• 대한공간정보학회지
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• 제16권4호
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• pp.79-87
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• 2008

위성측량이나 기존의 항공측량에 비해 경제적이면서 기상영향을 덜 받는 저고도 고해상 영상의 취득과 항공사진측량의 많은 수요를 충족하기 위해 신속한 맵핑을 위한 UAV(Unmanned Aerial Vehicle) 기술 개발이 요구되고 있으며, 특히 효율적인 지형보정에 관한 연구가 중요한 이슈로 부각되고 있다. 그러나, 민간분야 활용을 위한 UAV의 높은 잠재력에 비해 최근까지 직접 지형보정과 같은 사진측량측면에서의 기술개발은 초기 단계에 머물고 있으며, 지속적인 연구와 추가적인 기술개발 노력이 필요하다. 본 연구에서는 최소한의 지상기준점 정보를 이용하여 간편한 부등각사상변환식과 부등각사상변환의 블록조정에 의해 자동으로 저고도 UAV 영상을 기하보정하는 기법을 제안하였으며, 상용 프로그램 처리결과와 비교를 통하여 UAV 정지영상 기하모형식으로서의 적용가능성을 평가하였다.

• 터널과지하공간
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• 제26권1호
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• pp.24-31
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• 2016

최근 노천광산 현장의 지형측량을 위해 고정익 무인항공기와 회전익 무인항공기를 이용한 항공사진측량 기법들이 활발하게 연구되고 있다. 고정익 무인항공기와 회전익 무인항공기는 비행고도, 비행속도, 비행시간, 탑재된 광학 카메라의 성능 등에서 다양한 차이가 있으므로 동일한 현장을 대상으로 지형측량을 수행한 후 그 결과를 비교해 볼 필요가 있다. 본 연구에서는 경상남도 양산시에 위치한 토목건설 현장을 연구지역으로 선정하고, 고정익 무인항공기인 eBee와 보급형 회전익 무인항공기인 Phantom2 Vision+를 이용하여 지형측량을 수행한 후 그 결과를 비교하였다. eBee와 Phantom2 Vision+에서 촬영된 항공사진을 각각 자료처리한 결과 약 4 cm/pixel 공간해상도의 정사영상과 수치표면모델들을 제작할 수 있었다. 7곳의 지상기준점들에 대한 고정밀 위성측정시스템 좌표 측정결과와 비교할 때 eBee와 Phantom2 Vision+의 지형측량 결과 모두 평균 제곱근 오차가 X, Y, Z 방향에서 10 cm 내외로 나타났다.

• 한국측량학회지
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• 제34권3호
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• pp.283-290
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• 2016

정사영상 제작에 주로 사용되는 기존의 항공사진측량 방법은 대규모 지역에 대해서는 효과적이나 소규모 지역에서는 비경제적이며, 지형지물의 지속적인 변화관측과 짧은 주기의 제작에는 어려움이 있다. 최근 다양한 센서들이 탑재된 무인항공기(UAV: Unmanned Aerial Vehicle)가 급격한 속도로 발전되고 있으며 이러한 무인항공기는 공간정보 분야에서도 다양하게 사용되고 있다. 무인항공기는 소규모지역에 대해서 신속하게 영상 자료 취득이 가능하며 적은 비용으로 영상자료들을 수시로 갱신할 수 있다. 또한, 불필요한 지역을 제외한 특정지역에 대해서만 공간정보 자료 취득이 가능함으로써 공간정보자료의 중복성을 최소화 할 수 있는 장점을 가지고 있다. 본 연구에서는 평지지역에 비해 상대적으로 정확도가 낮은 소규모 경사지역을 대상으로 일반용 저사양 무인항공기를 이용하여 정사영상과 수치표고모델 (DEM: Digital Elevation Model)을 생성하였으며, 검사점에 의한 평면 및 수직 좌표 성분의 RMSE는 σ_H = ±0.12 m, σ_V = ±0.09 m 의 정확도를 보였다. 그 결과 1/500 축척의 국토지리정보원 수치지도 기준 표준편차와 최대오차의 허용범위를 만족하였다. 이를 통하여 고가의 측량용 무인항공기가 아닌 일반용 저사양 무인항공기를 이용하여 소규모 경사지역의 정사영상 제작 가능성을 확인하였다.

