무인항공기는 유인항공기에 비해 가격이 저렴하고, 운용이 용이하기 때문에 최근 공간정보 구축, 농업, 어업, 기상관측, 통신, 엔터테인먼트 분야 등에서 광범위하게 사용되고 있다. 특히, 공간정보 구축 관련 분야에서 무인항공기는 데이터 취득의 신속성과 경제성 때문에 많은 주목을 받고 있다. 하지만 무인항공기를 이용해 제작되는 정사영상에는 건물이나 산림부분의 왜곡현상이 발생하며, 공간정보 분야의 원활한 활용을 위해서는 이러한 문제를 해결할 필요가 있다. 본 연구에서는 다양한 조건에서 무인항공기 정사영상의 왜곡을 파악하기 위해 고정익, 회전익, 수직이착륙형의 무인항공기를 활용하여 건설현장, 도심지역, 산림지역 등 다양한 대상지역을 촬영하고, 정사영상을 제작하여 분석하였다. 연구를 통해 무인항공기 영상의 중복도가 왜곡현상의 가장 큰 요인이며, 비행고도가 높을수록 왜곡현상이 감소함을 알 수 있었다. 또한 왜곡현상의 개선을 위한 DTM(Digital Terrain Model)을 활용하는 원시영상의 해상도를 낮추어 정사영상의 왜곡을 감소시킬 수 있는 방안을 제시하였다. 향후 왜곡 없는 고품질 무인항공기 성과물은 정밀측량분야의 무인항공기 적용 확대에 크게 기여할 것이다.
무인항공기는 최근 공간정보 분야 수요 증가에 따라 측량, 지도제작, 공간분석 등 다양한 분야에 활용되고 있으며, 신속한 데이터 취득이 가능하고, 경제성이 뛰어나기 때문에 많은 주목을 받고 있다. 본 연구에서는 무인항공사진측량을 도시방재정보 구축 분야에 적용하고자 하였다. 연구대상지에 대한 PPK(Post Processed Kinematic) GNSS 기반의 무인항공영상 취득 및 데이터 처리를 통해 수치표고모델과 정사영상을 생성하고, 결과물을 이용한 공간분석을 수행하였다. 또한 PPK GNSS 방법을 적용한 무인항공사진측량의 업무흐름을 기존 방법과 비교하였다. 연구를 통해 대상지역에 대한 도시방재정보를 효과적으로 구축할 수 있었으며, 기존 무인항공사진측량과 비교를 통해 PPK GNSS 방법의 효율성을 제시할 수 있었다. 향후 도시방재정보 구축 분야의 무인항공사진측량 활용에 있어 PPK GNSS 기법을 활용한다면 신속한 데이터 취득 및 처리로 관련 업무의 효율성을 크게 개선시킬 수 있을 것으로 기대된다.
현재 도심 소하천의 식생조사는 주로 현장조사에 의존하여 이루어진다. UAV NIR(Unmanned Aerial Vehicle Near Infrared) 영상은 매우 낮은 고도에서 취득할 수 있어 도심 소하천과 같이 폭이 매우 좁은 표적(10m 내외)에 필요한 정보를 효율적으로 제공할 수 있다. 하지만 UAV NIR영상이 도심소하천의 식생 조사도구로서 검증되지 않아, UAV NIR 영상과 현장사진을 통합한 선행연구는 존재하지 않는다. 따라서 본 연구에서는 전통적인 원격탐사의 영역이 아니었던 국부적인 대상인 도심소하천 식생조사에서 UAV NIR 영상과 현장사진의 비교평가를 실시하였다. 하천 식생조사 결과를 실무에서 활용하는데 필요한 요구 사항을 고려하여 광역공간정보, 미시적인 정보 및 정량적인 데이터 확보 등 다양한 측면에서 분석이 수행되었다. UAV NIR 영상은 전통적인 현장조사에서 취득할 수 없었던 거시적인 주변 환경(예: 인공적인 토지 이용에 따른 영향)에 따른 식생군집패턴의 변화를 추적할 수 있었다. 현장조사는 전세계적으로 도심 소하천 식생 모니터링 방법으로 정착되었지만, 거시적인 정보의 취득에서 상당한 한계를 노출하였으며 정량적인 정보를 확보하는 과정에서도 신뢰성에 한계를 노출하였다. 본 연구가 도심 소하천의 식생조사에서 거시적이고 정량화되고 객관적인 데이터가 부재하여 직면하였던 한계를 극복할 수 있는 계기가 되어 향후 UAV NIR 원격탐사에서 확보할 수 있는 정보의 수준을 파악할 수 있는 중요한 참고자료가 될 수 있을 것으로 사료된다.
