최근 무인항공기를 지칭하는 드론 관련 산업이 미래를 이끌 신산업으로 부상하고 있으며, 이러한 현상은 카메라, 게임기 등의 역할을 하고 있는 스마트폰의 활용 현상과 같이 개인의 드론 활용도 급속도로 확산될 것으로 예측된다. 군사적 목적으로 로봇 비행체로만 인식되었던 드론이 이제 어른들의 장남감 또는 항공영상 등에 활용됨으로써 일상 생활에 근접하고 있는 실정이다. 이 논문에서는 고령화 인력을 드론테크 산업에 유입하여 활용할 수 있는 교육 방안 제시에 주요 목적이 있다. 드론의 조종 기술, 항공촬영 등이 고령층 인력의 교육을 통하여 현실적으로 고령층에게도 유용하다는 사실이 검증됨으로써, 고령층의 일자리 창출로 연계될 수 있는 결과를 보인다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권10호
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pp.3858-3874
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2021
As an essential part of the urban transportation system, precise perception of the traffic flow parameters at the traffic signal intersection ensures traffic safety and fully improves the intersection's capacity. Traditional detection methods of road traffic flow parameter can be divided into the micro and the macro. The microscopic detection methods include geomagnetic induction coil technology, aerial detection technology based on the unmanned aerial vehicles (UAV) and camera video detection technology based on the fixed scene. The macroscopic detection methods include floating car data analysis technology. All the above methods have their advantages and disadvantages. Recently, indoor location methods based on wireless signals have attracted wide attention due to their applicability and low cost. This paper extends the wireless signal indoor location method to the outdoor intersection scene for traffic flow parameter estimation. In this paper, the detection scene is constructed at the intersection based on the received signal strength indication (RSSI) ranging technology extracted from the wireless signal. We extracted the RSSI data from the wireless signals sent to the road side unit (RSU) by the vehicle nodes, calibrated the RSSI ranging model, and finally obtained the traffic flow parameters of the intersection entrance road. We measured the average speed of traffic flow through multiple simulation experiments, the trajectory of traffic flow, and the spatiotemporal map at a single intersection inlet. Finally, we obtained the queue length of the inlet lane at the intersection. The simulation results of the experiment show that the RSSI ranging positioning method based on wireless signals can accurately estimate the traffic flow parameters at the intersection, which also provides a foundation for accurately estimating the traffic flow state in the future era of the Internet of Vehicles.
최근 멀티콥터는 비행 안정성 향상을 위해 다양한 충돌회피 센서를 탑재하고 있다. LiDAR를 이용해 3차원 위치를 인식하거나 다수 카메라와 실시간 SLAM 기술을 이용해 장애물과의 상대 위치를 계산하기도 한다. 또한 소형 프로세스와 카메라로 구성된 3D 깊이 센서를 사용하기도 한다. 본 연구에서는 충돌회피 소프트웨어 기술 개발을 위한 플랫폼으로써 상용 부품을 활용해 실내 비행이 가능한 소형 충돌회피 멀티콥터 시스템을 개발하였다. 멀티콥터 시스템은 LiDAR, RealSense, GPU 보드를 탑재하였고, 비행시험을 통해 YOLO 알고리즘 기반의 사물 인식 및 충돌회피 기능을 검증하였다. 이 논문에서는 시스템 설계/제작 및 탑재 장비 선정과정, 비행시험 결과에 관해 기술하였다.
