흐르는 물을 저장하여 공업, 농업, 상수도, 수력발전 등의 다양한 이용과 관광자원으로도 활용할 수 있는 저수지는 중요한 사회기반시설중의 하나이다. 그러므로 저수지의 유지관리는 행정 및 기술적 방안들을 동원하여 관리주체별로 정기적으로 수행되며, 저수지의 유지관리를 위해서는 저수지 하상 파악이 우선적이다. 이를 위하여 본 연구에서는 비교적 신뢰가 높은 Echo sounder를 이용한 방류전의 저수지 수심 측량과 방류후의 저수지 지형 측량을 UAV에 의하여 실시하였다. 그리고 수심 측량 자료를 Inverse Distance Weighting 보간, Kriging 보간, Minimum curvature 보간, Radial basis function 보간 등의 공간 보간별로 저수지의 내용적을 산출하여 UAV에 의한 방류 후 내용적 및 단면적을 비교 분석함으로 다음과 같은 결과를 알 수 있었다. 첫째, UAV에 의한 지형 자료와 Echo sounder에 의한 수심 자료를 공간 보간 기법별 적용 결과 Kriging 보간이 약 97%의 저수지 내용적 정확도를 확인 할 수 있었다. 둘째, 저수지 하상의 형상 비교를 위하여 검토 단면 설정 후 지형 선형과 보간별 선형의 상이 면적차를 비교한 결과 Kriging 보간이 최소 단면적 차이를 보임으로 지형 선형과의 가장 유사 형상임을 알 수 있었다. 따라서 Echo sounder에 의해 취득된 수심 자료로 저수지 하상의 최적 모델링 구축시 저수지의 효율적 유지관리에 기초적 자료 제공이 가능하리라 판단된다.
토지피복도는 지역의 현황을 파악하는 기초적 자료이지만 시간적 공간적 해상도의 한계로 인하여 생태 연구 분야에서의 활용성은 떨어지는 측면이 있다. 이에 본 연구에서는 UAV으로 취득된 고해상도 영상을 기반으로 토지피복도 제작과 자료의 활용가능성을 알아보고자 하였다. UAV를 이용하여 연구대상지 $2.5km^2$ 범위에서 10.5cm 정사영상을 취득하였으며 객체기반(Object-based)과 화소기반(pixel-based) 분류를 통해 얻어진 토지피복도를 비교 분석하였다. 정확도 검증 결과 화소기반 분류는 Kappa 0.77, 객체기반 분류는 Kappa 0.82로 분류정확도가 높았으며, 전반적인 면적비율은 유사하지만 초지, 습지 지역에서 양호한 분류 결과가 나타났다. 객체기반 분류를 위한 최적의 영상분할 가중치는 Scale150, Shape 0.5, Compactness 0.5, Color 1로 선정하였으며 가중치 선정과정에서 Scale이 가장 큰 영향을 주었다. 화소기반 분류 결과와 비교해 객체간의 명확한 경계를 가지므로 결과물 판독이 용이한 것으로 나타났으며, 환경부 토지피복도(세분류)와 비교하여 개발지역(도로, 건물 등)을 제외한 자연지역(산림, 초지, 습지 등)의 분류에 효과적이었다. UAV 영상을 활용한 토지피복 분류방법으로서 객체기반 분류기법의 적용은 자료의 최신성, 정확성, 경제성 등의 장점으로 생태 연구 분야에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 역사마을 및 명승과 같은 면적문화재의 경관관리를 위한 분석의 기초가 되는 가시분석모델의 구축을 위해 수행되었다. DEM을 이용한 가시권 분석결과와 소형 UAV를 통해 추출된 3D맵핑 데이터를 기반으로 하는 DSM의 가시권 분석결과를 비교한 결과는 다음과 같다. 소형 UAV를 이용하여 취득된 디지털데이터로부터 GSD(Ground Sample Distance) 2cm급의 정사영상 자료 구축 및 DSM을 생성하여 RTK 측량결과를 기준으로 추출데이터에 대한 정확도를 검토한 결과 약 6.5cm 이내의 정확도를 확인하였다. 수치지형도에 건축물의 높이를 적용한 수치표고모델(DEM: $1m{\times}m$)과 소형 UAV를 이용한 수치표면모델(DSM: $20cm{\times}20cm$)의 가시권 분석 자료를 비교한 결과 DEM을 이용한 가시권 분석결과에 비해 가시 영역이 좁고 세밀하게 나타났으며, 가시권 분석결과를 현지사진과 비교한 결과 DSM을 이용한 가시권 분석이 담장, 수목, 하우스 등과 같은 구조물 등이 지형데이터에 반영되어 현실에 가까운 가시권 분석이 가능한 것을 확인하였다. 이러한 3D맵핑 기법을 이용한 가시분석모델은 3D 스캐너와 같은 정밀실측 장비보다 상대적으로 신속하고 저렴한 소형 UAV를 활용하여 필요에 따라 즉각적으로 데이터의 구축을 통해 수시로 변하고 있는 경관의 정보를 효율적으로 취득함으로써 면적문화재의 경관평가 등의 보존관리를 위한 합리적인 분석결과를 제시할 수 있을 것으로 판단된다.
