• 한국항공우주학회지
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• 제48권10호
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• pp.791-799
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• 2020

2019년 10월 발사된 Northrop Grumman사의 MEV-1(Mission Extenstion Vehicle)은 세계 최초의 무인임무로서 궤도상 유지보수(On-Orbit Servicing)가 실질적으로 가능함을 보였다. 물론 궤도상 유지보수 임무는 수십 년 전부터 제안된 개념으로 운영 중인 위성에 대한 궤도수정 및 유지, 추진제/장비 보급 및 업그레이드, 수리, 궤도상 조립 및 제작, 우주잔해 처리 등 다양한 임무개념으로 발전되고 있으며, 이번 MEV-1 임무의 성공으로 향후 세계적으로 정부기관 및 민간분야 위성사업에서의 시장이 확대될 것으로 예상된다. 궤도상 유지보수 임무는 임무의 특성상 기본적으로 고효율의 전기추진시스템의 활용은 필수적이다. 본 연구에서는 전기추진시스템 중 홀추력기를 활용한 간단한 궤도상 유지보수 임무에 대한 임무해석 내용을 소개하고자 한다. 임무사례로서 정지궤도위성의 수명연장 임무에 대해 다양한 홀추력기 설계변수조합에 대한 설계공간탐색을 수행하고, 설계공간분석 및 최적화를 통해 고려하는 임무에 적합한 홀추력기의 설계 및 운용 파라미터를 제안함과 동시에 임무성능을 도출하였다. 추가적으로 현재 궤도상 유지보수 임무해석 시 개선점과 홀추력기를 활용한 우주임무해석에서의 발전방향을 고찰하였다.

• 한국측량학회지
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• 제36권4호
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• pp.223-233
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• 2018

본 연구는 지적기준점과 필지경계점에 대하여 무인항공기를 비행고도별로 40m, 100m로 구분하고 정사영상과 GNSS 지상현황측량을 통한 필지경계점 좌표간의 차이를 비교하여 정확도를 제시하였다. 연구결과, 첫째, 공간해상도 분석에서 비행고도별 정사영상에 대한 평균오차는 40m일 때 0.024m, 100m일 때 0.034m의 정확도로 나타났고, 비행고도 100m보다 40m에서 공간해상도와 위치 정확도가 높은 것으로 분석되었다. 둘째, 비행고도에 따른 지형지물별 영상인식의 정확도 분석을 위해 대공표지 없음, 녹색, 적색의 세가지 경우로 구분하여 비교한 결과 적색의 경우 RMSE가 X=0.039m, Y=0.019m, Z=0.055m로 가장 높은 정확도로 나타났다. 셋째, 정사영상과 현장실측을 통한 좌표를 비교한 결과 지적기준점의 경우 전체 RMSE는 X=0.029m, Y=0.028m, H=0.051m로 나타났고, 필지경계점의 경우 X=0.041m, Y=0.030m로 나타났다. 결론적으로 본 연구결과를 토대로 볼 때, 지적측량을 위한 정사영상 관련 법률규정에서 비행고도별 평균오차 0.05m 미만으로 제한한다면, 공간정보취득 뿐만 아니라 지적측량에도 경제적이고 효율적인 방법이 될 것으로 기대한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제6권8호
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• pp.359-368
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• 2017

최근 지속적으로 논의하고 있는 '지능정보사회'란? 지능정보기술을 기반으로 사회 전 영역에서 인간능력의 한계를 뛰어넘는 자동화가 보편화된 미래사회상을 의미한다. 특히, 인간의 개입을 최소화하고, 데이터(또는 빅데이터) 기반 완전 자동화로의 진화를 지속적으로 추구하는 개념이다. 예를 들어, 자율형자동화는 인공지능을 핵심요소로 무인자동차를 지속적으로 지향하고 있다. 그러나 지금까지의 지능정보 연구는 지능화 자체를 중심으로 지능화 논리를 고도화하여, 인간의 뇌와 지능을 대체하고자 하는 노력을 기울여 왔다. 또한, 다른 한편으로 인간의 노동력을 대체하기 위해서 노동자의 작업 원리를 분석하여 최적화된 단순논리를 개발하여 노동자를 로봇으로 대체하려는 노력을 지속해왔다. 본 연구는 지능정보기술 연구 전략 및 교육서비스에 관한 접근전략, 교육방법, 세부정책 로드맵 등을 제안하여, 지능정보 교육 정책 및 지능정보기술 연구 전략을 시행하는데 중요한 기준과 방향을 제시하고자 한다. 특히, 교육방법으로 기초지능교육, 지능콘텐츠교육, 지능응용교육 등의 지능정보교육의 단계적 접근 방안을 제시한다. 또한, 지능화 및 자동화가 중심이 되는 4차 산업혁명 성패를 가를 수 있는 중요한 요소로서 지능정보기술, 지능교육콘텐츠, 지능형 교육시스템 개선을 위한 교육정책 방안을 제안한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권5_2호
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• pp.819-829
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• 2019

