본 연구는 무인기를 이용한 동계사료의 수량조사시 필요한 검량식의 작성을 위한 식생조사 및 분광측정의 적정 시기와, 작성된 검량식의 적용이 적절한 시기를 판단하기 위하여 고정식 자동 분광 측정장치를 개발하여 호밀, 총체보리, IRG를 대상으로 NDVI를 장기간 측정하였다. 그리고 NDVI가 최댓값이 되는 날을 기준으로 증가기간과 감소시간으로 기간을 나누어 건물수량 예측을 위한 검량식을 작성하고 검량식의 예측정확도를 각각 비교하였다. 조사결과 호밀, 총체보리, IRG는 각각 4월 8일, 4월 9일, 4월 5일에 NDVI가 최대치가 되었으며 NDVI 증가기간의 검량식은 결정계수(R2)는 각각 0.84, 0.84, 0.78로 높은 상관관계를 보였고 NDVI 감소기간에는 각각 0.00, 0.02, 0.27로 매우 낮게 나타났다. 따라서 NDVI 측정을 통한 건물수량 예측을 효율적으로 하기 위해서는 NDVI 변화를 정확히 측정할 필요가 있으며 고정식 자동 분광 측정 방법은 생육에 따른 NDVI의 정밀 측정에 효과적인것으로 판단된다.
최근, 코로나 바이러스 감염증으로 인해 발생한 팬데믹의 영향으로 비대면 서비스에 대한 수요와 발전이 급속도로 진행되고 있는 가운데 중심에 있는 메타버스(Metaverse)에 대한 이목이 집중되고 있다. 가상과 현실을 초월하는 세계를 의미하는 메타버스는 4차 산업혁명 시대에 접어들어 다양한 센싱기술과 3D 재현기술이 융합되어 사용자에게 쉽고 빠르게 다양한 정보를 제공하고 서비스가 가능하다. 특히, 이 가운데 고해상도의 영상촬영이 가능한 무인항공기(UAV) 및 정밀도 높은 LiDAR 센서와 같은 융복합센서의 소형화 및 경제성 증가로 인해 높은 재현도 및 정확도를 가진 3D 공간정보를 획득하여 현실의 쌍둥이를 만들어 시뮬레이션하는 디지털 트윈(Digital-Twin)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한, 컴퓨터 그래픽 분야의 게임엔진(Game engine)이 강력한 3D 그래픽 재현 및 역학적 연산을 바탕으로 한 시뮬레이션 등이 확장되어 메타버스 엔진으로 발전하고 있다. 본 연구는 무인항공시스템(UAS)과 LiDAR 센서를 융합하여 획득한 정확도 높은 3D 공간정보 데이터를 최근 발표된 메타버스 엔진인 언리얼 엔진을 활용하여 실세계 좌표기반 현실을 반영한 거울세계 형태의 메타버스를 구축하였다. 이후, 다양한 공공데이터를 기반으로 사용자를 위한 공간정보 컨텐츠 및 시뮬레이션을 구축하여 재현 정확도를 검증하고, 이를 통해 보다 실감나고 공간정보 활용성이 높은 메타버스 구축에 대하여 고찰하였다. 또한, 언리얼 엔진을 통해 사용자가 직관적이고 쉽게 접근할 수 있는 메타버스를 구축할 경우 재현도 높은 좌표기반의 3D 공간정보를 통해 다양한 컨텐츠 활용성과 효용성을 확인할 수 있었다.
포장에서 잡초의 발생은 농작물의 생산량을 크게 떨어트리는 원인 중 하나이고 SSWM을 기반으로 잡초를 변량 방제하기 위해서 잡초의 발생 위치, 밀도 그리고 이를 정량화하는 것은 필수적이다. 본 연구에서는 2020년의 국립식량과학원에서 잡초 피해를 입은 옥수수 포장의 영상데이터를 무인항공기를 활용해서 수집하였고 이를 배경과 옥수수로 분리하여 딥러닝 기반 영상 분할 모델 제작을 위한 학습데이터를 획득하였다. DeepLabV3+, U-Net, Linknet, FPN의 4가지의 영상 분할 네트워크들의 옥수수의 검출 정확도를 평가하기 위해 픽셀정확도, mIOU, 정밀도, 재현성의 지표를 활용해서 정확도를 검증하였다. 검증 결과 DeepLabV3+ 모델이 0.76으로 가장 높은 mIOU를 나타냈고, 해당 모델과 식물체의 녹색 영역과 배경을 분리하는 지수인 ExGR을 활용해서 잡초의 면적을 정량화, 시각화하였다. 이러한 연구의 결과는 무인항공기로 촬영된 영상을 활용해서 넓은 면적의 옥수수 포장에서 빠르게 잡초의 위치와 밀도를 특정하고 정량화하는 것으로 잡초의 밀도에 따른 제초제의 변량 방제를 위한 의사결정에 도움이 될 것으로 기대한다.
