휴대가 간편하고 해상도가 높은 저가의 비디오 캠코더가 출시되면서 비디오 영상이 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이러한 비디오 장치는 휴대용 장치, 모바일용 장비, 소형 헬기, 비행선이나 무인항공기(UAV) 등에 탑재될 수 있다. 본 연구는 무인헬기에서 촬영된 비디오 동영상을 전처리하여 영상프레임을 추출하고, KLT연산자를 사용하여 추출된 특징점을 인접한 프레임에서 추적한 후 이를 이용하여 영상정합을 수행하여 영상지도 제작의 가능성을 분석하였다. 그 결과 항공 비디오 인접영상프레임을 자동으로 등록할 경우 기준영상에서 등록할 프레임간 이동량이 커지면서 자동 특징점 정합률이 다소 낮아지는 것을 알 수 있었으며, 자동 영상등록시 픽셀 이동량에 비해 안정된 촬영조건이 매우 중요함을 알 수 있었다.
실시간 공중자료획득 시스템은 긴급상황에서 실시간으로 공간정보를 생성하기 위해 빠른 매핑을 수행하는 시스템이다. 이 시스템은 GPS/INS 통합 알고리즘에서 제공한 위치 및 자세를 사용하여 무기준점 방식의 AT(aerial truangulation)을 수행한다. 따라서 순차적으로 AT을 통한 조정된 위치 및 자세를 얻을 수 있다면, 이를 칼만필터의 측정치로 하여 위치 및 자세를 보정할 수 있다. 이에 본 연구는 무인항공기 기반의 항공시스템을 기준으로 GPS/IMS Image 시뮬레이션 데이터를 생성하였다. 생성된 시뮬레이션 데이터를 이용하여 GPS/INS 통합 알고리즘을 통한 AT 수행결과와 AT을 통해 조정된 위치 및 자세를 이용하여 GPS/INS 위치 및 자세를 보정하는 GPS/INS/AT 통합 알고리즘에 의해 계산된 AT의 결과를 산출하여 비교하였다. 비교분석 결과, GPS/INS/AT 통합 알고리즘으로 AT를 수행한 결과가 GPS/INS를 이용한 AT를 수행한 결과보다 정확성이 높은 것을 확인하였다. 그러나 항체가 회전을 할 경우에는 위치 오차가 GPS/INS로 부터의 위치오차보다 높게 나오는 경향을 보였으며, 추후 분석이 필요할 것이라고 사료된다.
본 연구는 스마트 카메라를 탑재한 무인항공기를 통해 얻은 영상을 이용하여 카메라 검정 유무에 따른 정사영상의 정확도를 분석하였다. 사진측량용 무인항공 시스템이 개발되었고, 스마트 카메라영상은 image triangulation을 거쳐, 정사영상으로 생성되었다. Image triangulation은 카메라 검정에서 결정된 Interior Orientation (IO) 파라미터의 고려 유무에 따라 수행되었다. 카메라 검정 결과, RMS error가 0.57 pixel로 나타났고, 이것은 비측량용 카메라를 이용한 기존의 연구와 비교했을 때, 우수한 정확도이다. Field experiment에서 IO 파라미터를 고려한 경우, triangulation 결과는 0.1 pixel (RMSE) 이내로 나타났고, 이것은 IO 파라미터를 고려하지 않은 경우에 비해 최소 2배 이상 향상된 결과였다. 정사영상을 제작한 결과, 카메라 검정 자료를 고려한 결과는 고려하지 않은 결과에 비해 정확도가 89 % 향상되었다. UAV 시스템을 위한 탑재체로써 스마트 카메라의 활용 가능성이 높으며, 직접 또는 간접적인 기능을 충분히 담당할 수 있을 것으로 기대된다.
