무인항공기는 유인항공기에 비해 가격이 저렴하고, 운용이 용이하기 때문에 최근 공간정보 구축, 농업, 어업, 기상관측, 통신, 엔터테인먼트 분야 등에서 광범위하게 사용되고 있다. 특히, 공간정보 구축 관련 분야에서 무인항공기는 데이터 취득의 신속성과 경제성 때문에 많은 주목을 받고 있다. 하지만 무인항공기를 이용해 제작되는 정사영상에는 건물이나 산림부분의 왜곡현상이 발생하며, 공간정보 분야의 원활한 활용을 위해서는 이러한 문제를 해결할 필요가 있다. 본 연구에서는 다양한 조건에서 무인항공기 정사영상의 왜곡을 파악하기 위해 고정익, 회전익, 수직이착륙형의 무인항공기를 활용하여 건설현장, 도심지역, 산림지역 등 다양한 대상지역을 촬영하고, 정사영상을 제작하여 분석하였다. 연구를 통해 무인항공기 영상의 중복도가 왜곡현상의 가장 큰 요인이며, 비행고도가 높을수록 왜곡현상이 감소함을 알 수 있었다. 또한 왜곡현상의 개선을 위한 DTM(Digital Terrain Model)을 활용하는 원시영상의 해상도를 낮추어 정사영상의 왜곡을 감소시킬 수 있는 방안을 제시하였다. 향후 왜곡 없는 고품질 무인항공기 성과물은 정밀측량분야의 무인항공기 적용 확대에 크게 기여할 것이다.
농업에서의 무인기는 촬영 영역은 작지만, 위성이 가지지 못하는 초고해상도의 영상 수집이 가능하며, 작물의 생물계절에 맞는 영상을 적시에 획득 할 수 있어 들녘단위 농경지의 모니터링에 유용하게 사용될 수 있다. 하지만 무인기의 경우 위성과 달리 다양한 카메라와 촬영 환경에 따른 다중시기 영상을 활용하기 때문에 시계열 영상 활용을 위해서는 정규화 된 영상자료를 활용하는 것이 필수적으로 요구된다. 본 연구는 무인기 다중분광 영상의 농업 모니터링 시계열 활용을 위해 촬영 환경에 따른 무인기 반사율 및 식생지수의 변동성을 분석하였다. 촬영 고도, 촬영 방향, 촬영시간, 운량과 같은 환경요인에 따른 반사율 변동성은 8%에서 11%로 매우 크게 나타났으나, 식생지수의 변동성은 1% ~ 5%로 안정적인 것을 확인 할 수 있었다. 이러한 현상은 무인기 다중분광센서의 특성과 후처리 프로그램의 정규화 등 다양한 원인이 존재하는 것으로 판단된다. 따라서 무인기 영상의 시계열 활용을 위해서는 식생지수와 같은 밴드비율함수를 활용하는 것이 권장되며 촬영 시 가능한 동일한 촬영시간, 촬영 고도, 촬영 방향을 설정하여 시계열 영상의 변동성을 최소화하는 것이 권장된다.
최근 UAV(unmanned aerial vehicle)는 기존 측량 장비들을 대체/보완할 수 있는 공간정보 제작 도구로 관련 연구들이 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서는 UAV 영상의 활용도에 주안점을 두어, 재난재해와 같이 긴급한 상황이나 지상기준점 확보가 어려운 지역에서의 활용 가능성을 알아보고자 하였다. 이를 위해 UAV 영상으로 3D(dimensional) 형상을 점군(pointcloud)데이터로 제작하였고, 지상기준점을 사용한 모델 데이터와 무기준점 모델 데이터의 절대적/상대적 정확도를 측정하였다. 실험 결과, UAV 영상매칭으로 생성된 3D 형상 점군데이터는 모델 구성을 위한 상대정확도만 확보되어도, 지상기준점 사용 여부에 관계없이 거리측정과 같은 정량적 측정 오차율이 1% 이내인 것으로 검증되었다. 이는 지상기준점 취득이 불가능하거나 작업의 긴급함이 요구될 때, 절대적 위치정보는 부정확하나 신속하게 후처리한 3D 형상 점군데이터만으로도 그 활용이 충분함을 보여준다. 특히 제안된 연구결과는 재난재해 지역과 같이 데이터의 정확도를 확보하기 위한 지상기준점 설계, 측량, 후처리 등의 제반 작업들이 불가능한 상황에서도 길이와 면적과 같은 정량적 측정치와 의미 있는 결과물 취득이 가능하다.