Growth monitoring of highland Kimchi cabbage is very important to respond the fluctuations in supply and demand from middle of August to early September in Korea. For evaluating Kimchi cabbage growth, it needs to classify the transplanting period of Kimchi cabbage, preferentially. This study was conducted to estimate the transplanting period of highland Kimchi cabbage from 2015 to 2016 in the main production area of highland Kimchi cabbage, Anbandegi, Maebongsan, and Gwinemi. Correlation between NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) from UAV images and days after transplanting of Kimchi cabbage was high in early transplanting period. But because the growth curve of Kimchi cabbage showed S-type, joint use of multi-temporal linear regression equation for estimation of transplanting period was more suitable. Using application of these equations at Anbandegi, Maebongsan, and Gwinemi, we made the map of transplanting periods of highland Kimchi cabbage. Generally, highland Kimchi cabbage is harvested in sixty days later since transplanting. As a result, we could estimate the harvest time and area of highland Kimchi cabbage.
In this study, a deep-learning image analysis model was established and validated for AI-based monitoring of the tidal flat ecosystem for marine protected creatures Ocypode stimpsoni and their habitat. The data in the study was constructed using an unmanned aerial vehicle, and the U-net model was applied for the deep learning model. The accuracy of deep learning model learning results was about 0.76 and about 0.8 each for the Ocypode stimpsoni and their burrow whose accuracy was higher. Analyzing the distribution of crabs and burrows by putting orthomosaic images of the entire study area to the learned deep learning model, it was confirmed that 1,943 Ocypode stimpsoni and 2,807 burrow were distributed in the study area. Through this study, the possibility of using the deep learning image analysis technology for monitoring the tidal ecosystem was confirmed. And it is expected that it can be used in the tidal ecosystem monitoring field by expanding the monitoring sites and target species in the future.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제5권1호
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pp.51-60
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2007
This paper describes a visual tracking control law of an Unmanned Aerial Vehicle(UAV) for monitoring of structures and maintenance of bridges. It presents a control law based on computer vision for quasi-stationary flights above a planar target. The first part of the UAV's mission is the navigation from an initial position to a final position to define a desired trajectory in an unknown 3D environment. The proposed method uses the homography matrix computed from the visual information and derives, using backstepping techniques, an adaptive nonlinear tracking control law allowing the effective tracking and depth estimation. The depth represents the desired distance separating the camera from the target.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제5권4호
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pp.243-248
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2005
The UAV (Unmanned Aerial Vehicle) systems like unmanned autonomous helicopters are used in various missions of flight navigation and used to collect the environmental information of the surroundings. To realize the full functionalities of the UAV, the software part becomes a challenging problem. In this paper embedded real-time software architecture for unmanned autonomous helicopter is proposed that guarantee real-time performance of hard-real time tasks and re-configurability of soft-real time and non-real time tasks. The proposed software architecture has four layers: hardware, execution, service agent and remote user interface layer according to the reactiveness level for external events. In addition, the layered separation of concurrent tasks makes different kinds of mission reconfiguration possible in the system. An Unmanned autonomous helicopter system was implemented (Kyosho RC Helicopter) in our lab to test and evaluate the performance of the proposed system.