국내 환경에 적합한 케나프 육종을 위해선 비용, 정확도, 속도가 최적으로 설계된 정량적인 고속탐색법(high-throughput)에 기반한 표현형 분석법이 필요하다. 최근 UAV 기반의 원격탐사 기법의 발달로 노지에서 재배되는 작물의 생육인자들에 대한 대량 데이터를 저비용으로 신속하게 얻을 수 있으며 정확하게 분석하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 국내에서 요구되는 케나프의 섬유와 가축 사료로서 육종을 위해 해당 목적과 부합한 케나프 높이를 주요 표현형 인자로 선정하여 UAV-RGB에 SfM 알고리즘 기반의 사진 측량 기술을 적용함으로 높이를 예측하고자 하였다. 기존 방법으로 예측한 작물 높이는 바람에 의한 작물의 흔들림으로 오차가 발생할 수 있으며 키가 2 m 이상 크게 자라 실측도 어려운 문제가 있다. 이러한 문제점을 해결하고자 바람에 흔들리지 않는 일정 높이를 가지는 고정 구조물을 설치하여 기준점을 이용한 모델식으로 기하 보정을 통해 높이 예측성능을 개선하였다. 그 결과 R2는 0.80으로 나타났으며, 보정 전(R2 = 0.80, slope = 0.87, offset = -2.51) 보다 높은 신뢰성(R2 = 0.80, slope = 0.94, offset = -1.62)을 확보하였다. 품종별로 생육단계에 따라 측정한 높이 지도를 통해 얻어진 케나프 키 정보는 품종 별로 유의미한 차이를 보임으로서 해당 방법으로 예측한 케나프 높이가 섬유와 가축 사료 목적의 육종 선발에 활용될 수 있을 것으로 판단하였다.
전국 국도에 설치된 도로표지 위치정보는 MMS(Mobile Mapping System) 기술을 이용하여 지속적으로 갱신하고 있다. MMS에 의해 정확한 도로시설물 매핑이 가능하지만 장비가 고가이고 전문적인 기술이 요구된다. 또한 대상물의 위치 정확도가 GPS 정확도에 크게 좌우된다. 도로시설물 매핑의 경우, 지상 측량이나 유인 항공기에 비해 드론의 운용 장점이 부각되는 분야이다. 특히, 지상 측량에 비해 효율적이고, 유인 항공기에 비해 저예산으로 고해상도의 영상의 획득이 가능하다. 본 연구에서는 도로표지를 대상으로 기존의 모바일 매핑 시스템에 의해 측정된 위치정보의 정확도를 GPS 지상 측량에 의해 검증하고 드론 항공사진 측량 결과와 비교분석 하였다. 드론 항공사진측량에 의한 경우 획득 가능한 공간 정확성을 확인하기 위해 기준점 수 및 중복도에 변화에 따른 정확성을 평가해보았다. 실험 결과 도로 양 끝에 분포한 2개의 기준점으로 충분한 정확도를 얻을 수 있었으며 60%의 중복도로 도로표지의 좌표를 산출하는데 활용할 수 있었다.
본 연구에서는 건설현장을 대상으로 무인항공기(UAV) 촬영을 통하여 얻어진 사진측량 자료를 이용하여 작업발판 등의 가설시설물 설치에 대한 적정성을 검토하였다. 연구대상은 강원대학교 삼척캠퍼스내 건물보강공사를 위한 가시설물이다. 검토대상은 강관비계의 띠장방향 비계기둥 간격, 장선방향 비계기둥 간격, 띠장 간격이다. 무인항공기 측량자료를 이용하여 검토한 결과 장선방향 비계기둥 간격은 기준을 잘 준수하여 설치되어 있었으나, 띠장방향 비계기둥 간격과 띠장 간격은 기준에 미달된 개소도 다수 발견되어 개선이 요구되었다. 특히 띠장 간격은 대부분 지점에서 기준에 미달되어 있었다. 무인항공기촬영으로 3차원 자료를 이용하여 입체적인 측량이 가능하여, 타 시설물에 가려져 있거나 내부에 위치한 시설물도 측량이 가능하였다. 무인항공기 촬영을 통하여 신속하게 현장의 상태를 자료화할 수 있으며, 현장인력의 작업을 방해하지 않고 측량을 수행할 수 있었다. 가시설물의 설치기준은 작업자의 안전확보를 위해 반드시 준수되어야 함에도 불구하고 현장에서는 아직 소홀히 다루어지고 있음을 알 수 있었다. 현장공정관리에 무인항공기 등을 활용하여 정기적으로 점검을 할 수 있도록 법적 제도가 보완되어야 한다고 판단되었다.
