최근, 무인항공촬영시스템(UAV, UAS, 또는 드론)은 자료취득을 위한 플랫폼 및 측정기기로서 사진측량의 응용분야, 특히 고밀도 측점자료(HDPC : High Density Point Clouds) 구성에 큰 관심이 모아지고 있다. 본 연구는 저가회전익 UAS 영상에 의한 시험대상지 지표면의 고밀도 측점자료를 구성하고 위치 정확도를 평가한 내용이다. 정확도 평가는 62개의 지상 검사점에 대한 Network RTK GNSS 측량 결과를 기준으로 UAS 기반 HDPC 모형의 좌표와 비교 검토하였다. 연구결과, 작업지역 정사영상 내, 검사점의 평면 및 수직 좌표성분의 평균제곱근오차(RMSE)는 각각 ${\sigma}_H={\pm}0.102m$ 및 ${\sigma}_V={\pm}0.209m$, 수직 좌표성분의 최대오차는 0.570m로서 '영상지도제작 작업규정'에 따른 축척 1:1000(출력 시, 평면위치오차 1m)의 정사영상모자익 제작이 가능하였다. 또한, 격자규격 $1m{\times}1m$, 수치지도축척 1:1000의 수치표고모델을 제작할 경우, '항공레이저측량 작업규정'제한 기준에는 약간 미흡하였지만, 소규모지역을 대상으로 회전익 무인항공촬영시스템에 의한 축척 1:1000~1:2500의 정사영상 및 수치표고모델 제작의 가능성을 확인할 수 있었다.
최근 들어 운용비용이 저렴하고 신속한 데이터 획득 및 처리가 가능한 무인항공기(드론)를 이용한 측량 및 지도 제작이 활발히 진행되고 있으며, 그 활용도는 지형 변화분석, 시설물 모니터링, 농업, 임업 등 여러 분야로 확장되고 있다. 드론의 높은 활용도의 바탕에는 높은 공간 정확도의 획득이 가능하다는데 있으며, 관련하여 드론 기반 공간 정확도의 평가 결과가 여러 연구를 통해 보고되었다. 대부분의 연구는 잘 분포된 지상기준점을 활용하여 획득 가능한 정확도를 분석한 경우이며, 부분적으로 기준점의 개수의 변화에 따른 정확성을 평가한 경우가 있다. 본 연구에서는 도로, 관로, 철도 등 선형 대상지에 드론을 이용한 측량을 수행할 경우 획득 가능한 공간 정확성을 확인하기 위해, 기준점 배치를 여러 조합으로 나누어 정확성을 평가 해보았다. 선형 대상지를 따라 기준점의 편위 및 밀도에 따른 정확성을 평가하였고, 추가적으로 카메라 캘리브레이션의 영향, 횡중복 스트립 개수에 따른 정확성 또한 평가하였다. 실험 결과 기준점의 밀도에 비해 기준점 배치의 편위가 정확성에 더 큰 악영향을 주었으며, 미리 카메라 캘리브레이션을 수행하고 사용하는 것이 현장 셀프 캘리브레이션에 비해 기준점의 배치나 개수가 충분치 못한 경우에 오차를 줄일 수 있었다. 또한, 선형 방향으로의 스트립 수를 늘리는 것은 정확도 향상에 큰 도움이 되지 않았다.
Unmanned ground vehicles may be operated by remote control unit through the wireless communication or autonomously. However, the autonomous technology is still challenging and not perfectly developed. For some reason or other, the wireless communication is not always available. If wireless communication is abruptly disconnected, the UGV will be nothing but a lump of junk. What was worse, the UGV can be captured by enemy. This paper suggests a method, autonomous return technology with which the UGV can autonomously go back to a safer position along the reverse path. The suggested autonomous return technology for UGV is based on multi-correlated information based DB creation and matching. While SUGV moves by remote-control, the multi-correlated information based DB is created with the multi-sensor information; the absolute position of the trajectory is stored in DB if GPS is available and the hybrid MAP based on the fusion of VISION and LADAR is stored with the corresponding relative position if GPS is unavailable. In multi-correlated information based autonomous return, SUGV returns autonomously based on DB; SUGV returns along the trajectory based on GPS-based absolute position if GPS is available. Otherwise, the current position of SUGV is first estimated by the relative position using multi-sensor fusion followed by the matching between the query and DB. Then, the return path is created in MAP and SUGV returns automatically based on the MAP. Experimental results on the pre-built trajectory show the possibility of the successful autonomous return.
