본 연구는 창원시 도시지역 내 공원을 대상으로 UAV 영상 기반 물리적 공간 유형을 분류하고, ENVI-met 열 쾌적성 결과와의 비교를 통해 물리적 공간 유형에 따른 열 쾌적성 특성을 분석하였다. 물리적 공간 유형은 UAV 기반 NDVI, SVF 특성에 따라 4개 유형으로 분류하였다. ENVI-met 열 쾌적성 결과는 수목 밀집지역의 TMRT가 그 외 지역보다 최대 30℃ 이상의 차이를 보였으며, 오후 시간대 중에서는 수목 밀집지역과 다른 지역의 TMRT 차이가 16시에 19.6℃로 가장 큰 것으로 나타났다. UAV 기반 물리적 공간 유형과 시간대별 열 쾌적성 특성 분석결과 NDVI가 높고, SVF가 높은 공간 유형에 대해 UAV 활용 시 시간대별 열 쾌적성 변화 패턴과 유사한 경향을 보이는 것을 확인하였으나, 수목 및 인공 구조물 등이 밀집된 지역에 대해서는 상대적으로 UAV 기반 물리적 환경 유형과 상관관계가 낮은 것으로 나타났다. 결론적으로 개활지 및 식생으로 이루어진 공간 유형에 대해 UAV 영상 기반 열 쾌적성 분포 파악 가능성을 확인하였으며, 수목 인접지역이 개활지보다 열적으로 쾌적한 것으로 도출되었다. 따라서, 도시계획 단계에서 개활 공간은 잔디 및 수목 등 자연피복재질을 고려하여 조성할 필요가 있으며, 인공피복재질 활용 시 수목, 건물과의 인접성 등을 고려한 공간계획이 이루어져야 할 것으로 판단된다. 향후 지상LiDAR 및 현장 측정 기반 UAV 영상 보정을 통해 신속·정확한 도시기후 현상 규명 및 열 쾌적성을 고려한 도시계획 수립이 가능할 것으로 판단된다.
본 논문은 무선네트워크를 사용하는 비행제어시스템을 탑재한 고정익 무인항공기의 시험개발에 대해 소개한다. 무선네트워크를 기반으로 하는 항공기는 기존의 방식과 달리 센서와 구동기를 무선으로 연결하여 전선의 무게를 줄여 항공기를 경량화 할 수 있고, 이에 따라 기체 정비비용과 시간을 절약할 수 있다. 본 연구에서 사용된 무인항공기는 AHRS와 GPS, 엘리베이터와 에일러론을 구동하는 서보모터가 ZigBee 통신을 이용하여 FCC에 연결되었다. 또한 무선신호에 의한 지연이 비행안전성에 미치는 영향을 알아보고자 실내 및 비행시험을 수행하였으며, 유선비행제어시스템과의 결과 비교를 통해 이러한 영향은 매우 미미했음을 확인하였다.
본 논문에서는 일본 항공법상 무인항공기의 규제 전반을 개괄적으로 살펴보았다. 먼저 일본 항공법상의 항공기 개념과 공역체계를 검토한 후, 무인항공기의 비행공역 규제와 비행방법 규제를 구체적으로 검토해 보았다. 무인항공기 규제에 관한 일본법과 우리법의 비교분석의 결과로서 다음과 같은 몇 가지 시사점들을 생각해 볼 수 있었다. 첫째, 항공안전법상 무인항공기에 관한 일반적인 정의규정이 필요하다고 생각된다. 항공안전법은 항공기의 한 종류로서 '무인항공기'를 규정하고, 초경량비행장치의 한 종류로서 '무인비행장치'를 규정하여 각각의 개별규제를 실시한다. 이로 인해 무인항공기에 관한 일관적인 규제가 쉽지 않고, 규제 내용 역시 산재되어 있어 그 체계를 파악하기가 어렵다는 문제가 있다. 따라서 무인항공기에 관한 일반적인 정의규정을 마련하고 그 대상요건을 명확하게 지정할 필요가 있다. 둘째, 항공안전법상 무인항공기와 사람 물건과의 안전거리 지정이 필요할 것으로 보인다. 항공안전법에는 일본법과 같은 안전거리확보 규정이 없는데, 지상에 있는 인명 물건의 피해를 적극적으로 예방하기 위해서는 이와 관련한 명시적인 규정이 필요하다고 생각한다. 셋째, 항공안전법상 위험물 수송 금지에 관한 명시규정이 필요할 것으로 보인다. 위험물 수송은 단한번의 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 무인항공기에 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, 무인항공기에도 이와 같은 특례 적용이 가능한지 명확하지 않으므로, 일반적 규제 적용이 배제되는 명시적인 예외규정이 필요할 것으로 보인다.
