Recently, interest in solar energy, which is the center of new government energy policy, is increasing. However, the focus is on mass production of solar power plants, and policies and related technologies for maintenance and management of existing installed PV modules are insufficient. In this study, we use UAV (Unmanned Aerial Vehicle) to acquire RGB and infrared images, apply it to the structure-from-motion (SfM) based image analysis tool, model the three- And the position of the hot spot was monitored and coordinates were detected. As a result, it is possible to provide basic spatial information for maintenance of solar module by monitoring and position detection of hot-spot suspected solar cells by superimposing infrared image and RGB image based on unmanned aerial vehicle.
This study estimates possibility and limitation on production of DEM using aerial photo by comparison of DEMs using aerial photo and digital map. Mountain and urban areas show higher elevation in DEM using aerial photo than in DEM using digital map, due to height of vegetation cover and buildings, respectively. However, artificial affects due to bridge, embankment and road construction are responsible for areas with higher elevation in DEM using digital map than in DEM using aerial photo. This difference in elevation between DEMs seems to be caused by rapid change in real elevation that is not reflected in digital map. There is little difference in elevation between DEMs in plain and area with little or no vegetation cover. This study suggests that problems associated with vegetation cover and error by GCP should be fixed, although DEM using aerial photo can quantitatively and 3-dimensionally reconstruct topography with a high resolution.
This study evaluated slope stability through a case study to determine the disaster risks associated with increased deforestation in structures, including schools and apartments, located in urban areas adjacent to slopes. The slope behind the ○○ High School in Gwangju, Korea, collapsed owing to heavy rain in August 2018. Historically, rainwater drained well around the slope during the rainy season. However, during the collapse, a large amount of seepage water flowed out of the slope surface and a shallow failure occurred along the saturated soil layer. To analyze the cause of the collapse, the images of the upper area of the slope, which could not be directly identified, were captured using unmanned aerial vehicles (UAVs). A digital elevation model of the slope was constructed through image analysis, making it possible to calculate the rainfall flow direction and the area, width, and length of logging areas. The change in the instability of the slope over time owing to rainfall lasting ten days before the collapse was analyzed through numerical analysis. Imaging techniques based on the UAV images were found to be effective in analyzing ground disaster risk maps in urban areas. Furthermore, the analysis was found to predict the failure before its actual occurrence.
Zixu Su;Wei Chen;Changzhen Li;Junyi Yu;Guojiao Gong;Zixin Wang
ETRI Journal
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제45권5호
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pp.768-780
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2023
The application of unmanned aerial vehicles (UAVs) has recently attracted considerable interest in various areas. A three-dimensional multiple-input multiple-output concentric two-hemisphere model is proposed to characterize the scattering environment around a vehicle in an urban UAV-to-vehicle communication scenario. Multipath components of the model consisted of lineof-sight and single-bounced components. This study focused on the key parameters that determine the scatterer distribution. A time-variant process was used to analyze the nonstationarity of the proposed model. Vital statistical properties, such as the space-time-frequency correlation function, Doppler power spectral density, level-crossing rate, average fade duration, and channel capacity, were derived and analyzed. The results indicated that with an increase in the maximum scatter radius, the time correlation and level-crossing rate decreased, the frequency correlation function had a faster downward trend, and average fade duration increased. In addition, with the increase of concentration parameter, the time correlation, space correlation, and level-crossing rate increased, average fade duration decreased, and Doppler power spectral density became flatter. The proposed model was compared with current geometry-based stochastic models (GBSMs) and showed good consistency. In addition, we verified the nonstationarity in the temporal and spatial domains of the proposed model. These conclusions can be used as references in the design of more reasonable communication systems.
도심용 무인항공기의 사용범위가 넓어지면서 다양한 미션을 효율적으로 수행하기 위해서는 배터리를 합리적으로 운용해야 한다. 배터리를 합리적으로 운용하기 위해서는 실제 비행 미션을 수행하기 전에 다양한 시뮬레이션을 통해 최적의 경로를 도출할 수 있다. 이를 위해서는 배터리의 전력 소모 및 에너지 잔량을 예측 하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 도심용 무인항공기의 비행 중 속도 및 가속도에 따른 소비전력 간의 관계성을 분석하고 이를 이용해 빠르게 소비전력을 도출 할 수 있는 선형 전력 소모 모델을 도출하였다. 또한, 정확한 전력 소모를 예측하기 위해서 딥러닝에 기반한 전력 소모 모델을 도출하였다. 이때 정확하며 효율적인 전력소모 모델을 얻기 위해 모델링 입력 값으로 1) GPS 3축 속도 및 가속도, 2) IMU 3축 속도, 3) IMU 3축 속도 및 가속도 데이터를 사용한 모델들을 도출하여 비교하였다. 최종적으로 얻은 모델은 전력소모 오차율 5.86%을 얻었으며, 누적 에너지 오차율 1.50%를 얻었다.