• 한국측량학회지
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• 제34권6호
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• pp.619-627
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• 2016

Cells of a PV (photovoltaic) module can suffer defects due to various causes resulting in a loss of power output. As a malfunctioning cell has a higher temperature than adjacent normal cells, it can be easily detected with a thermal infrared sensor. A conventional method of PV cell inspection is to use a hand-held infrared sensor for visual inspection. The main disadvantages of this method, when applied to a large-scale PV power plant, are that it is time-consuming and costly. This paper presents an algorithm for automatically detecting defective PV panels using images captured with a thermal imaging camera from an UAV (unmanned aerial vehicle). The proposed algorithm uses statistical analysis of thermal intensity (surface temperature) characteristics of each PV module to verify the mean intensity and standard deviation of each panel as parameters for fault diagnosis. One of the characteristics of thermal infrared imaging is that the larger the distance between sensor and target, the lower the measured temperature of the object. Consequently, a global detection rule using the mean intensity of all panels in the fault detection algorithm is not applicable. Therefore, a local detection rule was applied to automatically detect defective panels using the mean intensity and standard deviation range of each panel by array. The performance of the proposed algorithm was tested on three sample images; this verified a detection accuracy of defective panels of 97% or higher. In addition, as the proposed algorithm can adjust the range of threshold values for judging malfunction at the array level, the local detection rule is considered better suited for highly sensitive fault detection compared to a global detection rule. In this study, we used a panel area extraction method that we previously developed; fault detection accuracy would be improved if panel area extraction from images was more precise. Furthermore, the proposed algorithm contributes to the development of a maintenance and repair system for large-scale PV power plants, in combination with a geo-referencing algorithm for accurate determination of panel locations using sensor-based orientation parameters and photogrammetry from ground control points.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권10호
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• pp.197-205
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• 2020

무인항공사진측량은 기존의 유인항공사진측량에 비하여 고해상도의 영상을 신속하게 취득하여 활용할 수 있다는 장점이 있다. 특히, 무인항공사진측량을 이용한 3차원 공간정보의 활용성이 커지는 시점에서 무인항공사진측량을 이용한 3차원 모델 제작은 상당히 중요한 문제이다. 이에 본 연구에서는 무인항공사진측량을 이용하여 3차원 모델을 제작하고 정성적 및 정량적 분석을 통하여 활용 가능성을 판단하고자 하였다. 정성적 분석은 3차원 국토공간정보 구축 작업규정에 명시된 세밀도를 이용하여 분석하였다. 그 결과 평면상에 존재하는 지형·지물의 경우 높은 세밀도 Level을 보였지만, 고저차가 있는 지형·지물의 경우 폐색지역 및 시차로 인하여 낮은 세밀도 Level을 나타냈다. 정량적 분석은 검사점과 주변 구조물에서 취득한 3차원 좌표를 이용하여 분석하였다. 그 결과 검사점의 경우 평균오차가 평면에서 0.042~0.059 m, 표고에서 0.050~0.161 m로 나타났으며 구조물의 모서리를 이용한 정확도 분석 결과는 평균오차가 평면에서 0.068 m, 표고에서 0.071 m로 나타났다. 따라서, 무인항공사진측량에 의한 3차원 모델은 디지털 트윈, 사면 경사도 분석 및 BIM분야에도 활용 가능성이 있다고 판단된다.

• 한국측량학회지
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• 제35권1호
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• pp.11-22
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• 2017

In recent years, coastal dune erosion has accelerated as various structures have been developed around the coastal dunes. A land cover map should be developed to identify the characteristics of sand dunes and to monitor the condition of sand dunes. The Korean Ministry of Environment's land cover maps suffer from problems, such as limited classes, target areas, and durations. Thus, this study conducted experiments using RGB and multispectral images based on UAV (Unmanned Aerial Vehicle) over an approximately one-year cycle to create a land cover map of coastal dunes. RF (Random Forest) classifier was used for the analysis in accordance with the experimental region's characteristics. The pixel- and object-based classification results obtained by using RGB and multispectral cameras were evaluated, respectively. The study results showed that object-based classification using multispectral images had the highest accuracy. Our results suggest that constant monitoring of coastal dunes can be performed effectively.

