• 한국측량학회지
• /
• 제34권6호
• /
• pp.619-627
• /
• 2016

Cells of a PV (photovoltaic) module can suffer defects due to various causes resulting in a loss of power output. As a malfunctioning cell has a higher temperature than adjacent normal cells, it can be easily detected with a thermal infrared sensor. A conventional method of PV cell inspection is to use a hand-held infrared sensor for visual inspection. The main disadvantages of this method, when applied to a large-scale PV power plant, are that it is time-consuming and costly. This paper presents an algorithm for automatically detecting defective PV panels using images captured with a thermal imaging camera from an UAV (unmanned aerial vehicle). The proposed algorithm uses statistical analysis of thermal intensity (surface temperature) characteristics of each PV module to verify the mean intensity and standard deviation of each panel as parameters for fault diagnosis. One of the characteristics of thermal infrared imaging is that the larger the distance between sensor and target, the lower the measured temperature of the object. Consequently, a global detection rule using the mean intensity of all panels in the fault detection algorithm is not applicable. Therefore, a local detection rule was applied to automatically detect defective panels using the mean intensity and standard deviation range of each panel by array. The performance of the proposed algorithm was tested on three sample images; this verified a detection accuracy of defective panels of 97% or higher. In addition, as the proposed algorithm can adjust the range of threshold values for judging malfunction at the array level, the local detection rule is considered better suited for highly sensitive fault detection compared to a global detection rule. In this study, we used a panel area extraction method that we previously developed; fault detection accuracy would be improved if panel area extraction from images was more precise. Furthermore, the proposed algorithm contributes to the development of a maintenance and repair system for large-scale PV power plants, in combination with a geo-referencing algorithm for accurate determination of panel locations using sensor-based orientation parameters and photogrammetry from ground control points.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제23권4호
• /
• pp.234-252
• /
• 2020

계측기기만을 이용한 현장 상황대응의 재래적 방식에서 벗어나 온라인 '첨단기술(Hi-Technology)'과 오프라인의 '직관적 경험(Hi-Experience)'을 융합한 하이브리드(Hybrid) 재해관리 기법의 유효성을 검증하였다. 이를 위해 대상 현장에 매설된 상시 계측기 GNSS(RTK) 5대를 지상기준점(Ground Control Point, GCP)으로 사용하였다. 또한, 인근 지점에 크기 불변 특징점(Scale Invariant Feature Transform, SIFT) 4곳을 추출하여 검사점(Control Point, CP)으로 활용하였다. 이를 통해 현장 실측치와 드론기반 3차원 측정 결과치와의 정확도를 각 좌표값의 차이의 평균제곱근오차(Root Mean Square Error)를 이용하여 분석하였다. 결과적으로 드론에 의해 획득된 3차원 수치 모델을 정밀하게 후처리 분석함으로써 피사체의 모든 지형지물이 변위추적의 객체로 활용할 수 있음을 확인할 수 있었다. 포인트 클라우드(Point cloud) 기반의 3-D 수치 영상은 현장 그대로의 모습을 초실감, 고정도 가시화 함으로서 직관적인 경험에 공감할 수 있는 친화적인 솔루션을 제공하며, 단순 신호처리 기반의 계측기기 하드웨어 중심의 재해관리를 탈피해 인명피해/예산 절감 등 비탈면 유지관리에 최적의 플랫폼을 제공할 수 있을 것으로 판단된다. 특히, 특정 위치에 설치된 특정지점(Pin-point) 센서에 의존한 국지적인 정보의 한계를 뛰어넘어 기술생산 중심에서 재난관리의 중심으로 신속하게 전환될 수 있는 매개체가 될 것으로 기대한다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제35권5_1호
• /
• pp.727-736
• /
• 2019

