• Structural Monitoring and Maintenance
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• 제2권3호
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• pp.283-300
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• 2015

Visual condition inspections remain paramount to assessing the current deterioration status of a bridge and assigning remediation or maintenance tasks so as to ensure the ongoing serviceability of the structure. However, in recent years, there has been an increasing backlog of maintenance activities. Existing research reveals that this is attributable to the labour-intensive, subjective and disruptive nature of the current bridge inspection method. Current processes ultimately require lane closures, traffic guidance schemes and inspection equipment. This not only increases the whole-of-life costs of the bridge, but also increases the risk to the travelling public as issues affecting the structural integrity may go unaddressed. As a tool for bridge condition inspections, Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) or, drones, offer considerable potential, allowing a bridge to be visually assessed without the need for inspectors to walk across the deck or utilise under-bridge inspection units. With current inspection processes placing additional strain on the existing bridge maintenance resources, the technology has the potential to significantly reduce the overall inspection costs and disruption caused to the travelling public. In addition to this, the use of automated aerial image capture enables engineers to better understand a situation through the 3D spatial context offered by UAV systems. However, the use of UAV for bridge inspection involves a number of critical issues to be resolved, including stability and accuracy of control, and safety to people. SLAM (Simultaneous Localisation and Mapping) is a technique that could be used by a UAV to build a map of the bridge underneath, while simultaneously determining its location on the constructed map. While there are considerable economic and risk-related benefits created through introducing entirely new ways of inspecting bridges and visualising information, there also remain hindrances to the wider deployment of UAVs. This study is to provide a context for use of UAVs for conducting visual bridge inspections, in addition to addressing the obstacles that are required to be overcome in order for the technology to be integrated into current practice.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.93-98
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• 2019

현대에서 사용되는 무인 비행체의 경우 자율화수준이 떨어져 사용자의 개입이 필요하다는 문제가 있다. 이에 본 연구는 자율화 달성의 방법론으로 유전자 알고리즘을 선택하고, 이것을 적용해 무인 착륙체의 자율화 가능성을 확인해 보는 것이다. 특별히 무인 비행체의 착륙은 비행체에서 매우 중요한 고전적인 과업 중의 하나이며, 착륙에 있어서 역사적 사건 중의 하나가 달착륙이라고 할 수 있다. 달 착륙선의 추동 메카니즘을 장착한 낙하체의 착륙 자율화 방법을 이용해 무인 착륙체의 자율화 가능성을 확인한다. 본 논문에서는 유전자알고리즘 적용시 게놈을 단지 4가지 액션 (좌회전, 우회전, 분출, 자유낙하) 으로 인코딩하여 무인 착륙체에 적용하고, 유전자 알고리즘의 주요 연산을 접목하여 실험을 성공적으로 진행하였으며 센서에 대한 의존도를 최소화할 수 있는 무인 비행체의 모의 UAV를 제작하였고, 유전자알고리즘을 적용해 그 가능성을 확인하는 테스트 베드를 구축하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제20권11호
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• pp.1098-1102
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• 2014

Localization of aerial vehicles and map building of flight environments are key technologies for the autonomous flight of small UAVs. In outdoor environments, an unmanned aircraft can easily use a GPS (Global Positioning System) for its localization with acceptable accuracy. However, as the GPS is not available for use in indoor environments, the development of a SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) system that is suitable for small UAVs is therefore needed. In this paper, we suggest a vision-based SLAM system that uses vision sensors and an AHRS (Attitude Heading Reference System) sensor. Feature points in images captured from the vision sensor are obtained by using GPU (Graphics Process Unit) based SIFT (Scale-invariant Feature Transform) algorithm. Those feature points are then combined with attitude information obtained from the AHRS to estimate the position of the small UAV. Based on the location information and color distribution, a Gaussian process model is generated, which could be a map. The experimental results show that the position of a small unmanned aircraft is estimated properly and the map of the environment is constructed by using the proposed method. Finally, the reliability of the proposed method is verified by comparing the difference between the estimated values and the actual values.

• 한국항공우주학회지
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• 제44권5호
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• pp.423-430
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• 2016

최근 국가공역 내 유 무인항공기 혼합운용 시 충돌 감지 및 회피, 통신두절 등의 다양한 문제가 예상된다. 따라서 본 연구에서는 EUROCONTROL의 BADA와 NASA의 성능 데이터를 기반으로 유인기와 무인기 혼합운용 및 ATC/ATM 시뮬레이션을 동시에 수행할 수 있도록 필요한 환경 구축과 동적 모델링을 수행하였다. 또한 구성한 모델의 검증을 위하여 6-DOF 비행모델과 세그먼트별 동일한 입력값으로 시뮬레이션을 수행하고, RMSE결과 비교를 통해 구성한 모델의 적합함을 확인하였다.

