• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권2호
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• pp.829-842
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• 2018

Unmanned Aerial Vehicle (UAV) is diversely utilized in our lives such as daily hobbies, specialized video image taking and disaster prevention activities. New ways of UAV application have been explored recently such as UAV-based delivery. However, most UAV systems are being utilized in a passive form such as real-time video image monitoring, filmed image ground analysis and storage. For more proactive UAV utilization, there should be higher-performance UAV and large-capacity memory than those presently utilized. Against this backdrop, this study described the general matters on proactive software platform and high-performance UAV hardware for real-time target tracking; implemented research on its design and implementation, and described its implementation method. Moreover, in its established platform, this study measured and analyzed the core-specific CPU consumption.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
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• pp.42-42
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• 2017

Prediction of rice yield during a growing season would be very helpful to magnify rice yield as it also allows better farm practices to maximize yield with greater profit and lesser costs. UAV imagery based automatic detection of rice can be a relevant solution for early prediction of yield. So, we propose an image processing technique to predict rice yield using low altitude UAV images. We proposed $L^*a^*b^*$ color space based image segmentation algorithm. All images were captured using UAV mounted RGB camera. The proposed algorithm was developed to find out rice grain area from the image background. We took RGB image and applied filter to remove noise and converted RGB image to $L^*a^*b^*$ color space. All color information contain in both $a^*$ and $b^*$ layers and by using k-mean clustering classification of these colors were executed. Variation between two colors can be measured and labelling of pixels was completed by cluster index. Image was finally segmented using color. The proposed method showed that rice grain could be segmented and we can recognize rice grains from the UAV images. We can analyze grain areas and by estimating area and volume we could predict rice yield.

• 품질경영학회지
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• 제41권3호
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• pp.405-412
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• 2013

Purpose: In this paper, the improvement of the image quality is investigated. The image quality is degraded by the drift phenomenon of EO/IR (Electro-Optical/Infrared) device on UAV. The drift phenomenon means that the image of EO/IR equipment on UAV(Unmanned Aerial Vehicle) moves to the unintended direction. This phenomenon should be improved for successful flight mission. Methods: To improve the drift phenomenon, the drift compensation method, the combination algorithm of FMC(Forward Motion Compensation) and AMC(Angular Motion Compensation) method, are introduced to calculate pitch and azimuth angle. Result values of pitch and azimuth angle are used for the improvement of image quality in EO/IR control logic. Results: The image quality is quantitatively improved more than 15 times through field test data of flight. Conclusion: Using the drift compensation technique, the image quality for EO/IR equipment is improved over 15 times than existing methods. This means the user of UAV with EO/IR device can perform a successful mission by keeping the line of sight for the target accurately.

• 한국측량학회지
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• 제38권1호
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• pp.23-33
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• 2020

최근 UAV (Unmanned Aerial Vehicle)를 이용하여 고해상도 영상을 편리하게 취득할 수 있게 되면서 저비용으로 소규모 지역의 관측 및 공간정보 제작이 가능하게 되었다. 특히, 농업환경 모니터링을 위하여 작물생산 지역의 피복지도 생성에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 랜덤 포레스트와 SVM (Support Vector Machine) 및 CNN(Convolutional Neural Network) 을 적용하여 분류 성능을 비교한 결과 영상분류에서 딥러닝 적용에 대하여 활용도가 높은 것으로 나타났다. 특히, 위성영상을 이용한 피복분류는 위성영상 데이터 셋과 선행 파라메터를 사용하여 피복분류의 정확도와 시간에 대한 장점을 가지고 있다. 하지만, 무인항공기 영상은 위성영상과 공간해상도와 같은 특성이 달라 이를 적용하기에는 어려움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 위성영상 데이터 셋이 아닌 UAV를 이용한 데이터 셋과 국내의 소규모 복합 피복이 존재하는 농경지 분석에 활용이 가능한 딥러닝 알고리즘 적용 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 최신 딥러닝의 의미론적 영상분류인 DeepLab V3+, FC-DenseNet (Fully Convolutional DenseNets), FRRN-B (Full-Resolution Residual Networks) 를 UAV 데이터 셋에 적용하여 영상분류를 수행하였다. 분류 결과 DeepLab V3+와 FC-DenseNet의 적용 결과가 기존 감독분류보다 높은 전체 정확도 97%, Kappa 계수 0.92로 소규모 지역의 UAV 영상을 활용한 피복분류의 적용가능성을 보여주었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.594-596
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• 2022