붕괴사고가 발생하였을 시, 피해악화를 방지하기 위해 즉각적인 대응이 필요하며 피해면적 산출, 대응 및 복구 계획 수립 등이 이루어져야 한다. 이를 위해선 피해지역에 대한 정확한 탐지가 이루어져야 한다. 본 연구는 붕괴사고 피해탐지를 위해 신속하고 실시간 대응이 가능한 Unmanned Aerial Vehicle(UAV)를 활용하여 피해지역 탐지를 수행하였다. 연구대상지역은 재개발 사업이 착수되면서 주택 및 아파트의 철거가 진행 중에 있는 울산 중구 B-05 주택재개발 지역으로 선정하였다. 이 지역은 건물의 철거 모습이 붕괴된 상태와 유사하고 철거 전후의 변화가 뚜렷하게 나타나 있으며, 2019년 5월 17일, 7월 9일 각각 UAV 영상을 획득하였다. 건물의 붕괴 전후 영상에서 변화지역을 피해지역으로 판단하였으며, 이를 위해 대표적인 변화탐지 기법인 분광벡터 변화분석 기법(Change Vector Analysis)과 SLIC(Simple Linear Iterative Clustering)기반 superpixel 기법을 이용하였다. 피해지역을 정확하게 탐지하기 위해 비관심지역(식생)을 ExG(Excess Green)를 이용하여 1차적으로 제거해주었고, 변화탐지가 된 객체들 중 면적으로 인한 오탐지가 된 객체들은 최소면적을 계산하여 최종적으로 제거해주었다. 그 결과 변화지역 탐지의 전체결과는 95.39%를 나타냈으며, 추후 붕괴사고에 대한 대응 및 복구대책 및 피해액 산출 등 다양한 자료로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제14권4호
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• pp.501-509
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• 2018

연구목적: UAV기반의 사진측량은 기존 항공촬영에 비해 비용이 절감될 뿐만 아니라 원하는 시간과 장소에 대한 고해상도의 데이터를 취득하기 용이하기 때문에, 공간정보 분야에서도 UAV를 활용한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 UAV 기반의 고해상도 영상을 활용하여 토지피복 분류를 수행하고자 하였다. 연구방법: 고해상도 영상의 획득을 위하여 RGB카메라를 사용하였으며, 추가적으로 식생지역을 정확하게 분류하기 위해서 다중분광 카메라를 사용하여 동일 지역을 추가 촬영하였다. 최종적으로 RGB 및 다중분광 카메라를 이용하여 생성된 정사영상, DSM(Digital Surface Model), NDVI(Normalized Difference Vegetation Index), GLCM(Gray-Level Co-occurrence Matrix)을 이용하여 대표적인 감독분류기법인 RF(Random Forest)방법을 이용해 총 7개 클래스에 대해 토지피복분류를 수행하였다. 연구결과: 분류정확도 평가를 위해 오차행렬을 기반으로 한 정확도 평가를 실시하였으며, 정확도 평가 결과 RGB 영상만을 이용한 감독분류결과와 비교하여 제안 방법이 해당 지역의 클래스를 효과적으로 분류할 수 있음을 확인하였다. 결론: 본 연구에서 제안한 정사영상, 다중분광영상, NDVI, GLCM을 모두 추가한 경우 기존의 정사영상만을 이용하였을 때 보다 높은 정확도를 나타냈다. 추후 연구로는 추가적인 입력자료의 개발을 통해 분류 정확도를 향상시키고자 한다.

