본 연구에서는 멀티콥터를 이용한 무인항공용 방제약제 살포시 사용하는 상용 노즐에 3가지 타입에 따른 살포양상과 피복도를 조사하였다. 처리구에 플루페녹수론·메타플루미존(flufenoxuron+metaflumizone) 액상수화제와 비펜트린(bifenthrin) 유제를 살포하고난 뒤, 살포 약제의 낙하입자를 감수지를 이용하여 측정하고 감수지의 피복도를 조사하였다. 낙하입자 분석결과 풍속의 차이에 따라 노즐별 낙하입자 균일도에 차이를 보였으며 제형별 차이는 없었다. 노즐별 분사량은 공식 제공정보와 실제 분사량에 차이를 보였다. 이 결과들은 무인항공기 이용 농업현장방제 및 약제등록시험 가이드라인 설정에 근거자료로 활용될 수 있을 것이다.
In this study, a monitoring method using high-resolution images acquired by unmanned aerial vehicles and deep learning algorithms was proposed for the management of the Sinduri coastal sand dunes. Class classification was done using U-net, a semantic division method. The classification target classified 3 types of sand dune vegetation into 4 classes, and the model was trained and tested with a total of 320 training images and 48 test images. Ignored label was applied to improve the performance of the model, and then evaluated by applying two loss functions, CE Loss and BCE Loss. As a result of the evaluation, when CE Loss was applied, the value of mIoU for each class was the highest, but it can be judged that the performance of BCE Loss is better considering the time efficiency consumed in learning. It is meaningful as a pilot application of unmanned aerial vehicles and deep learning as a method to monitor and manage sand dune vegetation. The possibility of using the deep learning image analysis technology to monitor sand dune vegetation has been confirmed, and it is expected that the proposed method can be used not only in sand dune vegetation but also in various fields such as forests and grasslands.
땅밀림은 균열 및 단차가 오랜시간에 걸쳐 발생하기 때문에 장기적인 모니터링이 반드시 필요하다. 그러나 사면변위계, 경사계 등을 이용한 장기모니터링은 비용 및 관리 차원에서 비효율적이다. 따라서 본 연구에서는 땅밀림이 진행 중인 지역을 테스트베드로 선정하고 영상을 이용한 모니터링 가능성을 평가하였다. 이를 위해 지상라이다와 드론을 이용하여 땅밀림 모니터링을 실시하고 계측자료와 비교하였다. 현장 계측은 사면변위계를 설치하여 분단위 측정을 실시하였다. 분석값의 비교결과 정확도에 따라 미세한 차이는 있지만 지상라이다와 드론을 이용한 모니터링에서도 사면변위계와 유사한 값을 얻을 수 있었다. 이는 땅밀림의 정밀분석 및 예측을 위해서는 분단위의 현장계측이 필요하지만 지상라이다 및 드론을 활용한 기초 모니터링의 가능성을 보여준다. 향후 다양한 차원에서 영상분석에 대한 검증이 이루어지고 기후, 정확도 등을 고려한 데이터가 누적되면 영상을 이용한 정밀 모니터링도 가능할 것으로 판단된다.
Recently, unmanned logistics delivery systems, such as UAV (Unmanned Aerial Vehicle, written as drone below) and autonomous robot delivery systems, have been implemented in many countries due to the rapid development of autonomous driving technology. The development of these new types of advanced unmanned logistics delivery systems is essential not only to become a leading logistics company but also to secure national competitiveness. In this paper, the application of the unmanned logistics delivery system was investigated in terms of market trends, overall technology level of last mile delivery drone and autonomous delivery robot. The direction of response to changes in the last mile delivery service market was checked through a comparison of the technological level between domestic companies that produce last mile devices and advanced foreign companies. As a result of this technology level analysis, the difference between domestic companies and advanced companies was shown using tables and figures to show their relative levels. The results of this analysis reflect the opinions of experts in the field of last-mile delivery technology. In addition, the technology level of unmanned logistics delivery systems for each country was analyzed based on the number of related technology patents. Lastly, insights for the technology level analysis of unmanned last mile delivery systems were proposed as a conclusion.
본 논문에서는 열해석의 하중조건으로 레이저 열원을 설정하여 반사경의 구조-열-광학 성능 분석을 수행하였다. 레이저 열원 모델은 가우시안 빔을 바탕으로 반투명한 소재를 고려한 Beer-Lambert 법칙을 적용하여 하중조건으로 선정하였으며, 반사경만의 성능 분석을 위하여 기구부는 고려하지 않았다. 열변형해석을 수행하여 반사경 표면의 온도 변화로 인한 열응력과 열변형 데이터를 얻었다. 열변형에 의한 반사경 표면의 변위 데이터를 Zernike 다항식에 피팅하여 파면오차를 계산하였으며, 이를 통해 고에너지 레이저가 반사경으로 입사될 때 반사경의 광학 성능을 예측할 수 있었다.
