무선 센서 네트워크는 적은 비용이 들고 낮은 전력으로 구동할 수 있는 센서들이 넓은 범위에 분포한 네트워크이다. 이때 센서들이 주변의 환경을 감시하고 계측한 정보들을 인근의 센서들에게 멀티홉 방식으로 전송하여 최종적으로 모든 데이터들이 베이스 스테이션으로 보내지는 네트워크가 무선 센서 네트워크이다. 여기서 무선 센서 네트워크에 대한 대부분의 연구는 한 위치에 고정되어 주변을 감시하는 정적 센서가 주가 되어왔다. 하지만 정적 센서만으로 이루어진 네트워크와 달리, 드론을 이용하여 네트워크를 구성하게 된다면 네트워크의 전체 커버리지와 에너지 소모를 보다 효율적으로 관리할 수 있다. 본 논문에서는 네트워크를 이루는 드론들에 대한 환경을 모델링하기 위해 전송 전력 모델과 비디오 인코딩 모델을 수식화하여 소개한다. 또한 드론의 효율적인 배치를 위하여 우선순위 지도를 설계하고, 이를 기반으로 커버리지와 에너지를 고려하여 드론들을 배치하는 방식을 보여준다. 다양한 시뮬레이션을 통하여 정적 센서 기반의 네트워크보다 드론 기반의 무선 센서 네트워크에서 더 적은 수의 센서로 커버리지를 증가시키고 소모되는 에너지는 줄여준다는 것을 보여준다. 구체적으로는 정적 센서와 드론의 수가 동일한 가운데 커버리지는 최대 30 퍼센트의 향상이 있고, 에너지 측면에서는 평균 25 퍼센트의 전체 네트워크의 에너지 소모를 줄이면서도 정적 센서 네크워크와 드론 기반 네트워크의 커버리지가 동일하게 유지됨을 보여준다.
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.
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.
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.
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.
콩은 논 대표적인 밭작물로써 온도, 수분, 토양과 같은 환경 조건에 민감하기 때문에 재배 시 포장 관리가 매우 중요하다. 작물 상태를 비파괴적, 비접촉적 방법으로 측정할 수 있는 분광 기술을 활용한다면 작황 예측, 작물 스트레스 및 병충해 판별 등 생육 진단 및 처방을 통해 품질과 수확량을 높일 수 있다. 본 연구에서는 회전익 무인기에 탑재된 다중분광 센서를 이용하여 시험 포장에서 콩 생육 추정 모델 개발하고 재현성을 확인하기 위해 농가 포장에 검증을 수행하였다. 분광 데이터로 산출된 정규화 식생지수(NDVI, GNDVI), 단순비 식생지수(RRVI, GRVI)와 콩 생육 데이터(생체중, LAI)를 선형회귀분석을 실시하여 모델을 개발하였으며 괴산에 위치한 농가포장에서 검증을 실시하였다. 그 결과 생체중의 경우 정규화 식생지수를 이용 시 포화되기 때문에 단순비 식생지수 GRVI를 이용한 모델의 성능이 가장 높았다(R2=0.74, RMSE=246 g/m2, RE=34.2%). 괴산 농가 포장에 생체중 모델 검증 결과 RMSE=392 g/m2, RE=32%로 나타났으며 작부 체계별 나누어 검증 결과 단작 포장과 이모작 포장 생체중 모델은 RMSE=315 g/m2, RE=26% 및 RMSE=381 g/m2, RE=31%로 나타났다. 작부 체계별 포장과 적산온도가 유사한 연도별 시험 포장(2018+2020년, 2019년)을 나누어 생체중 모델 개발한 결과 단년도(2019년)의 성능이 높게 나타났다. 작부 체계별 적산온도가 유사한 검증과 기존 검증 간 비교 결과 단작 포장은 RMSE 및 RE를 기준으로 각각 29.1%와 34.3%로 개선되었으나 이모작 포장은 -19.6%, -31.3%로 저하되었다. 적산온도 이외의 환경 요인, 분광 및 생육 데이터 추가 시 다양한 환경 조건에서 재배되는 콩 생육을 추정 가능할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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