• 항공우주정책ㆍ법학회지
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• 제33권1호
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• pp.227-260
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• 2018

최근 드론의 활용이 증가하면서 드론 기체의 파손 망실 손해 및 제3자의 신체 재산 피해 등 위험 역시 커지고 있다. 국내에서는 최근 드론 활용이 증가하면서 드론사고가 언론에 자주 보도되고 있다. 또한 시민 제보나 군 경찰의 처분의뢰 등을 통해 불법 사실을 인지하고 행정처분을 한 건수 역시 증가 추세이다. 드론사고로 인하여 제3자의 인적 물적 피해에 대한 손해배상책임 및 촬영정보유출 배상책임 등이 발생할 수 있다. 이에 따라 드론사고로 인한 책임과 위험을 완화할 수 있는 드론보험에 대한 고찰이 필요하다. 미국은 주택종합보험을 통해 주택에서 레저용 드론에 의해 발생하는 손해에 대해 보상받을 수 있다. 영국은 드론사고 발생 시 드론 소유자나 운영자가 무과실책임을 부담하게 된다. 또한 영국에서는 드론의 무게 및 운영 목적에 따라 드론보험 가입의무가 구분된다. 독일은 인적 물적 손해 발생 시, 드론 소유자는 드론이 항공기로 인정되는 한 무과실책임이 인정된다. 또한 독일에서는 드론 소지자에게 책임보험 가입의무를 부과하고 있다. 국내는 타인의 수요에 따라 유상으로 활용하는 초경량비행장치사용사업, 항공기대여업 및 항공레저스포츠업에 한하여 보험 가입을 의무화하고 있다. 이에 따라 자기 수요에 따라 활용되는 임무용 무인비행장치로 인한 제3자 손해 발생시, 원활한 손해배상에 어려움이 발생할 수 있는 상황이다. 외국 보험회사들은 드론으로 발생할 수 있는 다양한 손해를 담보하는 드론보험을 출시 판매하고 있다. 국내에서도 일부 보험사에서 드론 관련 제3자 손해배상보험 및 드론 기체 파손 망실 시 손해보전을 위한 기체보험을 개발하여 운영 중이다. 그러나 국내 드론보험은 합리적인 수준의 보험요율 산정을 위한 객관적인 자료 부족으로 인해 드론보험 요율이 매우 높은 실정이다. 또한 해킹 도난 분실 위험 및 기상영향 등 드론의 특수성을 반영한 드론보험 개발 역시 미흡한 실정이다. 드론 도입 활용 활성화 및 드론 활용 기관의 경제적 부담을 완화하기 위하여 드론보험 요율을 합리적인 수준으로 인하하는 것이 우선적으로 필요하다. 합리적인 수준의 보험요율을 산정하기 위해서는 보험사가 비행자료 등 기초자료를 확보하는 것이 선행되어야 하므로, 드론 시범사업을 통해 확보된 비행자료 등 기초자료를 보험업계와 공유하는 것이 필요하다. 또한 드론 활용으로 인한 제3자 손해 발생 시 원활한 배상을 위해 기체무게 활용분야 활용빈도 등 위험도를 고려하여 제3자 배상보험 가입을 제도화하는 방향에 대한 검토가 필요하다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권5_3호
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• pp.809-820
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• 2017

재난 등에서 발생하는 대형 폐기물에 대한 효율적인 관리가 지속적으로 요구되고 있다. 대형 폐기물은 환경과 밀접하게 연결되어 대기질이나 수질, 생활 환경 등에 악영향을 미치고 있다. 대형 폐기물이 발생하면 임시적환장으로의 이동이나 처리 등을 위해서 발생량을 추정할 수 있어야 한다. 현재까지 위성영상이나 폐기물의 원단위를 이용하여 발생량을 추정하고 있지만 그 정확성에 대한 의문이 지속적으로 제기되는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 UAS를 기반으로 3차원 공간정보를 구축하고 폐기물 측정 및 정확도 평가를 목적으로 연구를 진행하였다. UAS를 이용하여 폐기물 지역을 측정한 결과, 3차원 공간정보의 X, Y, Z RMSE 수치는 각각 0.022 m, 0.023 m, 0.14 m로 비교적 높은 정확도를 보였다. 이를 기반으로 측정한 폐기물량은 약 $4,273,400m^3$로 도출되었다. 또한 과거부터 지형, 문화재 등 정밀한 측량에 사용된 지상 LiDAR를 이용하여 동일지역의 폐기물량을 측정하였으며 그 결과값은 약 $4,274,188m^3$로 도출되었다. UAS 기반으로 도출한 폐기물량과 크게 차이를 보이지 않았다. 이를 통해 UAS를 이용한 폐기물 발생량 측정에 대한 가능성을 확인할 수 있었으며 이는, 재해 폐기물이나 대형 폐기물 등의 환경관리에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 사료된다.