This study focuses on the development of a Last-Mile delivery service using unmanned vehicles to deliver goods directly to the end consumer utilizing drones to perform autonomous delivery missions and an image-based precision landing algorithm for handoff to a robot in an intermediate facility. As the logistics market continues to grow rapidly, parcel volumes increase exponentially each year. However, due to low delivery fees, the workload of delivery personnel is increasing, resulting in a decrease in the quality of delivery services. To address this issue, the research team conducted a study on a Last-Mile delivery service using unmanned vehicles and conducted research on the necessary technologies for drone-based goods transportation in this paper. The flight scenario begins with the drone carrying the goods from a pickup location to the rooftop of a building where the final delivery destination is located. There is a handoff facility on the rooftop of the building, and a marker on the roof must be accurately landed upon. The mission is complete once the goods are delivered and the drone returns to its original location. The research team developed a mission planning algorithm to perform the above scenario automatically and constructed an algorithm to recognize the marker through a camera sensor and achieve a precision landing. The performance of the developed system has been verified through multiple trial operations within ETRI.
위성산출물의 검증은 위성자료를 이용하게 되는 후속 분석작업에 결정적인 영향을 미친다. 특히, 탁하고 얕은 수심의 육상 인근 해역에서의 해색산출물은 해수구성입자 분포의 복잡성으로 인하여 오랫동안 그 성능 개선이 이루어지지 않고 있어왔다. 또한, 선박이나 고정관측소를 이용한 검증은 위성산출물과 현저히 차이나는 공간범위로 인하여 명확한 한계점을 노출해왔었다. 본 연구는 우선 선박을 이용한 현장조사를 통해서 천리안해양위성2호(GOCI-II)의 주요 산출물인 원격탐사반사도, 엽록소농도, 총부유물농도, 용존유기물 등에 대한 검증을 수행하였다. 둘째로, 본 연구에서는 드론영상을 이용한 산출물 검증을 위한 초기분석결과를 제시하였다. 선박과 위성사이의 공간범위 차이를 메우기 위하여 각 선박 정점에서 드론에 탑재된 MicaSense RedEdge 카메라를 이용해 해수에 대한 다분광 영상을 획득하였다. 향후 드론을 이용한 위성산출물 검증에 활용되도록 드론 고도에 따른 해수복사휘도의 변화를 분석하였다. 제한된 숫자의 현장조사 자료 개수이지만, 검증결과, 555 nm 에서의 GOCI-II 원격탐사반사도는 약 30% 가량 과대추정 되는 것으로 나타났고, 엽록소농도 및 용존 유기물은 현장 측정값과의 상관도가 낮았다. 총부유물농도는 결정계수 약 0.6의 상관도를 나타내었고 약 20%의 불확도를 가지는 것으로 나타났다.
공간해상도는 영상품질을 평가하는 매우 중요한 파라미터들 중의 하나이다. 본 연구에서는 무인 항공영상의 품질평가 방안의 일환으로 bar target과 Siemens star 도형을 이용하여 공간해상도와 MTF(Modulation Transfer Function)를 평가하는 방안을 제시하였다. 이를 위하여 고정익 eBee(Canon IXUS)로는 비행고도 130m와 260m로 촬영하고, 회전익 GD-800(SONY NEX-5N)으로는 130m, Phantom 4 pro(FC 6310)는 90m 고도에서 각각 촬영하여 정사영상을 제작하여 공간해상도를 측정하였다. 실험결과 공간해상도는 Siemens star와 Bar target 모두에서 카메라에 관계없이 정확히 비행고도에 비례하여 낮아짐을 알 수 있었다. 즉, 서로 상이한 카메라가 탑재된 Canon IXUS(eBee)와 SONY NEX-5N(GD-800)으로 130m의 동일 고도에서 촬영한 영상의 공간해상도는 4.1cm로 동일하였으며, eBee 260m의 경우에는 공간해상도가 8.0cm이었다. 아울러 Siemens star로 측정한 해상도가 Bar target에 비하여 모든 고도에서 1~2cm 가량 낮았다. 영상의 해상도와 명암 정보를 동시에 나타내는 MTF의 ${\sigma}_{MTF}$ 측정에서도 비행고도에 비례하는 일반적인 경향을 알 수 있었다. 하지만 130m 동일고도에서 SONY NEX-5N(GD-800)의 ${\sigma}_{MTF}$ 는 0.36이고, Canon IXUS(eBee)는 0.59로 카메라 성능이 더 좋은 SONY NEX-5N(GD-800)이 우수함을 알 수 있었다. 본 연구의 결과는 무인항공영상의 공간해상도 분석과 품질의 신뢰도 향상에 기여할 것으로 기대한다.
