• Journal of Biosystems Engineering
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• 제43권2호
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• pp.148-159
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• 2018

Purpose: Unmanned air vehicle (UAV) remote sensing was applied to test various vegetation indices and make prediction models of protein content of rice for monitoring grain quality and proper management practice. Methods: Image acquisition was carried out by using NIR (Green, Red, NIR), RGB and RE (Blue, Green, Red-edge) camera mounted on UAV. Sampling was done synchronously at the geo-referenced points and GPS locations were recorded. Paddy samples were air-dried to 15% moisture content, and then dehulled and milled to 92% milling yield and measured the protein content by near-infrared spectroscopy. Results: Artificial neural network showed the better performance with $R^2$ (coefficient of determination) of 0.740, NSE (Nash-Sutcliffe model efficiency coefficient) of 0.733 and RMSE (root mean square error) of 0.187% considering all 54 samples than the models developed by PR (polynomial regression), SLR (simple linear regression), and PLSR (partial least square regression). PLSR calibration models showed almost similar result with PR as 0.663 ($R^2$) and 0.169% (RMSE) for cloud-free samples and 0.491 ($R^2$) and 0.217% (RMSE) for cloud-shadowed samples. However, the validation models performed poorly. This study revealed that there is a highly significant correlation between NDVI (normalized difference vegetation index) and protein content in rice. For the cloud-free samples, the SLR models showed $R^2=0.553$ and RMSE = 0.210%, and for cloud-shadowed samples showed 0.479 as $R^2$ and 0.225% as RMSE respectively. Conclusion: There is a significant correlation between spectral bands and grain protein content. Artificial neural networks have the strong advantages to fit the nonlinear problem when a sigmoid activation function is used in the hidden layer. Quantitatively, the neural network model obtained a higher precision result with a mean absolute relative error (MARE) of 2.18% and root mean square error (RMSE) of 0.187%.

• 지적과 국토정보
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• 제47권1호
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• pp.15-26
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• 2017

도시화에 따른 녹지의 감소로 서식처 피괴, 대기오염, 열섬효과 등 많은 환경문제들이 발생하고 있다. 최근에는 자연경관에 대한 관심이 높아지면서 겨울철에도 서식하는 상록수의 적정 관리가 중요하게 대두되고 있다. 본 연구에서는 UAV 기반 식생지수를 이용하여 상록수 분포면적을 분석하였다. 먼저 고정익 UAV에 RGB와 NIR+RG 카메라를 탑재하였으며 Pix4D SW 기반 GCP점을 활용하여 영상접합을 수행하였다. 그리고 취득한 정사영상으로부터 밴드계산 기능을 통해 NDVI와 SAVI 식생지수를 계산하였다. 식생지수 구간별 상록수 분포의 정확도를 평가하기 위해 검정점을 이용하였으며, 분석 결과 "NDVI > 0.5"와 "SAVI > 0.7" 구간에서 Kappa 계수가 각각 0.822와 0.816로 가장 높게 나타났다. GIS 공간분석을 통해 계산한 "NDVI > 0.5"와 "SAVI > 0.7" 구간에서의 상록수 분포면적은 각각 $11,824m^2$와 $15,648m^2$로 계산되었으며 이는 전체면적 대비 4.8%와 6.3%에 해당되는 비율이다. 이와 같이 도심지 환경, 대기오염, 기후변화, 열섬효과 등과 관련하여 식생을 분석하는 업무에서 UAV가 최신의 고해상도 정보를 제공해 줄 수 있으리라 판단된다.

• 항공우주정책ㆍ법학회지
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• 제28권2호
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• pp.37-61
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• 2013

