• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.239-242
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• 2016

최근에, UAV는 위험하거나 파일럿이 필요하지 않는 지역인 군사 또는 민간 활동으로 부터 발전되어 왔다. 하지만, UAV는 감시활동 또는 어떠한 지역 이미지/영상을 찍는 것과 같은 그것의 임무 활동 능력에 높은 요구가 필요하다. 그러므로, 무사히 임무완료하는 UAV로 부터 파워 소비량을 줄이는 기법의 방아쇠가 필요한 상황이다. 방법중 하나는 소비량 파워를 낮추는 적합한 이 웨이포인트를 통해 비행하는 최소한의 길을 찾는 웨이포인트의 사전지정을 가짐으로써 나누어 주는 최적한 절차 웨이포인트를 사용한다. 본 논문은 UAV에 기인하는 항공우주 산업 패케지 분석연구, Aerosim Blockset 그리고 UAV에 사용되는 MATLAB Simulink의 디자인 시뮬레이션 모델, 분석적인 모델로 대표적인 불가능을 만드는 여러 학문 분야에 걸친다. 그 시뮬레이션 모델은 UAV로부터 최소화 될수 있는 파워소비 백분율에 측정되는 순서에 웨이포인트(비행경로)를 가지는 알고리즘을 따라 좀더 최적화 연결을 한다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권4호
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• pp.355-362
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• 2017

무인항공기는 최근 공간정보 분야 수요 증가에 따라 측량, 지도제작, 공간분석 등 다양한 분야에 활용되고 있으며, 신속한 데이터 취득이 가능하고, 경제성이 뛰어나기 때문에 많은 주목을 받고 있다. 본 연구에서는 무인항공사진측량을 도시방재정보 구축 분야에 적용하고자 하였다. 연구대상지에 대한 PPK(Post Processed Kinematic) GNSS 기반의 무인항공영상 취득 및 데이터 처리를 통해 수치표고모델과 정사영상을 생성하고, 결과물을 이용한 공간분석을 수행하였다. 또한 PPK GNSS 방법을 적용한 무인항공사진측량의 업무흐름을 기존 방법과 비교하였다. 연구를 통해 대상지역에 대한 도시방재정보를 효과적으로 구축할 수 있었으며, 기존 무인항공사진측량과 비교를 통해 PPK GNSS 방법의 효율성을 제시할 수 있었다. 향후 도시방재정보 구축 분야의 무인항공사진측량 활용에 있어 PPK GNSS 기법을 활용한다면 신속한 데이터 취득 및 처리로 관련 업무의 효율성을 크게 개선시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 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.

• 지적과 국토정보
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• 제47권1호
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• pp.179-190
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• 2017

문화재의 현황 파악 및 복원을 위한 3차원 모델링에 있어서 지상 LiDAR와 UAV의 활용방안을 제시하고자 대상 문화재에 대해 지상 LiDAR 측량을 실시하고 UAV 영상을 취득하였다. 이를 통해 생성된 포인트 클라우드의 정확도를 비교하고 3차원 모델의 중첩분석 및 융합 모델을 생성하였다. 그 결과, 문화재의 변위 및 변형을 감지하기 위해 실시하는 3차원 모델링의 경우에는 지상 LiDAR를 이용한 정밀한 모델링이 적합함을 알 수 있었으며, UAV 모델은 지상 LiDAR 모델에 비해 급격한 굴곡이 발생하는 부분을 상세하게 표현하지 못하는 한계가 있지만 UAV 모델은 모델링을 수행하는 범위가 넓으며 실물 문화재의 모델링이 가능한 이점이 있음을 알 수 있었다. 또한 최종적으로 지상 LiDAR 모델과 UAV 모델의 이점을 살린 융합 모델을 생성함으로써 문화재의 기초자료 구축 분야에서 효율적인 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 지적과 국토정보
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• 제50권1호
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• pp.201-214
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• 2020

본 연구는 UAV 영상의 식생지수를 활용한 소나무재선충병 피해목 조기 탐지를 그 목적으로 하며, NDVI를 비롯한 대표적인 식생지수들을 선정하고 각각의 분류 정확도 비교분석을 통해 최적의 식생지수를 분석해보았다. 현장답사를 통하여 193개체의 소나무재선충병 피해목 위치데이터를 구축하고 동시에 다중분광 UAV 영상을 이용하여 4가지 식생지수 분석을 수행하였다. 무감독분류(K-Means)를 통하여 피해목을 분류하였고, 오차행렬(Confusion Matrix)를 이용하여 식생지수별 분류정확도를 비교·분석하였다. 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째 분류의 전체정확도는 NDVI (88.04%, Kappa계수 0.76) > GNDVI (86.01%, Kappa계수 0.72) > NDRE (77.35%, Kappa계수 0.55) > SAVI (76.84%, Kappa계수 0.54)순으로 분석되어 NDVI가 가장 높은 정확도를 보였으며, GNDVI가 거의 비슷한 수준의 분류정확도를 보였다. 둘째, NDVI 및 GNDVI 식생지수를 이용한 K-Means 무감독 분류방법으로 피해목의 판별이 어느 정도 가능한 것으로 판단된다. 특히 위 기법은 연산이 집약적이고 사용자의 개입이 적고 분석과정이 상대적으로 간단하여 피해목의 조기 탐지에 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다. 향후 시계열영상의 활용 또는 딥러닝기법의 추가 응용으로 분류정확도를 높일 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제14권4호
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• pp.501-509
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• 2018

