본 연구의 목적은 2006년 태풍 에위니아, 빌리스, 개미와 집중호우로 인해 많은 산사태가 발생한 진부면 지역을 대상으로 항공사진을 이용한 산사태 탐지 및 인공신경망과 GIS를 이용한 산사태 취약성을 분석하는데 있다. 산사태 위치는 산사태 발생 전후의 항공사진을 판독 후 현장에서 확인하였다. 취약성 분석을 위해 지형, 지질, 토양, 임상, 선구조, 토지이용도 등의 자료는 공간 데이터베이스로 구축하였다. 산사태와 관련 요인들간의 상대적 가중치는 인공신경망의 역전파 알고리즘을 이용하여 결정하였다. 그 결과 경사방향과 경사는 다른 요인들 보다 1.2~1.5배 높게 나타났다. 이 가중치를 이용하여 취약성도를 작성 후 분석에 사용하지 않은 산사태 위치와 비교하여 검증하였다. 그 결과 예측 정확도는 81.44%로 나타났다.
An unmanned aerial photography method by using an unmanned helicopter is useful method for measuring of the water-entry traces of small falling objects into the sea. Pixel sizes on the aerial photograph may be too large due to a limit of camcorder resolution and a wide shooting area. If the pixel size is too large, identification of water-entry trace is impossible. Thus an accurate prediction of water-entry trace size is required. The traces of water-entry could be classified into three types such as splash, water column, and bubble. Diameters of each trace are predicted by water-entry impact pressure theories, cavity theories, and trial test results. The results are verified by drop tests using an unmanned helicopter at two water-entry speeds. As a result, prediction and test results showed sufficient similarity to evaluate the identifiability of water-entry trace.
Kim, Ho-Yong;Choi, Chul-Uong;Lee, Eun-Khung;Jun, Sung-Woo
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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pp.110-112
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2003
The researchers, who seek geological and environmental information, depend on the remote sensing and aerial photographic datum from various commercial satellites and aircraft. However, the adverse weather conditions and the expensive equipment can restrict that the researcher can collect their data anywhere and any time. To allow for better flexibility, we have developed a compact, a multispectral automatic Aerial photographic system. This system's Multi-spectral camera can catch the visible (RGB) and infrared (NIR) bands (3032${\ast}$2008 pixel) image. Our system consists of a thermal infrared camera and automatic balance control, and it managed and controlled by a palm-top computer. And it includes a camera gimbals system, GPS receiver, weather sensor and etc. As a result, we have successfully tested its ability to acquire aerial photography, weather data, as well as GPS data, making it a very flexible tool for environmental data monitoring.
This paper covers research on terrain construction for unmanned aerial vehicle simulators using spatial information that was distributed by public institutions. Aerial photography, DEM, vector maps and 3D model data were used in order to create a realistic terrain simulator. A data converting method was suggested while researching, so it was generated to automatically arrange and build city models (vWorld provided) and classification methods so that realistic images could be generated by 3D objects. For example: rivers, forests, roads, fields and so on, were arranged by aerial photographs, vector map (land cover map) and terrain construction based on the tile map used by DEM. In order to verify the terrain data of unmanned aircraft simulators produced by the proposed method, the location accuracy was verified by mounting onto Unreal Engine and checked location accuracy.
Unmanned aerial vehicles (UAVs, drones) are becoming increasingly useful in a variety of fields. Advances in UAV and camera technology have made it possible to equip them with ultra-high resolution sensors and capture images at low altitudes, which has improved the reliability and classification accuracy of object identification on the ground. The distinctive contribution of this study is the derivation of sensor-specific performance metrics (GRD/GSD), which shows that as the GSD increases with altitude, the GRD value also increases. In this study, we identified the characteristics of various onboard sensors and analysed the image quality (discrimination resolution) of aerial photography results using UAVs, and calculated the shooting conditions to obtain the discrimination resolution required for reading ground objects.