국제법의 한 분야로서 국제 항공법상 무인항공기의 개념은 일련의 법률 체계내에서 규정되지 않고 있다. 무인항공기의 국제법상 규율은 국제 항공법상의 항공기, 특히 민간항공기와 국가항공기 개념의 유추 적용에 의존한다. 현재까지의 군용항공기와 민간항공기의 영공진입에 대한 국가의 태도와 학설상 인정된 국제관습법의 시각에서 무인항공기의 영공진입의 경우를 살펴볼 때, 무인항공기는 군용항공기로 국가들이 인식하고 있다고 추정된다. 무인항공기의 법적지위와 구분이 국제조약상 명확하지 않으나, 군용항공기의 관련 법규범이 무인항공기에 유추 적용된다고 판단된다. 다만, 무인항공기의 역사가 아직은 짧고, 축적된 사례가 충분하지는 않다는 점에서, 새로운 내용이 제기되고 법률적인 판단이 필요할 여지는 있다고 판단된다. 무인항공기는 새로운 무기 체계로서 정책 결정자들에게 새로운 수단과 가능성을 열어주었다. 특히 국가간의 전면적인 전쟁이 아닌, 새로운 형태의 전쟁이 진행되면서, 무인항공기는 다양한 정책적 선택의 폭을 넓혀주었다. 그중의 하나는 2차대전 이후에 정치적 정당성을 얻고 있는 이른바 정밀타격("surgical measure", 이를 언론에서는 "외과수술적 조치"라고 표현하기도 함)의 하나인 표적공격(targeted killing)의 수단으로서 무인항공기의 사용이다. 또한 9/11 테러라는 중대한 사건을 맞이하여 시작된 새로운 형태의 전쟁에서 무인항공기는 표적 공격만이 아닌 하나의 전쟁 수단으로서 등장하게 되었다. 무인항공기의 무력공격은 테러에 대한 무력 대응이 정치적 정당성을 얻으면서 시행되었고, 은밀하고 작은 규모의 표적 공격만이 아니라 하나의 전쟁 수단으로서 합법성이 주장되고 있다. 그리고 그 합법성의 논거는 테러에 대한 대응이 전쟁상태에 이른다는 전쟁상태론에서 찾아진다. 달리 말하면 전쟁상태론이 암살을 표적공격으로 합법화하고, 그 표적공격이 그래서 전쟁의 한 전략이고, 그 전략을 시행하는 수단이 무인항공기이다. 무인항공기 무력공격의 적법성에 관한 논의의 그러한 정치적 배경을 고려한다면, 무인항공기 무력공격을 둘러싼 국제 관습법의 형성은 아직 기대하기 어렵다고 판단된다. 무인항공기 PMF는 국제 조약 및 관습법상 아직까지 아무런 규율이 미치지 않는 영역이다. 다만 미국의 무인항공기 PMF 사례에 나타난 바와 같이, 미국의 국내법 및 무인항공기 PMF와의 계약의 영역에서 규율이 이루어진다고 판단된다.

• 항공우주정책ㆍ법학회지
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• 제34권1호
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• pp.235-268
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• 2019

본 논문에서는 한국법제상의 드론 규제에 관한 전반적인 규정 내용들을 개괄적으로 살펴보았다. 먼저 드론 개념에 관한 항공안전법상의 정의규정과 2019년 제정된 드론법상의 규정들을 검토하였다. 이후 항공안전법을 중심으로 드론 규제와 관련한 비행공역 제한 및 비행방법 규제들을 검토해 보았다. 동시에 일본항공법상의 무인항공기의 개념 및 그 규제체계에 관해서도 구체적으로 비교 검토하면서 분석해 보았다. 드론 규제에 관한 우리법과 한국법의 비교분석의 결과로서, 다음과 같은 몇 가지 시사점들을 생각해 볼 수 있었다. 첫째, 항공안전법상 드론에 관한 일반적인 정의규정이 필요하다고 생각된다. 항공안전법은 항공기의 한 종류로서 '무인항공기'를 규정하고, 초경량비행장치의 한 종류로서 '무인비행장치'를 규정하여 개별규제를 실시한다. 반면에 드론법은 조종자가 탑승하지 아니한 상태로 항행할 수 있는 비행체로써 드론을 정의하지만, 기본적으로는 항공안전법상의 정의 규정을 준용한다. 이러한 입법방식으로는 드론에 관한 일관적인 규제가 쉽지 않게 된다는 문제가 있다. 규제 내용 역시 산재되어 있어 그 체계를 파악하기도 어렵다. 따라서 항공안전법상 드론에 관한 일반적인 정의규정을 마련하고 그 대상요건을 명확하게 지정할 필요가 있다. 둘째, 항공안전법은 인구밀집지구에서의 드론 비행을 금지시키고 있으나, 무엇이 인구밀집지구인지에 대해 명확한 기준이 없다. 일본항공법의 경우에는 이에 관한 세부적인 기준이 있는데, 우리법에서도 인구밀집지구에 대한 구체적인 판단기준을 규정해야만 적용상의 혼란을 피할 수 있을 것이다. 셋째, 항공안전법은 드론 비행의 경우, 사람 물건과의 근접비행을 금지하고 있지만, 근접비행에서의 구체적인 거리가 명확하지 않다. 즉, 이와 관련한 안전거리 지정이 필요할 것으로 보인다. 일본항공법의 경우에는 직선거리 30m라는 안전거리 확보 규정이 있는데, 지상에 있는 인명 물건의 피해를 적극적으로 예방하기 위해서는 이와 관련한 명시적인 규정이 필요하다고 생각한다. 넷째, 항공안전법상 위험물 수송 금지에 관한 명시규정이 필요할 것으로 보인다. 위험물 수송은 단 한번의 투하 또는 사고로도 수많은 인명피해와 재산손해를 초래할 수 있다. 따라서 이 부분에 대해서는 명확한 금지 규정을 두어 규제하는 것이 옳다고 본다. 넷째, 수색 구조 활동을 수행하는 드론에 대해서는 특별한 허가나 승인 없이 이러한 활동을 수행할 수 있도록 하는 항공안전법상의 특별한 예외규정이 필요하다고 생각한다. 항공안전법의 경우에는 수색 구조와 관련하여 국가기관 등의 항공기에 대한 적용특례를 두고 있으나, 드론에도 이와 같은 특례 적용이 가능한지 명확하지 않으므로, 일반적 규제 적용이 배제되는 명시적인 예외규정이 필요할 것으로 보인다.