본 연구는 초고해상도 무인항공기 자료를 활용하여 황도 갯벌의 미세 퇴적 구조를 분석하는 것을 목적으로 하였다. 갯벌은 육지와 바다 사이의 전이 지역으로서 조석 활동에 의해 끊임없이 변화하며, 퇴적 과정과 환경 조건을 이해하는 데 중요한 독특한 환경을 제공한다. 기존의 현장 관측 방법은 공간적 및 시간적 범위에 한계가 있고, 기존 위성 영상은 미세한 퇴적 구조를 연구하기에 충분한 해상도를 제공하지 못한다. 이러한 한계를 극복하기 위해, 본 연구에서는 충청남도 황도 갯벌의 고해상도 이미지를 무인항공기를 이용해 촬영하였다. 황도 갯벌은 방조제 건설과 같은 해안 개발 프로젝트로 인해 퇴적 환경이 크게 변화한 지역이다. 2022년 5월 17일부터 18일까지 현장 관측을 통해 91개의 지점에서 퇴적물 샘플을 수집하였으며, 그중 25개의 주요 지점을 집중적으로 분석하였다. 약 0.9 mm의 공간 해상도를 가진 무인항공기 자료를 이용하여 미세 퇴적 구조의 파라미터(Parameter)를 식별하고 추출하였다. 건열에서는 다각형 장축의 길이를 추출하였고, 연흔에서는 파장과 연흔을 정량적으로 표현하는 대표적인 지표인 연흔 대칭 지수(Ripple Symmetry Index)를 추출하였다. 연구 결과, 니질 함량이 80% 이상인 지역에서는 평균 37.3 cm 간격의 건열이 형성되었으며, 사질 함량이 60% 이상인 지역에서는 평균 파장이 8 cm, 연흔 대칭 지수가 2.0인 연흔이 형성되었다. 본 연구는 초고해상도 무인항공기 자료를 활용하여 인간의 도보에 의한 현장 관측 없이도 갯벌의 미세 퇴적 구조를 효과적으로 분석할 수 있음을 입증하였다. 이는 환경 모니터링 및 해안 관리에서 중요한 도구로써 무인항공기 기술의 가능성을 강조하며, 무인항공기 자료가 퇴적 구조 연구에 유용하다는 것을 보여준다. 또한, 본 연구의 결과는 보다 정밀한 퇴적상 분류를 위한 기반 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 수수의 수확량 추정을 위해 무인기로 취득한 RGB 영상과 YOLOv5를 이용하여 수수 이삭 탐지 모델을 개발하였다. 이삭이 가장 잘 식별되는 9월 2일의 영상 중 512×512로 분할된 2000장을 이용하여 모델의 학습, 검증 및 테스트하였다. YOLOv5의 모델 중 가장 파라미터가 적은 YOLOv5s에서 mAP@50=0.845로 수수 이삭을 탐지할 수 있었다. 파라미터가 증가한 YOLOv5m에서는 mAP@50=0.844로 수수 이삭을 탐지할 수 있었다. 두 모델의 성능이 유사하나 YOLOv5s (4시간 35분)가 YOLOv5m (5시간 15분)보다 훈련시간이 더 빨라 YOLOv5s가 수수 이삭 탐지에 효율적이라고 판단된다. 개발된 모델을 이용하여 수수의 수확량 예측을 위한 단위면적당 이삭 수를 추정하는 알고리즘의 기초자료로 유용하게 활용될 것으로 판단된다. 추가적으로 아직 개발의 초기 단계를 감안하면 확보된 데이터를 이용하여 성능 개선 및 다른 CNN 모델과 비교 검토할 필요가 있다고 사료된다.
본 논문에서는 비선형성을 가지는 고정피치 프로펠러를 사용하는 회전익 시스템의 병렬분산보상제어기 적용에 대한 연구 내용을 다루고 있다. 틸트 형 무인기 등 발전된 시스템의 제어기 설계 시 요구되는 비선형 모델링을 위해 T-S 퍼지모델을 사용하였다. 병렬분산보상 제어기는 선형행렬부등식을 이용해 설계하였다. 병렬분산보상제어기 적용가능성 판단을 위한 실험은 시뮬레이션과 1축 자세제어장비를 이용해 수행하였다. Mathworks의 Simulink를 사용해 시뮬레이션을 진행하고 설계한 제어기의 전반적인 성능과 특성을 파악하였다. 이후 1축 자세제어장비와 기 개발된 제어기를 이용해 병렬분산보상기법을 적용한 제어기와 결과를 비교하고 성능을 검증하였다. 시뮬레이션 및 실험 결과를 토대로 고정피치 프로펠러를 사용하는 회전익 시스템에서 설계한 병렬분산보상제어기 적용가능성과 개선사항을 분석하였다.
