibility of utilizing drone-driven remotely sensed data for actual evapotranspiration estimation was analyzed in this study. A drone collected data was used to calculate the normalized difference vegetation index (NDVI) and soil-adjusted vegetation index (SAVI). The spatial resolution was 10 m with a grid of $404{\times}395$. The collected data were applied and parameterized to an actual evapotranspiration estimation. The result shows that drone-based data is useful for estimating actual evapotranspiration and the corresponding drought indices.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제22권2호
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• pp.35-39
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• 2021

드론을 이용한 사진측량은 고해상도의 정사영상을 제작할 수 있고 높은 정확도의 3차원 위치정보를 취득할 수 있어 토목·건설 분야에서의 활용성이 높다. 이에 본 연구에서는 드론사진측량을 이용하여 지형 현황도를 제작하고 제작 시 발생되는 문제점과 정확도를 분석하여 공원 조성에 드론사진측량의 활용 가능성을 판단하고자 하였다. 이를 위하여 드론 영상으로 정사영상과 수치표면모델(DSM: Digital Surface Model)을 제작하고 벡터화하여 지형 현황도를 작성하였다. 정확도 분석은 GPS(Global Positioning System)와 TS(Total Station)으로 제작한 지형 현황도를 기준으로 비교하였다. 검사점을 이용한 정확도 분석 결과 잔차의 평균이 평면에서 0.044m, 표고에서 0.066m로 나타나 1/1,000 수치지도 허용오차 범위를 만족하였으며 연구 대상지 내 호수의 면적을 비교한 결과 약 4.4%의 면적의 차이를 보여 지형현황도 작성 가능이 있다고 판단된다. 한편, 지형 현황도 제작 시 식생이 존재하는 지형의 경우 높이 값을 정확하게 취득하기 어려웠으며 지하 구조물 같은 경우 영상에서 확인할 수 없기 때문에 현장에서 직접적인 공간정보 취득이 필요하였다. 따라서, 드론사진측량을 이용한 지형 현황도 작성은 일부 지형에 대하여 직접적인 공간정보 취득이 같이 이루어지면 효율적으로 제작 될 수 있을 것으로 판단된다.

• 화약ㆍ발파
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• 제38권3호
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• pp.1-14
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• 2020

입체사진측량기법을 이용하면 지하공간 개발 시 발파로 발생하는 여굴 및 미굴을 정확하고 신속하게 조사할 수 있다. 입체사진측량 기술을 소형 무인항공기인 드론과 접목할 경우 조사를 더욱 효율적으로 수행할 수 있으나, 기존의 연구들이 지상에 국한되어 있어 지하 환경에서의 적용은 아직 미비한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 드론 기반 입체사진측량기법을 지하공간으로 확장하기 위해, 지하 갱도의 암반면을 대상으로 드론을 이용한 입체사진측량을 수행하였다. 이를 통해 드론 기반 입체사진측량기법의 정확도를 평가 및 분석하였으며, 그 결과 해당 기법이 지하공간 내에서도 높은 정확도를 갖췄음을 확인할 수 있었다. 더 나아가 정확도 분석 결과를 토대로 드론을 이용한 지하 입체사진측량을 위한 권장 촬영 및 정합 조건을 제시하였다.

• 한국측량학회지
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• 제39권1호
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• pp.47-54
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• 2021

건설현장에서 토공물량 산정은 설계에서 시공에 이르기까지 공사비에 큰 영향을 주는 요소로 정확한 값을 산출하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 토공물량 산정을 위해 드론 사진측량과 드론 LiDAR를 이용한 방법으로 지형모델을 생성하였다. 드론 사진측량 방법으로 연구대상지의 DSM (Digital Surface Model) 및 정사영상을 구축하였으며, 드론 LiDAR를 이용해 연구대상지의 DEM (Digital Elevation Model)을 구축하였다. 각각의 방법으로 생성된 지형모델에 대한 정확도 평가를 수행하여 각각의 방법이 수평방향 0.034m, 0.035m, 수직방향 0.054m, 0.025m의 차이를 나타내어 지형모델 구축을 위한 드론 사진측량과 드론 LiDAR의 활용성을 제시하였다. 연구대상지의 토공물량 산정 결과, 드론 사진측량은 GNSS 측량 성과와 1528.1㎥의 차이를 나타내었으며, 드론 LiDAR는 160.28㎥의 차이를 나타내었다. 토공물량의 차이는 식생 및 가건물로 인한 지형모델의 차이로 판단되며, 연구를 통해 드론 LiDAR에 의한 물량산정의 효율성을 제시할 수 있었다. 향후 추가적인 연구를 통해 GNSS (Global Navigation Satellite System) 측량과 드론 LiDAR를 활용한 방법으로 산림지역에서의 지형모델 구축 및 활용성에 대한 평가가 이루어진다면 드론 LiDAR를 이용한 지형모델 구축의 활용성을 제시할 수 있을 것이다.