• 한국항공우주학회지
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• 제48권10호
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• pp.791-799
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• 2020

2019년 10월 발사된 Northrop Grumman사의 MEV-1(Mission Extenstion Vehicle)은 세계 최초의 무인임무로서 궤도상 유지보수(On-Orbit Servicing)가 실질적으로 가능함을 보였다. 물론 궤도상 유지보수 임무는 수십 년 전부터 제안된 개념으로 운영 중인 위성에 대한 궤도수정 및 유지, 추진제/장비 보급 및 업그레이드, 수리, 궤도상 조립 및 제작, 우주잔해 처리 등 다양한 임무개념으로 발전되고 있으며, 이번 MEV-1 임무의 성공으로 향후 세계적으로 정부기관 및 민간분야 위성사업에서의 시장이 확대될 것으로 예상된다. 궤도상 유지보수 임무는 임무의 특성상 기본적으로 고효율의 전기추진시스템의 활용은 필수적이다. 본 연구에서는 전기추진시스템 중 홀추력기를 활용한 간단한 궤도상 유지보수 임무에 대한 임무해석 내용을 소개하고자 한다. 임무사례로서 정지궤도위성의 수명연장 임무에 대해 다양한 홀추력기 설계변수조합에 대한 설계공간탐색을 수행하고, 설계공간분석 및 최적화를 통해 고려하는 임무에 적합한 홀추력기의 설계 및 운용 파라미터를 제안함과 동시에 임무성능을 도출하였다. 추가적으로 현재 궤도상 유지보수 임무해석 시 개선점과 홀추력기를 활용한 우주임무해석에서의 발전방향을 고찰하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권4호
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• pp.611-624
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• 2018

The percentage of moisture content in rice before harvest is crucial to reduce the economic loss in terms of yield, quality and drying cost. This paper discusses the application of artificial neural network (ANN) in developing a reliable prediction model using the low altitude fixed-wing unmanned air vehicle (UAV) based reflectance value of green, red, and NIR and statistical moisture content data. A comparison between the actual statistical data and the predicted data was performed to evaluate the performance of the model. The correlation coefficient (R) is 0.862 and the mean absolute percentage error (MAPE) is 0.914% indicate a very good accuracy of the model to predict the moisture content in rice before harvest. The model predicted values are matched well with the measured values($R^2=0.743$, and Nash-Sutcliffe Efficiency = 0.730). The model results are very promising and show the reliable potential to predict moisture content with the error of prediction less than 7%. This model might be potentially helpful for the rice production system in the field of precision agriculture (PA).

• 한국측량학회지
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• 제37권1호
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• pp.9-18
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• 2019

전 세계적으로 지구온난화현상이 심화되고 있으며, 특히 우리나라의 경우 급격한 산업 발전 등으로 인해 도시화가 진행되면서 도시열섬현상까지 발생되고 있다. 이렇게 도시의 온도가 상승하게 되면 주거 생활의 쾌적성 및 냉방부하와 같은 문제 등을 야기한다. 본 연구에서는 이러한 문제를 줄이기 위해 지붕 색상에 따른 쿨루프 성능 평가를 진행하였으며, 기존의 평지붕 축소 모형, 손잡이 형태의 열화상 카메라 또는 레이저 온도계를 이용하지 않고, 실제 건물과 UAV에 열적외선 카메라를 장착하여 원격탐사 기법으로 옥상 색상 (흰색, 회색, 초록색, 청색, 갈색, 검은색)에 따른 표면 온도를 취득하였다. 그 결과 흰색을 적용한 표면 온도가 다른 색상보다 11도에서 20도 낮게 나타났으며, 에어컨의 실내 온도와 디지털 온도계의 실내 온도 또한 흰색의 색상이 다른 색상보다 약 1.5도에서 4.4도, 약 1.5도에서 3.5도 낮게 측정되었다. 이를 통해 흰색이 쿨루프 성능이 가장 좋음을 확인할 수 있었으며, UAV와 열적외선 카메라를 통해 기존 다른 연구에서 사용했던 방법보다 신속하고, 편리하게 쿨루프 성능 평가가 가능함을 확인할 수 있었다.