감시정찰을 위한 임무장비의 고도화와 다변화는 공용데이터링크의 대용량화에 대한 요구로 이어지고 있다. 해외에서는 고고도 무인기인 Global hawk에 T4급(274Mbps) 공용데이터링크가 적용되었고, 국내에서도 다양하게 연구개발 중이다. 본 논문에서는 공용데이터링크의 T4급 이상의 대용량 전송을 위해 유럽 위성방송 규격인 DVB-S2 프레임 구조에 데이터 전송속도 손실을 최소화하면서 SNR 성능을 향상시킬 수 있도록 파일럿을 추가 적용한 구조를 제안한다. 제안하는 구조의 성능평가를 위해, 무인기 데이터링크 채널 환경을 모사하여 DVB-S2와 성능을 비교분석하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 구조에서 DVB-S2 대비하여 T4급 전송속도에서 0.15% 전송속도의 손실이 발생하였지만, 무인기 채널 환경에서 0.2~0.3dB의 향상된 SNR 수신성능을 확인하였다.
건물탐지 기반의 건물 변화 모니터링은 발사예정인 차세대 중형위성 1, 2호와 같은 고해상도 다시기 광학 위성영상을 이용한 인공 구조물 모니터링 측면에서 가장 중요한 분야 중 하나이다. 하지만 지표면에 위치하는 건물들의 형태와 크기는 다양하며, 이들 주변에 존재하는 그림자 또는 나무 등에 의해 정확한 건물탐지에 어려움이 따른다. 또한, 영상 촬영 당시의 플랫폼의 방위각(Azimuth angle)과 고도각(Elevation angle)에 따라 생기는 기복 변위로 인해 건물 변화탐지 수행 시 다수의 변화 오탐지가 발생하게 된다. 이에 본 연구에서는 건물 변화탐지 결과 향상을 위해 다시기 영상 취득 당시의 태양의 방위각과 그에 따른 그림자의 주방향(Main direction)을 이용한 객체기반 건물탐지를 수행하였으며, 이후 플랫폼의 방위각과 고도각을 이용한 건물 변화탐지를 수행하였다. 고해상도 영상에 객체 분할 기법을 적용한 후, Shadow intensity를 통해 그림자 객체만을 분류하였으며, 건물 후보군 탐지를 위해 각 객체의 Rectangular fit, GLCM(Gray-Level Co-occurrence Matrix) homogeneity 그리고 면적(Area)과 같은 특징(Feature) 정보들을 이용하였다. 그 후, 건물 후보군으로 탐지된 객체들의 중심과 태양의 방위각에 따른 건물 그림자 사이의 방향과 거리를 이용하여 최종 건물을 탐지하였다. 각 영상에서 탐지된 건물 객체 간 변화탐지를 위해 객체들 간의 단순 중첩, 플랫폼의 고도각에 따른 객체의 크기 비교, 그리고 플랫폼의 방위각에 따른 객체 간의 방향 비교 총 3가지의 방법을 제안하였다. 본 연구에서는 주거 밀집 지역을 연구지역으로 선정하였으며, KOMPSAT-3와 무인항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)의 이종 센서에서 취득된 고해상도 영상을 이용하여 실험 데이터를 생성하였다. 실험 결과, 특징 정보를 이용해 탐지한 건물탐지 결과의 F1-score는 KOMPSAT-3 영상과 무인항공기 영상에서 각각 0.488 그리고 0.696인 반면, 그림자를 고려한 건물탐지 결과의 F1-score는 0.876 그리고 0.867로 그림자를 고려한 건물탐지 기법의 정확도가 더 높은 것을 확인할 수 있었다. 또한, 그림자를 이용한 건물탐지 결과를 바탕으로 제안한 3가지의 건물 변화탐지 제안기법 중 플랫폼의 방위각에 따른 객체 간의 방향을 고려한 방법의 F1-score가 0.891로 가장 높은 정확도를 보이는 것을 확인할 수 있었다.