본 연구에서는 여러 장의 무인항공기 영상을 사용하여 대상지역에 대한 포인트 클라우드를 생성하고, 데이터 세트 간 발생하는 이격과 중복점을 제거하는 방안에 대한 연구를 수행하였다. 이를 위해 사진 측량 기반의 IBA(Incremental Bundle Adjustment)기법을 적용하여 무인기의 위치/자세를 보정하고 스테레오 페어를 구성했다. 각각의 스테레오 영상으로부터 에피폴라 영상을 생성하고 MDR(Multi-Dimensional Relaxation) 정합 기법을 적용하여 포인트 클라우드를 생성하였다. 다음으로 스테레오 영상 간 관측 벡터에 기반한 포인트 클라우드 등록을 통해 서로 다른 스테레오 페어로부터 생성된 포인트 클라우드 간 이격을 제거하였다. 마지막으로 점유격자(Occupancy grid) 기반 통합 알고리즘을 적용하여 중복점이 제거된 하나의 포인트 클라우드를 생성하였다. 실험은 무인항공기에서 취득된 연직 촬영 영상을 사용하였으며, 실험을 통해 서로 다른 스테레오 페어로부터 생성된 포인트 클라우드 간 이격 및 중복점 제거가 가능함을 확인하였다.

• 한국지구과학회지
• /
• 제39권1호
• /
• pp.46-52
• /
• 2018

이 논문은 자체 개발된 드론을 이용하여 사진측량기술을 적용하여 3차원 수치지표면모델(DSM)개발 연구를 수행하였다. 이 DSM을 개발하기 위하여 제주도 지역을 선정하여 24장의 사진을 개발된 드론으로 직접 촬영을 수행하였다. 촬영된 사진의 정확한 3차원 좌표를 부여하기 위하여, 10개의 지표기준점(GCP)점을 선정하여 상대측위 지구위치시스템(DGPS)측량을 실시하였다. 사진의 정확도를 평가하기 위하여 3개의 GCP점을 선정하여 사진상의 좌표와 지상점의 좌표의 정확도를 비교하였다. 사진좌표계과 지상좌표계의 정확도를 평가한 결과 수평오차는 8.8-14.7 cm로 나타났으며, 연직오차는 12.4 cm로 나타났다. 이 정확도는 국토지리정보원(NGII)이 인정하는 1/1,000 수치지도의 정확도를 가지는 측량결과이다. 이 연구를 통하여 본 연구에서 개발된 드론과 사진측량기법이 제주지역에서 우리가 원하는 DSM자료를 얻는데 유용한 기술임을 알 수 있었다.

• 한국측량학회지
• /
• 제35권6호
• /
• pp.453-460
• /
• 2017

고압 송전선은 전선을 느슨하게 가선하여 약간의 이도를 유지하도록 되어있다. 현재 송전선의 이도를 측정하는 방법은 직접 측량에 의존하고 있고 비교적 정확한 값을 얻을 수 있지만, 송전탑에 직접 승탑하거나 가까이 접근해야하는 위험성 및 어려움이 있다. 본 연구에서는 대상체에 접근하지 않고 3차원 측정을 수행하기 위해 저가의 드론을 활용한 항공사진측량 기법을 사용하였다. 선형 구조물인 송전선은 매핑을 위한 특징점이 존재하지 않기 때문에, 송전선의 방향과 수직이 되도록 에피폴라 라인을 형성하여 입체 사진 처리기법을 통해 송전선의 3차원 매핑을 수행하고, 송전선의 처짐량을 도출하였다. 사진측량기법에 의한 측정 결과 무타겟 토탈스테이션을 사용하여 직접 측정한 두 지점의 송전선의 처짐량과 비교하였을 때 수직 정확도가 15~16cm로 파악되었고 이는 해당 지점 처짐량 대비 5% 이내 및 대상 송전선 이도량의 3% 이내에 해당하는 값이다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제24권2호
• /
• pp.304-310
• /
• 2020

