토목공사 발주기관은 공사현장이 대부분 원거리에 위치하고 담당공무원도 다수의 현장을 관리하게 되므로 간접적 방식으로 현장을 관리하고 있다. 토목공사 현장은 광범위한 작업구역을 가지므로 현장 실무자의 보고에 의한 간접적 관리방식으로는 사업전체의 현황을 신속하게 파악하기가 쉽지 않다. 이러한 문제점을 해소하기 위해 발주기관과 현장간의 현장관리시스템은 오프라인에서 온라인방식으로 변화되고 있다. 본 연구에서는 UAV에서 취득한 현장의 3차원정보를 활용하여 원거리에 위치한 현장과 감독기관간에 관련 정보를 온라인으로 공유할 수 있는 개선된 현장관리시스템을 제시한다. 이를 위하여 연구에서는 다수의 실제 현장의 현장관리 운영체계의 문제점을 분석하여 UAV활용 현장관리시스템에 필요로 하는 공사현황보고 및 온라인 정보관리 등의 주요기능을 도출하였다. 연구에서 개발된 시스템은 실제 공사 중인 현장에 적용하여 활용성을 검증하였으며, 다수의 현장 조사를 통하여 기존의 간접적 현장관리 방식과의 효율성 개선사항을 분석하였다.
최근 몇 년 동안 무인비행체는 다양한 산업 분야에서 널리 사용되고 있다. 그러나, 무인비행체에 대한 의존도가 급격하게 높아짐에 따라 무인비행체의 보안과 안전에 대한 우려가 커지고 있다. 현재 무인비행체의 제어권을 탈취하거나 웹 애플리케이션에서 무인비행체와 통신할 수 있는 권한을 탈취하는 등 다양한 취약점들이 공개되고 있다. 하지만, 무인비행체의 보안과 관련된 연구가 많이 부족한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 실제 환경과 유사한 HITL 시뮬레이션 환경에서 무인비행체의 패킷 데이터를 수집하여 패킷 데이터가 정상 데이터인지 비정상 데이터인지 판단하는 연구를 진행하였다. 또한, 본 논문에서는 모델링 과정에서 Computation Cost를 줄이고 데이터 해석의 용이성을 높이는 방법과 정상 데이터만을 학습하여 비정상 데이터를 탐지하는 기계 학습 기반 이상 탐지 모델 및 최적화된 하이퍼 파라미터값을 제안한다.
최근 새만금 방조제 건설이 완료됨에 따라 주변 연안지역의 지형에 많은 변화가 감지되었다. 본 연구대상지는 격포해수욕장으로서 새만금 사업 준공 후 연안침식에 따른 모래 유실 등으로 인해 양빈사업 등이 검토되고 있는 상황이다. 본 연구에서는 연안지형 변화 탐지를 위한 UAV (Unmanned Aerial Vehicle) 활용기술을 제시하는 것으로서 총 3회에 걸쳐 UAV 영상을 촬영하였다. 영상촬영은 DJI Inspire 2 UAV를 활용하였으며 VRS(Virtual Reference Service) 측량성과와 연계하여 Pix4D Mapper SW를 통해 정사영상과 수치표면모델(DSM; Digital Surface Model)을 제작하였다. 먼저 2018. 6. 29 ~ 2018. 12. 10 사이의 지형변화 탐지를 수행한 결과 침식과 퇴적의 최대값은 각각 2.56m와 2.24m로 나타났으며 평균적으로는 0.01m의 퇴적이 발생하였다. 그리고 2018. 6. 29 ~ 2019. 6. 14 동안의 침식과 퇴적의 최대값은 각각 2.31m와 2.28m로 나타났으며 평균값은 0.02m의 침식이 발생하였다. 또한 2018. 12. 10 ~ 2019. 6. 14 사이에는 침식과 퇴적의 최대값이 각각 2.28m와 2.55m로 나타났으며 평균값은 0.03m의 침식이 발생하였다. 지형변화를 보다 상세히 모니터링하고자 퇴적과 침식구간을 나누어 분석을 수행한 결과, 2018. 6. 29 ~ 2018. 12. 10 사이에는 0.5m 이내의 침식과 퇴적구간 면적이 각각 13,324.4m2와 14,667.3m2로 퇴적구간의 면적이 1,342.9m2 만큼 높게 나타났으며, 2018. 12. 10 ~ 2019. 6. 14 사이에는 0.5m 이내의 침식과 퇴적구간 면적이 각각 16,176.6m2와 11,723.0m2로 침식구간의 면적이 4,453m2 만큼 높게 나타났다. 또한 2018. 12. 10 ~ 2019. 6. 14 사이에는 0.5m 이내의 침식과 퇴적구간 면적이 각각 16,821.6m2와 11,126.4m2로 침식구간의 면적이 5,695.2m2 만큼 크게 분석되었다. 이와 같이 UAV 영상 기반의 연안지형 모니터링을 수행할 경우 시계열 지형변화를 효과적으로 모니터링할 수 있으며, 이러한 업무는 새만금 방조제 건설에 따른 지형변화의 영향평가 등 다양한 연안업무에 활용될 수 있을 것이다.