본 논문에서는 건물의 포인트 클라우드를 추출할 때 발생하는 홀 영역의 보간을 통한 후처리 방안을 제안한다. 스테레오 영상 데이터에서 영상 매칭을 수행할 경우 차폐 및 건물 벽면 등의 영향으로 홀이 발생한다. 이런 영역은 추후 포인트 클라우드를 기반으로 하는 부가 산출물의 생성에 장애 요인이 될 수 있으므로, 이에 대한 효과적인 처리 기법의 적용이 필요하다. 먼저 영상 매칭을 적용하여 생성된 시차맵을 기반으로 초기 포인트 클라우드를 추출한다. 포인트 클라우드를 격자화 시키면 차폐영역 및 건물 벽면의 영향으로 발생하는 홀 영역을 확인할 수 있다. 홀 영역에 삼각망을 생성하고 삼각망 내부 값을 영역의 최소값으로 처리하는 과정을 반복하는 것으로 건물 주변의 지표면과 건물 간에 어색함 없는 보간의 수행이 가능하다. 격자화 된 데이터에서 보간 된 영역에 해당하는 위치정보를 포인트로 추가하여 새로운 포인트 클라우드를 생성한다. 보간과정 중 불필요한 점의 추가를 최소화하기 위해 초기 포인트 클라우드 영역에서 벗어나는 영역으로 보간 된 데이터는 처리하지 않았으며, 보간 된 포인트 클라우드에 적용되는 RGB 밝기값은 매칭에 사용된 스테레오 영상 중 촬영중심과 해당 픽셀이 가장 근접한 영상으로 설정하여 처리하였다. 실험 결과 제안 기법을 통해 대상영역의 포인트 클라우드 생성 후 발생하는 음영 영역이 효과적으로 처리되는 것을 확인할 수 있었다.
드론 기술의 발전으로 인해서 최근 다양한 분야에서 무인항공기가 활용되고 있으며, 이와 더불어 드론 사용 증가에 따르는 여러 가지 문제들이 발생하고 있다. 드론은 크기가 매우 작아서 레이더나 광학장비로 탐지하기 어려운 문제가 있으며, 따라서 최근에는 음향학적인 방법을 이용한 추적 방식이 적용되고 있다. 본 논문은 쿼드콥터 드론의 음향 특성을 활용하여 다수의 드론 위치를 추정하는 방법을 다루었다. 드론의 종류와 드론의 움직임 상태에 따라 각 로터로부터 유발되는 음향 특성이 구별되므로, 블레이드 통과 주파수 및 이에 대한 고조파 음원에 대한 위치 추정을 수행한 결과를 공간 군집화하여 드론의 음원을 재현하였다. 재현된 음원은, 위치 추정 알고리즘을 적용하여 최종적으로 다수의 드론 음원에 대한 위치를 결정하는데 사용된다. 쿼드콥터 드론의 음향 특성을 분석하기 위한 실험을 수행하였으며, 이때 측정한 음향 신호를 기반으로 서로 다른 세 종류의 드론에 대한 음원 위치 추정 시뮬레이션을 수행하였다. 이를 통해 드론의 음향 특성을 활용하여 다수의 드론 위치를 추정할 수 있음을 확인하였고, 분리된 드론 음원의 명확성과 음원 추정 알고리즘이 다수의 드론 위치 추정 정확도에 영향을 주는 것을 관찰하였다.