본 연구는 레이저스캐닝과 포토그래메트리 소프트웨어를 이용한 3D모델링과 실제 수목 사이의 재현 특성(수형, 질감, 세부 치수)을 비교분석하여 그 활용성을 밝히는데 있다. 연구 방법은 포토그래메트리(Pix4d)와 3D스캐너(Faro S350)를 이용하여 향나무를 3D모델링으로 재현하였다. 연구 결과 3D스캐닝과 포토그래메트리 모두 높은 재현성을 보였다. 특히 원거리에서 UAVs로 촬영한 포토그래메트리에 비해, 3D스캐닝 기술은 수피와 잎의 재현에 있어 매우 우수한 결과를 보였다. 수목의 세부 치수를 비교한 결과, 실제 수목과 3D스캐닝 사이의 오차는 1.7~2.2%로 스캐닝 결과가 실제 수목보다 크게 나타났으며, 실제 수목과 포토그래메트리 사이의 오차는 0.2~0.5%로 포토그래메트리에 의한 모델링이 실제 수목보다 크게 측정되었다. 본 연구는 수목의 가상 3D모델링 구현특성을 살핌으로써, 향후 BIM을 위한 조경수목 DB 구축, 증강현실 연계 조경 설계 및 경관 분석, 노거수의 보전 등의 활용을 위한 기초 연구로서 의의를 가진다.

• 한국측량학회지
• /
• 제36권6호
• /
• pp.565-572
• /
• 2018

최근 들어 운용비용이 저렴하고 신속한 데이터 획득 및 처리가 가능한 무인항공기(드론)를 이용한 측량 및 지도 제작이 활발히 진행되고 있으며, 그 활용도는 지형 변화분석, 시설물 모니터링, 농업, 임업 등 여러 분야로 확장되고 있다. 드론의 높은 활용도의 바탕에는 높은 공간 정확도의 획득이 가능하다는데 있으며, 관련하여 드론 기반 공간 정확도의 평가 결과가 여러 연구를 통해 보고되었다. 대부분의 연구는 잘 분포된 지상기준점을 활용하여 획득 가능한 정확도를 분석한 경우이며, 부분적으로 기준점의 개수의 변화에 따른 정확성을 평가한 경우가 있다. 본 연구에서는 도로, 관로, 철도 등 선형 대상지에 드론을 이용한 측량을 수행할 경우 획득 가능한 공간 정확성을 확인하기 위해, 기준점 배치를 여러 조합으로 나누어 정확성을 평가 해보았다. 선형 대상지를 따라 기준점의 편위 및 밀도에 따른 정확성을 평가하였고, 추가적으로 카메라 캘리브레이션의 영향, 횡중복 스트립 개수에 따른 정확성 또한 평가하였다. 실험 결과 기준점의 밀도에 비해 기준점 배치의 편위가 정확성에 더 큰 악영향을 주었으며, 미리 카메라 캘리브레이션을 수행하고 사용하는 것이 현장 셀프 캘리브레이션에 비해 기준점의 배치나 개수가 충분치 못한 경우에 오차를 줄일 수 있었다. 또한, 선형 방향으로의 스트립 수를 늘리는 것은 정확도 향상에 큰 도움이 되지 않았다.