현실의 공간을 가상의 공간으로 구현하여 문제를 분석하고 예측하는 기술이 개발되면서, 복잡한 도시 내의 정밀한 공간정보를 취득하는 것이 중요해지고 있다. 본 연구는 복잡한 경관을 가진 도시지역을 대상으로 무인항공기를 통해 영상을 취득하고 고해상도 영상에 적합한 영상분류 기법인 객체기반 영상분석 기법과 의미론적 분할 기법을 적용하여 토지피복 분류를 수행하였다. 또한, 동일시기에 수집된 영상을 바탕으로 인공지능이 학습하지 않은 지역에 대해 각 인공지능 모형의 토지피복 분류 재현성을 확인하고자 하였다. 학습 지역을 대상으로 인공지능 모형을 학습하였을 때, 토지피복 분류 정확도가 OBIA-RF는 89.3%, OBIA-DNN은 85.0%, U-Net의 경우 95.3%로 분석되었다. 재현성을 평가하기 위해 검증 지역에 인공지능 모형을 적용하였을 때, OBIA-RF는 7%, OBIA-DNN은 2.1%, U-Net은 2.3%의 정확도가 감소하였다. 형태학적인 특성과 분광학적인 특성을 모두 고려한 U-Net이 토지피복 분류 정확도 및 재현성 평가에서 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 정밀한 공간정보가 중요해짐에 따라 기초자료 생성 방법으로써 도시환경 연구분야에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 무인항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV) 기반 데이터를 사용하여 도시 열 쾌적성을 신속하게 진단하는 방법을 개발하는 것을 목표로 수행하였다. 연구 대상지는 경상남도 창원시에 위치한 창원대학교 공과대학 부지 및 용지공원을 대상으로 수행하였으며, 기초자료 구축에는 현장측정 및 UAV를 활용하였다. 세부적으로 현장측정 기반 열 쾌적성 지수 PET, UTCI를 산출하였으며, UAV를 활용하여 식생지수(NDVI), 하늘시계지수(SVF) 및 지표면 온도(LST) 영상을 제작 후 분석에 활용하였다. 연구결과, UAV 기반 예측된 PET와 UTCI는 각 유의수준 1% 이내에서 0.662, 0.721의 높은 상관관계를 보이는 것을 확인하였다. 예측 모델의 설명력은 PET 43.8%, UTCI 52.6%로 도출되었으며, RMSE는 PET 6.32℃, UTCI 3.16℃로 나타나 UAV 기반 열 쾌적성 평가 시 UTCI 지수를 활용하는 것이 더 적합한 것으로 도출되었다. 본 연구에서 개발된 방법은 기존 접근 방식에 비해 상당한 시간 절약 이점을 제공하여 실시간 도시 열 쾌적성 평가 및 완화 계획에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
녹피율은 행정구역면적 대비 녹지가 피복된 면적의 비율로, 실질적인 도시녹화 지표로 활용되고 있다. 현재 녹피율은 토지피복지도를 기반하여 산출되는데, 토지피복지도의 낮은 공간해상도와 일정하지 않은 제작시기는 정확한 녹피율 산출과 정밀한 녹피분석을 어렵게 한다. 따라서 본 연구는 새로운 녹피율 산출방안으로 항공영상과 심층학습을 활용한 방안을 제안한다. 항공영상은 높은 해상도와 비교적 일정한 주기로 정밀한 분석을 가능하게 하며 심층 학습은 항공영상 내 녹지를 자동으로 탐지할 수 있다. 지자체는 매년 다양한 목적을 위해 유인항공영상을 취득하여 이를 활용해 신속하게 녹피율을 산출한다. 하지만 미리 취득된 유인항공영상은 취득 시기와 해상도, 센서와 같은 세부사항을 선택할 수 없어 정밀한 분석이 어려울 수 있다. 이러한 한계점은 다양한 센서의 탑재가 가능하고 낮은 고도의 비행으로 인해 고해상도 영상을 취득할 수 있는 무인항공기를 활용하여 보완될 수 있다. 이에 두 가지 항공영상으로부터 녹피율을 산출하였고 그 결과, 모든 녹지 유형으로 부터 높은 정확도로 녹피율을 산출할 수 있었다. 하지만 유인항공영상으로부터 산출된 녹피율은 복잡한 환경에서 한계가 있었다. 이를 보완하고자 활용한 무인항공영상은 복잡한 환경에서도 높은 정확도의 녹피율을 산출할 수 있었고 추가밴드 영상을 통해 더 정밀한 녹지 영역 탐지가 가능했다. 추후 기존 유인항공영상에 새로 취득한 무인항공영상을 보완적으로 사용해 녹피율을 효과적으로 산출할 수 있을 것이라 기대된다.
In order to accommodate the increase in urban population due to government-led national planning and economic growth, many buildings such as houses and business building were supplied. Although the building law was revised and managed to manage the supplied buildings, for the sake of economic benefit, there have been buildings that are enlarged or reconstructed without declaring building permits. In order to manage these buildings, on-site surveys were conducted. but it has many personnel consumption. To solve this problem, a method of using a satellite image and a manned aircraft is utilized, but it is diseconomical and a renewal cycle is long. In addition, it is not utilized to the height, and although it is judged by the shading of the building, it has limitations that it must be calculated individually. In this study, height of the building was calculated by using the unmanned aerial vehicle with low personnel consumption, and the accuracy was verified by comparison with the building register and measured value. In this study, spatial information was constructed using a fast unmanned aerial vehicle with low manpower consumption and the building height was calculated based on this. The accuracy by comparing the calculated building height with the building register and the actual measurement.
In this study, the status of global advanced air mobility (AAM) was investigated to derive information and communications technologies (ICTs) that should be prepared according to directions of domestic AAM development. AAM is an urban air traffic system for moving from city to city by electric vertical take-off and landing or personal aircraft. It is expected to establish a three-dimensional air traffic system that can solve ground traffic congestion caused by the rapid global urbanization. With the full-scale commercialization of AAM solutions, high-density air traffic is expected, and with the advent of the personal air vehicle (PAV), the flight space usage is expected to expand. Therefore, it is necessary to develop a safe AAM service through early research on core ICTs for autonomous flight.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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