본 연구는 우리나라의 항공보험 의무가입제도의 현황을 파악하고 외국 입법례와의 비교를 통해 우리 실정에 알맞은 합리적이고 구체적인 기준을 제시하고자 한다. 이를 통해 현행 법령의 개정방향을 밝혀 개선을 유도하고 궁극적으로 적절한 항공보험으로 항공기를 이용하는 우리 국민의 안전과 재산이 담보될 수 있는 환경을 조성하는 것을 목표로 한다. 특히 2017년 새롭게 시행된 항공사업법과 그 하위법령을 검토함으로써 향후 항공보험에 관한 입법적 개선방향을 제시하고 이로써 입법적 오류, 시행착오 등을 최소화할 수 있을 것으로 본다. 사고 발생 시에 수많은 인명과 재산이 손실되는 항공사고의 전손성, 순간성, 거대성이라는 특성을 감안할 때 항공운송산업의 지속적 성장을 유지하고 피해자를 위한 원만한 배상이 가능하도록 하기 위해서는 항공운송인에 의한 적절한 항공보험의 가입과 유지가 필수적이다. 이런 측면에서 근대 사법체계의 대원칙인 계약자유의 원칙을 수정하는 항공보험 가입의무의 강제가 설득력을 가지게 되는 것이다. 다만 외국의 입법례와 비교하여 우리나라의 항공보험 가입의무에 관한 법규정은 다음과 같은 쟁점들을 중심으로 재정비될 필요가 있을 것으로 본다. 첫째, 항공운송인에 대해 적절한 수준의 항공보험의 가입과 유지를 강제하는 것은 국가의 개인에 대한 금전적 의무를 강제하는 성격을 가지게 되므로 시행규칙이 아닌 본법에 규정되는 것이 타당할 것으로 생각된다. 이와 같은 규정의 태도는 다른 외국의 입법례에서 흔히 목격되는 사항이다. 둘째, 우리 법 규정은 "국제협약에서 규정하는 책임한도액"이라는 문구를 사용함으로써 여라 가지 다양한 경우의 항공손해배상에 대응하고 있다. 하지만 본문에서 살펴본 바와 같이 국제협약 중에서 어떠한 수단(legal tools)이 사용되는가에 따라 배상범위가 달라지는 점, 오늘날 승객에 대한 손해배상을 규율하는 몬트리올 협약은 항공운송인의 과실이 있는 경우 그 책임한도액이 철폐된 점, 책임한도액이 철폐된 점, 그리고 지상 제3자의 손해에 관한 로마협약체계에는 우리나라가 가입하고 있지 않은 점 등을 고려할 때 "국제협약에서 규정하는 책임한도액"은 더 이상 만병통치약이 되지 못한다. 셋째, 우리나라와 같이 좁은 영토를 가진 국가에서는 국내운송과 국제운송이 비행시간이나 거리에서 큰 차이가 있다. 따라서 항공보험 가입의무에 있어서도 국내운송과 국제운송을 나누어 규율할 필요가 있을 것으로 본다. 이러한 이중적 규율은 항공운송업에 새롭게 진출하고자 하는 신생 항공사에게 국제운송과 같은 필요 이상의 보험가입을 강제하지 않아도 되는 장점이 있다. 넷째, 무인비행장치의 사고에 따른 항공보험에 자동차손해보험을 준용하는 것은 무인비행장치 사고에 관한 특성을 충분히 이해하지 못한 것으로 보인다. 향후 무한한 발전가능성을 가진 무인비행장치에 관한 보험은 장기적인 관점에서 일반적인 항공보험과 분리하여 규율하는 것이 타당할 것으로 생각된다.
다중분광카메라의 기술 개발로 인해 구조적 특성뿐만 아니라 생화학적, 생리적 특성을 가지는 식생지수를 다양한 공간 규모에서 활용할 수 있게 되었다. 이에 본 연구는 스트레스를 받은 노지작물을 대상으로 지상 초분광계 및 무인기 영상 기반 구조적, 생화학적, 생리적 계열의 식생지수 반응을 평가하였다. 마늘을 대상으로 서로 다른 생육시기에 고농도의 제초제를 살포하여 약해 처리하였으며, 정상 생육에 비해 지상부 건물중이 46.9~84.5% 감소하는 등 큰 피해가 나타났다. 제초제를 살포한 처리구에서 근적외선 분광반사도 값은 꾸준하게 감소하였으며, 구조적 식생지수에서 작물의 약해 피해가 명확하게 표현되었다. 생화학적 식생지수의 경우 일부 지수를 제외하고는 작물의 피해 상태를 표현하였으나 생리적 식생지수는 잎이 고사하고 드러나는 멀칭비닐의 영향으로 약해 피해를 해석하기에 어려움이 있었다. 제초제 살포 후 서로 다른 공간 규모에서 관측된 식생지수의 감소율 차이는 구조적 식생지수의 경우 평균적으로 2.3%로 나타났으며, 정규화 식생지수의 경우 1.3~4.1%의 분포를 보였다. 비록 생리적 식생지수가 작물 스트레스에 민감하다고 알려졌지만, 노지작물의 경우 작물 스트레스 종류와 재배 환경에 따라 적합한 식생지수를 활용하여야 한다는 것, 공간 규모에 따른 오차를 최소화하기 위해서는 정규화 식생지수를 활용해야 한다는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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