• 한국전통조경학회지
• /
• 제32권3호
• /
• pp.213-220
• /
• 2014

본 연구는 최근 급속한 기술발전이 이루어지고 있는 (UAV)를 활용하여 지형분석에 적용하기 위한 실험적 연구로 드론과 자동 경로비행에 필요한 시스템을 구축하였다. 구축된 시스템을 이용하여 경로비행의 안정성을 검토하였으며, Waypoint를 이용한 경로비행 촬영을 실시하여 유용성을 검증한 결과는 다음과 같다. 첫째, 9.3ha에 달하는 면적에 대해 경로비행을 실시한 결과 준비시간을 포함하여 실측시간이 총40여분 소요되었으며, 지상부에서 인가한 고도와 속도를 일정하게 유지하는 것을 알 수 있었다. 또한 경로비행 시 지상부에서 설정한 Waypoint 지점에서 정확하게 촬영임무를 수행하여, multicopter를 이용한 사진실측의 효율성을 확인하였다. 둘째, 일반 실측용 무인항공기에 비해 가볍고 저렴한 multicopter와 디지털카메라를 이용하여 촬영의 기동성과 경제성을 확인하였으며, 촬영된 사진데이터의 정합과 DEM, DXF파일의 추출을 통해 수치지형도 보다 정밀한 지형분석이 가능하여 multicopter를 이용한 지형실측의 가능성을 확인하였다. 셋째, 하천내부에 대한 고해상 정사영상사진(20Cm급)을 제작함으로써 하천변일대에 대한 식생과 지형의 변화 등에 대한 분석이 가능한 것을 확인하였다. 또한 촬영지점의 GPS좌표에 대한 데이터베이스를 통해 미세지형의 변화 등과 같은 경관변화와 하천변 일대 또는 수림지 등에 대한 식생변화 등을 지속적으로 모니터링 할 수 있는 기반이 마련 될 수 있을 것으로 판단된다. 넷째, 정사영상분석을 통해 만들어진 DEM은 지형분석 및 가시권 분석 등과 같은 경관분석에서 보다 심도 있는 연구에 활용될 수 있을 것이다. 특히 현재 정부에서 추진 중인 '3차원 국토공간 정보 구축사업'과 연계하여 역사문화자원에 대한 3차원 지형정보 제공 등에도 널리 활용 될 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구는 UAV를 이용한 지형분석 및 활용방안에 대한 연구로 도시 및 하천 등 다양한 지형에 대한 분석이 가능할 뿐만 아니라 사적 및 명승 등의 경관관리에 대한 연구와 DSM구축에 따른 가시권 분석 등의 역사문화자원에 대한 관리에도 폭넓게 활용 될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국산업융합학회 논문집
• /
• 제25권3호
• /
• pp.397-406
• /
• 2022

Recently, research and development to revitalize smart construction are being actively carried out. Accordingly, 3D mapping technology that digitizes construction site is drawing attention. To create a 3D digital map for construction site a point cloud generation method based on LiDAR(Light detection and ranging) using MMS(Mobile mapping system) is mainly used. The purpose of this study is to analyze the accuracy of MMS LiDAR-based point cloud data. As a result, accuracy of MMS point cloud data was analyzed as dx = 0.048m, dy = 0.018m, dz = 0.045m on average. In future studies, accuracy comparison of point cloud data produced via UAV(Unmanned aerial vegicle) photogrammetry and MMS LiDAR should be studied.

• 한국측량학회지
• /
• 제37권6호
• /
• pp.427-434
• /
• 2019

본 연구에서는 SfM (Structure from Motion) 기술을 기반으로 항공삼각측량을 수행하고 3차원 포인트 클라우드를 생성하며 정사모자이크를 제작할 수 있는 Agisoft Metashape의 병렬처리 성능을 평가하였다. SfM의 속성상 상호표정에 해당하는 Align photos와 3차원 포인트 클라우드를 생성하는 Build dense cloud가 대부분의 시간을 차지하는데, Metashape에서는 이러한 과정에서 CPU (Central Processing Unit)의 다중코어와 함께 GPU (Graphics Processing Unit)를 이용하여 병렬처리를 수행할 수 있다. 세 가지 병렬처리 방법(CPU only, GPU only, CPU + GPU)과 두 가지 운영체제(Windows, Linux)를 조합하여 총 여섯 가지 조건으로 대용량 무인기 영상으로부터 정사모자이크를 제작하였다. 아울러 사용자의 개입 없이 자동화된 방법으로 영상에서 지상기준점을 인식하여 항공삼각측량의 RMSE (Root Mean Square Error)를 측정함으로써 각 조건에 따른 결과의 일관성을 평가하였다. 4220만 화소의 무인기 영상 521장으로부터 정사모자이크를 제작한 결과, 본 연구에서 사용한 시스템에서는 CPU와 GPU의 조합이 가장 나은 성능을 나타내었고 모든 조건에서 Linux가 Windows보다 나은 성능을 나타내었다. 그러나 항공삼각측량의 RMSE를 측정한 결과, 각 설정에 따른 RMSE 값에서 오차 범위 안에서 미세한 차이가 나타났다. 따라서 Metashape는 운영체제 및 병렬처리 여부에 관계없이 동일한 결과가 도출되도록 개선할 여지가 있는 것으로 판단된다.