• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제13권1호
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• pp.27-33
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• 2014

Video from unmanned aerial vehicle (UAV) is influenced by natural environments due to the light-weight UAV, specifically by winds. Thus UAV's shaking movements make the video shaking. Objective of this paper is making a stabilized video by removing shakiness of video acquired by UAV. Stabilizer estimates camera's motion from calculation of optical flow between two successive frames. Estimated camera's movements have intended movements as well as unintended movements of shaking. Unintended movements are eliminated by smoothing process. Experimental results showed that our proposed method performs almost as good as the other off-line based stabilizer. However estimation of camera's movements, i.e., calculation of optical flow, becomes a bottleneck to the real-time stabilization. To solve this problem, we make parallel stabilizer making average 30 frames per second of stabilized video. Our proposed method can be used for the video acquired by UAV and also for the shaking video from non-professional users. The proposed method can also be used in any other fields which require object tracking, or accurate image analysis/representation.

• 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.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권9호
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• pp.1047-1057
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• 2015

In this paper, we propose an effective wireless transmission technology, under poor wireless transmission channel surroundings caused by speedy flying, that are able to transmit high quality video recording information and surveillance data via accessing to various wireless networking services architecture such as One-on-One, Many-on-One, One-on-Many, Over the Horizon. The Real-Time Position Analysis(RAPA) method is also suggested to provide more meaningful video information of shooting area. The suggested wireless transmission technology and RAPA can make remote control of UAV's flight route to get valuable topography information. Because of the benefit to get both of video information and GPS data of shooting area simultaneously, the result of study can be applied to various application sphere including UAV that requires high speed wireless transmission.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권7A호
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• pp.807-813
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• 2004

본 논문은 21세기 지식기반경제의 국제사회에서 경쟁할 수 있는 우리만의 강점기술을 전략적 선택으로 집중개발 필요성 증대에 따라 추진하게 된 ‘21세기 뉴-프론티어 연구개발사업’ 의 일환인 ‘스마트 무인기(Smart Unmanned Aerial Vehicle) 기술개발’ 에 해당되며, 이 중 스마트 무인기의 운용에 필요한 원격명령(Tele-Command)신호의 수신기능과 동시에 영상(Video)신호 및 원격측정(Tele-Metry)신호를 송신하는 기능 등을 수행하는 Ku-대역 탑재영상 송수신시스템을 설계하였다. 또한, 설계된 전체 통신시스템의 체계요구에 만족하기 위하여 이를 해석하였으며, 전체 시스템의 모듈별 시뮬레이션 및 제작을 통해 본 논문의 타당성을 보였다.

• 한국측량학회지
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• 제36권6호
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• pp.451-456
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• 2018

시설물의 유지 관리 및 모니터링에 UAVs (Unmanned Aerial Vehicles)의 활용이 확대되고 있다. 안전 점검을 위한 시설물의 외관 상태 평가를 위하여 고해상도 영상을 취득하는 것이 필요하며, 넓은 지역을 빠르게 취득하기 위하여 비디오 데이터로 취득할 필요가 있다. 일반적으로 비디오 데이터에는 위치 정보가 포함되지 않아, 검사 개체의 실제 크기에 대한 정량적 분석이 어렵다. 본 연구에서는 교량 시설물을 대상으로 비디오 프레임과 기준 사진의 정합을 이용하여 교량의 3차원 점군(point cloud) 데이터의 활용성을 평가하고자 한다. 드론을 이용하여 비디오와 사진을 취득하고, 기준 사진과의 특징점 정합을 통하여 비디오 프레임의 외부 표정 요소를 생성하였다. 실험 결과 비디오 프레임 데이터는 기준 사진과 유사한 표정 정확도를 얻었으며, 표정된 프레임 데이터를 이용하여 생성된 점군 데이터는 교량의 형상 및 크기를 잘 표현하였다. 향후 다양한 조건의 정합 실험을 통하여 결과물의 안정성이 확인되면, 비디오 기반의 시설물 모델링 및 점검에 효과적으로 적용될 것으로 기대된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권2C호
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• pp.188-195
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• 2012