원격측정 시스템은 무인기, 위성 발사체 등의 비행체 개발과정에서 비행 데이터 수집과 모니터링을 위해 비행체 내 다양한 신호를 계측하여 지상으로 전송하는 통신시스템이다. 최근 무선통신 기술의 발전으로 비행 데이터의 전송 과정에서 일어날 수 있는 보안 위협에 대응하기 위해 원격측정 시스템의 암호화 기술 적용은 중요해지고 있다. 따라서 본 논문에서는 원격측정 시스템의 암호화 적용을 위해 국가 표준 암호 알고리즘인 ARIA-256의 적용 방법을 제안하고 구현하였다. 블록 오류 확산과 원격측정 프레임의 특성을 고려하여 CTR (counter) 모드를 응용하고, 위성통신 표준화 기구(CCSDS)에서 권장하는 리드솔로몬 코드를 적용할 수 있도록 프레임을 구성하여 암호화하였다. ARIA-256 알고리즘과 암호 프레임은 FPGA(filed programmable gate array)로 구현하였고 시뮬레이션과 하드웨어 검증 시스템을 통해 연속성 있는 프레임의 암호화를 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권12호
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pp.4682-4705
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2020
The Unmanned Aerial Vehicles (UAV) networks consisting of low-cost UAVs are very vulnerable to smart jammers that can choose their jamming policies based on the ongoing communication policies accordingly. In this article, we propose a novel cloud and edge-aided mobile communication scheme for low-cost UAV network against smart jamming. The challenge of this problem is to design a communication scheme that not only meets the requirements of defending against smart jamming attack, but also can be deployed on low-cost UAV platforms. In addition, related studies neglect the problem of decision-making algorithm failure caused by intermittent ground-to-air communication. In this scheme, we use the policy network deployed on the cloud and edge servers to generate an emergency policy tables, and regularly update the generated policy table to the UAVs to solve the decision-making problem when communications are interrupted. In the operation of this communication scheme, UAVs need to offload massive computing tasks to the cloud or the edge servers. In order to prevent these computing tasks from being offloaded to a single computing resource, we deployed a lightweight game algorithm to ensure that the three types of computing resources, namely local, edge and cloud, can maximize their effectiveness. The simulation results show that our communication scheme has only a small decrease in the SINR of UAVs network in the case of momentary communication interruption, and the SINR performance of our algorithm is higher than that of the original Q-learning algorithm.
최근 전 세계적으로 볼 때 소형 무인기에 의한 테러 및 전쟁 활용도가 높아지고 있어 소형 무인기를 대상으로 하는 대공 사격 훈련의 필요성이 더욱 대두 되고 있는 반면, 실제 우리나라의 대공 표적기 사격 훈련은 소음 등의 민원으로 인해 제한되는 사례가 많다. 본 논문에서 효율적인 대공 사격 훈련과 사격장 소음 민원의 해소를 위한, 전기 동력 기반의 직접 타격 형 고속 저소음 소형 대공 표적기의 개발 및 시험 내용을 설명한다. 사격 훈련 시 요구되는 비행 속도 및 비행시간 만족을 위해 비행체 사이징을 수행하고, 해석 프로그램을 사용하여 공력 성능 해석을 수행하였다. 성능해석을 바탕으로 모터 추진시스템 선정 및 가변피치 프로펠러 시스템 설계를 수행하여 성능 시험을 지상시험장치에서 수행 하였고, 최종적으로 비행 시험을 통해 목표 비행 속도, 비행시간 및 비행 소음도를 확인 하였다.
소형 무인항공시스템(무인항공기 플랫펌과 센서의 융합기술, 'sUAS')은 정확성, 경제성 및 운용면의 무궁한 잠재성으로 여러 건설현장에서 새로운 응용이 창출되면서 활용이 점차 확산되고 있다. 본 연구의 목적은 소형 UAS에 의한 토공량 산정의 타당성을 검토하는 것이다. 이를 위해 시흥시 소재 배곧생명공원 내 위치한 대략 $270m{\times}300m{\times}20m$ 규모의 원추형 성토부를 대상으로 소형무인항공기를 활용하여 영상을 취득한 후, UAS 영상해석을 통해 산출된 토공량을 GNSS Network-RTK 지상측량에 의한 토공량과 정량적으로 비교분석하였다. 연구결과, 무인항공시스템 자료와 GNSS Network RTK 자료에 의한 토공량의 편차가 2% 이하였고 특히, 작업의 편이성, 신속성 및 경제성 면에서 소형 UAS 영상기반 토공량 산정의 효용성을 입증할 수 있었다. 따라서, 식생높이의 산정방안이 보완된다면 중 소규모 현장의 토공량 산정은 물론 3차원 지형공간정보 생성 분야에 무인항공영상의 응용이 유용할 것으로 기대된다.