본 논문은 무인비행장치에 탑재된 카메라를 통해 획득한 고화질의 이미지를 무인비행장치 상에서 전처리를 하여 이동통신망을 통해 서버로 전송하기 위한 시스템 및 기법에 관한 것이다. 기존의 이미지 획득 서비스용 무인비행장치의 경우, 무인비행장치에 탑재된 카메라의 외부저장장치에 획득한 이미지를 저장하고, 비행이 완료된 이후에 저장장치를 직접 옮기는 방식으로 이미지를 확인하였다. 이러한 방식의 경우, 외부저장장치를 통해 직접적으로 이미지 데이터를 확인하기 전에는 이미지 획득이나 전처리가 제대로 수행되었는지 확인할 수 없다는 한계점이 존재한다. 또한 해당 데이터는 외부저장장치에만 저장되기 때문에 데이터의 공유가 번거롭다는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 위와 같은 문제점을 해결하기 위하여, 원격에서 이미지를 실시간으로 확인 가능한 시스템을 제안한다. 더 나아가, 무인비행장치에서의 촬영을 통한 이미지 획득 외에 지오태깅과 같은 전처리와 이동통신망을 통한 전송까지 수행이 가능한 시스템 및 방법을 제안한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제32권6호
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• pp.647-656
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• 2016

UAV의 발전에 따라 UAV영상의 활용도 늘어나고 있다. 다양한 UAV영상 기반의 어플리케이션에 점진적 번들 조정방법이 널리 사용된다. 그러나, 점진적 번들조정 방법은 중복이 없는 영상 쌍에서도 대응점을 추출해 긴 시간을 소요하게 된다. 이 과정을 효율적으로 처리하기 위해서는 중복지역에서만 대응점 추출연산을 진행해야한다. 만약 영상의 외부표정요소가 있을 경우 이를 기준으로 영상의 중복도를 계산하여 중복지역에서만 대응점 추출이 일어나도록 제한할 수 있다. 그러나 외부표정요소가 없는 영상을 활용하는 경우, 기하학적인 중복지역을 계산할 수 없으므로 다른 후보군 구성 방법의 적용이 필요하다. 본 논문에서는 외부표정 요소가 없는 경우의 대응점 추출 후보군 구성 방법들을 비교해 가장 효율적인 방법을 찾는다. 비교 방법은 일부 특징점, 특징점 군집화, 영상의 밝기를 활용한 후보군 구성방식이며 외부표정요소를 통해 구한 대응점 후보군 구성결과를 기준으로 각 방식을 비교한다. 비교 결과 일부 특징점을 활용하는 것이 가장 효율적으로 나타났다.

• 지적과 국토정보
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• 제48권1호
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• pp.71-91
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• 2018

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.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권11호
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• pp.13-18
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• 2019

DEM(Digital Elevation Model)은 지형에 대한 높이를 수치로 저장한 3차원 공간정보로 식생과 인공지물을 포함하지 않는 지형만의 표고값을 의미하며, 지형에 대한 3차원 시각화, 경사분석, 건설공사를 위한 설계 및 물량산출 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 최근 3차원 공간정보 구축과 관련된 많은 연구들이 이루어지고 있지만 DEM 생성과 관련된 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 MMS(Mobile Mapping System), UAV 이미지 및 UAV LiDAR(Light Detection And Ranging)를 이용하여 DEM을 구축하였으며, 각각의 결과물에 대한 정확도 평가 및 분석을 수행하였다. 연구결과 MMS와 UAV LiDAR에 의해 생성된 DEM의 정확도는 ±4.1cm 이내였으며, UAV 이미지를 이용한 DEM은 ±8.5cm의 정확도를 산출하였다. 또한 각각의 방법에 의한 자료처리 과정 및 결과물에 대한 비교를 통해 MMS, UAV 이미지, UAV LiDAR의 특징 및 효율성을 제시할 수 있었다. MMS 및 UAV를 활용한 DEM 구축은 지형에 대한 분석 및 가시화, 건설공사를 위한 기초자료 생성, 공간정보를 활용한 서비스 등 다양한 분야에 활용이 가능할 것이며, 관련 업무 효율성을 크게 향상시킬 수 있을 것이다.

• 정보보호학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.1057-1071
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• 2016

무인항공기에 의한 사생활 침해는 신고를 필요로 하지 않는 소형 무인항공기에 장착된 영상정보처리기기로 인해 발생할 가능성이 크다. 본 논문에서는 무인항공기로부터의 사생활 보호를 위해 사생활 보호 관련 법령 - 개인정보보호법, 정보통신망법 - 등이 무인항공기에 장착된 영상정보처리기기의 이동성을 반영할 수 있도록 보완될 것을 제안한다. 이와 함께, 사생활 침해의 우려가 가장 큰 미신고 소형 무인항공기에 대한 규정을 항공관련 법령에 포함할 것을 제안한다. 또한 피촬영자의 무인항공기 인지 및 촬영된 영상정보에 대한 비식별화 조치 등의 기술적 대응 방안을 제안한다.

• 한국항공운항학회:학술대회논문집
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• 한국항공운항학회 2004년도 추계학술발표대회 논문집
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• pp.275-278
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• 2004

In this paper, development of the Image Transmission and Receiving System(ITRS) for UAV is being introduced. ITRS can tranfer the imagery informations from UAV to the multiple sites at the same time. Analog video signal is encoded by using MPEG4 protocol at the Image Transmission System, and the encoded digital video data can be transmitted to the various locations where the Image Receiving System decodes and displays the received video data. The ITRS might be a very efficient method of sharing UAV's information at a low cost.