정규수치표면모델(NDSM: Normalized Digital Surface Model)은 원격탐사데이터의 상세 분석을 위한 핵심 적인 자료로 사용된다. 지상기준높이인 정규수치표면모델을 생성하기 위한 가장 간단한 방법은 수치표면모델(DSM: Digital Surface Model)에서 수치지형모델(DTM: Digital Terrain Model)을 차분하는 것이지만, 무인항공기 데이터의 경우 높은 해상도의 특성상 식생, 도심 구조물 등 많은 수의 복잡한 지형지물을 포함하고 있어 정확한 수치지형모델을 추출하기 어렵다. 본 연구에서는 무인항공기 데이터의 고해상도 특성을 잘 살리고 비용효율적인 수치지형모델 생성이 가능하도록 RGB 기반 식생 지수인 ExG (Excess Green)를 이용하여 낮은 ExG 값을 갖는 영역 확장법의 초기 시드점을 선정하였다. 이때 국소적으로 낮은 식생지수 값을 갖는 초기 시드점이 잘못 추출되는 문제를 해결하기 위하여 지역적 윈도우 분석을 적용하였다. 이후, 해당 위치의 수치표면모델값을 바탕으로 영역 확장법을 적용하여 이웃하는 지면 화소들을 병합하였다. 영역 확장법 적용을 위해 경사도 파라미터가 사용되었으며 최종적으로 병합된 세그먼트의 크기가 0.25㎡ 초과일 경우 초기 시드점을 지면점으로 결정하였다. 다양한 경사도 파라미터 값을 설정하여 무인항공기 데이터 기반 정규수치표면모델 생성의 최적 경사도 기준값을 도출하고자 하였다. 최종적으로 추출된 지면점들에 대한 정확도 평가를 수행하였으며 지면점들에 보간법을 적용하여 정규수치표면모델을 생성하고 제안 기법을 농업지역에 적용하여 농작물의 지상기준높이 추출 및 농업 모니터링 가능성을 검증하였다.
항공기 추진시스템에 있어 내구성과 신뢰성을 향상과 운용비용 절감을 위한 상태감시 및 진단 시스템의 개발 및 적용이 일반화되고 있다. 특히 40,000ft 이상의 고고도에서 장시간 운용되는 무인항공기를 신뢰성 있게 운용하기 위해서는 열악한 환경에서 작동되는 추진시스템의 손상이나 성능저하에 대한 사전 대처를 위한 상태감시 시스템이 필수적으로 요구된다. 이에 본 연구에서는 MATLAB/SIMULINK를 이용하여 온라인 상태감시 프로그램을 제안하였다. 입력 모듈에서 현 개발단계에서는 실제 엔진 계측신호가 유용하지 않아 이를 모사하였다. 제안된 온라인 상태감시 모니터링 프로그램은 적용 가능성을 확인하기 위해 실제 터보프롭 엔진에 적용하였다.
본 논문에서는 무인기에 탑재되는 장비간의 EMI(Electromagnetic Interference)를 고려한 효율적인 안테나의 배치방법을 제안하였다. 분석은 무인기에 사용되는 장비 중에서 인접한 주파수 대역을 사용하는 음성통신 무전기, 제어용 데이터링크, TCAS(Traffic Alert Collision & Avoidance System)와 GPS(Global Positioning System)에 대하여 이루어졌다. 분석 방법은 두 단계로 구성되며, 첫 번째 단계는 안테나 장착 시 무인기 구조물에 의한 안테나 복사패턴과 반사손실 특성 변화를 관찰하여 양호한 특성을 나타내는 지점을 선정하는 것이며, 두번째 단계는 안테나간의 결합특성과 장비의 송신 스펙트럼을 고려하여 장비간의 간섭 정도를 분석하는 것이다. 이러한 분석 과정은 개발단계에서 장비 간 EMI를 예측하여 대책을 수립할 수 있는 도구로 사용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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