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.
석회석 채광을 위한 노천광산에는 산림훼손과 지형의 급격한 변화로 급경사의 절개면이 발생하기 때문에 안전사고 예방을 위한 기술개발과 많은 노력이 필요하다. 환경파괴를 줄이고, 노천광산의 안전한 개발을 위해서는 정확한 3차원 지형정보를 제작하여야 한다. 이에 본 연구에서는 무인항공기를 이용하여 사진촬영 및 3D 레이저 스캔을 수행하고, 노천광산에 대한 지형정보를 구축하였다. 무인항공기로 취득된 데이터의 처리를 통해 DSM (Digital Surface Model), DEM (Digital Elevation Model) 및 정사영상을 제작하였으며, 결과물을 GNSS (Global Navigation Satellite System) 측량성과와 비교하여 정확도를 평가함으로써 활용성을 제시하고자 하였다. 연구 결과 사진 및 3D 레이저 스캐닝 결과물의 정확도는 각각 11cm, 8cm 정도를 나타내었으며, 정확도 평가 결과와 데이터의 특징 분석을 통해 무인항공기를 이용한 노천광산의 지형정보 구축에 대한 활용성을 제시할 수 있었다. 향후 광물자원 개발 분야에 무인항공기를 이용한 정확한 3차원 지형정보의 구축 및 활용은 효과적인 광산관리 및 안전사고 예방에 크게 기여할 것이다.
지표면 온도는 지면-대기의 상호 순환을 이해하는데 중요한 요소로 알려져 있지만 시공간적 변동성이 크기 때문에 정규적인 관측은 거의 이루어지지 못하고 있다. 기존의 지표면 온도는 위성 영상을 이용하여 관측하고 있지만 위성의 특성상 긴 재방문주기와 낮은 정확도의 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 기존의 위성 영상을 활용한 지표면 온도 관측의 대체가능성을 확인하기 위해 무인항공기에 열적외선 센서를 탑재하여 단일 영상을 취득하였다. 취득된 영상은 JPEG 영상에서 TiFF 영상으로 변환하여 정사영상을 제작하였으며 정사영상의 DN값을 이용하여 실제 지표면 온도로 계산하였다. 계산된 피복별 지표면 온도의 정확도를 평가하기 위해 영상촬영과 동시에 적외선 온도계로 직접 관측한 지표면 온도와 비교하였다. 두 가지 방법으로 관측한 지표면 온도를 비교 했을 때, 모든 피복들에 대해서 정확도가 열적외선 센서의 관측 정확도 이하로 나타났다. 따라서 무인항공기에 탑재된 열적외선 센서를 이용하여 기존의 지표면 온도 관측 방법인 위성 영상의 대체 가능성을 확인하였다.
본 연구는 지적기준점과 필지경계점에 대하여 무인항공기를 비행고도별로 40m, 100m로 구분하고 정사영상과 GNSS 지상현황측량을 통한 필지경계점 좌표간의 차이를 비교하여 정확도를 제시하였다. 연구결과, 첫째, 공간해상도 분석에서 비행고도별 정사영상에 대한 평균오차는 40m일 때 0.024m, 100m일 때 0.034m의 정확도로 나타났고, 비행고도 100m보다 40m에서 공간해상도와 위치 정확도가 높은 것으로 분석되었다. 둘째, 비행고도에 따른 지형지물별 영상인식의 정확도 분석을 위해 대공표지 없음, 녹색, 적색의 세가지 경우로 구분하여 비교한 결과 적색의 경우 RMSE가 X=0.039m, Y=0.019m, Z=0.055m로 가장 높은 정확도로 나타났다. 셋째, 정사영상과 현장실측을 통한 좌표를 비교한 결과 지적기준점의 경우 전체 RMSE는 X=0.029m, Y=0.028m, H=0.051m로 나타났고, 필지경계점의 경우 X=0.041m, Y=0.030m로 나타났다. 결론적으로 본 연구결과를 토대로 볼 때, 지적측량을 위한 정사영상 관련 법률규정에서 비행고도별 평균오차 0.05m 미만으로 제한한다면, 공간정보취득 뿐만 아니라 지적측량에도 경제적이고 효율적인 방법이 될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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