콩은 식량작물 중 단백질 함량이 매우 높고 식생활에서 여러가지 형태로 소비되기 때문에 매우 중요한 식량자원 중 하나이다. 콩은 일반적으로 노지에서 재배되기 때문에 콩의 생산량 및 품질은 갑작스런 기후 변화에 큰 영향을 받는다. 최근 폭염 및 폭우 등과 같은 이상기후로 인해 콩의 생산량이 불안정해짐에 따라 콩의 생육을 실시간으로 추정하여 품질저하를 예방할 수 있는 기술 개발이 필요하다. 본 연구에서는 회전익무인기에 장착된 다중분광 센서를 이용하여 콩 생육을 추정하기 위해 수행되었다. 반사값을 이용하여 산출된 정규화 식생지수(NDVI, GNDVI)와 단순비 식생지수(RRVI, GRVI)와 콩 생육 데이터(생체중, 건물중, 엽면적지수)로 선형회귀분석을 실시하여 생육 추정 모델을 개발하였다. 그 결과, 정규화 식생지수인 NDVI를 이용한 엽면적 지수 추정 모델(R2=0.587, RMSE=1.01 ㎡/㎡, RE=48.98%)보다 GNDVI를 이용한 엽면적 지수 추정 모델(R2=0.789, RMSE=0.73 ㎡/㎡, RE=34.91%)이 높은 정밀도가 나타났으며, 단순비 식생지수를 이용한 엽면적 지수 추정 모델 RRVI (R2=0.760, RMSE=0.78 ㎡/㎡, RE=37.26%) GRVI (R2=0.828, RMSE=0.66 ㎡/㎡, RE=31.59%)과 비교 했을 때, 단순비 식생지수에서 높은 정밀도가 나타났다. 기후변화에 대체하기 위해 재식밀도 및 변량 시비와 같은 재배관리법이 적용된다면, 고품질의 콩을 생산하는데 도움이 될 것으로 판단된다.
다중분광카메라의 기술 개발로 인해 구조적 특성뿐만 아니라 생화학적, 생리적 특성을 가지는 식생지수를 다양한 공간 규모에서 활용할 수 있게 되었다. 이에 본 연구는 스트레스를 받은 노지작물을 대상으로 지상 초분광계 및 무인기 영상 기반 구조적, 생화학적, 생리적 계열의 식생지수 반응을 평가하였다. 마늘을 대상으로 서로 다른 생육시기에 고농도의 제초제를 살포하여 약해 처리하였으며, 정상 생육에 비해 지상부 건물중이 46.9~84.5% 감소하는 등 큰 피해가 나타났다. 제초제를 살포한 처리구에서 근적외선 분광반사도 값은 꾸준하게 감소하였으며, 구조적 식생지수에서 작물의 약해 피해가 명확하게 표현되었다. 생화학적 식생지수의 경우 일부 지수를 제외하고는 작물의 피해 상태를 표현하였으나 생리적 식생지수는 잎이 고사하고 드러나는 멀칭비닐의 영향으로 약해 피해를 해석하기에 어려움이 있었다. 제초제 살포 후 서로 다른 공간 규모에서 관측된 식생지수의 감소율 차이는 구조적 식생지수의 경우 평균적으로 2.3%로 나타났으며, 정규화 식생지수의 경우 1.3~4.1%의 분포를 보였다. 비록 생리적 식생지수가 작물 스트레스에 민감하다고 알려졌지만, 노지작물의 경우 작물 스트레스 종류와 재배 환경에 따라 적합한 식생지수를 활용하여야 한다는 것, 공간 규모에 따른 오차를 최소화하기 위해서는 정규화 식생지수를 활용해야 한다는 것을 확인하였다.