연구목적: UAV기반의 사진측량은 기존 항공촬영에 비해 비용이 절감될 뿐만 아니라 원하는 시간과 장소에 대한 고해상도의 데이터를 취득하기 용이하기 때문에, 공간정보 분야에서도 UAV를 활용한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 UAV 기반의 고해상도 영상을 활용하여 토지피복 분류를 수행하고자 하였다. 연구방법: 고해상도 영상의 획득을 위하여 RGB카메라를 사용하였으며, 추가적으로 식생지역을 정확하게 분류하기 위해서 다중분광 카메라를 사용하여 동일 지역을 추가 촬영하였다. 최종적으로 RGB 및 다중분광 카메라를 이용하여 생성된 정사영상, DSM(Digital Surface Model), NDVI(Normalized Difference Vegetation Index), GLCM(Gray-Level Co-occurrence Matrix)을 이용하여 대표적인 감독분류기법인 RF(Random Forest)방법을 이용해 총 7개 클래스에 대해 토지피복분류를 수행하였다. 연구결과: 분류정확도 평가를 위해 오차행렬을 기반으로 한 정확도 평가를 실시하였으며, 정확도 평가 결과 RGB 영상만을 이용한 감독분류결과와 비교하여 제안 방법이 해당 지역의 클래스를 효과적으로 분류할 수 있음을 확인하였다. 결론: 본 연구에서 제안한 정사영상, 다중분광영상, NDVI, GLCM을 모두 추가한 경우 기존의 정사영상만을 이용하였을 때 보다 높은 정확도를 나타냈다. 추후 연구로는 추가적인 입력자료의 개발을 통해 분류 정확도를 향상시키고자 한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권6_1호
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• pp.1379-1391
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• 2020

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.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.535-544
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• 2017

본 논문은 UAV의 RF방식에 따른 정보 송수신의 한계를 극복하기 위해 이동통신 기반의 비행 중인 수 많은 UAV의 위치를 동시에 확인하고 관제를 N:N으로 할 수 있도록, LTE모뎀을 경량 및 저전력 기술을 활용하여 운행중인 UAV에 대한 정보를 수신하고 통제 할 수 있는 방안을 연구하였다. 본 연구를 통해 언제 어디서든지 네트워크에 접속하여 고해상도의 영상을 전송하여 실시간 위치추적 관제 할 수 있는 방안을 제시 하고, 이를 위해 LTE기반의 UAV의 통신 모듈 시스템을 제시함으로써 실시간 고속의 데이터 통신 기술을(3G, 4G LTE, 블루투스) 활용하여 LTE 모뎀의 요구사항 및 기준 요건을 제시하여 비행 중인 UAV의 동시 모니터링을 위한 N:N 관제 체계 개념 및 구현 기술(관제 시스템 구조, 관제 데이터 흐름도, 비행계획 수립 및 전송, 실시간 위치추적) 검증에 대해서 연구하였다.

• 한국측량학회지
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• 제34권6호
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• pp.559-568
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• 2016

For the economic management of photovoltaic power plants, it is necessary to regularly monitor the panels within the plants to detect malfunctions. Thermal infrared image cameras are generally used for monitoring, since malfunctioning panels emit higher temperatures compared to those that are functioning. Recently, technologies that observe photovoltaic arrays by mounting thermal infrared cameras on UAVs (Unmanned Aerial Vehicle) are being developed for the efficient monitoring of large-scale photovoltaic power plants. However, the technologies developed until now have had the shortcomings of having to analyze the images manually to detect malfunctioning panels, which is time-consuming. In this paper, we propose an automatic photovoltaic panel area extraction algorithm for thermal infrared images acquired via a UAV. In the thermal infrared images, panel boundaries are presented as obvious linear features, and the panels are regularly arranged. Therefore, we exaggerate the linear features with a vertical and horizontal filtering algorithm, and apply a modified hierarchical histogram clustering method to extract candidates of panel boundaries. Among the candidates, initial panel areas are extracted by exclusion editing with the results of the photovoltaic array area detection. In this step, thresholding and image morphological algorithms are applied. Finally, panel areas are refined with the geometry of the surrounding panels. The accuracy of the results is evaluated quantitatively by manually digitized data, and a mean completeness of 95.0%, a mean correctness of 96.9%, and mean quality of 92.1 percent are obtained with the proposed algorithm.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_3호
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• pp.1067-1076
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• 2020

In this paper, an unsupervised saliency guided change detection method using UAV and aerial imagery is proposed. Regions that are more different from other areas are salient, which make them more distinct. The existence of the substantial difference between two images makes saliency proper for guiding the change detection process. Change Vector Analysis (CVA), which has the capability of extracting of overall magnitude and direction of change from multi-spectral and temporal remote sensing data, is used for generating an initial difference image. Combined with an unsupervised CVA and the saliency, Principal Component Analysis(PCA), which is possible to implemented as the guide for change detection method, is proposed for UAV and aerial images. By implementing the saliency generation on the difference map extracted via the CVA, potentially changed areas obtained, and by thresholding the saliency map, most of the interest areas correctly extracted. Finally, the PCA method is implemented to extract features, and K-means clustering is applied to detect changed and unchanged map on the extracted areas. This proposed method is applied to the image sets over the flooded and typhoon-damaged area and is resulted in 95 percent better than the PCA approach compared with manually extracted ground truth for all the data sets. Finally, we compared our approach with the PCA K-means method to show the effectiveness of the method.