최근 4차 산업혁명이 본격화되고 차세대 ICT 융합 기술이 개발됨에 따라 건설분야 역시 기술변화에 대응하기 위해 다양한 스마트 건설기술이 건설 단계별로 빠르게 도입되고 있다. 특히, 건설현장의 경우 부지설계를 위한 토공량 산출 공정이 설계비용에 큰 부분을 차지하고 있어 공정의 효율화와 정확한 토공량 산출을 위한 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 건설현장의 지형을 3차원으로 신속하게 구축하고 이를 이용하여 효율적으로 토공량을 산출할 수 있는 방법을 제시하고자 한 것이다. 이를 위해 무인비행체로부터 획득한 대축척의 항공사진을 이용하여 건설현장을 3차원 실사모델로 구축하였다. 이때, 구축한 3차원 실사모델은 체적 산출이 불가한 surface 모델 구조를 가짐에 따라 체적 산출이 가능하도록 3차원의 solid 모델로 구조 변환을 수행하였다. 그리고 변환된 solid 모델을 이용하여 CAD 기반으로 토공량을 산출할 수 있는 방법론을 구상하였다. 정립한 방법론을 적용한 solid 모델로부터 토공량을 자동 산출한 결과, 기존의 현황측량 결과로부터 산출한 토공량과 1.52%의 상대적 편차를 확인할 수 있었다. 추가적으로 방법별 공정 소요시간을 비교분석한 결과 60%의 소요시간 절감을 확인할 수 있었다. 이로부터 본 연구에서 제시한 기법은 토공량 산출을 위한 비용절감은 물론 건설공사 전 공정에서 주기적인 현장의 모니터링 등 스마트 건설관리를 위한 기술로써 활용이 기대된다.
고해상도 위성영상의 기하보정을 위해 촬영 당시의 위성 센서와 지표면과의 기하학적 관계를 복원하는 센서모델링 과정이 필요하다. 이를 위해 일반적으로 고해상도 위성은 RPC (Rational Polynomial Coefficient) 정보를 제공하고 있지만, 제공 RPC는 위성 센서의 위치와 자세 등에 의해 발생하는 기하왜곡을 포함하고 있다. 이러한 RPC 오차를 보정하기 위해 일반적으로 지상기준점(Ground Control Points)을 활용한다. 지상기준점을 수집하는 대표적인 방법으로 현장 측량을 통해 지상좌표를 취득하지만, 이는 위성영상의 품질이나 촬영 시기에 따른 토지피복의 변화, 기복변위 등으로 위성영상 내에서 지상기준점을 판독하기에 어려운 문제가 있다. 이에 최근에는 다양한 센서로부터 취득된 영상지도를 참조자료로 이용하여, 영상정합 기법을 통해 지상기준점 수집을 자동화할 수 있다. 본 연구에서는 무인항공기 영상을 활용하여 추출된 정합점을 통해 KOMPSAT-3A 위성영상의 RPC를 보정하고자 한다. 무인항공기 영상과 KOMPSAT-3A 위성영상의 정합점 추출을 위한 전처리 방법을 제안하고, 대표적인 특징기반 정합기법(Feature-based matching method)과 영역기반 정합기법(Area-based matching method)인 SURF (Speeded-Up Robust Features)와 위상상관(Phase Correlation) 기법을 각각 적용하여 추출된 정합점의 특성을 비교하였다. 각 기법을 통해 추출된 정합점을 활용하여 RPC 보정계수를 산출한 후, GNSS (Global Navigation Satellite System) 측량을 통해 직접 취득한 검사점에 적용하여 KOMPSAT-3A의 기하품질을 향상하였다. 제안기법의 성능 및 활용성 검증을 위해 GCP를 이용하여 보정한 결과와 비교하여 분석하였다. GCP 기반 보정 방법은 제공 RPC보다 Sample은 2.14 pixel, Line은 5.43 pixel 만큼 개선된 보정 정확도를 보였다. 그리고 SURF와 위상상관 기법을 활용한 제안기법은 제공 RPC보다 각각 Sample은 0.83 pixel, 1.49 pixel만큼 보정되었으며, Line은 4.81 pixel, 5.19 pixel만큼 개선되었다. 이를 통해 GCP 기반 위성영상 RPC 보정 방법의 대안으로 무인항공기 영상이 활용될 수 있음을 확인하였다.