공간정보 관련 분야는 위치정보를 취득할 수 있는 센서 및 자료처리 기술의 발달로 빠른 속도로 변화하고 있으며, 이와 연관된 각종 산업과 사회적 활동에서 수요가 커지고 있는 실정이다. 누구나 보기 쉽고 이해가 빠른 3차원 공간정보의 구축과 활용은 관련 서비스의 품질과 신뢰도 향상에 필수적인 요소라 할 수 있다. 최근에는 3차원 공간정보 구축 기술로 3D 레이저 스캐너가 많이 활용되고 있지만 3D 레이저 스캐너는 대상물의 규모가 크거나 형상이 복잡한 경우, 데이터 취득이 되지 않는 음영지역이 발생할 수 있으며, 장비의 이동 및 설치 횟수가 많아질수록 작업의 효율이 떨어지는 단점이 있다. 이에 본 연구에서는 무인항공기를 이용하여 경사사진을 취득하고, 자료처리를 통해 대상물의 3차원 모델을 생성하고자 하였다. 연구대상지를 선정하고, 무인항공기를 이용해 경사사진을 취득하였으며, 자료처리를 통해 0.02m의 간격을 가지는 포인트클라우드 형태의 3D 모델을 생성하였다. 3D 모델의 정확도 평가 결과는 최대 0.19m, 평균 0.11m로 나타났으며, 축 방향에 따른 편차의 경향성은 나타나지 않았다. 향후, 촬영 및 자료처리 방법에 따른 정확도 평가와 카메라 종류에 따른 3D 모델 구축과 정확도 평가 및 분석이 이루어진다면 3D 모델의 정확도를 개선할 수 있을 것이며, 포인트클라우드 형태의 3D 모델은 거리 및 면적의 측정, 단면 생성, 대상물의 도면화 등 다양한 활용이 가능하여 공간정보 서비스 및 관련 업무의 작업 효율성을 향상시킬 수 있을 것이다.
드론 매핑 시스템은 재난 피해 조사, 국토 환경 모니터링, 건설 공정 모니터링 등 여러 분야에 응용 가능하다. 드론에 장착된 다양한 개별 센서를 통합하여 활용하려면 시간동기화 등 여러가지 절차가 필요했다. 최근, 영상 센서와 GPS/INS가 함께 내장된 복합센서가 다수 출시되었다. 복합센서는 여러 가지 센서 데이터를 내부적으로 통합하여, 위치/자세를 영상 파일에 바로 태깅하여 제공한다. 이러한 복합센서를 드론 매핑 시스템에 활용하려면 매핑 정확도를 확인해 볼 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 다양한 데이터 취득 환경과 사전 캘리브레이션 여부를 중심으로 복합센서의 매핑 정확도를 확인하였다. 첫째, 매핑 정확도가 지상기준점의 개수에 따라 어떻게 변하는지 살펴보았다. 지상기준점 개수가 2개일 때부터 총 RMSE가 1 m 이상에서 약 60 cm로 40 cm가량 줄어드는 것을 확인할 수 있었다. 둘째, 데이터 취득 상황과 사전 캘리브레이션 여부에 따른 매핑 정확도를 확인하였다. 지상기준점이 있는 경우에는 개수가 적을지라도 사전 캘리브레이션의 영향이 크지 않은 것을 확인할 수 있었다. 영상의 중복도가 충분하지 않을 때는 사전 캘리브레이션 하는 것이 정확도 개선에 영향을 주는 것을 확인할 수 있었다. 지상기준점이 없는 경우에는 카메라, 탑재체 모두 사전 캘리브레이션 하는 것이 정확도를 개선시키는데 영향이 있음을 확인하였다. 본 연구를 기반으로, 향후 복합센서를 이용한 드론 매핑 수행 시 데이터 취득 조건에 따라 지상기준점 측량과 캘리브레이션 과정을 효율화 하는데 기여할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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