무인항공기(UAV: Unmanned Aerial Vehicle)는 저고도 비행으로 인해 고해상도 영상을 취득할 수 있으며, 수시촬영이 가능하여 지도제작에 있어 수시갱신이 가능하다. 이러한 이점으로 인해 무인항공기 영상을 이용한 대축척 수치지도 제작 가능성에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 정밀한 수치지도는 디지털트윈이나 스마트시티의 기반 데이터로 활용될 수 있다. 정밀한 수치지도를 제작하기 위해서는 지상기준점을 이용한 정밀 센서모델링이 반드시 선행되어야 한다. 본 연구에서는, 자체 개발한 정밀 센서모델링 알고리즘을 통해 무인항공기 영상의 기하모델을 수립하였다. 그리고 수치지도를 제작하여 대축척 수치도화 가능성을 평가하였다. 연구 데이터는 인천 간석동과 서울 여의도를 대상으로 영상 및 지상기준점을 취득하였다. 정밀 센서모델링 정확도 분석 결과, 두 지역에 대해서 체크 점 평균오차 3 픽셀 이내, RMSE 4 픽셀 이내의 높은 정확도를 확인하였다. 수치도화 정확도 분석 결과, 국토지리정보원에서 고시한 1:1,000 세부도화 수평오차(0.4 m) 및 표고오차(0.4 m)를 만족하는 범위의 정확도를 확인하였다. 따라서 본 연구에서 자체개발한 정밀 센서모델링 기술은 무인항공기 영상의 1:1,000 대축척 수치도화 제작 가능성을 시사한다.
Various studies and business investments have been performed on UAV in the field of spatial information industry, and it is judged that this industry has being evolved into an expansion stage as a legalization progresses. In addition, public institutions such as Korea Land and Geospatial Information Corporation, Korea Expressway Corporation, and Korea Land and Housing Corporation which have relatively much utilized spatial information work have entered into the stage of settling with active introduction for reasons of work efficiency and business management. However, surveying drones are still classified as expensive equipment, which is a burden on general business application and technology popularization. Moreover, the stabilization of reliability of various location information acquired from UAV is a part of ongoing research and supplementation. Therefore, in this study, to use image information acquired from low-cost UAV as reliable spatial information data, the flight altitude was changed and compared with the result of double transverse flight with conventional photographing technique. As a result, there was no change in the result value at low altitude, but the result showed more than 30% accuracy and accuracy improvement for the X, Y value at the altitude of 130m or higher than the conventional method.
Civil engineers always face the challenge of uncertainty in planning, building, and maintaining infrastructure. These works rely heavily on a variety of surveying and monitoring techniques. Unmanned aerial vehicles (UAVs) are an effective approach to obtain information from an additional view, and potentially bring significant benefits to civil engineering. This paper gives an overview of the state of UAV developments and their possible applications in civil engineering. The paper begins with an introduction to UAV hardware, software, and control methodologies. It also reviews the latest developments in technologies related to UAVs, such as control theories, navigation methods, and image processing. Finally, the paper concludes with a summary of the potential applications of UAV to seismic risk assessment, transportation, disaster response, construction management, surveying and mapping, and flood monitoring and assessment.
UAV have the disadvantage that are weak from rainfall or winds due to the light platform, so use Scale-Invariant Feature Transform (SIFT) method which extrude keypoints in image matching process. To find the efficient filtering method for the construction of precise Digital Terrain Model (DTM) using UAV images, comparatively analyzed sobel and Differential of Gaussian (DoG) and found sobel is more efficient way to extrude buildings, trees, and so on. And edges are extruded more clearly when applying median additionally which have the merit of preserving edge and eliminating noise. In this study, applied sobel-median filtering which plus median to sobel and constructed the 1st filtered DTM that extrude building and trees and 2nd filtered DTM that extrude cars by threshold of gradient, Analysis of the degree of accuracy improvement showed that standard deviations of 1st filtered DTM and 2nd filtered DTM are 0.32m, 0.287m respectively, and both are acceptable for the tolerance of 0.33m for elevation points of 1/1,000 digital map, and the accuracy was increased about 10% by filtering automobiles. Plus, moving things are changed those position and direction in every image, and these are not target to filter because of the characteristic that is excluded from SIFT method.