하천 합류부에 지천이 유입되는 경우 복잡한 3차원적 흐름 구조를 발생시키고 이로 인해 유사혼합 및 지형 변화가 활발히 발생하게 된다. 특히, 하천 합류부에서 부유사 거동은 하천의 세굴과퇴적, 하천 지형 변화, 하천 생태계, 하천구조물 안정성 등에 직접적으로 영향을 미치기 때문에 이에 대한 정확한 분석이 하천 관리 및 재해 예방에 필수적인 요소이다. 기존의 하천 합류부 부유사 계측 자료들은 재래식 채취 방식으로 수행되어 시공간적 해상도가 매우 낮아서 실측 자료만으로 합류부에서 부유사 혼합을 분석하기에는 한계가 존재하기에 대하천의 부유사 혼합 거동 해석에 수치모형이 주로 활용되어 왔다. 본 연구에서는 하천 합류부에서 부유사 거동을 공간적으로 정밀하게 분석하기 위해 드론 기반초분광 영상을 활용하여 하천 합류부에 최적화된 부유사 계측 방법론을 제시하였다. 현장에서 계측한 초분광 자료와 부유사 농도간의 관계를 구축하기 위하여 기계학습모형인 랜덤포레스트(Random Forest) 회귀 모형과 합류부에서 분광 특성이 다른 두 하천의 특성을 정확하게 반영하기 위한 가우시안 혼합 모형 (Gaussian Mixture Model) 기반 초분광 군집화 기법을 결합하였다. 본 연구에서 구축한 방법론을 낙동강과 황강의 합류부에 적용한 결과, 초분광 군집을 통해 두하천 흐름의 경계층을 명확히 구별하였으며, 이를 바탕으로 지류와 본류에 대해 각각 분리된 회귀 모형을 구축하여 복잡한 합류부 근역 경계층에서의 부유사 거동을 보다 정확하게 재현하였다. 또한 나아가서 재현된 고해상도의 부유사 공간분포를 바탕으로 경계층에서 강한 두 흐름이 혼합되어 발생한 와류(Wake)가 부유사 혼합에 미치는 영향을 규명하였고, 하천 합류부에서 발생하는 전단층의 수평방향 대규모 와류가 부유사 혼합 양상에 지배적 영향을 미치는 것으로 확인하였다.
This paper presents an optimal path planning strategy for aerial searching and surveying of a user-designated area using multiple Unmanned Aerial Vehicles (UAVs). The method is designed to deal with a single unseparated polygonal area, regardless of polygonal convexity. By defining the search area into a set of grids, the algorithm enables UAVs to completely search without leaving unsearched space. The presented strategy consists of two main algorithmic steps: cellular decomposition and path planning stages. The cellular decomposition method divides the area to designate a conflict-free subsearch-space to an individual UAV, while accounting the assigned flight velocity, take-off and landing positions. Then, the path planning strategy forms paths based on every point located in end of each grid row. The first waypoint is chosen as the closest point from the vehicle-starting position, and it recursively updates the nearest endpoint set to generate the shortest path. The path planning policy produces four path candidates by alternating the starting point (left or right edge), and the travel direction (vertical or horizontal). The optimal-selection policy is enforced to maximize the search efficiency, which is time dependent; the policy imposes the total path-length and turning number criteria per candidate. The results demonstrate that the proposed cellular decomposition method improves the search-time efficiency. In addition, the candidate selection enhances the algorithmic efficacy toward further mission time-duration reduction. The method shows robustness against both convex and non-convex shaped search area.
깊이 추정은 차량, 로봇, 드론의 자율주행을 위한 3차원 지도 생성의 핵심 기술이다. 기존의 센서 기반 깊이 추정 방식은 정확도는 높지만 가격이 비싸고 해상도가 낮다. 반면 카메라 기반 깊이 추정 방식은 해상도가 높고 가격이 저렴하지만 정확도가 낮다. 본 연구에서는 무인항공기 카메라의 깊이 추정 성능 향상을 위해 Self-Attention 기반의 비지도 단안 카메라 영상 깊이 추정을 제안한다. 네트워크에 Self-Attention 연산을 적용하여 전역 특징 추출 성능을 향상시킨다. 또한 카메라 파라미터를 학습하는 네트워크를 추가하여 카메라 칼리브레이션이 안되어있는 이미지 데이터에서도 사용 가능하게 한다. 공간 데이터 생성을 위해 추정된 깊이와 카메라 포즈는 카메라 파라미터를 이용하여 포인트 클라우드로 변환되고, 포인트 클라우드는 Octree 구조의 점유 그리드를 사용하여 3D 맵으로 매핑된다. 제안된 네트워크는 합성 이미지와 Mid-Air 데이터 세트의 깊이 시퀀스를 사용하여 평가된다. 제안하는 네트워크는 이전 연구에 비해 7.69% 더 낮은 오류 값을 보여주었다.
본 연구에서는 석회석 광산에서 발생한 지반침하지에 대해 라이다 기반 정밀 형상 모델을 활용하여 침하 원인을 분석하였다. 드론 및 지상 기반 라이다 시스템을 활용하여 침하지 지표 및 갱도에 대한 정밀 형상 모델 구축을 수행하고 현장 지질조사 및 암반 분류 결과를 활용하였다, 정밀 형상 모델을 통해 침하지 주변부 크라운필러 두께 및 단층 분포, 침하지 및 침하 적치물 부피 계산, 침하 지표 경사 분석을 수행하였다. 이와 같은 분석을 통해 석회석 광산에서 발생한 지반침하 원인을 규명하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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