In this paper, we describe reconstructed 3D-urban modeling techniques for laser scanner and CCD camera system, which are loading on the vehicle. We use two laser scanners, the one is horizon scanner and the other is vertical scanner. Horizon scanner acquires the horizon data of building for localization. Vertical scan data are main information for constructing a building. We compared extraction of edge aerial image with laser scan data. This method is able to correct the cumulative error of self-localization. Then we remove obstacles of 3D-reconstructed building. Real-texture information that is acquired with CCD camera is mapped by 3D-depth information. 3D building of urban is reconstructed to 3D-virtual world. These techniques apply to city plan. 3D-environment game. movie background. unmanned-patrol etc.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제12권3호
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pp.252-259
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2011
This paper is focused on dynamic modeling and control system design as well as vision based collision avoidance for multi-rotor unmanned aerial vehicles (UAVs). Multi-rotor UAVs are defined as rotary-winged UAVs with multiple rotors. These multi-rotor UAVs can be utilized in various military situations such as surveillance and reconnaissance. They can also be used for obtaining visual information from steep terrains or disaster sites. In this paper, a quad-rotor model is introduced as well as its control system, which is designed based on a proportional-integral-derivative controller and vision-based collision avoidance control system. Additionally, in order for a UAV to navigate safely in areas such as buildings and offices with a number of obstacles, there must be a collision avoidance algorithm installed in the UAV's hardware, which should include the detection of obstacles, avoidance maneuvering, etc. In this paper, the optical flow method, one of the vision-based collision avoidance techniques, is introduced, and multi-rotor UAV's collision avoidance simulations are described in various virtual environments in order to demonstrate its avoidance performance.
최근, 2019년 4월 15일에 있었던 노트르담 대성당 화재로 문화재 복원 및 재현에 대해 2008년 숭례문 화재사건 이후 관심이 다시 한 번 집중되고 있다. 특히, 기존에 활용되던 LiDAR 및 광파기 측량 등을 활용한 문화재 실측을 다양한 3차원 재현 기술을 활용하여 복원 및 재현하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 운주사의 와형석조여래불을 대상으로 최근 4차 산업혁명 시대에서 핵심기술로 자리매김한 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)의 무인항공영상와 기존에 사진측량에 활용되던 근접영상(CRP) 및 지상 LiDAR 스캐닝을 활용하여 데이터를 획득하고, 이들을 3가지 융합모델로 SfM기반의 3차원 재현을 실시, 모델의 재현도 및 정확도를 비교·분석하였다. 아울러, 3가지의 모델 중 가장 우수한 융합모델을 활용하여 11세기 초 고려시대의 불교 천문학적 고증이 녹아있는 와형석조여래불을 실세계 좌표기반으로 북극성과의 연관성을 확인한다. 본 연구를 통해 문화재의 단순한 외형적인 3차원 재현뿐 아니라 문화재에 담긴 역사적 고증을 확인함으로써 문화재의 종류 및 형태에 따라 고증까지 함께 재현하는 방안을 모색하였다.