본 연구는 도시 열환경 문제를 개선하기 위해 UAV 영상 표면온도 자료를 이용하여 피복재질별 표면온도 특성을 분석하였다. 그리고 UAV 영상 표면온도를 유사한 시기에 측정된 현장 실측 표면온도와 비교하였다. UAV 영상과 실측 표면온도와 비교한 결과, 가장 큰 차이를 보이는 피복재질은 회색 콘크리트 지붕 재질로 약 $7.8^{\circ}C$로 나타났다. 우레탄은 $0.3^{\circ}C$ 차이로 가장 적었다. 산점도를 분석한 결과 설명력이 63.75%로 상관성이 높은 것으로 분석되었다. 표면온도가 가장 높은 재질은 금속지붕으로 $48.9^{\circ}C$로 나타났고, 우레탄($43.4^{\circ}C$), 회색 콘크리트 지붕($42.9^{\circ}C$) 순이었다. 표면온도가 낮은 재질은 나지($30.2^{\circ}C$), 수목 및 잔디($30.2^{\circ}C$), 흰색 콘크리트 지붕($34.9^{\circ}C$)이었다. UAV 영상 표면온도 자료는 피복재질의 열적특성을 정밀하게 분석 가능하였다. 향후, 실측자료와의 비교를 통해 UAV 영상의 정확성 검 보정과 위성영상과 연계하여 UAV 영상 자료의 활용성을 확대할 필요가 있다.
무인기 영상을 활용한 고해상도의 산출물을 생성하기 위해서 영상 분석을 통해 측정되는 영상자체의 선명도 분석이 필요하다. 무인기의 선명도가 명확하지 않는 영상을 현업에서 사용할 경우 무인기를 이용한 정확한 3차원 정보의 획득이나 매핑 등의 작업에 큰 영향을 미칠 수 있다. 영상 선명도를 설명할 수 있는 지표로 식별해상도(Ground Resolved Distance, GRD)가 사용되어 왔다. GRD는 영상에서 식별 가능한 두 물체간의 최소거리로 정의되며 공간적 샘플간격인 GSD(Ground Sampling Distance)와 대비되는 개념으로 사용된다. 본 연구에서는 GRD를 육안판독에 의하지 않고 영상에 촬영된 에지 타겟을 분석하여 추출하고자 한다. 특히 GRD대 GSD의 비율(GRD/GSD), 또는 픽셀단위로 표현된 GRD를 영상의 상대적 선명성을 평가할 수 있는 지표로 사용하고자 한다. 본 논문에서는 회전익을 사용하여 여러 촬영환경에서 고도별로 촬영된 에지타겟의 분석을 통해서 GRD를 산출하였다. GRD/GSD를 사용하여 선명도가 현저히 떨어지는 영상을 판별할 수 있었고 이를 통해서 영상의 선명도 지표로서의 적정성을 확인할 수 있었다.
도로의 상태를 관측하는 많은 방법의 하나로 무인항공기 영상이 사용된다. 무인항공기 영상 파일이 너무 크고, 불필요한 정보가 많을 때, 특징적 정보를 압축한 텍스처 추출 기법이 사용된다. 특히 무인항공기 영상을 이용한 3차원 시뮬레이션에서 많은 양의 데이터가 입력되기 때문에 텍스처 추출이 중요하다. 본 논문에서는 교량의 고해상 영상을 얻기 위하여 무인항공기 영상으로부터 텍스처 추출 방법을 제시한다. 제안된 방법은 3단계로 이루어진다. 첫째, 브이월드 데이터베이스에서 3차원 교량 모델을 취득한다. 둘째, 기하보정 정보를 가진 무인항공기 영상에서 텍스처를 추출한다. 셋째, 개별 영상에서 추출된 텍스처를 융합한다. 본 연구 결과는 브이월드 텍스처를 고해상 영상으로 갱신하는 데 사용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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