무인항공기 산업은 인공지능, 빅데이터, 사물 인터넷 등의 4차 산업혁명 기술과 융합하여 새로운 패러다임으로 발전하고 있다. 미국과 같은 항공 선진국들은 비행안전성이 보장된 무인항공기 개발에 많은 역량을 집중하고 있다. 대한민국의 경우, 한국항공우주연구원에서 2011년 국가 R&D 사업의 일환으로 국내 최초 수직이착륙 무인항공기인 스마트무인기 개발에 성공하였고, 이를 통해 첨단 IT 기술이 접목된 수직이착륙 무인항공기 개발 기술을 보유하게 되었다. 이러한 국가차원의 노력에도 불구하고 아직까지 국내 수직이착륙 무인항공기의 개발과 시장 운용은 제한적이다. 국내 기술로 개발한 수직이착륙 무인항공기의 형식증명 절차는 국내 항공안전법에 명시되어 있으나 형식증명을 위한 감항기준은 아직 제정되어 있지 않다. 따라서 본 연구에서는 자체 중량 150 kg을 초과하는 수직이착륙 무인항공기의 국내 외 개발 동향과 국가별 인증제도 및 절차에 대해 조사하고, 유럽항공안전청에서 2019년 7월 2일 제정공포한 수직이착륙 항공기용 특별감항요건(special conditions)을 벤치마킹하여 국내 수직이착륙 무인항공기 형식증명을 위한 감항기준을 정립할 수 있는 방안에 대해 연구하였다.
매년 증가하는 화학사고는 유해 물질의 확산과 잔류로 인명과 환경에 피해를 주고 있다. 환경피해 조사는 지리적 조사 범위와 시기를 확정하기가 더 까다로운 측면이 있다. 전문 조사 인력이 부족한 현실을 감안할 때 효율적인 정량 평가방법의 개발이 시급하다. 본 연구는 이러한 상황의 개선을 위해 각종 센서를 장착한 드론을 활용하여 화학사고 현장 조사를 수행하였다. 화학사고로 인한 환경 피해면적은 고해상도 광학 영상을 사진측량기법을 적용하여 생성된 정사영상과 다중분광센서로 취득한 5개 분광대역 정보를 활용한 정규식생지수를 적용하여 산출되었다. 그 결과, 정규식생지수를 토대로 피해지역과 비피해지역으로 분류하고, 화학사고로 인한 피해면적에 대한 일치도를 나타내는 Kappa 상관계수는 0.649 (임계값 0.7)의 수준을 보였다. 다양한 반사특성을 가진 지형지물이 존재하는 피해 현장의 여건을 고려할 때, 분광정보와 정규식생지수만으로 피해면적을 분석이 이루어진 연구의 한계가 있으며, 향후 이를 극복할 수 있는 화학물질사고 조사 현업화 방안의 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.
무인항공사진측량을 이용한 지도제작의 지형·지물 묘사 방법에는 벡터화와 수치도화 방법이 있다. 벡터화 방법은 정사영상에서 평면위치를 추출하고, 수치표면모델(DSM: Digital Surface Model) 혹은 수치표고모델(DEM: Digital Elevation Model)에서 높이 값을 취득하고 있다. 그러나 지금까지 벡터화 성과의 정확도는 대부분 검사점만을 이용하여 분석하고 있어 지상시설물과 건물 등 3차원 지물의 위치정확도 판단이 어렵다. 이에 본 연구에서는 검사점 뿐만 아니라 지형·지물의 Layer별 모서리에 대한 정확도를 분석하여 벡터화를 이용한 3차원 공간정보취득 및 수치지도제작 가능성을 판단하고자 하였다. 촬영은 DJI사 Phantom 4 pro로 비행고도 90m에서 GSD (Ground Sample Distance) 3.6cm의 영상을 취득하였다. 연구 결과, 벡터화에 의한 묘사의 정확도는 현장측량 성과와 비교하여 검사점의 잔차를 분석한 결과 평면 RMSE (Root Mean Square Error)가 0.045m로 나타나 정사영상을 이용한 1/1,000 축척의 수치지형(평면)현황도 제작이 가능할 것으로 판단된다. 반면 전주, 옹벽 및 건물 등 Layer별 모서리 좌표를 기준자료와 비교하여 3차원 정확도를 분석한 결과 RMSE가 평면 0.068~0.162m, 표고 0.090~1.840m로 나타났다. 따라서 벡터화로 취득한 3차원 성과의 표고위치에서 오차가 크게 발생하여 벡터화를 이용한 3차원 공간정보 취득 및 1/1,000 수치지도제작이 어려운 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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