• 국제초고층학회논문집
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• 제9권4호
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• pp.351-360
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• 2020

Monitoring civil structures periodically is necessary for ensuring the fitness of the structures. Cracks on inner and outer surfaces of the building plays a vital role in indicating the health of the building. Conventionally, human visual inspection techniques were carried up to human reachable altitudes. Monitoring of high rise infrastructures cannot be done using this primitive method. Also, there is a necessity for more accurate prediction of cracks on building surfaces for ensuring the health and safety of the building. The proposed research focused on developing an efficient crack classification model using Transfer Learning enabled EfficientNet (TL-EN) architecture. Though many other pre-trained models were available for crack classification, they rely on more number of training parameters for better accuracy. The TL-EN model attained an accuracy of 0.99 with less number of parameters on large dataset. A bench marked METU dataset with 40000 images were used to test and validate the proposed model. The surfaces of high rise buildings were investigated using vision enabled Unmanned Arial Vehicles (UAV). These UAV is fabricated with TL-EN model schema for capturing and analyzing the real time streaming video of building surfaces.

• 한국농촌건축학회논문집
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• 제23권4호
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• pp.1-12
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• 2021

Recently, the use of unmanned aerial vehicles (UAVs) is increasing in the field of land information acquisition and terrain exploration through high-altitude aerial photography. High-altitude aerial photography is suitable for large-scale geographic information collection, but has the disadvantage that it is difficult to accurately collect small-scale geographic information. Therefore, this study used low-altitude UAV to monitor changes in small rural spaces around rural resources, and the results are as follows. First, the low-altitude aerial imagery had a very high spatial resolution, so it was effective in reading and analyzing topographic features. Second, an area with a large number of aerial images and a complex topography had a large amount of point clouds to be extracted, and the number of point clouds affects the three-dimensional quality of rural space. Third, 3D mapping technology using point cloud is effective for monitoring rural space and rural resources because it enables observation and comparison of parts that cannot be read from general aerial images. In this study, the possibility of rural space analysis of low-altitude UAV was verified through aerial photography and analysis, and the effect of 3D mapping on rural space monitoring was visually analyzed. If data acquired by low-altitude UAV are used in various forms such as GIS analysis and topographic map production it is expected to be used as basic data for rural planning to maintain and preserve the rural environment.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.171-179
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• 2010

일반적으로 송전용 전력선 및 절연체의 감시 및 유지 보수를 위한 한 방법으로서 유인 헬기를 이용하여 가시영상 및 적외선 열영상을 측정하고 이를 분석하는 방법이 이용되고 있다. 이러한 감시 및 유지보수 방법을 무인화하기 위해 항공 영상으로부터 전력선의 자동 추출에 대한 연구가 진행 되어 왔다. 본 논문에서는 열영상 기반의 전력선 영상에서 전력선을 효과적으로 검출하기 위해 Hough변환 및 전력선의 방향성을 이용하는 방법을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 얻어진 에지성분을 바탕으로 하프변환을 하고 방향성분을 분석하여 전력선의 분포특성을 얻고 이를 이용하여 전력선을 검출한다. 특히 얻어진 항공영상에서 전력선이 평행한 경우와 원근법에 의해 평행하지 않은 경우 모두 양호한 검출특성을 보인다. 모의실험을 통하여 이러한 전력선 검출 방법은 배경 영상의 복잡성과 항공영상의 전력선 방향에 무관하게 유효한 방법임을 확인할 수 있었다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제11권4호
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• pp.317-321
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• 2023

After 'emphasizing the development of the precision reconnaissance drone' in 2021, North Korea unveiled two strategic drones in July 2023, just two years later. Despite the majority of experts offering negative assessments and stating that "the performance may not be good," North Korea can be seen as having not only enhanced its routine surveillance capabilities through strategic drones but also possessing limited long-range strike capabilities. In other words, although the performance of North Korea's strategic unmanned aerial vehicles (UAVs), namely the 'Satbyol-4' and '9' models, may not match that of U.S. drones, they appear to play a significant role in offsetting North Korea's considerable aerial and surveillance inferiority compared to the joint forces of South Korea and the United States. Based on these trends, North Korea seems to be concentrating on drone development to counterbalance its considerable aerial power and surveillance capabilities deficit compared to the joint forces of South Korea and the United States, especially as the global use of drones continues to increase.

• 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.

• 대한토목학회논문집
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• 제44권2호
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• pp.263-270
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• 2024

무인항공기와 무인항공기 센서가 다양하게 개발됨에 따라 기존의 항공사진 또는 원격탐사보다 좁은 면적에 대한 정보를 빠르게 업데이트할 수 있다. 하지만 무인항공기 사진측량에서 지상기준점의 획득과 입력은 많은 시간이 소요되며, 지상기준점 측량과 입력이 잘못될 경우 기하 왜곡이 발생한다. 본 연구에서는 이러한 지상기준점 획득과 입력의 시간을 줄이기 위해 RGB 기준 정사영상을 제작하고, 다양한 센서의 목적 정사영상에 특징점 알고리즘을 적용하여 비교·평가를 수행하였다. 연구대상지 2곳에 대해 4가지 특징점 추출 알고리즘을 적용했으며, 그 결과 특징점 대비 매칭쌍의 비율은 speeded up robust features(SURF)가 가장 우수하였다. 전체적으로 비교했을 때 accelerated-KAZE(AKAZE) 방법이 가장 많은 특징점과 매칭쌍을 추출했으며, binary robust invariant scalable keypoints(BRISK) 방법이 가장 적은 특징점과 매칭쌍을 추출했다. 본 결과를 통해 센서별 목적 정사영상 기하보정 수행 시 AKAZE 방법이 우수한 것을 확인할 수 있었다.