본 연구는 환경생태학적 하천관리의 기초가 되는 것으로서, 어류분포 특성을 파악할 수 있는 하천서식처 분류에 영상정보를 활용하기 위한 기법을 개발하고 이에 대한 적용 가능성을 평가하였다. 먼저 서식처별 특성자료를 파악하기 위해 지형측량, 유량 및 수온관측 등을 실시하였으며 현지관측 시점에 해당하는 하천의 영상을 얻기 위해 무인항공촬영을 실시하였다. 어류 분포특성을 파악하기 위한 서식처로는 크게 riffle, pool, glide를 선정하였으며, riffle 영역은 빠른 물의흐름으로 인해 RGB의 표준편차가 pool과 glide에 비해 크게 나타났다. 이러한 RGB의 표준편차 특성을 이용하여 riffle 영역의 해상도와 kernel 크기별 분류 정확도를 평가한 결과, 해상도가 30cm이고 kernel 크기가 11일때의 분류 정확도가 77.17%로 가장 높게 나타났다. 또한 적외선 카메라를 이용하여 pool과 glide 영역에 대한 수온을 관측한 결과 각각 $19.6{\sim}21.3^{\circ}C$와 $15.5{\sim}16.5^{\circ}C$로서 약 $4{\sim}5^{\circ}C$의 차이를 보였으며, 이러한 적외선 사진정보를 통해 pool과 glide 영역에 대한 분류가 가능하게 되었다. 향후 RGB와 적외선 밴드를 탑재한 무인항공촬영시스템이 활용될 경우 어류 분포 파악을 위한 서식처 분류가 보다 효과적으로 수행될 것으로 판단된다.
Kim, Hye-Jin;Kim, Dae-Sung;Lee, Jae-Bin;Kim, Yong-Il
Korean Journal of Geomatics
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제2권2호
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pp.139-143
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2002
The rational polynomial coefficients (RPC) model is a generalized sensor model that is used as an alternative solution for the physical sensor model for IKONOS of the Space Imaging. As the number of sensors increases along with greater complexity, and the standard sensor model is needed, the applicability of the RPC model is increasing. The RPC model has the advantages in being able to substitute for all sensor models, such as the projective, the linear pushbroom and the SAR. This report aimed to generate a RPC model from the physical sensor model of the KOMPSAT-1(Korean Multi-Purpose Satellite) and aerial photography. The KOMPSAT-1 collects 510~730 nm panchromatic imagery with a ground sample distance (GSD) of 6.6 m and a swath width of 17 km by pushbroom scanning. The least square solution was used to estimate the RPC. In addition, data normalization and regularization were applied to improve the accuracy and minimize noise. This study found that the RPC model is suitable for both KOMPSAT-1 and aerial photography.
본 논문에서는 멀티콥터를 이용한 실시간 방송 시스템 구현을 위한 새로운 전송 기법을 제시한다. 멀티콥터는 항공 촬영에 많은 장점이 있기 때문에 방송 기술에 많이 쓰이고 있다. 하지만 운용 시간에 많은 제약이 따르기 때문에 실시간 중계에 어려움이 있다. 따라서 전력 소모가 적고 항공 채널환경에 적합한 통신 기법이 필요하다. 본 논문에서 제시한 융합된 모듈레이션 기법을 기존의 통신 방식과 성능을 비교하고 항공촬영에 적합함을 설명한다. 실제 모듈레이션 심벌을 USRP 장비를 통해 전송하여 제시된 모듈레이션의 성능을 증명한다.
본 연구는 무인 항공사진 촬영을 이용하여 해안에 산재한 해안표착물을 탐지하는 새로운 방법을 제시하였다. 이동성과 신속성, 경제성이 우수한 소형 무선 조정 헬리콥터의 기체와 헬리콥터의 진동에 관계없이 연직 상태를 유지할 수 있는 짐벌 장치에 디지털카메라를 장착하여 항공사진 촬영을 시행하였다. 또한, 촬영된 영상으로부터 해안표착물을 탐지하기 위해 Matlab program을 이용한 디지털 영상처리 알고리즘을 고안하였다. 특히 고안된 알고리즘은 배경 차감 기법(Background subtraction method)을 적용하여 연구 대상 해안의 각기 다른 모래 상태로 인해 발생하는 물체 추출 오차를 감소시킴으로써 다양한 형태의 해안표착물을 안정적으로 탐지하는 결과를 보여주었다. 향후, 이 연구 방법을 적용한 해안표착물 모니터링이 이루어질 경우 모니터링 대상 구역 설정의 대표성 문제 해결 및 발생량 추정에 크게 기여할 수 있으며, 해양환경 감시 분야에 활용가능성이 클 것으로 판단된다.
As the unmanned aerial vehicle industry and its related technologies grow each year, the number of abuse cases caused by drones is increasing. In addition to the invasion of privacy caused by indiscriminate photography, terrorism using unmanned aerial vehicles, which have a low detection probability, high location accuracy, and the capability of targeting people or places, as well as carrying chemicals, radiation materials, and small bombs, is becoming a significant problem around the world. Accordingly, many companies are developing anti-drone solutions that consist of various technologies such as radar, EO/IR cameras, and RF jammers to detect and disable unmanned aerial vehicles. This article briefly introduces the recent R&D trends and technical levels of anti-drone technologies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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