쌀 수급 조절 정책의 합리적 수립을 지원하기 위해서는 벼 재배면적의 조기 추정이 필요하다. 본 연구는 국내 벼 주산지인 김제시를 대상으로 Sentinel-1 위성영상을 활용하여 이앙이 마무리되는 7월 초순 벼 재배면적을 조기에 추정하기 위해 최적의 훈련자료 수집을 위한 무인기(UAV) 영상 활용 방안을 제시하고자 수행하였다. 5월부터 7월 초까지 수집한 Sentinel-1 위성영상은 ESA에서 제공하는 SNAP(SeNtinel application platform, Version 8.0)프로그램으로 전처리하고 팜맵을 활용하여 농경지만을 추출하였다. 벼 재배지 중심 지역과 벼·콩 혼재지 무인기 영상 촬영 영역을 혼합하여 훈련자료로 선정하여 김제시 전체 벼 재배지를 추정한 결과, 정확도와 카파 계수는 각각 89.9%, 0.774로 가장 좋은 결과를 보였는데, 이는 김제시 전역을 대상으로 무작위 표본조사를 수행하여 분류한 결과와 비교 시 전체 정확도 1% 내외, 카파 계수 0.02~0.04 범위에서 차이를 보여 벼 재배지 조기 추정을 위한 무인기 영상 활용 가능성을 확인할 수 있었다.
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.
This paper contains the multi-mission scheduling optimization of UAV within a given operating time. Mission scheduling optimization problem is one of combinatorial optimization, and it has been shown to be NP-hard(non-deterministic polynomial-time hardness). In this problem, as the size of the problem increases, the computation time increases dramatically. So, we applied the genetic algorithm to this problem. For the application, we set the mission scenario, objective function, and constraints, and then, performed simulation with MATLAB. After 1000 case simulation, we evaluate the optimality and computing time in comparison with global optimum from MILP(Mixed Integer Linear Programming).
In this paper, we report the results of a conceptual study to develop of a multi-purpose medium-sized UAV that can safely perform missions in harsh maritime environments. In this study, we focused on developing UAVs capable of performing three maritime missions that urgently require the application of medium-sized UAVs: marine ecosystem management, ocean surveillance system, and response to marine accidents. Furthermore improvement points for the above three naval missions using medium-sized UAVs were derived in preparation for the problems of the existing mission performance. Finally, by developing and analyzing the utilization scenario of the medium-class UAV, the required performance suitable for each mission was defined and assigned to the related mission equipment, A new maritime management plan was proposed using the medium-class UAV system equipped with replaceable mission equipment.
한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.1
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pp.145-150
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2006
The paper deals with integrated navigation and sense & avoid systems for small unmanned aerial vehicles (UAV). First an introduction to the current UAV activities of the institute is given. It is followed by an overview about the integrated navigation system developed for small UAVs. The system is based on a tightly-coupled GPS/INS architecture. But instead of using delta-ranges, time-differenced carrier phases are used to aid the INS. Finally, results from navigation filter validation in flight tests are presented. After that an overview about sense and avoid strategies for application in small unmanned aircraft is given. From this a guideline for developing such a system for the institute's UAVs is presented.
최근 영농분야에서 종자파종, 병충해 방제 등에 무인항공기(UAV ; Unmanned Aerial Vehicle)를 활용한 응용이 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 UAV에 다양한 파장대의 영상센서를 탑재하고 SfM(Structure from Motion) 영상해석기법과 연계한'고해상 저고도 원격탐측시스템(UAS ; Unmanned Aerial System)'를 구성, UAS 기반 식생조사의 효용성을 고찰하여 정밀영농의 활용성을 검토하였다. 이를 위해 저가 UAV에 가시 컬러(VIS_RGB ; Visible Red, Green, and Blue) 영상센서, 수정된 BG_NIR(Blue Green_Near Infrared Red) 근적외 영상 센서, $7.5{\sim}13.5{\mu}m$ 분광대역의 열적외 영상(TIR ; Thermal Infrared Red)센서를 조합 연계한 UAS를 구성하였다. 또한, 가시 근적외 및 열적외 파장대를 기본요소로 광합성에 따른 식물의 엽록소, 질소 및 수분 함유량 등을 검토할 수 있는 총 10종의 식생지수를 선정, 식생상태 검출에 활용하였다. 시험대상지에 대한 각 파장대역의 영상을 획득하고 사전에 조사된 지상 피복현황을 기준으로 각 식생지수의 분포도 및 식생지수 간 상관성(결정계수 R2) 등을 비교 고찰하여 무인항공기를 활용한 가시 컬러, 근 적외 및 열 적외 영상에 의한 식생상태의 검측 수행능력을 검토하였다. 저가 무인항공기에 VIS_RGB, BG_NIR 및 TIR 영상 센서를 탑재, 식생조사의 효용성을 종합적으로 검토한 결과, 인공위성과 항공영상에 의존한 과거의 식생조사방식 대비, 영상해상도, 경제성 및 운용성 면에서 UAV기반 고해상 저고도 원격탐측시스템(UAS)의 효용성을 입증할 수 있었으므로 정밀농업, 수계 및 산림조사 등의 분야에 그 활용이 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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