본 연구에서는 건물이 혼재한 준 도심 지역에서 발생할 수 있는 재난/재해를 가정하여 네트워크 RTK (Real Time Kinematic) 측위가 가능한 무인기를 이용한 항공삼각측량의 정확도를 평가하였다. 검사점 측위의 신뢰성을 확보하기 위해 검사점을 건물의 옥상에 설치하여 네 시간 이상의 GNSS (Global Navigation Satellite System) 정적 측위를 수행하였다. 객관적인 정확도 평가를 위해 소프트웨어에서 자동으로 인식 가능한 코드화된 대공 타겟을 사용하였다. 무인기에서는 네트워크 RTK 측위의 일종인 VRS (Virtual Reference Station) 방식을 이용하여 영상 취득 당시 카메라의 3차원 좌표를 측정하였고, IMU (Inertial Measurement Unit)와 짐벌 회전각 측정을 통해 카메라의 3축 회전각을 측정하였다. Agisoft Metashape를 이용하여 내·외부 표정요소를 추정·갱신한 결과, 항공삼각측량의 3차원 RMSE (Root Mean Square Error)는 영상의 중복도와 촬영 각도의 조합에 따라 크게는 0.153 m에서 작게는 0.102 m로 나타났다. 더욱 높은 수준의 항공삼각측량 정확도를 확보하기 위해서는 연직 영상의 중복도를 높이는 것이 일반적이나 경사 영상을 추가하는 것이 효과적인 것으로 나타났다. 따라서 대응 단계의 재난/재해 현장에서 긴급하게 무인기 매핑을 수행할 경우 중복도를 높이기 보다는 경사 영상도 함께 취득할 필요가 있다.
도심지에 지진, 산사태 등과 같은 재난 발생 시 건물 및 지하 구조물 붕괴로 인해 잔해 내부에 다수의 매몰자가 발생된다. 이때 인명탐지를 위해 주로 음향, 영상 및 전파 등을 활용한 탐지 장비 등이 활용되나 고가이며, 붕괴지 상부로의 직접 투입으로 인한 2차 붕괴위험 및 장비 운용 성능 저하로 인해 신속하고 높은 신뢰성을 갖는 인명탐지 기술이 활용되지 않고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위한 매몰자의 휴대 기기에서 송출하는 Wi-Fi 신호 및 기압정보를 제공받아 매몰자의 3차원 위치를 탐색하는 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)에 탑재 가능한 무선신호 기반 인명탐지 모듈을 개발하였다. 또한 드론의 비행동안 매몰자 휴대기기 정보를 실시간으로 수집하여 해당 정보를 지상부에 전송하여 신뢰성 있는 매몰자의 3차원 위치정보를 제공하도록 하는 모듈 개발 프레임워크를 제시하였다. 이를 통해 인명탐지 모듈의 개발과 현장 테스트를 통해 적용 타당성을 검증하였다. 이러한 연구결과는 향후 대형 건물 붕괴와 같은 재난 시 매몰자에 대한 매몰 위치의 신속한 탐지 및 구호와 실종자 수색을 위한 핵심기술로 활용될 수 있을 것이다.
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.
The purpose of this study is to verify the stable flight conditions of drones within a limited urban area by using the ICAO(International Civil Aviation Organization) reich model which is using to evaluate civil aircraft stability. The results of the study are summarized as follows. First, in order for the drones flying stably, the horizontal safety separation distance between a drone and another should be at least 1,852M. Second, assuming that no obstacles within 1,852M of horizontal space, two drones can be fly into upper and lower spaces. However there are obstacles such as buildings, it is impossible to secure a 1,852M distance between drones. Third, sensitivity analysis point out that the separation interval($s_x$) of drone aviation has the greatest influence on the TLS(Target Level of Safety). If future research is conducted to lower the numerical values, the safety distance between a drone and another drone will be drastically reduced, allowing more detailed urban space division, and will be presented as a scientific numerical value for establishing a dedicated path for the drones.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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