• 한국측량학회지
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• 제28권6호
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• pp.655-662
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• 2010

최근 지구 온난화와 이상기후로 인하여 자연재해로 인한 피해가 지속적으로 발생하고 있으며, 이로 인한 피해가 점차 대형화되고 있다. 본 연구는 기존 기술에 비해 신속하고 경제적이면서, 다양한 재난 재해에 활용이 가능한 UAV(Unmanned Aircraft Vehicle)를 통해 자연재해에 의한 피해를 효과적으로 대비, 대응 및 복구할 수 있는 활용모델을 제시하기 위한 선행연구로 기존 재해관련 연구사례와 국내 재해관련 규정 분석을 바탕으로 재해모니터링을 위한 UAV의 적용성을 분석하였다. 향후, 자연재해 모니터링을 위한 UAV의 활용은 재난 재해 대응관리 및 피해조사를위한실시간공중모니터링을가능하게 함으로써 재난 재해 대응 및 관리의 효율성을 향상시킬 것이다.

• 한국측량학회지
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• 제33권6호
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• pp.475-483
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• 2015

This study examined the feasibility of using an automatic lens distortion correction (ALDC) camera as the payload for a photogrammetric unmanned aerial vehicle (UAV) system. First, lens distortion for the interior orientation (IO) parameters was estimated. Although previous studies have largely ignored decentering distortion, this study revealed that more than 50% of the distortion of the ALDC camera was caused by decentering distortion. Second, we compared the accuracy of bundle adjustment for camera calibration using three image types: raw imagery without the ALDC option; imagery corrected using lens profiles; and imagery with the ALDC option. The results of image triangulation, the digital terrain model (DTM), and the orthoimage using the IO parameters for the ALDC camera were similar to or slightly better than the results using self-calibration. These results confirm that the ALDC camera can be used in a photogrammetric UAV system using only self-calibration.

• 한국측량학회지
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• 제37권5호
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• pp.351-357
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• 2019

UAV (Unmanned Aerial Vehicle) images can be exploited for rapid forest fire damage assessment by virtue of UAV systems' advantages. In 2019, catastrophic forest fire occurred in Goseong and Sokcho, Korea and burned 1,757 hectares of forests. We visited the town in Goseong where suffered the most severe damage and conducted UAV flights for forest fire damage assessment. In this study, economic and rapid damage assessment method for forest fire has been proposed using UAV systems equipped with only a RGB sensor. First, forest masking was performed using automatic elevation thresholding to extract forest area. Then ExG (Excess Green) vegetation index which can be calculated without near-infrared band was adopted to extract damaged forests. In addition, entropy filtering was applied to ExG for better differentiation between damaged and non-damaged forest. We could confirm that the proposed forest masking can screen out non-forest land covers such as bare soil, agriculture lands, and artificial objects. In addition, entropy filtering enhanced the ExG homogeneity difference between damaged and non-damaged forests. The automatically detected damaged forests of the proposed method showed high accuracy of 87%.

• 한국측량학회지
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• 제32권1호
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• pp.29-38
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• 2014

무인항공기는 운용비용이 저렴하고 데이터를 신속하게 취득할 수 있는 장점이 있기 때문에 재해지역의 분석, 지도제작 등과 같은 국토모니터링 분야에 효과적으로 활용될 수 있다. 본 연구에서는 무인항공기의 국토모니터링분야 적용가능성을 평가하기 위해서 지도제작과 관련된 법 제도를 검토하고 개선방안을 제시하였다. 또한 수시갱신용 지도제작 및 재난 재해분야 적용 가능성을 살펴보기 위하여 무인항공기 영상을 취득 후 자료처리를 수행하고 정확도를 평가하였다. 자료처리결과 GPS/INS자료만을 이용했을 경우 약 10m, 지상기준점을 이용했을 경우 10cm의 오차를 보였으며, 따라서 국토모니터링분야에 무인항공기를 효과적으로 활용이 가능함을 알 수 있었다.