네트워크 중심전의 실현을 위해 여러 체계들이 개발되고 있다. 그중에서 무인 항공기 체계는 군사적인 응용에서 가장 주목을 받고 있다. 일반적으로 무인 항공기들은 임의로 애드혹 네트워크를 형성할 수 있을 뿐만 아니라 소스 노드와 목적지 노드사이의 홉수도 많이 줄일 수 있다. 하지만 무인 항공기 네트워크 환경은 높은 이동성, 높은 데이터 전송률, 실시간 서비스를 제공해야 하는 특성이 있다. 이러한 무인 항공기 네트워크의 요구사항에 동적으로 적응할 수 있는 멀티홉 라우팅 프로토콜의 설계가 요구되고 있다. 본 논문에서는 소스 노드와 목적지 노드 사이의 제일 짧은 지리적 거리를 사용하여 효율적이고 신뢰적인 전송을 하는 Geographic Routing Protocol의 성능을 분석한다. Geographic Routing Protocol은 비디오 서비스를 제공하는 시나리오에서 TDMA 모델을 사용하여 시뮬레이션을 수행하여 평가하였다. 시뮬레이션 결과 Geographic Routing Protocol은 기존의 MANET 라우팅 프로토콜보다 패킷 수신율, 종단간 지연, 라우팅 트래픽 발생량 등 면에서 더 좋은 성능을 보였다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제6권8호
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• pp.577-584
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• 2016

무인항공기는 조종사 없이 자율적으로 비행하는 동력 비행체를 이야기한다. 최근 무인항공기는 동영상 촬영, 항공사진측량 등 다양한 분야에 적용이 되고 있으며 특히 공간정보 관련 분야에서 무인항공 사진측량 기술은 자료 취득의 신속성과 경제성 때문에 많은 주목을 받고 있다. 하지만 무인항공측량 기술에 대한 분석적인 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 무인항공측량을 위한 장비에 대한 조사를 수행하고 지형모델 및 정사영상을 효과적으로 생성하기 위한 무인항공측량 기술과 트랜드 분석을 수행하였다. 연구를 통해 회전익 및 고정익 무인항공기의 특징 및 활용분야를 파악하였다. 또한 무인항공측량의 공정에서 새로운 측량방법을 적용하여 개선할 수 있는 방법을 제시하였다. 향후 지형모델 및 정사영상 제작을 위한 무인항공측량에 대한 분석적인 연구가 이루어진다면 공간정보 관련 산업의 효율성이 크게 증대될 것으로 기대된다.

• 한국측량학회지
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• 제38권4호
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• pp.353-361
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• 2020

급격한 도시화로 인해 출퇴근 시간의 차량 정체, 상시 정체지역 발생 등 다양한 교통문제들이 발생하고 있다. 이러한 교통문제들을 해결하기 위해서는 신속·정확한 교통량 예측 및 분석이 필요하다. ITS (Intelligent Transportation System)는 최신 ICT (Information and Communications Technology) 기술들을 활용하여 최적의 교통관리를 수행하는 시스템이며, 다양한 기법을 통해 신속·정확한 교통량을 분석하기 위한 많은 연구가 수행 되었다. 본 연구에서는 높은 정확도로 실시간 교통량 분석을 위해 UAV (Unmanned Aerial Vehicle) 동영상을 활용한 딥러닝(deep learning) 기반의 차량탐지기법을 제안하고자 한다. 이를 위해, UAV를 활용하여 다양한 차량이 통행하는 교차로에서 학습 및 검증에 필요한 정사 동영상 촬영을 수행하였으며, 승용차(sedan), 트럭(truck), 버스(bus)로 분류하여 차량을 학습시켰다. 딥러닝 알고리즘은 대표적인 객체탐지 알고리즘 중의 하나인 YOLOv3 (You Only Look Once V3)를 이용하였으며, 실험결과 전체 차량 검출율은 90.21%이며, 정확도와 재현율은 각각 95.10%와 85.79%이다. 본 연구를 통하여, 드론을 이용한 영상으로부터 차량 탐지를 통한 실시간 교통량 분석이 가능함을 확인하였다.

• 한국통신학회:학술대회논문집
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• 한국통신학회 2006년도 하계종합학술발표회 논문 초록집
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• pp.520-520
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• 2006

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.125-132
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• 2023

Roundabouts have strengths in traffic flow and safety but can present difficulties for inexperienced drivers. Demand to acquire and analyze drone images has increased to enhance a traffic environment allowing drivers to deal with roundabouts easily. In this paper, we propose a roundabout traffic analysis system that detects, tracks, and analyzes vehicles using a deep learning-based object detection model (YOLOv7) in drone images. About 3600 images for object detection model learning and testing were extracted and labeled from 1 hour of drone video. Through training diverse conditions and evaluating the performance of object detection models, we achieved an average precision (AP) of up to 97.2%. In addition, we utilized SORT (Simple Online and Realtime Tracking) and OC-SORT (Observation-Centric SORT), a real-time object tracking algorithm, which resulted in an average MOTA (Multiple Object Tracking Accuracy) of up to 89.2%. By implementing a method for measuring roundabout entry speed, we achieved an accuracy of 94.5%.