무인항공사진측량에서 지상기준점(GCP: Ground Control Point)의 설치는 시간과 비용이 가장 많이 소요되는 작업공종이다. 최근 항법센서와 통신기술의 급속한 발전으로 RTK(Real Time Kinematic) 또는 PPK(Post Processed Kinematic) 방식과 같이 지상기준점을 사용하지 않고도 무인항공사진측량이 가능한 UAV(Unmanned Aerial Vehicle) 기체가 활용되고 있다. 본 연구에서는 무기준점에 의한 RTK-UAV 측량의 잠재성을 평가하고자 지상기준점을 사용한 비 RTK(non-RTK)-UAV 측량과 비교 실험을 수행하였다. 즉 지상기준점의 수를 달리하여 비 RTK(non-RTK) 방식의 UAV와 무기준점에 의한 RTK 방식의 UAV로 동시에 촬영하여 획득된 영상으로 제작한 성과물의 위치정확도를 비교 분석하였다. 영상취득은 촬영고도 약 160m에서 Canon IXUS 127 카메라(초점거리 4.3mm, 화소크기 $1.3{\mu}m$)로 이론적인 GSD는 약 4.7cm이다. 실험결과, 비 RTK 방식에 의한 지상기준점의 수에 따른 위치정확도의 RMSE(평면/수직)는 GCP가 5개인 경우 각각 4.8cm/8.2cm, 4개인 경우 5.4cm/10.3cm, 3개인 경우 6.2cm/12.0cm로 나타났다. 그리고 비 RTK 방식의 무기준점인 경우에는 평면과 수직위치 오차의 RMSE가 각각 112.9cm, 204.6cm로 매우 크게 증가하였다. 하지만 무기준점으로 RTK 방식을 적용한 무인항공사진측량의 경우에는 평면과 수직위치 정확도가 각각 13.1cm, 15.7cm로 비 RTK 방식에 비하여 오차가 현저하게 줄어들었다. 연구결과, 무기준점으로도 정밀한 위치 결정이 가능한 RTK 방식의 무인항공사진측량은 경제성이 크게 증가하여 향후 공간정보 분야에의 활용성이 기대된다.
South Korea is pushing for the advancement of crop production technology to achieve food self-sufficiency and meet the demand for safe food. A medium-sized satellite for agriculture is being launched in 2023 with the aim of collecting and providing information on agriculture, not only in Korea but also in neighboring countries. The satellite is to be equipped with various sensors, though reference data for ground information are lacking. Hyperspectral remote sensing combined with 1st derivative is an efficient tool for the identification of agricultural crops. In our study, we develop a system for hyperspectral analysis of the ground-based reflectance spectrum, which is monitored seven times during the cultivation period of three soybean crops using a PSR-2500 hyperspectral sensor. In the reflection spectrum of soybean canopy, wavelength variations correspond with stages of soybean growths. The spectral reflection characteristics of soybeans can be divided according to growth into the vegetative (V)stage and the reproductive (R)stage. As a result of the first derivative analysis of the spectral reflection characteristics, it is possible to identify the characteristics of each wavelength band. Using our developed monitoring system, we observed that the near-infrared (NIR) variation was largest during the vegetative (V1-V3) stage, followed by a similar variation pattern in the order of red-edge and visible. In the reproductive stage (R1-R8), the effect of the shape and color of the soybean leaf was reflected, and the pattern is different from that in the vegetative (V) stage. At the R1 to R6 stages, the variation in NIR was the largest, and red-edge and green showed similar variation patterns, but red showed little change. In particular, the reflectance characteristics of the R1 stage provides information that could help us distinguish between the three varieties of soybean that were studied. In the R7-R8 stage, close to the harvest period, the red-edge and NIR variation patterns and the visible variation patterns changed. These results are interpreted as a result of the large effects of pigments such as chlorophyll for each of the three soybean varieties, as well as from the formation and color of the leaf and stem. The results obtained in this study provide useful information that helps us to determine the wavelength width and range of the optimal band for monitoring and acquiring vegetation information on crops using satellites and unmanned aerial vehicles (UAVs)
본 연구는 폐석적치장 하부 경사지에서 발생하고 있는 지반변위를 조사하고 산사태에 의한 재해 가능성에 대해 검토하였다. 이를 위하여 먼저 무인 항공기 사진측량을 실시하여 지반변위의 크기와 범위를 조사하였다. 2019년 4월부터 2020년 7월까지 5회의 무인 항공기 측량의 평균 오차율은 0.011 - 0.034 m이었으며, 토층의 이동으로 2.97 m의 표고 변화가 발생하였다. 급경사지 중 일부 구역만 표고 변화를 보이며 이것은 상부의 폐석 하중의 영향보다는 강우 시 발생한 지하수에 의한 땅밀림에 의한 것으로 판단된다. LS-RAPID 시뮬레이션을 위한 민감도 분석을 실시하였으며, 지형자료로서 DEM과 DSM을 각각 10 m, 5 m, 4 m 격자로 적용하여 시뮬레이션 결과를 비교, 분석하였다. 공간 해상도가 높은 자료를 이용하면 DEM에서는 산사태 물질의 퇴적 범위가 지나치게 확대되는 경향을 보인 반면, 지형을 세밀하게 반영한 DSM을 적용한 결과에서는 공간 해상도 변하여도 확산범위는 크게 영향을 받지 않으며 하천형상에 따른 퇴적 거동을 정밀하게 표현할 수 있었다. 결과적으로 DEM보다 DSM을 적용하는 것이 퇴적범위가 크게 확대되지 않으며, 현장상황을 잘 반영한 결과가 얻어지는 것으로 평가되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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